人工智能时代教育变革的三要素—高考人工智能


纵观教育的发展史,学习环境的变化几乎是微不足道的,教室就像工厂车间,教育过程则像工业流水线生产。
 人工智能时代教育变革的三要素—高考人工智能


 人工智能时代教育变革的三要素—高考人工智能

  随着人工智能的发展,机器人开始与人抢工作。 视觉中国 供图

 人工智能时代教育变革的三要素—高考人工智能

  当前,以人工智能为代表的技术创新进入一个前所未有的活跃期,而教育仍未摆脱“工业化”的印记。以至于有人认为:“我们把机器制造得越来越像人,却把人培养得越来越像机器”,这不仅制约着教育功能的充分发挥,而且导致经济社会转型面临危机。所以,我们要有一种时代紧迫感,全面深化教育改革,推动“工业化教育”向“智能型教育”转变,运用人工智能促进学习环境、教学方式和教育管理的转型升级,在普及化的学校教育中提供适切学习机会,形成精准、个性、灵活的教育服务体系,最大限度地满足学生的发展需要。

  学习环境:从“教育工厂”到“学习村落”

  纵观教育的发展史,学习环境的变化几乎是微不足道的,教室就像工厂车间,教育过程则像工业流水线生产。如果把过去的学习环境比作“教育工厂”,那么人工智能时代的学习环境就是“学习村落”。在这里,每个学习者都掌握学习的主动权,人工智能可以帮助他们找到志同道合的伙伴和相互匹配的导师,推送适配的学习资源,提供精准的学习支持。

  第一,全面感知的学习场所。过去,校园只是一个开展教学的物理场所;未来,校园将变成万物互联的智能空间。利用物联网技术对温度、光线、声音、气味等参数进行监测,自动调节窗户、灯具、空调、新风系统等设备,主动响应校园安全预警,保障学校各系统绿色高效运行。借助情境感知技术在自然状态下捕获学习者信息,精准识别学生的成长状态,提供学习诊断报告、身高体重走势图、健康分析报告等,为学生身心健康发展提供有力支持。利用大数据技术对学习过程进行跟踪,了解学生的认知水平和特征,提供量身定制的学习路径。

  第二,灵活创新的学校布局。随着人工智能时代的到来,教育理念和教学组织形式都在发生深刻变化,学习空间的呈现形式也将随之改变。我们要把千篇一律的教室变成灵活创新的学习空间,打破工厂车间式的教室设计,配备可移动、易于变换的桌椅设施,支持教师开展多样化的教学活动。扩展学校的公共空间,按照多功能、可重组的设计思维,加强学习区、活动区、休息区等空间资源的相互转化,给学生提供更多的活动交往空间,促进学生的社会性发展。优化校园空间,给学生提供动手实践的场地,建立创客空间、创新实验室等新型学习环境,培育有共同兴趣爱好的实践社群。北京十一学校龙樾实验中学、巴西的NAVE学校、加拿大皇后大学的主动学习空间等都在这方面做了有益探索。

  第三,深度交互的网络学习空间。近五年来,全国师生网络学习空间开通数量从60万个激增到6300万个,有力促进了教育教学改革。但不容忽视的是,网络学习空间的活跃程度并不乐观,交互行为停留于较浅的层面。未来,网络学习空间将从课堂教学的延伸走向教育形态的重塑。开发智能学习助手,根据学生的学习需求、学习路径和检索痕迹,按需推送学习资源和学习支持,过滤无关的信息,减轻认知负荷,使学生可以随时随地进行高质量学习。强化成员间的关系网络,加强对互动数据的收集、分析和处理,包括订阅、观看、转发、提问、评论等,精准识别师生、生生互动关系,提供更加匹配的组合方案,形成稳定的趣缘合作共同体,促进深度交互的发生。提供远程协作、同步课堂等方面的工具,鼓励跨学校、跨区域、跨国别的协同学习,扩大优质教育资源覆盖面。

  学习方式:从“学以致用”到“用以致学”

  今天,以知识为中心的学习方式已经无法满足时代发展需要,仅靠死记硬背就可以掌握的知识或技能逐渐失去价值,人工智能在这些方面可以比人做得更好。这就要求,我们必须转变教育观念,加快推动学习方式变革,从“学以致用”走向“用以致学”,更加重视每个学生的独特体验,鼓励他们在解决问题中学会解决问题,在做事中学会做事,成为能够适应未来复杂挑战的人才。

  第一,超越浅层理解的深度学习。在人工智能的语境下,深度学习指的是一种新的算法,它通过模拟人类神经网络,构建具有多隐含层的机器学习模型和海量的训练数据,让机器自动学习有用的特征,从而提升分类或预测的准确性。巧合的是,深度学习既是决定人工智能兴衰的关键所在,也是决定未来教育成败的关键所在。人类想要从人工智能时代的职场中胜出,就必须从强调记忆和练习的传统学习中脱离出来。学习绝不能停留于知识的表面理解和重复记忆,学生要在已有知识的基础上,将所学新知与原有知识建立联系,获取对知识的深层次理解,建立一套自己的思维框架,并有效迁移到其他的问题情境。

  第二,弥合学科界限的跨学科学习。现行的分科教学有利于系统知识的习得,但不利于完整知识体系的形成和综合思维能力的培养。近年来兴起的“STEM”教育、创客教育等都把跨学科作为重点,强调通过不同学科的交叉融合,培养学生的创新精神和实践能力。跨学科学习倡导根据生活中的问题设置主题,将不同学科围绕同一个主题联系起来,构建相互衔接贯通的课程体系。值得说明的是,跨学科学习需要坚实的学科基础,没有学科就没有跨学科,两者是相辅相成、互为依存的,一定要处理好分科教学和跨学科学习的关系。

  第三,突破校园围墙的无边界学习。陶行知先生指出,教育不能脱离社会、脱离生活。如果学校生活与社会生活联系不紧密,学生的学习不是从自己的直接经验里长出来的,那就是一种呆板的、低效的教育。学校应该是一个开放的组织系统,要建立与真实世界的联系,充分利用外部社会资源开展教学。美国的密涅瓦大学就是一所“没有校园”的大学,四年本科学习分布在全球七大城市,包括旧金山、香港、伦敦等,通过与当地高校、研究所、高新技术企业建立合作,学生可以使用一流的图书馆、实验室等进行学习,实现了高等教育的结构性创新。智能教育要把知识学习和现实生活连接起来,学习可以在教室,也可以在社区、科技馆和企业,甚至可以去不同城市游学,任何可以实现高质量学习的地方都是学校。利用混合现实技术,将虚拟场景融入真实世界,让学生有机会观察微观世界、感知抽象概念,使学习变成一种丰富情境下的亲身体验。

  教育管理:从科层机构到弹性组织

  当前的教育管理大多采用科层制,各职能部门分工明确,职权关系等级分明,按照标准化流程开展工作。从专业分工的角度看,这种模式有利于提高工作效率,为现代学校运行提供了有力的组织保障,但在人工智能时代却暴露出致命缺陷:在严格的条条框框下,学校被程序化、行政化,很容易就会陷入具体细节之中,对新变化缺乏适应能力。原本充满智慧的教育,变成了按部就班的机械操作,学校和教师逐渐失去自主性和创造性,异化为教育的机器。我们要改变这种局面,更加关注人的完整实现,从科层机构走向弹性组织。

  第一,破除“效率至上”的评价导向。教育作为培养人、发展人、成就人的事业,所有的外在指标都应服务于这一根本目的。现在普遍存在的分数、升学率等量化指标,设计初衷都是为了保障教育质量,这在过去确实发挥了重要作用。但在人工智能时代,这种围绕效率而构建的教育体系面临危机。由于过于强调效率,学生的创新意识、完备人格以及兴趣志向受到了不应有的忽视。智能教育不能用单一片面的标准评价学生,把品德、行为习惯、身体健康、社会实践等方面的表现纳入评价指标,更加科学地评价学生成长。综合考虑学生的起点水平,引导学校不抢生源、不过分拔高、不恶性竞争,把增值性作为评价学校的基本原则,重点关注学校提供高质量课程的水平和满足学生个性化学习的程度。利用人工智能技术模拟学校布局、教育投入、人口变化、就业形势等动态信息,开展前瞻性研究,提出针对性方案,着力解决教育发展的不平衡、不充分问题。

  第二,充分激发学校的办学活力。当前,学校作为办学主体,面临着有责无权、权责不对等、人权财权不匹配等突出问题,主要精力都用来应付上级部门的各类评比和检查。智能教育必须解决传统管理与学校创新之间存在的不协调问题,加快落实学校的办学自主权,推动教育、财政、人事等管理部门向学校下放权力,让学校享有教师评聘、经费使用、课程安排(包括大小课、长短课、阶段性课程等)、修业年限(包括弹性学期、混龄编班等)、育人方式(包括社会实践、参观考察、研学旅行等)等方面的自主权。完善学校的内部治理结构,建立普通师生、家长、社区等参与学校管理的机制,形成依法办学、自我约束、多元参与、社会监督的网状治理结构。增加学术团体的权利,强化教师领袖的专业影响力和学术领导力,构建行政管理和学术引领相融合的学校治理体系。

  第三,构建全社会参与的教育生态。作为一项复杂的系统工程,智能教育不能走“头疼医头,脚疼医脚”的老路,要从构建良好生态的高度进行教育改革。鼓励社会力量提供多样化的教育服务,适当放宽办学资格门槛,为教育公益组织的成长创造更大空间。建立行业专家驻校制度,包括科学家驻校、工程师驻校、文学家驻校、艺术家驻校等,鼓励行业专家为学生开设专题讲座、指导研究性学习、开展技能培训等,任何有专长的人都可以成为“教师”。支持学校购买教育服务,加大财政支持力度,拓展教育公共服务的有效供给,帮助学校构建起一套覆盖广、选择多的课程体系,最大限度满足学生多样化的学习需求。

  (作者单位分别为中国教育科学研究院、中国教育报)

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