孫眾

人類文明的進(jìn)步，與技術(shù)的推進(jìn)力量是密不可分的。技術(shù)的作用之一，是使人類的能力得到前所未有的提高和拓展。以前很多憑人力無法完成的任務(wù)，到了技術(shù)高度發(fā)達(dá)的今天，變得輕松而高效，比如遠(yuǎn)程對(duì)話、日行千里等。

技術(shù)融合教育需慎重思考

自從2016年 AlphaGo戰(zhàn)勝人類圍棋大師李世石以來，全球掀起了第三次人工智能的熱潮，各行各業(yè)都在探索“人工智能+”的新布局。教育領(lǐng)域亦然。通過不同的方式將人工智能技術(shù)引入教育場(chǎng)景并不難，引入到教學(xué)流程中的案例也不鮮見，如通過人臉識(shí)別實(shí)現(xiàn)自動(dòng)計(jì)費(fèi)的中學(xué)食堂，通過分析錯(cuò)題本大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)個(gè)性化學(xué)習(xí)改進(jìn)的高中數(shù)學(xué)課堂等。然而，若人工智能技術(shù)僅用于輔助管理或增強(qiáng)現(xiàn)有教學(xué)效果，那么它也難逃“喬布斯之問”的結(jié)局。教育需要回答三方面的問題，以決定是否在學(xué)校情境里引入某項(xiàng)技術(shù)，以及技術(shù)融合教育的深度。

Q 是對(duì)原有教學(xué)流程的優(yōu)化，還是形成新的教學(xué)形態(tài)？

A 比如學(xué)校讓學(xué)生通過博客平臺(tái)來提交作業(yè)，教師人工批改，這屬于優(yōu)化原有的教學(xué)流程。若是采用接入以自然語(yǔ)言理解為底層技術(shù)的人工智能平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)中文和英文作文的自動(dòng)批改，學(xué)生與機(jī)器對(duì)話，自行提交作文并反復(fù)修改，最后再由教師根據(jù)典型問題或個(gè)性問題，提供有針對(duì)性的寫作反饋，就是形成了人機(jī)協(xié)同的新型教學(xué)形態(tài)。

Q 是對(duì)原有教師職能的增強(qiáng)完善，還是孕育出新的教師職能？

A 比如幫助學(xué)科教師增強(qiáng)Technological Pedagogical Content Knowledge（整合技術(shù)的學(xué)科教學(xué)知識(shí)）的能力，全面提升教師信息技術(shù)的應(yīng)用水平，這屬于對(duì)原有教師職能的增強(qiáng)完善。若是在此基礎(chǔ)上，培養(yǎng)或引進(jìn)可以服務(wù)整個(gè)學(xué)校的跨學(xué)科教學(xué)數(shù)據(jù)分析師，則會(huì)誕生新的教師崗位，孕育出新的教師職能。

Q?是對(duì)現(xiàn)有人才培養(yǎng)機(jī)制的強(qiáng)化升級(jí)，還是打造新的成長(zhǎng)渠道？

A 比如學(xué)校采用綜合素質(zhì)分析平臺(tái)，記錄全體學(xué)生多項(xiàng)表現(xiàn)的過程性數(shù)據(jù)，通過綜合統(tǒng)計(jì)給出分析報(bào)告，這是對(duì)現(xiàn)有人才培養(yǎng)機(jī)制的數(shù)字化升級(jí)。若是不以升學(xué)分?jǐn)?shù)作為人才培養(yǎng)機(jī)制的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，基于個(gè)性化教學(xué)平臺(tái)開展學(xué)科統(tǒng)整、探究式學(xué)習(xí)等，發(fā)揮學(xué)生的創(chuàng)新能力、團(tuán)隊(duì)合作能力、問題解決能力等，則是用技術(shù)開拓學(xué)生全面發(fā)展、個(gè)性發(fā)展的成長(zhǎng)渠道。

以上問題的答案，實(shí)質(zhì)上是在定位技術(shù)與教育的關(guān)系，歸根結(jié)底是在思考技術(shù)與人的關(guān)系。因此探索人工智能在教師管理優(yōu)化、教師教育改革、教育教學(xué)創(chuàng)新等方面的路徑，已成為各界期待的教師隊(duì)伍建設(shè)的上升點(diǎn)和“人工智能+教育”的突破口。

人工智能助力教師隊(duì)伍建設(shè)的可行路徑

必須指出的是，當(dāng)前的人工智能還是新興技術(shù)，是發(fā)展中的、不夠成熟的技術(shù)。雖因深度學(xué)習(xí)等算法取得了重大突破，人工智能具備了看似神奇的自動(dòng)駕駛、行走跳躍、語(yǔ)音交互等“有用”的智能表現(xiàn)，然而遠(yuǎn)未達(dá)到比肩甚至超越人類智能的程度。人工智能具有明顯的高智商低情商、專業(yè)知識(shí)強(qiáng)生活常識(shí)弱、能跑大數(shù)據(jù)但只能處理明確具體的小任務(wù)等問題。因此用人工智能助力教師隊(duì)伍建設(shè)時(shí)，需要清醒地認(rèn)識(shí)到，人工智能或者其他更為先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)，并不能解決教師隊(duì)伍建設(shè)的所有問題，只有不斷思考技術(shù)與教育的關(guān)系，從關(guān)鍵處入手，發(fā)揮人工智能技術(shù)的長(zhǎng)處，才有可能為教師隊(duì)伍建設(shè)帶來新的業(yè)務(wù)形態(tài)，幫助教師具備新的職業(yè)技能，以及為教師成長(zhǎng)開拓新的發(fā)展路徑。下面結(jié)合人工智能的多項(xiàng)核心技術(shù)，舉例說明人工智能助力教師隊(duì)伍建設(shè)的可行路徑，期盼能引發(fā)更多討論。

創(chuàng)新教育教學(xué)：基于知識(shí)圖譜和自然語(yǔ)言理解技術(shù)的教學(xué)流程再造

進(jìn)入21世紀(jì)后，教育基本實(shí)現(xiàn)了信息化，但是還未達(dá)到智能化的程度。而知識(shí)圖譜，正是機(jī)器具有認(rèn)知智能的前提。知識(shí)圖譜本質(zhì)上是大規(guī)模語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)，正是人工智能時(shí)代知識(shí)表示的重要方式。知識(shí)圖譜包括實(shí)體、概念、語(yǔ)義關(guān)系等，比如“姚明”是實(shí)體，“226cm”是概念，“姚明的身高是226cm”是兩者之間的語(yǔ)義關(guān)系。今天我們向搜索引擎提問“姚明的身高”時(shí)，返回的結(jié)果已與幾年前不同，用戶最先看到的答案，不再是包含有“姚明的身高”字樣的一系列網(wǎng)頁(yè)，而是直接給出226cm這個(gè)答案。這就是因?yàn)橹R(shí)圖譜技術(shù)幫助搜索引擎實(shí)現(xiàn)了知識(shí)之間的語(yǔ)義表達(dá)。如果我們用麥克風(fēng)進(jìn)行語(yǔ)音提問時(shí)，就是使用了語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)，讓機(jī)器進(jìn)行自然語(yǔ)言理解。

學(xué)科知識(shí)圖譜幫助機(jī)器具有了認(rèn)知智能，這樣機(jī)器不僅能找到相似、相關(guān)的學(xué)科知識(shí)點(diǎn)，還能發(fā)現(xiàn)前導(dǎo)后續(xù)知識(shí)之間的語(yǔ)義關(guān)系，從而具有分析推理的能力。知識(shí)圖譜從關(guān)系的角度，揭示出教學(xué)知識(shí)背后的本質(zhì)屬性，還可以從知識(shí)點(diǎn)及其關(guān)系的層面，幫助學(xué)生分析自己的學(xué)科知識(shí)掌握水平。因此當(dāng)教學(xué)流程里引入了學(xué)科知識(shí)圖譜技術(shù)時(shí)，學(xué)習(xí)平臺(tái)就具備了智能化的知識(shí)搜索、資源推薦、自動(dòng)問答等功能。機(jī)器能讓教師從統(tǒng)一步調(diào)的集體化教學(xué)工作中解放出來，有更多時(shí)間和精力幫助學(xué)生圍繞特定中心知識(shí)點(diǎn)，根據(jù)個(gè)人能力和興趣，進(jìn)行自主探究，教師在關(guān)鍵處、易混淆處、困惑處加以啟發(fā)和點(diǎn)撥。

教師教育改革：機(jī)器視覺輔助教學(xué)診斷與改進(jìn)

機(jī)器視覺是人工智能的核心技術(shù)，主要是通過對(duì)所采集的圖片或視頻進(jìn)行處理，以獲得相應(yīng)場(chǎng)景的信息，如物體識(shí)別、運(yùn)動(dòng)跟蹤、場(chǎng)景重建等。目前機(jī)器視覺廣泛應(yīng)用于醫(yī)療、工業(yè)制造、無人駕駛等領(lǐng)域。以斯坦福建立的ImageNet圖片集為例，它幫助訓(xùn)練計(jì)算機(jī)，在1500萬張照片里認(rèn)識(shí)22000種物品，除了能識(shí)別出圖片中有哪些具體的物品，如“貓咪”，還可以分辨出圖片里有什么內(nèi)容，如“一個(gè)男孩坐在一張放有蛋糕的桌子前”。機(jī)器視覺應(yīng)用于教育領(lǐng)域時(shí)，可以將人臉識(shí)別用于課堂考勤、考試身份認(rèn)證等、將表情識(shí)別用于判斷學(xué)生專注度和參與度等，更重要的是還可以對(duì)課堂教學(xué)表現(xiàn)進(jìn)行診斷。

目前人工智能領(lǐng)域的表情識(shí)別、骨架監(jiān)測(cè)與語(yǔ)音自動(dòng)生成文本技術(shù)等，比前幾年都有了較大突破，將其綜合運(yùn)用于特定的課堂教學(xué)分析算法中，一方面可以判斷教學(xué)視頻中師生的行為表現(xiàn)，如講解、練習(xí)、小組活動(dòng)等，還可以分析師生言語(yǔ)交互情況，以及學(xué)習(xí)投入程度等，形成多模態(tài)、適應(yīng)性強(qiáng)、精確度高、可規(guī)?；幚淼娜斯ぶ悄芊治鼋Y(jié)果。因此，面向真實(shí)課堂的教學(xué)觀察與分析，將會(huì)成為人工智能協(xié)助教學(xué)診斷與改進(jìn)，從而促進(jìn)教師教育改革，助力教師隊(duì)伍建設(shè)的可行路徑之一。

（作者系首都師范大學(xué)信息工程學(xué)院副教授）

責(zé)任編輯：楊靜