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    “人工智能+教育”的困境根源及應(yīng)對

    2021-12-05 08:02:05李中良王孝龍
    民族高等教育研究 2021年1期
    關(guān)鍵詞:教育領(lǐng)域區(qū)塊人工智能

    李中良,王孝龍

    (1.山東女子學(xué)院教育學(xué)院,山東濟南 250101;2.喀什大學(xué)教育科學(xué)學(xué)院,新疆喀什 844006)

    人工智能正以橫掃之勢強勢介入商業(yè)、農(nóng)業(yè)、能源、國防、新聞和法律等諸多領(lǐng)域而成為學(xué)術(shù)界的“新寵兒”。世界經(jīng)濟論壇創(chuàng)始人施瓦布(K.Schwab)在2016 年達沃斯會議上指出,包括人工智能在內(nèi)的新技術(shù)影響如此深遠,它擁有之前任何歷史階段都不曾擁有過的廣闊前景。人工智能包括的語音識別、圖像識別、自然語言處理、機器學(xué)習(xí)、文本處理、情感計算和專家系統(tǒng)等技術(shù)天然具有提高教育效益的功能,因此人工智能自誕生之日起便開始了與教育的深度融合,在這個意義上,人工智能的發(fā)展史就是“人工智能+教育”的演變史。以人工智能技術(shù)作為支撐的智能導(dǎo)師系統(tǒng)、自動化測評系統(tǒng)、教育數(shù)據(jù)挖掘和學(xué)生數(shù)字畫像正在促使教學(xué)方式[1]、學(xué)生評價[2]和人才培養(yǎng)模式[3]等發(fā)生深刻變革,但人工智能在教育中的盲目、激進應(yīng)用也招致了諸多批評,“人工智能+教育”要實現(xiàn)進一步推進的目標必須合理回復(fù)這些批判。

    一、“人工智能+教育”招致批判:根源

    “人工智能+教育”是將人工智能應(yīng)用到教育領(lǐng)域以實現(xiàn)兩者的共融發(fā)展。作為計算機科學(xué)分支學(xué)科的人工智能的目的是在機器上模擬或?qū)崿F(xiàn)人的智能,教育則是一種培養(yǎng)人的社會實踐活動,它隸屬于人文社會科學(xué)。如果要在實踐層面實現(xiàn)兩個分屬不同學(xué)科領(lǐng)域的實體形式的有機結(jié)合,那么需對它們?nèi)诤系谋匾?、融合的領(lǐng)域范圍、融合的磨合程度予以深度說明。

    1.人工智能與教育的融合必要性。教育的本質(zhì)是培養(yǎng)人,而人的培養(yǎng)不僅要掌握知識和技能,而且也包括情緒情感、性格、價值觀和創(chuàng)造力的形成,教育的美好愿望之一就是能在短期內(nèi)完成上述教育目的,應(yīng)該以“百年之計,莫如樹人”為理念,但教育卻從來沒有停止過對效率的追求。包括人工智能在內(nèi)的技術(shù)產(chǎn)生、發(fā)展的原動力之一是破解身體與環(huán)境的對立矛盾,人類借由技術(shù)的革新、創(chuàng)造提升活動效率以解除環(huán)境有限性對主體自由活動的直接限制。可見,教育對效率的追求與人工智能的效率增進屬性具有天然契合性,而眾多學(xué)者也正是在這種意義上都“心照不宣”地承認人工智能在教育領(lǐng)域的適用可以提升教學(xué)效率、帶動教育發(fā)展,它是一個“不證自明”之理。

    2.人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用范圍。學(xué)生主要通過機械學(xué)習(xí)的方式掌握顯性知識和動作技能,借助人工智能技術(shù)加成,顯性知識和動作技能的學(xué)習(xí)效率可以獲得大幅度提升,因此,它成為人工智能目前大施作為的教育領(lǐng)域。有極少數(shù)研究指出機器人可以使學(xué)生掌握品德知識進而實現(xiàn)品德教育的目的[4],此類研究認為通過使學(xué)生掌握品德知識可以提升他們的品德水平,即將品德認知作為品德心理結(jié)構(gòu)的唯一成分,這明顯是對蘇格拉底“美德即知識”觀念的傳承,但亞里士多德把品德研究領(lǐng)域從智識、理性擴展至意志、意愿[5],他把品德心理結(jié)構(gòu)由單純的品德認知擴展至品德認知和品德意志的結(jié)合,此舉一改道德研究偏狹、干枯且為有特權(quán)享受教育的人手中玩弄的學(xué)術(shù)把戲之困局。事實上,德育過程是一個知情意行協(xié)調(diào)統(tǒng)一發(fā)展的過程:它不僅涉及豐富品德知識,還包括涵養(yǎng)道德情感、錘煉品德意志和踐行品德行為,具有“溫度”的品德教育顯然是一個缺乏真實人生閱歷、不具備倫理品質(zhì)和情感的“冷冰冰”的教學(xué)機器人力所不逮的。已經(jīng)有學(xué)者創(chuàng)見性地指出[6],教師在價值觀、情感教育方面占優(yōu)勢,人工智能在顯性知識和動作技能傳授方面效率更高,教育最優(yōu)化需要教師和人工智能的協(xié)調(diào)合作:讓人工智能做傳遞性的工作,讓教師做創(chuàng)造性的工作。即使人工智能有朝一日發(fā)展到具有自主意識和情緒、情感的程度,能不能讓他們完全替代教師而獨立對學(xué)生開展德育也是一個需要探討的問題——從人工智能的三次發(fā)展浪潮可以看出,算法、數(shù)據(jù)量和運算力是它的三大要素,但目前的人工智能算法嚴重依賴于人為設(shè)計,這使得它難以逾越人類為其設(shè)定的邊界。等到人工智能具有自主意識和情緒、情感而具備了德育者所要求的條件,與此同時,它也可以自動生成算法而不受人類的控制和監(jiān)督,在這種情況下,如果它們違背人類美好愿望而致德育于災(zāi)難之中,試問該由誰負責呢?

    3.將人工智能“嫁接”到顯性知識和動作技能傳授領(lǐng)域使其充分適應(yīng)教育環(huán)境并大幅度提升效率是一個循序漸進的磨合過程。在人工智能和教育彼此調(diào)整、逐漸磨合過程中會出現(xiàn)諸多新教育問題,具體表現(xiàn)在兩個方面:第一,人工智能內(nèi)在固有問題在教育領(lǐng)域中的貼現(xiàn),比如人工智能的倫理性問題;第二,人工智能強力介入教育領(lǐng)域引起的教育震蕩,比如教師主體性消退、數(shù)據(jù)隱私泄露等。如果不能提前預(yù)見這些問題并作出針對性的策略部署,那么在“人工智能+教育”帶來巨大教育收益之前我們需要先行承擔頗大的教育損失。

    目前,第一個理論問題已經(jīng)“不證自明”,但后兩個理論問題卻沒有得到實質(zhì)性的澄清。在資本尋利的背景下,人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用首先興起于商業(yè)領(lǐng)域而后逐漸滲透至純粹的教育環(huán)境,“人工智能+教育”的推進是一種典型的從實踐層面不斷鋪開而后再逐步完善指導(dǎo)理論的自下而上發(fā)展模式。在理論指導(dǎo)尚不完備的情況下,這種發(fā)展模式致使人工智能盲目的、激進的適用于教育領(lǐng)域,“人工智能+教育”招致各種批判也就不足為奇了。

    二、“人工智能+教育”招致批判:表現(xiàn)

    (一)“人工智能+教育”系統(tǒng)、工具的安全性能無法保障

    人工智能發(fā)展還處于初級階段,很多技術(shù)和功能還不夠完善。例如,2016年5月7日,一輛Tesla ModelS電動車開啟了自動駕駛輔助功能,由于電動車的感應(yīng)系統(tǒng)無法偵測到前面的大型貨柜車橫過公路,它照樣高速向前行駛并撞入貨柜車的車底,導(dǎo)致駕駛員不治身亡。當教育被人工智能浪潮不斷席卷之時,人工智能的固有局限性也會在教育領(lǐng)域不斷顯現(xiàn)。雖然不會如電動車自動駕駛那般造成這么大的事故,但人工智能教育系統(tǒng)、工具“誤人子弟”所帶來的教育事故也絕對值得我們警惕。那么如何才能杜絕這種教育悲劇的發(fā)生,而不是在發(fā)生以后再考慮補救?倘若教育悲劇真的發(fā)生,誰應(yīng)該為其負責?

    (二)教育數(shù)據(jù)隱私泄露

    研究者甚至是普通民眾都熟稔孔子提出的“因材施教”思想,朱熹的“孔子施教,各因其材”是對其最好的注解。但與其代代流傳的經(jīng)典氣質(zhì)形成鮮明對照的是鮮有學(xué)術(shù)研究涉獵于此,甚至不少研究者認為因材施教是一個不可能實現(xiàn)的偽命題。言其不可實現(xiàn)大致有兩方面原因:一是受限于技術(shù)因素,充分、細致了解一個學(xué)生是極其困難的;二是即使對學(xué)生有了充分、細致了解,在師資力量短缺、教育資源有限的背景下對每名學(xué)生開展針對性的個性教育也是心有余而力所不及的。

    機器學(xué)習(xí)是人工智能領(lǐng)域興起的核心和熱門技術(shù),它是“通過經(jīng)驗或數(shù)據(jù)來改進算法的研究,旨在通過算法讓機器從大量歷史數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)規(guī)律,自動發(fā)現(xiàn)模式并用于預(yù)測”[7],提供的數(shù)據(jù)越豐富,機器學(xué)習(xí)的規(guī)律發(fā)現(xiàn)越準確、預(yù)測越精準。機器學(xué)習(xí)應(yīng)用于教育領(lǐng)域就是根據(jù)教育大數(shù)據(jù)提取隱含的、有潛在價值的信息和知識,以檢測學(xué)習(xí)行為效果、預(yù)測學(xué)習(xí)表現(xiàn)、向?qū)W生推薦適合其本人的課程,為教師的針對性輔導(dǎo)和學(xué)生的個性化學(xué)習(xí)提供強有力依據(jù)。機器學(xué)習(xí)基于教育大數(shù)據(jù)的自動識別模式,從知識、行為和情緒的綜合維度給每名學(xué)生做“學(xué)習(xí)畫像”或構(gòu)建全面精準的“學(xué)習(xí)者模型”,而后提供針對性的引導(dǎo)。當西方的Knewton、DreamBox、ALEKS 和Gooru 等結(jié)合機器學(xué)習(xí)技術(shù)的個性化自適應(yīng)學(xué)習(xí)平臺不斷被推廣和應(yīng)用,肇始于東方的“因材施教”偉大理想或許真的可以付諸現(xiàn)實。但是,也需清楚的意識到,機器學(xué)習(xí)技術(shù)在教育領(lǐng)域的推廣、應(yīng)用必然會帶來有別于傳統(tǒng)的新問題。機器學(xué)習(xí)是機器從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí),它嚴重依賴于數(shù)據(jù)的獲得、保存、使用和分享,在監(jiān)管制度不完善、數(shù)據(jù)安全技術(shù)不足的背景下,難免會出現(xiàn)數(shù)據(jù)泄露而導(dǎo)致“人工智能+教育”倫理問題。因此,在利用機器學(xué)習(xí)技術(shù)充分挖掘教育大數(shù)據(jù)以提升教學(xué)質(zhì)量、支持科學(xué)研究時,也要充分保護教師和學(xué)生的個人隱私,然而與人工智能在教育領(lǐng)域的席卷之勢相比,對其倫理問題的關(guān)切明顯滯后。

    (三)教師主導(dǎo)地位沉淪

    教育學(xué)自夸美紐斯建立以來,一直有學(xué)者希冀將它推入真正的科學(xué)殿堂,赫爾巴特為教育學(xué)尋找到心理學(xué)和倫理學(xué)兩個理論根基進而構(gòu)建了科學(xué)教育學(xué)體系,梅伊曼和拉伊將自然科學(xué)的實驗方法應(yīng)用到教育研究引領(lǐng)實驗教育學(xué)思潮,這些都是教育學(xué)科學(xué)化的強烈訴求。然而,對象決定方法:教育學(xué)研究對象不易量化、難以操作化的特點使得它不能如自然科學(xué)那般廣泛采用實驗法,結(jié)果被“硬科學(xué)”無情的拒之門外。當教育學(xué)目睹自己的基礎(chǔ)學(xué)科——計算機科學(xué)、生物學(xué)和心理學(xué)等一個個不斷大踏步投入自然科學(xué)大家庭的懷抱時,“艷羨”之下它對科學(xué)化的渴求與日俱增。當人工智能急需拓展新的領(lǐng)域來擴大商業(yè)帝國,而教育學(xué)又迫切引入科學(xué)技術(shù)而真正成為“硬科學(xué)”一員時,兩者的結(jié)合已是在所難免?!叭斯ぶ悄?教育”多是基于學(xué)生視角探討如何利用人工智能系統(tǒng)使學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中如何實現(xiàn)教育人工智能系統(tǒng)與學(xué)生的積極互動,而教師在這出“新時代大劇”中扮演著可有可無的“跑龍?zhí)住苯巧?,并有隨時被“刪角”的風險。事實上,人工智能系統(tǒng)、技術(shù)還并沒有貢獻出多少顯著優(yōu)于人類智能的實質(zhì)教育成果,與其略顯慘淡的成果形成鮮明對照的卻是人工智能在教育領(lǐng)域的大肆鼓吹和宣傳。渲染、鼓吹程度越大,越會讓人感覺教學(xué)機器人等人工智能系統(tǒng)技術(shù)會取代教師,越會反襯教師作用的微不足道??傊?,人工智能在教育領(lǐng)域的積極貢獻未成曲調(diào),教師主導(dǎo)性地位的沉淪卻先已發(fā)聲。

    當人工智能與教育深度融合后,在教育領(lǐng)域一直占據(jù)主導(dǎo)地位的教師是否會被人工智能所代替而湮滅在歷史的長河之中呢?“世界經(jīng)濟論壇”2016年年會指出,人工智能的不斷發(fā)展將會致使全球15個主要國家的就業(yè)崗位在2016-2020年減少710萬個。有學(xué)者指出,人工智能的發(fā)展和應(yīng)用過程實質(zhì)上是高智識層次人群憑借其智慧的化身——機器系統(tǒng)來替代低智識層次人群工作的過程[8]。外顯知識、動作技能的傳授是人工智能所擅長的領(lǐng)域,就傳授效率和效果而言,它不亞于甚至優(yōu)于教師工作,以此觀之,人工智能取代教師實乃大勢所趨。然而,外顯知識的獲得和動作技能的掌握絕不是學(xué)生學(xué)習(xí)的全部。羅杰斯把學(xué)習(xí)分成無意義學(xué)習(xí)和有意義學(xué)習(xí),他指出有意義學(xué)習(xí)是“使個體的行為、態(tài)度、個性以及未來選擇行動方針發(fā)展重大變化的學(xué)習(xí)”[9],學(xué)生是由認知、情感、態(tài)度、動機、性格和經(jīng)驗組成的完整統(tǒng)一體,真正的教育要將學(xué)生作為“完人”來看待并有志于他們諸方面的和諧統(tǒng)一發(fā)展,學(xué)習(xí)不僅是知識、技能的掌握,還涉及價值觀的培養(yǎng)、創(chuàng)造性的培育、良好性格的涵養(yǎng)、生活真諦的體驗和世界意義的建構(gòu)。一旦人工智能浪潮和各種眼花繚亂的教育人工智能系統(tǒng)、技術(shù)徹底剝奪教師的主導(dǎo)地位,這些教育目的的達成絕非人工智能可以單獨圓滿完成的。

    三、“人工智能+教育”的批判:回應(yīng)

    (一)制定統(tǒng)一的“人工智能+教育”系統(tǒng)、工具開發(fā)與設(shè)計標準

    基于經(jīng)濟利益驅(qū)動,各大商業(yè)機構(gòu)競相搭乘人工智能這列“快車”并紛紛推出各種教育人工智能系統(tǒng)、工具,形式之繁多、功能之強大都是之前教育技術(shù)歷史上任何一個時期都不能匹敵的。然而,這些教育人工智能系統(tǒng)、工具缺乏統(tǒng)一的開發(fā)、設(shè)計標準,難以保證它們走進孩子們的學(xué)習(xí)時不產(chǎn)生負面影響。美國白宮科技政策辦公室(簡稱“OSTP”)于2016年10月發(fā)布了《國家人工智能研發(fā)戰(zhàn)略規(guī)劃》報告[10],報告提出了七項戰(zhàn)略規(guī)劃,其中第六項是“建立標準和基準評估人工智能技術(shù)”,2019年6月OSTP對報告作出第一次更新,更新版的《2019年國家人工智能研發(fā)戰(zhàn)略規(guī)劃》指出[11],2016-2019這三年在美國及全球范圍內(nèi)對人工智能標準和基準的重視程度不斷提升,但人工智能研究仍需在“制定廣泛的人工智能標準”“建立人工智能技術(shù)基準”“提高人工智能測試平臺的可操作性”“讓人工智能領(lǐng)域參與標準和基準測試”領(lǐng)域取得進展。具體到“人工智能+教育”,則須在人工智能一般標準確立基礎(chǔ)上根據(jù)教育的特殊性“盡快建立教育人工智能相關(guān)標準,為教育人工智能系統(tǒng)、工具的開發(fā)與應(yīng)用提供必要的規(guī)范、準則和要求”[12]。

    (二)利用區(qū)塊鏈技術(shù)保護教育數(shù)據(jù)隱私

    “人工智能+教育”可能帶來的隱私泄露問題已經(jīng)受到不少學(xué)者的關(guān)切,他們主張制定教育大數(shù)據(jù)管理規(guī)則、質(zhì)量標準,規(guī)范化采集、匯聚和共享不同平臺的教育數(shù)據(jù),加強“人工智能+教育”監(jiān)督并制定相關(guān)安全規(guī)定。但總體來看,這多是口號式的建議而缺乏具體的、可操作性強的路徑說明。本文借助目前炙手可熱的區(qū)塊鏈技術(shù)探討如何保護教育大數(shù)據(jù)隱私,從而打破這種寬泛、短淺的論述模式。

    “區(qū)塊鏈”(blockchain)是由一個自稱中本聰?shù)娜擞?008年在比特幣(bitcoin)論壇發(fā)表的論文《Bitcoin:A peer-to-peer electronic cash system》中首次提出的[13]。他構(gòu)建了一個以區(qū)塊鏈為技術(shù)支撐的能記錄所有元數(shù)據(jù)和加密交易信息的比特幣系統(tǒng)構(gòu)架,從而建立了一個采用對等點對點技術(shù)的分布式電子現(xiàn)金系統(tǒng),這一系統(tǒng)使在線支付雙方直接交易無需第三方金融機構(gòu)做中介。隨著比特幣系統(tǒng)構(gòu)架影響的不斷擴大,作為其基礎(chǔ)技術(shù)的區(qū)塊鏈也逐漸進入人們的視野并超越比特幣而成為學(xué)術(shù)界關(guān)注的焦點。截止目前,還沒有形成區(qū)塊鏈的統(tǒng)一內(nèi)涵。有研究者總結(jié)了區(qū)塊鏈概念界定的五種視角:數(shù)據(jù)視角、記賬視角、協(xié)議視角、經(jīng)濟學(xué)視角和技術(shù)視角[14]。從數(shù)據(jù)視角看,區(qū)塊鏈是一種分布式數(shù)據(jù)庫,它具有去中心化、安全可信、集體維護、數(shù)據(jù)透明和匿名性等特點。這些特點是由區(qū)塊鏈的基礎(chǔ)架構(gòu)決定的,它包括數(shù)據(jù)層、網(wǎng)絡(luò)層、共識層、激勵層、合約層和應(yīng)用層[15]。數(shù)據(jù)層是區(qū)塊鏈通過使用非對稱加密、默克爾樹等密碼學(xué)技術(shù)創(chuàng)建的數(shù)據(jù)區(qū)塊,它能確保數(shù)據(jù)去中心化的分布式存儲,并保證數(shù)據(jù)的不可篡改性、可靠性和可追溯性。機器學(xué)習(xí)、教育數(shù)據(jù)挖掘等教育人工智能系統(tǒng)、技術(shù)需以教育大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),鑒于區(qū)塊鏈在數(shù)據(jù)存儲上的優(yōu)勢,我們可以充分借鑒區(qū)塊鏈技術(shù)保護教育數(shù)據(jù)安全、保證教師和學(xué)生的隱私與權(quán)益。概括起來,可以從以下幾方面著手:

    首先,區(qū)塊鏈的整個網(wǎng)絡(luò)沒有核心系統(tǒng)或硬件,它的各節(jié)點及各節(jié)點的計算機地位是對等的,教育數(shù)據(jù)可以分布在所有這些節(jié)點上。教育數(shù)據(jù)被區(qū)塊鏈所有節(jié)點共同控制,可以有效防止數(shù)據(jù)篡改。一個節(jié)點上教育數(shù)據(jù)的丟失可以通過調(diào)用另一些節(jié)點上的數(shù)據(jù)予以彌補,從而確保人工智能系統(tǒng)、技術(shù)的穩(wěn)定運行。其次,區(qū)塊鏈通過采用時間戳技術(shù)給教育數(shù)據(jù)增加時間維度。教育數(shù)據(jù)的每次存儲、修改等行動都會有一個時間戳記錄,區(qū)塊鏈技術(shù)將這些行動按照時間順序全部保存下來使得任何教育數(shù)據(jù)的存儲、修改都能被追溯。例如,在職稱評審中,評審委員會將報送材料或數(shù)據(jù)作為教師職稱晉升與否的根本依據(jù),在傳統(tǒng)評審模式中,材料或數(shù)據(jù)的真實性很難立即判定,而職稱評審又具有時間期限,由于材料或數(shù)據(jù)真實性難以在短時間內(nèi)確定而導(dǎo)致的職稱評審失誤屢見不鮮,如果采用區(qū)塊鏈技術(shù)存儲教師的所有科研、教學(xué)信息,那么區(qū)塊鏈所具有的不可篡改和時間戳的存在性證明特質(zhì)可以對報送材料和數(shù)據(jù)的真實性實現(xiàn)輕松舉證與追責[16],職稱評審的誤判率可以得到大幅度降低。再次,區(qū)塊鏈通過采用數(shù)字簽名、環(huán)簽名算法和零知識證明等密碼學(xué)技術(shù)匿名化數(shù)據(jù)信息以保護教育數(shù)據(jù)隱私。

    (三)劃定人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用邊界

    教師在“人工智能+教育”時代的新角色和新地位取決于人工智能在教育領(lǐng)域耕耘的廣度和深度。如果人工智能可以廣泛、深層次應(yīng)用于育人的諸方面而無須教師的參與,那么教師在教育中一直以來的主導(dǎo)地位便會消逝。但是,目前而言人工智能不可能全盤接手教師的育人工作,正如貝克(R.S.Baker)所言,“計算機擅長快速掃描和分析大量數(shù)據(jù),缺點是難于改變,而人類教師正好相反,人與機器是天然的合作者”[17]。人工智能會在教育領(lǐng)域的可為之處承擔大部分工作而削弱教師主導(dǎo)地位,但在人工智能不可為之教育地帶,由于教育人工智能系統(tǒng)、技術(shù)協(xié)助而“騰出手來”“有了余力”的教師可更好地以主導(dǎo)者的角色開展育人工作,未來教育會呈現(xiàn)出如下一幅圖景:機械工作交給人工智能,教師則注重方法經(jīng)驗的傳遞、情感的關(guān)注交流[18]。因此在“人工智能+教育”時代,教師的主導(dǎo)地位不是喪失而是轉(zhuǎn)移,教師主導(dǎo)地位轉(zhuǎn)移顯現(xiàn)于哪一教育空間有賴于對人工智能在教育領(lǐng)域應(yīng)用上可為與不可為之處的邊界劃分的認識。

    劃定人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用邊界大體上可以分成三個逐層推進的環(huán)節(jié):首先,明確教育的疆域有多大;其次,弄清與人類智能相比,人工智能的根本優(yōu)劣之處是什么;再次,根據(jù)人工智能的特點探究它可以應(yīng)用于哪些教育領(lǐng)域。茲列舉一例示之:我國正在大力推進素質(zhì)教育,而素質(zhì)教育內(nèi)涵的核心是培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新精神和實踐能力。事實上,創(chuàng)造力的培養(yǎng)與提高是當下我國乃至全世界教育工作者共同的重要使命,“為創(chuàng)造性而教”已經(jīng)成為學(xué)校教育的主要目標之一。斯騰伯格(R.J.Sternberg)和魯巴特(T.I.Lubart)將創(chuàng)造力界定為“在特定環(huán)境下,個體產(chǎn)生新異的和適合的思想和產(chǎn)品的能力”[19]。從這個意義上講,創(chuàng)造力必須同時具備新穎性和合理性兩個條件,而合理性是基于正確的價值觀對思想產(chǎn)出和產(chǎn)品輸出做出判定后的合理性,一個具備創(chuàng)造力的個體不僅采用新穎獨特的活動方式,而且能夠依據(jù)正確價值觀做出合理與否的判定。概言之,創(chuàng)造力是個體在正確價值觀引導(dǎo)下采取新穎獨特方式、手段產(chǎn)出思想和產(chǎn)品的能力。而很多學(xué)者明確指出人工智能是不具備價值觀的,正如韓少功所言:“人類最后的特點和優(yōu)勢,其實就是價值觀……就是這個價、值、觀劃分了簡單事務(wù)與復(fù)雜事務(wù)、機器行為與社會行為、低階智能與高階智能,讓最新版本的人類定義得以彰顯”[20]。既然如此,我們怎能期待一個不具備價值觀的冰冷機器可以塑造、提升學(xué)生的創(chuàng)造力呢?因此就創(chuàng)新精神培養(yǎng)而言,在人類智能尚且捉襟見肘的境況下,人工智能難有作為。

    在廣袤的教育空間中,一旦確認人工智能的可為與不可為之地,人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用邊界隨即劃定完成。邊界一段是人工智能可以大顯身手的地方,于此,作為人類智能代言人的教師大可充分授權(quán)人工智能開展育人工作;在邊界另一端,比如情感培養(yǎng)、價值觀樹立、性格培育和品德教化等,受制于當前人工智能發(fā)展瓶頸它還不能很好地應(yīng)對這些方面的挑戰(zhàn),這也就為教師充分發(fā)揮主導(dǎo)地位留下了余地??梢钥隙ǖ氖?,未來教育絕不是人類智能單打獨斗,也絕非人工智能獨領(lǐng)風騷而枉顧人類智能的獨特育人優(yōu)勢,而是教師和人工智能協(xié)同互助共同促進學(xué)生自由、和諧、充分的發(fā)展。兩者各有優(yōu)勢、又各有短板,他們在自己擅長的領(lǐng)域占據(jù)主導(dǎo)(主角),而又在自己不擅長的領(lǐng)域做好輔助(配角)。當然,這只是一種粗線條的人工智能教育應(yīng)用邊界劃分思路,還有很多宏觀觀念問題和微觀技術(shù)難題亟待研究解決。例如,教育的疆界到底有多大?與人類智能相比,人工智能的根本優(yōu)勢和劣勢分別是什么?如何建立一種客觀化的、可操作性強的標準來評判人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用與否?評判的具體路徑和步驟是什么?這都是未來研究需要突破的。

    四、結(jié)語

    教育的發(fā)展必然伴隨著教育技術(shù)的不斷更新,在這個意義上,教育的發(fā)展史亦可稱之教育技術(shù)的演進史。教育與技術(shù)的關(guān)系是一個極富理論意蘊和實踐價值的話題:在技術(shù)的不斷革新面前,既不能讓教育在技術(shù)的洪流中迷失自身,也不能讓技術(shù)在刻板者的阻撓下而無用武之地?!叭斯ぶ悄?教育”是新一輪新興技術(shù)對教育的賦能,兩者交叉、融合會有磨合期,期間受到諸多批判也屬正常,但不可否認“人工智能+教育”時代已經(jīng)來臨并會加速教學(xué)方式的升級、促進教育理念的變遷。

    人工智能在教育領(lǐng)域的滲透、介入勢必會對原有的教育生態(tài)平衡產(chǎn)生沖擊,從而在提高教育、教學(xué)效益的同時引發(fā)諸多問題。于此,僅對“人工智能+教育”做簡單的是否二元判定顯然是欠缺考量的懶漢做法。要借助寬廣的胸懷去承認而不是回避批判,要通過敏銳的洞察力去捕捉磨合過程中產(chǎn)生的問題,要堅定足夠的信心去解決這些困難,只有建立在承認批判且不斷完善導(dǎo)向下的“人工智能+教育”才能一步步走出困境的泥淖而進入正確的發(fā)展軌道。從這個意義上而言,對“人工智能+教育”的各種批判不是刻意營造其前行的迷霧,而是給它指明一條正確的發(fā)展方向。

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