教育+AI

摘要：现阶段人工智能技术水平处于弱人工智能阶段。依托于大数据、云计算和芯片技术等关键技术革新，数据、算力和算法人工智能三驾马车并驾齐驱，AI在各行各业大放异彩，从过去的特定领域应用到如今的纵深多维度发展，从专业领域研究逐步落地到随处可见的科技应用，广泛受到学生、教师和家长的关注，特别是在未来将扮演举足轻重的角色。培养人工智能思维是现代教育化的一个重要的话题。文章讨论了当前AI教育现状和人工智能教育的伦理问题。

关键词：教育；人工智能

   信息产业蓬勃发展，信息技术延伸教育的形式，打破了传统的教与学，从人的德智体美劳全面发展的角度，以新的技术形式，变革传统的教育模式，特别是人工智能赋能教育，对学生和教师的动手实践和理论与实践结合提出了更高的要求。人工智能技术对教育行业的渗透打破了传统教育系统的固有生态，使其开始向智能教育的新形态迈进[1]。

一、AI教育发展

   培养公民与智能时代相匹配的能力素养，增强公民对智能时代的深度认知，推动人工智能教育的纵深发展，已然成为智能时代的重要课题[2]。自2017年国务院发布《新一代人工智能发展战略》以来，全国多所高校开设人工智能专业，培养全方位、多层次的人工智能人才。教育离不开适应智能化的人才，从事教育行业的信息技术人才和具备AI专业知识的高校毕业生在未来五年内将涌入教育行业，变革原有的教育模式。

   人工智能技术应用涉及人文、艺术、社科、伦理和法制等，除了学习基础课程理论，高校培养目标还应该引导学生探索各个应用方向，扩展“行业+AI”的应用场景，提升实际应用的服务效能；还应该引导学生下功夫研究突破人工智能理论，占领国际科技的制高点。

   中小学阶段的教学教育从“唯分数论”的考试评价体系，逐步转变为培养德智体美劳的人才。迈向智能化时代，学生需要利用现有的信息技术掌握信息获取、加工并且能运用于解决实际问题，打破“高分低能”的思维定式；家长是家庭信息化教育的第一责任人，但是缺乏良好的信息素养，需要学生、学校和社会的关怀；学校要贯彻落实《深化新时代教育评价改革总体方案》，摒弃唯分数论、升学论，培养新阶段人工智能教师，开展多层次信息教学和研究工作。高考是教育教学指挥棒。2017年，浙江省针对信息技术课程做出高考变革尝试，将包含编程的信息技术课程列为7选3考试中的一门，所占比重与传统分科课程相同[3]。在未来可能会有更多的省份将信息技术纳入高考的学科范围中。以考促学，新一代学生拥有更多的机会应用学习信息的基础和前沿知识。

二、教育区域不平衡

2.1 教育资源倾斜

   中小学阶段的AI教育在于教育而不是AI。单纯从知识层面的学习，学生不可能完全把AI领域的内容学清楚学透，重点在于利用AI开阔课外视野，个性化推荐查缺补漏，为进入高校深造奠定良好的科学信息素养。各种面向青少年的AI比赛，是让青少年体验并运用AI技术。Robomaster机甲大师青少年系列赛着重培养青少年的工程理论知识和人工智能实践能力，以竞赛的形式，提升学生发现、解决问题和团队协作的能力；全国中小学信息技术创新于实践大赛，是面向青少年开展的人工智能普及性活动。并不是所有中小学的学生都参与到这种赛事当中，现阶段教育层次水平的不平等仍然存在，城乡差距因教师水平进一步增加差距，并且由于资金和智能设备投入有限，缺少地方教育部门参与等，乡村学校无法开展部分相应的科技课外教育。更大的挑战是无论是教师还是家长对AI的认知都是片面的，承认其的重要性，缺乏相应的开发和教学的经验。优质的AI课程主要集中在在线教育，它能够聚集优质的教师和课程设计团队，通过电子产品覆盖面广，受众群体大。

2.2 AI不够智能

   AI的发展并没有像新闻描述的那样，能够指导学生全方位的学习，还处在学科课程学习的阶段，是基于当前学生课程学习的推荐系统。教育和学习的主体是学生，没有学生的学习主动性，AI系统不可能帮助学生进行学习。AI学习机集成了当下最主流成熟的语音识别、语音转文字和知识图谱等技术。在过去十年里，传统的考试题目数字化数据的沉淀，给智能分析提供了良好的数据基础，并且整合了在线教育机构的优质课程资源，提供了丰富的课内外资源。AI系统背后学习内容的设计和分析离不开优质的教师团队和研发人员，不可能凭空生成。在不能脱离传统的课堂教育的模式下，学习资源覆盖了全学科全阶段，足以让学生在有限的时间里学不完。但是从知识的深度上，AI学习机无法支撑更高层次的高校教育教学，一方面，没有足够的数据资源，另一方面，高校专业课程更难更深，课程设计和推荐难度大。总的来说，AI学习机完成了针对性的课程辅助教学的智育的目标。

   AI学习机是在线教育和AI的集大成者。但是放到生活场景下，它不会教如何审美、如何劳动、如何运动，所谓其相关课程是人的因素在起作用。AI学习机是存在偏见的，这种偏见是：它的目的是根据数据提供为学生课程学习计算出来结果。学生使用平板，不能提供完整的训练数据，导致AI模型的结果与实际情况有偏差，带有系统自身的偏好。

三、现阶段AI教育局限

3.1 “+AI”

   “行业+AI”强调既有行业和专业人才使用AI技术，变革行业的原有的生产模式。“AI+行业”强调有了AI相关技术的突破，创造了一个新的行业。教育+AI本质是促进精准化育人。教育不是AI的随附品，我们需警惕过度依赖AI而对其过度信任。可能有极少数人会排斥对AI技术的使用，就像排斥智能手机使用一样。不可否认的是，AI应用于教育是大势所趋。

   人工智能继续细分领域有计算机视觉、自然语言处理、深度学习等，想要在AI理论研究突破，每个领域都需要日积月累的深耕。新时代的人才不能都扎堆到AI领域内。这是因为高校及企业培养信息学与交叉学科人才能力不足，合作不深入，高校教学迭代速度慢，教学内容仍需兼顾教学评价与学生吸收知识的能力，交叉学科课程在原有专业课程设置内容上还需探索；背离了教育的初衷，社会的发展离不开各行各业个性化的英才，学习AI不一定适合每一个人。只有技术，没有应用场景，没有可以发挥的领域，是对人才的浪费；专业人才完成专业领域设计和研究，现阶段多样化的人才需求增加，兼顾知识深度和广度。

3.2 发展面向大众的AI教育

   就像是现在的老年人很多无法习惯使用手机等智能产品，影响了她们在网络化时代紧跟时代，我们也面临着中老年人，由于身体状况、信息素养和学习能力等因素，逐渐在智能化时代边缘化的可能。

   网络是公众获取信息的重要途径，在中小学开展AI课程外，也有必要开展人工智能大众普及化教育，减小代际之间的适应技术迭代变化带来的差距，这需要家庭、学校和社会的共同努力。首先，我们应打造智能网络平台，与以班级为单位教育教学不同，是面向广大的中小学生家长群体的多层次的课程内容，在学校人工智能教师的指导下，有序、有目的性地学习和应用AI知识。AI教育的重点人群除了在校学生之外，还应逐步辐射到在职、退休等人群；其次，我们应构建家校协同教育机制，先学带动后学，引导学生带动家长实践学习AI，将陈述性知识逐步转变为程序性知识。AI应用不是一种机械记忆的任务，要让她们有获得感、成就感；然后，我们应制定个性化AI教育方案。学校课堂教育模式相对固定有迹可循，利用大数据技术挖掘学生个性化特点。在以家庭为背景的场景下，数据隐私化和非结构化给AI教育带来巨大的挑战。面向大众的教育道阻且长。

3.3 AI教育伦理

   以学生数据为驱动力的AI教育，必然会面临数据隐私、数据保护和数据等伦理问题，建设面向中小学教育的AI伦理体系提上了日程。任何伦理准则都不可能自我执行，都必须借助于伦理体系中一系列相互配合的运作机制才能得到落实[4]。学校、政府机构、企业和家庭的四方协同监督教育伦理规范运行，保护学生以及教师的个人信息安全。避免AI应用成为信息泄露的媒介，是伦理安全的重中之重，特别是规范企业对数据的使用。

   以智能平板为代表的AI学习机，提供内置学习资源辅助学生课内外学习。对于经济实力可承担且了解智慧教育的家长可能为学生购买，从好的方面讲，由于科大讯飞等高新技术企业布局研究，给学生增效减负；从不好的方面讲，由于对AI教育的认知不足，一部分学生无法接触到高昂的教育平板，形成了家庭间的教育不平衡。“双减”政策减轻了传统课程作业的负担，尽管从育人的角度，教育的指挥棒更合理，但教育的内卷仍在继续，开始转向全方面的教育资源角逐中。

参考文献

[1]陈宝生.中国的人工智能教育——在国际人工智能与教育大会上的主旨报告[J].科学中国人,2019(11):35-37.

[2]陈凯泉,何瑶,仲国强.人工智能视域下的信息素养内涵转型及 AI 教育目标定位——兼论基础教育阶段 AI 课程与教学实施路径[J].远程教育杂志,2018,(1):61-71.

[3]浙江省教育厅. 浙江省深化高校考试招生制度综合改革试点方案解读[EB/OL].

[4]陈小平.人工智能伦理体系:基础架构与关键问题[J].智能系统学报,2019,14(04):605- 610.