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人工智能与教学变革

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张渝江

教学有法，教无定法，贵在得法。

受工业时代的思维方式的影响，很多教育研究者和教师总是希望通过学习科学原理找到一个通用的教学模型，并加以推广，借以大规模提高学生成绩。

同样，过去十余年间，信息化带来的新教育技术也被放到班级授课制体系下，为大量学习者提供相同的服务。这种应用方式在解决教育中群体化的问题方面卓有成效，比如教学媒体单一、师资力量薄弱、教育资源缺乏、教学模式陈旧等。然而，多年以来一系列的硬件、软件和在线服务进入教室，提供了丰富的教学内容呈现方式（多媒体班班通）、优秀师资（双师课堂）、优质资源（在线课程）和先进教学模式（翻转课堂）后，学校仍然有不爱学习的孩子、成绩不好的学生。

究其主要原因在于：真实教学是一个极其复杂的过程，会受到各种个体因素的干扰，比如某个学生的社会背景、家庭条件、性格情绪、多元智能、学习偏好等；而通用的教学模式和大众化的技术服务不能满足学习者个性特征。除非为每个学习者个体提供专门的教师和定制的课程资源，并给予独特的教学和指导。但是，在以往的社会体系和资源环境下，很难实现真正的因材施教以满足学习者个性化的需求。

受益于智能手机和平板电脑等智能终端的普及，以及互联网学习资源日益丰富和多样化，越来越多的教师和学生开始接入互联网进行教和学。随着学习大数据的累积和相关技术应用的发展，结合机器学习与自然语言处理的新兴人工智能技术开始逐步进入教育行业，真正的个性化学习正在成为现实。

人工智能环境下的未来学习场景

2015年，美国教育技术研究者描绘了人工智能支持下的学习场景。

2021年，一位14岁女孩儿安娜梦想成为一名航天工程师。清晨醒来，她便通过她的私人学习向导开始了一天的学习。这位“私人向导”其实是一台融合了高级人工智能与认知分析功能的学习终端。具有口语对话和智能眼镜等功能，通过内嵌的人工智能来实现手势控制、面部表情编码、动作跟踪以及语音识别等。不过，这位“私人向导”的主要职责是关注安娜的学习行为和心理。其还要通过互联网与具备专业宇宙知识的智能化虚拟助手协同配合，才能帮助像安娜这样有潜力的学习者，为他们提供今后工作中所需要的工作技能。

“私人向导”与“虚拟助手”分享了安娜的学习情况展示板，并为其制定个人的学习计划，包括数字化的学习内容、虚拟现实游戏、实践机会以及与专业的航空工程师互动的机会。这些都放在她的个人学习网页上。安娜的父母可以通过安娜的“私人向导”监督其学习计划的实施并在学习过程中提供有利于安娜学习的支持和帮助。

安娜把“私人向导”带到学校的虚拟学习中心，在那里她与另外一些学生一起测试在云环境下时长2小时的航天飞行器的模拟飞行；并在研究中设计出飞行器的真实尺寸。通过这样的方式，全球的学习者都可以参与进来，互相竞争，或在某些环节互相帮助。学习者在研究中的进展速度、准确性和团队协作能力等方面，将会被评估，并量化为相应的分数。完成设计后，学校的3D打印机会帮安娜把飞行器的模型打印出来。

在学校学习中心的科学教师通过安娜的“私人向导”追踪其学习情况、得分情况以及学习模式，并及时提供反馈信息和指导。智能眼镜会对安娜的眼部动作进行跟踪记录，“私人导师”进行测量并与其他学习者水平进行比较，反馈给教师，以便于教师可随时根据安娜的学习需求改变学习内容并给予指导。

利用学习中心的自适应学习支持系统与“虚拟助手”制定的学习计划进行协调，安娜的老师将在“私人向导”上重新配置安娜的学习情况展示板并展示安娜的进步情况。

安娜随时都可以自己改变学习目标，她的“私人向导”展示板会动态解释先前已完成的工作，并与她的新目标进行匹配。安娜还可以通过许多社交媒体与她的朋友和家人分享她在学习上取得的进步。“私人向导”会把她的学习情况图示化并贯穿在她從小学、中学乃至工作后的整个学习过程。

人工智能进入教育的现实场景

随着技术的飞速发展，这样的未来场景正越来越靠近我们。

依托人工智能技术，学校无需聘请大量教师即可实现一对一辅导，以更好地跟踪、适应和支持个体学习者；还可以为学生定制学习方案和规划职业发展路径，并引导学生走向成功。

澳大利亚在线适应性教育平台SmartSparrow依靠在互动中得到的数据反馈引导老师把课程设计得更好，下一阶段学习则根据学生学习行为来进行动态匹配。美国的DreamBoxLearning智能学习系统甚至能自动匹配小学生用户的学习进度，并以最适当方式去提示和鼓励学生向正确的方向努力。

同样来自美国的Desire2Learn最近推出了新工具，根据学生之前的学习情况预测其在某门课上可能获得的分数，进而给出选修课建议来帮助学生做出选课决定。

比尔·盖茨预言，人工智能聊天机器人或个人虚拟导师，能在学生面临挑战时提供