人工智能改变教育：机器学习与学校新趋势

20世纪70年代，美国著名社会批评家、教育思想家伊利奇的著作《去学校化社会》问世，引起社会轰动，引发了“去学校化社会”的思潮和运动。伊利奇提倡通过“网络”或“服务”为每个人提供平等讨论（学习）的机会，以打破学校在正式教育中的垄断地位。彼时，伊利奇并未料想到由计算机、互联网、大数据支撑的网络资源将对人类的学习活动与学习场所进行重塑。

在人类运用工具改造社会的进程中，有一股力量不可小觑，即人类试图让机器具有智能。从20世纪50年代，人类将逻辑推理能力赋予机器，到20世纪70年代人类将专家知识迁移至机器，都是人类在这一领域的积极尝试。然而仅靠人类输入知识，加之“知识工程瓶颈”，那么机器永远无法超越人类，做出智识型的贡献。由此，机器的自我学习研究应运而生，人工智能进入机器学习时代。与以往机器学习不同的是，21世纪的机器学习不需要人类事先对数据的特征量进行统计和分析，这种以“根据输入的数据自动抽出该数据的特征量”的机器学习的性能与实用性进一步提升，成为人类进入智能时代的重要手段。如果机器能够模仿人类的学习行为，不断重组已有的知识结构，以改善自身的系统，那么人与机器的关系是否也随之重塑？以教室为应用场景，在以往的多媒体教学中，计算机只是人类用于更新知识传递方式的工具；而今，具备了自我学习能力的机器将成为人类的伙伴。它们不仅改变了知识生产的链条，也改变了学校教育中的若干要素。探讨未来学校、未来教育的文献，均把个别化的教学组织形式，针对性的、可追踪的教育评价大数据，智能化的管理与资源配置列入议程中。2020年9月15日，OECD发布报告《回到教育的未来：经合组织关于学校教育的四种图景》，对未来学校做了四种展望：学校教育扩展、教育外包、学校作为学习中心、无边界学习。在其设想的第一种图景“学校教育扩展”中，学校依然是个体社会化，获得教养、资质与文凭的关键场所，而其他的三种图景均不同程度地打破了学校的传统空间，赋予学习与教育更为灵活的方式。

从历史发展的脉络看，学校教育的组织形式经历了三次重大转型：从农耕时代的个别学习到工业社会的大规模学习，再到信息时代的混合学习，以及智能时代的泛在学习。学校在每次转型中，其边界与空间被打破、重组、更新。例如，农耕时代的个别学习不同于信息时代的个别化学习，农耕时代知识尚未分化，没有成熟的学制，学生即共处一室，也是各自遵循其进度完成记诵之学。然而经过工业社会，身处信息洪流中的人们，再也无法记住快速分化、综合的新知识。

随着信息资源的大量涌现和搜索引擎使用，人类的记忆也开始具备外部性。有关农耕知识、道德规范记诵已然成为历史，信息素养、批判性思维、社会参与、道德行为养成等成为学校教育的重要内容。换言之，学校不会消失，但是学习的内容、方式将发生变化。世界经济论坛在2020年发布了题为《未来学校：为第四次工业革命定义新的教育模式》的白皮书，提出了“教育4.0全球框架”，指出未来的学校既包含传统学校，也包含能够开展各项课外活动的场所和其他任何学习活动发生的地方。相应地，教师的角色也将面临重塑，行使教师角色的人员也越来越多样化。无论学校的形态发生何种变化，有一点是明确的——学生需求驱动的未来学校或学习枢纽，对教师提出越来越高的要求。(www.xing528.com)

在我国，为了促进人工智能与教育深度融合，浙江省于2018年正式启动教育机器人应用试点示范学校建设工作。其中桐庐县实验小学在组织、硬件、软件、师资四个方面加大建设，推进学校机器人教育和人工智能教育特色课程。以硬件为例，学校设有少儿编程虚实融合创新实验室和机器人虚实融合创新实验室，并添置了机器人教学专用电脑、3D打印机、激光雕刻机、教育机器人套件、创客套件、网络存储设备等。学校拥有各种实体机器人近百台。学生可利用仿真场景和真实场景进行融合项目式学习。

在该场景之下，相关教师不仅熟悉各类机器人及其相关程序，管理统筹各类教育资源，更重要的是，需将这些智能产品运用到教育场景中，将其与学生已有的知识结构、项目学习任务等巧妙融合起来，在发展学生领域知识的同时培养包含了数字素养的通用技能。由此可见，教育机器人出现并没有冲击学校教育，而是拓展了学校教育的内涵与外延。教师不需要掌握“个性化知识图谱”“学习者知识追踪模型”“自然语言处理模型”等技术模块的运行原理，但是教师需要学会管理这些新型的学习资源，知道如何通过增强现实激发学习者的多重体验，通过合适的提问激发学习者的思维，等等。换言之，技术的赋能让课堂教学突破了传统的物理空间的限制，教师更像个性化学习的设计师，在学生经验与人类优秀文化遗产之间找到联结点，为学生学习赋能。