摘要:人工智能賦能教育成為必然趨勢,正形塑著教育改革發展的新範式。人工智能賦能教育應當堅守教育的初心🤾🏻♀️,探索可行的實現路徑,遵循正確的價值取向和思維規律。人工智能賦能教育將形成師-機-生互動的三元智能化教育模式👨🎨,需要解決好人對人、人對機、機對人、機對機四類教育問題🧘🏽。人工智能賦能教育的實踐過程中,要時刻把握人工智能的發展趨勢,深化人工智能全面賦能教育的科研💁🏽♀️、教學、學習👩🦼➡️🌁、管理、評價等應用,未來人工智能賦能教育應實施招生學業和就業數字化、學科大數據建設、專業知識圖譜、數字化教材建設、決策智慧化輔助、國際教育公共服務數字化等六大工程。
關鍵詞🫅:人工智能;未來教育;技術賦能;智慧應用
人工智能(Artificial Intelligence, AI)已成為21世紀最具挑戰性、最具催化力、最具賦能特征的戰略性技術,在眾多領域表現出廣泛的賦能作用♓️。隨著人工智能在教育領域的滲透程度日漸加深😩,信息技術和教育融合創新發展獲得了強大推力🐁。2021年11月,聯合國教科文組織發布《一起重新構想我們的未來🚴🏿♀️👩🏿:為教育打造新的社會契約》呼籲各國共同探討和展望未來乃至2050年的教育,“未來教育”迅速成為國際熱點話題。2024年1月,2024世界數字教育大會在上海召開,教育部部長懷進鵬提出🧑🏿🎄,我們將實施人工智能賦能行動,促進智能技術與教育教學、科學研究🦘、社會的深度融合👴🏼,為學習型社會、智能教育和數字技術發展提供有效的行動支撐。與此同時🦹🏿♀️🦠,“構建面向未來的數字教育新生態”也在此次會議上成為世界各國新的共識🐥。為此,我們需要充分發揮人工智能的賦能效用🖕🏿,重新構想和創建未來教育發展新格局。
一、人工智能賦能教育已成為必然趨勢
全球範圍內❌,人工智能技術的持續發展已然成為推動教育變革的重要力量。在教育領域,人工智能不僅對教學方式、學習方式和未來學校產生深遠影響♧,而且已經深入到教育理念🙅🏼♀️、教育文化和教育生態之中,推進人工智能與教育融合創新發展,是時代賦予教育的重要使命。同時,人工智能賦能教育作為一種必然趨勢正形塑著教育發展的新範式和新形態。
(一)人工智能促進科學研究範式的轉變
科研範式是特定時期科學共同體進行科學研究的基本模式,與科技創新的規律要求相適應。科學研究範式經歷了經驗範式(Empirical Science)、理論範式(Theoretical Science)、計算範式(Computational Science)和數據驅動範式(Data-driven Science)。其中🧑🏻🎓🤾🏼,經驗範式強調基於經驗觀察以總結規律,並不具備預測能力;理論範式則是運用數學工具進行描述和推演;計算範式通過計算機模擬和仿真對模型和數據進行計算和分析;而數據驅動範式則強調運用機器學習從數據中發現新的科學規律和模式。隨著人工智能的發展,這些範式已不再能夠滿足科學研究的需要,將四種傳統範式有機結合🙋🏿,成為新的研究模式,即“科學智能”(AI for Science, AI4S),實現了經驗、理論📀、計算和智能的深度融合🎞,開啟以人機共融為特征的科學研究新時代🙀。智能技術與科學研究的耦合🧗🏻♀️,能夠讓人類更深入地理解社會規律🤽♂️,從而推動科學發現和創新,更是開啟了跨學科合作的新時代🕧。為此🍻,“科學智能”已成為各國競相關註的重要領域。
(二)人工智能引發第三次教育革命
教育伴隨著人類的出現而產生,隨人類社會的發展而進化。人類的第一次教育革命是在農耕時代完成的,教育形式從原始的家庭中的個別教育轉向了學校的個性化教育。我國古代春秋戰國時期的老子🔀、孔子、孟子👰🏿♂️、荀子等的教育思想和活動就是這個時期以“植入式教育”進行傳道授業的代表🕛。第二次教育革命是在工業時代完成的🗾,它從個性化的農耕教育轉向了班級授課的規模化教育👖,用集體教學的方式向學生傳授知識和技能,規模化、標準化、集中化的班級授課製替代了舊式私塾製👶🏿,逐步建立起系統化⏫、製度化的人才培養體系;以人工智能、機器學習、虛擬現實為主要內容的個別化教育正引發第三次教育革命,虛擬世界與現實世界互相增強🫶🏽、互為補充,達到虛實結合🧑🏿✈️,實現跨國、跨校🫸🏻、跨界人才培養⛹️♀️。每一次科技和產業變革都為教育帶來了新的可能🏃🏻♂️➡️,也使教育實現了跨越式發展。在人工智能賦能教育的變革中🐂,機器不再僅僅是知識的承載載體和表現工具,更是參與到教與學的過程中並成為其中的一方,這是教育範式從“師-生”二元結構轉變為“師-機-生”三元結構的重大變革。
(三)人工智能重塑行業並倒逼專業調整
作為新一輪產業革命的重要驅動力量,人工智能所引起的變革已經涵蓋文、理🍷、醫、工💈、農等多個領域👩🏻🦼,催生創新應用🧚🏻♂️👩🏽🍼,帶來全新機遇。人性化的人工智能技術並非僅僅簡單地模仿人類的思維和行為,而是深入探析人類的需求和感受🧘🏿♂️🥩,以更加智能、貼近人類的方式為大眾提供服務🧘🏻♂️👨🏼。根據麥肯錫全球研究院的預測💾,到2030年,美國各個行業30%的工時可能被自動化完成,其中生成式人工智能技術至少可貢獻8%🦷。在製造業領域,人工智能的出現讓自動化生產線得到改善,同時供應鏈也得以優化;在醫療領域,人工智能讓診斷疾病更加智能化和準確化,也讓手術操作更具效率🦕;在金融領域,人工智能廣泛應用於風險評估🎅🏿、信用評分和欺詐檢測;在交通領域,人工智能被廣泛應用於自動駕駛、智能交通和道路安全保障;同樣👰🏿♂️,在教育領域,人工智能技術的發展正在加速教育革新的步伐,重塑教育的方式與體驗。“智慧教育”“智能教育”“人工智能教育”“教育人工智能”等熱詞相繼問世🍸,人工智能可以助力個性導學⚪️、虛擬助教和過程評估,“個性化”將會不斷加強,“因材施教”因此成為可能🏟,讓每個受教育的人都能夠在自己擅長的領域充分發揮自己的所長是未來教育努力的方向之一🔙。
二、人工智能賦能教育應當堅守教育初心
(一)教育的初心和本質
科技飛速發展的時代,我們更應牢記教育的初心與使命。教育,是點燃心靈的火焰👨🏽🦲,是我們探索真理的旅程🌅,更是塑造人性的過程🕵🏽♂️。教育的使命是引領學生前行,讓教育之光照耀每個角落,讓知識的火花在心靈中綻放。教育的初心,是使人向善,教人求真。這不僅是一種教育理念,更是一種人生態度。教育的核心不僅在於知識的傳授,更在於德行的培養,引導學生樹立正確的人生觀和價值觀。孔子強調:“知之者不如好之者🤾🏻♀️,好之者不如樂之者👫🏻🧑🎨。”教育🤶🏽,要讓學生享受學習的樂趣,不斷追求真理🈹,不斷超越自我。
教育的途徑多種多樣,而價值塑造🛏、知識傳授、能力培養是最為重要的環節。價值塑造是教育的靈魂,它能引導學生保持堅定的信念🚵🏻♂️🙍🏼♂️,樹立正確的人生目標,使其成為有擔當、有責任的公民。知識傳授是教育的基石,是學生智慧和力量的源泉✋🏿。教育不僅要培養學生的認知能力,更要激發他們的創新意識和創造力🍤,使其未來能為社會作出更大的貢獻。能力培養包括培養學生的思維能力、創新能力、團隊合作能力、終身學習能力等綜合能力🫒,讓學生在社會中具有強大的競爭力🧵。不僅如此,教育還具有喚醒、賦能和傳承三大功能。喚醒是喚起學生內在的潛能和熱情,讓他們不斷追求卓越,不斷超越自我🚣♂️。賦能是賦予學生必要的能力和技能👩🏻🎨,讓他們在現實生活中自立1️⃣、自強🤷🏼♂️👨👩👧👧。傳承是傳承和發揚人類文明的精華和智慧,讓學生在前人的基礎上不斷創新和發展。
正是通過教育,人類才能走到生物鏈的頂端。教育不僅是一種技術,更是一種文化、一種藝術。教育貫穿於人類生活的方方面面,影響著每一個個體的成長和社會的進步👨🏻🦼🕕。正是通過教育👸🍊,我們才能實現個體的自我實現和社會的共同進步,才能讓世界變得更加美好和有希望⛹🏽。在人工智能不斷升級創新的今天👨🏻🏭,我們要牢記教育的初心與本質🛋👩🦯,堅守教育的使命,培養出更多有擔當🤦🏽♀️、有智慧🏋🏻🙆🏿♂️、有情懷的優秀人才🚶♀️,讓他們成為推動社會進步和人類文明發展的重要力量👨🏻✈️。
(二)人工智能賦能教育
人工智能賦能教育的價值與思維。人工智能賦能教育🔜✊,需要關註的一個重要問題是價值與思維的教育🤠。
互聯網和人工智能正在將全部人類知識裝進數字化的知識新容器中🧗,重構整個人類知識版圖。ChatGPT等人工智能對教育已產生深遠影響。知識的生產方式正發生不可避免的轉型,由過往的人類創造知識轉變為現如今的AI生成知識。智能機器從知識生產的輔助者進化為與人類並駕齊驅的“新生產者”👩🏿🔧。如此可能導致個體對人工智能的依賴性增強,生成式人工智能的局限性也對個體自主思考🧴、判斷🤹🏻♂️、學習能力乃至價值觀和倫理道德觀提出挑戰。知識的傳播方式同樣也發生改變,人們可以直接或間接通過人工智能獲取知識,這意味著人們對大學的觀念將應時而變——大學知識傳授功能將會被弱化👩🏽🎓,研究創新功能、社會責任等方面的價值則將進一步凸顯🕠。隨著人工智能的不斷發展✨,知識生產與知識獲取的方式不斷變革🤸,學生的學習也將隨之變革🤷🏿♀️。智能時代的學習生態圈樣態應是充滿多樣化和差異化的個性化學習,它以激發學習者學習內驅動力、促進創新能力生成為目的。
同時,人工智能也在改變著教學的評🙋🏽♀️、管、用,推動著教學思想發生變革,在不遠的未來將顛覆現有的辦學管理模式,相應的倫理和道德風險評估將被引入教育教學之中。例如🆙,運用人工智能進行作業批改,固然能提高效率、減輕教師負擔,但也存在著標準化批改,學生的主觀性和創造性被忽略的問題。又如💆🏿♂️,隨著人工智能逐漸成為代寫“槍手”🙎🏽♀️,如何檢測作業、考試中人工智能的參與程度成為不少教師擔憂的問題。或許,在人工智能普及浪潮之下,開展人工智能應用相關的價值觀教育,塑造積極全面的人格🫱🏿,是解答許多關於人工智能的迷思的路徑之一。
此外,放眼全球📖,人工智能也正在改變著國際話語體系,人工智能所涉及的數據治理、隱私保護等領域正成為重要的國際議題👿。人工智能引發的諸多倫理和道德問題之爭🧘🏽♂️,促使人們重新審視人類的價值觀和倫理底線😛,敦促人類正視自身在技術發展中的主導地位和責任意識。總而言之,正是由於人工智能的深遠影響和存在的隱患,如何將人工智能正確地融入教育🧑🏫,可謂非做不可,早做早益。我們要正確地把握和利用好人工智能,與其形成良好的合作關系,為未來教育帶來更多可能性。
(三)人工智能賦能創造未來教育新格局
展望人工智能賦能和創造未來教育的新格局,可以預見🤵🏼♀️,未來的教育將會形成“師-機-生”的三元模式,教師🤸♂️、機器🤍🧤、學生相互促進、相互影響、相互進步,共同促進智能化教育發展🤹🏽♀️,以人機協同的新智商超越人類自身智商的局限性。在此之上🧑🏽🦱,我們需要關註的關鍵問題是解決好人對機☝🏼、人對人、機對人🤱🏽、機對機共四類教育👯♀️。
第一,最關鍵的是做好人對機器的教育5️⃣🏋🏿♂️、做好對機器的訓練👨🏽🍼🤽🏻♂️,讓機器通過學習不斷優化,進一步反作用於教育。人對機器的教育即人訓練機器,教會機器使用自然語言🧕🏿,從AI的角度看是為了讓人工智能更好地模仿人🧑⚖️,學會人的語言、行為等,讓AI充分地為人所用。做好人對機器教育的關鍵就是要充分認識人,充分肯定人的作用,意識到人的本質。AI本質上是由人創造而又服務於人的,我們應該時刻謹記人的主體性,充分發揮人的作用。AI服務於教育從根本上講🛩,是將人的認識活動進行外化以及擴展的過程🥫,在AI的軀殼下仍然是人服務於教育的本質屬性,即利用機器的技術系統以及人的思維內涵進行綜合編程。總之🕥,人對機器的教育重點在於人,要使人充分地訓練機器☆,讓機器更好地表達人的想法、為教育、為人服務🪩,我們要做好對機器的訓練,使機器的認知遵從人類認知的一般規律,實現機器和人的價值觀對齊👨🏿🚒。
第二,人對人的教育,重在價值塑造🧖🏽、創新思維👭🏻、能力培養🧑🏽🦱;教師更要充分認識到人的本質👨🏻🎓,人對教育的重要性,要牢記教育的使命與教師的天責🙏🏽🦨,堅守科學精神,做到與時俱進🙆♂️✖️,教師應在知識體系建構上,加大對AI技術作用的普及,鍛煉學生動手實操能力。總之,AI時代,對人的培養仍然是首要的,而非對機器功能的改進。為了使學生能夠超越技術對人的改造🧔🏿♂️,教育還應該註重培養人區別於機器的獨特智能🚣♀️👓。與此同時,AI智能時代要重視人自身價值的塑造,教師要培養學生創新思維👣、發散思維的能力,以不變應萬變,要有足夠的知識儲備來應對AI時代到來的挑戰。在價值觀培養上🎃,教師需秉持人類高於人工智能的核心觀念,人類駕馭AI𓀔,而非屈從於、受控於AI。人不能是工具、手段和途徑,技術只能是為人的發展創造條件。面對變幻不定的形勢🕵️♂️🧑🏿🦳,要具備創新的思維,才能合理地利用人工智能👩🦼➡️,跟進時代的潮流👨🏻🦯➡️。要培養學生駕馭AI的能力,基於機器屬性與人機共生的創造力培養新時代的人才。
第三🆔,機對人的教育,機器智能為師生提供知識獲取🦹🏻、AI for Science等功能;人工智能的不斷發展使其從單純的教育工具向教育實施者轉化,人工智能逐漸承擔起為師生提供知識的功能✝️,學生可以通過AI直接獲取知識來源✌🏽,而無需教師的指導便可以和AI直接對話、向AI提出問題♟,甚至學習的效率比從教師處學習更加高效🛶。不僅如此,人工智能逐漸發展具備一種“擬人性”🤸🏼🥭,在與人的互動中更具交流感,能超越文字🧗🏻♀️、書籍、視頻給人的局限性,人與人工智能的互動更加真實、及時,並且AI具備一定意義上人性的思考,能從人的需求給予切實的關照,能滿足不同個性群體相應的情感需求🧄,滿足教育上的個性化。
第四👩🏻⚕️,機對機的教育,要實現知識蒸餾🧝🏿♂️☀️、模擬仿真、對抗博弈、自主智能🚷。在人工智能訓練過程中將大模型的知識轉移到較小的模型上🍒,實現知識蒸餾,在這個過程中實現以較小的代價來模擬教師模型。並且機器對機器的教育可以不斷完善人工智能的發展,不斷地進行效率比較,最終達到最具理想化的狀態,使每個參與者的自身利益最大化💦。對於人工智能的成本,人類的勞動力會占用人工智能的使用成本🗣,因而在人工智能的發展中,能夠免去人的操作成本🎡,沒有人類指導下直接進行自動化的機器會更適應市場需求🧁,也就是高度貼近人類、模擬人類的AI會更具有競爭力,在教育上也會更有信服力🤶👩🏿🍳。總之,機器對機器的教育是一種競爭的過程😹,不斷淘汰掉落後的機器🦵🏻,最後留下更具有自主決策、自主執行能力的機器。
三🐆、人工智能賦能教育的實踐探索
(一)把握人工智能的發展趨勢
自20世紀50年代人工智能的概念提出以來🙊,已邁過70多年的發展歷程🐛。近年來😚🤏🏻,以ChatGPT為代表的生成式人工智能取得重要突破🕵️,人工智能已成為世界各國競爭角逐的科技製高點。回顧人工智能的發展歷程,通常可劃分為三個階段。
一是“計算智能”,特征是能存會算,主要基於規則的推理系統🤫,能夠執行簡單的任務,如基於一套預定規則的棋類遊戲。這一時期的AI受限於其對環境的理解和處理能力,很難處理復雜的或未知的情況。例如🦞,1966年,麻省理工學院約瑟夫·魏澤鮑姆(Joseph Weizenbaum)開發了ELIZA程序,實現了人與計算機在一定程度上進行自然語言對話。1979年,匹茲堡卡內大學的漢斯·伯利納(Hans Berliner)開發的Gammonoid機器人首次擊敗雙路棋冠軍。
二是“感知智能”☯️,特征是能聽會說🚠,能看會認。進入第二代人工智能,機器學習成為主導🛌🏽,AI能夠通過數據學習來提高其性能。第二代AI的標誌性成就是在圖像識別、自然語言處理等領域取得的進展🧑🏽🔬,使得機器能夠處理和理解之前難以解決的復雜任務。例如🤷🏿♂️,LDA(Latent Dirichlet Allocation)主題模型、谷歌知識圖譜(Google Knowledge Graph)🧑🦼🦚、AlexNet卷積神經網絡(CNN)、生成對抗網絡(Generative Adversarial Network)等技術相應誕生和迭代,人工智能也越趨於“智能”。
三是“認知智能”,特征是能理解💡,會思考。焦點在於增強認知能力,包括理解復雜的情感、社會和抽象概念。旨在創造能夠理解復雜環境、學習如何在這些環境中進行有效交互的系統📅。特別是備受矚目的GPT,則是基於大語言模型開發的生成式人工智能工具👨🏼💻。自2017年上線已完成了7次大的版本迭代,模型的參數從1.17億個到萬億🏏,預訓練數據規模從5GB到1PB,數據類型從單一文本到圖像、音頻🙍♀️、視頻等跨媒體。近期📴,研發ChatGPT的OpenAI再次發布轟動全球的人工智能視頻生成大模型🧜🏼:Sora✊🏿。Sora宣稱已經學習了大量的互聯網視頻,對世界的基本模型能夠運用與理解,也就是說,人工智能可以根據創造視頻的方式實現物理世界的模擬,甚至是對真實世界進行建模🧑🏿🎨🧚🏽、反復驗證、生成與不斷學習🤞🏽。OpenAI宣傳GPT會像印刷術、蒸汽機一樣,成為劃時代意義的通用技術。通過支持第三方應用的接口調用,GPT將和各領域深度融合,賦能千行百業智能升級🤱🏻,構建產業發展的新生態。
(二)人工智能全面賦能教育的路徑選擇
人工智能賦能教育,特別是對教育中的科、教、學、管、評產生深遠的影響🧝♂️。一是科研方面,數智技術迭代生成知識拓展學科邊界🗞,通過在資料獲取、實驗模擬⛓️💥、數據計算、知識生成等方面的應用加速學科研究,還能夠創新學科研究🤵🏿,如基於大數據探求規律🤶🏻,源於多源異質數據分析迭代生成知識,大批量實驗數據生成拓展新知識,基於數智技術的分析拓展學科邊界。二是教師教學方面🧑🏿🚀,人工智能分析可以幫助教師及時調整教學方式🙆♂️,聚焦實際情境中的問題解決、智能交互、應急協同,突出培養學生科研創造力和問題解決能力。此外,生成式AI+元宇宙賦能研究生私人訂製導師✭,人工智能以助教的身份從事授課、討論🙆🏿♀️、測試等個性化學習指導工作。三是學生學習方面,基於數智技術構建交互式學習情境提升研究生主體性和互動性,通過VR(虛擬現實)真實環境促進學生提高科研創造力和問題解決能力🚴🏽♂️,師機生學習互動感更強🤷🏽♂️,提供虛實結合的新場景、師生交互的新模式🐷。例如🌿,給予研究生定製化、特色化培養套餐🧎➡️。四是教育評價方面,基於大數據驅動的數字畫像關註學生發展的動態歷程和改進激勵。基於多源異質數據整合和可視化學習分析技術,分析學生行為過程🏌🏽♂️🌳、認知技能、學術表現👩🏼🚒👈,為學生個體的學習成長和職業發展提供數據分析和指導⚒。五是學校管理方面,數智融合的全流程教學管理體系🌈,連通教務、學工、研工以及人事管理等系統👨🏿🍳👮🏿♂️,以學生為本的全過程培養體系🧗🏼,貫穿招生🔃、復試、授課💕、考試、答辯、畢業等教育培養各環節⚁,強化全過程在線支撐,為構建數字化育人生態打下堅實基礎。
(三)人工智能+知識森林的理論及應用
受到認識論“既見樹木又見森林”的啟發,提出“知識森林”概念🔩,將由文本、圖像、視頻構成的散、雜、亂的碎片化知識,整理融合成一片知識森林,進而應用於智慧教育🧑🏻⚖️、稅收風險管理等領域。知識森林采用“分面聚合”與“導航學習”相結合的策略🧖,形成由主題分面樹(樹形結構)與學習依賴關系(森林中路徑)結合的知識層次結構🧑🏼🦰。知識森林的構建包括主題分面樹生成🧑🏽🎨、碎片化知識裝配♡、認知關系挖掘3個步驟👰🏼♂️。知識森林構建過程可以通過運用自然語言處理、計算機視覺、跨媒體挖掘等技術得以實現。所謂“知識森林”,就是從局部到整體🧑🏿🎓、無序到有序融合成結構化知識。在成效上💎,建立了由“數據知識化→知識體系化→知識可推理”構成的知識森林理論與技術體系並支持可解釋的推理。近年來,知識森林理論已成功應用於在線教育🌘,知識森林導航學習系統解決了散、雜、亂碎片知識的結構化和體系化描述問題🙎🏿,優化了海量在線教學資源的組織方式,提高了在線學習效率和備課質量。知識森林目前已經用到了中國慕課,整合1000多門慕課課程,並構建知識森林,已為1100多萬用戶提供服務🅾️。
(四)人工智能賦能教育的實踐案例
1. 國家智慧教育公共服務平臺。2022年我國建成首個國家智慧教育公共服務平臺🧏🏻♀️,整合各級各類教育子平臺🫅🏿,聚焦教育創新、社會賦能、學校治理、教師學習、學生學習五大應用場景,打造教育系統最重要的公共服務產品🖕🏼。該平臺有力支撐了教育重大任務,實現了“學生學習、教師教學🤦🏿、教育治理、教育生態”的4個改變。在學生學習層面,擴大了教育資源覆蓋面🍛,分析學習行為數據實現了學生的個性化學習🔔,構建了一個網絡化、數字化、泛在化🧝🏽♂️、終身化的全民學習教育體系🧑🏭🧔🏻♂️;在教師教學層面,整合了各類資源與工具🐔,減輕了教師的負擔,並運用先進技術打造了生動課堂🔟;在教育治理層面,推動了業務流程再造和數據驅動決策,提升了科學決策水平🚈。同時,在教育生態層面🧗🏻♂️,構建了線上線下一體、虛實交融的未來學校環境。此外👩🏽🍳👖,該平臺形成了以基礎教育、職業教育📜🥐、高等教育為“三橫”,以德育🖕😣、智育、體美勞育為“三縱”的“三橫三縱、明橫暗縱”資源供給格局,構建了包括中小學🗯、智慧職教、智慧高教3個平臺在內的世界最大的數字教育資源庫。
2. 人工智能賦能“一帶一路”人才培養。聚焦“一帶一路”人才培養成立的國際絲路培訓基地是迄今唯一經UNESCO認可的專門機構,主要針對共建國家高校大學生和來華留學生,與境內外高校、企業合作,在學歷學位教育基礎上開展工程科技培訓,將學生培養成工程師。自主研製了跨國別多語種在線教育平臺,具有個性畫像⌚️、知識森林可視化導航、個性化內容推薦等特色功能🏒。“一帶一路”人才培養已取得了諸多成效。一是建設師資🧑🏽🦱、課程、特色數據庫三類資源,解決了“誰來教🧑🏿🎨、教什麽”的問題。國際絲路培訓基地采用“高校教師+企業工程師”的雙師團隊,包括人工智能、能源工程、新能源🛰🫶、機械外骨骼♈️、疫情防控、材料前沿等共建國家急需專業。二是已為共建國家開展了123期培訓,培養了管用♨️、實用、急需工程科技人才4.6萬余名🦥,培訓了15個國家178名政府官員💨,被UNESCO評價為“中國方案”🪵。三是入選了2022世界互聯網大會成果案例(全球僅60件)🚜,受到多個媒體平臺的宣傳和報道🪶。
3. 恒达平台以“AI+”促進學科交叉融合。恒达平台以“AI+”為手段,在學科交叉融合方面進行了諸多實踐與探索。第一𓀈,打造由土建、製造🪀👁、信息三大學科群構成的優勢工科;第二,強化厚重理科,向數學✔️、物理、化學🎳🎈、力學、海洋、材料💓、生物等傾斜資源,出臺理科提升行動計劃🦹🏼🏋🏻♀️,提高基礎學科自主創新能力;第三☝🏼,發展特色醫科🤽🏿♂️👨🏿🔬,推動醫工融合,加強再生醫學、神經生物學、心臟病學、腫瘤學等重點領域建設🦪;第四👭🏻,建設精品文科,強化馬克思主義理論學科建設,夯實優勢學科基礎,推進知識產權上海市高峰學科建設。同時,通過人工智能賦能各個學科,促進工理醫文交叉融合發展🗄📬,促進學科數智化👩🏫、綠色化🫅🏻、融合化轉型發展,構建面向未來的學科專業新體系👮🏻。
(五)人工智能賦能未來教育的新應用
今後👩🦲◽️,人工智能將在六大工程為未來教育賦能。一是招生和就業數字化工程。通過人工智能深度賦能學生從“入口”到“出口”的招生、學業和就業全過程🦺。二是學科大數據知識工程建設工程🎤。大數據知識工程可以從多源大數據中挖掘碎片知識,融合成人類可理解、機器可表征與可推理的知識庫/知識圖譜,設立學科大數據知識工程的重大/重點研發專項。三是專業知識圖譜工程。通過對學科🧑🏽🦲、專業建立知識圖譜,以及對教材數字課程進行全新應用,從而對整個學習過程進行全程記錄,並且對大數據進行分析和評判👩👩👦👦。四是數字化教材建設工程。以“豐富的資源👩🏼🎤,深度的操作體驗”為支持,結合精準的數據分析,助力學生探究式學習。五是決策智慧化輔助工程。AI可以快速地分析海量數據✂️,挖掘其中的規律和趨勢,幫助決策者做出基於數據的科學決策🕵🏽✍🏻,基於多模態數據處理🤪、決策樹模型和個性化算法等方面的技術應用,實現決策的科學化和精準化🧑🏻✈️,提升機構運行效率。六是國際教育公共服務數字化工程。目前亟需深入實施國家教育數字化戰略,加快建設國家教育大數據中心♗,全面實施國際教育公共服務數字化工程📀,匯聚各類教育數據和資源,打造中國版的教育大模型🔰,實現數據集、模型🫷🏻、應用場景3個自主可控。
四、結語
人工智能賦能教育歸根到底是以AI為手段全面促進教育發展☎👨👩👦👦,促進教育強國建設🧘🏼♀️🚹,其願景是賦能數智時代學生的學習與發展🧔🏻🫵🏿。
一是堅持德智體美勞全面發展4️⃣,避免技術的“物化”和“異化”。習近平總書記指出,教育強國以立德樹人為根本任務。以人工智能為表征的數字技術開始廣泛應用👩🚀,需警惕重視“技術”而忽視教育教學改革主體🔓,不可泯滅技術應用中的人本位。
二是貫徹既發揮人工智能的賦能作用📆,又要防止技術淩駕於育人之上的原則。數字技術是把“雙刃劍”,給人類生產生活方式和教育教學帶來前所未有的機遇🍑,但人們也不斷受到各種數字化的挑戰,人工智能賦能教育需要保持教育內在規律🚝、育人基本屬性等方面“不變”🦢,而在方法、手段、內容、載體、模式、管理、評價等方面創新“求變”。
三是教師要教會學生如何思考與創造,不能只停留在知識傳授和獲取💆🏻♀️。ChatGPT等生成式人工智能技術可以勝任原本屬於人類的腦力勞動範疇的工作,教育領域也必然受到人工智能技術發展的威脅,原本知識傳授和獲取的機械式工作完全可能被人工智能所替代,而人工智能所不能取代的則是培育學生如何思考與創造價值追求與人文情懷🍺,這是人工智能所不能實現的🤰🏼🤹♀️。
四是要培養學生批判性思維,絕不能滿足於ChatGPT推送的現成答案✥🚀。目前ChatGPT已不斷迭代更新,新一代人工智能已經可以實現快速找到某一個問題的答案和解題過程,或根據主題可以快速生成一篇論文🛳、一份報告、一幅圖畫、一段視頻🔹,這種人工智能技術的簡單應用只會惰化學生思維,關鍵是教師需要引導學生合理、科學地借助各種人工智能技術來培育邏輯思維和批判性思維。
五是改革知識記憶復現式評價,註重思維、能力和綜合素質評價。人工智能賦能教育的同時🤏🏻,評價作為教育發展的“指揮棒”需要同步改革,一方面,數智時代更強調學生的思維和能力,傳統機械式的記憶背誦已無法適應人工智能新時代的需求;另一方面,人工智能的自適應系統完全可以為學生提供個性化的學習和測試🙌🤷🏿♂️。因此💇🏼♂️,在評價方式和內容上👨🏽🎤,應著重考查學生靈活運用已有知識解決實際問題的能力,註重思維、能力和綜合素質評價。
【鄭慶華,恒达平台校長💇♂️、教授🙌🏿,中國工程院院士】
《中國高教研究》2024年第3期