[[434341]]

我國的長遠發(fā)展和人才戰(zhàn)略，對高素質(zhì)人才的需求迅速增長。高等教育的擔當之一就是給更多的青年提供接受高等教育的機會。隨著高等教育的普及，高校的生師比過高，基于對學(xué)生的過程性評價的個性化教育、因材施教是高等教育質(zhì)量提升的挑戰(zhàn)。人工智能與教育的融合，有助于高質(zhì)量教育體系的建設(shè)。

人工智能潮流下高等教育面臨的挑戰(zhàn)

對于教師而言，信息化、大數(shù)據(jù)、人工智能提供了非常豐富的平臺、工具和資源，教師需要駕馭人工智能新技術(shù)的能力，但又不能停留在駕馭的層面，技術(shù)是為教育服務(wù)的。用有熱度的教育去擁抱學(xué)生，不是機器可以代替的。隨著學(xué)生接觸新技術(shù)的能力不斷增強，教師面對更多的學(xué)生挑戰(zhàn)會成為常態(tài)，教師內(nèi)心就要完成角色的轉(zhuǎn)換，自己不再僅僅作為知識的傳授者，而要成為滿足學(xué)生個性化需求的教學(xué)服務(wù)提供者、學(xué)生學(xué)習(xí)的陪伴者、動力的激發(fā)者、情感的呵護者，真正成為學(xué)生“靈魂的工程師”。在新形勢下，教師需要做的更多的是投入情感、用自己的思想和閱歷去引導(dǎo)學(xué)生，協(xié)助學(xué)生成長。

對于學(xué)生而言，人工智能改變學(xué)習(xí)模式，但并不能改變學(xué)習(xí)的終極目標。人工智能能夠降低學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)知識的門檻，拓寬獲取知識的渠道，讓學(xué)習(xí)者可以站在巨人的肩膀上去高效率學(xué)習(xí)。但作為學(xué)習(xí)者仍要清醒的意識到人工智能只是一門技術(shù)，其充當?shù)慕巧禽o助而不是代替。學(xué)習(xí)的目標終究還是能力的提升，人工智能能夠幫助學(xué)習(xí)者解答問題，但并不能幫助學(xué)習(xí)者解決問題；問題的解決終究是要依靠學(xué)習(xí)者自身的能力與素養(yǎng)。因而，如何成為有用之才不能被技術(shù)干擾，才應(yīng)是學(xué)習(xí)的終極目標。

人工智能本質(zhì)上是一種強大的工具，其在給學(xué)習(xí)者提供多樣學(xué)習(xí)支持服務(wù)的同時，可能會減少學(xué)習(xí)者很多思維訓(xùn)練和學(xué)習(xí)體驗的機會，改變其大腦結(jié)構(gòu)和認知能力。這就可能使學(xué)習(xí)者產(chǎn)生惰性而降低學(xué)習(xí)動力，逐漸失去競爭能力，無法順應(yīng)飛速發(fā)展的時代潮流。因此，學(xué)生在熟練運用人工智能輔助自身學(xué)習(xí)的同時，要永葆積極的學(xué)習(xí)動力，開展終身學(xué)習(xí)，才能與時俱進，真正被社會所需要。

最后，在面向教師和學(xué)生開展人工智能教育時，必須要關(guān)注其中的倫理問題，以保證教育的健康發(fā)展。我們要充分考慮人工智能在教育活動中所扮演的新角色，認識這些角色的不當行為可能帶來的倫理風(fēng)險，不主動利用角色的特殊地位為個人牟利或是危害他人利益。比如，從學(xué)生的角度出發(fā)，如果完全借助人工智能自動生成一些諸如論文、作品等更多強調(diào)原創(chuàng)性的成果，由于人工智能的學(xué)習(xí)模式在于從海量樣本中抽取和借鑒，因此不可避免地可能產(chǎn)生微妙和復(fù)雜的知識產(chǎn)權(quán)和誠信等倫理問題。再比如，從教師的角度出發(fā)，在使用教育人工智能采集和使用學(xué)生的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)以提供教學(xué)支持服務(wù)的過程中，對于其中大量的學(xué)生隱私數(shù)據(jù)可能涉及個人安全倫理問題。因此，要向師生說明其背后涉及的倫理安全風(fēng)險，而這將是運用人工智能的前提。

我們還要主動了解人工智能的局限性、不確定性及后果風(fēng)險，學(xué)會在合理的場景正確使用技術(shù)，避免環(huán)境變化、外來攻擊等不確定性因素干擾下所帶來的風(fēng)險問題。比如，人工智能在助力教育時，其背后所依靠的畫像分析技術(shù)、個性化推薦技術(shù)等可能會存在一定的不可靠性而導(dǎo)致分析與推薦上的偏差。作為教師，要及時幫助學(xué)生識別出不合理的內(nèi)容與信息并進行過濾；而作為學(xué)生，也要盡可能具備選擇適合自身課程開展學(xué)習(xí)的能力，師生雙方合作才能建立良好健康的教育生態(tài)。

人工智能與教育領(lǐng)域融合大勢所趨

近年來，隨著人工智能的大力發(fā)展和應(yīng)用，人工智能在教育中的應(yīng)用也越來越廣泛和深入，人工智能與教育的融合也越來越普遍，一方面人工智能深度融入教育，另一方面也對高等教育提出了新的要求，尤其是對人工智能人才培養(yǎng)的極大需求。

首先，人工智能無縫融入教育。信息化應(yīng)用的一個常態(tài)就是，取代簡單重復(fù)的人工工作。在教育領(lǐng)域，人工智能取代大量的重復(fù)性但并不簡單的人工工作，比如出作業(yè)題和考試題、作業(yè)批改和考試判定等。教育模式的固化是高等教育中最值得關(guān)注的問題之一，高等教育的教學(xué)模式從固化到僵化容易導(dǎo)致教學(xué)評價指標過于單調(diào)、學(xué)習(xí)者內(nèi)驅(qū)力不足、趨向于填鴨式的教學(xué)，面對越來越多的學(xué)生，教師很難開展個性化教育。學(xué)習(xí)者追求的目標慢慢不再是精益求精的科學(xué)技術(shù)、面對實際專業(yè)問題的應(yīng)對能力、對自己感興趣領(lǐng)域的鉆研，而變成了出勤率、作業(yè)分數(shù)、考試分數(shù)和排名等考核指標。人工智能恰好給這些問題提供了很好的解決思路和技術(shù)支撐，并解決學(xué)習(xí)環(huán)節(jié)中的一系列經(jīng)典問題，包括語言處理、推理、規(guī)劃和認知建模等。

其次，人工智能對高等教育提出了新的需求。2017年，為了迎接新一輪的科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的挑戰(zhàn)，教育部提出了“新工科”的戰(zhàn)略行動，指明了新時代工程教育改革的新方向。這在一定程度上體現(xiàn)了教育與技術(shù)賽跑的持續(xù)模式：技術(shù)的進步先于教育，教育需要根據(jù)技術(shù)的進步重新定義人才價值。因此，在人工智能的浪潮下，新型人才應(yīng)當是具有能力處理更多工具理性主義的挑戰(zhàn)、博精并重的復(fù)合型人才。肩負培養(yǎng)人才重任的高等教育也需要從教育體系入手，系統(tǒng)地融合人工智能，提升教育效果。

人工智能促進高等教育改革

人工智能作為一種通用技術(shù)，可以廣泛應(yīng)用于各個領(lǐng)域，其與教育的融合勢不可擋。六種在良性循環(huán)中交互的核心人工智能，包括業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析、自然語言處理、語音識別、機器推理、計算機視覺、機器人和傳感器。隨著這些技術(shù)在教育領(lǐng)域的滲透與應(yīng)用，將助力高等教育改革。

1．改變教學(xué)生態(tài)，中心化學(xué)習(xí)者角色

人工智能的應(yīng)用，已經(jīng)改變了許多行業(yè)領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)生態(tài)，而人工智能和高等教育的融合將教學(xué)的中心拉回至“學(xué)習(xí)者”的角色。

人工智能將賦予學(xué)習(xí)者更大的自主權(quán)。傳統(tǒng)的大學(xué)課堂多采用“流水線式”的教學(xué)模式，學(xué)習(xí)的內(nèi)容及形式由教師主導(dǎo)，“填鴨式”“灌輸式”的知識傳授方式往往無法驅(qū)動學(xué)習(xí)者開展自主的思考和探究，導(dǎo)致學(xué)習(xí)者在教學(xué)中處于被動地位。隨著人工智能的發(fā)展，以慕課為代表的智慧教學(xué)平臺逐漸走入人們的視野。這些智能應(yīng)用借助互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)技術(shù)實現(xiàn)海量教育資源的匯總，同時借助基于關(guān)鍵詞提取、匹配等自然語言處理技術(shù)實現(xiàn)針對資源內(nèi)容的信息檢索等功能。這些應(yīng)用及技術(shù)使學(xué)生可以自由的選擇學(xué)習(xí)內(nèi)容與形式，賦予其極大的自主權(quán)，在很大程度上促進研討式教學(xué)、學(xué)生自我探索和自我完善等多元教學(xué)模式的發(fā)展，從而中心化學(xué)習(xí)者在教學(xué)生態(tài)中的角色。

人工智能將促使教師的角色轉(zhuǎn)換。現(xiàn)有的教學(xué)生態(tài)受限于資源條件，課后重復(fù)性的評閱、考核工作占據(jù)了教師大量的精力，導(dǎo)致教師無法專注于課堂教學(xué)形式的創(chuàng)新、教學(xué)質(zhì)量的提升。現(xiàn)有的人工智能技術(shù)可在一定程度上減輕教師的課后負擔，比如，一些計算機視覺技術(shù)對掃描得到的作業(yè)及試卷圖像進行識別以完成批改和評閱，語音識別技術(shù)則可以通過會話分析開展口試測評和發(fā)音糾正，而一些人機交互技術(shù)則可開展簡單會話完成及時的答疑解惑。這些技術(shù)背后依靠的海量數(shù)據(jù)分析可給予學(xué)生準確的多層次指導(dǎo)，再結(jié)合教師自身的教學(xué)經(jīng)驗與教學(xué)思想，可促進教學(xué)活動更加有效的開展。整體而言，這些人工智能在減輕教師課程負擔的同時，輔助實現(xiàn)了教學(xué)質(zhì)量的提升。因而，融合背景下的教師需要結(jié)合自身經(jīng)驗合理的應(yīng)用這些技術(shù)，更多的將職責重心放在監(jiān)督和引導(dǎo)學(xué)習(xí)者上，輔助整個教學(xué)活動的開展。

總之，在引入人工智能后新的教學(xué)生態(tài)下，學(xué)習(xí)者成為教學(xué)的主導(dǎo)角色，而教育者在教學(xué)過程中的定位更加側(cè)重于成為學(xué)生的陪伴者和支持者。

2．大數(shù)據(jù)與情感分析，促進伴隨式評價

人工智能與高等教育的融合，將擺脫現(xiàn)有面向單一數(shù)據(jù)、反饋不及時、脫離教學(xué)場景的教學(xué)評價窘境，通過大數(shù)據(jù)實時處理與情感細微感知等技術(shù)，開展教學(xué)全過程的分析與及時針對性的反饋，從而推動以“促進學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)”為目標的動態(tài)“伴隨式”評價的開展。

大數(shù)據(jù)分析推進全過程的評價。當前的教學(xué)評價往往只依據(jù)學(xué)生的作業(yè)完成情況、考試分數(shù)成績等固定單一的數(shù)據(jù)，整體上這些數(shù)據(jù)存在以下問題：對于多次獲取的成績分數(shù)數(shù)據(jù)，難以綜合把控學(xué)生的發(fā)展狀況；作業(yè)、測試等階段性數(shù)據(jù)，難以持續(xù)、動態(tài)地定位與追蹤學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)。而大數(shù)據(jù)技術(shù)的出現(xiàn)，使得粒度更細、范圍更廣、渠道更多、頻率更快、精度更高的教學(xué)數(shù)據(jù)得以被便捷、及時地采集。順應(yīng)教學(xué)各環(huán)節(jié)的開展，可形成一條具有正向流動與反饋調(diào)整的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)流。大數(shù)據(jù)分析技術(shù)可充分整合這些數(shù)據(jù)，實現(xiàn)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)流的動態(tài)把控，即分析動態(tài)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，追蹤學(xué)習(xí)過程，記錄學(xué)習(xí)路徑，開展全過程的診斷與評價。因而，大數(shù)據(jù)技術(shù)與高等教育的融合，推動課堂評價從階段性靜態(tài)評價向全過程動態(tài)評價的轉(zhuǎn)變。

情感計算關(guān)注及時有效的反饋。現(xiàn)有的評價數(shù)據(jù)中，用于評價學(xué)習(xí)者課堂表現(xiàn)的數(shù)據(jù)多呈現(xiàn)為學(xué)習(xí)者自我報告和教師主觀等級評分的形式，而用于評價教師教學(xué)效果的數(shù)據(jù)有很大一部分來自學(xué)生的主觀等級評分。人工智能中被廣泛應(yīng)用的自然語言處理技術(shù)和計算機視覺技術(shù)則可以很好地開展相關(guān)情感分析，通過提取文字中的關(guān)鍵詞和表情舉止間的細微變化圖像幀，與語料庫和表情庫中的大量樣本進行相似性比對，綜合分析可得到對應(yīng)態(tài)度。這些情感反饋數(shù)據(jù)一方面豐富了原有的評價數(shù)據(jù)，另一方面也使得評價的結(jié)果更加有效、及時，從而推動“促進學(xué)習(xí)”的“伴隨式評價”的落地實現(xiàn)。

3．落實因材施教，發(fā)展個性化教育

教育倡導(dǎo)因材施教，但在教師面對學(xué)生多的背景下，難以感知和分析每個學(xué)生的學(xué)習(xí)狀況，因此因材施教和個性化教育很難落到實處。現(xiàn)有的在線教學(xué)大多數(shù)只是空有“個性化教育”的外衣，實質(zhì)上只是把上課地點從教室搬到了手機和電腦等電子產(chǎn)品上，仍然無法及時有效地關(guān)注學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)情況。而人工智能的出現(xiàn)，將有很大可能解決當前這一問題。

人工智能助力學(xué)習(xí)資源的個性化。以慕課為代表的在線教育平臺涵蓋了海量的教育數(shù)據(jù)，以往對于這些課程的選擇多依賴于學(xué)習(xí)者自身，這一方面會導(dǎo)致信息過載下的信息迷航，另一方面也會由于課程內(nèi)容不匹配而使其喪失興趣。人工智能的廣泛應(yīng)用，則可使個性化學(xué)習(xí)資源成為可能。綜合學(xué)生的知識水平、興趣愛好、學(xué)習(xí)習(xí)慣和學(xué)習(xí)情緒等數(shù)據(jù)信息，采用基于模式提取、聚類分析等機器學(xué)習(xí)方法開展用戶行為分析，可實現(xiàn)教育資源的過濾與推薦。因此高校教育可借助人工智能促進學(xué)習(xí)者專業(yè)領(lǐng)域資源的個性化選擇，開展個性化教學(xué)。

人工智能促進學(xué)習(xí)指導(dǎo)的個性化。人工智能機器人逐漸被應(yīng)用于指導(dǎo)學(xué)習(xí)者個性化學(xué)習(xí)，在及時廣泛收集學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)開展行為分析的同時，其背后所蘊含的人工智能可以根據(jù)學(xué)習(xí)者現(xiàn)有的學(xué)習(xí)路徑，構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型，開展資源的序列推薦，實現(xiàn)后續(xù)學(xué)習(xí)路徑的自適應(yīng)規(guī)劃；也可以根據(jù)學(xué)習(xí)者與習(xí)題測試的反饋，自動建模學(xué)習(xí)者的知識狀態(tài)，開展知識追蹤，從而實現(xiàn)學(xué)習(xí)者能力的自適應(yīng)評估。整體而言，自適應(yīng)的學(xué)習(xí)路徑規(guī)劃與能力評估都會推動學(xué)習(xí)指導(dǎo)的個性化。

人工智能促進教育形式的個性化。在人工智能的輔助下，在線教育在未來定會成為高等教育的重要形式，以改善高等教育目前普遍采用的程序化現(xiàn)場教學(xué)形式靈活性不足的問題，從而使得學(xué)生的學(xué)習(xí)環(huán)境不局限于單一的教室，學(xué)習(xí)內(nèi)容不局限于單一的課程，而是可以根據(jù)自身的個人需求和喜好等，選擇適合自己的學(xué)習(xí)資源及學(xué)習(xí)形式，實現(xiàn)個性化教育。

【作者蒲菊華 熊璋，單位：北京航空航天大學(xué)計算機學(xué)院】

原載2021年第20期《中國高等教育》雜志 

作者：蒲菊華 熊璋