羅朝猛 (珠海中山大學附屬中學)
面對持續的新冠病毒流行病蔓延,全世界成千上萬的學校、教師和學習者幾乎一夜之間不得不轉向遠程教學。雖然他們中的一些人可以在教育技術和在線學習的幫助下成功地繼續接受教育,但許多人仍然對最新技術的有效性和參與程度提出質疑。
人工智能自一段時間以來就一直被納入教育議程上。人工智能應用已經承諾會激發教育領域的創新,并使其更加個性化,從而更加有效。然而,在當前的危機中,人工智能似乎還沒有大規模實施。在最近一次接受采訪中,2019 年度信息與通信技術獎評選主席英格·莫萊納爾博士向采訪者詳細介紹了智能技術和非智能技術的區別、教育領域現有的人工智能應用以及這些應用可能帶來的風險和機遇。莫萊納爾博士是荷蘭奈梅根大學的助理教授,專攻人工智能和教育。
盡管我們都轉向了在線學習和使用數字材料,但許多教師和學習者并沒有準備好突然轉向完全在線學習。遠程教育并不總是像在課堂上那樣,允許教師進行調整和支持學生。因此,學生可能會發現數字化學習材料過于簡單或過于復雜,這可能會導致學生脫離學習并降低學習效果。自適應智能學習技術可能有助于克服這些問題,這類技術通過監控學生的表現、評估他們的技能、跟蹤他們的進步和預測他們的發展,使用算法來調整數字學習材料以滿足學生的需求。這使學生能夠按照自己的節奏學習,減少了教師不斷監督、反饋或調整材料的需要。
與自適應學習技術相比,非智能數字學習技術有很多種。雖然這些技術不能進行智能調整,但它們通常會為學生提供直接反饋,并為教師提供跟蹤學生進度的儀表盤。然而,它們被設計用來作為教師指導的補充,孩子們在獨立學習時可能會遇到困難。
在荷蘭,我們正在中小學教育中大規模使用自適應學習技術。這些技術根據學生的需要調整材料,并通過儀表板為教師提供對學生進步的廣泛洞見。在大流行期間,自適應學習技術給學生居家學習增加了一些新功能。例如,集成通信模塊使教師能夠直接與學生交談。另一個選擇包括可能有“現場感”的虛擬課程。在虛擬課程中,教師通過交流模塊進行指導。因此,學生通過他們的筆記本電腦連接遠程跟蹤課程,教師可以直接向個別學生提供額外的指導和反饋。這就形成了師生、生生間的交互性,盡管學生在身體上看不到對方。
今天,許多國家都在擴大其數字技術,但我不確定是否所有的政府和學校代理人都意識到數字非智能技術和自適應智能技術之間的區別。他們需要額外的幫助和解釋人工智能在這種特殊情況下能做什么。許多好的學校數字材料已經存在,但是如果人工智能被正確使用,我們可以更好地改善學生的居家學習。
同時,存在不同類型的人工智能應用程序。我們知道,用于評估和教學的自適應學習技術特別受歡迎。然而,目前我們也看到了一個新的發展,包括在對獲獎者進行甄別的應用中,即檢測技術。雖然這些技術還沒有大規模應用,但它們有很大的潛力。以今年獲獎者的答題為例,閱讀障礙的診斷可以根據學生在特定問題集上所犯的錯誤類型來進行,然后可以用來選擇有助于閱讀障礙學生提高閱讀技能的游戲。學生的功能性寫作技能可以被測量,并通過調整練習機會得到進一步支持。
雖然人工智能在新冠病毒肆虐期間有可能改善學生居家教育,但這場危機也有助于提高人工智能。在自適應學習技術的幫助下,教師通過儀表盤跟蹤學生的學習進度,做出調整,并給出技術無法實現的反饋。由于這是通過技術實現的,教師幫助學生,同時提供有價值的線索來提高人工智能。
人工智能在教育中的應用可能存在不平等的風險和機會。一方面,這些技術可能只適用于較富裕國家的兒童。另一方面,當孩子們居家學習時,智能自適應學習技術更有幫助,因為它們可以根據學習者的需要進行調整。這可能會提高教育的成功率,即使是對于家庭教育環境不太好的孩子。此外,對于那些有特殊教育需求或需要個性化學習的人來說,這是一個很好的機會。因此,重要的是要看到自適應學習技術的比較優勢,并確保它們能夠大規模使用,以便使它們變得可持續發展,并在未來危機期間支持學生居家學習。