人工智能在美國教育評價中的應用及對我國的啟示

陸奕靜 （云南師范大學教育學部）

科技是第一生產力，人工智能技術引領的第四次科技革命席卷而來，給全球教育帶來巨大便利的同時也帶來巨大挑戰。美國在2016 年—2018 年先后發布《為人工智能的未來做好準備》（Preparing For The Future of Artificial Intelligence）、《美國人工智能研發戰略規劃》和《美國機器智能國家戰略》三份國家級人工智能報告。連發三份國家級報告展現出科技革命帶來的巨大價值與前景。教育是人工智能技術應用的重要領域，技術的發展也為教育的變革貢獻極大力量。在推動變革的基礎上，教育評價系統最先感受到人工智能改革的浪潮。在展望未來的教育時，教育評價的改革在人工智能的影響下，指向未來的培養趨勢。

一、人工智能在美國教育評價中的應用

教學評價向來是教育系統中的難以解決的問題，評價又常常因為評價主體的價值觀和價值判斷難以得到公平、公正的判斷。依托大數據平臺，美國實施了一系列文獻政策，亟須依據大數據和人工智能技術生成一套評價系統；亟須運用新興技術進行一套體現公正、公平的教育評價系統。運用這套系統評價學生學習效果以及教師考核績效。

美國對人工智能技術的引領，在教育領域中應用已經深入到課堂教學中，深入到教育系統中。對于教育評價的相關研究主要從以下幾個方面進行發展延伸。

（一）人工智能的教育教學運用

人工智能實施的前提是進行大數據的建立，不僅是在教育領域中，在醫療、交通、環境、司法等領域正蓬勃發展。美國對人工智能技術的發展不是排斥，而是積極應用。教師和學生甚至整個教育系統均在認真進行人工智能的積極應用。在人文軟實力等的基礎上，美國進行了人工智能的課程開發，《美國機器智能國家戰略》指出：“人工智能時代對勞動力的培養應當雙管齊下，既要培養學生的硬實力也要培養學生的軟實力”。因此，教育行政部門和學校將機器智能學習納入基本學科。從人工智能的課程設計培養開始，為美國人工智能人才儲備創造條件。教育為人工智能培養人才的戰略是屬于長期戰略，這是在課程方面進行基礎性的人工智能發展的設計。在教學方面，通過設計情境化的教學模式，運用AI 教師進行情景模擬。

（二）人工智能的教育評價系統科學化進程

教育評價系統在整個教育系統中起著極大的作用，評價的公正、公平一直是家長和學生以及教師的重點關注領域。在教育評價系統中，利用人工智能搭建的評價系統，通過開發新的教學評價模式，在大數據的支撐下，建構更具公平、公正的教育評價系統。在教學過程中，進行智能的智能輔導計算機教學，主要有領域模型、導師模型和學習者模型。美國孟菲斯大學研究團隊開發自動導師（Auto-Tutor），通過模擬人類導師的特征與風格運用自然語言與學生進行對話交流。除特殊情況外，“自動導師不會直接給出問題的答案，而是通過對學生的不斷詢問，最終使他們循序漸進得得出最終答案，以此鼓勵學生進行思考和推理，而非提供簡短的碎片知識。”這個循序漸進誘導的過程，就是人工智能在教育評價的領域中做出評價判斷的過程。基于教學評價的過程一邊對學生進行評價，一邊對評價后的結果進行判斷，判斷之后根據學習者的情況給予不同的反饋。針對不同的人實施不一樣的教學，進行一對一的智能化教學。這是針對學生學習過程的評價。自動導師的出現，使學生問題得到精準化解決，減輕老師的負擔。

在教育評價系統的設計上，2015 年10 月，奧巴馬在《測試行動計劃》中呼吁采用新的手段和方式進行測試和評估，包括構建新的和更具創新性的評估工具，以更有效地測試學生學業水平和評估教育工作者的績效。美國由政府牽頭，制定政策，由上至下響應國家號召。研究智能化評估工具，創新教育評價測量。麻省理工學院的媒體實驗室研究人員實施了一項利用人工智能改進特殊兒童能力測評技術的研究。這項針對特殊兒童測評的個性化機器學習系統，通過收集孩子的獨特性信息，機器學習系統依據大數據提升兒童測試的準確性和深入性。在很大程度上提升關于特殊兒童的能力測評的科學化進程。

在考試服務領域，人工智能應用在標準化的測試中。不僅做到智能測試被試者的語言流利度、發音準確性、詞匯用法恰當性、語法準確性和復雜性程度等，還能對測試作文進行智能評分處理。

二、美國教育評價中人工智能應用對我國的啟示

（一）教育評價方式的科學化與精準化

自古以來，評價往往是一種比較主觀的活動，深受評價主體的價值觀以及價值判斷的影響。特別是在基礎教育過程中，老師在對學生做出評價活動的時候，很難做到面對學生的各方面情況進行個性化的定制評價方案。評價的發展性功能常常被忽視，評價的結果往往被扔在一邊，并沒有針對性地對學生產生長久發展方面的影響。人工智能的潮流席卷之下，我們的教育評價系統在應用人工智能技術中，首先面臨的是學習方式的轉變。也就是未來的學習更強調一種主動學習，主動進行知識的補充。更有可能，直接將多年的知識在人工智能的挑選下進行有選擇地學習。我們選擇對自己最有利、最有興趣的知識進行學習。從評價主體上講，在人工智能技術的引領下，評價主體角色發生了轉變。當智能機器系統進行評價時，依托的是大數據庫中的信息進行精準化的分析。那么大數據庫中的數據來源于社會以及整個教育系統，評價主體不是老師，而是依托于大數據平臺。從評價內容上看，教育評價的重點就由評價學生的評價結果轉向于評判知識本身。也就是評價在浩瀚的知識海洋中，什么樣的知識最有價值，什么樣的學習方式最有效，什么樣的學習對未來發展更好。這是一種評價方式的轉變，是由整體的評價轉向更細、更小領域的評價。

（二）教育評價由結果指向轉向過程指向

教育評價注重結果在我國教育評價系統中積弊已久，教育工作者在這方面進行大量的努力和嘗試，試圖突破注重學習評價結果的長久以來的習慣。人工智能技術與教育的融合給我們帶來轉變教育評價注重結果的技術支持。在傳統的教育評價中，我們過于關注教學是否有效、教學效率進展問題。對于知識強行進行填鴨式教育，對于學生的學習過程關注不夠。美國聯邦教育部支持成立的美國課程中心發布的《個性化學習：現狀和未來發展方向》，闡釋了未來智能導師在滿足學習者個性化需求方面的作用。報告指出：“當前美國許多中學和大學都已廣泛運用智能導師，通過自然語言處理、智能游戲、深度學習等人工智能技術，實現美國學校中大規模個性化學習。”在指向個性化教學的過程中，教育評價隨之改變。傳統的關注學習結果、關注成績忽視了學生在其他方面的成果與進展。人工智能環境下，在教育評價領域中由關注結果向關注過程轉化。

（三）教育評價視野的全球化

教育評價的標準一直以來就有國家的價值取向，在傳統的教育評價中，我們關注自己國家的相對應標準。隨著科學技術帶來的改變，教育評價逐漸走向全球化、一體化的學習標準。基于“深度學習”的評價標準，也逐漸成為全球化的評價。未來的評價趨向于全球視野的評價。未來考試更趨向于描述、診斷、咨詢，大數據平臺將對這個產生強有力支撐。

（四）教育評價的反思

人工智能時代帶來的沖擊是毋庸置疑的，每次面對重大挑戰時，都會生出兩種不一樣的態度。面對挑戰、變革和沖擊，我們最好的處理方式是面對它，了解它，不然會被狠狠甩在時代的后面。當人工智能來臨時，教育系統更是應當努力接受挑戰。在人工智能的挑戰下，不得不重新思考今天學校存在的意義。李政濤先生提出：“今天的學校，通過創建智慧學校，開發各種特色課程，探究前沿性的教學方法，更新諸多教育技術設備，試圖給予學生各種核心素養、關鍵能力，以及各種知識、方法等。但在強大的人工智能的影響下，都是沒有用的。”李政濤先生的擔心正一步步朝我們席卷而來，在這樣的時代挑戰下，教育評價就起到根本性決定性的作用。人工智能時代，我們應當如何學習、學什么？在這個時代最有價值的知識是什么？今天的學校教育面臨的挑戰就是應該教會學生人工智能無法代替的東西。應該讓我們學會去駕馭人工智能，去利用這個工具達到我們想要達成的目標。

美國對人工智能的運用已經深入到教學、課程以及教學系統的整體教育變革中。來自美國的經驗給予我們在教育評價中的啟示，首先是來自教育的整體變化，在人工智能時代我們如何求知、求什么？如何做人？如何做事？何種知識是在當下時代最有價值的？這些來自本源的沖擊勢必會改變整個教育評價變革走向。在人工智能時代，教育評價變得愈發重要。整體的價值觀的引領是教育評價核心和重點。當機器變得像人一樣能思考的時候，人模仿機器思考根本不可能超越人工智能。但是人工智能不能達到的是人類哲學思辨、價值取向，人類間的微妙情感等獨特領域。在哲學上的思辨、價值觀、想象力、創造思維等這些都是人工智能無能為力之處。因此，未來教育在人文主義方面的發展日趨重要。教育評價方向對人文主義的評價研究至今仍顯不足，在量化基礎上發展起來的教育測評等應當衍生出一種新的人文主義的評價方式。不僅是需求，更是未來發展的必經道路。