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AI专题丨AI海加尔山灵魂兽赋能教育:产业应用管窥与琐思

发布时间:2019-07-30 03:42     来源:111HD    点击:

原标题:AI专题丨AI赋能教育:产业应用管窥与琐思

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当前,人工智能已进入“大航海时代”,成为科技创新的“超级风口”。习近平总书记强调:“人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量,加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题。”在移动互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学等新理论、新技术的驱动下,人工智能正在“重构生产、分配、交换、消费等各环节,形成从宏观到微观各领域的智能化新需求,催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式,引发经济结构重大变革,深刻改变人类生产生活方式和思维模式”。而人工智能及其在教育领域的应用现状如何?人工智能时代教学环境、教学方式、教师角色、 教育管理将会发生怎样的变化?笔者结合实际案例,从产业应用视角做简要阐释。

一、人工智能概述

人工智能是研究开发能模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的技术科学。1956年夏,麦卡锡、明斯基等科学家在美国达特茅斯学院研讨“如何用机器模拟人的智能”,首次提出“人工智能”(Artificial Intelligence, AI) 概念,开创了人工智能研究领域。人工智能概念提出后, 机器定理证明、跳棋程序等研究成果相继问世,掀起人工智能发展的第一个高潮。20世纪70年代初至80年代中期,美国、日本、英国等国家相继设立大型人工智能研究项目, 成功解决医疗、化学、地质等特定领域的部分问题,推动人工智能进入应用发展的高潮。21世纪至今,随着大数据、云计算、移动互联网等信息技术及以深度神经网络为代表的技术的飞跃式发展,人工智能在算法、 算力(运算能力)和算料(数据)方面均取得重大突破, 在语音识别、人机对弈、无人驾驶、智能搜索等领域已经实现了从“不可用”到“可以用”的历史性跨越。2016年,Alpha Go战胜世界围棋冠军李世石引发关注热潮,美国、英国、中国相继发布国家层面的人工智能发展规划,人工智能迎来爆发式增长。

产业应用方面,微软、英特尔、甲骨文、IBM等传统信息产业代表企业,谷歌、苹果、亚马逊、阿里巴巴、腾讯、百度等互联网和移动互联网时代信息产业代表企业,纷纷布局人工智能产业生态。制造、医疗、交通、零售、金融、家居等场景应用如雨后春笋,令人目不暇接。据中国信息通讯研究院数据研究中心实时监测数据显示,2018年上半年,全球共监测到人工智能企业4998家,其中, 美国 2039家、中国(不含港澳台地区)1040家、英国392家,位居前三;北京、旧金山和伦敦则是全球人工智能企业数量排名前三的城市海加尔山灵魂兽,分别有 412家、289家和 275家。麦肯锡公司2018年的研究报告预测海加尔山灵魂兽,到2030年海加尔山灵魂兽,约 70%的公司将至少采用一种形式的人工智能,人工智能新增经济规模将达到 13万亿美元。我国发布的《新一代人工智能发展规划》 提出,到2030年,人工智能核心产业规模超过 1万亿元,带动相关产业规模超过10万亿元。

二、人工智能促进教育发展的核心价值

教育是人工智能的重要应用领域,人工智能在教育行业的渗透,使教育开始向智能教育新形态迈进,助力教育技术、模式、结构变革,提升教育服务的个性化、精准化、智能化水平。正如教育部陈宝生部长在 2019北京国际人工智能与教育大会的报告中指出:“人工智能是实现教育生态重构的有效手段,人工智能技术在教育中的深度广泛应用,将彻底改变教育的时空场景和供给水平,将实现信息共享、数据融通、业务协同、智能服务, 推动教育整体运作流程改变,使规模化前提下的个性化和多元化教育成为可能,进而构建出一种新的灵活、 开放、 终身的个性化教育生态体系。”

● 教学环境:从“标准化工厂”到“个性化农庄”

传统的课堂教学是将年龄和知识程度相近的学生编成固定人数的班级,按照统一的教学大纲规定教学内容,依据固定的时间表向全体学生授课,并按照统一的标准进行考试评价。基于人工智能的教学则能感知学习情景,识别学习者特征,提供精准学习资源与互动工具,自动记录学习过程,实时评测学习成果并反馈建议,以促进学习者进行个性化学习或探索。

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如果把传统的教学环境比喻成“标准化工厂”,那么,基于人工智能、物联网等技术的教学环境就是“个性化农庄”,从标准化的集体授课空间变成个性化的学习探索空间,从相互分割的物理空间变成全面感知的智慧空间。一是基于各类智能设备识别温度、光线、声音、图像等信息,监测并自动调节相关参数和设备,保障系统智能、高效运行,创设绿色、安全的教学环境;二是基于人脸识别、语音识别、自然语言处理、情境感知等技术捕获学习者的动作、行为、情绪等信息,感知学习状态、记录学习过程、提供诊断报告,支持线上线下一体化、课内课外一体化、虚拟现实一体化的全场景教学应用,实现教与学过程中的智能决策、学习资源的智能推送、教学效果的智能评价;三是基于人与人、人与物、物与物之间信息数据的连通、汇聚与交换,形成学生、班级、年级、学校级数据体系,生成可视化报告,为教育教学提供参考依据。

日本东洋大学东京赤羽台校区花费120 亿日元打造“21 世纪智慧校园”,内部空间设计和课程体现彻底的“无纸化”思想, 试图营造出一个“不会写程序就无法生活”的校园环境。英国斯泰福厦大学(Staffordshire University) 的人工智能教育工具Beacon,是第一个在英国大学内运行的数字化助理,它能够全天候待命,回答学生提出的课程时间安排、参加社团活动建议、申请免除市政税、订制新的学生卡、与讲师沟通等各种问题。中国安徽蚌埠第二中学的“智慧课堂”平台,利用学习数据分析、课堂即时评价和智能推送等技术,以微课程为核心资源,按照“云端建构、 先学后教、以学定教、智慧发展”的实践思路,总结形成了“4 N”(“4”是指智慧课堂的共性特征, 即教学决策数据化、评价反馈即时化、交流互动立体化、资源推送智能化,“N”是指各个学科智慧课堂的个性化特征) 的智慧课堂特点与应用优势。

● 教学方式:从“以教定学”到“以学定教”

传统课堂因标准化的教学预设、形式化的提问交流、单调滞后的评价反馈,常常为人诟病。人工智能时代的教学依据建构主义、 连通主义等学习理论,基于“情境”“协作”“会话”和“意义建构”开展协作式、探究式、体验式学习,基于人工智能技术记录、跟踪、反馈学习行为数据并给出个性化建议,把学习的主动权还给学生,充分发挥学生的积极性、主动性和创造性,让学生愿学、乐学、会学,教师也从知识的传授者、灌输者转变为学习的组织者、促进者。基于人工智能的自适应学习系统通过预设的知识图谱和行为数据为学生“画像”,通过“生成内容—诊断评测—获取数据—分析反馈”不断优化迭代,识别学生的知识水平和个性化学习需求,为学生匹配最佳学习路径,智能化推送“所得即所需”的学习资源,帮助学生和教师对症下药、精准施策,减少无效学习时间,提升学习效率,提高教学的个性化、精准化水平。

可汗学院的“学习仪表盘”集学习、分析、评价、反馈等多重功能于一身,知识被精细切割成“纳米级”知识点,每个知识点都有视频讲解和 5~10个在线测试题,学生可以自主选择个性化的学习材料,并接收自适应学习系统的反馈数据。科大讯飞公司研发的“个性化学习手册”,基于学生的日常学业大数据对学情进行记录、诊断、分析,形成个人“画像”,针对不同类型的学生、不同错题产生的原因,推荐相对应的纠错变式练习。学习评价方面,基于手写识别、自然语言理解、智能评测等人工智能技术研发的作文批改机器人、智能评卷系统、听说考试训练系统等已广泛应用于各类考试评价场景。国家普通话水平测试已在全国范围内采用智能测试系统,广东省、上海市在高考英语听说考试中引入智能评卷系统,进行英语口语考试的评分。

● 教师角色:从“知识传授者”到“灵魂工程师”

英国广播公司基于牛津大学研究者的数据体系,预测 2040年365种职业的被淘汰率,其中,电话推销员、打字员、会计的被淘汰率分别为 99%、98.5%、97.6%,而教师的被淘汰率仅为0.4%。人类教师拥有难以被人工智能教师简单替代的独特性,但这并不意味着人类教师可以高枕无忧。未来,传统的备课、 课堂讲授、答疑辅导、作业批改等环节不必是教师的专属。

北京师范大学余胜泉教授分析了未来人工智能教师可能承担的12种角色, 即“可自动出题和自动批阅作业的助教、学习障碍自动诊断与反馈的分析师、问题解决能力测评的素质提升教练、学生心理素质测评与改进的辅导员、体质健康监测与提升的保健医生、反馈综合素质评价报告的班主任、 个性化智能教学的指导顾问、学生个性化问题解决的智能导师、学生成

长发展的生涯规划师、精准教研中的互助同伴、 个性化学习内容生成与汇聚的智能代理、数据驱动的教育决策助手。”美国佐治亚理工学院 Ashok Goel教授,借助 IBM的 Watson人工智能系统创建了在线机器人Jill Watson,并将其作为课程教学助理,帮助教师回答学生通过在线论坛提出的问题, 正确率达到 97%。公司 Scott R. Parfitt 博士研发的备课机器人,根据教学目标、教学重难点、学生学情等信息,在学科知识库中进行资源搜索与整合,教师导入教学大纲,CTI的人工智能引擎能自动填充教科书的核心内容,教师根据所教班级的学生特点与自己的教学习惯对教案、课件、习题稍作调整,即可应用于教学。

人工智能可以进一步释放教师的生产力,帮助教师从标准化、程序化、机械化的重复性劳动中解脱出来,为教师的专业发展提供“自由的时间”和“可能的空间”,但是,教育毕竟是“人的灵魂的教育,而非理智知识和认识的堆积”。冰冷的机器无法感知人性的温度,我们不能把机器制造得越来越像人,却把人培养得越来越像机器。今天的教师若不生活在未来,未来的学生将可能活在过去。人工智能不会取代教师,但使用人工智能的教师将会取代不使用人工智能的教师,未来将是人类教师与人工智能教师协同共生的时代。

在人工智能时代,教师“教”的功能弱化,“育”的功能强化;“经师”的功能弱化,“人师”的功能强化;“知识传授者”的功能弱化,“灵魂工程师”的功能强化。教师的能力结构也将解构与重构,更加聚焦于品德养成、性格塑造、人际交往、批判意识、创新思维、审美素养等“人”的教育活动,促进“人”的个性解放、主体跃升和智慧成长,教师转变为创新支持者、活动设计者、沟通协调者、技术拥抱者,与人工智能教师协作,帮助学生精准学习,实现真正意义上的因材施教。

● 教育管理:从“锥形结构”到“扁平结构”

传统教育管理为金字塔式的科层制组织系统,基于完全理性假设、中立人行动假设和一元制权力支配假设,信息传递效率低、失真率高,信息监测成本高、纠错难度大,束缚了教育主体的自主性和创造性,难以应对人工智能时代的教育管理需求。人工智能具备深度学习自主建模能力、人机交互的情感理解与表达能力以及模拟人类决策的专家系统,可以为信息传输、复杂情境识别、决策方案制定提供技术支持,促进教育管理从科层组织走向弹性组织,从“锥形结构”走向“扁平结构”,从管理本位走向服务本位,使其更加灵活、敏捷,更加富有弹性与创造力。

一是建立智能学情监测与教育评价体系,开展教学过程监测、学情分析和学业水平诊断,构建技术赋能的智能化、个性化校园管理环境, 打破“千校一面”的局面,加速数字校园向智慧校园转变。二是借助人工智能技术变革学校管理体制,落实学校在教师评聘、经费使用、课程安排、育人方式等方面的自主权,建立普通师生、家长、社区以及相关利益方参与学校管理的机制。三是开展前瞻性教育管理研究,借助智能化搜索引擎,检索主题性关键信息,模拟学校布局、教育投入、人口变化、就业形势等动态信息,以更广泛的人机交互模式代替传统的臆断式决策模式,提升区域教育治理与宏观决策水平。例如,皮尔森教育公司开发的“学习曲线在线学习数据库”,部署交互式数据可视化网络,利用自动算法系统进行数据痕迹跟踪,构建数据与算法驱动的教育管理技术平台,系统识别应答模糊任务,自主适应复杂教育情境。百度公司开发的百度教育大脑针对学生、教师、校长推出不同的系统界面,为学生和教师提供海量优质资源、专业知识图谱、智能交互教学服务,校长则可以登录管理者界面,基于人工智能助手适时评估,以辅助决策。

当前,人工智能的应用与发展还面临安全、伦理、隐私、规范、标准等诸多问题,但是,经历了农业时代的个性化精英教育阶段和工业时代的集体性大众教育阶段,人工智能时代的个性化大众教育阶段已迎面而来。随着纳米技术、基因技术、脑机接口技术等与人工智能技术的整合,倘若机器在算法心智的基础上,进一步拥有自主心智和反省心智,有可能进一步促进人机一体、意识传导、人和机器的共生演化。以色列尤瓦尔·赫拉利教授在《未来简史》 中指出,人工智能时代人类将出现“无用阶级”。美国迈克斯·泰格马克教授在《生命 3.0:人工智能时代人类的进化与重生》一书中指出,以人工智能为代表的科技阶段,生命不仅可以自行设计软件,还可以自行设计硬件,由碳基生命变为硅基生命,最终摆脱进化的枷锁。那时,教育如何演变与发展,将是一个更加令人期待的话题。

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