人工智能引領學校人才培養方式變革

侯浩翔

人工智能作為新一代產業變革的核心驅動技術，匯聚了大數據、腦科學、超級計算等新興技術與理論成果，展示出在深度學習、人機互動、情感計算等領域的獨特優勢，對學校教育教學、人才培養方式的變革與創新產生深遠影響。人工智能應用于人才培養方式變革的關鍵技術可分為專家系統、機器學習、神經網絡和人機交互，對于學生主體知識建構、創新能力培育、高階思維培養和品質塑造具有重大意義。

第一，專家系統知識處理效率倍增，學校必須聚焦于學生主體性知識建構。區別于局限在事物表象、外在特征的陳述類知識，程序類知識更側重于個人知識體系的構建及生成。在當下，知識更新速率以前所未有的態勢推進，而在智能技術的輔助下，學生可以擺脫機械訓練、反復記憶的陳述類知識的束縛，將更多精力放在主體知識的建構上。主體性的知識建構有助于學生將外部知識轉變為內在化、個性化的創新知識體系，這種知識體系成為學生思維水平提升、綜合素質發展的基礎。

鑒于專家系統在知識處理方面的潛在優勢，它可以協助學生過濾與吸收海量的知識信息，進一步減輕學生低階知識的負荷。結合傳統教學方式的有效引導，智能專家系統將聚焦于培養學生聯想、試錯與自適應的主體知識建構能力，真正使學生實現知識的積累與重構。

第二，機器學習信息加工處理性能卓著，輔助學生創新能力培育。學生能力的培養主要表現為將思維意圖轉化為成果目標的發展過程，與達成該目標的方法、技能相聯系，包括盧伯特（Luburt）所提出的“發現問題、鑒定問題、表征問題與策略選擇”中所必備的能力要素。在信息洪流沖擊愈加強烈的背景下，個體對于信息的有效掌握并創造性地整合知識與經驗，成為學生能力培養的重要方向。在大數據時代，信息的檢索與處理決定著學生創新能力的邊界，代表了學生資源支配及信息匯總能力的高低。

為應對大規模數據激增的挑戰，機器學習圍繞海量數據展開模型建構，明晰數據運行規則及信息的挖掘處理途徑，模擬人類決策并聚焦于復雜問題的解答。憑借機器學習在算法應用層面的更新迭代，深度學習進一步成為機器學習領域發展的熱點。深度學習可以收集海量的在線學習數據，利用高性能的邏輯推理與自主決策系統，在較短時間內生成個體學生的“學習畫像”;教師則借助分析結果進行及時的問題反饋，針對每位學生的特點開展個性化教學，為學生創新能力培育提供智能的技術支撐。

第三，神經網絡模擬人腦運作機制，促使學校轉向學生的高階思維培養。學生思維水平與認知能力的提升是學校人才培養的關鍵，其目的在于使學生經歷教育教學過程中的思維激發，實現感知、意向、思維的有機融合而形成內在統一性認知。在一般化的思維邏輯、簡單推理逐漸被人工智能所替代的情況下，高水平的思維認知逐漸成為學生思維訓練的核心要素。

人工神經網絡在模擬人腦運作方式，以及信息識別、信息過濾、機器視覺方面的技術突破，對學校填鴨式的低階思維培養路徑產生更大壓力，要求學校必須尋求學生高階思維培養的現實路徑。學校必須從單一、保守的傳統線性思維培養泥淖，轉向多元、開放的高階思維提升階段，引導學生批判審視復雜問題，形成求異、發散、可逆的高階思維認知。

第四，人機交互初具情感交互能力，凸顯立德樹人對學生品質的塑造價值。以人機交互為基礎的情感計算，采用“情感數字化”的途徑掌握人們的情感動態規律，賦予計算機情感交互、知識闡釋與理解表達的能力，進一步在人機交往中發揮智能計算的便捷功能。但需要注意的是，情感計算乃至人工智能的運行機制與學生的人格培育差別顯著，機器所秉持的“工具主義”“技術主導”“絕對理性決策”等“生存條例”明顯超出了人類倫理道德發展的界限，對學生人格塑造與品格養成帶來了沖擊，使學校的情感、態度、價值觀培育面臨風險。

在人工智能技術迭代發展的背景下，立德樹人的重要價值凸顯，這要求我們必須將立德樹人貫穿于人才培養的全過程，注重培養學生的非認知情感特征，指導學生樹立正確的理想信念。利用智能機器的情感交互優勢，開發智能的學習助理，將繁重的重復性勞動交給機器，使學生有更多的時間提升自身的道德品質、文化修養以及思想認識水平。此外，在面臨人工智能所裹挾的生存危機、價值危機等倫理困境時，有必要培養學生的人類命運共同體價值理念，以人文主義價值關懷來應對智能機器的發展危機。

（作者單位：華東師范大學教育學部）