AI可以优化教学，但此时人类教育者的作用比以往任何时候都更重要

【编者按】 人工智能 提供了前所未有的机会，我们能够根据学习者的个人需求量身定制学习计划。但是，这些机会同时也带来了前所未有的风险。人工智能对教育的影响也将取决于我们如何理解学生和教师与机器的关系。

本文首发于Forbes，原文作者Junaid Mubeen，Whizz Education教育顾问，编译作者允菡；由亿欧编辑，供行业内人士参考。

人工智能从来没有远离舆论的中心。早在1953年，人工智能的创始人Marvin Minsky宣称：“我们要让机器变得聪明。我们要让他们有意识”。与他同时期的Douglas Engelbart回答说：“你要帮助机器实现那样的功能？那你打算为人类做些什么？”

六十年来，Engelbart的问题一直困扰着教育技术的先锋者。 人工智能提供了前所未有的机会，我们能够根据学习者的个人需求量身定制学习计划。 但是，这些机会同时也带来了前所未有的风险。虽然与AI有关的“世界末日论”可能超出了教育领域的范畴， 但如果我们盲目遵从这些技术，将会使本身存有缺陷的教学法停滞不前。人工智能对教育的影响也将取决于我们如何理解学生和教师与机器的关系。

个性化学习 被普遍认为是将教育从千篇一律的传统教学模式中解脱出来的最优解。 现如今，传统的教学模式无法满足学生和老师需求的变化。知识技能在学习者之间的传播，不断扩大的班级规模以及工作量，导致教师几乎不可能保证对每个学生投入足够的关注度。

虚拟导师 是个性化学习的有力推手。历史上第一次，我们能够利用工具让所有学习者享受到一对一辅导。虚拟导师是一位全自动化的老师，它利用AI技术模拟人类导师的行为：它首先诊断每个学习者在不同课程领域的知识空缺，以此为基础推送个性化的学习计划，并且能够基于学习者的反馈，不断调整内容的难度和形式。

虚拟导师的应用带来了显著的学习成果，以Whizz Education开发的虚拟导师Maths--Whiz为例，入学第一年，学生每周使用一小时，其数学知识的学习进度往前推进了18个月。

如果你是一位老师，这可能会让你担心，但是请放心， 人类教育者的作用比以往任何时候都更重要 。因为虚拟导师在两个关键点上有其局限性 。首先，虚拟老师是由 数据 驱动的测量标准控制的，而搜集到的数据只是学生思维的一小部分。 虚拟导师可能在传授核心知识方面有着惊人的准确度，但是并不涉及更深层次的认知问题，例如解决问题的思维或逻辑推理；而随着AI技术取代了部分蓝领工作，这些能力正是现在更加受欢迎的。更重要的是，虚拟教师不能为学习者带来更为丰富的学习体验，诸如社会性或情感性连接。任何机器学习算法都无法完全复制教学中人的特性，而这是个性化学习中“个性化”的关键要素。

盲目遵从技术将会产生局促的，没有人情味的学习体验，就像此前千篇一律的教学中所产生的问题。 那么关键问题来了，我们如何让教师更好的利用虚拟导师来加深他们与学生的互动呢？

人工智能是个既定观点词语（loaded term，系指使用带有情感、评价意义的字词描述客观事实），意味着它能够取代人类的劳动。Engelbart本人更喜欢“增强智能”（augmented intelligence）的定义：利用技术大幅提升人类的能力。在教育方面，增强智能的观点是，虽然技术可以帮助我们加速获取更好的学习成果，但优质的教学法永远是核心驱动力。

目前在学校内，单调、重复的日常任务占据了老师绝大部分时间，使得他们无法投入更多精力与学生面对面交流。而虚拟教师以及它所提供的实时学习分析功能，能够帮助老师统计学生数据，客观地为老师提供适当难度的教授内容，并进行结构化的课程任务分级整理，通过这种方式替代以往占用了教师大部分时间和精力的冗杂任务。从而使教师在以数据分析为支撑的状态下，专注于为学生设计更丰富的课堂形式，提供给学生更好的学习体验。虚拟辅导的真正功能在于丰富教师的角色，让他们有更多的精力为每个学习者投入更多深入交流的时间，以此来增强学习者个性化的学习体验。

我们能够搜集的数据量是有限的。 目前教育领域已经形成高风险的评价标准，学生，老师以及整个教育体系的评价方式越来越单一，仅仅依赖于简单的学业成绩。人工智能有可能打乱现有的评估方式：教育者不再依赖于某一次考试，而是追踪学生的学习进度，将其作为积极的反馈工具而不是问责机制，降低使用测评数据的风险。但这些工具也有可能被用于开发高风险的考试计划。对那些从教与学的商业化中获益的群体来说， 大数据 同样意味着巨大的商机。 需要警惕的是，数据仅仅能够衡量学生的部分学习成果，AI不能替代人类老师的评价。

虚拟导师的成本以及可规模化能力意味着它在未来教育领域占据着不可忽视的地位。但技术的设计和应用方式需要教育者慎重选择。 人工智能显然能够打破传统的教育模式，同时也可以加速实现个性化学习的崇高教育目标。但我们需要避免对人工智能技术的过度狂热，批判性地思考这些技术能为学生和老师带来什么。