人工智能时代教育评价改革:契机、挑战与路径选择人工智能对教育的变革有哪些作用

发表时间：2023-06-24 08:41:12

人工智能时代教育评价改革:契机、挑战与路径选择

龙海涛华南师范大学

摘要：人类社会即将迈入人工智能时代。人工智能等新一代信息技术作为新一轮产业变革的核心驱动力正催生重构教育新生态，为新时代教育评价改革带来了新的挑战和机遇。以人工智能时代背景为切入点，探究新时代我国教育评价改革发展的新路径，重点阐述人工智能等新一代信息技术将如何驱动教育领域的深刻变革，分析面向人工智能时代教育评价面临的主要问题，探讨人工智能等新一代信息技术将如何助力教育评价体系创新，尝试提出教育评价体系变革的创新路径，以期为加快构建新时代教育评价体系和建设高质量教育体系提供思路。

关键词：人工智能;教育评价改革;形成性评价;增值性评价;多元评价;

2020年10月，中共中央、国务院印发的《深化新时代教育评价改革总体方案》（以下简称《总体方案》）提出要充分利用信息技术，提高教育评价的科学性、专业性、客观性，鼓励并支持评价工具、手段、方法的智能和创新，为新时代教育评价改革指明了方向。

人类社会正处于从信息时代向智能时代迈进的关口期，人工智能等新一代信息技术正在引发人类社会新的变革，深刻改变人类生产生活模式和思维学习方式，是“经济发展新引擎”和“社会发展加速器”。人工智能等新一代信息技术融入教育行业，必将对教育理念、教育体系、教育模式、教育评价和教育生态产生变革性影响。人工智能等新一代信息技术与教育的融合发展对于推进教育均衡、促进教育公平、优化教育结构、完善教育治理、提升教育质量、实现素质教育和终身学习等方面具有重要作用，为教育高质量发展带来新的契机。

教育评价事关教育发展方向，具有重要导向作用：一方面，在人工智能时代，教育对未来人才的培养目标将发生根本性改变，教育评价“指挥棒”必须转向；另一方面，人工智能等新一代信息技术的快速发展，为教育评价提供了全新的技术、手段和方法，为构建科学合理、符合时代新要求的教育评价体系提供了可能，一直以来倡导的因材施教将能真正得以实现。本文尝试以人工智能的时代属性为切入点，对我国教育评价体系改革进行探讨，以期为新时代教育改革与发展提供参考。

1契机：人工智能驱动未来教育发生系统性变革

人工智能等新一代信息技术作为第四次工业革命的强大引擎，已成为21世纪教育改革与创新发展强大的技术杠杆和战略制高点，将给教育带来根本性、全方位的影响与变化。教育将突破原有的概念与内涵，开辟和拓展到一个全新的更为广阔的领域和价值空间。人工智能将催生重构教育新生态，激发出新的教学和学习方式，也为未来教与学带来了多种可能，以往的教育理念与人才培养目标、教育内容与人才培养体系、教育资源与人才培养环境、教育方法与人才培养方式都将发生颠覆性的变革。

1.1人工智能时代的教育理念与人才培养目标

教育理念是教育主体对教育及其现象进行思维的概念或观念的形成物，是教育主体在教学实践及教育思维活动中形成的对“教育应然”的理性认识和主观要求。教育理念是时代性的产物，具有鲜明的时代特征。当今世界正从二元空间（人类社会空间和物理空间）转向三元空间（人类社会空间、物理空间和信息空间）[5]。以人工智能为代表的新一代信息技术深刻改变着人类的思维、生产、生活、行为、交往和学习方式，改变着社会各行各业对知识、技能、能力和素质的要求，对人们的信息素养、数据素养、科技素养、创新素养、社交素养和艺术素养等提出更高的期望，原有的教育理念和人才培养目标无法支撑人工智能时代对人才的根本需求。

在人工智能时代，教育与简单的知识和技能培训画等号的时代已成为过去，新一代信息技术拓展和延伸了传统教育的边界，教育由被动接受的填鸭式学习向高阶认知能力和创新精神等核心素养的培养转变。教育的使命不再仅仅是传授已有的知识和信息，而是更为强调对人全面发展的培养，知识观也由以往的知识传承转向为强调知识的生产和创新。人才培养目标转向重点培养学生面向人工智能时代的全新的学习、生活、思考方式和态度，重点培养学生的终身自主学习素养、数字胜任力素养、思维心理素养和协同交互素养。学生的批判性思维能力、协作沟通能力、创新能力和人机互动能力将比传统意义上的读、写、记、算能力更为重要，学生宽阔的学科视野和解决复杂问题的能力以及高超的人机互动能力将成为人工智能时代的关键竞争力。学生将从学习知识转变为学习能力，主要包括自主学习的能力、提出问题的能力、人际交往的能力、创新思维的能力和谋划未来的能力等。学习者更多的是学习如何从开放的知识和信息库中筛选和挖掘出新的知识和应用，通过已有知识和信息去学习和创新知识。

与此同时，我们应该认识到，人工智能等信息技术是手段，不是目的，不能代替人类的思维，不能代替人类学习，不可能改变教育原有的本质。教育的本质仍然是传承弘扬文化、创造新知识、促进人的全面发展和推动社会进步，立德树人依然是教育的根本目的。人工智能不仅仅是对教育的颠覆和冲击，更多的是对教育发展的促进和创新，给教育领域带来了前所未有的发展契机。人工智能等信息技术对教育的赋能应用进一步打破了教育界限，人工智能让教育真正成为共同体。

1.2人工智能时代的教育内容与人才培养体系

教育理念和人才培养目标的改变必然会带动教育内容变革，人工智能类的课程将直接成为重要的教育内容。事实上，早在20世纪80年代，人工智能类信息课程就在英国中小学的信息与通讯技术课程（ICT）中出现。2013年，英国将ICT课程修订为计算（computing）课程，以加强信息意识、计算思维和人文素质的培养。2014年，英国又将编程作为5～16岁学生的必修课写进国家教育大纲。2015年，美国通过“每个学生都成功法案”（EveryStudentSucceedsAct）开启计算机科学教育改革，要求在基础教育阶段（K-12）强化以人工智能为重要组成部分的计算机科学教育。我国中小学人工智能教育始于2003年4月《普通高中技术课程标准（实验）》的颁布。经过十几年的发展，中小学各阶段信息技术课程中都设有人工智能模块。在高等教育领域，2018年全国高校新增本科专业中带有“智能”二字的就多达235个，人工智能教育进入迅猛发展阶段。

人工智能正在倒逼人才培养体系的改革与创新，以适应人工智能时代对人才培养的需求。在人工智能时代，知识的生产、流动、扩散、转化、更新和再生产的速度显著加快，现有的人才培养体系难以满足人工智能时代对人才培养的要求，难以适应新时期学习者的学习诉求，难以跟上科学技术的发展步伐。人才培养将从现在的以教师为中心转变为以学生为中心，从以专业知识教育为主转变为以通识教育为基础、通识教育和专业知识教育相结合，从以课堂教学为主转变为以课外自主学习为主、课堂内外教学和学习相结合。

人工智能等新一代信息技术促使学习跨越学科边界，促进跨学科学习。跨学科学习就是围绕一个学习主题构建相互衔接渗透融合的跨学科课程体系，将不同学科联系起来，形成有机整体，而非不同学科的简单叠加。跨学科学习突破学科之间原有的界限和限制，促进多个学科、多个专业知识体系的理念、视角、方法和技术的相互交叉融合，旨在培养学习者的综合实践能力、跨学科思维习惯和创新精神。例如，STSE教育主要涵盖科学、技术、社会和环境，倡导在发展科技、促进生产的同时，强化环境教育，STEM教育则融合了科学、技术、工程与数学等学科。

1.3人工智能时代的教育资源与人才培养环境

信息技术驱动新型教育生态的重塑。“生态”一词源于古希腊语的Oikos，指住处、定居地或环境，也指生物在自然环境下的生存状况及其与周边环境的关系。教育生态指教育的结构系统，包含教育发生过程中的相关要素及各个要素之间的相互关系。人工智能等新一代信息技术将彻底改变现有教育的时空场景和供给水平，推动教育组织和供给方式彻底变革，进而构建出一种新的更为灵活、开放、多元、个性、跨时空、终身的新型教育生态体系，真正实现教育的人机协同、因材施教和素质教育，促进实现人的全面发展。

新一代信息技术渗入到教学、学习、研究、评价、监控、管理、生活和文化等各个方面，通过打造智慧教室、智慧课堂、智慧学习活动、智慧教学资源、智慧校园管理、智慧校园服务，形成智慧校园和智慧城市，驱动教育教学环境由网络化、数字化向智能化迈进。教育机器人将增强或延伸教师的表达能力、知识加工能力和沟通能力，形成一种新型的教学形态。人工智能等新一代信息技术能促进教学资源智能化进化、智能化检索和智能化推送，根据学习者的学习需求、学习路径和检索痕迹，智能化向其推送学习资源和学习支持，过滤无关信息，减轻认知负荷。远程协作和同步课堂等能促进跨学校、跨区域、跨国别的协同学习，向世界各地提供优质教育资源，有助于解决教育不均衡问题。

新一代信息技术促进无边界学习，让学生与所有学习者处于教育教学活动中心，凸显学习者的主体地位，形成相互融通的学习场景。无边界学习就是打破传统教育设定的各种边界，打破学习的时空限制，打破现有知识、学科、课程与课堂教学之间的藩篱，打破学习者身份、背景、年龄的界限，打破物理现实空间与网络虚拟世界之间的壁垒，强调教育的互动性和知识经验的分享交流，以及创新在教育中的价值，实现教育的个性化和定制化。

1.4人工智能时代的教育方法与人才培养方式

信息技术也驱动教与学全过程的变革，教育方法与人才培养方式将发生根本性变化。人工智能等新一代信息技术的渗透完全改变了传统教学过程中以教师授课、学生听课为中心的单一组织结构模式，改变了教师为知识传递者的角色定位，教师成为教学活动的设计者、学生活动的合作者、学生获取知识的引导者。在智慧化教学环境当中，教与学的模式及师生之间的交互方式等教学因素均发生根本性变化，师生地位被重新定位，机器在教与学过程中的作用更为突出，教师、学生和机器构成智能教与学过程中的三元教学主体。

在人工智能时代，项目式、问题导向式、团队合作式、探究式、体验式等学习方式变得更加简单易行。教师可引导学生从学习知识技能到培育运用跨学科知识解决实际问题的能力，可开展基于真实问题的项目式学习，在合作学习的环境下实施探究活动。依托人工智能等新一代信息技术，教师可依据教学内容、教学目标、教学任务和学生个体的不同，以不同的组织形式，实施差异化、个性化的教学和评价。人工智能等新一代信息技术可辅助教师开展课前智能化备课、课中互动精准授课、课后个性化辅导和日常网络在线答疑等，有助于减轻教师工作压力，提高教学效率。在学生学习方面，学习方式也由以往的完全被动接受转向更为主动的学习，出现深度学习、自适应学习、个性化学习和人机协同学习等。

所谓深度学习，在人工智能视域下是指基于深层神经网络实现的一种模型和算法，通过构建具有多隐含层的模拟人脑模型，让机器模仿人脑的机制来实现对复杂事务的自动化处理。在教育视域下，深度学习是指高层次和主动的认知加工，是与被动记忆和机械接受知识的浅层学习相比较而言的一种学习概念。深度学习着力培养学习者的高阶思维能力，注重学习的社会性、参与性和实践性，教师以现代化的教学工具向学生传递核心的学习知识，学习者需要在深度理解所学知识的基础上进行信息加工，主动建构个人的知识和思维框架，并有效地将知识转化并迁移应用到真实的环境中解决实际问题。

2挑战：面向人工智能时代教育评价面临的主要问题

不可否认，现行教育评价制度对改革开放以来我国教育事业的快速发展起到了重要作用；但是，进入新时代，随着我国教育基本面发生根本性转向，现行的教育评价体系越来越不适应新时期我国经济社会发展要求。特别是在后疫情时代，随着人工智能时代的到来，我国教育发展迎来新一轮重大战略机遇，面临一系列亟待突破的问题。一方面，现行教育及教育评价体系长期存在着的一些问题尚未得到根本性解决，而人工智能时代又对其提出了新的更高要求；另一方面，人工智能等新一代信息技术给教育带来重大影响，但究竟会有哪些方面的影响，尚不十分清晰。人工智能与教育深度融合的科学机理尚未得到揭示，教育尚处于不断变革和发展之中，具有不确定性。

2.1评价方式简单初级

当前，教育评价方式主要是以标准化的量化评价为主，质性评价相对较少，定性和定量相结合的评价不能得到有效实施和应用。学生的考试成绩仍然是评价结果的主要甚至唯一决定因素，闭卷考试的分数常常直接决定着学生相当长时间的学习结果。当前评价方式的相对简单初级直接影响着教育评价结果的全面性、科学性、客观性和有效性，不仅不能有效发挥评价结果对未来教学的指导性作用，甚至还会产生负面影响。同时，当前广泛实施的主要是针对教学结果的总结性评价，其评价功能也侧重于人才的筛选和选拔。

在人工智能时代，教育评价的功能将进一步拓展，评价将真正实现由当前的“以决策为目标，重在鉴定和选拔”向“以人为本，重在诊断和激励”转变，评价目的侧重于更好地促进学习。评价将成为教育密不可分的一部分，贯穿于教育教学全过程。评价类型不再局限于当前的总结性评价，诊断性评价、过程性评价和形成性评价将得以广泛实施。通过多元化、多功能的评价，及时、精准、全面地发现教育教学活动中存在的问题，促使教育形成超强的自我纠错和矫正功能。

2.2评价手段传统落后

当今科技发展日新月异，但当前我国教育评价使用的手段和工具仍然相对传统落后。教育评价相关者对新兴科技工具使用的积极性不高，科学技术对教学和教育评价过程的融入度不深，先进的科技工具未在教育评价过程中发挥应有的作用和功能。关于能力素养的评判，没有统一、科学、精准的评价工具，导致学生的人文素养、交流能力、协作能力、沟通能力、研究能力、创新能力和发展能力等难以得到有效测评。当前，绝大多数教育评价活动以人工评价为主，主要形式仍是传统的纸笔考试。

智慧性将成为人工智能时代教育评价的突出特征。在人工智能时代，教育评价需要及时全方位、系统、客观地收集、处理和分析教育教学全过程中生成的所有数据。数据不再仅仅是考试成绩，还包括情感因素、心理倾向、实践能力等非结构化数据和信息。教育评价系统将根据收集到的数据，对教育活动作出智慧化研判，形成精准化的评价报告，并针对存在的问题给予个性化反馈意见，甚至适时对教学活动进行指导和干预。如果不改变当前落后的评价手段和工具，不仅会制约未来教育评价系统的智慧化发展步伐，而且会阻碍未来多元化、动态化、综合化、智能化的教育评价体系的形成。

2.3评价内容僵化片面

当前教育评价的内容只涉及众多教育目标和教育活动中极少的一部分，更多的是评价学科内容和学科能力，主要是以知识和技能为中心的评价。重视知识认知的评价，却很少评价学生的情感、态度、价值观等非认知方面；重视知识与技能的掌握情况，却忽视团队协作和创新思维等高阶能力和综合素养的评价；重视单科学科知识的掌握，却忽视超越学科的素养和能力评价。评价内容的片面性和不完整性不仅导致评价结果的失真，而且由于“考什么学什么”，导致教育目标和教育活动的功利性和狭隘性。

在人工智能时代，教育评价内容更加趋于完整和全面，除涵盖知识和能力外，核心素养的评价显得尤为重要。核心素养是指学生应具备的适应终身发展和社会发展需要的必备品格和关键能力，因其蕴含综合化和内隐性的特性而很难对其进行准确客观的评价。随着先进评价工具的出现和评价方式的多元化，非认知类素养可转化为可精确检测的外在表现，核心素养可深入融入到具体的教育教学活动之中，并呈现为具体的教学效果。由此，教育评价可以客观真实地测评学生的认知和非认知领域，使得核心素养评价得以广泛应用。

2.4评价标准简单单一

当前的教育评价主要以分数或升学率为核心依据，过度强化结果在整个评价终端的关键地位，存在着标准相对简单单一的现象。正因为如此，长期以来，我国在教师评价方面形成“唯文凭、唯论文、唯帽子”的倾向，在学生评价方面存在着“唯分数、唯升学”的倾向。评价标准的简单单一有损教育的公平性和公正性，既不利于优等生的拔尖创新培养，也不利于学困生学习积极性的激发。评价标准的简单单一也不利于从多层面、多角度挖掘和培养人才，极易形成教育同质化现象，影响学生的个性化发展，难以满足新时代经济社会发展对多元化复合型人才的需求。

坚持以人为本，实施差异化、个性化评价，将成为人工智能时代教育评价的发展趋势。教育的本质是促进人的个性化发展和全面发展，评价的最终目标是通过激发每一个学生的能动性、自主性和创造性，实现个人价值的最大化。差异化、个性化评价就是充分认识和尊重学生个体之间的差异性，运用不同的要求和标准对不同学习程度和成长特点的学生进行多维度、多层面和全方位的综合评价。差异化、个性化评价突出激励导向，强化教育评价的增值性，以充分挖掘学生内在的特点和潜能为目标，竭力发现不同学生未来成长和发展的可能性，促使教育更加彰显学生的优点和特长，以唤醒和鼓励每一个学生，提高学生的自信心。

2.5评价主体狭窄局限

在现行教育评价中，无论是针对教师的评价，还是针对学生的评价，评价主体都较为狭窄局限。尤其是对学生的评价，处于主导地位的是教师和教育行政部门，而缺乏学生的自我评价、同辈评价、家长评价和社会评价，这在一定程度上影响了教育评价的客观性、公正性和有效性。同时，学生长期扮演着被教育、被管理和被评价的角色，影响着学生的自信心、自尊心、责任心和进取心，使其在学习上丧失主观能动性。

在人工智能时代，高度发达的信息技术为教育活动相关者获取教育数据和信息提供了便利，教育信息交流的手段更加丰富便利，信息共享的渠道更加顺畅，教育活动相关者能够及时地表达自身发展需求和价值诉求，能够全员参与评价，在协商与合作中开展评价，形成评价共同体。全员参与的评价为教育评价提供不同的视角，丰富了评价的层次和内容，也有利于评价结果的运用。具体来说，学生可以以主体身份参与到教育评价活动中，由被动的评价接受者转变为主动的评价参与者和合作者。在各类教育教学活动中，学生可以通过平等协商参与评价，主动了解评价标准，自主发现、分析和解决学习过程中存在的问题，在评价中进行自我反思和自我学习。

3技术赋能：人工智能等新一代信息技术助力教育评价体系创新

大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术的快速发展为教育发展带来足以改变其业态的新技术和新工具。就教育评价领域来说，人工智能等信息技术将进一步丰富教育评价的方法和手段，拓展教育评价的内容，让教师、学生、家长乃至全社会参与其中，对教与学的过程全方位实时监测，智能化反馈评价结果，智能化推送学习资源，智能化提供学前指导，促进学生个性化发展，让因材施教成为现实。

由于科学技术和评价工具的限制，以往只能注重对学生理论知识和基本能力的评价，很难对其德智体美劳综合素质进行全面评价。新一代信息技术的广泛应用，拓展教育评价的内容和边界，能及时对每个学生的学习状况进行诊断性评价，为全面评价提供了现实条件，可以对教与学的全过程进行智能化分析——诊断分析学习过程，总结描述学习结果，预测未来学习发展，以及对学习过程进行及时调节和干预。通过构建智能化的教育教学监测和分析平台，持续跟踪和记录教师教学和学生学习过程中的各种数据，为教师教学和学生学习提供实时动态的反馈与评价，对课堂教学中师生互动模式进行有效性分析，帮助教师和学生及时调整教与学的进程，并使适时发起教学干预成为可能。

通过大数据分析技术，可以收集考试分数之外的情感态度、心理特征、价值观念、劳动素养、审美情趣、协作精神、抽象思维、创新意识和实践能力等非认知方面的数据和资料，大大拓展教育评价的内容，从而支持从当前单一的学科知识认知评价向全面系统的综合性评价转变，可以对教师的教和学生的学进行全方位的了解和分析。与此同时，基于特定的数据处理和分析系统，通过数据的挖掘和分析，能及时根据每个学生的学习状况，自动生成各个学生的诊断性和发展性评价报告，并为每个学生差异化、智能化推送学习资源，精准提供个性化的学习发展建议。

新一代信息技术可为教师承担一些重复性和机械性工作，起到教师助手的作用。人工智能工具可以智能化出题、智能化批改作业、智能化评阅试卷、智能化诊断反馈，教师将有更多时间和精力去了解每个学生。通过对学生学习过程的了解，可以更好地掌握每个学生的学习特点，为学生制定个性化和差异化的学习方案，实现精准化和个性化教学。学生掌握和使用一定的学习评价工具，可以自我发现、提出和解决问题，或者与同伴合作，互相探讨，共同进步。家长通过评价工具所提供的反馈信息，可以及时掌握学生的学习和成长状况，提高教育评价的参与度。

当前，世界主要发达国家纷纷在为人工智能时代的人才培养谋划部署，力图通过教育评价改革促进本国人才选拔与发展，抢占未来教育竞争战略制高点。在美国，2017年5月，顶尖私立高中联盟推出一种新的学生评价体系，即针对学生的8个方面的素质，用描述性定性评价取代以往的分数定量评价。该体系重视学生全面综合能力素养的考查，将非认知能力因素的评价摆在突出位置。

在欧洲，德国利用科学技术优势，研制科学化、极具操作性的评价工具，在0～6岁的学前教育中构建了以导向质量、结构质量和过程质量为核心的质量评价体系。通过智能化评价技术和工具的介入，提高教师教学能力，提升教育质量和水平。评价方式和评价主体进一步多元化，以及强化过程性和动态性评价，已经成为德国学前教育评价制度的优势。在基础教育的学生评价方面，英国建立了国家评价、教师评价和学生自评与互评三级评价体系。国家评价是“关于学习的评价”，即按照国家统一标准，检验每个阶段的学生收获，旨在评判学生是否达到了国家要求；而教师评价和学生自评与互评则是“为了学习的评价”，旨在促进师生共同关注学习，提高学生的自我评价意识，激发学生的学习动机，促进学生的学习效果。

在亚洲，日本为提高学生的基础学力，近年来推动大学入学考试制度改革，意在建立一套基于“学力三要素”的培养和评价系统。“学力三要素”包括：足够的知识和技能；面对答案不唯一的问题时表现出思考力、判断力和表现力；保持主体性，并能与各种各样的人在协作中学习。该评价系统重视考查和培养学生的非认知能力，而以人工智能、大数据等为代表的新一代信息技术成为本轮改革的重要支撑。

4路径选择：面向人工智能时代的教育评价改革策略

面向人工智能时代的教育评价需要从评价方式、评价手段、评价内容等多方面进行改革。

4.1改进结果评价,注重过程评价,加强质性评价，使评价方式更为多元

在当前教育环境下，结果仍具有举足轻重的地位，但要突破结果唯一，注重过程评价，从结果本位向兼顾结果与过程转变。如不强调结果，会在一定程度上导致人才培养质量的弱化，但强化结果在整个学生学习成长评价终端的核心地位，会导致结果至上的功利倾向，失去教育评价的真正功能。

人工智能等新一代信息技术的发展，能实时跟踪和监测教与学的全过程，能把考核从一次性考试变成持续不断的行为分析，为实现真正意义上的过程评价提供可能，为开展多样化评价提供重要契机。同时，要进一步加强定量评价与定性评价相结合，强化质性评价。定量评价在当前备受推崇，是因为其在实践过程中操作简单，便于比较，人工智能等新一代信息技术的发展将有助于提高质性评价的可操作性。

4.2开展理论研究，开发智能工具，搭建数据平台，使评价手段更为智能

人工智能等新一代信息技术推动教育实践中许多重大现实问题的解决，与此同时，未来教育发展的强烈需求也倒逼人工智能等信息技术的进一步创新和应用。当前人工智能等信息技术与教育尚处于催化融合阶段，相关核心技术尚未完全成熟，人工智能等信息技术在情绪识别、认知计算、智能感知等方面存在发展瓶颈，目前大多数产品更多关注自适应学习等领域，学习模型以偏概全等问题尚待进一步解决。高校、科研院所和行业企业要利用各自的优势特色，加强协同创新，共同推动智能教育评价的理论创新和技术研发。

当前，面向人工智能时代的新型教育生态体系尚未完全形成，人工智能的价值认识尚存在分歧，既有“唯人工智能”的观点，也有全盘否定人工智能的意见。教师、学生、家长、学校、教育行政部门乃至全社会要进一步树立智能化教育评价理念，改变过去传统的纸笔测试评价思维，主动适应、应对甚至创新面向人工智能时代的教育。数据是人工智能时代教育发展的基础，需进一步消除数据壁垒，搭建和提供开放共享平台和服务，在保护隐私的前提下，合理利用数据和公共信息服务智能教育评价。

4.3坚持立德树人，突出核心素养，探索增值评价，使评价标准更为多维

人工智能时代要求人们具备更强的计算思维与实践能力、交流与沟通协调能力、人机协作与组织管理能力、自主学习与谋划未来的能力，人才培养的目标和标准也随之发生改变，需要进一步建立健全面向人工智能时代的教育评价新标准。要坚持将思想品德修养作为学生评价的首要内容，突出身心健康、社会责任、科学精神、审美情趣、创新精神和实践能力等综合能力和核心素养的评价，促进人的全面发展。评价标准应由结果导向的单一终结性评价向过程导向的多维诊断性评价和过程性评价转变，大力探索增值评价。

对不同学段、不同学习程度、不同学习环境的学生采用统一的评价标准显然不够科学。增值评价遵循当前学业水平与未来发展潜力相互补充的原则，注重学生进步的增幅，强调学生发展状态的纵向比较，有利于发挥评价的激励作用和促进功能。增值评价能优先关注教育教学全过程和学生发展状态，能更好地发现各种因素在学生个体发展中的作用，通过“投入产出比”等方面的分析使评价结果更为科学和公平，对实现教育公平和全面提升教育质量具有重要作用。

4.4严格学业标准，强化综合素质，健全综合评价，使评价内容更为全面

传统的教育评价更多关注学生对知识的掌握情况，主要是对智力能力水平的评价，而在很大程度上忽略了对学生其他能力素质的评价。教育评价改革应在坚守和健全学业水平评价、严格学业标准的基础上，进一步完善德育评价、体育评价、美育评价和劳动教育评价，强化对学生综合素质的整体评价。

开展综合评价需要构建一个综合的评价指标体系，搭建综合数据信息平台，利用一定的分析方法或模型对学生、教师或学校等评价对象作出全面、系统、整体的评定。人工智能等新一代信息技术为检测学生道德品质、人文素养、情感态度、思维活动、交流协作、创新发展、运动健康、审美表现等提供了现实可行性，评价内容将更为全面。全面综合的评价使教育评价更加系统、立体和多元，弥补了以往单一学业评价的狭隘性和片面性，能真正发挥促进学生全面发展的作用。

4.5多方协同参与，形成联动机制，增进社会共识，使评价主体更为多元

教育评价是一个复杂的系统工程，特别是在人工智能时代，社会各种因素更易通过便利的信息技术介入其中。开放、科学的评价体系比以往更加需要学生、教师、学校、政府和社会的协同参与。在教育评价体系中，每个参与者既是评价主体，也是评价对象。人工智能等新一代信息技术的发展模糊了人与机器之间的界限，使人机互动评价成为现实。为此，要充分发挥教师、学生、家长、社区、第三方机构等不同评价主体的作用，共同构建教育的综合评价体系。

在评价主体多元化的背景下，更需要构建多元化的教育评价机制。一直以来，我国教育行政部门在教育评价中占主导地位，教师、学生、家长、学校等评价主体的积极性未充分激发，其评价作用未得到充分发挥。另外，教育评价涉及不同评价主体的发展诉求和切身利益，应统筹协调各方的意见和建议，提升其存在感、归属感、认同感和荣誉感，共同建立多方参与、行政调控引导与市场需求导向相结合的教育评价体系。总之，教育评价是一项社会工程，需要大力增进社会共识，引导全社会树立正确的教育观和成才观，努力构建新时代具有中国特色的教育评价体系。

《中国考试》2021年第11期

人工智能在教育领域中的应用面临哪些问题和挑战

再比如说，可以了解你的学习能力的情况，可以对你的学习负担提供各种监测，当然这个是要遵循伦理，研究伦理的前提下，可以通过对你的数据和你的表情的分析知道你处在疲劳状态，处在轻生状态，这个在研究里面已经在做了，当然这个前提要尊重个人隐私、伦理的前提下，监测学生的上课状态。如果你过分疲劳，对学习效率很低的。

再比如说可以通过人工智能和虚拟现实结合，提供增强性的虚拟探究环境，供学习者进行探究，进行发现，比如再通过一个虚拟环境，可以回到两千年前去发掘那个时代的历史以及历史演化的过程，智能加虚拟现实结合。等等，人工智能可以在学习环境、学习过程上提供非常多的很好的支持。

第三，人工智能可以对学习过程的评价起到非常重要的作用。他可以分析出你在学习过程中对哪些知识掌握的情况，每个知识点上学科能力的情况，你的核心素养的情况，以及你的体质健康发展情况、心理健康发展情况，可以使得我们的教育评价从单一的学科知识的评价到全面的综合性的评价，可以使得我们的评价从以前只是期末一次考试变成过程性的评价，可以嵌入到你的学习过程中，对学习者进行一些评价，而且评价不仅仅是评价你的知识，还可以评价你的问题解决能力方面。

另外，这种评价可以使得老师的工作大幅度减轻。以前我们只是由人工来做各种各样的评分、观察，需要很大的工作量，现在人工智能可以由计算机进行自动测评，比如英语口语测试，现在已经产业化了，都已经实用化了，很多中考、高考的英语考试都是用实际的系统。

另外，英语作文的批改，现在基本上实用化了，在实验室里面，我们的问答题、论述题、作文题，这些主观题的批改，也已经取得了实质性的进步。今后这方面会取得实质性的突破。取得实质性突破以后，我们老师改作业，统计分数，这些工作就会大幅度降低。人工智能会在教育评价上发挥非常重要的作用。

另外，人工智能对教师的工作可以起到非常重要的作用，起到教师助理的作用。比如，智能出题、智能批改、智能阅卷、智能化的辅导，各种评价报告的自动生成，以及针对学生因人而异的给学生提供各种反馈，像现在我们老师面对一个班，可能面对40个-50个学生，他很难，以前很难做到每个学生都给个性化的反馈，因为他的时间精力不允许，他也不可能了解每个孩子的具体情况，但是现在基于人工智能的技术，我们完全可以了解到孩子在学习过程中存在的各种问题，在人工智能的帮助下，可以根据不同的问题，每个学生提供个性化的反馈，实现对学生个性化的支持，做到既具有规模化，又做到个性化，这是我们中国教育现代化2035所追求的目标。

中国教育现代化2035提出，我们要推进兼容个性化和规模化并重的教育。这个时候人工智能可以大幅度提高老师对学生个性化支持的一种能力，降低教师工作过程中的负担。

第五，人工智能还可以在我们的教育决策、教育管理，以及教育公共服务方面，起到非常重要的作用。比如，人工智能可以使得我们的教育公共服务，从面向群体到面向个体，比如政府，要提供教育公共服务，以前只能面对群体来提供，现在有了人工智能以后可以了解学生个性化的需求，通过网络提供个性化的教育公共服务，相比北京市，北京市有一个中学教师开放性辅导计划，这个计划就是我们在支持，在运行。

它的核心工作就是动员了10788个骨干教师常态性的在网上给学生提供一对一的答疑服务，以及直播课的服务，以及问题解答的服务，以及微课共享的服务。在这个过程中，每个学生在学校里面都有个性化的需要，这种个性化的需要以前是政府不解决的，而现在有了大数据，有了人工智能，有了互联网以后，可以使得政府可以购买教师的在线服务，给学生提供个性化内容的服务，使得我们教育公共服务更个性化。

第二，我们有了学习过程中的各种数据，以及我们办学过程之中的数据，可以使得我们的决策不再只是基于我们个体经验，而是有个体的经验加上科学的数据结合，人机结合的决策，可以使得我们的管理，我们现代教育的治理更加科学、更加精准，也更加符合我们现在民众利益主体，参与度越来越高的诉求，可以大幅度提升政府的现代教育治理的功能。

第三，还可以促进教育对各种环境的集成管控，可以实现把一些隐患的问题，在事情还没有发生之前就可以事先进行预测、进行管控。比如，刚才举的例子，校园外的一些不法分子，完全可以通过数据甄别出来，可以在一些事情上没有被发生之前就可以预测。再比如说校园的各种公共设施，如果出现了小的漏洞，小的漏洞完全可以及时通过人工智能技术集成联通以后，集成远程控制，及时发现。不是等小事情酿成大事情再进行补救，从事后补救变成事前监管，事前预警。实际上人工智能在这五个方面都可以发挥很多很多的作用。

主持人刚刚余教授听您在人工智能教育领域方面的应用非常广泛。但是可能很多人跟我有一样担心，人工智能现在在教学领域能发挥这么大的作用，未来会不会真的把老师取代了？和教师之间会存在一种什么样的关系？是合作还是相辅相承？

余胜泉

教师永远不会被取代。因为我们教师是促进人的成长，有两个职能，一个是教书的职能，一个是育人的职能。今后如果只是知识性的讲授，知识性的传授的工作，会越来越多的被人工智能所提高效率，但是完全取代是不可能的。因为人需要人和人之间的沟通，面对面的沟通，这种情感的沟通，和我们面对屏幕的沟通还是有差异的。

人永远不会取代。但是我们很多的讲课的效率，会大幅度提升。另外，教师除了教书以外还有育人，还有解决学生成长过程中的各种问题，这种问题的解决，需要人工智能来增强。教师在教育教学中非常重要的。我觉得教师和人工智能的关系，是一个相互赋能、相互增强的关系。

相互赋能是什么意思？教师的智慧会越来越多的转化为规则性的东西，使得人工智能具有教师的能力，把老师的个体智慧或者集体智慧转化为人工智能的能力，把人工变成了智能。

另外，人工智能也会赋能教师，教师利用人工智能可以提高，可以使得我们教师提高工作效率，而且能够做到以前做不到的事情，是一个相互赋能、相互增强的关系。人工智能首先是教学效率提高，比如说以前讲测考练，原来需要10个小时完成的事情，可能一两个小时就完成了，针对学生个性化辅导，作业批改。

现在老师一个人带三个班，每天都要改一百多份作业，这一百多份要认真改的话，要两三个小时，工作量非常大。如果今后人工智能发展了，完全可以让人工智能实现批改，实现批改以后可以给出你各种分析报告，每个孩子出现问题是什么地方，给他什么样的改进措施，都给你自动生成。你拿这个报告，可能比老师自己改效率还高，比你自己改还更好地了解孩子。通过这种方式给提高老师的工作效率，把原来需要花很多时间和精力的事情取代掉了。老师有更多的时间，更多的精力关注孩子的成长。心理、身心健康。

另外一方面，人工智能可以增强教师，就是可以使得我们老师做到以前做不到的事情。比如，举一个非常简单的例子，我们有个团队在做一个研究项目叫“AI好老师”，我们孩子在成长过程中，经常遇到各种各样的问题，比如说小的问题，打架、不守纪律、网络成瘾、过分崇拜明星、早恋等等这些问题，这些问题背后都是有教育学、社会学、心理学、生理学的一系列的原因，但是这些原因是很深的，一般的老师很难说把各种知识都很了解，我们很多老师、很多家长面对孩子出现这些问题的时候，总是简单地打骂或者简单的斥责，这样对孩子于事无补。

这个时候，像我们就做了一个项目叫AI好老师，我们建立了0-18岁儿童成长过程中常见的典型的问题知识库，以及每个问题背后的教育学、心理学、社会学、生理学这方面的原因，以及一些如何干预，对这些问题如何进行干预的优秀教师的案例，我们收集了优秀教师处理这些问题的案例，这样就会形成智能的系统。

只要和那个系统说，我的孩子早恋了，他会问你几个表现，如果你确认之后，他说这可能是早恋，他分析早恋的原因是什么，社会学、心理学的原因是什么，再给出某一个很好的老师处理过这个事情他是怎么和孩子沟通的，他可以把符合教育教学规律的案例，让老师学习。这样可以提高我们老师的育人的能力，提高家长和孩子相处的和谐程度，促进学生身心健康的发展。

再比如体质健康，现在儿童成长过程中的身体体质这些方面的发展越来越重要。除了知识以外，身心健康其实更重要，我们完全可以通过一些智能手环、智能肺活量的工具、智能跳绳工具，以及运动器材，会通过5G加上传感器以后，可以自动采集学生运动过程中的各种数据，把这些数据通过5G传送到云平台以后，就可以限定学生的心率、血氧、运动脉搏各种各样运动参数的常模数据库，有了这个数据库以后，可以对学生的运动知识、运动技能、营养情况、身体发育等这些方面的情况进行进一步的分析，分析可以发现学生在体质健康上存在哪些问题，或者哪一种体质类型，可以给出有针对性的运动处方的方案，也可以发现学生在运动中有哪些优势，从而增强他的优势。

我举这些例子就是想说明，我们很多教育中理想中希望老师能做到的事情，但是由于传统的时间精力以及能力的问题，我们做不到，现在人工智能可以增强我们教师，使得我们教师能够做到这些事情。人工智能和教师是相互赋能、相互增强的关系。

但是，虽然人工智能不会取代老师，但是会使用人工智能的教师会取代不使用人工智能的教师，我们教师还要主动适应互联网、大数据、人工智能时代新的技术的变化、新的技术的变革，不断进一步的学习，善于使用，关注最新的进展，希望老师能够努力把这些东西融入到他的日常教学中，从而提高自己的教学效率。

主持人

刚刚您说了很多人工智能和教师之间的互相赋能、互相增强的关系，随着人工智能的普及或者应用，对教师的压力是不是挺大的？教师之前可能只要备好课、教好学生，关心学生成长，现在要学习更多的人工智能方面的知识。人工智能在人才培养方面，我们是不是现在也是一个非常重要的环节？

余胜泉

人工智能的知识学习有一个渐进的过程，人工智能核心就是智力的自动化，像机械是我们体力的延长一样，人工智能是我们脑力的延长，可以使得我们人能够处理以前无法处理的复杂事情，实际上是提高我们老师的效率，适当的学习这些知识。像我们生活中，比如天天拿着手机录语音，那个复杂吗？不复杂。但是，背后的技术是很复杂的。

但是对于应用来说并不复杂。我们老师对人工智能的学习不要太担心。但是，你刚才提了一个很重要的问题，人工智能人才的培养。确实，人工智能人才的培养是我们国家和整个社会迈向智能时代的一个非常关键的地方。

我觉得，一是面向大众来说，我们要培养了解人工智能，未来会对我们的社会产生哪些影响，了解人工智能在现实生活中有哪些应用，这样理解这个社会的变化，主动拥抱这些变化，这是对非专业的人士。对一些专业人才，我觉得可能我们国家，一个是要加强人工智能的职业教育，在职业教育大力普及人工智能的一些技术，人工智能工程方面的工作。

比如要向使得人工智能的发展，今后数据处理是很重要的能力，数据收集、数据标记、数据关联、数据工程。第二，今后机器学习、机器训练，了解典型的各种机器学习的原理，以及它的训练的技巧、训练的方法。

另外，了解人工智能和各行各业，对各行各业特定的领域知识库的应用，以及应用系统的配置管理，我们要在职业教育里面大力加强人工智能专业的发展，让他能够很好地支持、管理以及推进人工智能在各行各业的应用，使他有序化。

另外，人工智能还要加强研究性人才的培养，大学里面研究性人才的培养。因为人工智能不是一天练成的，是一个信息科技在一个时间段内持续性发展的一个过程，智能爆发。智能爆发的背后是有成千上万研究者的智慧转化为我们生活中可以实际应用的系统，这个时候我觉得，在人工智能领域里面，高校的职责，一个是把我们信息科技，计算机相关专业办好，这是人工智能的基础。

另外，希望有一些有实力的高校多办人工智能的专业，尤其是研究性高校，这是推进技术往前进步的核心动力，需要有精英参与。另外，这个过程中，我们特别要避免计算机教学，或者人工智能教学、人工智能研究，以唯论文为核心，论文很重要，光有论文解决不了问题，一定要以解决实际问题，形成开源的系统。

像国外，计算机科学，很多大学做的那些开源的系统，对这个行业的发展，对这个研究的发展起着非常大的推动作用，但是在我们国家，这种有影响的，寥寥无几，而且不受认可，做一个几百万人用的开源系统可能还不如人家写一篇SCI论文，这是不健康的，因为这些东西最后使得我们纯理论化，对于整个行业、整个产业发展是不利的。

所以我们特别希望在计算机科学的教育，以人工智能的教育，要强调多结合实践，当然不是不发表文章，文章还是要，需要解决重大实际过程中去发文章，而不是为发文章而发文章，要解决重大实践问题，做出能够得到广泛使用，能够推动这个行业往前迈一步的应用系统，这样的话，才使得我们的研究和产业发展能够一步一步往前走。

我现在看到我们在北京市的一些中小学，他们已经开设人工智能课程了。现在在中小学开设人工智能课程，会不会太早了？

我也看到了，现在有很多学校开一些人工智能的课。还有一些企业专门编了中小学的人工智能课程。当然我觉得，在中小学，适当普及人工智能的常识是对的，但是有一些过于急功近利不值得倡导。我看过一套人工智能的教材，从三年级就开始开人工智能，很多词汇术语可能都不清楚，现在给他讲很复杂的知识，这是不合适的。因为这些知识，这个时候去学，同样一个东西理解，可能两三个星期才能明白这个词说什么意思，但是等到成年以后，可能只花两三个小时就能明白这个事情。

所以我不鼓励太多复杂的知识进入到中小学，但是适当的让小孩子理解人工智能对现实社会的变化的影响，了解人脸识别，可以做什么，了解各行各业里面应用的现象，就像我们了解汽车、飞机可以飞的道理。比如同样一个力，我们小学生也要学力的概念，但是只要知道力是相互作用的就可以了，但是到了大学就要了解力和力之间复杂的关系，甚至还要了解宏观的力和微观的力是完全不同的性质。

同样是讲人工智能，你对低年级的时候应该以浅显、形象了解为主，到了那些知识复杂算法还是应该到大学，到研究生阶段再去教比较合适。适当地让学生有一些体验性的活动，以结合信息技术课，寓教于乐，结合信息技术课，尤其是在小学，我不赞成系统开人工智能的课，但是可以让学生有感性的认识、感性的体验性的可以的。

但是概念体系和编程能力，并不见得要那么系统化。但是适当到了初中和高中的时候，结合信息技术课，因为本身信息技术课是有的，结合信息技术课适当渗透人工智能的知识，这是可以的，这是合适的。否则容易超前教学。现在什么东西都要往中小学渗透，中小学的负担太重了。

实际人的心智是有个发展的过程，当心智发展不全的时候，学一个东西花很长时间，抽象思维水平到了一定程度以后，花几个小时就学会了。要提高他到了成年以后的学习能力，小的时候要适当地给他留白，留空。让他不受过重的学习负担的压力。因为过分的学习负担的压力会造成学生学习的厌倦、倦怠，以及泯灭他的好奇心、求知欲，一旦一个孩子成长过程中，没有了好奇心、没有了求知欲，养成了功利性读书的习惯，对于他一辈子的成长都会起着巨大的障碍作用。

真正的杰出的人才都是具有很强的自学能力，很强的自律意识，很强的好奇心、求知欲在这里驱动，是内在驱动的，而不是外在驱动的。外在驱动，环境变化，有外在的驱动力弱了以后，基本就停滞不前，现在过分的学习负担过重，会对小孩子的好奇心、求知欲会起到压制作用，长期来说不好。

主持人

感谢余教授提出的中肯的意见。我们知道余教授所在的北师大未来教育高精尖创新中心是2015年成立的，到现在四年时间了，你们肯定也在致力于人工智能在教育方面的落地和研究，您觉得，通过这四年的努力和研究，有没有发现我们国家人工智能现在在我们教育领域当中会不会存在着一些问题或者挑战？

余胜泉

目前人工智能在实际应用过程中，还存在一些问题，我觉得代表性的可能体现在，一个是目前产业界对人工智能应用的场景过多的关注讲测考练，知识性的教学太多，都在用人工智能提高知识教学的效率，比如都在适应性学习，做题库，经典推荐，当然有一定作用，但是这个是对原来我们教学优势的一种强化，有时候强化的极致以后反而成了一些问题。

用人工智能进行应试教育方面做得比较多。我们其实特别希望人工智能不光是要做应试教育这方面内容，更多的需要人工智能在学生身心健康发展方面，学生体质健康发展方面，降低学生负担方面，帮助我们教育做科学决策方面，发挥更大的作用。应用场景一定要多元化、多样化。

比如我看到过一个美国的公司做的产品，给盲人做了一个智能手环，拿手在书上划，就能把书上的文字变成语音，让盲人也能听到，这种应用非常有价值，我们国家都是在搞知识性教育，原来学生做五道题，再给你做五道题，纯讲测考练的，这样就有点违背我们的教育教学的规律。这是第一个问题。

第二个问题，我觉得，目前人工智能还存在数据的问题。就是人工智能真正要发挥作用，需要有各种各样的学习数据，而且这个数据要贯通形成，有更多的数据才有更多的智能。形象地说，人工智能像汽车，数据就像汽油，没有数据，汽车就跑不起来。这种数据目前还存在着，一个是数据的孤岛，数据隔离的现象，每个系统都有各自的数据，数据没有融会贯通。

第二，数据使用的规范也存在问题。学习过程中的数据，涉及到孩子的隐私，目前隐私伦理在教育数据利用方面还缺乏清晰的规范，我觉得应该有这种清晰的教育数据利用的伦理和规范，尊重儿童身心健康以及个人隐私的前提下，合理利用数据。当然也不是说完全不用，完全不用会扼杀这个产业。一是数据贯通，一个是要遵循数据的伦理和规范。

第三个问题，人工智能还存在着技术上本身还有很大的发展。目前真正大规模使用的，像英语口语考试、英语的学习，以及英语作文的批改，这些方面做得相对成熟一些，智能教学，仪器教学装备有了一些。但是很多我们理想上问题的解决，还有待人工智能技术的进一步的成熟。这种成熟关键在于，一是要把人工智能产业界的技术人员和我们教育体系里面的人员结合在一起，形成交叉融合。

如果纯技术驱动，不懂教育规律，有时候就用技术强化我们教育中的很多违背规律的做法。实际上要在正确的教育思想、教育理念、教育规律下发挥技术所应该发挥的作用，一定要在遵循教育规律下不断地推进我们的技术成熟。这对于人工智能的发展也会起到非常重要的作用。

另外，人工智能还要避免两个极端思想。一种极端思想就是认为人工智能能做一切，什么问题都能解决。唯人工智能论。今后人工智能会取代老师，人工智能会取代学校，这都是比较简单的过分乐观的，像我们接触过原来一些企业界的，未来互联网会消灭学校，走了20多年，学校还很好，不可能的。

人工智能不会取代学校，也不会取代老师，不要过于乐观。另外，也要防止那些过于悲观。有些认为人工智能一点用没有，花架子之类的，也要防止这种过于的悲观。这两个之间要有些平衡，要防止这两个极端的事情。

另外，人工智能在用于一些关键性业务的时候，高利害业务的时候，可能还需要各种保障机制，像前段时间，印度就出了一个事情，印度的高考，由于它的高考阅卷系统出现故障，造成很多孩子都不及格，印度那段时间自杀了十几个，自杀了好多孩子，因为印度的高考是高利害的，和我们二三十年前一考定终身差不多，这也给我们启示。高利害的这些应用一定要慎重。比如说我让人工智能来阅卷，这个阅卷是高利害的，决定一个人的很大利益的。

这个时候我建议应该采用多种原理的技术，因为人工智能同样实现这个东西，可能有不同原理，不同原理的技术，比如我找三个产品来同样做这件事情。如果这三个产品都能够有一致性，这就比较稳定。如果有差异，这个产品好，那个产品差，有分歧的时候，这时候人工介入。这是比较科学的。在高利害的应用领域里面，还需要人机结合的思维方式。这种方式非常重要。

主持人

谢谢。今天非常感谢余教授和大家一起分享人工智能在我们教育领域目前的应用。包括我们未来还需要解决哪些问题，受益匪浅。非常感谢您。感谢大家收看我们今天的节目，下期见。

|来源：人民网

|美编：甄宏莉返回搜狐，查看更多

北大教授：ChatGPT对高等教育有哪些冲击应该如何应对

那么，ChatGPT为什么突然如此吸引人呢？原因就在于，ChatGPT与之前的AI聊天机器人相比更加真实、准确，理解自然语言的能力、生成有效答案的水平都“更上了一层楼”，甚至有人会觉得ChatGPT模拟人类助手的精确度令人“害怕”。其实，从上述提及到的人工智能的发展历程中不难看出，从最初的聊天机器人鼻祖Eliza，到微软小冰、谷歌Siri、小度音箱等,再到ChatGPT，这类基于AIGC技术的聊天机器人是一个螺旋式发展的过程，ChatGPT的出现可以说是从量变到质变的必然现象，或者说它的出现只是时间早晚问题。当然ChatGPT能够如此成功，在技术方面确实有独到之处，最主要是采用了Transformer结构和“自回归+Prompting”的训练模式，使得自然语言处理研究范式发展为预训练模式，并最终走向通用人工智能模式。Transformer结构的低层和中层存储了词性、句法等知识，中高层则广泛存储了抽象语义类、事实概念类知识。其中，模型的总参数量高达1750亿，使得模型能够解锁出许多大型语言模型的新能力。

ChatGPT模型的训练分为三阶段，首先采用带有标准答案的人工标注高质量问题进行初步训练。随后，标注员对模型生成的多个答案的喜好程度进行排序打分，激励模型学习什么样的回答是真实、无害、有用的。最后，结合强化学习策略进一步训练模型生成高质量答案的能力。这一训练范式增强了语言模型理解人类命令的能力，也正是模型“善解人意”的关键，这才使得ChatGPT取得了突破性的成就。

ChatGPT在高等教育领域的价值

其实自从人工智能提出以来，人们就一直在努力将其应用到教育中。上世纪70年代起，随着人工智能领域对专家系统的重视，教育领域的专家系统即智能导师系统（IntelligentTutoringSystem，简称ITS，也常翻译为智能教学系统）就开始蓬勃发展，比如用于南美洲地理教学的SCHOLAR，用于物理、数学、编程等教学的AutoTutor，用于数学、物理等理工科问题解决的CognitiveTutor系列等。人们希望计算机可以像人类教师一样指导和帮助学生学习。进入21世纪以来，随着人工智能、大数据、学习分析等技术的发展，个性化自适应学习越来越受关注，其核心仍然是基于人工智能等技术，针对海量的学习行为数据进行分析，发现学习者的学习特征，给予个性化干预。

我们曾经分析过人工智能教育应用的核心价值：

（1）在学习层面，主要是实现个性化自适应学习，以更好地培养个性化创新人才。比如可汗学院就推出了数学学习平台，其中将学生要学的知识精细切割为上百个知识点并可视化为由549个小格组成的“任务进度”图。学习者可以设计个性化的学习路径并自由选择想要学习的知识点，还可以通过练习或测试提升对某一知识点的掌握程度；

（2）在教学层面，主要是人机协同打造超级教师，让教师更幸福。人工智能教师可以协助人类教师自动出题、自动批阅作业、自动诊断学生存在问题、对学生进行个性化的教学指导、对学生的心理和身体健康进行评测、对学生的生涯发展进行规划等。这样，未来的教师在人工智能的支持下就可以变成一天二十四小时不知疲倦地工作，无所不知、无所不能的“超级教师”；

（3）在管理层面，主要是提升管理效率和决策水平，实现看不见的服务和管理。现在教育系统中积累了学生的各种学习、餐饮、上网等数据，对这些数据进行分析能够大大提升工作效率。比如南京理工大学就通过分析学生在食堂的就餐数据，自动甄别出贫困生并直接发放补助。

ChatGPT作为一个优秀的人工智能产品，自然也具备以上教育价值，而且，鉴于其在对话和生成内容方面的突出能力，可能还会有一些特殊的应用。

（1）在学习层面，ChatGPT可以采用“苏格拉底教学法”，通过讨论、问答甚至辩论的方式来引导学生学习，而且ChatGPT可以随时随地给予学生必要的反馈和帮助。著名学者梅耶曾经提出过有效开展练习的四条实证原则，其中一条是“即时反馈”，也就是说在学生解答应用题后，教师应该逐步解答此题的各个步骤。但是现实中不是每个学生每时每刻都有一名教师坐在旁边，可以随时给学生解答，利用ChatGPT或许就可以做到；

（2）在教学层面，ChatGPT也可以辅助教师查找资源、生成教案、撰写教材、准备教学课件等。比如教师在备课和写作论文著作时，经常会需要用到一些图片，过去教师通常会去网上查找，这样一方面可能存在版权问题，另一方面常常找不到合适的图片，借助ChatGPT或许可以方便地生成更合适的图片；

（3）在管理层面，ChatGPT首先能够帮助管理人员快速完成大量的事务性工作，比如生成通知、规章制度等等，其次，ChatGPT还可以被用于管理决策，比如在对应聘教师进行评价时，ChatGPT能进行全方位对比分析，辅助管理者决策。

ChatGPT对高等教育的冲击和影响

和人类曾经面对的其他创新技术一样，ChatGPT在促进高等教育发展的同时，当然也会给高等教育带来一定的冲击和影响，这方面可以分为表层影响和深层影响两类。

表层影响主要指的是知识生产的变革，典型的例子就是学生利用ChatGPT写作业和研究者利用ChatGPT撰写论文。有调查发现，89%的美国大学生已经在用ChatGPT写作业，甚至有人用ChatGPT写的作业竟然得了最高分。所以现在北美一些高校的教师如临大敌，纷纷宣布禁止学生使用ChatGPT完成作业。另外，现在也有人采用ChatGPT撰写或者辅助撰写论文，甚至将其作为论文作者，所以也有许多期刊宣布不允许使用ChatGPT撰写论文，或者不允许将其列为作者。总之，现在高等教育界似乎有一些风声鹤唳、草木皆兵的感觉。

不过，我认为这个问题只是表层问题，教育界人士大可不必惊慌。因为对于优秀学生，就算是把ChatGPT放他们面前，他们可能会利用ChatGPT找到更多参考资料，让自己作业的质量更高，但是他们一般不会直接抄作业。对于一些差生，就算没有ChatGPT，他们一样可以利用搜索引擎、问答软件等抄作业。例如中小学领域，其实拍照解题类软件已经很多，如果中小学生想抄作业其实不是太难的事情，但是在现实中并没有看到疯狂抄作业的普遍现象。事实上，如果管理和使用得当，ChatGPT可能有助于培养学生提出问题、分析问题和解决问题的能力，从而有助于培养创新人才。

对于借助ChatGPT撰写学术论文，大家更是不必紧张。事实上，撰写学术论文的最根本的“初心”就是为了推动研究发展和社会发展。如果ChatGPT能够写出或者辅助写出有利于研究和社会发展的优秀论文，这本质上难道不是好事吗？为什么要禁止呢？当然，这背后肯定存在学术规范和伦理道德的问题，需要妥善处理好。其实这也不难，就假想ChatGPT是你身边一位无所不知无所不会的优秀学者，你是否可以请他帮你找文献、修改文献格式、撰写文献综述、提示你撰写思路、甚至帮你写一些内容呢？如果你真的请他做了这些事情，你应该怎样将其贡献体现在论文中呢？想明白这个问题后，ChatGPT的问题可能也就慢慢迎刃而解了。相信只要我们能够构建适应新时代、新技术的学术规范、伦理道德和管理制度，那么以ChatGPT为代表的人工智能技术可能会大大提升学术研究水平。

另外，还有人指出了当前ChatGPT可能会提供一些错误的事实性知识这个问题。例如，当我们问ChatGPT“中国足球参加了几次世界杯”，它可能会给出“2次”这个错误答案，需要多次的修正才能够给出正确的回答。ChatGPT可能会给出错误的答案或者价值观不正确的回答，这可能会为使用者带来一些不必要的干扰和困惑。不过这种事实性知识的错误随着ChatGPT的发展进化会得到不断的修正，最终完善成为一个近乎精确的知识库。当然，这一点也提醒我们，要培养全民的信息素养和批判性思维，让大家知道ChatGPT也不是绝对正确的。其实，就算是人类最卓越的学者，可能也有错误的时候，所以加快培养信息素养很重要。

以上只是表层影响，真正需要特别关注的是深层影响，这方面指的是以ChatGPT为代表的人工智能可能会对社会各领域带来翻天覆地的影响，因此社会对人才的需求也会发生革命性的变化，这样就需要高校在专业设置、课程设置、教学模式等方面进行相应的变革。就比如工厂流水线上的工作都被机器人替代了，那么以培养这一类人才为目的职业院校的相关专业就需要调整了。如果说之前的人工智能机器人替代的主要是蓝领工作的话，那么ChatGPT替代的可能是一部分初级知识工作，比如律师助理、秘书等文字类工作。这个道理并不复杂，但是新技术发展非常快，而教育组织的变革往往很缓慢，中间就会有一些矛盾，所以要处理好该问题其实很困难。

不过，对于高校教师，肯定不用担心会被机器替代。有学者在2013年做过研究，他们认为未来20年内，在美国，大约有47%的岗位会受到自动化的威胁，但是小学教师、中学教师和大学教师被替代的概率仅为0.44%、0.78%和0.32%。原因是教师的工作包含了很多富有创造性、社交性和情感性的工作，不容易被人工智能替代。虽然不容易被替代，不过懂得利用人工智能的老师可能会替代不懂得利用人工智能的老师，人机协同应该是未来的发展趋势。比如将ChatGPT恰当应用到教学、科研中的教师可能会取得事半功倍的效果。

人工智能支持下的高等教育变革发展思路

基于以上考虑，在以ChatGPT为代表的人工智能支持下，未来高等教育有如下发展思路：

（一）正确认识人工智能的价值和风险

纵观人类历史，但凡能够提高生产效率的技术，即使有一定风险，但是只要是人类可控的，最后基本上都被采用了。比如汽车，尽管相对于马车更容易出现交通事故，但是还是被人类广泛采用了。在教育领域，上世纪90年代，仍然有教育局要求教师一定要手写教案，但是现在基本没有地方这么要求了。

因此，我们既不能神化ChatGPT，也不能视其为洪水猛兽，要正确看待人工智能的价值，看到以ChatGPT为代表的人工智能可以促进个性化自适应学习，可以提升教学效率和教学质量，可以促进教学创新，还可以提升管理效率和决策水平。

作为高等教育工作者，未来首先要全身心拥抱人工智能，要努力去掌握人工智能知识和技术，并恰当应用到教学研究中。其次，人工智能带来的风险也必须高度重视，需要在技术的基础上重新思考学术规范、伦理制度及管理制度，确保人工智能可以得到正确和恰当的应用。

（二）进一步提升人工智能水平，突破应用障碍

我们之前曾经全面论述过人工智能教育应用面临的困难和障碍及应对策略。简要言之，人工智能要想真正促进教育变革，必须突破四层困难和障碍：

（2）伦理层（伦理观念）。伦理观念会影响技术的推广和普及，所以未来需要进一步普及人工智能教育，提升全民人工智能素养，构建人工智能伦理框架，才能更好地推进其应用；

（3）系统层（组织结构）。这指的是在教育中应用一项新技术，必须从技术、教学观念、再到组织管理进行系统的变革，才能真正成功。所以，未来需要以人工智能促进教育流程再造，包括教师角色再造、课程教学再造、学习方式再造和组织管理再造；

（4）效果层（学习机制）。这指的是提升学习成效。回顾教育技术的发展史，人们发现一直存在“非显著性差异现象”，也就是说不同的技术手段在对教育与学习结果的影响上不存在显著差异。所以，即便对于能力突出的ChatGPT，也有可能陷入到“非显著性差异现象”中。因此需要加强学习科学研究，探究新人类学习机制，设计更科学更富吸引力的学习环境，让学习更加有效，这样才可以从根本上发挥人工智能的价值。

由此可见，ChatGPT面临的困难和障碍仍然非常大，未来还需要进一步提升人工智能能力，并同时对伦理观念、组织结构、学习机制进行全面的研究，才有可能顺利突破四层障碍，发挥最大功效。

（三）全面推进高等教育的系统性变革，促进教育的数字化转型

阿兰·柯林斯和理查德·哈尔弗森在《技术时代重新思考教育》中曾指出，信息技术的快速发展，已使教育的内涵不再仅仅局限于学校之中，移动学习、泛在学习等新型教育模式，使得学习的控制权逐渐从教师、管理者手中转移到了学习者手中，从而动摇了诞生于大工业时代，以标准化、教导主义和教师控制来批量培养人才的现行教育体系。

具体而言，在新技术快速发展的今天，我们需要重新思考技术、学习、动机、课程、教学、教材、资源建设、教师角色、管理、企业角色等教育中的各个环节和因素，才能够构建适应新技术的未来教育体系。美国2010年颁布的《国家教育技术计划》（简称NETP）中也指出：如果希望看到教育部门的生产力显著提升，就需要重新设计整个教育的结构和业务流程，而不是简单的修修补补。简单的说，就是要在技术的基础上重新考虑整个教育，而不能把技术仅仅看成工具和手段。

这样看来，ChatGPT之于高等教育，最重要的是要考虑以ChatGPT为代表的人工智能技术、大数据技术、VR/AR、移动技术等新技术对整个社会的影响，由此带来的对人才需求的改变，从而去全面考虑高等教育的培养目标，并进而调整专业和课程建设，促进教学模式和学习方式的变革，提升管理效率和决策水平，推进高等教育的系统性变革，促进教育的数字化转型，实现具有中国特色的教育现代化。

来源：重庆高教研究

文章仅作分享，不代表一读EDU观点和立场。

人工智能时代教育评价改革:契机、挑战与路径选择 人工智能对教育的变革有哪些作用