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时政热点:智能化时代的学校教育

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发表于 2018-9-13 18:49:03 | 显示全部楼层 |阅读模式
导语:中公时事政治频道更新国内国际时事政治热点,并提供时事政治热点、时政模拟题、时事大事记及时事政治热点汇总等。今天我们关注--时政热点:智能化时代的学校教育 。
作者:华东师范大学终身教授、考试与评价研究院院长 陈玉琨;华东师范大学教授、教育部中学校长培训中心副主任 田爱丽
教育是一个最难被技术撬动的领域。在互联网改变社会方方面面的时候,教育“是这一时代的例外”,没有产生多少令人振奋的变革。传媒大亨鲁伯特·默多克说:“我们的学校是这场科技革命风暴没能席卷的最后一个领域。”
然而,教育一旦被撬动,很可能就是一场翻天覆地的变革。信息化与智能化的结合,将不可避免地带来教学手段、教学内容、学习方式与教师职能深刻的变革,并将从根本上改变全球的教育。
教学手段变革
利用技术提高知识学习效益、促进个性化学习、让学生学习更为自主的思想一直被改革者所追求着
在上世纪20年代,美国著名的教育心理学家普莱西(S.Pressey)就设计了几种自动测验学生智力和知识的机器,以便让学生按照自己的节奏学习,并在学习后得到及时反馈。让普莱西失望的是,该机器虽然被发明出来了,但是他所期望的“教育产业革命”并没有出现。从教育技术发展史的角度观之,普莱西的重要贡献在于,和以往的利用电影放映机、电视装置、影片及磁带录音等视听教学辅助机器相比,他想出了一个让学生担任主要角色的机器。
1958年,著名的行为主义心理学家斯金纳(B.F.Skinner)在《科学》(Science)上发表了“教学机器”一文,他认为,要满足越来越多受教育者的需求,仅靠办更多的学校和训练更多的教师是不够的,需要发明一台机器来替代教师或教材的部分功能,以便让教师和学生进行更有成效的交往,不让学生成为学习的被动接受者。基于学生学习的实验结果,他发明了“能为自我教学创造最优条件”的机器,以便像“私人导师”一样支持学生循序渐进地、自主地学习。在随后的岁月中,努力设计更为精密的教学机器辅助学生更有效学习的尝试并没有停止。
尽管在上世纪,利用教学机器来改善教学的努力并没有取得理想的效果,但是利用技术普及教学、提高学习效益、让学生学习更为自主的思想仍被后来者所追求,尤其是如程序教学所倡导的积极反应原则、小步子原则、即时反馈原则、自定步调原则等,在今天依然是指导教育信息技术应用的重要理念。
事实上,教育先行者们设想的教学机器在当下已经呼之欲出。2017年受国家863项目支持的高考机器人参加了当年的高考,尽管其成绩并不非常理想。日本在该领域的研究走在了我们的前面。2015年,日本国立信息学研究所研发的一款智能机器人,通过了日本多数大学的入学考试,测试分数达到511分,高于平均分数416分。这一分数已经有80%的机会进入日本411所私立大学和33所国立大学。上海智而仁信息科技研发的“自适应智能诊断系统”,基于学科的内在逻辑,已经能智能地诊断学生在初中理科领域学习上存在的问题,批阅包括计算题、证明题在内的所有试卷。
机器人以其强大的储存能力以及自我学习能力,会成为“不缺角的万宝全书”,在智能诊断的基础上,为学生提供他们最需要的知识,成为教师最得力的助手。在知识与技能传授方面,教师只要成为“组织者”就行,而把那些重复、烦琐、枯燥的机械式工作交给机器。
在不远的将来,在因特尔实验室里的集知识与技能提供、实时智能诊断、虚拟实验与远程互动等技术于一体的无纸化教室将走出实验室,走进校园,逐步成为学校的组成部分,助推无纸化校园的实现。
中国科技大学研发的人形机器人“佳佳”也将走进教室,成为小学、中学乃至大学的一名助理教师或学生学习的私人助理。
教师职能变化
教师有更多的时间从事情感、态度、价值观方面的教育以及动作技能领域的教学
机器人的出现,将会极大地改变教师的职能。从知识分类的角度而言,认知领域的教学可以交给机器,让教师有更多的时间从事情感、态度、价值观领域的教育以及动作技能领域的教学。即使在认知领域,机器能够胜任的大体是“识记”“理解”等低阶目标的教学,而学生“应用”“分析”“评价”与“创造”等高阶认知能力的提升,则仍然需要教师的帮助。
教书育人是教师的天职。其实,这一概念是可以分解的,教书是手段,育人才是教育的根本。教育是学生智慧的提升与人格完善相统一的过程。在信息化与智能化的时代,把书本知识传授给学生,机器完全可以胜任,教师则需要在育人上承担起自己应有的责任。简而言之,在智能化教育推行的过程中,学校可以把“教书”的职能交给机器,把“育人”的重任留给教师。教师无疑是受益者,当然,他们更应当是这场变革的推动者。
学习方式变革
自适应学习将成为这一时代学生学习最重要的特点
智能化教育的最终目的和指向是实现每位学生的自主化和个性化学习。互联网已经使得学生泛在学习、自主学习、个性化学习与大规模协作的团队学习成为可能。学生可以在校学习也可以在家学习,可以随时随地地学习。在学习私人助理的帮助下,根据学科的逻辑与自身学习的认知特点更高效地学习。自适应学习将成为这一时代学生学习最重要的特点。自适应就是根据各门学科自身逻辑,为各门学科的概念与原理构筑一个“知识空间”,这个空间不是平面的,而是多维的,每个学生的思维方式都不一样,因而,他们就有可能通过不同的途径达成最终学习的目标,这一途径不可能完全相同。在这一意义上,自适应就是适应自己最优方式的学习,是自主与个性化的学习。
班级授课制度为一种高效的教学制度,在教育史上留下了不可磨灭的功勋,但同时它也因难以“因材施教”而广受诟病,“选课制”“学分制”与“走班制”都是试图解决这一问题而提出的举措,但都未从根本上解决这一问题。
教学内容变革
我们在智能化的时代还不能忘了历史、哲学与民族文化的学习
1859年,英国哲学家、社会学家斯宾塞提出了一个著名命题:“什么知识最有价值?”这引发了教育界关于课程价值的一场讨论。斯宾塞认为,生活应当是教育价值的核心,教育的目的应当围绕“完满生活”展开。在社会发展的不同阶段,为实现“完满生活”,人们需要的知识当然也会发生相应的变化。
在工业化时代,为了解放人的体力,物理无疑成了最有价值的学科;在对新材料的追求中,化学也凸显出了它的作用;在人类追求更健康生活的过程时,生命科学又成了人们研究的重点。
在智能化时代,作为人工智能核心的“算法”当然会受到人们的重视。为此,人们需要改变今天数学教学的重点,诸如穷举、优化剪枝、蒙特罗拉随机过程、贝叶斯递归推理等,将会以适合特定年龄阶段学生的方式进入课堂。
近百年来,现代科学对人与自然的关系、人与社会的关系的研究都取得了丰硕的成果,唯独对人自身的研究还处于启蒙和初始阶段,尤其是对人如何学习、大脑如何工作等脑科学的研究才刚刚开始,对学习规律的揭示更有待深入。人工智能技术旨在让机器模仿人的认知能力,让机器具备人的听说读写能力。对人自身学习特点的研究越是深入,对学习规律揭示得越多,对教育规律总结得越多,人工智能促进学生学习的可能性就越大。人工智能作为让机器模拟人类认知能力的技术,极大地依赖脑科学的发展,相信今后的脑科学不会在中小学课堂缺席。
当然,需要特别强调的是,当技术企图控制人类生活的时候,就需要技术伦理教育的干预与政府法律的保护。自2018年3月中旬英国政治咨询公司“剑桥分析”被曝以不当手段获取8700万名“脸书”用户数据,直接导致了欧盟在2018年5月25日出台《通用数据保护条例》,这个号称史上最严的数据保护法案,将使得过去人们习以为常的隐私侵权做法不再合法。
如今,我国一些技术公司堂而皇之地将“脸部识别”与“情绪识别”引入课堂,用于师生教与学的监控,在这一过程中,如果没有技术伦理教育的干预与政府法律的保护,轻则严重挫伤师生的尊严,重则导致社会混乱。人脸识别只有在公安部门的监管下,才能进行;“情绪识别”只有在征得教师与学生同意,且只能在用于教师与学生自我改进的活动时,才是合理与合法的。所谓“合理”就是合乎科学研究伦理,所谓“合法”就是合乎国家法律。
希腊社会党国际主席、希腊前总理帕潘德里欧在一篇题为《世界在十字路口,有人却要建围墙》的文章中指出:“今天,我们被要求——这种要求比人类历史上的任何要求都要严厉——思考如何使用这些新发现的能力,而且这不是一个技术问题。这个问题没法通过一个数学方程式、一个算法或一个新的应用来解决。它是一个深层的政治问题,是一个道德问题,而且直指我所认为的社会主义理想的核心。”
著名的阿西莫夫关于机器人三大定律强调:
第零定律:机器人必须保护人类的整体利益不受伤害。
第一定律:在不违反第零定律的前提下,机器人不得伤害人类,或看到人类受到伤害而袖手旁观。
第二定律:在不违反第零定律和第一定律的前提下,机器人必须绝对服从人类给予的任何命令。
第三定律:在不违反第零定律、第一定律和第二定律的前提下,机器人必须尽力保护自己的生存。
然而,“脸书”与“剑桥分析”的行为告诉我们,阿西莫夫的三定律并不会自动实现,为此,我们在中小学开展人工智能教育的时候就要同步开展人工智能伦理教育,并呼吁政府加快人工智能研究与应用的立法,以促进人工智能教育与人工智能运用的健康发展。
尤其值得深入思考的是,在当前人们特别重视科学、技术、工程和数学教育(STEM)的时候,欧美又有人强调历史与哲学课程(HPH)的重要性。一个不懂思考与反思的民族必定是前行不远的民族。由此,我们在智能化的时代还不能忘了历史、哲学与民族文化的学习。
此外,人工智能的出现也将会在很大程度上改变教师培养与培训方式。比如,微格教学一直被认为是一种培养师范生与初任教师的有用方式,然而,在实践中却未能真正得到推行。其原因就在于,它一直依靠录像回放与人工点评分析等技术,成本高昂。借助于人工智能对教学流程的自动分析、抓取、比较与匹配将有可能极大提高教师培养与培训的效率,受到教师的欢迎。
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