人工智能如何重塑未来的教育

最近看到太多网课所引发的令人哭笑不得的事情，这不禁让人有一种教育好像被人工智能所遗忘的错觉。在AI飞速发展的今天我们的教育方式却好像几百年未曾有过什么大的改变。 Ben Dickson 在下文中就重点讨论了，人工智能在教育领域的发展以及一些问题。

文章：How Artificial Intelligence Is Shaping the Future of Education

作者：Ben Dickson

编译：Skye

如果你对比现在的教师和20世纪初的教室，基本没有什么明显的变化。老师们还是站在前面用着黑板或者一些视频设备来传授知识。有人会说我们现在会利用投影仪或共享的电脑显示器上，给出指导和分享笔记。学生将坐在教室的课桌旁或通过在线视频会议软件观看。技术已经发生了变化：许多工具和过程已经数字化，其中一些已经自动化，地理障碍已经在一定程度上消除，但参与者和要素仍然大同小异。
不过，随着人工智能（AI）和机器学习的进步，一个缓慢而稳定的转变正在悄然降临到教育领域。再过几年，教师将不再独自承担培训学生的重任。

AI已经通过收集分析实体课堂和空中课堂中发生的每次互动来，帮助提升教学质量，并且帮助老师解决每个学生特有的问题。这将可能改变人们建立的社会关系和经验的一个开始，现在这个社会中迫切的需要人类和机器一同工作。

评估学习过程

教师在评估学生对一个概念的掌握时，必须考虑到对一个讲座的每一个反应，每一个茫然或专注的凝视，每一个对一个问题的热切或犹豫的回答，每一个早晚交的作业，以及更多。这就是他们如何找出学生落后的地方，并引导他们朝着正确的方向前进。

这也是为什么衡量一个学习者的进步是每个教师面临的最大挑战之一，也是一个很难用经典的基于规则的软件完成的任务。

“无论是在大学校园还是在公司里，课程讲座都主要是一刀切的，主要模式是教师与学生交谈，”专门捕捉和分析教育环境中行为数据的人工智能公司Zoomi研究主管克里斯•布林顿（Chris Brinton）说这是出于必要性：“从时间的角度来看，教师不可能或至少效率低下地长时间暂停讲课，并单独解决每个学生关心的问题，使所有问题都进入同一页。相反，一个有很多问题的学生通常会被要求在课余时间与老师一起跟进。”

然而，基于分析和发现数据点之间的模式和相关性的机器学习算法被证明是帮助教师量化学生对课堂理解的有效工具。

布林顿解释说，为教室配备人工智能相当于为每个学生提供一名数字导师。”驱动人工智能的算法可以被训练来检测学习者什么时候在困惑，什么导致他们困惑，或者什么时候他们无聊，什么导致他们无聊，”他说。

这是对传统学习软件的一种转变，传统学习软件只依靠评估结果来衡量学生对所学主题的掌握程度。

现在有许多人工智能平台，通过收集用户与课程材料和内容互动的实时信息，为每个学生创建丰富的数字档案。除了记录成绩和分数外，Zoomi这个布林顿平台还帮助开发、跟踪微观互动，如查看PDF文档上的特定幻灯片或页面、回放视频的特定部分或在讨论论坛上发布问题或答案。

然后利用这些数据建立一个模型，该模型可以实时洞察学生对特定主题的理解和参与。数据模型也有助于发现多个学生之间的共同模式，并执行预测分析，例如预测学生未来的表现。

更高级的人工智能应用包括使用复杂的计算机视觉算法来分析面部表情，例如无聊和分心，并将这些表情与收集到的其他学生数据相关联，以便创建一个更完整的学生学习模型。

发现和解决学习中的差距

反应学生知识的可靠数字模型有多种好处。”DreamBox的Woolley Wilson说：“智能系统可以自动使用这些数据，让学生立即参与到具体解决理解差距的学习体验中，或者让老师识别并响应这些特定的需求领域。”。

Third Space Learning 是2012年成立的一个提供一对一数学辅导的在线教育平台，目前正在利用人工智能算法帮助提高教师的表现。自发运营以来，Third Space Learning已经记录了大约数千次的数据。Third Space Learning与伦敦大学合作，目前正在进行一个项目，用人工智能算法挖掘数据，以便找到成功的学习和教学模式，并向其在线导师提供实时反馈，了解学生如何跟上课程进度。

人工智能学习模型也可以为智能教学系统（ITS）提供动力。智能导师可以在自主学习环境中工作，也可以与人类教师合作，利用学生的历史和实时数据，为他们提供个性化的内容，并根据他们的具体优缺点进行调整。提供个性化的学习体验是教师一直努力实现的目标。

Rose Luckin说：“人工智能的教学系统已经证明能够有效地教授定义明确的学科领域，比如数学和物理。”，伦敦大学知识实验室以学习者为中心的设计教授，“人工智能目前可以通过帮助记录保存以及选择和推荐供学习者使用的资源。”

另一个例子是MATHIA，一个由 Carnegie Learning 开发的人工智能数学学习平台，它反映了人类导师的行为。MATHIA收集各种数据点，采用机器学习算法和预测模型来确定学生的知识和技能水平，并估计他们未来的表现。该平台利用这些数据根据学生的学习过程调整学习路径。

Carnegie Learning 公司的首席产品架构师史蒂夫•里特说：“问题的每一步都与一种或多种认知技能有关，包括在电子表格中填写单元格、在图表上绘制点等。”根据学生是否正确地完成了步骤，或者是否需要提示，我们会调整对学生相关技能知识的估计。”

MATHIA使用“知识追踪”，即确定学生对不同概念理解的过程，以及“模型追踪”，即理解学生解决问题的方法的过程，为了调整软件对个别学生思维过程的支持，而不是将他们重新导向一种可能对他们没有意义的标准方法。这有助于提供个性化的内容，可能有无数的学习途径。

“例如，我们的提示会根据学生完成问题步骤的顺序而改变，如果这个顺序反映了解决问题的不同方式，”里特说。

发现和解决教学中的差距

当学生在堂课上落后时，教学方法和课程上的缺陷往往和学生自身的弱点一样要受到指责。学生对材料本身、材料呈现方式或材料在课程流程中的时间安排产生困惑的原因是什么？学生是如何主动或被动地接触这些材料的？

这些都是每位教师在评估授课质量和调查学习问题根源时必须回答的问题。
伍利•威尔逊说：“优秀的系统可以利用庞大的数据集，帮助教师发现课程中的薄弱环节，并找到苦苦挣扎的学生。”重要的是要记住，向教师提供的帮助程度取决于提供分析的数据质量。”

DreamBox的在线适应性学习平台使用从学生那里收集的数据来** 发现学习差距 **，然后帮助教师在课堂上或针对特定群体或个别学生解决这些差距。这可以帮助创建个性化学习计划或解决特定差距。

人工智能还帮助教师** 评估教材的相关性 **。”Zoomi的研究人员布林顿说：“虽然内容是在课堂环境中‘现场’教授的，但大多数教师都是用电子方式准备材料的。”因此，人工智能技术有可能解释材料，确定所涵盖的主题，甚至分析课程评估材料，来了解对课程内容的覆盖程度。”

Zoomi使用自然语言处理（NLP）来** 衡量教师课程材料的质量 **，NLP是人工智能的一个分支，它解析书面材料的内容和上下文。Zoomi的算法删除对学习过程没有正面影响的内容。该公司还在研究算法，通过寻找互补内容并重新调整其用途，使其适合学生正在努力学习的特定课程，从而增强学习效果。

布林顿说：“很快，算法就可以像人类一样修改句子，甚至可以自己编写新材料。”。

总部位于加州的人工智能研发公司Content Technologies，Inc（CTI）开发了自动生成定制教育内容的人工智能。CTI的引擎使用深度学习来吸收和分析教学大纲和课程材料，掌握知识并生成新内容，如定制教科书、章节摘要和多项选择题。许多公司和教育机构正在使用这项技术。

教育仍将是一种经验

虽然我们已经看到了人工智能在教育中应用的令人印象深刻的努力，但与人工智能算法正在造成重大成果的其他领域相比，这一结果显得苍白无力。原因在于，教育和学习基本上是社会经验，如果想实现自动化的话，那是极其困难的。

“ ** 人工智能无法取代教师，因为它没有自我意识或元认知规则，而且它也缺乏同理心 **，”来自加州大学洛杉矶分校知识实验室的教授卢卡金说，“然而，当人工智能的设计被我们所知的关于学习和教学的知识（即学习科学）所告知时，它可以与学习者的大数据相结合。”学习并使学习者、教师和家长能够跟踪多个学科、技能和特点的进展，这可以提供重要信息，支持学习者提高学习效率，并帮助他们学习知识和技能。”

“人工智能为教育和学习过程提供的增强和帮助将使教师更具生产力和效率。”布林顿说：“教师们将能够专注于他们能做的最好的事情：创造优秀的内容，发表强有力的演讲，亲自或远程、单独或集体地解决最普遍的痛点。”。

教育的另一个社会方面是协作。学生们经常通过小组合作和互相学习，就像听讲座和按自己的节奏解决问题一样。”“教育的目标包括更多的社会互动，例如学习成为一个好的合作者或与他人沟通，”卡内基学习公司的产品架构师里特说：“因此，个性化教学的一个挑战是，** 如何在将学生视为独立学习者的同时兼顾与他人合作的需要 **。”

不过已经有研究显示人工智能也可能成为协作学习的促进者。由UCL和Pearson共同撰写的一篇研究论文Intelligence Unleashed解释说，人工智能可以通过比较学生-学习者模型来支持协作学习，并提出参与者处于相似认知水平或具有互补技能并能相互帮助的分组。人工智能还可以作为一个成员参加学习小组，通过提供内容、提出问题和提供其他观点，帮助将讨论推向正确的方向。

人工智能在整个学习过程中的普遍存在最终将彻底改变教育。根据斯坦福大学的一份报告，在未来15年里，人工智能技术很可能会帮助人类教师，从而在课堂和家庭中实现更好的人际互动。在未来教室可能会和现在差不多，不过在数字助理、人工智能算法以及更有能力的教师的帮助下，未来的一代人将有望获得更高质量的教育，并能够以更快的速度学习。