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日前，美國教育部教育技術(shù)辦公室發(fā)布最新政策報告《人工智能與教學(xué)的未來》（Artificial Intelligence and the Future of Teaching and Learning）。

以下內(nèi)容節(jié)選自《人工智能與教學(xué)的未來》

由于人工智能系統(tǒng)和工具并不完全符合學(xué)習(xí)的目標(biāo)，我們必須設(shè)計教育環(huán)境，將人工智能置于正確的位置，讓教育者和其他成年人能夠有效地利用這些工具來進(jìn)行教學(xué)和學(xué)習(xí)。在ITS的例子中，我們看到人工智能可以使通過練習(xí)數(shù)學(xué)問題的學(xué)習(xí)更加有效，整個課程的方法可能包括教師的角色，強(qiáng)調(diào)數(shù)學(xué)實踐，如論證和建模。

此外，組工作可能仍然很重要：學(xué)生可以在小組中使用數(shù)學(xué)來預(yù)測或論證，因為他們正在努力應(yīng)對一個現(xiàn)實的挑戰(zhàn)。目前，人們而不是人工智能的一個 "正確位置 "是理解如何使學(xué)習(xí)具有文化響應(yīng)性和文化持續(xù)性，因為人工智能甚至還沒有準(zhǔn)備好將學(xué)習(xí)與學(xué)生的社區(qū)和家庭的獨特優(yōu)勢聯(lián)系起來。

隨著人工智能基礎(chǔ)的進(jìn)步，使用人工智能來支持學(xué)習(xí)的機(jī)會正在迅速擴(kuò)大。在我們探索這些機(jī)會的時候，下面這些開放性問題值得持續(xù)關(guān)注：

• 人工智能在多大程度上能夠適應(yīng)學(xué)生的長處而不僅僅是缺陷？人工智能是否能夠改善對殘疾學(xué)生和英語學(xué)習(xí)者的支持？

• 在選擇和使用人工智能進(jìn)行學(xué)習(xí)時，青年的聲音是如何參與的？

• 人工智能是導(dǎo)致更狹窄的學(xué)生活動（例如，程序性數(shù)學(xué)問題），還是國家教育技術(shù)計劃（NETP）中強(qiáng)調(diào)的更全面的活動，該計劃強(qiáng)調(diào)個性化學(xué)習(xí)、基于項目的學(xué)習(xí)、從可視化、模擬和虛擬現(xiàn)實中學(xué)習(xí)，以及跨學(xué)校、社區(qū)和家庭環(huán)境的學(xué)習(xí)等特點？

• 人工智能是否支持整個學(xué)習(xí)者，包括學(xué)習(xí)的社會維度，如使學(xué)生成為小組和協(xié)作學(xué)習(xí)的積極參與者？例如，人工智能是否有助于我們所珍視的學(xué)生合作的各個方面，如共同關(guān)注、相互參與、同伴幫助、自我調(diào)節(jié)以及在彼此貢獻(xiàn)的基礎(chǔ)上發(fā)展？

• 當(dāng)使用人工智能時，學(xué)生的隱私和數(shù)據(jù)是否得到保護(hù)？學(xué)生和他們的監(jiān)護(hù)人是否被告知他們的數(shù)據(jù)會被如何處理？

• 監(jiān)測學(xué)生使用人工智能的障礙、偏見或?qū)W習(xí)者使用人工智能的其他不良后果的過程或系統(tǒng)有多強(qiáng)？如何處理突發(fā)的問題？關(guān)于使用人工智能系統(tǒng)對學(xué)生學(xué)習(xí)的影響，是否有高質(zhì)量的研究或評估？我們是否不僅知道該系統(tǒng)是否有效，而且知道對誰以及在什么條件下有效？

我們已經(jīng)提請注意人工智能的進(jìn)步對適應(yīng)性的重要性，但也提請注意適應(yīng)性受限于模型的內(nèi)在質(zhì)量的方式。我們注意到，之前的教育技術(shù)浪潮以不同的方式使用 "個性化 "一詞，而澄清個性化對特定產(chǎn)品或服務(wù)的意義往往很重要。

因此，我們的主要建議是找出即將推出的教育技術(shù)產(chǎn)品內(nèi)的人工智能模型的優(yōu)勢和局限性，并專注于與理想的學(xué)習(xí)愿景緊密結(jié)合的人工智能模型。

目前，人工智能正在迅速發(fā)展，我們應(yīng)該區(qū)分那些內(nèi)部有簡單的類似人工智能功能的產(chǎn)品和有更復(fù)雜的人工智能模型的產(chǎn)品。

看看研究和開發(fā)中發(fā)生的事情，我們可以看到為克服這些限制所做的巨大努力和推動。我們注意到，決策者需要謹(jǐn)慎選擇可能縮小他們學(xué)習(xí)視野的人工智能模型，因為一般的人工智能并不存在。

而且，由于人工智能模型總是比現(xiàn)實世界的經(jīng)驗要狹窄，我們需要以系統(tǒng)思維來進(jìn)行，在這個過程中，人類處于循環(huán)之中，并考慮具體教育系統(tǒng)的優(yōu)勢和劣勢。我們認(rèn)為，完整的學(xué)習(xí)系統(tǒng)要比其人工智能部分更廣泛。

教學(xué)工作是出了名的復(fù)雜，教師每天要做成千上萬的決定。如果教師能夠有效地預(yù)測和理解班上學(xué)生所給出的其他答案的范圍，就有可能對新穎的答案進(jìn)行創(chuàng)造性的思考，并有可能弄清楚學(xué)生如何及為何產(chǎn)生這個答案。

我們想一想，一些日常工作已經(jīng)變得非常容易了。我們可以要求并接收有關(guān)事件的警報和通知。選擇我們想聽的音樂曾經(jīng)是一個多步驟的過程（即使是數(shù)字音樂），而現(xiàn)在我們可以說出我們想聽的歌曲的名字，它就會播放。同樣，繪制旅程圖過去需要對地圖進(jìn)行繁瑣的研究，但現(xiàn)在手機(jī)讓我們在幾種交通方式中選擇，以達(dá)到目的地。

為什么不能支持教師注意到學(xué)生需求的變化，并為他們提供支持，以制定一個技術(shù)含量高的課程計劃？為什么他們不能更容易地計劃學(xué)生的學(xué)習(xí)旅程？當(dāng)課堂上的事情發(fā)生變化時，就像它們總是發(fā)生的那樣，為什么課堂上的工具不能使教師更容易根據(jù)學(xué)生的優(yōu)勢和需求進(jìn)行及時調(diào)整呢？

麥肯錫的一份報告首先提出，人工智能的最初好處可能是通過減少行政或文秘工作的低級負(fù)擔(dān)來改善教學(xué)工作。該報告還建議，從人工智能技術(shù)中回收的時間應(yīng)該被重新用于更有效的教學(xué)工作中。特別是在將每周平均11個小時的備課時間減少到只有6個小時這樣的成果上。我們在下文中強(qiáng)調(diào)了這些機(jī)會和其他兩個機(jī)會。

1. 處理低層次的細(xì)節(jié)，減輕教學(xué)負(fù)擔(dān)，提高對學(xué)生的關(guān)注。一個好的老師必須掌握所有層次的細(xì)節(jié)，無論大小。當(dāng)與某個學(xué)生一起工作時，老師可能希望以后給這個學(xué)生發(fā)送一個有用的學(xué)習(xí)資源。他們怎么會記得發(fā)送呢？語音助理或其他形式的人工智能助理可以通過對簡單的語音筆記進(jìn)行分類，讓教師在課堂教學(xué)結(jié)束后進(jìn)行跟進(jìn)，從而更容易保持組織性。我們開始在市場上看到支持人工智能的語音助手，它們可以完成許多簡單的任務(wù)，這樣教師就可以保持對學(xué)生的關(guān)注。這些任務(wù)可以包括保存記錄，開始和停止活動，控制教室里的顯示器、揚(yáng)聲器和其他技術(shù)，以及提供提醒。許多工人最終可能會使用助手來使他們的工作更容易，而教師是最值得現(xiàn)在就努力減輕他們工作的群體。

2. 延長教師與學(xué)生的相處時間，但繼續(xù)實現(xiàn)教師的意圖。考慮到下一個上課日之前的有限時間，教師幾乎總是想對每個學(xué)生做更多的事情。教師可能希望在學(xué)生再練習(xí)10道數(shù)學(xué)題時與他們坐在一起，給予他們持續(xù)的支持和反饋。如果老師只能和學(xué)生坐在一起做三道題，也許他們可以委托人工智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)來幫助解決其余問題。如果教師隨時待命幫助學(xué)生做作業(yè)，他們不可能處于最佳狀態(tài)，但也許他們可以說明他們希望學(xué)生在課余時間學(xué)習(xí)時能得到哪些類型的支持、提示和反饋。人工智能助理可以確保學(xué)生無論何時何地做作業(yè)或自己練習(xí)技能都能得到這種支持。教師可能希望向家庭/照顧者提供更詳細(xì)的個人筆記，也許人工智能助理可以根據(jù)學(xué)生最近的課堂作業(yè)幫助起草。然后，教師可以審查人工智能生成的評論，并在需要時快速編輯，然后再返回給學(xué)生，讓其再打草稿。人工智能工具還可能幫助教師進(jìn)行語言翻譯，以便他們能夠與所有學(xué)生的父母和照顧者合作。人工智能工具也可能幫助教師提高意識。例如，在下一節(jié)"形成性評估"中，我們注意到，教師不可能總是知道每個學(xué)生和每個學(xué)生小組的情況；當(dāng)某個學(xué)生或教師可能需要更多的個人關(guān)注時，新興產(chǎn)品可能向教師發(fā)出信號。

3. 讓教師的專業(yè)發(fā)展更有成效，更有成果。新興產(chǎn)品已經(jīng)使教師能夠記錄她的課堂，并允許人工智能算法提出值得專業(yè)發(fā)展教練回顧的課堂討論要點。人工智能可以計算指標(biāo)，如學(xué)生是否說得多或少，這是教師在上課時難以計算的。