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人工智能对教育的影响并不仅限于技术支持
talkchan · 228浏览 · 发布于2022-01-19 +关注

“双减”整整一个学期,可谓成效显著,呈现出高质量教育的一片欣欣向荣,未来走向尚未可知。

融合跨界盛行的今天,教育如果仅在象牙塔里孤芳自赏必然寸步难行;一切脱离时代背景的教育改革都是不负责任的。

随着人工智能时代的到来,我们越来越深有体会,无论是个人生存和发展,还是社会的进步和经济的发展,都不再需要“知识的容器”,而是需要能将知识转化成问题解决方案的人。学生今天的学习力不仅关乎他自己未来的幸福人生,更关乎国家与社会的未来。

学与教,取决于考试还是人的终身发展?

寒假前的最后一场考试,二年级数学试卷上有一道让学生根据提示信息确定方向的题,大概是考察学生对方向与位置的理解。40年前,我读小学一年级时背过课文“早上起来面向太阳,前面是东,后面是西,左面是北,右面是南”,之后在生活中需要判断方向时,总是想象这个画面中的方向关系得出结论;后来学了地图上的“上北下南左西右东”的口诀,又在脑中想象自己趴在地上才能确定方向。运用这些判断方法的前提是我要根据所有可利用的资源先确定其中一个方向做参考,而对我而言,判断方向不难,麻烦的是每次都要把这个方向放进头脑中的背过的坐标才能找到目标方向。一直到后来戴上户外手表,运用表上的罗盘直接读出方向就可以了,再后来手机指南针app、导航软件的智能化,我再也不用为判断方向而烦恼。20年前,女儿读小学时,在学习“方向与位置”时,也考过于今天教室里的孩子类似的题目。

或许今天题目的表述方式已经发生了变化,变得更加“婉转”、更加“充满陷阱”,美其名曰提高学生的思维能力,但仍然改变不了用纸和笔考察方向的本质。考试的方式和内容在很大程度上决定了教师教的方式和内容,当每个人身边用以判断方向的智能工具俯首可拾之时,纸笔检测方向与位置的知识点是否仍有意义?

诸如此类,其实基础教育各个学科都存在这样的问题,教学内容、教学理念与方法的更新迭代并未达到与社会、技术发展同步的程度,甚至往往滞后于时代的发展。整整一个年代的未成年人坐在教室里绞尽脑汁地学习了一些生活中可以运用技术轻而易举就能获得的知识。从学生的角度看,他无法理解运用身边的技术很轻松就能获取的知识,为什么要坐在教室里听老师不厌其烦地讲、日复一日做着练习题,他对这样的“知识”丝毫不感兴趣,又怎么会有好的学习态度?

从目前大多数地区师资水平看,能根据考什么决定教什么的老师已经算是教师队伍中的优秀者了。公立学校的普通教师在课程内容方面几乎没有什么自主权,统一的课标、统一的教材,统一的教参、统一的考试,各级各类学校,校内的每一次统一考试、区域抽测或统考直至中考、高考……无论怎样的改革,都改变不了考试对教育教学的决定性作用。

其实,素质教育是否落地,有时候无需看学生如何生长。只要一所学校将考试学科和非考试学科教师的教学成绩考核计算出鸿沟式的差距、只要一所学校鼓励或默许考试学科教师加班加点上课或补课、只要一所学校平时从不关注教师的课堂生态而只把目光盯在学生的考试成绩上、只要一所学校非考试学科教师发展机会总是落后于考试学科甚至整体沦为“打杂人员”……这些迹象都在昭示:其实这所学校仍在应试教育的坑底做困兽之斗,这样的学校虽然将学校的声誉看得比自己的羽毛还金贵,却并不在意教师的职业幸福和学生的终身发展,也并不真正在意学校是否有未来、学校对教育的真正责任。

问题解决,是基于概念还是源自经验?

以发展核心素养的当下教育,任何学科都在强调问题解决能力的培养,我们已经知道大多数问题是可以通过知识迁移解决的。也就是说,迁移能力决定了问题解决能力。

这样一道简单的应用题:“15个苹果平均分给5个小孩。每个孩子分几个?”卷面上同样写着“15÷5=3”这个算式的不同学生,我们如何判断学生是依据“平均——除法”这一知识关联列出算式解决问题?还是经历了“我之前做过很多练习,它们都是把多少东西平均分给多少人,都是用的除法,像8块蛋糕平均分给4个小朋友之类的……”这样的思考过程才列出算式?

小学英语考试经常会有“将打乱顺序的一组单词整理成一句话”的考点。当学生写出的句子完全正确时,我们如何知道学生是依据语法结构将单词重组成正确的句子呢?还是模仿已经背熟的句子进行排序?抑或是题目刚刚好是背诵过的课文中的一句话?

当我们以为学生写下正确答案时一定是已经学会了运用知识迁移解决问题时,其实我们忽略了一个更重要的问题。像上面的数学和英语常见题目的解答中,前者是基于概念的迁移,这样的学习者在学习的过程中能抽象出模型或结构,遇到新问题、新情境时,学生首先在头脑中的已知模式中寻找与当前问题匹配的模式,这种迁移是涉及高阶思维的;而后者,学生只是在新信息和先前经历、经验的表面特征捕捉到相似或匹配的模式,这种迁移在遇到变式或干扰信息较多时将很难有效解决问题,属于一种低阶思维的模仿式迁移。

当人工智能领域引入深度学习的概念,机器朝着“人工智能”最初的目标更近了。从以往的经验、已有的样本中寻找解决当下问题的模型,人类大脑无论如何不会比机器更快;但基于概念的高水平迁移——思考力,则是机器一直试图模仿、却始终无法超越人类的目标。

全球最大的对冲基金桥水基金创始人瑞·达利欧说“我们正在步入一个新的世界,在那个世界里,要么自己能够编写算法,要么就得被算法所代替。”

何谓算法?简单描述为“解决某个问题的步骤或顺序”。基于概念解决问题的算法更优质高效,而基于经验解决问题的算法不仅低效、而且有很大的缺陷。

或许学生能在试卷上写出正确答案,当并不能依此判断学生学会了、理解了。如果可能,让学生说出、写出思考的过程或许比只写答案更容易评估学生的思维;提供变式练习促进学生建构核心概念,“变”的不仅仅是表面的文本表达,更多的变化应体现在对问题情境的变化。

人工智能时代,不同于以往的任何一次社会变革,带给人类社会的是颠覆性的变化。我们需要将自己融入时代的洪流,成为适应变革的亲历者,而不仅仅是旁观者。


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