AI 在教育行業(yè)的應(yīng)用是否確有實效？

史蒂芬?哈格德

AI已經(jīng)成為教育科技企業(yè)投資和關(guān)注的焦點，無論學(xué)校是否接受，教育行業(yè)都會重點關(guān)注AI的發(fā)展。不過，學(xué)術(shù)界關(guān)于AI在教育領(lǐng)域應(yīng)用的爭論一直沒有停息。事實上，AI在教育行業(yè)可以得到有效的應(yīng)用，但截止到現(xiàn)在，AI的主要作用還只是為學(xué)生的競爭排名提供捷徑。

目前，人工智能（AI），已經(jīng)給人們的工作和生活等諸多層面帶來根本性的轉(zhuǎn)變。那么，AI將會給教育行業(yè)帶來哪些變化呢？

人工智能已經(jīng)能解決諸如臉部識別、金融交易或復(fù)雜系統(tǒng)（如氣候系統(tǒng)）等“棘手”問題。因此，歸根結(jié)底也是一個復(fù)雜系統(tǒng)的教育行業(yè)，同樣可以將有關(guān)學(xué)習(xí)者的數(shù)據(jù)導(dǎo)入人工智能的算法中。許多教育科技企業(yè)的CEO都希望人們相信這一點。近來，Grammarly、培生等教育企業(yè)就大張旗鼓地宣稱，它們的產(chǎn)品是人工智能驅(qū)動的產(chǎn)品，非常高效。中國的松鼠Ai 1對1創(chuàng)始人栗浩洋也宣稱，他們所提供的人工智能解決方案三小時為學(xué)生帶來的知識量，超過一名教師三年所傳授的知識量。那么，人工智能在教育行業(yè)的應(yīng)用是確有實效，還是只是一個宣傳噱頭？

研究表明AI對學(xué)習(xí)的作用有限

教育的哪些細分領(lǐng)域可以從人工智能中最大程度地受益？美國教育科技專家道格·布呂德（Doug Bunderud）認為，AI的應(yīng)用可以在三大領(lǐng)域創(chuàng)造價值：一是學(xué)習(xí)內(nèi)容的個性化，二是消除人為偏見，三是教師利用自動化輔助設(shè)備提高對學(xué)生的支持力度。目前來看，人工智能已經(jīng)成為教育科技企業(yè)投資和關(guān)注的焦點，無論學(xué)校是否接受，教育行業(yè)都將重點關(guān)注AI的發(fā)展。

在基于AI技術(shù)的眾多商業(yè)教育軟件中，學(xué)校比較常用的一個軟件是“微軟翻譯”（Microsoft Translator）。該軟件通過AI建立跨語言模型，并將其用于課堂教學(xué)，師生可以將語音和文本實時轉(zhuǎn)化為各種語言。遺憾的是，截至目前，尚無該軟件在課堂教學(xué)中所產(chǎn)生的實際價值的獨立數(shù)據(jù)。雖然微軟聲稱該產(chǎn)品可以幫助學(xué)生克服語言障礙，但這聽上去更像是一種市場宣傳，不具有科學(xué)依據(jù)。在幫助學(xué)生克服語言障礙方面，訓(xùn)練有素的教師同樣富有成效。如果教師的教學(xué)水平很糟，基于大量基建投資和數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的AI替代解決方案也難以奏效。

近期，針對學(xué)習(xí)者需求的部分研究表明，AI的作用可能相當(dāng)有限。

作為教育研究項目的主要資助方之一，2018年5月，比爾及梅琳達·蓋茨基金會面向全世界的教育研究人員和從業(yè)者開展了一項調(diào)查，征集他們對如何提高學(xué)校教學(xué)質(zhì)量的建議。2019年3月，基金會發(fā)布報告簡要地介紹了西方國家對K12教學(xué)方法的看法。在465個有效回復(fù)（主要來自美國，但也包括其他國家）中，提及AI技術(shù)的非常少。盡管市場存在AI技術(shù)開發(fā)和創(chuàng)新的需求，但受調(diào)查者的呼吁主要集中在針對學(xué)習(xí)質(zhì)量及反饋類型開展創(chuàng)新實踐，提高學(xué)習(xí)主題的相關(guān)性和吸引力上。

AI剛出現(xiàn)時發(fā)揮的作用很小，人們對AI技術(shù)的需求也僅限于數(shù)學(xué)領(lǐng)域。AI在數(shù)學(xué)中的應(yīng)用完全基于響應(yīng)式算法（可以按照學(xué)生的水平調(diào)整教學(xué)或練習(xí)內(nèi)容），對學(xué)生的學(xué)習(xí)路徑進行個性化設(shè)定。比爾及梅琳達·蓋茨基金會的報告從一個側(cè)面說明，AI在教育中并未得到廣泛應(yīng)用。

論文在線查重系統(tǒng)Turnitin在各大學(xué)得到廣泛應(yīng)用。Turnitin公司AI總監(jiān)表示：“教師們普遍認為，AI技術(shù)還未達到功能足夠強大、可以真正發(fā)揮作用的地步。換句話說，只有AI成為一個強大的助手，才能讓教師們冒險去試用這個工具。因此，AI的使用風(fēng)險必

須很低。”

對人工智能作用的質(zhì)疑

加拿大安大略省“遠程教育培訓(xùn)網(wǎng)絡(luò)”的托尼·貝茨（Tony Bates），是2019年機器學(xué)習(xí)方法最權(quán)威的質(zhì)疑者之一。此前，有兩位學(xué)者發(fā)表了一篇有關(guān)中國一所高中的學(xué)生利用AI進行數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)的研究論文。貝茨對該研究論文進行了反駁。他指出，兩位學(xué)者采用深度學(xué)習(xí)算法來預(yù)測哪些學(xué)生在期末數(shù)學(xué)考試中存在不及格的風(fēng)險，目標是確定個性因素在預(yù)測學(xué)生成績方面的作用，并將這些個性因素與常見的輸入數(shù)據(jù)，如考試成績、學(xué)習(xí)資源利用情況、出勤及參與在線論壇的情況進行比對。他們的分析顯示，可以將個性維度用于機器學(xué)習(xí)，來提高對考試中存在不及格風(fēng)險的學(xué)生進行預(yù)測性識別的準確度。

貝茨在學(xué)術(shù)期刊《在線學(xué)習(xí)和遠程教育資源》（Online Learning and Distance Education Resources）中，對兩位學(xué)者的研究進行了反駁。他聲稱，該論文中所得出的見解及其采用的技術(shù)可能毫無價值。因為論文提供有價值的、準確預(yù)測的所有數(shù)據(jù)均來自于一學(xué)期19周課程中的第15周，這時已不可能實施任何干預(yù)措施，來幫助學(xué)習(xí)困難的學(xué)生在學(xué)業(yè)上取得成功。“事實上，任何一個訓(xùn)練有素的教師都可能早于第15周知道哪些學(xué)生有可能在期末考試中不及格?！必惔陌言谶@種情況下使用AI，比作醫(yī)生讓患不治之癥的病人接受一個不中用的診斷結(jié)論。

同時，他對有關(guān)教學(xué)的根本文化假定因素進行了反駁，他認為：“失敗是學(xué)習(xí)的一個重要組成部分。我們總是從犯錯中進行學(xué)習(xí)。而教師的作用是確定和幫助那些在考試中可能失?。ú患案瘢┑膶W(xué)生。面臨考試不及格的風(fēng)險并不是一件需要得到處理的壞事，相反，這可能是希望之源。”

AI強有力支持者的爭論

針對人工智能是否可以應(yīng)用于教育行業(yè)及其是否有效、可取這一問題，上述公開辯論為之注入了新的活力。不過，學(xué)習(xí)分析學(xué)界的支持者對此進行了回擊。學(xué)習(xí)分析學(xué)是人工智能應(yīng)用于教育行業(yè)的方法論基礎(chǔ)。學(xué)習(xí)分析學(xué)認為，學(xué)校只應(yīng)該開展數(shù)據(jù)中指明最為有效的活動，而不是機械地實施某項教育政策或理論。倫敦大學(xué)教育學(xué)院的羅斯瑪麗·盧金（Rosemary Luckin）教授是AI強有力的支持者之一。她堅信，同已經(jīng)為醫(yī)藥和金融行業(yè)提供支持一樣，AI也能促進教育行業(yè)的發(fā)展。盧金發(fā)表于英國《教育科技》（Journal of Education Technology）的最新數(shù)據(jù)證實，根據(jù)學(xué)生在團隊協(xié)作方面的測評得分，可以準確預(yù)測學(xué)生學(xué)習(xí)“協(xié)作解決問題”（CPS）的能力。因此，機器學(xué)習(xí)可以利用數(shù)據(jù)模式來提高團隊的協(xié)作能力。

盧金方法的弱點在于，沒有確定未來社會需要培訓(xùn)人具備什么樣的協(xié)作解決問題的技能。即便確實要教授“協(xié)作解決問題”的技能，AI也不一定能提供多少幫助。因為AI應(yīng)用并不能解釋個人是通過何種方式習(xí)得團隊協(xié)作能力的關(guān)鍵特性的。相反，導(dǎo)致這些特性的原因可能來自于遺傳、個性或社會文化等，而這些都不是教育所能傳承的。

AI只是讓我們可以針對某個特定的結(jié)果選擇最合適的個人，而不能指出對那些不合適的個人采取何種行動使其合適。是應(yīng)該避免那些在責(zé)任感方面得分較低的個人參與協(xié)作任務(wù)，還是必須讓他們接受再培訓(xùn)，或者在接受監(jiān)督的情況下參與協(xié)作任務(wù)？對于這些問題，AI不可能作出回答，而只會將問題重新拋給決策者。

一項AI有效應(yīng)用于教育行業(yè)的研究

目前，部分AI研究者為如何將人工智能有效應(yīng)用于教育行業(yè)指明了路徑。最值得一提的成果是來自香港大學(xué)教育學(xué)院的黃碧云和邱琪鴻近期開展的研究工作。該項研究通過實驗方法，對采用游戲化學(xué)習(xí)設(shè)計方式參加一門基礎(chǔ)課程學(xué)習(xí)的學(xué)生與未采取游戲化學(xué)習(xí)方式的學(xué)生進行了對比。該項研究證實，游戲化的學(xué)習(xí)方法可以提高學(xué)生交流互動的頻率，使團隊的所有成員更加平等地參與交流互動。

正是基于這些見解，我們可以預(yù)期，AI能在教育行業(yè)得到有效的應(yīng)用。測評指標顯示學(xué)生在團隊活動中未參與交流互動或者未能平等地參與交流互動時，IT平臺可以通過算法引入游戲化的學(xué)習(xí)模式。

不過，需要指出的是，教學(xué)成果仍然取決于理論而非數(shù)據(jù)。聲稱教育的成功取決于學(xué)生之間的交流和平等參與分享，這本身就只是一個政治說辭?，F(xiàn)在，人們對教育政策的普遍看法仍然是：學(xué)生的成功只是基于對其記憶知識程度的測評，獲得更高的分數(shù)和通過更多的考試而已。目前，AI主要對這類學(xué)生有利。

截止到現(xiàn)在，AI的主要作用還只是為學(xué)生的競爭排名提供捷徑，對于那些有足夠經(jīng)濟實力獲得可實現(xiàn)這一目標的軟硬件和學(xué)習(xí)材料的學(xué)生來說，尤為如此。

史蒂芬·哈格德在2001–2006年期間曾就任英國開放大學(xué)課程計劃執(zhí)行主任，主導(dǎo)課程計劃的改革，現(xiàn)為獨立的在線學(xué)習(xí)（E-Learning）咨詢專家。服務(wù)對象包括英國教育部、倫敦大學(xué)、劍橋大學(xué)，以及英美兩國的多個在線學(xué)習(xí)商業(yè)品牌。系本刊全球?qū)W習(xí)技術(shù)通訊員。