原创《迈向教师和人工智能协作的未来教育时代》
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本刊记者 王晓波
采访嘉宾北京师范大学未来教育高精尖创新中心执行主任 余胜泉教授
记 者：当前,人工智能的应用方兴未艾,智能医疗、智能驾驶、语言及自然语言处理,服务机器人、计算机视觉、智能教育、智能金融、电商物流等人工智能应用进入大众关注和讨论的视野.现在人工智能在教育中的应用处在怎样的发展阶段？
余胜泉：人工智能自1956年达特茅斯会议被首次提出至今已经过去了60多年,在这60多年中,人工智能的发展经历了多次起伏,呈螺旋式上升发展态势.比如,1996年,IBM公司的深蓝超级计算机战胜了国际象棋大师卡斯帕罗夫.现在深蓝进化成为IBM人工智能认知系统Watson,进入了各行各业.比如在医疗行业,Watson系统可以在17秒时间内阅读3469本医学著作、24.8万篇论文、69种治疗方案、61540次实验数据以及10.6万份临床报告,并最终提出三个最优选的治疗方案.这已经不是纯粹的研究了,Watson系统已经实际进入到很多的三甲医院.
再比如,谷歌公司前不久发布了一个相机叫Clips,这不是一个简单的相机,而是主动拍照的相机.它可以自动记录小孩子有意义的表情动作和记录视频短片.这个看起来是很简单,但是实际上是非常不容易的,计算机要能够自动识别小孩子的表情和动作,实现自动记录,这是一个非常不容易的人工智能计算机视觉的突破性的成就.
Cambridge Consultants公司开发了一套AI系统,你只要画出一些草图,基于你的草图可以生成类似毕加索风格或者印象派大师风格的绘画.
再比如,现在的微软小冰,你给它上传一幅图片,它可以给你做出一个非常有意思的诗,而且这首诗还像模像样.现在计算机写财经新闻、写体育报道,已经超越了人类,现在计算机每天创作出的新闻可能有十几万篇.
然而,人工智能现在还处于弱人工智能的阶段.在特定的领域,它正在超越并替代人的认知.如在计算机视觉、计算机创作内容、计算机医疗,以及围棋、象棋这些领域,它已经超越了人类.科学家预测,到2040年的时候,计算机能够在很多领域迁移,就是强人工智能阶段,能够达到和人类相媲美；2075年会出现超人工智能,全方位超越人类.
实际上,人工智能可以取代很多教师所承担的工作,美国佐治亚理工大学就用了一个IBM的Watson机器人代替助教回答问题,一个学期下来以后,绝大部分学生都不知道是机器人在回答问题,它实际上就在担任助教的工作.
记 者：北师大未来教育高精尖创新中心开发了“智慧学伴”平台,基于此平台进行了哪些实践研究？
余胜泉：我们希望打造跟特级教师相媲美的人工智能老师——“智慧学伴”,我们将借助海量的数据,对青少年儿童知识、情感、认知、社会网络等进行全面的仿真,通过数据精确了解他们发展的一般规律及个体发展特征,实现自然语言交互形态的“智能导师”服务.
“智慧学伴”这个平台实际上就是做数据分析和数据采集的.在这个过程当中,这个平台核心的思路就是全学习过程数据的采集、知识和能力结构的建模、学习问题的诊断和分析、学科优势的发现和增强.采集学生学习全过程的数据,发现学生的学习问题,增强学生的学科优势.
怎么样来做学生的个性发现呢？我们从四个方面来描述学习者：一是体质健康的数据；二是学科核心素养的数据；三是学科领域核心知识；四是通用心理认知能力,形成一个发现学生个性的数据框架.有了这个数据框架以后,我们在学生的学习过程中采集各种数据,把学生的信息进行数字化,然后进行编码分析,通过编码分析把它变成可以分析的数据.最后形成一个个性化、描述学生个性特征的数据报告.
“智慧学伴”平台基于精准的数据分析,推荐学生的学习内容,推荐老师给学生提供在线指导的服务,推荐学习同伴,实现学科优势的发现和增强.我们希望通过大数据和互联网的思路,来实现建立适合学生个性发展的教育公共服务体系.既可以实现大规模的覆盖,又可以实现个性化的成长,解决公平和质量、规模化和个性化,这两对难以调和的教育矛盾.
如果只有平台、技术是无法改变教育现实的,还要研究教育.只是技术化的思维推动教育变革很难,除了技术和平台以外,更重要的是基于这个技术和平台来形成一整套推进教育教学改革和变革的解决方案.
记 者：面向未来的教育,人工智能在教育教学中将承担什么样的角色?北师大未来教育高精尖创新中心在人工智能的教育应用领域进行了哪些探索？
余胜泉：今后,人工智能在教育中可以承担很多角色.
第一,自动出题和作业自动批阅.教师可以根据知识图谱任意选择考察知识点,由计算机自动出题,并进行自动批阅,大大降低教师工作负荷.目前,我们有一个小组在做基于知识图谱计算机自动生成题目的研究,教师可以根据知识图谱选择一些知识点,计算机基于这些知识图谱的内在关系进行自动出题.可以实现基于人工神经网络的主观题自动判别,不只是选择、填空题,还有简答、翻译、判断、问答、阅读理解等,实验取得了80%的准确率.
第二,学习障碍自动诊断与及时反馈.人工智能系统可以自动诊断学生的学习障碍点,也就是哪个知识点跟他的学业成绩紧密相关,一旦学生有学习困难,会显著地影响整个学科的学习成绩.我们可以通过数据来推断,他在哪一个关键知识点上出现障碍,根据这个障碍来进行定向突破.我们基于人工神经网络、基于历史数据分析,可以预测新一届学生有可能在哪些关键地方出现障碍,可以减少下一届学生遇到这些障碍的概率,提高教学的效率.所以,今后教师的出题、测评、改卷、分数的分析,以及对学生个性化的指导,一定会被人工智能所取代.
第三,问题解决能力测评.人工智能不仅能够做知识的诊断,还能够做问题解决能力的测评.北师大未来教育高精尖创新中心做了一个研究,就是把知识融合在一个真实问题模拟的场景中,让学生在场景中做出决策,根据决策的数据来分析他的问题解决的态度、策略和问题解决的能力,通过这个来判断学生综合思维的发展,通过采集的各种行为数据、情景化问题的数据、学生的行为数据,推测出他的能力特征.将问题解决能力的测评融入学科能力和学科素养的模型以后,对于学生的能力以及隐含的能力的可视化,人工智能将会起着非常重要的作用.
第四,学生心理素质的测评与改进.我们联合北师大心理学部的专家,编制了中小学生综合心理素质诊断量表,包括心理健康、人格发展、基本认知能力、高级认知能力、学习品质、发展潜力、教育环境、汉语阅读能力八个方面.了解学生的能力,可以让学生更好地了解自己,让家长更好地了解孩子,尤其是某些方面有异常行为的孩子,为学校提前介入和干预提供科学的数据依据.
第五,对青少年体质健康做到实时监测.我们通过一些智能化的穿戴式设备,采集学生的数据,建立这些数据的常模,通过这些常模来比较,就可以发现学生在体质健康、运动知识、运动技能等方面的行为异常,实现体质健康的改进,形成面向学生健康素养的体质检测报告.对于现在的孩子来说,体质健康的监测以及数据的发展,将会跟学习知识一样,同样重要.
第六,学生综合素质评价报告.不再只是一个分数或者等级,类似于我们的体检报告,形成学习的体检报告,有300多个指标.通过这些指标可以发现他的核心素养情况、知识地图和非智力因素,形成一个报表,这个报表可以精确地了解学生的情况,从学科领域核心知识、学科核心素养、心理、认知能力和体质健康四个方面,规划了300多个指标.
通过课堂的信息、作业数据、在线学习数据、体质的数据、情感分析的数据,综合形成各种数据评价报表,这种综合数据评价报表更具有科学性.有了综合数据评价报表以后,就可以做因人而异的个性化的推荐,如微课、在线指导以及综合实践,实现精准诊断、智能推荐.推荐他所需要的内容、推荐他所需要的合适的学习路径,而且这种推荐是基于行为数据和认知数据相结合的,基于不同的知识状态、学科能力,推荐不同的学习资源.
记 者：随着人工智能技术的发展与应用,教师职业是否会被人工智能所取代？您认为人工智在教育领域能的应用会达到一个什么样的状态?
余胜泉：今后教师知识性的教学会逐步被人工智能教师所替代,教师的业务重心将会发生重大的改变.老师的作用越来越多地会转为学习的陪伴、学习的导引、情感的培养、毅力的培养等.科技不能取代老师,但是使用科技的老师却能取代不使用科技的老师.
未来的教育是教师与人工智能协作的时代,要充分发挥机器与人类不同的优势,是提高生产力的关键,人工智能将会取代简单重复的脑力劳动,而发挥人类的创新、复杂决策、情感关怀激励等更大的优势,未来的教师要与人工智能共存和协同.
未来教育论文参考资料：
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