人工智能時代MOOC將如何發(fā)展：機遇與挑戰(zhàn)

詹澤慧 霍麗名 姚佳靜 戴莎莎

編者按：2012年以來，MOOC以不可擋之勢席卷全球，深刻地改變了人們的學習方式，同時也掀起了教育變革的大潮。然而，人們對這種新的教育形態(tài)卻褒貶不一：有的認為MOOC改變了傳統(tǒng)教育的結構，顛覆了傳統(tǒng)觀念中的學校、課堂以及師生關系，能夠極大地推動教育公平，促使教育逐步由正式走向非正式化，讓每個人都能在MOOC中享受到一流學校的優(yōu)質(zhì)教學資源和免費的教育服務;而有的則提出質(zhì)疑：MOOC“大規(guī)模開放”的特點使其后續(xù)發(fā)展存在許多問題，所帶來的各種挑戰(zhàn)導致其并不能實現(xiàn)先驅(qū)者們所期待的預期目標。也有學者指出：人工智能的引入也許是解決MOOC現(xiàn)存問題的唯一可能，只有最大程度上解放了大規(guī)模學員的學情分析、狀態(tài)跟蹤和及時反饋等問題，才有可能維持其“開放”與“大規(guī)?！钡奶匦浴Ｄ敲?，人工智能時代的到來是否能進一步改變MOOC發(fā)展的格局？我們將會面臨怎樣的機遇與挑戰(zhàn)？為此我們對美國印第安納大學柯蒂斯·邦克教授和斯坦福大學的保羅·金教授進行了訪談，聆聽他們的想法和見解。

關鍵詞：人工智能;MOOC;運維成本;智能化;用戶隱私問題

中圖分類號：G434 文獻標識碼：A

柯蒂斯.J邦克（Curtis J.Bonk）：美國印第安納大學（Indiana University）教育學院與信息學院雙職教授，曾獲印第安納大學信息技術協(xié)會數(shù)字化新星獎、美國遠程學習協(xié)會最佳成就獎、印第安納州遠程教育教學創(chuàng)新獎、遠程教育領域Mildred B.及Charles A.Wedemeyer杰出成就獎，連續(xù)三年被Education Next及Education Week雜志評選為教育領域的卓越貢獻者。邦克教授曾在世界各地進行1800多次有關網(wǎng)絡學習的演講，發(fā)表和編著了300多篇文章和圖書章節(jié)，主題涵蓋在線教育、混合式學習、大規(guī)模在線課程（MOOCs）、大規(guī)模多人在線游戲、Wiki圖書、博客、開源軟件、協(xié)作學習技術，以及同步和異步計算機會議等。他所撰寫的《混合學習手冊：全球化視野、本地化設計》《授權在線學習：關于閱讀、反思、展示和實踐的一百多個學習活動》《世界是開放的：網(wǎng)絡技術是怎樣革新教育的》《增加技術多樣性TEC-VARIETY：激勵和留住在線學習者的100個活動》和《MOOC和全球開放教育》等著作都在教育技術領域產(chǎn)生了巨大的反響。

保羅·金（Paul Kirri）：斯坦福大學教育研究生院的首席技術官兼副院長。他在斯坦福大學領導了學習技術設計、教育研究和社區(qū)發(fā)展的項目，曾擔任鳳凰大學信息技術執(zhí)行董事、沃特洛特學院副校長兼首席信息官，以及加州跨文化研究所董事會主席。金教授是美國國家科學基金會教育和人力資源理事會的顧問委員會成員、美國國家科學基金會（NSF）POMI項目的高級研究員之一。POMI項目旨在為K-20正式和非正式的學習中評估場景開發(fā)和評估無線移動計算和交互系統(tǒng)。作為人工智能領域的權威專家，金教授?；钴S在國際論壇上，其主要研究方向是教育情境化創(chuàng)新、移動賦權設計以及倡導教育公平與可持續(xù)性的教育生態(tài)系統(tǒng)。

訪談者：兩位教授好！十年前，我們曾就混合學習的相關問題與邦克教授進行過深入討論，那時候MOOC尚未“誕生”，但您已預期到混合學習與開放教育資源相結合發(fā)展的重要趨勢。如今多年過去，這一趨勢已得到證實，且隨著MOOC的出現(xiàn)和發(fā)展，開放教育資源與課程在混合學習模式中的應用與整合變得更加迫切。然而近年來，學者們開始了對MOOC未來命運的探討，MOOC快速發(fā)展抑或是消亡的兩種主流觀點此起彼伏。這也意味著MOOC的發(fā)展其實面臨著許多的挑戰(zhàn)，您認為這些挑戰(zhàn)會對MOOC未來的商業(yè)市場造成影響嗎？MOOC的“免費”和“開放”可以長期持續(xù)嗎？

Bonk：我對那次訪談印象深刻。時間過得真快，十年時間里混合學習領域得到了很大的發(fā)展。MOOC的出現(xiàn)無疑是對混合學習的有力“助陣”。目前，全球有數(shù)十億人需要接受教育，而MOOC正在解決大約1億人的教育問題。去年MOOC人數(shù)增加了2300萬，而根據(jù)過去每年約2.25億人的人口增長趨勢來看，MOOC還有機會持續(xù)增長。越來越多的教師在傳統(tǒng)面授課程中使用MOOC資源來豐富自己的教學，一些教師在面授課程中布置相關的慕課任務，鼓勵學生用慕課證書來換取現(xiàn)實的學分。一些MOOC也開始向混合式狀態(tài)發(fā)展，即線下的班級面授與討論和線上大規(guī)模慕課學習相結合，這些例子都已不是偶然，而是趨于常態(tài)化。

的確，MOOC的發(fā)展面臨著方方面面的巨大挑戰(zhàn)，這是可想而知的。我們也看到慕課學習者除了可以瀏覽課程和獲取內(nèi)容外，還有機會獲得評估或證書，但目前，隨著MOOC證書認可度的提高，許多平臺已不再提供免費的評估和證書。從另一個角度來看，并不是每個人都需要免費教育，事實上更多的人希望獲得的是有質(zhì)量的教育。所以MOOC的終極目標也許不是“免費”，而是“優(yōu)質(zhì)”和“高效”。因此我認為，MOOC的商業(yè)市場仍然充實，免費的內(nèi)容提供也許不會變，但免費的服務與評估則會越來越少。MOOC收取一定的費用是因為開發(fā)者需要保證MOOC長期的正常運作。事實上，每一門MOOC的開發(fā)、運營和維護都是需要投入資金并消耗大量人力物力的。例如，當有了免費內(nèi)容后，誰來負責內(nèi)容的持續(xù)更新？何時更新，是否能做到及時更新？更新時，如何保證內(nèi)容的準確性和高質(zhì)量？這些問題的解決都需要投入資金。所以在未來，MOOC在提供評估和證書方面，免費的程度一定會越來越低，但這是MOOC長期運營和維護的現(xiàn)實需求，我們不能簡單地將收費僅歸為一種商業(yè)模式，還需要結合多方面因素去考慮。

訪談者：確實，每一門成功的MOOC背后都需要投入大量的心血。MOOC的運營和維護一定是需要消耗大量的人力、物力和財力的，如果不解決此類投入問題，那么MOOC的長期發(fā)展也會受到限制。另一方面，MOOC“免費”和“開放”的特性為其爭取了眾多的學習者。應該說，MOOC之所以是一大激動人心的壯舉，最重要的原因就源自于它的大規(guī)模特性。但也正是因為龐大的學習者規(guī)模，使得MOOC的服務難以一一滿足學習者的需求，導致許多問題，例如大家廣泛關注的高輟學率問題。

Bonk：嚴格來說，現(xiàn)階段的MOOC更像是陳列著琳瑯滿目書籍的大型圖書館，也許目前它只能被稱為大規(guī)模開放在線內(nèi)容（Massive Open Online Content）或大規(guī)模在線圖書（Massive Open Book）。在投身建設MOOC的人中，大約有80%或90%的人只是建立了大規(guī)模的在線開放內(nèi)容，僅有約10%的人真正地建立了系統(tǒng)完整而連貫的大規(guī)模在線開放課程?，F(xiàn)階段的MOOC要實現(xiàn)從“內(nèi)容”到“課程”的目標其實還有很長一段路要走。

Kim：同意邦克教授的觀點，MOOC的本質(zhì)除了提供內(nèi)容以外，更重要的是課程相關者（教師、助教、課程參與者）之間的交流和互動，這是目前最需要作出改進的地方。

訪談者：前面邦克教授提到，MOOC收費會成為一種趨勢，很大一部分原因是MOOC運維方面的需要，這確實是很現(xiàn)實的一個需求，也無法避免。如今，日新月異的科技發(fā)展已經(jīng)帶來了人工智能時代。在智能化技術的支持下，或許能夠為前面所提到的輟學率、免費內(nèi)容提供和有效評估等問題生成新的解決方案？能和我們談談您的看法嗎？

Kim：在某種程度上，人工智能的確有助于我們解決這些投入的問題。比如，可以考慮利用智能化技術來控制課程管理的事務性操作，將MOOC教學者和管理者從重復勞動中解放出來，降低開課和運維成本，有助于MOOC的持續(xù)發(fā)展。具體而言，在MOOC教學中應用人工智能技術可以實現(xiàn)多種功能：例如追蹤MOOC的教學過程，幫助教師識別課堂中的難點和盲區(qū)、自動與學生溝通，還能在課后進行糾錯反饋、自動評測和個性化輔導，從而實現(xiàn)精準教學。此外，智能導師、成果自動評估、預測分析與咨詢、即時的形成性評價與總結性評價、生成性報告、后臺決策支持系統(tǒng)等均有助于重塑教師教學和學生的學習方式。

目前簡單的API服務模型中，通常是管理人員、教師或者學生向服務器提交申請，經(jīng)過前端服務（包。括DLaaS Stack、商業(yè)智能服務、賬戶管理和表單提交）處理之后，再由服務器將結果返回。加入智能化方式后，這種“請求—應答”式的服務轉(zhuǎn)變?yōu)橄到y(tǒng)對學習者行為的自動學習和存儲，主動分析行為路徑和識別用戶需求。嵌入機器學習模型后，平臺上的數(shù)據(jù)量越大，則識別準確率越高。通過這種方式，學習者可得到系統(tǒng)刻畫的自畫像;管理者可基于整合數(shù)據(jù)分析和預測關鍵業(yè)績指標;教師可依托平臺了解學生的學習情況和情緒狀態(tài)，了解自己的教學效果，還可以實現(xiàn)智能化地對在線學習者進行分組以及小組管理，智能化地收集作業(yè)和評估作業(yè)，向?qū)W習者和教師提供智能推送內(nèi)容等。這樣一來，教師就有了更多的時間、精力和渠道去關注學習者，去做更多有創(chuàng)造性的教學活動。因此，在引進人工智能技術之后，極大提高了師生以及管理人員獲取有效信息的速度和精準性，對于解放教師的勞動力和降低MOOC管理成本也是非常有意義的。

訪談者：MOOC作為特殊的課程形式，其學習周期有長有短，難易程度各不相同，參與者情況差異非常大，往往難以展開全面和精確的評估，以至于MOOC教師很難提供像傳統(tǒng)教學那么精準和及時的指導，這就會影響和降低MOOC學習者的學習動機和自我效能感。當MOOC學習者在學習中遇到障礙時，您認為人工智能技術可以發(fā)揮哪些作用？

Bonk：首先，在線的MOOC學習者大多比較敏感，在遇到困難時，他們?nèi)菀滓驗槿鄙僦笇Ш椭С侄械骄趩?。另外，MOOC學習者在大部分的學習過程中是缺乏監(jiān)督和反饋的，這時學習者就必須投入更多的時間和精力進行自我監(jiān)控和自我指導，這往往會導致學習者學習動機的降低，從而更容易放棄課程;其次，影響MOOC學習者學習的因素眾多，包括：學習者的性別、年齡、地域、連接網(wǎng)絡的頻率、學習背景、學位程度、宗教信仰、是否有MOOC經(jīng)驗等等，甚至有時連跨文化的因素也應當加以重視。通常我們會建議MOOC教師采取以下措施來幫助學習者克服困難：引導學生按照學習興趣或者能力水平等組成學習小組，在學習上通過同步或者異步工具來展開交流和合作，鼓勵學習者之間要相互督促共同學習等，以期最大程度減少學習者面對障礙時的敏感情緒。但是由于MOOC學習者人數(shù)眾多且學科背景各異、起點水平參差不齊，教師是難以實現(xiàn)全程監(jiān)督每個學習者并即時給予反饋的，但人工智能通過收集和分析學習者的學習行為日志，在一定程度上能夠通過監(jiān)督來給予反饋和輔導，就有可能做到兼顧全體學習者，幫助他們克服困難、降低無助感和維持學習動機。

Kim：是的，除了邦克教授提到的減少學習者學習無助感之外，我認為人工智能在協(xié)助MOOC教學者客觀有效地評價學生作品方面，也是大有用武之地的。因為對于MOOC教師來說，想要客觀地評價完所有學生的作業(yè)和作品并且給予相應的反饋是很大的挑戰(zhàn)，可以想象一下同時評價兩萬名學生的作業(yè)和測試的情形。但是借助人工智能的智能評測與分析報告，例如可以做到客觀題的自動批改，甚至通過文字識別和機器學習實現(xiàn)主觀題的自動評卷，從而提高了教師批改試卷的工作效率，同時也減輕教師開設MOOC的心理壓力。

Bonk：認同金教授的觀點，MOOC教師會遇到很多的問題和困難。首先是評測方面的困難：應如何精準做好大批量的學習者評估;第二是組織學習者協(xié)作的問題：如何促進MOOC學習者參與、互動和形成學習團隊;第三，課程內(nèi)容輸出保證的問題：教師很難保證授課內(nèi)容的與時俱進、準確性和科學性;第四，課程推廣的問題：大多數(shù)教師沒有接受過市場營銷方面的培訓，所以在課程完成制作后，會存在如何面向大眾營銷和推廣課程的問題;第五是教師技能方面的問題：很多老師不知道該如何錄制和剪輯課程視頻，不熟悉MOOC管理平臺上的多媒體組件、移動應用程序等。所以，開設MOOC對教師的教學技能、管理水平、信息素養(yǎng)等方面都帶來了不小的挑戰(zhàn)。如果沒有一定的技術和資金支持，教師們一般是不會愿意開設MOOC的。但通過引進人工智能技術，我們可以更好地幫助教師去應對這些挑戰(zhàn)，例如各種容易上手的智能化工具可以協(xié)助教師更好地備課和設計資源。隨之而來的，在智能化環(huán)境下如何建設MOOC也是未來教師專業(yè)化發(fā)展應考慮的課題。

訪談者：的確，人工智能時代已經(jīng)悄悄到來，前面提到很多MOOC面臨的問題和挑戰(zhàn)，或許在人工智能技術的支持下，能夠產(chǎn)生新的解決方案。譬如通過學習行為日志，可實現(xiàn)對學習者建模從而跟蹤學習者的學習情況并給予相應的實時指導和智能推薦，也可實現(xiàn)對課程建模來判斷其教學效果;又如依據(jù)后臺海量數(shù)據(jù)（如課程評論和點贊數(shù)據(jù)匹配學習者屬性變量）有可能為學習者選擇合適的MOOC課程提供參考。您是怎樣看MOOC智能化發(fā)展這個問題呢？

Kim：其實人類很早就開始設想人工智能在教育領域應用的場景。早期，人們想象著未來會有一個機器人在教室里面給學生上課，到了近些年，人們慢慢發(fā)現(xiàn)，人工智能已經(jīng)融入進各類實體或虛擬學習環(huán)境之中，與學習者發(fā)生著各式各樣、深淺不一的交互，并產(chǎn)生了很大的影響。預計到2028年，人工智能在教育領域中的應用范圍會極大拓寬并且持續(xù)深入，能夠?qū)崿F(xiàn)一對一的陪伴和指導，學習者可隨時提出問題并得到解決。許多研究表明，雖然人工智能還處在萌芽發(fā)展階段，但是已經(jīng)有許多有遠見的公司和機構為人工智能在教育領域的發(fā)展進行大筆投資，預計到2023年全球教育市場中與人工智能相關的金額將會增長至36億美元，這樣巨大的資金流動也說明了人工智能在教育領域有著具大的發(fā)展前景。不僅如此，現(xiàn)在很多國家都相當重視人工智能在教育領域中的應用和發(fā)展，比如，中國政府出臺了系列文件，將各種新的人工智能技術大力引進到教育教學中，推動教育教學的變革。

因此，將人工智能技術應用于MOOC中是具有重要意義的。我相信將來MOOC教學會越來越智能化、精準化和個性化，能夠極大地減輕教師的教學負擔，輔助教師解決教學上的各類問題，提供課程內(nèi)容推送、測試的自動評價和反饋、分析學習者學習路徑、分析學習者學習過程中的情感態(tài)度等等相關功能，從而幫助MOOC教教師和管理者展開更好的教學、管理與決策。

Bonk：從金教授的描述中我們已可預見人工智能在MOOC中應用的必要性和重大意義。從學習者的角度來看，MOOC急需解決的是提高學習者參與度的問題，因為參與度是課程結課率的一個重要保障。我們除了要關注如何設計更有吸引力的資源外，還需要增強課程資源的反饋來提高學習者的參與度。因而，人工智能技術在MOOC中應用的一個可能的發(fā)展方向就是增強反饋，即通過分析學習者行為軌跡或形成性評價來了解其學習情況，并給予合理反饋。比如通過學習者作業(yè)完成情況作為依據(jù)，定向給予課程相關的內(nèi)容推送;利用數(shù)據(jù)儲蓄池長時間關注和聯(lián)絡學習者來提高學習者對課程的關注度;又如判別長時間未登錄課程平臺或長期未完成作業(yè)的學習者信息，向其發(fā)送提示郵件或短信等。此外也可以跟蹤學習者的學習行為來分析其對于反饋的需求，即學習者自身希望如何得到反饋？多久可以得到反饋？反饋來自哪里等等。試想，如果單純依靠人力完成這些繁雜的分析工作幾乎是不可能的。但作為一門課程，這些工作又非常必要，只有在智能化環(huán)境下才有可能便捷高效地完成。

此外，MOOC與智能導師系統(tǒng)整合后，系統(tǒng)將會成為MOOC學習者隨時隨地的對話伙伴，根據(jù)學習者的需求為其提供個性化的資源和支持服務，幫助其適應在線學習環(huán)境和找到疑難解決方案。譬如：在學習內(nèi)容方面，可以分析學習者個人學習情況及興趣目標，通過大數(shù)據(jù)進行個性化服務定制，給學習者推薦最優(yōu)學習內(nèi)容;在學習反饋方面，可以為學生提供個性化問題解決的智能導師，以自然交互的方式對學生個性化問題進行解答與指導，并且能根據(jù)科學數(shù)據(jù)提供全面、客觀的綜合素質(zhì)評價報告;在學習動機方面，幫助學習者根據(jù)自身情況控制他們的學習路徑，并自定學習目標，建立自我效能感等等。

訪談者：MOOC與人工智能技術的融合確實能夠給MOOC帶來新的發(fā)展，即智能化、精準化和個性化。能否為我們介紹一下您認為適合應用在MOOC中的智能化技術？

Bonk：我認為具體的技術可能會包括如下的幾類：一是支架性技術（Scaffold），例如平臺上的工作幫助（Job-aid）、學習支持服務（LearningSupport）、課程內(nèi)容簡介（Course Description）和教學大綱（Outline）、程序圖（Procedure Chart）以及嵌入式教程（Tutorial Embeded）等。這類支架性的技術具有伴隨性和因需獲取的特點，能夠給予MOOC學習者適切的幫助和指導，滿足自主學習的需求;二是評價性技術（Evaluation），包括建立電子檔案袋（Profolios）、知識圖譜（Knowledge Mapping）、個人履歷（Resume）、數(shù)字徽章（Digital Badge）等。通過評價性技術可以促進學習者快速精準地了解自身學習狀態(tài)，使他們能夠基于已有知識和經(jīng)驗與教師或者其他學習者進行有效溝通交流。目前，大多數(shù)MOOC學習者都難以正確地認識和闡述自己的學習經(jīng)歷以及在課程中的學習收獲，那么通過評價性技術來改善這種情況就變得尤為關鍵。此外，可視化技術（Visualization）也值得關注，例如通過搜集和分析學習者的過程性數(shù)據(jù)，幫助學習者將所學所知的內(nèi)容可視化，甚至通過思維導圖將思維過程可視化，向?qū)W習者呈現(xiàn)出可以理解的圖表或者文字內(nèi)容，幫助學習者全方面認識自己的學習經(jīng)驗和歷程，更好地促進知識聯(lián)結、重現(xiàn)和內(nèi)化。

Kim：我非常贊同邦克教授所說的。在MOOC中，支架性技術、評價性技術和可視化等智能技術可以幫助教師、學習者和管理者做出更精準的評估。多模態(tài)技術融合更是非常好的嘗試。除此以外，我認為利用智能化技術幫助學生解答疑惑.給學生提供學習支持和情感關懷也是—個不可忽視的重要方向?，F(xiàn)在一些遠程學習平臺已經(jīng)初步采用自動化評價、虛擬教練、智慧學伴、教學代理等技術，對伴隨性數(shù)據(jù)進行采集和分析，創(chuàng)造技術環(huán)境中的“人性化”支持，讓學習者感覺到有他人在陪伴，而不是“孤軍作戰(zhàn)”。這樣，在減少學習孤獨感的同時及時給予指導，幫助學習者一起克服學習的困難，會更有利于學習者堅持完成MOOC的學習。這也可能是MOOC未來的智能化發(fā)展方向之一。

人工智能技術的教育應用方式很多，有的可輔助教師進行教學診斷、評價和決策，有的則以支持學生合作交流為目的。事實上我們也發(fā)現(xiàn)人工智能技術應用的方向各有側(cè)重點，適用于不同的情境，我們應該針對不同的問題，應用不同的技術去改善或解決。但我始終認為要積極看待技術的使用并且善用技術為MOOC發(fā)展服務，從深度學習模型算法到自然語言處理，從聊天機器人到分類技術，都可能為MOOC進一步的發(fā)展“添磚加瓦”，以應對MOOC發(fā)展過程的各種問題和挑戰(zhàn)。近年來，許多互聯(lián)網(wǎng)巨頭都在努力搶占人工智能發(fā)展的制高點，將人工智能技術嵌入自己提供的服務中，新型的教育模式會成為未來投資的重點，尤其是AI+教育。

訪談者：前面我們探討了人工智能技術與MOOC融合以及給MOOC帶來可能的發(fā)展方向與挑戰(zhàn)，背后實際上折射出智慧教育與開放教育相融合發(fā)展的理念。從這個角度思考，智慧學習環(huán)境中記錄過程、識別情景、聯(lián)接社群、感知環(huán)境等特征為MOOC學習環(huán)境的優(yōu)化帶來許多啟發(fā)。目前我們所了解到的人工智能系統(tǒng)有兩種協(xié)助方式：第一種是反應式的（Reactive）：學習者在MOOC過程中遇到疑問，向智能系統(tǒng)請求幫助，系統(tǒng)再基于請求給予學習者相應的幫助和支持;第二種是前攝式的（Proactive）：系統(tǒng)通過自動化地監(jiān)測和分析學習者的數(shù)據(jù)智能化給予反饋。這兩種都是比較常見的協(xié)助方式，在MOOC中都得到了不同程度的應用，您如何看待這兩種協(xié)助方式？

Bonk：實不相瞞，我不太贊成第二種協(xié)助方式。因為我感覺這種未征求個人意愿就自動監(jiān)測、搜集和分析與其相關的各類數(shù)據(jù)，然后又在不考慮個人主觀意愿的情況下向其推送相關內(nèi)容的方式并不妥當。從個人角度來說，在被系統(tǒng)收集數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)的監(jiān)測過程中，學習者會覺得自由選擇學習內(nèi)容的機會被剝奪了，就好比有人在旁邊一直監(jiān)督著你學習，也像在布滿高清攝像監(jiān)控的區(qū)域，每個在其間行走的人都會被各種攝像頭記錄和識別而被迫擁有一份“個人簡歷”，讓人會有不自由、被侵犯的感覺。所以對我來說，我更傾向于選擇第一種協(xié)助方式，即只有在我有需要并且向系統(tǒng)提出幫助請求時，系統(tǒng)再給予我支持和反饋來幫助我解決問題。當然這兩種方式并不存在絕對的優(yōu)劣之分，是否能夠被接納和采用，這要取決于學習者自身的學習偏好和在學習自主選擇權上的主觀意愿。

訪談者：是的，智能系統(tǒng)采用何種協(xié)助方式，最終應由學習者決定。隨著人工智能技術深入發(fā)展，當用戶參與一門MOOC時，基于學習平臺的人工智能技術完全可以在不征求用戶授權甚至是用戶毫不知情的情況下，搜集、獲取、分析甚至是暴露用戶的各種信息，于是人工智能在提高智能化監(jiān)控和反饋能力的同時也容易產(chǎn)生侵犯用戶隱私的問題。因此，對于在MOOC中融入分析與反饋技術實現(xiàn)系統(tǒng)定向地向?qū)W習者推送學習內(nèi)容這個問題上，您又是如何看待呢？

Bonk：的確，人工智能可能會產(chǎn)生侵犯用戶隱私的問題，這點確實需要引起重視，并需要采取解決措施，但相比之下，我更關心的是剝奪學習者學習自主權的問題。正如我前面說的，我個人不是很喜歡監(jiān)控下的學習狀態(tài)，所以我認為是否加入自動化的分析和反饋技術并不是那么必要。大多數(shù)人認為，通過智能分析技術分析學習者數(shù)據(jù)，能夠更好地了解學習者的學習情況以及給予支持和反饋，但我認為這可能會將我們帶回行為心理分析的時代而無法實現(xiàn)向前發(fā)展?，F(xiàn)在社會已經(jīng)發(fā)展到以學習者為中心的時代，但在融入大量控制和調(diào)節(jié)學習者的技術后，我們似乎回到了斯金納學習理論時代，即更多是對行為的調(diào)節(jié)，不可否認，自動分析技術是有用的，它在某種程度上減少了教師的工作量，但歸根結底這只是個技術，各類軟件系統(tǒng)也只是機器人。人和機器人互動的感覺，與人和人互動是完全不同的。再有就是，我們也許能從中學到需要的基本技能和知識，但是真正的知識遠遠不止這些，因為真正的知識永遠在不停地發(fā)展。如果計算機能夠分析我們的習慣，能夠給我們提供基礎的知識，幫助我們解決某些問題，那完全是可以的，但是真實世界不僅僅只有已存的基本知識，還包括大量生成性的知識，需要我們結合真實復雜的情景去加以分析、綜合運用和評價。所以，我們可以利用人工智能技術中的分析和反饋技術，但不要過分信任和依賴。

訪談者：非常感謝兩位教授為我們帶來的啟發(fā)和感悟。技術是把雙刃劍，人工智能亦是如此，我們在享受它帶來便利的同時，也要做好針對各種可能存在的消極影響的應對措施，只有積極應對才能找到未來平衡發(fā)展之道。我們要清楚地認識到將人工智能技術引入MOOC的優(yōu)勢與問題，其中用戶隱私問題為眾多專家所擔憂，因此我們在呼吁平臺以及技術人員保護用戶隱私的同時，也應該積極思考：是否真的有必要分析用戶的各種數(shù)據(jù)，哪些數(shù)據(jù)是應該被加密和保護的，如何應對人工智能技術侵犯用戶隱私進而產(chǎn)生的各種不良影響，如何界定人工智能的使用度、范圍和底線，如何加強用戶隱私的保護等等?？傊?，唯有積極應對才能確保二者更好地融合發(fā)展。

Kim：我非常贊同邦克教授的看法，同時也認同你的思考，技術是否有效以及會帶來何種影響，取決于使用者的目的和使用方法。實際上，侵犯用戶隱私和可能會剝奪學習者學習自主權也只是應用人工智能的過程中可能會產(chǎn)生的問題中的一小部分而已，但是既然我們選擇了應用，就要積極應對并尋求解決方案。要知道，人工智能在未來的發(fā)展是十分明朗的，在教育中的應用更是應該高度重視。尤其在MOOC方面，應該致力于通過增加人工智能技術在教育中的迭代，提高教育教學的準確性和質(zhì)量，使得教育領域的整體服務變得更智能，給智能化教學提供更多的可能性和更多的機會，有助于促進教學的變革。但同時要注意，引進人工智能并不代表就能夠?qū)崿F(xiàn)智能化教學，想要實現(xiàn)真正意義上的精準化教與學服務、為學生提供個性化服務，更多的是需要融合教師的智慧。只有教師將技術與自身的教學智慧充分結合，才可實現(xiàn)智慧教學，才能最大程度地實現(xiàn)技術在教學中的最大化應用。總的來說，人工智能與MOOC的融合，能夠為MOOC發(fā)展帶來無限的可能性，盡管發(fā)展過程中會存在各種問題與挑戰(zhàn)，但我們?nèi)孕璩址e極態(tài)度去看待和應對。

Bonk：我們還需要認識到，引入智能技術的慕課能朝著智能化方向發(fā)展，但不一定能朝著智慧化的方向發(fā)展。人工智能教育對于慕課的重大影響包括：從情感、智力、人格、能力等方面提供精準化、個性化的教育服務，真正實現(xiàn)因材施教;提供從學前到高等教育以及其他教育領域的全方位學習支持，囊括社區(qū)教育、老年教育、職前培訓等社會化的教育領域，真正的實現(xiàn)全社會的終身教育體系;能夠為每位在線學習者提供所有的學習檔案以及學習證明，使得學習者擁有自己獨一無二的“學習履歷”，并且在區(qū)塊鏈等技術支持下，保證其真實可靠性等等。這樣的MOOC才會更加開放、共享、交互、協(xié)作，更符合人的發(fā)展需求。從這個角度思考，人工智能技術對大規(guī)模在線教育更是具有非凡的意義，我們應該積極看待，努力發(fā)展。

作者簡介：

詹澤慧：教授，博士，研究方向為學習科學與智慧教育（zhanzeluu@m.scnu.edu.cn）.

霍麗名：在讀碩士，研究方向為學習科學與智慧教育。

姚佳靜：在讀碩士，研究方向為學習科學與智慧教育。

戴莎莎：在讀碩士，研究方向為學習科學與智慧教育。