王宇 汪瓊
【摘 要】
智能時(shí)代的到來(lái)加速著教育教學(xué)和教師角色的轉(zhuǎn)變。人工智能一方面為教師的專業(yè)發(fā)展賦能,包括:既提供了反思教學(xué)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ),又提供了反思極端個(gè)案的條件,為教師增進(jìn)教學(xué)洞察、提高教學(xué)能力帶來(lái)了機(jī)會(huì)。另一方面,人工智能也對(duì)教師的專業(yè)發(fā)展提出了新的要求,包括:在態(tài)度上要掌握教育主導(dǎo)權(quán),不可盲信智能系統(tǒng)的判斷;在教學(xué)中要善用人工智能技術(shù)發(fā)現(xiàn)宏觀模式和微觀細(xì)節(jié),采用循證路線反思教學(xué),促進(jìn)教學(xué)元認(rèn)知的轉(zhuǎn)變。
【關(guān)鍵詞】? 人工智能素養(yǎng);教師專業(yè)發(fā)展;人機(jī)協(xié)同;人工智能倫理;數(shù)據(jù)素養(yǎng);循證教學(xué)改進(jìn);批判性反思;
教學(xué)元認(rèn)知
【中圖分類號(hào)】? G451? ? ? ? ?【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】? A? ?【文章編號(hào)】? 1009-458x(2022)1-0012-08
人工智能的快速發(fā)展正推動(dòng)社會(huì)各行各業(yè)的深度變革,教育領(lǐng)域也不例外。作為新技術(shù)的直接使用者和教學(xué)實(shí)施的主體,教師在人工智能賦能教育教學(xué)的形式和效果方面具有關(guān)鍵性作用。2018年,中共中央、國(guó)務(wù)院印發(fā)《關(guān)于全面深化新時(shí)代教師隊(duì)伍建設(shè)改革的意見(jiàn)》,其中明確提到教師要主動(dòng)適應(yīng)信息化、人工智能等新技術(shù)變革,積極有效開(kāi)展教育教學(xué)。2021年,教育部在前期寧夏和北京外國(guó)語(yǔ)大學(xué)試點(diǎn)工作的基礎(chǔ)上啟動(dòng)第二批人工智能助推教師隊(duì)伍建設(shè)行動(dòng)試點(diǎn)工作,將北京大學(xué)等55所高校和安徽省合肥市、北京市西城區(qū)等45個(gè)地市、區(qū)縣作為新試點(diǎn)單位,在更大范圍內(nèi)探索人工智能技術(shù)與教師隊(duì)伍建設(shè)的融合。在國(guó)際層面,聯(lián)合國(guó)教科文組織也在其發(fā)布的《北京共識(shí)——人工智能與教育》中號(hào)召各國(guó)“在教師政策框架內(nèi)動(dòng)態(tài)地審視并界定教師的角色及其所需能力,強(qiáng)化教師培訓(xùn)機(jī)構(gòu)并制定適當(dāng)?shù)哪芰ㄔO(shè)方案,支持教師為在富含人工智能的教育環(huán)境中有效工作做好準(zhǔn)備”(UNESCO, 2019)。隨著人工智能在教育領(lǐng)域的逐漸滲透,全面提升教師的人工智能素養(yǎng),幫助教師準(zhǔn)確認(rèn)識(shí)人工智能技術(shù)教育應(yīng)用價(jià)值,正確看待教師與智能系統(tǒng)的協(xié)同育人關(guān)系,有效利用人工智能技術(shù)開(kāi)展教育教學(xué),借助人工智能技術(shù)提升專業(yè)能力,已是教師專業(yè)發(fā)展研究領(lǐng)域在智能時(shí)代面臨的新挑戰(zhàn)。
為什么要強(qiáng)調(diào)教師需要具備人工智能素養(yǎng)?人工智能素養(yǎng)是信息技術(shù)素養(yǎng)在智能時(shí)代的代名詞嗎?智能時(shí)代教師需要發(fā)展的知識(shí)和技能會(huì)有哪些方面的變化?人工智能技術(shù)如何能夠助推教師的專業(yè)成長(zhǎng)?對(duì)上述問(wèn)題的回答,將有助于理清工作思路,明確智能時(shí)代教師專業(yè)發(fā)展的新任務(wù),從而為未來(lái)教育準(zhǔn)備合格的教師隊(duì)伍。
一、教師為什么需要具備人工智能素養(yǎng)
關(guān)于智能時(shí)代教師為什么需要具備人工智能素養(yǎng),可以從兩方面來(lái)看:一是為了避免盲從人工智能的判斷,二是避免出現(xiàn)新的數(shù)字鴻溝。
1. 避免盲從人工智能的判斷
相較其他的技術(shù)形態(tài),人工智能的突出特點(diǎn)在于其已經(jīng)展現(xiàn)出的自我學(xué)習(xí)和自我發(fā)展能力,呈現(xiàn)出較高的智慧屬性。按照技術(shù)決定論的觀點(diǎn),技術(shù)終將擁有自主性,并超越人類的智慧和控制(Ellul, 1967)。也有很多人在討論:人工智能是否會(huì)取代人類,甚至超越人類?社會(huì)上的一些現(xiàn)象也在加劇著這種替代感,比如麥肯錫全球研究院在對(duì)全球800多種職業(yè)所涵蓋的2,000多項(xiàng)工作內(nèi)容進(jìn)行分析后發(fā)現(xiàn),全球約50%的工作內(nèi)容可以通過(guò)改進(jìn)現(xiàn)有技術(shù)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化,未來(lái)將看到大量的人類工作被機(jī)器和人工智能所取代(鮑達(dá)民, 2017)。
這種觀點(diǎn)也在影響著教師對(duì)人工智能的看法,使很多教師對(duì)技術(shù)有著盲目的崇拜,或者對(duì)技術(shù)產(chǎn)生過(guò)度的依賴,從而將自己教學(xué)主體的角色讓位給人工智能。劉磊和劉瑞(2020)基于海德格爾技術(shù)哲學(xué)視角分析了人工智能時(shí)代教師角色轉(zhuǎn)變所面臨的困境,其中重要的一點(diǎn)就是教師主體性缺失引發(fā)教師角色的“脫嵌”與“消匿”,具體表現(xiàn)為教師誤解人工智能的“超能”致使自身主體性讓位“智能機(jī)器教師”,課堂成為人工智能的主場(chǎng),教師成為“透明人”,教師也不再愿意相信自己的感官和經(jīng)驗(yàn),而將決策的權(quán)力交由人工智能和算法,逐漸喪失對(duì)教育教學(xué)的決定權(quán)。
只有當(dāng)教師認(rèn)識(shí)到人工智能技術(shù)的局限性后才有可能堅(jiān)守其在教學(xué)和人機(jī)協(xié)同中的主體性地位,避免盲從于人工智能的決策。這包括認(rèn)識(shí)到教學(xué)本身具有強(qiáng)烈的互動(dòng)性和情境性。就目前而言,尚且沒(méi)有任何一個(gè)人工智能系統(tǒng)能夠完整地復(fù)現(xiàn)和模擬人類的認(rèn)知活動(dòng)以及師生之間的全部教學(xué)關(guān)系,人工智能系統(tǒng)在應(yīng)對(duì)新的發(fā)展問(wèn)題、非線性的劣構(gòu)問(wèn)題、復(fù)雜問(wèn)題等方面的能力仍然要弱于真正的教師。人工智能自身的局限性和對(duì)人工智能的濫用、誤用會(huì)導(dǎo)致一系列教育問(wèn)題、社會(huì)問(wèn)題的出現(xiàn)。
舉例來(lái)說(shuō),當(dāng)前教育領(lǐng)域中智能系統(tǒng)的基本運(yùn)作方式是以識(shí)別當(dāng)前教與學(xué)狀態(tài)為基礎(chǔ),生成相關(guān)分析報(bào)告供使用主體(教師、學(xué)生、教學(xué)管理者等)參考并提供有針對(duì)性的策略和建議。在這個(gè)過(guò)程中,多個(gè)環(huán)節(jié)都有可能出現(xiàn)系統(tǒng)偏差,這也與系統(tǒng)采集的數(shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)標(biāo)簽的制定、系統(tǒng)算法的科學(xué)性等因素直接相關(guān)。
首先是數(shù)據(jù)采集可能帶來(lái)偏差,表現(xiàn)為人工智能系統(tǒng)所采集的數(shù)據(jù)無(wú)法準(zhǔn)確和完整地反映出使用主體所希望獲得的信息。以常見(jiàn)的智能評(píng)測(cè)系統(tǒng)或智能教學(xué)系統(tǒng)為例,其智能主要表現(xiàn)在能夠自動(dòng)識(shí)別學(xué)生對(duì)某一知識(shí)點(diǎn)的掌握水平或其薄弱點(diǎn),進(jìn)而提供有針對(duì)性的教學(xué)建議或?qū)W習(xí)路徑。系統(tǒng)對(duì)學(xué)生知識(shí)掌握水平的判斷,又大多基于一定數(shù)量的評(píng)測(cè)題目,學(xué)生對(duì)特定評(píng)測(cè)題目的答案,也就成為人工智能開(kāi)展自動(dòng)診斷的數(shù)據(jù)源和依據(jù)。此時(shí),如果這些評(píng)測(cè)題目沒(méi)有很好地反映出教師想要評(píng)測(cè)的知識(shí)點(diǎn),就會(huì)導(dǎo)致智能系統(tǒng)判斷出現(xiàn)偏差。比如,系統(tǒng)想測(cè)試學(xué)生對(duì)知識(shí)點(diǎn)A的掌握情況,此時(shí)“題出得不好”可能有多種不同的表現(xiàn):第一種情況是系統(tǒng)本身想測(cè)的是知識(shí)點(diǎn)A,但出的題目和知識(shí)點(diǎn)A關(guān)聯(lián)度較小,也就是實(shí)際考的并不是想測(cè)的;第二種情況是系統(tǒng)本身想測(cè)的是知識(shí)點(diǎn)A,但出的題目中也摻雜了其他知識(shí)點(diǎn)的內(nèi)容,那么即使學(xué)生沒(méi)有回答對(duì)題目,也有可能是其掌握了知識(shí)點(diǎn)A但沒(méi)有掌握知識(shí)點(diǎn)B,同樣也是測(cè)不準(zhǔn)的,這種情況就是實(shí)際考的超出了想測(cè)的;第三種情況是系統(tǒng)本身想測(cè)的是知識(shí)點(diǎn)A,但出的題目并不能完整地反映出知識(shí)點(diǎn)A的全部要求,此時(shí)學(xué)習(xí)者即使通過(guò)了題目,也可能只是會(huì)了知識(shí)點(diǎn)A的某一個(gè)方面A-1,而A-2、A-3則沒(méi)有測(cè)到,這種情況就是實(shí)際考的少于想測(cè)的,也包括出的題目過(guò)于簡(jiǎn)單、沒(méi)有層次,或出的題目沒(méi)有體現(xiàn)出想測(cè)的知識(shí)點(diǎn)的多種變型。實(shí)際上,上述“題出得不好”的三種情況也恰恰是傳統(tǒng)教學(xué)中教師在出題過(guò)程中的難點(diǎn)和常見(jiàn)錯(cuò)誤,這些錯(cuò)誤同樣也可能遷移到人工智能身上。
其次是數(shù)據(jù)解讀所帶來(lái)的偏差,表現(xiàn)為人工智能對(duì)所采集的數(shù)據(jù)無(wú)法形成全面、正確、合理的解釋,或由于數(shù)據(jù)量不足、不全所導(dǎo)致的系統(tǒng)失誤。如目前有些學(xué)校引入人工智能系統(tǒng)進(jìn)行課堂教與學(xué)行為狀態(tài)的量化分析,教師的教學(xué)模式、師生的互動(dòng)情況(發(fā)言對(duì)象和發(fā)言時(shí)間)、師生的情緒狀態(tài)、學(xué)生的行為表現(xiàn)、學(xué)生的注意力變化等都在數(shù)據(jù)采集和分析的范圍之內(nèi)。在此類智能系統(tǒng)中,面臨的一個(gè)挑戰(zhàn)就是系統(tǒng)是否能夠?qū)λ杉男袨閿?shù)據(jù)進(jìn)行恰如其分的教育學(xué)解讀。以學(xué)生低頭的行為作為例子,在真實(shí)的課堂中學(xué)生可能因?yàn)槎喾N情況產(chǎn)生低頭行為,諸如做題、思考、開(kāi)小差等,如果人工智能算法把這些低頭的狀態(tài)數(shù)據(jù)都簡(jiǎn)單地理解為學(xué)生不認(rèn)真、不專注,并在分析報(bào)告中呈現(xiàn)給教師,很明顯就是不恰當(dāng)?shù)?。同時(shí),由于各家平臺(tái)的算法存在差異,對(duì)數(shù)據(jù)所對(duì)應(yīng)的教育現(xiàn)象的認(rèn)識(shí)也不盡相同,就會(huì)導(dǎo)致即使是面對(duì)相同的數(shù)據(jù)不同人工智能系統(tǒng)所給出的解釋也可能不同。
最后是人工智能系統(tǒng)所做出的決策的偏差。同樣以智能教學(xué)系統(tǒng)為例,學(xué)生的學(xué)習(xí)是循序漸進(jìn)的,在一次測(cè)試中能夠做對(duì)題目并不等于已經(jīng)掌握了相應(yīng)的知識(shí)點(diǎn),因此智能教學(xué)系統(tǒng)對(duì)學(xué)生是否掌握的判定也應(yīng)該是動(dòng)態(tài)的。如果人工智能系統(tǒng)僅根據(jù)一次測(cè)試的結(jié)果判定學(xué)生除知識(shí)點(diǎn)A沒(méi)有掌握外其他知識(shí)點(diǎn)都已掌握,后續(xù)就只推薦與知識(shí)點(diǎn)A相關(guān)的題目供學(xué)習(xí)者“查缺補(bǔ)漏”。在這種情況下,一旦教師完全依賴于人工智能所做出的決策,那么就很有可能出現(xiàn)學(xué)生只練習(xí)了知識(shí)點(diǎn)A而對(duì)其他知識(shí)點(diǎn)沒(méi)有充分練習(xí)的情況,同樣也不利于學(xué)生的學(xué)習(xí)。
需要注意的是,上述三類偏差都是隱性的,并不容易被教師所感知。van der Vorst和Jelicic(2019)的研究給出了教育應(yīng)用中人工智能自主性的三個(gè)層次,分別是:①人工智能將其對(duì)學(xué)生行為表現(xiàn)的洞察提供給教師,由教師進(jìn)行判斷;②人工智能提供給教師有關(guān)學(xué)生行為表現(xiàn)的信息并進(jìn)行自主解釋;③人工智能直接對(duì)學(xué)生提供建議,而不需要教師的干預(yù)。在這三個(gè)層次中,人工智能的自主性逐級(jí)升高,教師的判斷和干預(yù)逐級(jí)變少。在自己的教學(xué)中人工智能的自主性應(yīng)該處于哪一層級(jí),是教師需要思考的問(wèn)題。
從上述討論中也可以看出,培養(yǎng)教師具備人工智能素養(yǎng)與培養(yǎng)教師具有信息技術(shù)素養(yǎng)有明顯的區(qū)別,前者更加強(qiáng)調(diào)教師要了解所使用的人工智能產(chǎn)品能干什么、不能干什么,但沒(méi)有復(fù)雜的軟件操作需要學(xué)習(xí)。這是因?yàn)橄噍^早先的信息技術(shù)產(chǎn)品,人工智能產(chǎn)品在使用的時(shí)候?qū)τ脩舾褚粋€(gè)黑匣子,界面操作很簡(jiǎn)單,給輸入有輸出,但內(nèi)在過(guò)程常常為人所不知,算法透明(了解算法細(xì)節(jié))在一定程度上是做不到的,尤其是具有機(jī)器學(xué)習(xí)能力的產(chǎn)品,所以只能從意識(shí)上保持警惕,提醒教師不輕易放棄主權(quán)。
此外,人工智能教育產(chǎn)品和之前的信息技術(shù)教育產(chǎn)品有很大的區(qū)別。之前進(jìn)入教育領(lǐng)域的信息技術(shù)產(chǎn)品基本是成熟的、穩(wěn)定的,但是人工智能技術(shù)教育產(chǎn)品是需要在使用過(guò)程中迭代發(fā)展的,用的人越多,用的場(chǎng)合越多,智能教育產(chǎn)品就會(huì)越快地發(fā)展成熟。這也就是說(shuō)當(dāng)在教育領(lǐng)域引進(jìn)智能產(chǎn)品的時(shí)候,師生需要接納它的不成熟,改造它的不完善。
具有人工智能素養(yǎng)的教師對(duì)于人工智能系統(tǒng)可能出現(xiàn)的偏差和不完美是有基本認(rèn)識(shí)的,會(huì)把人工智能的判斷與學(xué)生的實(shí)際反饋以及自己的觀察和經(jīng)驗(yàn)結(jié)合起來(lái),在解釋和質(zhì)疑中實(shí)現(xiàn)與人工智能的有效協(xié)同。
2. 避免出現(xiàn)新的數(shù)字鴻溝
強(qiáng)調(diào)教師需要具備人工智能素養(yǎng)的第二個(gè)原因是為了避免出現(xiàn)新的數(shù)字鴻溝。曾經(jīng)有篇文章談道:人工智能技術(shù)全面進(jìn)入全球教育領(lǐng)域后會(huì)讓中國(guó)的教育優(yōu)勢(shì)喪失。文章認(rèn)為中國(guó)的教育優(yōu)勢(shì)是靠題海戰(zhàn)術(shù)、靠無(wú)數(shù)教師對(duì)學(xué)生孜孜不倦地督促策略取得的,而智能適應(yīng)教學(xué)系統(tǒng)可以代替教師督促學(xué)生進(jìn)行有針對(duì)性的訓(xùn)練,解決別國(guó)人力不足、成本高的問(wèn)題。如果別的地方已經(jīng)用上了智能系統(tǒng),我們還是人海戰(zhàn)術(shù),那就是深深的數(shù)字鴻溝。所以人工智能進(jìn)入教育領(lǐng)域是國(guó)家發(fā)展戰(zhàn)略的重要組成。
有關(guān)人工智能在教育領(lǐng)域中前景與價(jià)值的一個(gè)常見(jiàn)表述是:人工智能可以促進(jìn)教育公平,理由是當(dāng)人工智能系統(tǒng)介入教學(xué)、評(píng)測(cè)等核心環(huán)節(jié)時(shí),其本身承擔(dān)了一部分教師的工作,系統(tǒng)根據(jù)規(guī)則判定,貌似更加客觀公正,并且因?yàn)槟軌蛑С謱W(xué)生個(gè)性化學(xué)習(xí)和掌握學(xué)習(xí),地區(qū)之間、學(xué)校之間可能存在的教師差異對(duì)學(xué)習(xí)效果的影響在一定程度上就能得到減弱,教育實(shí)力相對(duì)薄弱的地區(qū)和學(xué)校的學(xué)生就同樣有機(jī)會(huì)接受高質(zhì)量的教育資源和教育服務(wù),進(jìn)而實(shí)現(xiàn)教育的均衡發(fā)展。這也是教育部這些年大力開(kāi)展智慧教育示范區(qū)培育試點(diǎn)的原因,探索在發(fā)達(dá)地區(qū)和不發(fā)達(dá)地區(qū)開(kāi)展人工智能+教育是不是會(huì)遇到不同的問(wèn)題,以及如何解決。
以往的教育信息化實(shí)踐顯示:?jiǎn)渭円胍豁?xiàng)新技術(shù)并不一定能夠達(dá)到期望的結(jié)果,更關(guān)鍵的是教師能否有效地利用這項(xiàng)新技術(shù)。Hohlfeld等(2008)認(rèn)為教育中的數(shù)字鴻溝表現(xiàn)為三個(gè)層次:第一層為學(xué)校的基礎(chǔ)設(shè)施,表現(xiàn)為各類軟硬件以及相關(guān)技術(shù)的可及性(access);第二層發(fā)生在課堂,對(duì)應(yīng)教師和學(xué)生對(duì)技術(shù)的使用(use);第三層則關(guān)注對(duì)學(xué)生的賦權(quán),即學(xué)生是否有能力使用技術(shù)進(jìn)行創(chuàng)造(creation)。也就是說(shuō),如果學(xué)校都部署了智能教學(xué)系統(tǒng),這只能算是在可獲取層次上消弭了數(shù)字鴻溝。但是對(duì)于兩所都裝備了同樣智能系統(tǒng)的學(xué)校,我們還是會(huì)看到在系統(tǒng)應(yīng)用層面,因?yàn)榻處熤g對(duì)于使用人工智能開(kāi)展教學(xué)的認(rèn)識(shí)和技能存在差異,由此會(huì)帶來(lái)使用效果上的不同。這也是強(qiáng)調(diào)教師要具備人工智能素養(yǎng)的原因,在這里人工智能素養(yǎng)體現(xiàn)為教師善于把人工智能和自己的教育教學(xué)進(jìn)行結(jié)合,充分挖掘和利用人工智能的優(yōu)勢(shì),取得效率和質(zhì)量的提高。教師對(duì)智能產(chǎn)品教學(xué)價(jià)值的認(rèn)識(shí)也會(huì)影響教師對(duì)學(xué)生的“賦權(quán)”,即教師只是讓學(xué)生“消費(fèi)”智能產(chǎn)品,還是敢鼓勵(lì)學(xué)生利用智能技術(shù)制作自己的作品、發(fā)揮創(chuàng)造力,這是人才培養(yǎng)方式上的差異,也會(huì)造成新的數(shù)字鴻溝。
正是因?yàn)閱渭円肴斯ぶ悄懿⒉灰欢〞?huì)帶來(lái)教育公平,在人機(jī)協(xié)同中人的能動(dòng)性因素在其中發(fā)揮主導(dǎo)性作用,因此為了避免數(shù)字鴻溝的產(chǎn)生,就必須把教師如何科學(xué)、有效地應(yīng)用人工智能納入其專業(yè)發(fā)展的路徑中來(lái)。培養(yǎng)教師的人工智能素養(yǎng),具體可以從意識(shí)、能力、責(zé)任三方面入手。
首先是意識(shí)。教師應(yīng)該秉持積極、開(kāi)放而非拒絕、否定的心態(tài)看待人工智能技術(shù),意識(shí)到人工智能技術(shù)可以為自己的教和學(xué)生的學(xué)服務(wù),產(chǎn)生使用人工智能技術(shù)的意愿,這是其應(yīng)用人工智能技術(shù)的基本前提。目前,很多地區(qū)和學(xué)校都在組織大規(guī)模的以人工智能為主題的教師培訓(xùn),所聚焦的大多也是這一目標(biāo),即要讓教師看到人工智能可以做什么。在此基礎(chǔ)上,教師還需要具有一定的反思精神和敏銳度,明確自己的教學(xué)中有哪些問(wèn)題需要以及可以使用人工智能予以解決。從人工智能的普遍應(yīng)用到解決自身的教育教學(xué)問(wèn)題,從一般到特殊,從普遍到具體,這是嘗試和探索人工智能與教育教學(xué)相互結(jié)合的開(kāi)始。在這一階段,可以為教師提供不同類型、不同內(nèi)容的人工智能教育應(yīng)用案例,以幫助其拓展思路。最后,教師還需要具有一定的批判性和質(zhì)疑精神,在實(shí)踐過(guò)程中不斷增進(jìn)對(duì)人工智能技術(shù)的全面理解,體會(huì)人工智能技術(shù)的優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì),不一味相信和依賴人工智能,批判性地、反思性地對(duì)待人工智能所做出的決策,這是有效人機(jī)協(xié)同的保障。在這一階段,一些有關(guān)人工智能教育應(yīng)用的教研、學(xué)術(shù)交流、研究成果會(huì)對(duì)教師建立對(duì)人工智能的正確認(rèn)識(shí)起到幫助作用。
其次是能力。教師在使用人工智能時(shí),至少應(yīng)具有三種能力,分別是學(xué)科整合能力、技術(shù)整合能力和數(shù)據(jù)能力。
學(xué)科整合能力強(qiáng)調(diào)教師要結(jié)合自己所教授的學(xué)科內(nèi)容選擇恰當(dāng)?shù)娜斯ぶ悄芄ぞ?,并開(kāi)發(fā)與之相對(duì)應(yīng)的教學(xué)活動(dòng),形成具有學(xué)科內(nèi)容特色的教學(xué)策略和教學(xué)模式。在哪些環(huán)節(jié)使用人工智能技術(shù)、如何使用人工智能技術(shù)、怎樣進(jìn)行教師和人工智能系統(tǒng)的協(xié)調(diào),這是在學(xué)科整合中教師必須思考的問(wèn)題。除一些通用性的人工智能系統(tǒng)外,不同學(xué)科在人工智能工具的選用上也存在一定的差異。
技術(shù)整合能力一方面強(qiáng)調(diào)教師要有意識(shí)地收集和整理自己可使用的人工智能工具,盡可能拓展和更新自己的工具庫(kù),不斷提高自己對(duì)人工智能產(chǎn)品及其教育應(yīng)用的辨識(shí)力。在人工智能產(chǎn)品日益豐富的大背景下,針對(duì)同一教學(xué)功能市場(chǎng)上往往有多種產(chǎn)品供教師選擇,教師需要從紛繁復(fù)雜的產(chǎn)品中進(jìn)行挑選和比較,從中選擇和自身教學(xué)需求最為匹配并能夠?yàn)閷W(xué)生帶來(lái)最佳學(xué)習(xí)體驗(yàn)的教育產(chǎn)品,這對(duì)于教師本身的技術(shù)素養(yǎng)同樣也是挑戰(zhàn)。另一方面,隨著人工智能在教育中的不斷滲透,教師在教學(xué)過(guò)程中可能會(huì)同時(shí)使用到多種人工智能產(chǎn)品,這些產(chǎn)品之間如何協(xié)同以實(shí)現(xiàn)效率的最優(yōu)化,也是教師需要思考的問(wèn)題。同時(shí),教師還需要明確,在教學(xué)中使用的人工智能工具并非越多越好,頻繁地切換工具反而有可能帶來(lái)學(xué)習(xí)的低效,打破學(xué)習(xí)的流暢感,并產(chǎn)生較高的認(rèn)知負(fù)荷。
數(shù)據(jù)能力同樣也是人工智能時(shí)代教師必須擁有的核心能力。數(shù)據(jù)是人工智能的根本,是人工智能系統(tǒng)做出一切決策的依據(jù)。相比傳統(tǒng)教學(xué)而言,人工智能支持下的教學(xué)產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)。讀懂這些數(shù)據(jù)背后的教育蘊(yùn)含,不僅是對(duì)人工智能的要求,更是對(duì)教師的要求。教師既要弄清自己所使用的人工智能系統(tǒng)是基于哪些數(shù)據(jù)所做出的決策,同時(shí)也要學(xué)會(huì)自己分析和解讀系統(tǒng)所采集的數(shù)據(jù),在數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、解決問(wèn)題,一方面要把自己對(duì)數(shù)據(jù)的研究發(fā)現(xiàn)與人工智能相對(duì)照,另一方面也要學(xué)習(xí)使用數(shù)據(jù)來(lái)彌補(bǔ)人工智能系統(tǒng)的局限和不足。
最后是責(zé)任。和眾多新技術(shù)一樣,在教育中使用人工智能同樣有可能產(chǎn)生一系列社會(huì)和倫理問(wèn)題,這就要求教師有責(zé)任和義務(wù)正確、安全、規(guī)范地使用人工智能。這些社會(huì)和倫理問(wèn)題來(lái)源于兩個(gè)方面:一是人工智能這項(xiàng)技術(shù)本身產(chǎn)生的倫理問(wèn)題,如:人工智能的“算法黑箱”“算法偏見(jiàn)”可能會(huì)帶來(lái)更大的不平等問(wèn)題且不易被人所察覺(jué),人工智能所形成的“信息繭房”可能會(huì)讓某些學(xué)生只看到自己喜歡看的內(nèi)容而無(wú)法得到全面的發(fā)展甚至引發(fā)身心的沉迷;二是在使用人工智能這項(xiàng)技術(shù)過(guò)程中產(chǎn)生的倫理問(wèn)題,如:人工智能系統(tǒng)所產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)在未脫敏的情況下一旦泄露會(huì)帶來(lái)巨大的隱私和安全隱患,使用者對(duì)人工智能決策的不恰當(dāng)處置可能會(huì)導(dǎo)致某些消極結(jié)果的出現(xiàn),等等。目前,教育領(lǐng)域中人工智能的應(yīng)用倫理問(wèn)題也受到了高度的重視,而作為教師更應(yīng)該把時(shí)刻注意和防范人工智能應(yīng)用中的隱私問(wèn)題、安全問(wèn)題、公平問(wèn)題作為自己的本職責(zé)任,并作為人工智能素養(yǎng)的一個(gè)組成部分。
二、人工智能技術(shù)如何助推教師專業(yè)發(fā)展
關(guān)于智能時(shí)代教師需要發(fā)展的知識(shí)和能力有哪些,有些研究者是通過(guò)思辨先分析人工智能教師可以勝任的工作,再?gòu)娜藱C(jī)協(xié)同的角度來(lái)考慮人類教師所應(yīng)該擔(dān)負(fù)的職責(zé),從而推導(dǎo)出智能時(shí)代教師需要發(fā)展的新知識(shí)和新能力。比如,余勝泉(2018)提出人工智能教師在未來(lái)可以承擔(dān)包括自動(dòng)出題和自動(dòng)批閱作業(yè)的助教、學(xué)習(xí)障礙自動(dòng)診斷與反饋的分析師、個(gè)性化智能教學(xué)的顧問(wèn)、學(xué)生個(gè)性化問(wèn)題解決的智能導(dǎo)師等十二類角色,并指出未來(lái)教育是教師與人工智能教師協(xié)同共存的時(shí)代,教師職能也將向兩個(gè)方向分化,一是人工智能支持下的全能型教師,二是承擔(dān)更加精細(xì)化分工、在某一方面做到極致的專業(yè)型教師。范國(guó)睿(2018)則認(rèn)為隨著確定性知識(shí)的傳授越來(lái)越被互聯(lián)網(wǎng)和人工智能所替代,教師所扮演的角色更多被聚焦在學(xué)習(xí)分析者、信仰與價(jià)值的引領(lǐng)者、個(gè)性化的指導(dǎo)者、社會(huì)學(xué)習(xí)的陪伴者、心理和情感發(fā)展的呵護(hù)者五類角色身上。
討論教師與人工智能的關(guān)系,其本質(zhì)是人和技術(shù)的關(guān)系。Surry和Baker(2016)在梳理技術(shù)決定論、技術(shù)的工具隱喻、技術(shù)的社會(huì)建構(gòu)論、技術(shù)的共構(gòu)論和社會(huì)技術(shù)系統(tǒng)論等哲學(xué)觀點(diǎn)的基礎(chǔ)上,提出應(yīng)該把教育場(chǎng)域下的技術(shù)應(yīng)用看作是一個(gè)復(fù)雜系統(tǒng)的集合體和具體化,這個(gè)系統(tǒng)涵蓋了技術(shù)本身、特定的哲學(xué)立場(chǎng)以及社會(huì)、政治乃至經(jīng)濟(jì)等諸多要素,對(duì)技術(shù)的使用要實(shí)現(xiàn)技術(shù)自身的效能與學(xué)習(xí)所固有的人和社會(huì)的屬性之間的平衡,人和技術(shù)是相互依存(co-dependent)的關(guān)系。這一觀點(diǎn)也和目前教育中所提倡的人機(jī)協(xié)同、人機(jī)共育是一致的。從本質(zhì)來(lái)看,人機(jī)協(xié)同強(qiáng)調(diào)人和機(jī)器/AI的和諧共生,二者并非對(duì)立和替代關(guān)系,而是相互配合、各顯其能,以實(shí)現(xiàn)效率和質(zhì)量的最大化。
在教育領(lǐng)域,人機(jī)協(xié)同并非“教師做教師擅長(zhǎng)的事、機(jī)器做機(jī)器擅長(zhǎng)的事”這么簡(jiǎn)單,而更多應(yīng)該強(qiáng)調(diào)的是教師如何利用人工智能技術(shù)去解決那些傳統(tǒng)教學(xué)中不易發(fā)現(xiàn)、不易解決的問(wèn)題,因此要求教師具備數(shù)據(jù)解讀分析能力、命題測(cè)評(píng)能力,以及關(guān)聯(lián)教育理論原則解釋和指導(dǎo)教學(xué)實(shí)踐的能力。
關(guān)于人工智能技術(shù)如何推動(dòng)教師的專業(yè)發(fā)展,可以從兩個(gè)方面來(lái)看,一是人工智能作為教師教學(xué)的工具,為教師提供了反思教學(xué)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ),二是人工智能為教師提供了研究極端個(gè)案的條件。基于人工智能技術(shù),教師對(duì)教學(xué)過(guò)程的認(rèn)識(shí)可以回歸到對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)特征的分析,從而提高教學(xué)洞察力,提升教學(xué)創(chuàng)新力。
1. 提供反思教學(xué)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)
楊緒輝和沈書(shū)生(2019)從技術(shù)現(xiàn)象學(xué)“人性結(jié)構(gòu)”的視角出發(fā)對(duì)信息化時(shí)代教師存在的“缺陷”進(jìn)行了解讀,剖析了人工智能技術(shù)的“代具”作用,指出人工智能技術(shù)是彌補(bǔ)教師大腦生理缺陷的一種有效“代具”,在教師“補(bǔ)缺”動(dòng)力的推動(dòng)下,兩者構(gòu)成“人—技術(shù)”的存在結(jié)構(gòu)。
對(duì)教師而言,人工智能技術(shù)不僅可以替代自己完成某些工作,還可以輔助自己提升對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)情況的敏銳感知,提升教學(xué)見(jiàn)解。教師專業(yè)發(fā)展要求教師能夠不斷根據(jù)客觀的證據(jù)(evidence-based)而非主觀的感覺(jué)調(diào)整自己對(duì)教學(xué)實(shí)踐的認(rèn)知,并生成適應(yīng)性的教學(xué)策略,人工智能在這一過(guò)程中能夠起到方法論(methodology)的作用(Porayska-Pomsta, 2016)。具體而言,這種方法論的作用可以通過(guò)兩個(gè)方面來(lái)呈現(xiàn),形象地看,一是“顯微鏡”,二是“廣角鏡”。
所謂“顯微鏡”,是指人工智能可以幫助教師更好地定位學(xué)生在學(xué)習(xí)過(guò)程中所呈現(xiàn)的狀態(tài)和遇到的問(wèn)題,在“見(jiàn)微”的基礎(chǔ)上提高教學(xué)的精準(zhǔn)度和針對(duì)性。借助人工智能,教師可以將教學(xué)和評(píng)測(cè)的粒度盡可能細(xì)化,獲取每一位學(xué)生在不同時(shí)間節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)層面的細(xì)節(jié)在傳統(tǒng)教學(xué)中很難注意到或獲取到。Holstein、McLaren和Aleven(2019)的一項(xiàng)研究也發(fā)現(xiàn),教師最希望在確認(rèn)學(xué)生需要幫助的時(shí)機(jī)、教師所提供的支持是否有效以及如何管理學(xué)生的學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)三個(gè)方面獲得來(lái)自人工智能的實(shí)時(shí)支持,這也反映出教師對(duì)看到更多教學(xué)細(xì)節(jié)的需求。人工智能放大了教師對(duì)自身教學(xué)的感知,使得教師能夠更加清晰和便捷地看到每一位學(xué)生對(duì)于每一個(gè)知識(shí)點(diǎn)的掌握情況,進(jìn)而采取個(gè)性化的教學(xué)或輔導(dǎo)策略,并進(jìn)行動(dòng)態(tài)的修正和調(diào)整,這些數(shù)據(jù)成為教師判定教學(xué)效果的證據(jù)和開(kāi)展教學(xué)改進(jìn)的抓手。在形式上,人工智能所扮演的“顯微鏡”角色,一方面是通過(guò)學(xué)習(xí)儀表盤(pán)、學(xué)習(xí)預(yù)警、學(xué)習(xí)分析報(bào)告等形式給予教師自動(dòng)化的提示,另一方面也將更加具體的數(shù)據(jù)提供給教師自行診斷。
“廣角鏡”的價(jià)值則在于幫助教師跳出細(xì)節(jié)進(jìn)而關(guān)注整體的模式問(wèn)題。在一個(gè)班級(jí)里,有一些學(xué)生面臨相似的問(wèn)題,或者處于相近的學(xué)習(xí)狀態(tài),把這些學(xué)生進(jìn)行聚類,找出并理解這些學(xué)生的行為模式,就有可能實(shí)現(xiàn)更有效的分層教學(xué)。相比單純的一對(duì)一教學(xué),分層教學(xué)能夠帶來(lái)更高的教學(xué)效率,同時(shí)也可以取得接近一對(duì)一的教學(xué)效果(Bloom, 1984)。在傳統(tǒng)教學(xué)中教師對(duì)學(xué)生的分層大多依賴自身的經(jīng)驗(yàn),或簡(jiǎn)單地將學(xué)生分層為優(yōu)、良、中、差幾個(gè)等級(jí),而在人工智能的幫助下,通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的比照分析教師對(duì)學(xué)生的分層可以具體到學(xué)生的學(xué)習(xí)內(nèi)容和學(xué)習(xí)過(guò)程,如某些學(xué)生可能因?yàn)橥瑯拥脑蚨鴮?dǎo)致對(duì)同一個(gè)知識(shí)點(diǎn)理解得不到位,或者某些知識(shí)點(diǎn)對(duì)學(xué)生來(lái)說(shuō)容易產(chǎn)生理解上的誤差,這些都需要教師從更廣闊的圖景對(duì)整個(gè)學(xué)習(xí)過(guò)程進(jìn)行分析。人工智能所發(fā)揮的“廣角鏡”作用,也在于幫助教師從一條條具體的學(xué)習(xí)路徑中提取出共性的元素和模式,把真實(shí)的學(xué)習(xí)者群體抽象聚類為若干具有代表性的學(xué)習(xí)者畫(huà)像,進(jìn)而開(kāi)展針對(duì)性的教學(xué)干預(yù)和優(yōu)化,這一點(diǎn)和學(xué)習(xí)分析的目標(biāo)也是一致的,即從數(shù)據(jù)中挖掘教與學(xué)的規(guī)律進(jìn)而改進(jìn)教學(xué)。
教師對(duì)自身教學(xué)的洞察力(insight)或?qū)I(yè)眼光(professional vision)的提升,既需要觀察到細(xì)節(jié),看到教學(xué)的微觀結(jié)構(gòu),也需要保持足夠的距離以看到教學(xué)的整體圖景,人工智能技術(shù)可以滿足教師這兩方面的需要。在人工智能技術(shù)支持下,教師可以比以往更精準(zhǔn)地看到學(xué)生學(xué)習(xí)發(fā)生的特點(diǎn)和規(guī)律,也能夠更清晰地看到所采用的教學(xué)干預(yù)如何對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)產(chǎn)生影響,這無(wú)疑會(huì)推動(dòng)教師更多地采用循證科學(xué)的路徑開(kāi)展教學(xué),幫助教師發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)教學(xué)中不易發(fā)現(xiàn)的問(wèn)題并生成解決方案,人工智能助推了教師教學(xué)更加科學(xué)化。
2. 提供分析極端個(gè)案的條件
人工智能技術(shù)除了幫助教師認(rèn)識(shí)學(xué)生的一般性學(xué)習(xí)特點(diǎn)之外,也會(huì)推動(dòng)教師對(duì)于極端學(xué)生學(xué)習(xí)行為的認(rèn)識(shí)。有時(shí)候教育的創(chuàng)新突破就來(lái)自對(duì)特殊案例的解剖、對(duì)挑戰(zhàn)性難題的解決,而人工智能則為教師分析極端個(gè)案、特殊個(gè)案提供了時(shí)間和精力方面的條件。
關(guān)于人工智能教育應(yīng)用的普遍看法是:人工智能的優(yōu)勢(shì)在于實(shí)現(xiàn)個(gè)性化學(xué)習(xí),即通過(guò)對(duì)知識(shí)圖譜以及學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的深度挖掘,從而判斷學(xué)生當(dāng)前的學(xué)情并自動(dòng)生成學(xué)習(xí)路徑,幫助不同能力水平的學(xué)生達(dá)到掌握(Magomadov, 2020)。而在傳統(tǒng)教學(xué)模式下,考慮到課堂時(shí)間和教學(xué)進(jìn)度的限制,教師只能照顧班級(jí)里的大多數(shù)學(xué)生,并根據(jù)全班學(xué)生的平均水平開(kāi)展教學(xué)活動(dòng),兩端的學(xué)生則很難被關(guān)照到。按照常規(guī)的正態(tài)分布曲線,這些兩端的學(xué)生也就是能力強(qiáng)的“學(xué)優(yōu)生”和能力差的“學(xué)弱生”。沿著這一思路繼續(xù)分析,如果說(shuō)人工智能能夠幫助所有學(xué)生實(shí)現(xiàn)個(gè)性化學(xué)習(xí),那么最大的受益者應(yīng)該是這些“學(xué)優(yōu)生”和“學(xué)弱生”,因?yàn)槿斯ぶ悄茏屵@些有特殊需求的學(xué)生(學(xué)得快和學(xué)得慢、會(huì)得多和會(huì)得少)能夠按照自己的能力水平開(kāi)展學(xué)習(xí),獲得更多的資源或練習(xí)。換句話說(shuō),越是兩端的學(xué)生,越需要人工智能。已有研究也認(rèn)為,薄弱生通常被認(rèn)為最需要智能教學(xué)系統(tǒng)(向天成, 趙微, 2015; 劉邦奇, 2020)。
按照這一邏輯,教師是否應(yīng)該把自己的主要精力放在中間的學(xué)生,而讓人工智能去照顧兩端的學(xué)生呢?恰恰不然。本文認(rèn)為,相比中間的學(xué)生,那些兩端的學(xué)生反而更需要來(lái)自教師而非智能系統(tǒng)的支持。一方面,目前大多數(shù)人工智能系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì)更多在分析普遍情況、一般情況,大數(shù)據(jù)的訓(xùn)練使得人工智能在解決一般問(wèn)題上表現(xiàn)得更加精熟,而對(duì)于極端情況、特殊問(wèn)題,人工智能的處理效率和處理結(jié)果并不比人更加出色。這一點(diǎn)就和目前的輔助駕駛系統(tǒng)可以從容應(yīng)對(duì)常規(guī)道路上的駕駛,而在復(fù)雜路況下則需要人工干預(yù)是一樣的。對(duì)應(yīng)到教育領(lǐng)域,人工智能可以解決一般的、常規(guī)的教學(xué)問(wèn)題,而在復(fù)雜的教學(xué)問(wèn)題診斷和處理方面還需要教師的更多介入。而這些相對(duì)復(fù)雜的教學(xué)問(wèn)題,也往往更容易出現(xiàn)在一個(gè)班級(jí)兩端的學(xué)生之中,甚至是即使同為學(xué)優(yōu)生或?qū)W弱生,不同的學(xué)生也可能會(huì)面臨不同的問(wèn)題。而這些不同的問(wèn)題,有些可能是人工智能系統(tǒng)難以診斷的。比如兩位學(xué)弱生在評(píng)測(cè)時(shí)都表現(xiàn)為不會(huì)解一道需要使用二元一次方程求解的應(yīng)用題,但學(xué)弱生A具體的難點(diǎn)是不理解題目背后的數(shù)理關(guān)系,學(xué)弱生B具體的難點(diǎn)則可能是不會(huì)二元一次方程的具體運(yùn)算法則。如果人工智能系統(tǒng)僅僅通過(guò)評(píng)測(cè)的結(jié)果去給兩位學(xué)生推薦相同的學(xué)習(xí)內(nèi)容,很明顯是難以達(dá)到預(yù)期的教學(xué)效果的。發(fā)現(xiàn)學(xué)生的此類問(wèn)題,恰恰是能夠和學(xué)生產(chǎn)生面對(duì)面互動(dòng)的教師的強(qiáng)項(xiàng)。而在傳統(tǒng)課堂中,教師即使知道兩端的學(xué)生可能面臨這樣或那樣的問(wèn)題,但是由于客觀條件的限制也沒(méi)有辦法投入更多的時(shí)間,最終的結(jié)果只能是:能力強(qiáng)的“學(xué)優(yōu)生”,覺(jué)得教師的課堂講解太簡(jiǎn)單,“吃不飽”;能力差的“學(xué)弱生”,因?yàn)榻處熓冀K沒(méi)有時(shí)間發(fā)現(xiàn)自己個(gè)性化的弱點(diǎn),所以越學(xué)越差,久而久之沒(méi)有了學(xué)習(xí)的動(dòng)力。另一方面,人工智能對(duì)兩端的學(xué)生所采取的教學(xué)干預(yù)也有可能是無(wú)效的,甚至?xí)鸬截?fù)面作用,這一點(diǎn)尤其有可能發(fā)生在學(xué)弱生身上。目前,很多學(xué)校在采用自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)幫助學(xué)生查缺補(bǔ)漏,對(duì)于不會(huì)的知識(shí)點(diǎn),就發(fā)放更多的題目直至學(xué)生達(dá)到通過(guò)的標(biāo)準(zhǔn)。對(duì)于學(xué)弱生來(lái)說(shuō),本身學(xué)習(xí)就存在困難,無(wú)休止地提供題目讓學(xué)生進(jìn)行自主練習(xí),姑且不論這些題目是否合適,單純練習(xí)這一行為就有可能使學(xué)生不配合(汪瓊, 李文超, 2021)。此時(shí),這些學(xué)生既不會(huì)把人工智能看作是對(duì)自己的支持,也無(wú)法得到來(lái)自教師的幫助,這種無(wú)助感、負(fù)擔(dān)感同樣會(huì)傷害學(xué)生的學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)。
圖1呈現(xiàn)了智慧課堂中教師、智能系統(tǒng)、學(xué)習(xí)者三者之間的互動(dòng)關(guān)系:教師需要結(jié)合教學(xué)需要對(duì)智能系統(tǒng)進(jìn)行配置,而后智能系統(tǒng)向?qū)W習(xí)者發(fā)放學(xué)習(xí)或評(píng)測(cè)活動(dòng)并收集其學(xué)習(xí)狀態(tài)的信號(hào),這些學(xué)習(xí)狀態(tài)的信號(hào)(數(shù)據(jù))經(jīng)過(guò)智能系統(tǒng)的處理以研究發(fā)現(xiàn)或結(jié)論的形式提供給教師,教師再以此為依據(jù)進(jìn)行干預(yù),并維持或激發(fā)學(xué)生的動(dòng)機(jī),學(xué)習(xí)者將反饋提供給教師(Kokku, et al., 2018)。從這一示意圖中可以看到,智能系統(tǒng)并未完全取代教師,反而教師以智能系統(tǒng)為依據(jù)所采取的針對(duì)性干預(yù)成為整個(gè)教學(xué)過(guò)程中的關(guān)鍵性步驟。就本文而言,這種干預(yù)則更多地被課堂中兩端的學(xué)生所需要,人工智能為教師更好地關(guān)注兩端的學(xué)生、理解極端個(gè)案并提供干預(yù)創(chuàng)造了條件。高效課堂中的人機(jī)協(xié)同、人機(jī)共育,也可以采用這樣一種模式,即:將中間的學(xué)生更多地交給人工智能,而教師則可以付出更多的時(shí)間和精力來(lái)照顧兩端的學(xué)生,從而實(shí)現(xiàn)資源的有效配置,帶動(dòng)全班成績(jī)的提升。這也是人工智能在進(jìn)入課堂后對(duì)教師賦能的又一體現(xiàn)。
三、結(jié)語(yǔ)
智能時(shí)代的到來(lái)加速著教育教學(xué)和教師角色的轉(zhuǎn)變,人工智能技術(shù)一方面為教師的專業(yè)發(fā)展賦能,給教師提供了能力提升和增加教學(xué)洞察、促進(jìn)教學(xué)創(chuàng)新的方法論和工具,另一方面也對(duì)教師的專業(yè)發(fā)展提出了新的要求,特別是要求教師具備人工智能素養(yǎng),以避免盲從智能系統(tǒng)的判斷,或因?yàn)椴簧瞄L(zhǎng)運(yùn)用智能技術(shù)而造成新的數(shù)字鴻溝。
從人工智能助推教師專業(yè)發(fā)展的視角出發(fā),本文提出了幾點(diǎn)思考:
第一,在教育領(lǐng)域,目前人工智能還很難取代教師,但可以成為教師教學(xué)的工具、專業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)設(shè)施。教師在態(tài)度上要清楚地認(rèn)識(shí)到自己在人機(jī)協(xié)同中的主體性地位,掌握教育主導(dǎo)權(quán),不盲目依賴和讓位人工智能,而是把人工智能作為“顯微鏡”和“廣角鏡”兩類工具,既看到平時(shí)不易關(guān)注的教學(xué)細(xì)節(jié),又能夠從整體上看到模式圖景,以此提升自己對(duì)教學(xué)的敏感度和洞察力。
第二,在智能時(shí)代,教師可以讓人工智能技術(shù)幫助班上大部分學(xué)生的學(xué)習(xí),而將精力用于幫助“學(xué)弱生”和“學(xué)優(yōu)生”。這讓教師有條件去分析極端個(gè)案,從而增進(jìn)對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)規(guī)律的深刻認(rèn)識(shí),對(duì)教師的專業(yè)發(fā)展大有裨益。
第三,并非所有人工智能的輸出都是正確的,教育決策還需要教師的判斷。人工智能系統(tǒng)在數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)解讀和決策等方面都有可能出現(xiàn)偏差,而這些偏差往往是隱性且不易察覺(jué)的,因此要求教師要敢于解釋和質(zhì)疑人工智能給出的各類判斷,不斷增強(qiáng)自身的敏感度,理性對(duì)待人機(jī)協(xié)同中人工智能的自主性層級(jí)問(wèn)題,這是智能時(shí)代具備人工智能素養(yǎng)教師最顯著的特征。
第四,人工智能不一定都會(huì)帶來(lái)所期望的教育公平,而是有可能產(chǎn)生新的數(shù)字鴻溝。人工智能作為一項(xiàng)有著巨大生產(chǎn)力的新技術(shù),教師對(duì)人工智能的認(rèn)知差異和能力差異也許會(huì)導(dǎo)致更大的數(shù)字鴻溝的出現(xiàn)。防止這一問(wèn)題發(fā)生的核心舉措是全面培養(yǎng)教師的人工智能素養(yǎng),既要在意識(shí)層面建立教師對(duì)人工智能的正確認(rèn)識(shí),在產(chǎn)生使用意愿的基礎(chǔ)上反思人工智能與自身教育教學(xué)的結(jié)合,還要在能力方面強(qiáng)化教師對(duì)人工智能的學(xué)科整合能力、技術(shù)整合能力和數(shù)據(jù)能力,同時(shí)也要關(guān)注對(duì)教師責(zé)任方面的要求,積極防范人工智能應(yīng)用可能帶來(lái)的各類社會(huì)問(wèn)題,包括倫理問(wèn)題和安全問(wèn)題。
實(shí)現(xiàn)更高效的人機(jī)協(xié)同,對(duì)于教師來(lái)說(shuō)有兩個(gè)層面的要求:一是要善用人工智能解決教學(xué)的問(wèn)題,二是要以人工智能為依托促進(jìn)自身的發(fā)展。隨著技術(shù)的進(jìn)步和教育新基建的逐漸完善,人工智能這項(xiàng)技術(shù)本身的可及性將不再是難題,教師的人工智能素養(yǎng)及其能動(dòng)性將成為教育變革的關(guān)鍵。在這一過(guò)程中,人工智能為教師的賦能不僅在于替代教師完成某些工作,還在于為其更好地反思自己的教學(xué)提供了工具和方法論,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)教學(xué)元認(rèn)知的轉(zhuǎn)化,這也恰恰是教師專業(yè)發(fā)展的本質(zhì)與核心。
[參考文獻(xiàn)]
鮑達(dá)民. 2017-03-18. 中國(guó)人工智能的未來(lái)之路[EB/OL]. 中國(guó)發(fā)展高層論壇2017. [2021-10-31]. https://www.mckinsey.com.cn/wp-c ontent/uploads/2017/03/CDF_McKinsey_AI_CN_final.pdf
范國(guó)睿. 2018. 智能時(shí)代的教師角色[J]. 教育發(fā)展研究,38(10):69-74.
劉邦奇. 2020. 智能技術(shù)賦能:邁向大規(guī)模個(gè)性化教育[N]. 中國(guó)教育報(bào),10-21(05).
劉磊,劉瑞. 2020. 人工智能時(shí)代的教師角色轉(zhuǎn)變:困境與突圍——基于海德格爾技術(shù)哲學(xué)視角[J]. 開(kāi)放教育研究,26(3):44-50.
汪瓊,李文超. 2021. 人工智能助力因材施教:實(shí)踐誤區(qū)與對(duì)策[J]. 現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育研究,33(3):12-17,43.
向天成,趙微. 2015. 大數(shù)據(jù)時(shí)代學(xué)困生幫助機(jī)制構(gòu)建的內(nèi)涵、原則及途徑[J]. 教師教育論壇(12):18-21.
楊緒輝,沈書(shū)生. 2019. 教師與人工智能技術(shù)關(guān)系的新釋——基于技術(shù)現(xiàn)象學(xué)“人性結(jié)構(gòu)”的視角[J]. 電化教育研究(5):12-17.
余勝泉. 2018. 人工智能教師的未來(lái)角色[J]. 開(kāi)放教育研究,24(1):16-28.
Bloom, B.S. (1984). The 2-sigma problem: The search for methods of group instruction as effective as one-to-one tutoring. Educational Researcher, 13(6), 4-16.
Ellul, J. (1967). The Technological Society (Revised edition). NewYork: Vintage.
Hohlfeld, T. N., Ritzhaupt, A. D., Barron, A. E., & Kemker, K. (2008). Examining the digital divide in K-12 public schools: Four-year trends for supporting ICT literacy in Florida. Computers & Education, 51(4), 1648-1663.
Holstein, K., McLaren, B. M., & Aleven, V. (2019). Designing for complementarity: Teacher and student needs for orchestration support in ai-enhanced classrooms. In International Conference on Artificial Intelligence in Education(pp. 157-171). Springer, Cham.
Kokku, R., Sundararajan, S., Dey, P., Sindhgatta, R., Nitta, S., & Sengupta, B. (2018). Augmenting classrooms with AI for personalized education. In 2018 IEEE international conference on acoustics, speech and signal processing (ICASSP) (pp. 6976-6980). IEEE.
Magomadov, V. S. (2020). The application of artificial intelligence and Big Data analytics in personalized learning. In Journal of Physics: Conference Series (Vol. 1691, No. 1, p. 012169). IOP Publishing.
Porayska-Pomsta, K. (2016). AI as a methodology for supporting educational praxis and teacher metacognition. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 26(2), 679-700.
Surry, D.W., & Baker, F.W.I.. (2016). The co-dependent relationship of technology and communities. British Journal of Educational Technology, 47(1), 13-28.
UNESCO. (2019). Beijing Consensus on Artificial Intelligence and Education. Retrieved November 1, 2021, from https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000368303
van der Vorst, Tommy., & Jelicic, Nick. (2019): Artificial Intelligence in Education: Can AI bring the full potential of personalized learning to education?. In 30th European Conference of the International Telecommunications Society (ITS): “Towards a Connected and Automated Society”, Helsinki, Finland.
收稿日期:2021-11-09
定稿日期:2021-11-12
作者簡(jiǎn)介:王宇,博士,講師,國(guó)家開(kāi)放大學(xué)教育學(xué)部(100039)。
汪瓊,博士,教授,博士生導(dǎo)師,北京大學(xué)教育學(xué)院(100871)。
責(zé)任編輯 劉 莉