【芥末翻】是芥末堆全新推出的一檔學(xué)術(shù)欄目，由芥末堆海外翻譯社群的小伙伴們助力完成。我們致力于將全球經(jīng)典或是前沿的教育理念、教育技術(shù)、學(xué)習(xí)理論、實(shí)踐案例等文獻(xiàn)翻譯成中文，并希望能夠通過(guò)引進(jìn)這類(lèi)優(yōu)質(zhì)教育研究成果，在全球教育科學(xué)的推動(dòng)下，讓更好的教育來(lái)得更快！

本文選自培生集團(tuán)研究報(bào)告《Intelligence Unleashed ：An argument for AI in Education》，作者 Rose Luckin，Wayne Holmes，譯者康琳，魏來(lái)，lilac，編輯阿槑。圖片：unsplash

編者注：本期是芥末翻連載培生AI+教育的研究報(bào)告第五周，有兩個(gè)目的：第一，給感興趣的非專(zhuān)業(yè)讀者解釋AIEd是什么，如目標(biāo)、實(shí)現(xiàn)方式及作用機(jī)制。只有確保一定程度的了解，我們才能走出AI的科幻印象及由此產(chǎn)生的恐懼。第二個(gè)目的：闡述AIEd現(xiàn)在及未來(lái)能為學(xué)習(xí)帶來(lái)的影響，以提高學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)效率。

將教育與技術(shù)融合

各行各業(yè)的工作將被穩(wěn)步增加的機(jī)器人或者基于大數(shù)據(jù)的智能算法所取代，這樣的預(yù)測(cè)并不少。然而，應(yīng)用于學(xué)習(xí)上的人工智能技術(shù)一直以來(lái)都沒(méi)有得到持續(xù)且高度的重視。這種差異的存在并不令人意外，因?yàn)檫@一切是由經(jīng)濟(jì)學(xué)家主導(dǎo)而不是教育家。這同樣也反映出定量研究與現(xiàn)實(shí)社會(huì)之間的鴻溝，定量研究主要關(guān)注的是工作機(jī)會(huì)的變化，而不是能力；關(guān)注的是有可能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的崗位，而不是那些有可能新創(chuàng)造出來(lái)的崗位。

在本報(bào)告中，我們已經(jīng)提及過(guò) AIEd 的方方面面，通過(guò)進(jìn)一步完善在智能現(xiàn)實(shí)世界中的測(cè)試，可以對(duì)教育領(lǐng)域的創(chuàng)新提供適當(dāng)?shù)慕鉀Q方案。簡(jiǎn)單地講，這種必然趨勢(shì)是指：隨著人類(lèi)生活和工作越來(lái)越依賴(lài)智能機(jī)器，教育體系也將需要達(dá)到目前尚未企及的水平。在我們頭腦中，這種必然趨勢(shì)甚至超過(guò)全球化所帶來(lái)的巨大影響，會(huì)將教育目前存在的問(wèn)題大幅度緩解，例如學(xué)生間的成就差距。

概括下目前的觀點(diǎn)，我們認(rèn)為現(xiàn)在應(yīng)該做以下兩件事。首先，繪制出 AIEd 工具目錄，這些工具能夠用來(lái)支持下一階段的教育體系改革，幫助我們解決教育領(lǐng)域所面臨的巨大挑戰(zhàn)。其次，闡明使用AIEd 的方式，形成改革的時(shí)間表。

就像學(xué)習(xí)者需要及時(shí)、可操作性的反饋，我們也應(yīng)該為學(xué)習(xí)者構(gòu)建一個(gè)能夠適應(yīng)未來(lái)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的教育體系。但在構(gòu)建該體系之前，我們需要提醒自己，教育的目的遠(yuǎn)不只為了找到一份工作。例如，應(yīng)該通過(guò)教育探索你的熱情，體驗(yàn)工作過(guò)程的心流和滿(mǎn)足感，成為一個(gè)有能力， 有意愿、有責(zé)任和道德感，并為你的家庭、社區(qū)、國(guó)家甚至世界帶來(lái)正向改變的人。

而找到一份好工作是與上述所提到的教育目的是一致的，這也是政府投資教育的核心原因之一。下方的表格表明 AIEd 工具與未來(lái) 15 年就業(yè)市場(chǎng)預(yù)測(cè)需求的匹配。 

而將來(lái)所需要的投資和成本與目前在學(xué)習(xí)上的投資相比，不會(huì)發(fā)生顯著的增加。 堅(jiān)持應(yīng)用摩爾定律，以及明智的投資，我們有足夠的理由相信， AIEd 應(yīng)用的成本將隨著時(shí)間降低，可以降至目前的消費(fèi)水平所能擔(dān)負(fù)的價(jià)格。

利用 AIEd 評(píng)估教育變革

一旦我們將 AIEd 工具應(yīng)用到上述所講的教育領(lǐng)域中，我們將有一個(gè)全新的、強(qiáng)大的方式去評(píng)估教育水平和成就。通過(guò)實(shí)施合理的公共數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和數(shù)據(jù)共享需求，AIEd 可以提供不同級(jí)別的關(guān)于教與學(xué)的分析，無(wú)論是關(guān)于哪門(mén)課，哪個(gè)班級(jí)，哪所學(xué)校，哪個(gè)地區(qū)或者國(guó)家。

有了這些信息，制度領(lǐng)導(dǎo)者、戰(zhàn)略家將需要拓展新技能去分析數(shù)據(jù)，找到成績(jī)下降 的潛在原因及最有效的解決方案。例如，AIEd 可以進(jìn)行學(xué)校層面的分析，實(shí)時(shí)發(fā)現(xiàn)學(xué)校 正在遭遇的問(wèn)題。然后可以召集一組專(zhuān)家去找到快速解決問(wèn)題的辦法。

教育體系需要靈活利用以實(shí)現(xiàn)獲得豐富的實(shí)時(shí)系統(tǒng)分析。同樣，AIEd 系統(tǒng)可以為教育管理者和政策制定者提供提升新技能和能力的支持。

我們已經(jīng)前面概述過(guò)，AIEd 將在下一階段的教育體系變革中扮演重要的角色。下面就到了本報(bào)告的最后一部分：為了使 AIEd 猛虎出籠，現(xiàn)在就要付諸實(shí)踐的事情。 

關(guān)于 AIEd 猛虎出籠的一些建議

在沼澤求生中，Michael Fullan 和 Katelyn Donnelly 描述了三種強(qiáng)有力的因素，這三種因素必須結(jié)合在一起，借助技術(shù)的力量，來(lái)推動(dòng)學(xué)習(xí)迅速向前邁進(jìn)。

其中一種因素是教學(xué)方法，即關(guān)于如何教與學(xué)的研究；第二種因素是技術(shù)本身，關(guān)于這個(gè)話(huà)題，我們此前已經(jīng)談?wù)摿撕芏?；最后一種因素是體系變化，即如何傳遞變化以便給每個(gè)學(xué)習(xí)者帶來(lái)積極影響的理解。

在未來(lái)，AIEd 解決教育中的挑戰(zhàn)效果取決于我們?nèi)绾翁幚硐铝袉?wèn)題，即(1)我們需要智能的技術(shù)，將好的教與學(xué)方式具象化(2)有吸引力的消費(fèi)級(jí)產(chǎn)品(3)這種人機(jī)結(jié)合的產(chǎn)品將被廣泛使用。AIED 目前該如何來(lái)應(yīng)對(duì)這三個(gè)角度的問(wèn)題？而且，更重要的是，我們需要做什么來(lái)釋放 AIEd 的全部智能? 

>>教學(xué)方法

迄今為止，AIEd 主要是研究用最少的精力更快實(shí)現(xiàn)教育的目標(biāo)，舉個(gè)例子，學(xué)習(xí)高度結(jié)構(gòu)化的科目如數(shù)學(xué)導(dǎo)論或物理導(dǎo)論，或者將 AI 技術(shù)應(yīng)用到高度結(jié)構(gòu)化的大數(shù)據(jù)中，例如大學(xué)行政系統(tǒng)。

這些研究結(jié)果只是最基本的，還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。如果我們想要徹底改變所有學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)廣度和學(xué)習(xí)質(zhì)量，如果我們想要應(yīng)對(duì) 21 世紀(jì)中尚未解決的學(xué)習(xí)理論挑戰(zhàn)，投資者和研究者們還有很長(zhǎng)的一條路要走。

簡(jiǎn)而言之，AIEd 必須從教學(xué)方法開(kāi)始改革，并且要更有決心。

>>建議

1. 不要被技術(shù)綁架，從學(xué)習(xí)本身出發(fā)。

2. 將現(xiàn)有的 AIEd 研究資金集中投入在那些有可能會(huì)對(duì)學(xué)習(xí)產(chǎn)生真正重大改變的領(lǐng)域。Move 

3. 改變AIEd研究領(lǐng)域的現(xiàn)狀，放棄那些分散的、邊緣化的、各自為政的方式。

4. 基于對(duì)學(xué)習(xí)科學(xué)與教育實(shí)踐的洞見(jiàn)，設(shè)置一系列雄心勃勃的挑戰(zhàn)賽。

>>技術(shù)

目前，AIEd 尚處于家庭作坊式的發(fā)展階段——研發(fā)經(jīng)費(fèi)較少且規(guī)模不大，大多數(shù)研 究人員只有有限的經(jīng)費(fèi)，也沒(méi)有找到商業(yè)合作伙伴。這導(dǎo)致的結(jié)果就是大多數(shù)應(yīng)用的開(kāi) 發(fā)都停滯在原型階段以?xún)?nèi)，原來(lái)已經(jīng)學(xué)習(xí)的大部分都已經(jīng)失傳了。解決辦法是不要把錢(qián)廣泛投向 AIEd，分別去應(yīng)對(duì)每一個(gè)項(xiàng)目，每一個(gè)可能的學(xué)習(xí)場(chǎng)景。

相反，成功往往來(lái)自于在某一特定領(lǐng)域的專(zhuān)注：例如，某個(gè)科目領(lǐng)域或者某種具體的學(xué)習(xí)者需求。要實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，組織、激勵(lì)以及資金需要到位，為 AIEd 創(chuàng)造出一個(gè)創(chuàng)新、合作的生態(tài)系統(tǒng)。

>>建議

1. 在 AIEd 中開(kāi)發(fā)可以構(gòu)建反復(fù)創(chuàng)新的基礎(chǔ)平臺(tái)，而減少重復(fù)再造的情況。(例如，美國(guó)國(guó)際職業(yè)標(biāo)準(zhǔn)協(xié)會(huì)認(rèn)證、分享數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、分享學(xué)習(xí)者模型等)

2. 激發(fā)對(duì)于 AIEd 技術(shù)智能化的市場(chǎng)需求。例如，可以實(shí)際應(yīng)用的 AIEd 解決方案，政府和慈善組織可以為其專(zhuān)門(mén)開(kāi)辟一條銷(xiāo)路。這將促成 AIEd 研究者與商家的合作。

3. 成立一個(gè)類(lèi)似DARPA（國(guó)防高級(jí)研究計(jì)劃局）的組織，從而加速 AIEd 工具從實(shí)驗(yàn)室走向現(xiàn)實(shí)生活中。

>>改變教育體系

AIEd 將在一個(gè)數(shù)字技術(shù)和傳統(tǒng)的課堂活動(dòng)互補(bǔ)的混合式學(xué)習(xí)空間里運(yùn)行。認(rèn)識(shí)到這一點(diǎn)意味著，解決實(shí)際課堂、大學(xué)或者工作場(chǎng)所學(xué)習(xí)環(huán)境中所存在的混亂，教師和學(xué)習(xí)者成為 AIEd 的共同設(shè)計(jì)者。如果用圖標(biāo)解釋是像這樣的：

然而，我們花了太少的精力在設(shè)計(jì)、描述 AIEd 如何可以具體去適應(yīng)學(xué)習(xí)者和教育工作者的現(xiàn)場(chǎng)體驗(yàn)。我們同樣忽略了如何去提供正確的專(zhuān)業(yè)培訓(xùn)讓教育者明白這些重新設(shè)計(jì)的學(xué)習(xí)模型。

我們也需要更好的證據(jù)去證明 AIEd 可以在實(shí)際課堂上和大學(xué)里應(yīng)用，畢竟，如果我 們不能提出 AIEd 方案是否可行的檢驗(yàn)方式，我們則無(wú)法要求 AIEd 去解決教育的重大問(wèn) 題，也難以要求教育體系領(lǐng)導(dǎo)認(rèn)真對(duì)待 AIEd。

>>建議

1. 教師，學(xué)生和家長(zhǎng)共同參與，以保證未來(lái)的 AIEd 系統(tǒng)滿(mǎn)足他們的需求(參與式設(shè)計(jì)過(guò)程可以成就更好的 AIEd 產(chǎn)品，使教師對(duì)學(xué)習(xí)過(guò)程了解更多，使學(xué)習(xí)者更加成功)。

2. 接下來(lái)，反復(fù)迭代產(chǎn)品，并智能地評(píng)估現(xiàn)實(shí)情境中的 AIEd 應(yīng)用。

3. 開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)：在數(shù)據(jù)使用過(guò)程中，將數(shù)據(jù)共享及倫理標(biāo)準(zhǔn)放在首要位置。

我們不會(huì)低估其實(shí)現(xiàn)難度，包括所需要的新思維、不可避免地走彎路，需要付出的努力。然而，如果要合理地釋放AIEd 的智能，我們必須做出改變——通過(guò)全新的協(xié)作方式，合理的資金支持，密切地關(guān)注教學(xué)法。如果不這么做，潛在的成本將是巨大的。 

>>前文請(qǐng)戳：

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>>聲明

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