去年我在新加坡參加第一屆“亞洲教育科技峰會(huì)(EdTechxAsia)”，看到了很多最新的教育科技應(yīng)用。當(dāng)時(shí)我有感而發(fā)，寫(xiě)了一條朋友圈消息：
如果技術(shù)驅(qū)動(dòng)的教育創(chuàng)新沒(méi)有與教育公平相呼應(yīng)，未來(lái)的世界將會(huì)變的更加分裂并固化：
一部分人接受的是用過(guò)時(shí)的教育方法灌輸?shù)倪^(guò)時(shí)的教育內(nèi)容，未來(lái)只能從事高度流程化、低認(rèn)知度的工作，從而深陷社會(huì)底層；
另一部分人則充分享受新的更加有效的學(xué)習(xí)體驗(yàn)，從事的是高認(rèn)知度、高創(chuàng)造性的工作，從而穩(wěn)居社會(huì)的高等階層。
打破這種局面，教育領(lǐng)域的社會(huì)創(chuàng)業(yè)者們大有可為，也必須有所作為。”
轉(zhuǎn)眼一年過(guò)去了，這幾天我在倫敦參加第五屆“歐洲教育科技峰會(huì)(EdTechxEurope)”。巧的是，今天在倫敦大學(xué)學(xué)院(UCL)舉行的這場(chǎng)研討會(huì)，主題為“人工智能(AI)與教育民主化”;而這個(gè)主題恰好和我去年的擔(dān)憂有關(guān)。面對(duì)未來(lái)的教育者們，讓我們一起來(lái)聽(tīng)聽(tīng)大家到底在討論些什么吧。
什么是人工智能
1、上周倫敦一棟大樓著火，造成嚴(yán)重傷亡。現(xiàn)任首相Theresa May的應(yīng)對(duì)舉措很及時(shí)，但因?yàn)槭掳l(fā)后拒絕前往現(xiàn)場(chǎng)慰問(wèn)受災(zāi)居民，而被民眾普遍批評(píng)“缺乏人道主義(lack of humanity)”那么我們究竟應(yīng)該如何評(píng)價(jià)Theresa May(作為人)的智能(是否完備)?
2、AI看上去很聰明，但是它知道自己都知道些什么嗎?
3、AI在未來(lái)會(huì)替代教師嗎?
其實(shí)研究AI，“首先是智能，然后才是技術(shù)（intelligence first，tech later）
這是第一位分享者向在場(chǎng)聽(tīng)眾提出的三個(gè)問(wèn)題。第一個(gè)問(wèn)題意在說(shuō)明關(guān)于何謂“智能”，我們尚未有統(tǒng)一的觀點(diǎn)，其內(nèi)涵和外延都有很大彈性。人們現(xiàn)在一談到人工智能AI，想到的就是具體的技術(shù)，”。
AI尚不具備自我意識(shí)（self-knowledge&self-awareness），這是AI系統(tǒng)的主要局限
第二個(gè)問(wèn)題反映出的是。
未來(lái)，AI會(huì)變成TA（教學(xué)助手，TeachingAssistant），教育將會(huì)是人工智能和人類(lèi)智能結(jié)合的工作
第三個(gè)問(wèn)題是很多人都關(guān)心的，分享者的回答很明確：“不會(huì)。”。
“AI cannot understand itself，but it can help humans to understand themselves better”
大數(shù)據(jù)從哪里來(lái)？
很多人提到人工智能+教育，想到的就是在線教育。沒(méi)錯(cuò)，在線教育天然地適合AI，而且學(xué)習(xí)者在網(wǎng)絡(luò)上的操作也天然地就會(huì)生成大量的數(shù)據(jù)。不過(guò)，還有很多與學(xué)習(xí)有關(guān)的數(shù)據(jù)來(lái)自線下。
讓我們想象一下10年后的教室會(huì)是什么樣?
2027年的教室很有可能乍一看和現(xiàn)在沒(méi)什么區(qū)別，不過(guò)細(xì)節(jié)決定一切。
仔細(xì)看看，教室的各處都有攝像頭，每一張課桌上都有內(nèi)置的微型麥克風(fēng)，學(xué)生身上有各種可穿戴設(shè)備。它們不動(dòng)聲色地記錄著學(xué)生的各種數(shù)據(jù)，很多數(shù)據(jù)是我們現(xiàn)在一般不太會(huì)想到與學(xué)習(xí)有關(guān)聯(lián)的，或者想到了也難以有效搜集記錄的。
比如：學(xué)生的眼球運(yùn)動(dòng)、面部表情、肢體動(dòng)作、語(yǔ)音語(yǔ)調(diào)的變化、各項(xiàng)生理指標(biāo)的變化、學(xué)習(xí)者的各種群體互動(dòng)指標(biāo)、學(xué)習(xí)者與不同學(xué)習(xí)材料/學(xué)習(xí)設(shè)備的接觸情況……
這些數(shù)據(jù)會(huì)得到實(shí)時(shí)的分析，并在教師手上的設(shè)備中以不同的可視化方式有效呈現(xiàn)。
每個(gè)學(xué)生也會(huì)有自己特定的學(xué)習(xí)界面，AI會(huì)根據(jù)他們的學(xué)習(xí)習(xí)慣和搜集到的數(shù)據(jù)來(lái)調(diào)整學(xué)習(xí)內(nèi)容、方式和進(jìn)度，并對(duì)學(xué)生的學(xué)習(xí)行為給予相應(yīng)的反饋。
與通常的想象不同，這間未來(lái)的教室里未必會(huì)有一個(gè)機(jī)器人來(lái)當(dāng)助教。AI的形式可以多種多樣，甚至根本不必具有什么特定的外在形式。
人工智能在PBL上的應(yīng)用
以項(xiàng)目為基礎(chǔ)的學(xué)習(xí)方式（Project-based Learning，PBL）正在變得越來(lái)越流行，今天有一個(gè)分享主題專門(mén)探討了AI在此方面的應(yīng)用。
分享者的邏輯非常清晰：
1、面向未來(lái)的學(xué)習(xí)更加強(qiáng)調(diào)技能，而非知識(shí)
2、PBL是一種非常有助于培養(yǎng)學(xué)習(xí)者技能的學(xué)習(xí)方式
然而，實(shí)證研究表明，很多類(lèi)似PBL這樣的小組學(xué)習(xí)(Group Learning)在學(xué)習(xí)效果上并沒(méi)有比傳統(tǒng)的學(xué)習(xí)方式更好。
主要的原因是：相比傳統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)化的教學(xué)方式，PBL這樣的響應(yīng)式學(xué)習(xí)對(duì)教師的要求更高，教師的工作負(fù)擔(dān)更重，教師面對(duì)的教學(xué)情況和學(xué)生的個(gè)性需求非常復(fù)雜而多樣，難以應(yīng)對(duì)，反而導(dǎo)致教學(xué)質(zhì)量下降。
下面這幅小組學(xué)習(xí)的實(shí)景照片很能說(shuō)明問(wèn)題。
課堂上的這位老師正在低頭和一位學(xué)生交流，他看不到教室的一邊有一位學(xué)生正在舉手求助;同時(shí)在教室的另一邊，兩名學(xué)生已經(jīng)完全不知所措。
PBL這樣的學(xué)習(xí)方式要想真正發(fā)揮應(yīng)有的作用，不僅僅是一個(gè)學(xué)習(xí)形式的改變，也不是僅僅按照PBL的步驟來(lái)設(shè)計(jì)課程，還需要對(duì)每一位學(xué)習(xí)者和每一個(gè)學(xué)習(xí)小組有合適的監(jiān)測(cè)和適時(shí)的指導(dǎo)，并對(duì)學(xué)習(xí)過(guò)程和學(xué)習(xí)成果做出有效評(píng)估。這正是人工智能可以做貢獻(xiàn)的地方。
隨著技術(shù)的發(fā)展，PBL過(guò)程中的很多數(shù)據(jù)都可以很便捷地搜集分析。比如小組各成員臉部間的平均距離、學(xué)生手部移動(dòng)的平均速度、學(xué)生從網(wǎng)絡(luò)上獲取的學(xué)習(xí)資源的數(shù)量和內(nèi)容分析……通過(guò)對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以生成很多關(guān)于學(xué)習(xí)的洞察，便于教師及時(shí)提供學(xué)習(xí)指導(dǎo)和支持。
分享者舉了一個(gè)例子，安裝在學(xué)生身上的傳感器記錄了兩位學(xué)生在一個(gè)PBL課程上移動(dòng)的軌跡，可以清楚地看到兩人在交互行為上的差異(主要和誰(shuí)/什么發(fā)生交互，以及交互的頻率和時(shí)間段)，通過(guò)比較兩人最終的學(xué)習(xí)成果，可以分析怎樣的交互行為和怎樣的學(xué)習(xí)環(huán)境設(shè)計(jì)會(huì)更有利于提升學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)效果。
：“這個(gè)好像精益生產(chǎn)中的一個(gè)工具，叫‘意大利面圖’。蹲一個(gè)人觀察兩到三個(gè)人的運(yùn)動(dòng)軌跡，通常搞一輪下來(lái)大家都要崩潰，但效果很好。生產(chǎn)力可以提高20-30%。現(xiàn)在有了AI，用在教育領(lǐng)域應(yīng)該會(huì)有更多發(fā)現(xiàn)，很期待。未來(lái)真實(shí)不敢想象。”
(我把現(xiàn)場(chǎng)拍攝的這幅照片發(fā)到了“2017群島加速器大本營(yíng)”微信群里，一位小島反饋說(shuō)
沒(méi)錯(cuò)，這個(gè)例子確實(shí)很像是精益生產(chǎn)里的運(yùn)動(dòng)軌跡分析和車(chē)間布局設(shè)計(jì)。
這位小島的反饋其實(shí)提醒我們，對(duì)很多PBL的實(shí)踐者來(lái)說(shuō)，現(xiàn)在可能還沒(méi)有條件用上AI，但是仍然有必要思考應(yīng)該監(jiān)測(cè)那些指標(biāo)，哪怕用錄像和人為觀察記錄的方式也可以去做一些監(jiān)測(cè)。這么做當(dāng)然不像AI那么精細(xì)縝密，但比不做肯定要強(qiáng)。想起前不久“群島社會(huì)化學(xué)習(xí)城市論壇”巡回公映的紀(jì)錄片《Most Likely to Succeed》中，HTH這所創(chuàng)新學(xué)校在進(jìn)行PBL教學(xué)時(shí)，老師對(duì)學(xué)生的學(xué)習(xí)過(guò)程也是要保持密切地觀察記錄評(píng)估的。)
情緒：被忽視的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)
現(xiàn)在市面上已經(jīng)有了不少所謂應(yīng)用了人工智能的教育類(lèi)產(chǎn)品，比如根據(jù)學(xué)生的答題結(jié)果來(lái)推送學(xué)習(xí)材料或者練習(xí)題。
這些產(chǎn)品美其名曰：“自適應(yīng)式學(xué)習(xí)產(chǎn)品”。不過(guò)細(xì)細(xì)想來(lái)，這種產(chǎn)品適應(yīng)的是學(xué)習(xí)者對(duì)知識(shí)技能的掌握情況，或者更高級(jí)一點(diǎn)的，還可以分析并適應(yīng)學(xué)習(xí)者的認(rèn)知情況。是人，就意味著有心理和生理的各種狀況，這些狀況對(duì)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)體驗(yàn)和學(xué)習(xí)成果都會(huì)產(chǎn)生影響?，F(xiàn)有的數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)往往忽略了這些信息，特別是學(xué)習(xí)者的情緒狀態(tài)。即便有些監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)已經(jīng)包括了學(xué)習(xí)者的眼球運(yùn)動(dòng)這樣的行為信息，但仍然主要是為了判斷學(xué)習(xí)者對(duì)學(xué)習(xí)內(nèi)容的關(guān)注度，而非學(xué)習(xí)者自身的情緒反應(yīng)。
有一位分享者說(shuō)了一句我印象深刻的話：“我感覺(jué)，故我學(xué)習(xí)（I feel，therefor I learn）。”
真正的自適應(yīng)類(lèi)學(xué)習(xí)產(chǎn)品必須包括對(duì)“學(xué)習(xí)場(chǎng)景”的深刻理解，以及學(xué)習(xí)者即時(shí)的情緒體驗(yàn)的洞察和反饋，由此才可能帶給學(xué)習(xí)者有效的可持續(xù)的學(xué)習(xí)體驗(yàn)。
在群島的產(chǎn)品設(shè)計(jì)課程里，反復(fù)強(qiáng)調(diào)好的用戶體驗(yàn)要關(guān)注三個(gè)與“情”有關(guān)的維度：情境、情緒、情感，其實(shí)就是這個(gè)意思。
這讓我想起2014年去卡塔爾參加“世界教育創(chuàng)新峰會(huì)(WISE)”時(shí)，一個(gè)分論壇就是關(guān)于大數(shù)據(jù)在教學(xué)上的應(yīng)用。其中一位分享嘉賓指出：“教育是復(fù)雜性(complex)問(wèn)題，大數(shù)據(jù)不足以準(zhǔn)確分析，比如大數(shù)據(jù)無(wú)法告訴你一個(gè)學(xué)生今天表現(xiàn)不佳是因?yàn)闆](méi)吃早飯。”是啊，一個(gè)學(xué)生學(xué)習(xí)成績(jī)不佳，或許不是因?yàn)闆](méi)有理解知識(shí)點(diǎn)，而是因?yàn)閯倓偙煌瑢W(xué)霸凌了，或者父母吵架了，或者對(duì)這部分學(xué)習(xí)內(nèi)容感覺(jué)厭煩。
一位分享者舉了一個(gè)例子來(lái)展示自適應(yīng)式的學(xué)習(xí)產(chǎn)品，如何把學(xué)習(xí)者的情緒納入考量。
AI很可能會(huì)在學(xué)習(xí)過(guò)程中對(duì)學(xué)習(xí)者做出這樣的反饋：“你看起來(lái)好像有點(diǎn)焦慮?”這個(gè)問(wèn)題有可能是根據(jù)算法得出的結(jié)論(注意：AI還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不具備感知情緒的能力)，但更有可能只是為了激發(fā)學(xué)習(xí)者的某種反饋。學(xué)習(xí)者可能會(huì)回答：“是啊，這幾道題目真的太難了。”或者，“不是的，我只是有點(diǎn)餓了。”這些反饋會(huì)成為AI的輸入，引發(fā)進(jìn)一步相應(yīng)的輸出。雖然這個(gè)過(guò)程是如何實(shí)現(xiàn)的，還是它只是一個(gè)未來(lái)場(chǎng)景，分享者沒(méi)有細(xì)說(shuō)，但是毫無(wú)疑問(wèn)，人工智能在應(yīng)用于教育時(shí)，將會(huì)越來(lái)越重視和作用于學(xué)習(xí)者的情緒體驗(yàn)。
真正的自適應(yīng)類(lèi)學(xué)習(xí)產(chǎn)品必須包括對(duì)“學(xué)習(xí)場(chǎng)景”的深刻理解，以及學(xué)習(xí)者即時(shí)的情緒體驗(yàn)的洞察和反饋，由此才可能帶給學(xué)習(xí)者有效的可持續(xù)的學(xué)習(xí)體驗(yàn)。
在群島的產(chǎn)品設(shè)計(jì)課程里，反復(fù)強(qiáng)調(diào)好的用戶體驗(yàn)要關(guān)注三個(gè)與“情”有關(guān)的維度：情境、情緒、情感，其實(shí)就是這個(gè)意思。
說(shuō)了這么多，AI到底和教育民主化有什么關(guān)系？
有一位分享者認(rèn)為教育民主化包括三個(gè)部分：
1、每個(gè)人都有平等的權(quán)利接受優(yōu)質(zhì)的教育；（這可能也是大多數(shù)人首先想到的）
2、尊重多樣性：學(xué)習(xí)者特質(zhì)不同、學(xué)習(xí)方式和學(xué)習(xí)進(jìn)度多元；（真正的因材施教和自適應(yīng)式學(xué)習(xí)）
3、Impact of education on how school leavers usetheir education to control their environment。（這句話我把英文原文寫(xiě)在這里，是因?yàn)槲乙矝](méi)理解是什么意思。尤其是分享者口中的“school leaver”是指從學(xué)校里畢業(yè)的人，但是在一個(gè)終身學(xué)習(xí)的時(shí)代，這個(gè)身份有什么意義呢？）
第一位分享者談到了為什么人工智能會(huì)有利于教育民主化，她認(rèn)為有三點(diǎn)原因：
1、能夠增加學(xué)習(xí)者的“自我效能（self-efficacy）”：
這個(gè)術(shù)語(yǔ)說(shuō)的通俗一點(diǎn)，就是一個(gè)人對(duì)于運(yùn)用所掌握的能力去實(shí)現(xiàn)自己的目標(biāo)感到很有信心。因?yàn)閷W(xué)習(xí)過(guò)程變得更加清晰、自己的學(xué)業(yè)進(jìn)步變得更加明確可視，學(xué)習(xí)者于是對(duì)學(xué)習(xí)的過(guò)程以及應(yīng)用學(xué)到的技能變得更有信心。
2、根除標(biāo)準(zhǔn)化的考試形式，使學(xué)習(xí)測(cè)評(píng)變得更加豐富多元，更能適應(yīng)學(xué)習(xí)者的不同個(gè)性，對(duì)不同的學(xué)習(xí)方式和學(xué)習(xí)經(jīng)歷也更有可能獲得評(píng)估和認(rèn)可。
關(guān)于這一點(diǎn)，我在今年初寫(xiě)過(guò)一篇文章《開(kāi)放數(shù)字徽章：推動(dòng)一場(chǎng)“社會(huì)化學(xué)習(xí)”的革命》，也談到了同樣的問(wèn)題。
另外，分享者講到了一個(gè)學(xué)習(xí)和評(píng)估的可能性：面向未來(lái)的學(xué)習(xí)強(qiáng)調(diào)技能的掌握，而對(duì)技能最好的評(píng)估是實(shí)踐應(yīng)用。未來(lái)，有可能通過(guò)監(jiān)測(cè)真實(shí)工作環(huán)境中技能應(yīng)用時(shí)的各種數(shù)據(jù)，用這些數(shù)據(jù)來(lái)指導(dǎo)技能的教學(xué)并進(jìn)行教學(xué)成果評(píng)估。
3、解放教師，使人人都可以有一個(gè)個(gè)性化的導(dǎo)師。
根據(jù)OECD的預(yù)測(cè)，到2030年，全球范圍內(nèi)面臨高達(dá)6千9百萬(wàn)的教師缺口。如何彌補(bǔ)?僅靠增加教師數(shù)量是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。人工智能的應(yīng)用使現(xiàn)有的教師得以從繁重的工作中解放出來(lái)，從事更有價(jià)值的個(gè)性化學(xué)習(xí)指導(dǎo)的工作。
總體來(lái)說(shuō)，這些分享者普遍對(duì)人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用前景以及對(duì)教育民主化的影響抱有非常樂(lè)觀態(tài)度。長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，AI的應(yīng)用會(huì)大幅降低教學(xué)成本，提高教育質(zhì)量，并有助于將高質(zhì)量的教育惠及更多人。但顯而易見(jiàn)，這個(gè)過(guò)程并不會(huì)順利的乃至天然的發(fā)生。
幾位分享者都提到，各個(gè)利益相關(guān)方需要圍繞“AI+教育”展開(kāi)更多的對(duì)話，既要為AI祛魅，也不要恐懼AI在教育領(lǐng)域的應(yīng)用，才能更好地借助人工智能來(lái)推動(dòng)教育的變化。
數(shù)字化要一盤(pán)棋更要各自為戰(zhàn)
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