中國教育科學(xué)研究院國際與比較教育研究所副研究員 曹培杰

　　2017年7月，國務(wù)院發(fā)布的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》明確提出，利用智能技術(shù)加快推動人才培養(yǎng)模式、教學(xué)方法改革，構(gòu)建包含智能學(xué)習(xí)、交互式學(xué)習(xí)的新型教育體系。2019年5月，習(xí)近平主席向國際人工智能與教育大會致賀信指出，要充分發(fā)揮人工智能優(yōu)勢，加快發(fā)展伴隨每個人一生的教育、平等面向每個人的教育、適合每個人的教育、更加開放靈活的教育。如何利用人工智能促進(jìn)教育變革，探索智能教育的推進(jìn)路徑，是一項重大而緊迫的時代課題。

　　人工智能時代的教育形勢研判

　　人工智能經(jīng)歷了曲折的發(fā)展過程。1956年，在達(dá)特茅斯會議上首次提出了人工智能的概念，其核心是用人工的方法在機(jī)器上模擬、理解和拓展人的智能，使機(jī)器也能完成各種復(fù)雜任務(wù)。在20世紀(jì)50年代末和80年代初，人工智能先后兩次步入發(fā)展高峰，但由于技術(shù)瓶頸、應(yīng)用成本等方面的限制，無法支撐起大規(guī)模應(yīng)用，最終都跌入低谷。近年來，人工智能的發(fā)展環(huán)境發(fā)生了深刻變化，呈現(xiàn)出深度學(xué)習(xí)、跨界融合、人機(jī)協(xié)同、群智開放、自主操控等新特征，并第三次站在了科技發(fā)展的浪潮之巔。當(dāng)前，人工智能正在開啟一場比工業(yè)革命的發(fā)展速度更快、涉及面更廣、顛覆性更強的社會變革，推動經(jīng)濟(jì)社會從數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化向智能化加速躍升。

　　1.人工智能給教育帶來的挑戰(zhàn)

　　人工智能對教育的影響廣受關(guān)注。有學(xué)者認(rèn)為，教育是人工智能沖擊最大的行業(yè)，它不是一個學(xué)科、一個環(huán)節(jié)的調(diào)整，而是全新的、全方位的挑戰(zhàn)。一是人才培養(yǎng)目標(biāo)的挑戰(zhàn)。人工智能正在觸發(fā)一場劇烈的社會分工調(diào)整，傳統(tǒng)教育培養(yǎng)出來的“標(biāo)準(zhǔn)化人才”不如機(jī)器有競爭力，要“把人的社會性和情感教育置于應(yīng)對新工業(yè)革命的高度”。二是教育方式的挑戰(zhàn)。目前，智能機(jī)器人已經(jīng)可以在高考中取得不錯成績。這從一個側(cè)面折射出，傳統(tǒng)以死記硬背、被動接受為主的教學(xué)方式正在遭遇一場重大危機(jī)。三是教育內(nèi)容的挑戰(zhàn)。新一代人工智能的興起得益于多學(xué)科多領(lǐng)域的交叉融合。今天的教育過于強調(diào)學(xué)科本位，很容易就把知識變成了“知識點”，深挖知識的具體細(xì)節(jié)，割裂學(xué)科之間的聯(lián)系，讓學(xué)生“只見樹木，不見森林”。四是教師角色的挑戰(zhàn)。隨著“人機(jī)共教”成為一種教育常態(tài)，教師角色將會發(fā)生巨大改變。知識性教學(xué)大多由人工智能承擔(dān)，教師更多是學(xué)習(xí)的設(shè)計、督促、激勵、陪伴以及與學(xué)生的情感交流。未來，人工智能將會以“教書”為主，而教師則以“育人”為重。

　　2.教育是人工智能時代贏得國際競爭的關(guān)鍵

　　教育和技術(shù)之間存在一場持續(xù)不懈的競賽。當(dāng)教育發(fā)展領(lǐng)先于技術(shù)發(fā)展時，就能提供充足的高素質(zhì)勞動力，適應(yīng)技術(shù)變革帶來的職業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，推動經(jīng)濟(jì)社會快速發(fā)展。反之，則會導(dǎo)致兩極分化：一部分人接受著過時的教育，技能適應(yīng)性不強，畢業(yè)后不得不從事高度流程化、低認(rèn)知度的工作，深陷社會底層;另一部分人受過良好教育，畢業(yè)后從事著高創(chuàng)造性、高認(rèn)知度的工作，穩(wěn)居社會上層。回顧歷史，重視人力資源開發(fā)是美國崛起的重要原因。源源不斷的人才供給，幫助美國成為全球科技創(chuàng)新的引領(lǐng)者。與之相似，第一次工業(yè)革命的領(lǐng)導(dǎo)者是英國，但第二次工業(yè)革命中心卻是德國。1885年，德國開始施行免費義務(wù)教育，同時大力發(fā)展職業(yè)教育和高等教育，培養(yǎng)出一大批復(fù)合型人才，為德國經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展奠定了堅實基礎(chǔ)。在人工智能時代，我國要想在激烈的國際競爭中勝出，必須高度重視教育，既要積極運用智能技術(shù)促進(jìn)教育教學(xué)創(chuàng)新，更要以教育優(yōu)先轉(zhuǎn)型為大國崛起提供堅實的人才支撐。

　　“人工智能+教育”的研究動態(tài)

　　2016年以來，“人工智能+教育”相關(guān)研究明顯增多。縱覽國內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)，“人工智能+教育”主要有3種研究范式。

　　第一，將人工智能視為一種技術(shù)手段，相關(guān)研究包括智能導(dǎo)師系統(tǒng)、教育機(jī)器人、學(xué)習(xí)分析技術(shù)等。其中，智能導(dǎo)師系統(tǒng)通過模擬教學(xué)專家，開展復(fù)雜問題解決和知識表征應(yīng)用，利用情緒感知技術(shù)為學(xué)生提供個性化的情感體驗。教育機(jī)器人有助于形成人機(jī)協(xié)同的新型“雙師課堂”。學(xué)習(xí)分析技術(shù)通過采集學(xué)習(xí)過程數(shù)據(jù)，為學(xué)生提供最優(yōu)化的學(xué)習(xí)路徑。目前，學(xué)習(xí)分析正在從單一的在線學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析轉(zhuǎn)向多模態(tài)數(shù)據(jù)分析。有學(xué)者認(rèn)為，智能教育是技術(shù)使能(enabling)的教育，這種人機(jī)協(xié)同的教學(xué)策略使得教師與機(jī)器的各自優(yōu)勢得以放大。第二，將人工智能視為一種行動策略。有學(xué)者認(rèn)為，教育信息化發(fā)展不是技術(shù)決定的，要用互聯(lián)網(wǎng)思維推動教育體系和服務(wù)模式的變革。“人工智能+教育”不僅是教育基礎(chǔ)設(shè)施的信息化、智能化，而且是教育理念與教育方式的更新升級，運用人工智能技術(shù)促進(jìn)學(xué)習(xí)環(huán)境、教學(xué)方式和教育管理的智慧轉(zhuǎn)型，在普及化的學(xué)校教育中提供適切學(xué)習(xí)機(jī)會。第三，將人工智能視為一種哲學(xué)追問。有學(xué)者提出，“人機(jī)一體”將如何改變教育的方式和性質(zhì);如果人工智能“失去控制”，如何保證教育的價值選擇和方向。也有學(xué)者認(rèn)為，“人工智能+教育”不會僅從自然的和技術(shù)的層面獲得實現(xiàn)，要從認(rèn)識發(fā)生及其與自然、歷史、文化、語言、社會生活諸方面的終極探究中建構(gòu)它的基礎(chǔ)，進(jìn)而發(fā)展出人工智能與文化教育交互的構(gòu)成性運動。也有學(xué)者提出，教育在人工智能時代將會面臨兩種前景：走向終結(jié)或走向終身教育形態(tài)。終身教育形態(tài)將從實體性的“學(xué)校”轉(zhuǎn)變成“行動者-網(wǎng)絡(luò)”，教育者就是學(xué)習(xí)者，時時和網(wǎng)絡(luò)發(fā)生深度互動。

　　在“人工智能+教育”的研究框架上，有學(xué)者認(rèn)為，人工智能教育應(yīng)用聚焦于智能導(dǎo)學(xué)、自動化測評、拍照搜題、教育機(jī)器人、智能批改、個性化學(xué)習(xí)、分層排課、學(xué)情監(jiān)測等8個方面。也有學(xué)者認(rèn)為，人工智能的典型應(yīng)用包括智能導(dǎo)師輔助個性化教與學(xué)、教育機(jī)器人、居家學(xué)習(xí)的兒童伙伴、實時跟蹤與反饋的智能測評、教育數(shù)據(jù)挖掘與智能化分析、學(xué)習(xí)分析與學(xué)習(xí)者數(shù)字肖像等6種類型。國際人工智能與教育大會發(fā)布的《北京共識》，從10個方面規(guī)劃人工智能時代的教育：政策制定、教育管理、教學(xué)與教師、學(xué)習(xí)與評價、價值觀與能力培養(yǎng)、終身學(xué)習(xí)機(jī)會、平等與包容的使用、性別平等、倫理問題、研究與監(jiān)測。可以看出，“人工智能+教育”作為一個新話題，尚未形成科學(xué)完善的分析框架。但從研究主題看，教學(xué)、管理、評價是人工智能教育變革的3個核心議題。

　　總之，“人工智能+教育”不等于智能技術(shù)在教育中的簡單應(yīng)用，要把人工智能作為教育整體變革的內(nèi)生變量，推動“工業(yè)化教育”向“智能型教育”轉(zhuǎn)變，促進(jìn)教學(xué)方式創(chuàng)新、管理流程再造和評價體系重構(gòu)，構(gòu)建富有選擇、更有個性、更加精準(zhǔn)的教育服務(wù)體系，努力滿足每一個學(xué)生發(fā)展的需要。

　　賦能教育：提高“標(biāo)準(zhǔn)化教育”的運行效率

　　現(xiàn)代教育集中體現(xiàn)了工業(yè)時代的流水線作業(yè)和批量生產(chǎn)特征：學(xué)生按年齡分班，使用統(tǒng)一的教材，按照規(guī)范的流程進(jìn)行教學(xué)，定期開展考試，達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)的學(xué)生升入更高年級，并以此往復(fù)、循環(huán)不止。這種標(biāo)準(zhǔn)化教育模式為人工智能進(jìn)入教育提供了條件。實踐表明，不管是制造業(yè)、零售業(yè)，還是醫(yī)療、金融等行業(yè)，人工智能往往在高度流程化的應(yīng)用場景中最先發(fā)揮作用。所以，人工智能進(jìn)入教育的第一步，就是從替代煩瑣機(jī)械的教育活動開始，將教師從重復(fù)性勞動中解放出來，讓他們?nèi)氖赂袃r值的工作，進(jìn)一步提高教育效率。

　　1.賦能教學(xué)：減輕教師負(fù)擔(dān)

　　從早期的知識推理機(jī)、程序化教學(xué)、專家系統(tǒng)，到今天的教育機(jī)器人、智能導(dǎo)師系統(tǒng)，人工智能在教學(xué)中的作用主要體現(xiàn)在替代教師的部分重復(fù)性勞動。一是學(xué)情分析，利用人工智能對學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘，幫助教師準(zhǔn)確把握學(xué)生個體的認(rèn)知特征和班級群體的共性問題。目前國內(nèi)外開發(fā)的認(rèn)知診斷模型有70多種，常見的有線性邏輯斯蒂克特質(zhì)模型、多成分潛在特質(zhì)模型、規(guī)則空間模型等，能夠準(zhǔn)確了解學(xué)生的認(rèn)知結(jié)構(gòu)和知識掌握情況。二是重復(fù)性教學(xué)的替代，盡管教學(xué)活動總體上是富有創(chuàng)造性的，但也存在一些流程化、重復(fù)性的環(huán)節(jié)，包括字詞拼讀、課文復(fù)述、試題講解、口語練習(xí)等。這些環(huán)節(jié)可以交給教育機(jī)器人或智能教育助理來承擔(dān)，讓教師有更多精力去從事創(chuàng)造性的教學(xué)。三是學(xué)習(xí)資源自動推送，通過建設(shè)大規(guī)模、細(xì)粒度的數(shù)字資源庫，對知識內(nèi)容進(jìn)行特征標(biāo)記，根據(jù)學(xué)生的目標(biāo)、能力、個性特征等因素制定個性化的推送方案，實現(xiàn)學(xué)習(xí)者和學(xué)習(xí)資源的雙向匹配，更好地滿足學(xué)習(xí)需求。四是自動出題和批改，通過建立學(xué)科知識圖譜，自動生成適合各類學(xué)生的試題和作業(yè)，并實現(xiàn)自動化批改，大幅減輕教師的工作負(fù)擔(dān)。比如，智能評卷技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用于普通話水平測試和中高考英語聽說考試，并可以對作文、翻譯等主觀題進(jìn)行自動評分。

　　2.賦能管理：優(yōu)化教育管理流程

　　人工智能有助于優(yōu)化教育管理流程，改變大包大攬的管理模式，擴(kuò)大教育資源和教育服務(wù)的有效供給。一是利用人工智能識別教育領(lǐng)域的冗余管理，減少不必要的中間環(huán)節(jié)和重復(fù)勞動，優(yōu)化公文流轉(zhuǎn)、檔案管理、人事考評、校務(wù)管理等活動流程，推動業(yè)務(wù)處理智能化、自動化，提高管理效能。比如，學(xué)校可以使用面部識別技術(shù)對嫌疑人員自動預(yù)警，借助姿態(tài)識別技術(shù)及時發(fā)現(xiàn)學(xué)生在人群密集場所出現(xiàn)的意外情況，減少校園安全事件發(fā)生。二是利用人工智能打破信息壁壘，推進(jìn)教育管理系統(tǒng)整合共享，做到事項清單標(biāo)準(zhǔn)化、辦事流程規(guī)范化、業(yè)務(wù)處理協(xié)同化，實現(xiàn)“一張表管理”和“一站式服務(wù)”，大幅提升教育公共服務(wù)水平。三是利用大數(shù)據(jù)技術(shù)開展多因素決策模擬，建立教育經(jīng)費投入、學(xué)齡人口變化、學(xué)校布局調(diào)整、教育輿情預(yù)警等方面的系統(tǒng)動力學(xué)模型，對教育運行狀態(tài)進(jìn)行預(yù)演，推動傳統(tǒng)以經(jīng)驗判斷為主的決策轉(zhuǎn)向大數(shù)據(jù)支撐下的科學(xué)決策。比如，中國教育科學(xué)研究院利用教育決策模擬系統(tǒng)，對實施“全面二孩”政策后的學(xué)齡人口進(jìn)行了預(yù)測分析，為提前做好學(xué)校布局和教育資源配置提供了參考。

　　3.賦能評價：伴隨式的教育診斷

　　評價不是為了證明，而是為了改進(jìn)。教育評價的意義往往蘊含在過程之中，學(xué)生持續(xù)付出的努力、學(xué)校不斷改進(jìn)的經(jīng)歷、教育中不同利益主體的關(guān)系變化等，才是我們應(yīng)該關(guān)注的評價重點。遺憾的是，現(xiàn)有教育評價過于注重結(jié)果，忽略了學(xué)生成長和教育發(fā)展的過程。在人工智能支持下，教育評價將從“結(jié)果視角”轉(zhuǎn)向“過程視角”，從人才選拔、逐層淘汰為主轉(zhuǎn)向改善學(xué)習(xí)、促進(jìn)發(fā)展為主，通過伴隨式的數(shù)據(jù)采集和自動化的數(shù)據(jù)分析，為教育的持續(xù)不斷改進(jìn)提供動力。一是學(xué)習(xí)分析，通過自適應(yīng)測驗捕獲學(xué)生解決問題的完整過程，在大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上建立學(xué)習(xí)分析模型，開展針對性的學(xué)習(xí)問題診斷和學(xué)科能力測評。比如，可汗學(xué)院提供可視化的學(xué)習(xí)分析報告，幫助教師準(zhǔn)確把握學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)展和知識掌握程度，并以此為依據(jù)調(diào)整教學(xué)策略。二是大規(guī)模的課堂觀察分析，利用智能技術(shù)對非結(jié)構(gòu)化的課堂行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，包括教師提問的類型、學(xué)生回答方式、師生對話深度等，全方位透視學(xué)校的課程實施水平。三是區(qū)域教育質(zhì)量監(jiān)測，通過全樣本、全過程、多模態(tài)的教育數(shù)據(jù)采集，匯聚形成區(qū)域教育大數(shù)據(jù)，包括學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)、學(xué)校運行數(shù)據(jù)、教育資源配置情況、普職學(xué)校規(guī)模結(jié)構(gòu)等，幫助管理者獲得超越個體與局部的洞察力，助力區(qū)域教育質(zhì)量提升。

　　創(chuàng)新教育：促進(jìn)“標(biāo)準(zhǔn)化教育”向“個性化教育”轉(zhuǎn)型

　　隨著人工智能不斷替代重復(fù)性勞動，教育業(yè)務(wù)流程的智能化和自動化明顯加速，一旦達(dá)到某個臨界點，就會觸發(fā)教育組織方式的重大調(diào)整。正如有學(xué)者所說，“省力的設(shè)備不僅可以代替部分工作，還會改變整個任務(wù)的特性”。如果把“賦能教育”看作利用智能技術(shù)激發(fā)教育系統(tǒng)的內(nèi)在潛力，最大限度地提升標(biāo)準(zhǔn)化教育的運行效率，那么，“創(chuàng)新教育”就是要打破標(biāo)準(zhǔn)化的教育體系，對教育流程進(jìn)行重組和再造，打造個性化、定制化的教育形態(tài)。人工智能將會在“標(biāo)準(zhǔn)化教育”向“個性化教育”轉(zhuǎn)變中發(fā)揮重要作用。

　　1.創(chuàng)新教學(xué)：全流程的因材施教

　　相對于工業(yè)時代的大規(guī)模集體教學(xué)，未來將會產(chǎn)生一種以學(xué)習(xí)者為中心、基于學(xué)習(xí)者的個性化差異、適應(yīng)其學(xué)習(xí)偏好的學(xué)習(xí)方式。一是人機(jī)協(xié)同教學(xué)。人工智能化身為智能導(dǎo)師和虛擬學(xué)伴，為學(xué)生提供學(xué)習(xí)資源、問題診斷和常規(guī)性指導(dǎo)。教師將從“教的專家”轉(zhuǎn)向“學(xué)的專家”，通過創(chuàng)造性的教學(xué)設(shè)計，為每個學(xué)生提供個性化支持。二是學(xué)習(xí)關(guān)系的精準(zhǔn)匹配。真正的個性化學(xué)習(xí)不僅是學(xué)習(xí)路徑的定制化，而且是學(xué)習(xí)關(guān)系的精準(zhǔn)匹配。過去的智能導(dǎo)師系統(tǒng)更多關(guān)注于學(xué)生的認(rèn)知發(fā)展，在非認(rèn)知特征識別、師生交互關(guān)系判斷等方面存在不足。新一代人工智能正在從數(shù)據(jù)計算走向感知計算、情感計算，通過分析學(xué)生在學(xué)習(xí)活動中呈現(xiàn)出來的非認(rèn)知特征，包括學(xué)習(xí)興趣、學(xué)習(xí)動機(jī)、學(xué)習(xí)投入程度、課堂交互情況等，幫助教師真正讀懂學(xué)生，匹配適合的學(xué)伴和導(dǎo)師，更好地滿足他們的情感和心理需求。三是以教室為中心的場景互聯(lián)。利用可穿戴設(shè)備和自然交互技術(shù)，把全社會的優(yōu)質(zhì)教育資源都引入課堂，讓學(xué)生在教室里就能和各行各業(yè)的專家進(jìn)行互動，包括與科學(xué)家聯(lián)合開展實驗、與工程師共同研發(fā)項目、與藝術(shù)家合作完成作品、與思想家進(jìn)行深度對話等，從而實現(xiàn)學(xué)校與社會的無縫連接。

　　2.創(chuàng)新管理：精準(zhǔn)化的教育治理

　　教育在規(guī)模擴(kuò)張階段，最需要的是建立框架式、結(jié)構(gòu)化的管理秩序，明確政府、學(xué)校與社會之間的關(guān)系，并制定相應(yīng)的行為規(guī)則和標(biāo)準(zhǔn)要求，確保更好地實現(xiàn)教育普及。隨著教育進(jìn)入高質(zhì)量發(fā)展階段，人民群眾對教育的需求呈現(xiàn)出多層次、個性化、高質(zhì)量等特征，利益關(guān)系多元化，各種矛盾相互交織，教育管理的復(fù)雜性和艱巨性與日俱增。在這個階段，教育要從粗放式管理轉(zhuǎn)向精準(zhǔn)化治理，人工智能將會在其中發(fā)揮重要作用。一是建立統(tǒng)一高效的智能教育管理平臺，推動網(wǎng)上辦理業(yè)務(wù)事項向全方位的教育服務(wù)延伸，促進(jìn)數(shù)字資源、優(yōu)秀師資、教育數(shù)據(jù)、信息紅利的有效共享，構(gòu)建全功能、全流程、全天候的教育公共服務(wù)體系。二是通過教育數(shù)據(jù)的全樣本收集和深層次挖掘，準(zhǔn)確把握教育發(fā)展?fàn)顟B(tài)和社會需求趨勢，用前瞻的宏觀調(diào)控取代滯后的微觀管控，把原先冗長的科層管理鏈條壓縮成精簡干練的扁平化組織，最大限度減少教育行政部門對學(xué)校辦學(xué)的直接干預(yù)，實現(xiàn)政府放權(quán)與學(xué)校接權(quán)的有序銜接。三是構(gòu)建人機(jī)協(xié)同、交互驅(qū)動的群智決策系統(tǒng)，為家長和社會參與學(xué)校管理提供有效途徑，全力推進(jìn)教育管辦評分離，擴(kuò)大優(yōu)質(zhì)教育資源供給，使政府、學(xué)校、社會形成強大的育人合力。

　　3.創(chuàng)新評價：全景式的教育評測

　　在人工智能時代，越是可以輕松測量的素養(yǎng)，越是容易被技術(shù)進(jìn)步所代替;越是難以測量的素養(yǎng)，越是未來人才應(yīng)該具備的核心素養(yǎng)。所以，教育評價要從“容易測量的能力”擴(kuò)展到“難以測量的能力”，更加關(guān)注復(fù)雜的高級認(rèn)知技能和隱性的非認(rèn)知學(xué)習(xí)成果，把促進(jìn)人的全面發(fā)展、適應(yīng)經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展作為評價教育質(zhì)量的根本標(biāo)準(zhǔn)，努力呈現(xiàn)學(xué)生成長的整體面貌。一是構(gòu)建教育質(zhì)量綜合評價指標(biāo)體系，全面改進(jìn)各級各類教育評價體系，把學(xué)生的品德、學(xué)業(yè)、身心發(fā)展水平和興趣特長養(yǎng)成作為評價的主要內(nèi)容，破除單純以升學(xué)率考核學(xué)校和教師、單純以分?jǐn)?shù)評價學(xué)生的頑疾。二是利用區(qū)塊鏈技術(shù)開展分布式學(xué)習(xí)記錄，認(rèn)證學(xué)生的多樣化學(xué)習(xí)成就，重點考察學(xué)生的非認(rèn)知能力發(fā)展情況，防止數(shù)據(jù)丟失或被惡意篡改，著力解決綜合素質(zhì)評價中的信任問題。三是利用可穿戴運動設(shè)備，包括智能手環(huán)、智能手表、智能運動裝備等，采集心率、血氧、脈搏等運動與健康數(shù)據(jù)，及時發(fā)現(xiàn)學(xué)生在體質(zhì)健康、運動技能等方面的問題，提出針對性的營養(yǎng)方案、運動方案和生活作息方案，實現(xiàn)伴隨成長全過程的形成性評價。四是利用跨媒體智能技術(shù)，開展模擬仿真、教育游戲、虛擬任務(wù)場景、協(xié)作學(xué)習(xí)環(huán)境等新型評價，通過參與完成某一個特定的任務(wù)，考查學(xué)生解決實際問題的能力。

　　重塑教育：推動教育從“去標(biāo)準(zhǔn)化”邁向“去制度化”

　　隨著人工智能的全面深化應(yīng)用，教育的精準(zhǔn)化程度和個性化水平快速提升，教育方式不再是一成不變的，而是根據(jù)學(xué)生發(fā)展?fàn)顟B(tài)不斷調(diào)整。無論學(xué)生處于何種狀態(tài)，都會定制一個最適合學(xué)習(xí)方案，讓他可以按照自己的進(jìn)度進(jìn)行學(xué)習(xí)。于是，傳統(tǒng)教育組織方式正在喪失存在的合理性，按年齡分班、固定教學(xué)內(nèi)容、統(tǒng)一教學(xué)流程等都將被重新定義。這將推動教育從“去標(biāo)準(zhǔn)化”階段邁向“去制度化”階段，以學(xué)校為代表的制度化教育逐漸瓦解，班級、學(xué)科、課時的邊界開始淡化甚至消解，一個嶄新的教育圖景躍然而出。

　　1.重塑教學(xué)：沒有照本宣科，只有自主學(xué)習(xí)

　　學(xué)習(xí)是他人操控越少越好的一種活動，大部分的學(xué)不是教的產(chǎn)物，而是不受束縛地參與到富有意義的情境之中的結(jié)果。近百年來，學(xué)校教育的分工不斷細(xì)化，效率不斷提升，卻不可避免地走向了控制的極限。幾乎所有的學(xué)習(xí)都是提前預(yù)設(shè)的，學(xué)校不再相信學(xué)生可以在好奇心的驅(qū)動下自然地學(xué)習(xí)，強制他們按照統(tǒng)一的學(xué)習(xí)計劃在固定的學(xué)科框架內(nèi)進(jìn)行學(xué)習(xí)。人工智能打破了這種局面，支持學(xué)生隨時隨地開展高交互性的自主學(xué)習(xí)。這種沒有嚴(yán)格制度約束的學(xué)習(xí)成為常態(tài)，就會迫使教育發(fā)生一場重大轉(zhuǎn)型，今天的學(xué)校將會被未來的學(xué)習(xí)中心取代。一是“集體的教學(xué)法”逐漸式微，“個體的教學(xué)法”開始興起。人工智能在教育中的應(yīng)用，不僅是促進(jìn)集體教學(xué)活動的有效開展，更加重要的是促進(jìn)個性化學(xué)習(xí)的真實發(fā)生。在學(xué)習(xí)科學(xué)的支持下建立個人學(xué)習(xí)模型，為每一個學(xué)生提供精準(zhǔn)的學(xué)習(xí)支持，確保他們可以用適合自己的方式進(jìn)行學(xué)習(xí)。二是非制度化的教育形態(tài)大量出現(xiàn)，泛在學(xué)習(xí)、在家上學(xué)、學(xué)習(xí)中心、個別化教育機(jī)構(gòu)等成為學(xué)生的重要學(xué)習(xí)途徑。學(xué)習(xí)場所不再固定，既可以在教室，也可以在社區(qū)、科技館和企業(yè)，甚至可以去不同城市游學(xué)，任何可以實現(xiàn)高質(zhì)量學(xué)習(xí)的地方都是“學(xué)校”。實體學(xué)校的功能開始發(fā)生變化，不再是封閉的教育堡壘，而是各類教育服務(wù)的“把關(guān)人”與“過濾器”，借助社會專業(yè)力量提供可選擇的教育服務(wù)，為學(xué)生創(chuàng)設(shè)多樣化的發(fā)展機(jī)會。三是人人為師，相互追隨。人工智能不斷拓展傳統(tǒng)行業(yè)邊界，促使知識更新不斷加速，任何組織或個人都要持續(xù)學(xué)習(xí)才能適應(yīng)社會發(fā)展。學(xué)習(xí)能力成為一個人、一個組織乃至一個國家的核心競爭力，教育在整個社會系統(tǒng)中的重要性大幅提升。每個人都承擔(dān)著教育者和學(xué)習(xí)者的雙重責(zé)任，“所有人教所有人、所有人學(xué)所有人”成為可能。最終，社會將會變成學(xué)習(xí)型社會，組織將會變成學(xué)習(xí)型組織，工廠將會變成學(xué)習(xí)型工廠，等等。

　　2.重塑管理：沒有墨守成規(guī)，只有量身服務(wù)

　　在人工智能時代，教育發(fā)展越來越呈現(xiàn)出參與主體多元、資源內(nèi)容豐富、供給方式多樣等特征，過去以標(biāo)準(zhǔn)化考試和固定學(xué)制為核心建立起來的教育制度體系開始過時，教育管理將從政府機(jī)構(gòu)的行政控制轉(zhuǎn)向多元主體的協(xié)商共治。一是人人約束自我，制度因人而變。隨著重復(fù)性勞動被機(jī)器所取代，教育者和學(xué)習(xí)者從事的工作都是富有挑戰(zhàn)、極具創(chuàng)意的，必須不斷激發(fā)自我潛能才能勝任。所以，我們要構(gòu)建以生命個體為中心的教育治理框架，在依法治教的前提下，允許“一地一策”“一校一策”，甚至“一人一策”，讓規(guī)則為人服務(wù)，而不是讓規(guī)則成為對人的限制和束縛。二是教育治理不再追求效率，而是萬物互聯(lián)條件下的智慧匯聚和創(chuàng)造激發(fā)。教育的組織形態(tài)將從剛性的科層機(jī)構(gòu)變成柔性的液態(tài)組織，打通業(yè)務(wù)壁壘和管理層級，減少專業(yè)分工帶來的能力僵化，形成依法辦學(xué)、多元參與、協(xié)同創(chuàng)新、社會監(jiān)督的教育治理體系。教育治理的核心不是控制，而激勵所有人參與教育供給和學(xué)習(xí)創(chuàng)新，更加關(guān)注學(xué)習(xí)者成長的動力和可持續(xù)性，引導(dǎo)每個教育機(jī)構(gòu)形成不斷適應(yīng)環(huán)境的自我調(diào)整能力。三是以開放的姿態(tài)打造“泛教育生態(tài)圈”，把全世界最好的教育資源引向?qū)W生。通過物理空間和網(wǎng)絡(luò)空間的全面銜接，形成線上線下連通、實體課堂與虛擬課堂一體化的學(xué)習(xí)環(huán)境，提供人人皆學(xué)、處處能學(xué)、時時可學(xué)的學(xué)習(xí)服務(wù)，構(gòu)建全社會參與的教育生態(tài)。

　　3.重塑教育評價：沒有考試分?jǐn)?shù)，只有能力認(rèn)證

　　教育作為一項培養(yǎng)人、成就人的事業(yè)，所有的評價指標(biāo)都應(yīng)服務(wù)于這一根本目的。現(xiàn)在普遍存在的分?jǐn)?shù)、升學(xué)率等量化指標(biāo)，最初都是為了提高教育質(zhì)量而設(shè)計的，對于保障教育質(zhì)量確實發(fā)揮了重要作用。但是，考試分?jǐn)?shù)把不同的學(xué)生放在同一個標(biāo)準(zhǔn)上進(jìn)行衡量，忽略了個體差異。近年來，教育評價正在發(fā)生一些變化。比如，國際學(xué)生評估項目(PISA)將社會情感學(xué)習(xí)納入考核內(nèi)容，芝加哥大學(xué)宣布將不再以學(xué)生的標(biāo)準(zhǔn)化考試成績決定錄取。隨著人工智能時代的到來，社會對人才的需求正在發(fā)生結(jié)構(gòu)性變化，未來需要的不再是“知道分子”，而是能夠解決復(fù)雜問題的“高手”。這對傳統(tǒng)以分?jǐn)?shù)為核心的教育評價體系提出了挑戰(zhàn)，促使教育評價從一維的考試分?jǐn)?shù)轉(zhuǎn)向多維的能力認(rèn)證。一是把每個學(xué)生都當(dāng)作獨一無二的個體，建立綜合多元的評價指標(biāo)體系，不用單一狹隘的標(biāo)準(zhǔn)定義人才，對不同學(xué)生實行差別化評價，鼓勵學(xué)生發(fā)展特長，把創(chuàng)造力、想象力、自控力、溝通能力、合作能力、信息素養(yǎng)、社會情感素養(yǎng)等作為教育的重要目標(biāo)，引導(dǎo)學(xué)生追求人的內(nèi)在價值。二是用數(shù)字徽章取代成績單。數(shù)字徽章是一種數(shù)字化的學(xué)習(xí)成果認(rèn)證，內(nèi)含元數(shù)據(jù)可以描述學(xué)習(xí)過程的客觀信息，具有激勵學(xué)習(xí)、記錄學(xué)習(xí)軌跡、認(rèn)證學(xué)習(xí)成就3大功能。這種評價既適用于正式學(xué)習(xí)場景，也適用于非正式學(xué)習(xí)場景，可以減少傳統(tǒng)評價存在的模糊性，避免“分?jǐn)?shù)遮蔽學(xué)習(xí)”現(xiàn)象的發(fā)生。三是能力認(rèn)證不是一次性的，而是開放、持續(xù)的過程，鼓勵學(xué)生通過不斷的努力獲得成功。評價主體除教育者以外，引入家長、社區(qū)、行業(yè)機(jī)構(gòu)等利益相關(guān)方，開展面向真實任務(wù)的評價，在實踐中檢驗?zāi)芰Γ_保學(xué)生所學(xué)與社會需求相匹配。

　　總之，人工智能給教育帶來巨大機(jī)遇的同時，也帶來了一系列重大挑戰(zhàn)。一方面，在人工智能時代，我們不得不置身于大數(shù)據(jù)的環(huán)境中，甚至需要用損害隱私的代價，來換取更加精準(zhǔn)的教育服務(wù)。更為嚴(yán)重的是，一旦教育活動由數(shù)據(jù)分析和算法推斷來管理，就會助長算法偏見的流行，導(dǎo)致一部分人成為量化評估的受害者而非受益者。另一方面，隨著教育機(jī)器人、智能導(dǎo)師系統(tǒng)、情感陪伴機(jī)器人等智能技術(shù)開始承擔(dān)相應(yīng)的教育任務(wù)，如何正確處理人機(jī)關(guān)系、如何劃分人機(jī)協(xié)同系統(tǒng)中的權(quán)限與責(zé)任、如何適應(yīng)新的師生身份、如何構(gòu)建新的教育倫理等，這些都是人工智能教育無法回避的問題。

　　來源：《教育研究》