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踏實行穩,中國迎接智能時代教育挑戰
  • 作者:中國教育科學研究院副研究員 王曉寧
  • 點擊數:1883     發布時間:2020-08-17 14:14:00
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在全球快速進入智能化時代的過程中,我國的“教育信息化智能化”在推進程度上確實稱得上先行一步,而“人工智能+教育”作為智能時代教育的升級版,也正引發教育界內外高度關注。
關鍵詞:

隨著信息通訊和大數據技術的快速發展,全球社會迅速進入智能化時代。我們適應這一時代的能力,首先來自教育。那么,中國如何在全球智能時代的大背景下,廣泛借鑒、取長補短,實現中國教育在智能時代的接續發展和特色提升?為此,我們刊發這一組文章,旨在希望從全球視角、中國立場,為讀者提供幾個管窺智能時代教育變革發展的視角,以有益于我們面對相關問題的思考和探索。

在全球快速進入智能化時代的過程中,我國的“教育信息化智能化”在推進程度上確實稱得上先行一步,而“人工智能+教育”作為智能時代教育的升級版,也正引發教育界內外高度關注。

從2020年國家自然科學基金“教育信息科學與技術”這一學科領域的申報態勢來看,國內立足智能教育的競爭已趨白熱化:將人工智能技術向教育垂直領域進行滲透的意識非常熱切,理論與實踐探索正在全面鋪開。當然,就目前智能技術與教育結合的有效性、適切性、合理性甚至合法性而言,尚需細化。而從當前特征、現存問題與解決之道三個方面看,國內教育界的確已經迎來智能時代教育的挑戰。

現狀:基礎先進,探索熱切,潛力尚待激活

  從世界范圍看,不少發達國家和國際組織在部署信息化/數字化/智能化戰略,以維系傳統大國地位、保持戰略主動性和戰略自主權時,紛紛將美國和中國作為對標國家。

  可以說,中國在人工智能技術領域包括教育智能化領域的繁榮發展,已經在全球范圍內引發高度關注,受重視程度甚至超過預期。時下的海外暢銷書《第四次教育革命——人工智能如何改變教育》中,對于中國人工智能領域繁榮勢頭的追捧式解讀極具代表性,該書稱:“美國在人工智能領域的領先地位會慢慢減弱——而中國渴望填補這一空白,努力在2030年之前將自己打造成全球首要的人工智能創新中心。”值得關注的是,該書所涉及的諸多議題雖有一定新意,但對于中國教育領域人士而言并不陌生,甚至已經進行了超過其理論寬度的現行實踐。可見,借助技術基礎的繁榮發展,中國的“人工智能+教育”有著堪稱熱切的先行探索。

  同時,2020年新冠肺炎疫情期間,中國智能教育模式經受了大考,給全球同行留下深刻印象。“停課不停學”的大規模在線教育實驗展現了中國教育信息化與智能化的底層潛力,啟發了中國乃至全球教育界對智能時代教育發展抱持樂觀期待。

  中國在新冠肺炎疫情期間進行的大規模在線教育,讓教育者、受教育者、科技研發者等人群,都有機會親臨教育一線、摸清需求、萌發創意并涌現人才,形成教育推動大眾科技創新、科技反哺教育變革的良性循環。教育創新與科技創新既是抗疫的有力工具,也在成為反彈的新經濟增長點。在后疫情時代,社會將進入智能化和數字化快車道,線上力量正在兌換為線下力量,為構建基于智能技術的新型教育教學模式、教育服務供給方式,推動教育治理體系和治理能力的現代化,提供深度變革的內生力量。

挑戰三大問題,打牢智能時代教育根基

  技術受限,效果模糊。中肯地說,在目前的全球人工智能產業當中,金融、營銷、安防、客服領域在IT基礎設施、數據質量、新技術接受周期等人工智能發展基礎條件方面表現較優,其商業化滲透率和對傳統產業的提升程度較高。然而由于數據儲備、數據感知、數據標準化受限,跨介質互聯困難、情感計算與認知計算難以突破等約束條件,教育的智能化發展確實還慢一拍。迄今為止,多數智能化教學解決方案的落地效果仍然表現一般。而在校外教育方面,在線教學的用戶體驗粗糙且教學效果模糊,用戶對新技術的接受周期較長,更加智能化的產品還需要一定長度的探索期。而與此同時,校內師生的信息素養不高,且信息化設備使用頻率較低,也導致智能教育核心教學數據缺失,最終加大了教育數據挖掘分析的難度。

重復建設,粗放演進。現在,各方面對于智能化教育在所謂的“精準化監測與個性化評價”這一功能上的探索過于集中,用力過于聚焦,卻很少針對過度監控、過度反饋、過度迎合的謹慎反思。而所謂粗放,是指當前教育領域的這只“人工智能大筐”,實際上裝進了與人工智能沾邊或不沾的各類技術,裝進了各路概念、噱頭甚至利益訴求,實質的進步、真實的助力在一定程度上被淹沒在粗放的統計口徑與表面的繁榮里。在政策的大力支持與市場對智能教育手段的強烈需求背景之下,“人工智能+教育”的模式仍然亟待清晰化與規范化。

  審慎不足,導向模糊。從國際經驗看,不少國家對于教育與技術的結合都有相對審慎一面,尤其強調教育智能化要首先體現其價值性,然后再體現其工具性——要為承載國家的共同價值與文化基礎優先作出努力。這成為各國尤其是發達國家發展智能化教育的普遍起點。而這強有力地形塑了智能技術的應用方向和智能教育的發展根基。對照來看,我們在這一層面的理性反思尚顯不足。那么就可能出現導向模糊——教育領域難以對人工智能應用技術提出準確需求,而技術人員難以深度理解教育,供應方難以設計提供符合需求的應用形態——這也是當前人工智能技術參與教育過程并大力發展智能教育時最受掣肘的問題。

以理性態度尊重規律,支撐智能時代教育變革

  宏觀策略不可“一刀切”,中國教育的巨大體量與智能技術的迅速更迭需要從容應對。

  對比世界主要發達國家,中國教育體量巨大、東中西部社會經濟發展程度很不平衡,同時中國的信息化智能化技術發展又處在世界前沿,存在諸多復雜變量和不確定因素,并不是一味地加大作為、嚴密規劃與管控就有望起到理想效果的。因此,有必要在“有為和無為”之間進行辯證思考,明察進退,有所取舍,以粗線條引導,而非以事無巨細的規制來推動宏觀治理,要引導商用、民用、市場等角色發揮作用并自我調節。進一步看,我國教育端和受教育端所具備的信息化素養與技能,絕大部分是在宏觀的互聯網經濟大背景下形成的,“看不見的手”所發揮作用不可小覷,對此,要充分尊重。此外,從世界銀行的視角來看,對教育技術的投入首先要將可持續性放在首位——軟硬件投入巨大、優質數字資源生成困難、生命周期短促、跟進投資不可預估等問題,都啟示我們:在宏觀層面,要有適當的策略性留白。

  中觀布局不能“急于求成”,必須尊重智能時代教育的獨特發展節奏。

  如前所述,國際經驗與中國發展實踐都顯示,相比于智能化技術在金融、營銷、醫療、安防等諸多領域的率先落地與滲透,教育智能化領域由于數據儲備、數據感知、數據標準化受限,跨介質互聯困難,情感計算與認知計算難以突破等約束條件,自然呈現的發展規律確實是慢一拍。因此,在智能教育發展節奏上不能急于求成。

  與此同時,教育領域是“人”的密集程度最大的領域,教育涉及的人群是超大規模的、甚至是全民的,其復雜性與牽涉面超乎尋常,智能時代的教育在理念更新、模式變革、體系重構,尤其是利益重組上不能激進。

  此外,要區分群體教育和個體教育的不同規律。同輩壓力和集中的時空氛圍,可以讓群體情境下的智能化教育更好地結合線上的優勢資源與線下的立體化傳授;而個人情境下的智能化教育則需要更多地探索如何維系注意力的特殊節律,尊重碎片化、娛樂化、熱點化、輕量化等需求,不能過多地強調和依賴個人自律和所謂的素質素養等。

不“過度迎合”,辯證看待個性化培養潮流

  首先,智能化的教育技術對師生微觀狀態的精準診斷、即時反饋、全程記錄等固然有其便捷性,但也有可能帶給師生個體過度關注與過度追蹤的壓力,在某種程度上會將“人人皆學、處處可能學、時時可學”異化為無所不在的鉗制和逼迫。其次,智能化技術輔助進行的個性化診斷與個性化培養固然有其價值,但若不善加使用,也會在某種程度上過度強化初始的、不成熟的、未定型的個體偏好,強化路徑依賴,反而很可能抹殺師生在其他維度、廣度和深度上的潛力,影響個體自身在競爭合作中的準確定位,進而過早設置情感隔閡與專業鴻溝,障礙對具備廣闊視野和全局觀念的“通才型”人才的培養。最后,“建立終身電子學習檔案和數字畫像——對學習者的學習成果進行統一認證和核算”等發展思路的提出,也需要辯證看待——人為設計的評價體系,從識別、賦值、感知、記錄,多數時候仍是粗線條、顯性化、線性化的,丟失了很多細化的教育維度甚至是關鍵性信息。將不先進的教育評價思路用先進的技術如區塊鏈等手段來承載,很可能會進一步形成環環相扣的時空限制,進一步收窄可能性與多樣性,更遑論數據隱私和技術霸權等問題的潛在負面影響。有冗余、有散漫、有策略性留白,才能給教育留出緩沖和創新的空間,這也是智能時代教育必須體認的教育史所傳承給這個時代教育者的精神啟示和寶貴財富。

  來源:《光明日報》

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