郭绍青：人工智能助力教师教学创新
人工智能作为关键共性与颠覆性技术，正在对产业结构、生活环境等产生影响。人工智能进入教育领域，推动了智能学习系统、虚实融合学习环境、智能教育助理等智能系统和工具的开发与供给，智能教育环境建设已现端倪。实现机器智能与人类（教师）智慧相融合指向学习者的高级思维发展、创新能力培养，启迪学习者智慧的新教育，培养复合型、创新型、战略型、智慧型的人才，能够对人工智能与人类智慧相融合从事社会工作的劳动者的智慧教育进行广泛讨论。教师作为人工智能融入教育的直接利益相关者，具备利用人工智能学习系统和工具开展教学的知识与技能，提升人工智能技术素养显得十分重要。当前人工智能教育产品正在快速进入学校与课堂，为教师利用人工智能技术实现教学创新提供了支撑。
智能诊断助力教师优化课堂教学。适应性学习系统、手写板、智能阅卷等系统进入学校，为教师提供了对学生个体、小组、班级等随堂数据和课外数据采集与分析的手段，教师利用数据分析结果，精准定位学生个性学习问题与班级的普遍问题，找准学生个性与共性薄弱点、聚集学生学习障碍点，改进教学策略与方法，进行分层、分类教学，提升教师在课堂教学中解决学生学习问题的针对性与教学效率。
学习分析技术助力教师开展规模个性化教学。《中国教育现代化2035》提出“走班制、选课制等教学组织模式……利用现代技术加快推动人才培养模式改革，实现规模化教育与个性化培养的有机结合”的要求，具备大数据学习分析功能的网络学习空间的应用，对学生学习的精准画像，使教师在精准掌握学情的基础上，能够有效组织翻转课堂、小组合作学习、探究学习等学习活动。同时，学习分析技术正在推动网络学习空间中以个性化发展为核心的动态学习组织的发展，并引发实体学校动态走班制度的建立，实体学校与网络学习空间相融合的动态学习组织发展，将使教师实施规模个性化教学成为现实。
课堂智能分析助力教师精准教研。集自然语言处理、计算机视觉、生物特征识别等技术的课堂教学智能分析系统的应用，实现了对课堂教学过程数据的伴随性采集，汇聚课堂教学多维数据的智能分析能够形成更加精准的教师课堂教学行为的可视化分析结果。跨校际、跨区域的教研活动，利用课堂教学智能分析系统的分析报告，结合教研员与优秀教师评价分析，为研修教师提供精准服务，指导、组织、协助研修教师进行深度学习，对提升研修效果与效率具有显著作用。
智能学习系统助力教师提升教学质量。目前相对成熟的智能学习系统主要集中在智能语言学习方面。英语流利说、英语趣配音等一批利用自然语言处理技术开发的智能语言学习系统进入了教育领域，教师利用英语智能学习系统能够支持学生的听说训练，特别是在面向农村教学点的专递课堂中的应用，能够弥补教师自身的能力缺陷。同时利用自然语言处理技术与AR/VR相融合开发的藏、维双语智能学习系统将为学生提供多通道的人机交互，提升国家通用语言的学习质量。
人工智能助力教师家校协同。人工智能技术在家校协同教育中的应用，正在改变家校教育分离、难以形成合力与协同监管的现状。一些县区在推动人工智能教育应用过程中，利用人工智能技术助力家校协同教育，利用智能校徽与体温和人脸采集摄像机，无感采集学生体温、运动量、行动轨迹等数据，协助教师与家长掌握学生健康状况、安全信息、运动强度。要求学生阅读课外书籍，并在每天规定时间内利用纸笔系统写出读后感，教师能够及时进行点评，对培养学生的学习习惯、扩宽知识面等发挥了积极作用。（西北师范大学郭绍青）
人工智能与教育丨教育领域人工智能的应用现状、影响与挑战——基于OECD《教育中的可信赖人工智能：前景与挑战》报告的解读与分析
OECD预测，人工智能将引发未来几十年教育领域的巨大变革，包括课堂教学与教育系统，且直接影响到教育政策制定者、教育管理者、教师、学生、家长等利益相关者。同时，人工智能将推动实现可持续发展目标4中的全球教育目标，即“确保包容公平的优质教育，并为所有人提供终身学习机会”。人工智能在教育领域的使用还将实现巨大的社会价值，提升人的创造力，减少经济、社会及性别层面的不平等问题，促进包容性和可持续发展，进而实现全人类福祉。
（二）人工智能在课堂教学中的应用现状
美国新课堂创新合作者（NewClassroomsInnovationPartners）基于人工智能开发了“面向每一个人的教学：数学”（TeachtoOne：Math）模式，可以在大数据的支持下根据每个学生的具体情况制定合适的学习与教学方案。2012年，该模式在芝加哥、纽约及华盛顿特区的8所学校试点实施，主要应用于初中数学。该模式的目标是对学生技能的发展与进步做出持续回应，定期评估学生的技能水平，通过人工智能算法定位内容传递，并为学生指定不同的教学模式。该模式依靠持续的形成性评估得出数据，以确定学生之间的学习差距。学生每天都可以访问电脑仪表盘（computerdashboard），获取个人进度信息、技能发展任务，以及各种教学资源的链接，学生可以按自定的步调进行学习。这个过程中生成的大量数据将反馈给基础信息系统。最新版“面向每一个人的教学：数学”模式能为学生个性化学习路径的每日重新配置和两周教学周期的设计提供信息，还能通过动态的电脑仪表盘为教师提供有关班级和学生表现的实时信息，帮助教师及时支持学生学习。
在中国，好未来教育集团的人工智能实验室开发了多种类型的数字方案，为学生高考备考提供帮助。其中，“适应性测试及学习计划”（adaptivetestandlearningplan）系统最具代表性。该系统从各方面数据中挖掘大量评估性问题，以更好地了解每一位学生当前的知识水平，有助于学生选择合适自身的线下课程。该系统还为学生设计和定制学习计划，将相关材料发送给学生家长，帮助家长了解孩子的备考问题。
2.为特殊需求学生的学习提供支持与帮助
全球各国（尤其是经济落后国家）长期面临如何为所有学生提供更具包容性的受教育机会的问题。包容性教育是可持续发展目标4所倡导的全球目标之一，目的是确保所有人士平等地获得各级各类教育。OECD认为，人工智能可以有效地支持特殊需求学生的学习，包括视听觉障碍或社交技能（语言或交流）障碍的学生，帮助特殊需求学生从教育中受益。
3.其他功能
（三）人工智能在学校管理与教育系统中的应用
人工智能在学校管理与教育系统层面的应用主要是预测模型及评估模型的建构，为教育机构和教育系统提供反馈，服务于教育决策。目的在于提高高质量初等、中等教育的学业完成率，减少学生辍学率，以及改造教育评估工具（如标准化评估工具等）。
1.创建预警系统，有效降低学生辍学率
辍学问题是一个重要的全球教育问题，不同发展水平的国家关注的学生辍学阶段不同。OECD报告称，在低收入国家，2015年高中阶段学生辍学率为60%；2018年小学、初中及高中教育的完成率分别是68%、44%和21%，该数字距离2030年普及教育的目标相差巨大。各国教育工作者及教育政策制定者希望寻求正确的指标来预测学生辍学情况，在此基础上找到正确的干预措施降低学生辍学率。因此，人工智能将成为重要的预测工具。相比其他工具，人工智能预警系统使用纵向数据作为预测基础，可进一步改善学校的辍学预警系统。在人工智能的辅助下，学校管理者能更创新地使用现有学生数据，改进和设计学校的干预措施，更有效地预测并降低学生辍学率。
人工智能预警系统已经在发展水平较高的国家得到广泛使用。以美国为例，许多数字供应商为地区和州的学校提供了人工智能预警系统，实时帮助学校校长和地区领导者应对学生辍学问题。人工智能预警系统的优点之一是能及时地为学校提供反馈。此外，该系统通常采用仪表盘的形式，使面临辍学风险的不同类型学生的情况可视化，并对这部分学生采取适当的干预措施。在发展水平较低、收入较低的国家，辍学问题同样是教育面临的一个严峻问题。例如，印度已经开发了辍学预警系统与对应的干预措施，并开展了有效性评估。
当前，人工智能预警系统虽在学校管理和教育系统中发挥了一定作用，但还未完全成熟。其局限性在于人工智能系统仍可能出现预测误差，即忽略一些需要帮助的学生，没有及时给予帮助。因此，使用人工智能预警系统的前提是必须保证人工智能提供的是可信任的且有使用价值的预测建议。
2.改进技能评估工具，扩展技能评估范围
在经济社会变革的时代中，综合技能的重要性与日俱增，如问题解决技能、协作技能、社交技能、情感技能等。由于大多数国家的教育系统评估方式仍以标准化评估为主要特征，各国教育政策制定者和人才市场倡导改进技能评估工具，在以知识内容与能力为主的评估范围基础上进行新的扩展，将各种综合技能纳入评估范围。
基于游戏的评估（Game-basedAssessment）为教育系统提供了评估综合技能的新工具。基于游戏的评估在形成性评估中具有很大的价值，通常使用人工智能模拟的增强现实、虚拟现实和自适应能力，不仅可以适应个别学生的能力，也可以用于总结性评估。例如，将评估项目合并到游戏环境中，使学生在一个有趣的、沉浸式体验的环境中展示他们的学习成果。该评估工具已被广泛且有效地应用于科学、技术、工程和数学（STEM）教育。
三、数字时代劳动者技能的变革与发展
（一）传统技能面临自动化引发的挑战
人工智能在经济领域得到迅速使用和传播的同时，正规教育系统应进一步培养劳动者的新知识与技能。OECD的一项最新研究预估，未来15~20年内，自动化会导致14％的现有工作消失，32％的工作可能会产生根本性变革。
人工智能在某些方面的能力已经超越人类，如记忆力和计算力。人工智能能够更高效地完成重复性和预测性的任务，以及大量数据处理、输入或分类的任务。但人类在沟通、情感、价值观、创造力等方面仍占据优势。因此，劳动者必须具备人工智能无法实现的技能，才能避免在工作中被机器取代。此外，2019年OECD发布的《OECD技能展望》（OECDSkillsOutlook）报告显示，当前人们对互联网的使用常常局限于获取信息与通信。培养更高阶的认知技能，即在技术含量高的环境中发挥读写能力、计算能力及问题解决能力，互联网的使用方式才能更多样化和综合化。
（二）综合认知技能的重要性增强
在数字时代，综合认知技能变得越来越重要。相对于其他综合技能而言，综合认知技能更难以自动化或被人工智能取代，是实现人类福祉与社会良性运转的重要技能。其中，创造力与批判性思维得到了新时代劳动力市场的需求与重视。由于互联网信息传播速度快，信息数量大，传播范围广，创造力与批判性思维对互联网使用者而言不可或缺。
拥有批判性思维的劳动者在使用互联网检索信息时，能够阅读复杂的数字文本，可以区分互联网信息来源是否可信。创造力能支持劳动者开发与建构新的问题解决方案，包括需要使用人工智能或机器人的方案。除创造力与批判性思维外，沟通、协作技能等社会情感技能也属于重要的综合认知技能。
（三）逐步推进实施综合技能培养
为了应对经济与社会的转型与变革，各国教育系统和教育机构制定了各种技能培养方案，帮助劳动者学习和掌握综合技能，适应人工智能带来的技能转型。
OECD国家的学校课程大都已经正式推进综合技能培养方案的实施，以各级学校学生和高等教育学生为对象，培养与发展学生的创造力、批判性思维及其他创新技能。综合技能的培养也在G20国家中越来越普及，包括中国和印度。但在综合技能培养过程中，各国教育工作者常常不了解综合技能的概念与意义，不清楚如何将综合技能的培养纳入日常教学实践中。为解决该问题，OECD与11个国家的学校网络开展合作，为教育决策者及教育一线工作者提供了针对性的课程和教案，支撑他们推进综合技能的培养方案。同时，OECD还提供了专业发展计划的案例，帮助教育工作者学习有效培养综合技能的成功经验，教育工作者才能够成功地调整教学方法和课程计划，进而有效地帮助学生在学习知识内容的同时，发展创造力和批判性思维等综合技能。
另一项重要的综合技能培养方案是开放充足的、针对性强的高等教育课程。在该方案推进过程中，STEM教育发挥了至关重要的作用，为学生提供了许多具有针对性的综合技能学习课程。同时，许多新课程开放计划与商业界合作后也取得了一定成果。OECD与15个国家的高等教育机构合作，计划未来在高等教育领域创新性地开发与实践综合技能培养课程。
四、人工智能给教育带来的问题与挑战
人工智能在教育领域的快速发展，给教育工作者和教育政策制定者带来了新的问题与挑战，主要源于对人工智能的信任度以及如何塑造人工智能的可信赖应用。
（一）建立公众对人工智能的信任
教育对人们未来就业和生活机会有巨大影响，人工智能在教育中的透明度、可解释性及问责制非常重要。例如，人工智能用于教育决策的制定将直接影响学生的个人利益。为了充分发挥人工智能在教育中的潜力，教育政策制定者、教育工作者及其他利益相关者应建立公众对人工智能的信任。
在其他方面，人工智能引导自主决策或建议（例如，基于人工智能的中小学/大学的自动招生决策）可能会出现两种情况：一是打破学校招生系统先前的偏见，提高公平性；二是引发无法预估的后果，如生源好的学校在人工智能新系统的引导下招生，如若其招生标准与算法缺乏透明度与解释性，学校的受益群体将产生变动。因此，增强对人工智能的信任只能依靠标准和算法的透明度和可解释性。关于如何解决透明度问题，OECD认为扩大人工智能的开放性是一种解决方案。但对于某些人工智能（如深度学习）而言，可解释性仍然是个很难解决的问题。
OECD国家在建立公众对人工智能的信任上有不同的方式和策略。欧盟建构了可信赖人工智能的准则，提出人工智能应该是透明的、可追溯的、可解释的。同时，欧盟认为公众应有权被告知他们正在与人工智能系统进行交互，并且应该将人工智能的优势与局限传达给人工智能的实践者或终端用户。
（二）解决个人数据隐私与安全问题
虽然人工智能对教育与学习带来了积极影响，能帮助学生对数字时代未来的发展做准备，但大多数人工智能的使用者仍是未成年人，且人工智能算法或数据本身存在一定偏差，会引发个人数据的隐私和安全问题。
人工智能引发的隐私及数据安全问题通常源于大规模的个人数据收集与使用。人工智能为了提高其功能的针对性与有效性，以收集与使用个人数据为主要方式，收集和存储数据的过程易产生个人隐私泄露的风险。人工智能引发的隐私与安全问题是双重的。一方面，教育机构会重复使用过去收集和储存的学生数据，但由于数据存储的时长、类型及长期使用的标准没有得到确定，许多学生家长对此存在担忧；另一方面，一些开发者会处于商业目的使用学生的个人数据。
关于如何解决人工智能及其应用带来的个人数据的隐私与安全问题，不同OECD国家和地区有各自的做法。例如，欧盟的《通用数据保护条例》（GeneralDataProtectionRegulation，GDPR）为个人数据的使用设定了相对严格的框架——仅允许特定条件使用数据，包括共享数据与存储数据。GDPR中最重要的原则之一是透明度、数据与存储限制及问责制。美国的《家庭教育权和隐私权法》（FamilyEducationalandPrivacyRightsAct）规定了在教育中使用个人数据的特定框架。
五、结语
人工智能正重塑着世界经济发展的新格局，引发人们经济、生活及工作的深刻变革。全球各国高度关注与重视人工智能的价值与潜力，相继制定了相关政策与规划，如美国的《为人工智能的未来做好准备》《国家人工智能研发战略规划》，英国的“现代工业战略”计划，日本的“人工智能产业化路线图”。我国于2017年发布了《新一代人工智能发展规划》，提出了“三步走”战略，又接着推出了《人工智能标准化白皮书（2018版）》，对人工智能的发展方向与应用展开了政策层面的规划。
教育信息化时代下，人工智能与教育的结合创新是未来教育变革的重要趋势。无论是改进课堂教学和教育系统，还是推动可持续发展目标4的实现，人工智能无疑展现了巨大潜力。随着教育技术行业持续壮大，G20国家也在进行大规模投资，人工智能在教育领域的普及将势不可挡。OECD的报告表明，人工智能在个性化学习、特殊需求学生学习、学生辍学问题的应用及技能评估工具的改进方面发挥了巨大作用。各国对人工智能的应用充分展现了其巨大的价值，有助于我们把握世界教育领域中人工智能的发展趋势，以及落实《G20人工智能原则》是否实现，促进人工智能在教育中的深入应用，推动下一步的研发与改进。由于人工智能在教育领域的应用大都处于新生阶段，尚未完全成熟，其决策准确性、解释性与透明度必然引起了社会的诸多质疑。为应对挑战，各国在人工智能应用的研究、开发、应用与推广过程中，应提高人工智能应用的透明度、可追溯性，增强可解释性，明确记录技术流程与人为决策等信息，建立数据与存储限制及问责制，构建更加可靠、更值得信赖、更安全及健全的人工智能系统。
作者简介：钟悦，上海师范大学国际与比较教育研究院硕士研究生；王洁，上海师范大学国际与比较教育研究院教授
来源：《世界教育信息》2021年第1期返回搜狐，查看更多
人工智能赋“能”课堂教学，赋之以何“能”
0分享至YOCSEF广州举办观点论坛专家“云”思辨：人工智能赋能教学，噱头还是颠覆？新冠疫情以来，智能教育的发展引起世界各国政府的高度重视，被多个国家纳入国家级战略规划。党的二十大报告中，习近平总书记指出“实施科教兴国战略，强化现代化建设人才支撑”，发展能够融合大数据和人工智能技术的智能教育则是实施科教兴国战略的基础工程之一。当前，由于人工智能技术的不成熟以及教育数据多模态、难共享等原因，导致其在给教育带来机遇的同时也存在一定的挑战和风险。对此，中国计算机学会（CCF）青年计算机科技论坛（YOCSEF）广州分论坛学术委员会于2022年11月5日在线举办了“人工智能赋能教学，噱头还是颠覆？”观点论坛，论坛邀请了相关领域专家学者，共同探讨了人工智能赋能教学的“能”与“不能”、难点和痛点等问题。此次论坛由CCF主办，CCFYOCSEF广州分论坛学术委员会、广东技术师范大学计算机科学学院承办，广东省知识产权大数据重点实验室协办，YOCSEF广州副主席李春英（广东技术师范大学）和YOCSEF广州AC委员梁鹏（广东技术师范大学）共同担任执行主席，YOCSEF广州AC委员吴国凯（荔峰科技）担任微论坛主席，来自中山大学、华南理工大学、华南师范大学、华中师范大学、华南农业大学、广东外语外贸大学、广州大学、广东技术师范大学、仲恺农业工程学院等多所高校以及轩辕网络、科大讯飞、商汤科技等多家企业共200余人参加了本次论坛。荔峰科技（广州）有限公司为此次活动提供了赞助支持。论坛开始环节，广东技术师范大学计算机科学学院（以下简称广师大计科院）院长赵慧民教授代表承办单位对线下与线上的参会嘉宾表示了欢迎，对广师大计科院的学科、专业情况以及论坛举办的背景和意义做了简要介绍，并预祝此次论坛活动取得圆满成功。随后，论坛进入引导发言环节。本次论坛邀请了华南理工大学软件学院院长蔡毅教授、华南师范大学教育人工智能研究院副院长慕肃教授、华中师范大学教育信息技术学院魏艳涛副教授作为引导发言嘉宾。蔡毅教授以“基于人工智能的问题自动生成关键技术”为题，介绍了基于人工智能技术的问题自动生成中的若干关键技术及其在智能教育的应用，包括知识融合的问题自动生成、问题生成的多样性、多模态问题生成等。随着人工智能技术的发展，人工智能与教育的结合越来越紧密，问题自动生成技术可以有效提高教师的出题效率，从而缓解教师的出题压力，受到学术界和工业界的关注。蔡毅教授做引导发言
慕肃教授以“人工智能赋能教学的‘根’与‘本’”为题，讲述了在智能时代学生的学习方式呈现出去中心化和泛在化的特点，工业化时代班级集体讲授和做题为主的知识传授方式，已经不能满足学生和社会发展的要求。在这样的背景下，明确人工智能教学应用的目的是支持教学变革和创新，更好地服务于学生的学习发展和能力培养，这是人工智能教学应用的“根”——根基；找准教学变革需要人工智能技术支撑的方面、探索人工智能技术学科教学应用的方式和方法，充分发挥人工智能和人类智能在教学中的作用，这是人工智能教学应用的“本”——本位。基于以上基本观点，慕肃进一步对AI赋能教学，在改变课程形式、学习途径、教学方法和师生关系等情况进行讲解、分析人工智能技术与教师之间相互补充、协同合作的方式、明确充分发挥人与技术各自优势，在教学中实现教师与人工智能技术的无缝衔接和转换的意义。慕肃指出，理想效果是在改进和提升学生学习体验和成效的同时，减少教师不必要的重复劳动，发挥教师智能的更大作用。穆肃教授做引导发言
魏艳涛副教授以“基于计算机视觉的学习状态智能感知”为题，针对传统人工学习状态评测方法耗时费力、易中断学习过程等不足，重点介绍了基于计算机视觉的非侵入式学习状态智能感知的理论与方法。学习状态感知是教育领域长期关注的核心问题，是智能时代精准教学和个性化学习得以顺利开展的必要前提和实施依据，已成为当前智能教育领域的研究热点和难点。魏艳涛副教授做引导发言
在引导发言之后，论坛进入思辨环节。与会嘉宾围绕“人工智能赋‘能’课堂教学，赋之以何‘能’？”、“人工智能能否‘颠覆’课堂教学？”以及“如果颠覆至，‘教’与‘学’怎应对？”等议题展开观点思辩，论坛邀请了广州大学电子与通信工程学院副院长曾衍瀚博士、轩辕网络副总裁/轩辕研究院院长黄永健博士、讯飞高教人才培养研究院副院长于俊博士以及商汤科技教育事业部行业解决方案余侠芸总监担任思辨特邀嘉宾。议题一：人工智能赋“能”课堂教学，赋之以何“能”？子议题：论其赋“能”，何能、何不能？针对此议题，广州大学曾衍瀚认为从学生侧，AI可为学生提供学习控制权，促其挑战与强化。从教师侧，可为教学过程更准确把握，构建课堂的更合理认知，提升教师教学能力。曾衍瀚也提出了几个问题：一是相比于教学的流程，人工智能当前对教学反馈的作用较明显，形成推理与判断，但对教学过程的赋能较为有限。二是对技能学习的赋予较明显，而对于思辨、思维培养等其他方面较有限。三是人工智能模型的不透明性也存在风险，教师对教学的主导权或非主动让渡，学生的学习主动性可能也受影响。广东技术师范大学梁鹏认为教师传道授业解惑，AI或缺少教学过程的共情。仲恺农业工程学院刘同来副教授认为AI赋能教学，对教育资源的公平性、对教学评价的科学性（较之教师主观评价）有其赋能。广东外语外贸大学姜思羽认为教育讲求因材施教，人的判断或不全面，以人工智能介入，佐以辅助工具，可以方便教师调节课程进度，增强与学生互动。华南农业大学黄栋副教授认为人工智能之于教学互动，在知识与技能层面，可有更丰富工具，在人与人的交流层面，则无法在教学过程中替代教师“生动讲解”的情感互动。广东工业大学刘冬宁教授认为教学过程以学为主，而非以教为主。如今本科培养要求大概是160学时，较为有限，教学的重点或不在于传授，而在于知识的梳理。如果人工智能能够颠覆教学，对于“学”来说意义很大，人工智能可促进个性化学习。广东技术师范大学李春英认为人工智能赋能教学，应是辅助性作用。在学习者画像、学习评估与测评、个性化学习推荐与学习路径规划等方面可赋能，并能减轻教师负担和提高精准教学等，然而在对学生的关怀、共情等情感方面，是AI所不能。CCF教育执行委员刘钊认为AI辅助教学而己，谈不上颠覆，现在智慧课堂产品基本都有这些模块，个别模块比较成熟，使用较好，另外一些使用较弱，需要不断改进。YOCSEF保定主席耿超认为相对于当前课堂的统一化培养，人工智能对于学习能力强与较为一般的同学，可实现分层培养，提升学生学习的上限。现场学生认为从学生角度，教师讲授的内容，所有学生接收的知识是相同的；若有人工智能辅助，可根据不同学生基础制定不同的学习方案，在测评难度与方式等方面可实现个性化。与会嘉宾云论道
议题二：人工智能能否“颠覆”课堂教学？子议题：初现曙光还是遥远乌托邦？对此议题，轩辕网络黄永健认为人工智能颠覆教学，既初现曙光，同时也仍是遥远乌托邦。个性化教学、智慧课堂等产品已经不少，在教学应用阶段可快速应用于教学，在赋能阶段可辅助教师教学与管理，故觉初现曙光。疫情期间的特殊情况，为智能教学提供了许多应用场景，但也出现不少问题。因教育有其特殊性，不同教师使用智能工具情况亦不同，共情与交流难兼顾，故觉颠覆仍较遥远。广东技术师范大学李春英认为当前或现曙光，但仍有很多不足之处。例如主观题评测、学习者画像与知识追踪，当前国内有效工具非常少。BBC最近的调研结果认为社会中最难被AI取代的职业是教师。科大讯飞于俊认为人工智能在教学评估、人才培养、行为分析、知识追踪等方面，可赋能教学场景。教学工具方面存在颠覆，但智能技术只能让我们更好地“教”与“学”，教师教学的根本不会改变。YOCSEF青岛主席包永堂认为AI在技术上作用明显，例如在知识传授方式的转变、辅助教学方面，初现曙光。但教学不仅是知识的传授，教师也需要实时把控整个课堂。人工智能可赋能，但思想与思维培养等方面仍难替代教师作用。广东工业大学谭台哲认为人工智能“颠覆”课堂教学已现曙光，而非遥远乌托邦。人工智能助力教学，已在许多方面取得巨大进步，在课堂情感分析方面也有相应发展。随着技术突飞猛进，其共情问题或许也能解决，故说非乌托邦。广师大梁鹏认为类似于AlphaGo颠覆了围棋，人工智能也可以对现有教学实现颠覆。广师大李春英认为AlphaGo颠覆了围棋是因为背后大量的计算和强大的算力支持，也不涉及人类的情感，但课堂教学有其复杂性。华南农业大学黄栋认为教师可以探索不同的新技术来辅助教学，但技术难颠覆课堂。课堂的主导，或认为是教师、或认为是学生，但皆以人其主导，技术角色在于辅助，像粉笔、像教具，人工智能可以提供更丰富的工具，但为辅助，而无法颠覆教学的本质。耿超和广州工商学院杜霞认为人工智能在未来可以“颠覆”课堂教学，只是就当前而言初现曙光。YOCSEF合肥AC委员彭澄宇和广师大计科院林智勇认为人工智能在知识传授方面可作为主导，教师辅助，但在同情心、情感、关怀等层面未来仍难颠覆。长安大学卢江认为人工智能不能颠覆课堂教学，只能颠覆教学模式。教学的概念是教师和学生相互作用，以课程为中介的教育活动。就像商业一样，商业活动是离不开人，只是交易、支付的方式发生了变化。议题三：如果颠覆至，“教”与“学”怎应对？子议题1：人工智能正在逐渐取代教师的部分职能，未来谁是配角？谁是主角？子议题2：若人工智能“接管”课堂，教学的温度还在吗？对此议题，商汤科技余侠芸认为回归教学的本质，回归工具的本质。从教学本质，教育的首要问题是育人，技术可提供个性化辅助，但并不意味着技术可以取代教师。从工具本质，教师是教学内容的设计与开发者，以智能技术为工具，工具怎么用，主角仍是人。如果人工智能接管课堂，教学的温度还在吗？技术有中立性，是人赋予其温度。当教育从课堂延伸到家庭、社会，只有当各方面主动参与其中，教学才会有其温度。智能技术可以增加教学过程的丰富度与趣味度，但离不开教师的精心策划。技术的可靠可信很重要，应始终处于人类的控制之下，人类创造了人工智能，但不应让人工智能抢了教师的饭碗。广州大学苏申从网络安全从业者的角度，关注人工智能的安全性。人工智能无自我认识，教学过程能够给教学对象传授什么知识，难把握，也难追责。当把文明传承的话语权交给机器时，风险与之相伴。关于该问题，姜思认为如果被“颠覆”，教学的温度何在？若人工智能接管课堂，学生的学习状态、学生心理，谁可调节？黄栋从疫情期间的教学感受指出：“作为教师对智能教学、线上教学的期待经历了几个阶段的变化。初期或觉线上教学是大势，但当一个学期线上教学之后，很多师生又都期待回到现实的教室，或许也就是因为人与人交流互动的温度。虽然教师在线上教学也能努力去赋予其温度，但现实课堂的温度传导更为直接、亲切。”耿超认为未来人工智能可取代“教”的部分，教师负责情感、温度的部分。未来理想状态或许是，教师管理与监督，而教学则由人工智能主导、进行个性化教学，这或为未来人工智能颠覆课堂的一种可能路径。现场学生认为人工智能或标准知识传授方面具有更好的能力，但难思辨和创新，当出现与标准答案不符的答案时，人工智能怎样发现？也有学生认为在大学及以上阶段，学生心智已经成熟，并不需要太多的“温度”，对其个人而言，其更喜欢自己钻研和学习。人工智能赋能课堂教学已经在路上，回顾过去，多年以前也许我们并不会意识到信息技术能够对我们今天的工作和生活带来如此大的改变，展望未来，或者在不远的前路上，人工智能将会对课堂教学带来巨大的改变，甚至颠覆课堂教学。此次论坛历时近四个小时，论坛执行主席、YOCSEF广州副主席李春英副教授对此次论坛进行了总结。论坛最后在一片热烈的讨论氛围中圆满结束。文图/春英编辑/孙琳特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。
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