智能教育時代教師知識管理的新范式

曹雅妮

摘要

知識經濟時代和人工智能時代的“雙重加持”，給傳統的教師知識管理帶來了挑戰與變革，在人工智能“大行其道”的時代，教師與智能技術手段共生，成為知識管理的主宰，是本篇研究的主題。在梳理現有的人工智能和教師知識管理文獻的基礎上，以知識鏈模型為框架，從知識輸入端、知識處理端和知識輸出端三個維度解讀教師與人工智能在知識管理過程中的關系。“以教師為主，人工智能技術為輔”是智能教育時代教師知識管理最顯著的特征，教師不應被技術裹挾，而在智能技術輔助的道路上一改故轍，聚焦于協同與創新，充分發揮知識的效用，為教師知識增加新的可能性。

關鍵詞

教師知識管理? 知識鏈? 人工智能

彼得·德魯克（Peter F.Drucker）曾提出：“知識的生產率以及使知識轉化為生產力，將日益成為一個國家、一個行業、一家公司競爭的決定因素”[1]。1996年，經濟合作與發展組織（OECD）提出以知識為本位的經濟即將改變全球經濟發展形態[2]，邁入知識經濟時代已然是不爭的事實。現實是教師欠缺知識管理的主動性、自覺性。在教師知識管理的行程中，突破“唯技術論”的牢籠，打破智能知識管理與傳統知識管理融合下的瓶頸，成為智能教育時代教師知識管理的主宰，這是教師的使命，也是教師義不容辭的責任。

一、智能教育時代教師知識管理范式的理念

傳統的教師知識管理范式下，單向的教師知識傳授徹徹底底將教師和學生劃分為兩種角色，一種是知識的“化身”，具有知識的絕對權威，而另一種則成了“忠實的信徒”和教師知識轉嫁的“容器”。教師知識管理其目的不是機械地、單向地將教師知識“復制、粘貼”的過程，而是懷著對知識的質疑和批判，在碰撞和博弈中推陳出新。

有學者提出知識生產與社交相結合，知識傳播的范圍與深入程度也取決于知識內容的社交動力[3]。歷史語境的變遷要求我們以不同的視角看待教師知識管理，教師知識管理不再是簡單的學習與傳授，不是為了讓學生最大化地占有知識，而是旨在實現“傳達者”與“接收者”的對話。學生所接收的知識是否具有深度、是否能夠激發學生的思維、對于學生未來的成長是否有所助益才是教師知識管理的價值標準。人工智能打破了教師對于知識控制的邊界，人工智能的即時性、延展性、互動性等特點為教師知識管理的技術賦權提供了條件。人工智能的介入與發展，不僅為教師知識管理帶來了思維模式上的轉變，教師與智能技術的合作也為教師“潛藏”的多元角色打開了局面，從而激發“審美知識、道德知識、證言知識”等教師知識的活力。同時，充分發揮人工智能技術的輔助功能，讓教師意識到協同與創新的重要性，促進教師知識管理的有效運營。

二、智能教育時代教師知識管理范式的鏈條

美國學者C.W.Holsapple和M.Singh于2001年從組織內的知識和組織的核心競爭力的關系出發構建了系統的知識鏈模型，主要由活動功能和輔助功能兩部分組成。主要活動功能包括知識獲得、知識選擇、知識生成、知識內化和知識外化;輔助活動功能包括領導、合作、控制、測量[4]。教師的工作流程其實就是知識流動的過程，將教師鑲嵌在“知識鏈”之中，并輔以人工智能技術手段，旨在實現教師知識在教師工作過程中的有效管理。從知識管理流程的視角出發，教師知識管理包括了知識輸入端、知識處理端和知識輸出端三個層面。

1.知識輸入端

（1）知識發現

知識是人類創造世界積累的經驗和認知的結晶，然而，在理性主義至上的現代社會，知識的“有用論”層出不窮，有學者通過對中國人知識觀的調查研究發現，普遍情況下人們認為知識最重要的三個特征是“可傳播性、有用性和成體系性”，且傾向于對“審美知識、道德知識、證言知識”持嗤之以鼻的態度[5]。過分強調知識的淺層利益，而忽視了知識的深層價值。教師知識具有傳承性，對于個體知識的建構和時代人才的培養具有重要的價值，故而教師知識范圍的界定和把握是教師知識管理的“門檻”，教師不能“偏安一隅”，而應該以培養學生邏輯思維、操作思維、情感思維和交往思維為目標進行知識范圍規劃，即教師對于知識的發現至關重要。人工智能為教師知識的發現提供了“窗口”。

（2）知識獲取

知識獲取（Knowledge Acquisition）就是把問題求解的專門知識（如事實、經驗、規則等）從專家頭腦或其他知識源（如書本、文獻）中提取出來，然后將之轉換成計算機系統內部表示的轉換過程[7]。首先，教師對知識范圍進行限定，人工智能根據抽取的概念詞匯并關聯相關的概念詞匯對知識元素進行識別、理解、拆解、篩選、歸納的綜合處理，結合領域專家的知識系統，自動對焦語境信息，從而獲得一個龐大的、完備的、權威的知識庫。其次，由于龐雜的知識體量，復雜的知識結構，在浩瀚的知識庫中準確提取教師所需要的部分是一項“浩大的工程”。因而，教師需要對知識庫進行預處理，借助諸如ETL（Extraction Transformation Load）的智能技術縮短教師知識輸入端的工序，將無效的、重復的、殘缺的部分剔除掉，提高效率，實現教師知識的“初步清洗”。最后，通過對教師知識偏好的數據收集，門戶系統基于模式識別、自然語言處理、智能代理技術等判斷教師目標，與教師進行適應匹配，并結合知識追蹤技術，采用序列算法研究各個知識點之間的關系，達到自動推送相關的、即時更新的知識給教師，教師無需被迫檢索，實現教師知識獲取的半自動化和自動化方式的有效結合。人工智能使教師知識檢索實現了從單一源檢索，到多元渠道檢索;從反應型檢索，到預測型、主動型檢索。

2.知識處理端

（1）知識甄別

“甄”有審查，鑒別之意，“甄別”有甄選之意，知識甄別則意味著對知識的審查辨別。例如：對于現象性的知識，人工智能只能給予觀察結果的總結與描述，而現象背后的原理卻需要教師基于自身的知識儲備加以判斷和分析。這其中的判斷和分析固然重要，然而，由于個體差異性，不同的教師對于現象背后的原因有不同的看法和判斷的依據，標準產生了分歧，結論就很難達成一致。人工智能的價值體現在當個體產生沖突或分歧時，利用案例推理或規則推理等智能技術手段判別結論的客觀性。

（2）知識萃取

萃取意味著剔除不需要的成分。人工智能可以擴大教師知識的體量，但經過輸入端的教師知識是籠統的、零散的、繁雜的。例如：一些知識的核心不在于知識本身，而是從知識中所獲得的技能，人工智能可以幫助我們獲取大量的知識，卻無法從巨量的知識儲備中提取“技能類”的知識，教師需要在知識萃取的環節充分發揮主觀能動性，對知識進行“提純”，不僅需要提取其中核心的、效用最大化的部分，同時需要留意把“技能類”的知識鑒別出來。基于知識類型及其結構的復雜多變性，通過對教師知識進行萃取，更有利于教師知識的靈活運用，將零散的知識提煉、規整到教師所需的知識體系中，更有助于教師知識的深度學習，避免知識的淺表化。

（3）知識定制

定制表示“量身加工或服務”，體現了個性化、私人化的要求，是智能時代教育的主要發展方向。在教師知識的處理端，其知識的定制化水平越高，意味著教師知識的輸出效果越好。知識定制從表達來看，需要教師在充分了解知識接收主體的能力和偏好的基礎上，將知識編碼為學生更容易學習、理解和接受的形式;知識定制從內容來看，在教師獲得的眾多知識中，針對不同的知識接收主體，選取適合的部分加以修正和完善。利用智適應系統，建立個性化的動態用戶畫像，了解每位學生的學習偏好、狀態、知識能力和遇到的問題，根據不同的學習情況設計不同的學習路徑，跳過已經了然于胸的知識點，而關注較為薄弱的知識點，從而實現教師知識的個性化定制。

（4）知識融合

教師知識的融合主要表現在三個方面：教材與情境相融合，學科與學科相融合，技術工具相融合。第一，理論是實踐的指導依據，但教師知識實踐需要立足于實際的教學情境，教師可以借助虛擬現實的智能技術手段模擬教學情境，使教師仿佛置身于現實的知識情境互動，反復揣摩，從而達到教師知識的優化。第二，知識不是靜止的概念，而是在流動過程中不斷豐富的、充盈的、對世界探索的結果總和，教師知識的初衷是打破學生視野的壁壘，通過教師知識的跨學科融合，拓寬學生對教師知識的理解范圍，以便從整體上更深層次的把握和更深入的理解。第三，技術工具的融合，人工智能時代為教師知識管理提供了新的方法和技術支持。教師知識的管理工具從印刷時代的文獻管理到數字時代的智能管理，既擴大了教師知識存儲的容量，也加快了教師知識處理的速度，在技術不斷優化的時代，教師并不能完全摒棄傳統的知識管理方法，而應該充分發揮不同管理方法的優勢，“各司其職、物盡其用”，將文獻管理的“溫度”和智能管理的“速度”充分的結合起來。

3.知識輸出端

（1）知識應用

知識應用表示教師運用已有的知識解決問題的階段，也是教師知識從理論到實踐的轉化過程。在智能教育時代背景下，教師知識的范圍有所擴充，正如余勝泉所提出的“人工智能支持下的全能教師不僅要掌握學科知識，又要掌握教學法知識、技術知識，掌握認知、腦科學發展、兒童身心健康相關知識，還要了解各種社會屬性”。知識具有嵌入性，在知識流通的過程中，它依附于不同的載體，教師知識的應用不僅僅是教師知識本身的應用，同時涵蓋了教師知識載體的應用，人工智能為教師、教師知識、學生搭建了一個實時互動的平臺，教師須要自覺、主動地利用知識載體即智能技術，實現教師知識的充分流通。

（2）知識轉移

教師知識轉移意味著教師把經過加工整合的知識或技能應用于教學環境當中，讓知識接收方能夠獲取知識，實現教師知識流動的過程。知識圖譜以其語義化關聯、智能組織聚合的能力，為機器理解復雜的學習資源和構建知識語義網絡提供了新的思路，它是進行海量教育資源組織、表征與管理，實現教育資源融合的關鍵技術之一[7]。在教師知識轉移的過程中，可以基于教師知識圖譜進行預測性分析和診斷性分析，例如：通過教師學科知識圖譜，能夠探測學生對于各個知識點的掌握情況，并形成可視化分析，從而為教師知識輸出提供更精準的定位。另外，知識圖譜可以輔助實現教師知識結構的可視化，是展現教師知識內在結構和關聯關系的基本組件，從而為教師知識接收者的有效學習和建構提供清晰的框架。從教師知識轉移的效果來看，通過計算機視覺、人工神經網絡等技術獲得學生接收知識時的路徑數據，再借助智能算法對學生進行思維模式、行為模式分析，并在此基礎上判別學生的知識遷移能力。與此同時，將教師與學生互動過程中的數據記錄下來，建立知識錯誤數據庫，實現教師知識的有效反饋。從教師知識轉移的形式來看，云教育平臺可以幫助教師構建自己的“知識工作室”，不僅可以幫助教師一鍵調用，即用即取，也可以開設某些權限，為教師知識的輸出開通渠道，借助虛擬現實和增強現實等技術將教師知識通過不同的表現形式和方法繪制在輸出移動終端上，以沉浸的方式呈現給學生。這樣不僅能夠帶給學生不一樣的教師知識學習體驗，而且通過對虛擬世界中的認知，加深對教師知識的理解。

基于人工智能在教師知識管理過程中的應用邏輯，其中最顯著的特征莫過于“以教師為主，人工智能技術為輔”。人工智能在知識圖譜、智能計算、模式識別、自然語言處理、計算機視覺等領域不斷拓展，以滲透的方式融入教師知識管理中，扮演著智能的教師知識管理輔助工具的角色。人工智能打開了教師知識的精準性、即時性、關聯性、個性化、系統化、深度化的管理大門，而教師不能沉浸在知識絕對權威的角色中，教師也不能在技術的裹挾下喪失自信。人工智能的初衷在于解放教師的壓力，智能技術的催生更希望將教師知識管理的目光聚焦于教師對于知識的動態獲取能力，深度加工處理能力和創造創新能力。教師的價值不會被替換，教師將在人工智能的幫助下充分發揮知識的效用，為知識增加新的可能性。

參考文獻

[1] 德魯克.后資本主義社會[M].張星巖，譯.上海：上海譯文出版社，1998：38.

[2] 經濟合作與發展組織.以知識為基礎的經濟——經濟合作與發展組織1996年年度報告[J].中國工商管理研究，1998（07）：59-63.

[3] 孫佳，嚴定友.知識創造：社交媒體時代出版社知識服務的范式轉向[J].中國出版，2020（05）：11-14.

[4] Holsapple C.W.，Singh M.The Knowledge Chain Model：Activities for Competitiveness[J].Expert Systems with Applications，2001（20）：77-98.

[5] 曹劍波.中國人知識觀的實證研究[J].徐州工程學院學報：社會科學版，2020，35（04）：32-39.

[6] 高華，余嘉元.人工智能中知識獲取面臨的哲學困境及其未來走向[J].哲學動態，2006（04）：45-50.

[7] 張治，劉小龍，余明華，等.研究型課程自適應學習系統：理念、策略與實踐[J].中國電化教育，2018（04）：119-130.

【責任編輯? ? 孫曉雯】