【芥末翻】是芥末堆全新推出的一檔學術欄目，由芥末堆海外翻譯社群的小伙伴們助力完成。我們致力于將全球經典或是前沿的教育理念、教育技術、學習理論、實踐案例等文獻翻譯成中文，并希望能夠通過引進這類優(yōu)質教育研究成果，在全球教育科學的推動下，讓更好的教育來得更快！
本文選自培生集團研究報告《Intelligence Unleashed ：An argument for AI in Education》，作者 Rose Luckin，Wayne Holmes，譯者康琳，魏來，lilac，編輯阿槑。圖片：unsplash
編者注：本期是芥末翻連載培生AI+教育的研究報告第五周，有兩個目的：第一，給感興趣的非專業(yè)讀者解釋AIEd是什么，如目標、實現(xiàn)方式及作用機制。只有確保一定程度的了解，我們才能走出AI的科幻印象及由此產生的恐懼。第二個目的：闡述AIEd現(xiàn)在及未來能為學習帶來的影響，以提高學習者的學習效率。
將教育與技術融合
各行各業(yè)的工作將被穩(wěn)步增加的機器人或者基于大數(shù)據的智能算法所取代，這樣的預測并不少。然而，應用于學習上的人工智能技術一直以來都沒有得到持續(xù)且高度的重視。這種差異的存在并不令人意外，因為這一切是由經濟學家主導而不是教育家。這同樣也反映出定量研究與現(xiàn)實社會之間的鴻溝，定量研究主要關注的是工作機會的變化，而不是能力；關注的是有可能實現(xiàn)自動化的崗位，而不是那些有可能新創(chuàng)造出來的崗位。
在本報告中，我們已經提及過 AIEd 的方方面面，通過進一步完善在智能現(xiàn)實世界中的測試，可以對教育領域的創(chuàng)新提供適當?shù)慕鉀Q方案。簡單地講，這種必然趨勢是指：隨著人類生活和工作越來越依賴智能機器，教育體系也將需要達到目前尚未企及的水平。在我們頭腦中，這種必然趨勢甚至超過全球化所帶來的巨大影響，會將教育目前存在的問題大幅度緩解，例如學生間的成就差距。
概括下目前的觀點，我們認為現(xiàn)在應該做以下兩件事。首先，繪制出 AIEd 工具目錄，這些工具能夠用來支持下一階段的教育體系改革，幫助我們解決教育領域所面臨的巨大挑戰(zhàn)。其次，闡明使用AIEd 的方式，形成改革的時間表。
就像學習者需要及時、可操作性的反饋，我們也應該為學習者構建一個能夠適應未來經濟發(fā)展的教育體系。但在構建該體系之前，我們需要提醒自己，教育的目的遠不只為了找到一份工作。例如，應該通過教育探索你的熱情，體驗工作過程的心流和滿足感，成為一個有能力， 有意愿、有責任和道德感，并為你的家庭、社區(qū)、國家甚至世界帶來正向改變的人。
而找到一份好工作是與上述所提到的教育目的是一致的，這也是政府投資教育的核心原因之一。下方的表格表明 AIEd 工具與未來 15 年就業(yè)市場預測需求的匹配。
而將來所需要的投資和成本與目前在學習上的投資相比，不會發(fā)生顯著的增加。 堅持應用摩爾定律，以及明智的投資，我們有足夠的理由相信， AIEd 應用的成本將隨著時間降低，可以降至目前的消費水平所能擔負的價格。
利用 AIEd 評估教育變革
一旦我們將 AIEd 工具應用到上述所講的教育領域中，我們將有一個全新的、強大的方式去評估教育水平和成就。通過實施合理的公共數(shù)據標準和數(shù)據共享需求，AIEd 可以提供不同級別的關于教與學的分析，無論是關于哪門課，哪個班級，哪所學校，哪個地區(qū)或者國家。
有了這些信息，制度領導者、戰(zhàn)略家將需要拓展新技能去分析數(shù)據，找到成績下降 的潛在原因及最有效的解決方案。例如，AIEd 可以進行學校層面的分析，實時發(fā)現(xiàn)學校 正在遭遇的問題。然后可以召集一組專家去找到快速解決問題的辦法。
教育體系需要靈活利用以實現(xiàn)獲得豐富的實時系統(tǒng)分析。同樣，AIEd 系統(tǒng)可以為教育管理者和政策制定者提供提升新技能和能力的支持。
我們已經前面概述過，AIEd 將在下一階段的教育體系變革中扮演重要的角色。下面就到了本報告的最后一部分：為了使 AIEd 猛虎出籠，現(xiàn)在就要付諸實踐的事情。
關于 AIEd 猛虎出籠的一些建議
在沼澤求生中，Michael Fullan 和 Katelyn Donnelly 描述了三種強有力的因素，這三種因素必須結合在一起，借助技術的力量，來推動學習迅速向前邁進。
其中一種因素是教學方法，即關于如何教與學的研究；第二種因素是技術本身，關于這個話題，我們此前已經談論了很多；最后一種因素是體系變化，即如何傳遞變化以便給每個學習者帶來積極影響的理解。
在未來，AIEd 解決教育中的挑戰(zhàn)效果取決于我們如何處理下列問題，即(1)我們需要智能的技術，將好的教與學方式具象化(2)有吸引力的消費級產品(3)這種人機結合的產品將被廣泛使用。AIED 目前該如何來應對這三個角度的問題？而且，更重要的是，我們需要做什么來釋放 AIEd 的全部智能?
>>教學方法
迄今為止，AIEd 主要是研究用最少的精力更快實現(xiàn)教育的目標，舉個例子，學習高度結構化的科目如數(shù)學導論或物理導論，或者將 AI 技術應用到高度結構化的大數(shù)據中，例如大學行政系統(tǒng)。
這些研究結果只是最基本的，還遠遠不夠。如果我們想要徹底改變所有學習者的學習廣度和學習質量，如果我們想要應對 21 世紀中尚未解決的學習理論挑戰(zhàn)，投資者和研究者們還有很長的一條路要走。
簡而言之，AIEd 必須從教學方法開始改革，并且要更有決心。
>>建議
不要被技術綁架，從學習本身出發(fā)。
將現(xiàn)有的 AIEd 研究資金集中投入在那些有可能會對學習產生真正重大改變的領域。Move
改變AIEd研究領域的現(xiàn)狀，放棄那些分散的、邊緣化的、各自為政的方式。
基于對學習科學與教育實踐的洞見，設置一系列雄心勃勃的挑戰(zhàn)賽。
>>技術
目前，AIEd 尚處于家庭作坊式的發(fā)展階段——研發(fā)經費較少且規(guī)模不大，大多數(shù)研 究人員只有有限的經費，也沒有找到商業(yè)合作伙伴。這導致的結果就是大多數(shù)應用的開 發(fā)都停滯在原型階段以內，原來已經學習的大部分都已經失傳了。解決辦法是不要把錢廣泛投向 AIEd，分別去應對每一個項目，每一個可能的學習場景。
相反，成功往往來自于在某一特定領域的專注：例如，某個科目領域或者某種具體的學習者需求。要實現(xiàn)這一目標，組織、激勵以及資金需要到位，為 AIEd 創(chuàng)造出一個創(chuàng)新、合作的生態(tài)系統(tǒng)。
>>建議
在 AIEd 中開發(fā)可以構建反復創(chuàng)新的基礎平臺，而減少重復再造的情況。(例如，美國國際職業(yè)標準協(xié)會認證、分享數(shù)據標準、分享學習者模型等)
激發(fā)對于 AIEd 技術智能化的市場需求。例如，可以實際應用的 AIEd 解決方案，政府和慈善組織可以為其專門開辟一條銷路。這將促成 AIEd 研究者與商家的合作。
成立一個類似DARPA（國防高級研究計劃局）的組織，從而加速 AIEd 工具從實驗室走向現(xiàn)實生活中。
>>改變教育體系
AIEd 將在一個數(shù)字技術和傳統(tǒng)的課堂活動互補的混合式學習空間里運行。認識到這一點意味著，解決實際課堂、大學或者工作場所學習環(huán)境中所存在的混亂，教師和學習者成為 AIEd 的共同設計者。如果用圖標解釋是像這樣的：
然而，我們花了太少的精力在設計、描述 AIEd 如何可以具體去適應學習者和教育工作者的現(xiàn)場體驗。我們同樣忽略了如何去提供正確的專業(yè)培訓讓教育者明白這些重新設計的學習模型。
我們也需要更好的證據去證明 AIEd 可以在實際課堂上和大學里應用，畢竟，如果我 們不能提出 AIEd 方案是否可行的檢驗方式，我們則無法要求 AIEd 去解決教育的重大問 題，也難以要求教育體系領導認真對待 AIEd。
>>建議
教師，學生和家長共同參與，以保證未來的 AIEd 系統(tǒng)滿足他們的需求(參與式設計過程可以成就更好的 AIEd 產品，使教師對學習過程了解更多，使學習者更加成功)。
接下來，反復迭代產品，并智能地評估現(xiàn)實情境中的 AIEd 應用。
開發(fā)數(shù)據標準：在數(shù)據使用過程中，將數(shù)據共享及倫理標準放在首要位置。
我們不會低估其實現(xiàn)難度，包括所需要的新思維、不可避免地走彎路，需要付出的努力。然而，如果要合理地釋放AIEd 的智能，我們必須做出改變——通過全新的協(xié)作方式，合理的資金支持，密切地關注教學法。如果不這么做，潛在的成本將是巨大的。
>>前文請戳：
【芥末翻】人工智能教育系統(tǒng)能為學習提供哪些支持？
>>聲明
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來源： 芥末堆