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        數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的教育智能計(jì)算(下)

        2022-06-22 00:13:22劉三ya
        關(guān)鍵詞:范式個(gè)性化人工智能

        隨著信息技術(shù)對(duì)教育的深度賦能,教育信息化正在進(jìn)入一個(gè)全新的階段——教育信息化的下半場(chǎng)。如何在信息化時(shí)代打造一個(gè)全新的教育模式,助力教育教學(xué)發(fā)展,是整個(gè)行業(yè)需要思考的問(wèn)題。華中師范大學(xué)教授劉三ya從教育技術(shù)革新的背景、教育的可計(jì)算性、智能時(shí)代教育的基本任務(wù)和發(fā)展前沿四個(gè)角度,解讀了信息技術(shù)環(huán)境下如何實(shí)現(xiàn)技術(shù)與教育的深度融合。

        四、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的新范式

        無(wú)論是從教育實(shí)踐的角度,還是從教育研究的角度來(lái)說(shuō),在教育數(shù)據(jù)不斷累積的過(guò)程中,數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的新范式——數(shù)據(jù)密集型研究范式誕生了。

        圖靈獎(jiǎng)得主吉姆·格雷在2007年加州山景城召開(kāi)的NRC-CSTB(National Research Council-Computer Science and Telecommuni-

        cations Board)大會(huì)上,發(fā)表了留給世人的最后一次演講“The Fourth Paradigm: Data-Intensive Scientific Discovery”,提出科學(xué)研究的第四類范式。其中的“數(shù)據(jù)密集型”就是現(xiàn)在我們所說(shuō)的“大數(shù)據(jù)”。同時(shí),吉姆·格雷還總結(jié)出科學(xué)研究的范式共有四個(gè):幾千年前,是經(jīng)驗(yàn)科學(xué),主要用來(lái)描述自然現(xiàn)象;幾百年前,是理論科學(xué),主要使用模型或歸納法進(jìn)行科學(xué)研究;幾十年前,是計(jì)算科學(xué),主要模擬復(fù)雜的現(xiàn)象;今天,是數(shù)據(jù)探索,統(tǒng)一于理論、實(shí)驗(yàn)和模擬。它的主要特征是:數(shù)據(jù)依靠信息設(shè)備收集或模擬產(chǎn)生,依靠軟件處理,用計(jì)算機(jī)進(jìn)行存儲(chǔ),使用專用的數(shù)據(jù)管理和統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行分析。

        我們現(xiàn)在所需要的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的新范式不僅僅是基于數(shù)據(jù)的實(shí)證研究與科學(xué)發(fā)現(xiàn),還要實(shí)現(xiàn)基于數(shù)據(jù)的決策支持與教育實(shí)踐革命,更要深刻改變思維方式和教育要素互動(dòng)模式,促進(jìn)教育創(chuàng)新。

        由于數(shù)據(jù)在不斷累積,數(shù)據(jù)的驅(qū)動(dòng)力在不斷加強(qiáng),對(duì)數(shù)據(jù)的計(jì)算能力也在不斷提高。教育行業(yè)的可計(jì)算性與通常意義上的數(shù)字化不太一樣,它來(lái)源于教育新模式誕生和落地的需要,來(lái)源于數(shù)據(jù)不斷地搜集、采集和累積的基礎(chǔ),以及新型研究范式和實(shí)踐范式的推動(dòng)。

        教育的可計(jì)算性既是一個(gè)復(fù)雜的哲學(xué)命題,也是處于計(jì)算型社會(huì)的教育系統(tǒng)創(chuàng)新與變革必須要正視的重大現(xiàn)實(shí)課題,值得我們進(jìn)一步深入探討。但我個(gè)人認(rèn)為,在教育信息化的下半場(chǎng),在新一代信息技術(shù)的助力下,教育的可計(jì)算性變成了一個(gè)非常突出的問(wèn)題,也是決定我們?nèi)绾螌⒔逃c技術(shù)進(jìn)行深度融合的關(guān)鍵點(diǎn)。

        智能時(shí)代教育的基本任務(wù)

        如果說(shuō)教育變得可計(jì)算,那么它的基本任務(wù)是什么?

        一、教育的千年夢(mèng)想

        教育教學(xué)追求的目標(biāo)是有教無(wú)類(規(guī)?;⒁虿氖┙蹋▊€(gè)性化),二者的有機(jī)統(tǒng)一是今后一段時(shí)間內(nèi)教育科學(xué)研究與實(shí)踐的主要目標(biāo),也就是要實(shí)現(xiàn)教育的公平均衡問(wèn)題,實(shí)現(xiàn)個(gè)性化教育。

        美國(guó)心理學(xué)家、教育家本杰明·布魯姆通過(guò)實(shí)驗(yàn)研究提出了Two-sigma問(wèn)題:基于“掌握式學(xué)習(xí)”的1對(duì)1個(gè)性化輔導(dǎo)比傳統(tǒng)課堂教學(xué)平均成績(jī)提升2個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差。從實(shí)驗(yàn)結(jié)論來(lái)看,個(gè)性化的教學(xué)效果是顯著的、不容懷疑的,同時(shí)也是無(wú)法回避、必須要解決的。到底如何實(shí)現(xiàn)規(guī)模化教學(xué)和個(gè)性化教學(xué)的統(tǒng)一,在規(guī)模化教學(xué)下兼顧個(gè)性化學(xué)習(xí),就變成了教育研究層面的一個(gè)非常重要且急需解決的問(wèn)題。解決這個(gè)問(wèn)題能夠極大提高我們對(duì)人才的培養(yǎng)和社會(huì)的需要。毫無(wú)疑問(wèn),在當(dāng)前情況下我們需要借助技術(shù)的力量來(lái)破解這個(gè)問(wèn)題。

        二、需要解決的問(wèn)題

        從可計(jì)算的角度來(lái)看,數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的教育需要解決三個(gè)方面的問(wèn)題:學(xué)習(xí)主體可理解、學(xué)習(xí)服務(wù)可定制、教育情境可感知。

        利用信息技術(shù)構(gòu)建新的教育環(huán)境,讓教育教學(xué)的環(huán)境變得可感知、可理解,在感知的基礎(chǔ)上讓學(xué)生充分理解,然后在學(xué)生能夠感知和理解的基礎(chǔ)上提供可定制的個(gè)性化學(xué)習(xí)服務(wù)。將這三個(gè)基本任務(wù)落實(shí)到現(xiàn)實(shí)教學(xué)場(chǎng)景中,可以很好地助力在規(guī)?;逃信囵B(yǎng)個(gè)性化人才。

        三、主要著力點(diǎn)

        從具體實(shí)例、研究層面來(lái)看,以人工智能為例,它助力教育基本體現(xiàn)在四個(gè)著力點(diǎn)上:場(chǎng)景、感知、理解、服務(wù)。

        1.場(chǎng)景——虛實(shí)結(jié)合、人技協(xié)同

        無(wú)論是線上線下教學(xué)的融合,還是VR/AR的技術(shù)運(yùn)用,以人工智能為代表的信息技術(shù)運(yùn)用到教育行業(yè),最重要的目的是打造新型教育教學(xué)環(huán)境。但是需要注意的是,信息技術(shù)在教育行業(yè)的運(yùn)用與其他行業(yè)最大的不同是人的參與,教師不可能完全被替代。此外,利用人工智能是為了提高教育教學(xué)的質(zhì)量,而不是為了將人工智能打造成像人一樣智能。這個(gè)關(guān)鍵在于如何實(shí)現(xiàn)人的智能和機(jī)器智能一體化。

        2.感知——量化學(xué)習(xí)過(guò)程(非入侵式感知與隱形狀態(tài)的深度捕獲)

        如何利用智能技術(shù)去感知社會(huì)、場(chǎng)景,尤其是場(chǎng)景中的學(xué)習(xí)主體,去感知他們的行為和狀態(tài),從而讓教師更好地判斷學(xué)生學(xué)情、讓學(xué)生更好地認(rèn)清自己,這是理解學(xué)生很重要的前提。

        3.理解——數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的學(xué)習(xí)機(jī)理計(jì)算

        在感知的基礎(chǔ)上,我們還要不斷嘗試解決在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的學(xué)習(xí)過(guò)程中的機(jī)理計(jì)算問(wèn)題,解決怎樣利用大量的數(shù)據(jù)累積來(lái)揭示學(xué)習(xí)是如何發(fā)生的、學(xué)習(xí)過(guò)程中到底發(fā)生了什么等問(wèn)題。

        4.服務(wù)——算法定義學(xué)習(xí)

        打造一個(gè)合適的場(chǎng)景并進(jìn)行綜合建模與分析,實(shí)現(xiàn)算法定義學(xué)習(xí)。在這個(gè)場(chǎng)景中,可以給學(xué)生提供個(gè)性化診斷分析、個(gè)性化知識(shí)供給、學(xué)習(xí)路徑的規(guī)劃和適應(yīng)性能力的培養(yǎng),從而幫助教師和學(xué)生兼顧規(guī)?;瘜W(xué)習(xí)和個(gè)性化學(xué)習(xí)。

        我預(yù)感,隨著數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的密集型教育科學(xué)研究與實(shí)踐的不斷深入,計(jì)算教育學(xué)正在萌芽。

        智能時(shí)代教育的發(fā)展前沿

        一、人工智能賦能教育的三個(gè)層次

        人工智能賦能教育可以分為三個(gè)層次:智能增強(qiáng)、智能補(bǔ)償、智能替代。

        智能增強(qiáng)是指以前人為可以做到的,機(jī)器可以幫忙做得更好;智能補(bǔ)償是指以前人為無(wú)法做到的,機(jī)器可以幫助完成,比如教師在規(guī)?;谡n時(shí)不可能兼顧到每一個(gè)學(xué)生,但機(jī)器可以幫助教師分析學(xué)生的情況,讓教師及時(shí)清晰地了解到每一個(gè)學(xué)生的情況;智能替代是指機(jī)器在某些環(huán)節(jié)替代人類發(fā)揮作用,比如在一個(gè)在線學(xué)習(xí)論壇中安排機(jī)器助手來(lái)代替教師回答學(xué)生的問(wèn)題。

        這三個(gè)層次在不同環(huán)節(jié)、不同階段可以完成不同的工作,但需注意的是,智能替代不存在替代教師的情況,只是替代教師在某一環(huán)節(jié)完成特定的任務(wù),雖然在某些方面可能會(huì)比教師做得更好,但是機(jī)器不可能完全代替教師在教育教學(xué)過(guò)程中的核心作用。

        二、發(fā)展前沿

        針對(duì)人工智能賦能教育的三個(gè)層次,教育智能計(jì)算目前發(fā)展的重點(diǎn)主要體現(xiàn)在以下三個(gè)方面。

        1.感知與理解

        對(duì)現(xiàn)有的教育教學(xué)進(jìn)行感知與理解,最重要的是如何進(jìn)行智能感知與計(jì)算、學(xué)習(xí)認(rèn)知機(jī)理。如果這些問(wèn)題得不到解決,我們所談?wù)摰钠渌麊?wèn)題都會(huì)變得虛無(wú)。

        2.解構(gòu)與賦能

        要想進(jìn)行智能增強(qiáng)、智能補(bǔ)償、智能替代,就必須要對(duì)傳統(tǒng)的教育教學(xué)進(jìn)行解構(gòu),同時(shí)對(duì)其他相關(guān)環(huán)節(jié)進(jìn)行賦能,這個(gè)環(huán)節(jié)就會(huì)涉及對(duì)群體的智能調(diào)控和對(duì)個(gè)體的個(gè)性化智能導(dǎo)學(xué)。

        3.重構(gòu)與增強(qiáng)

        要想實(shí)現(xiàn)人機(jī)共融就必須重構(gòu)教育教學(xué)的過(guò)程,同時(shí)要提升教育教學(xué)的質(zhì)量。

        需要注意的是,在這三個(gè)層次發(fā)展過(guò)程中,我們要始終把教育倫理放在一個(gè)核心位置上加以約束。

        三、具體實(shí)踐

        1.智能感知與計(jì)算

        智能感知與計(jì)算主要分為行為狀態(tài)感知、生理狀態(tài)感知和心理狀態(tài)感知三個(gè)方面。行為狀態(tài)感知可以分為多空間數(shù)據(jù)感知、行為特征融合和行為狀態(tài)識(shí)別;生理狀態(tài)感知可以分為生理數(shù)據(jù)感知、生理數(shù)據(jù)融合和生理狀態(tài)識(shí)別;心理狀態(tài)感知可以分為多模態(tài)數(shù)據(jù)感知和心理狀態(tài)識(shí)別。

        2.學(xué)習(xí)認(rèn)知機(jī)理

        學(xué)習(xí)認(rèn)知機(jī)理需要達(dá)成認(rèn)知過(guò)程可解釋、認(rèn)知模型可解釋這兩個(gè)目標(biāo),這也是人工智能賦能教育的很重要的使命。

        3.個(gè)性化智能導(dǎo)學(xué)

        新的教學(xué)模式下,個(gè)性化智能導(dǎo)學(xué)如何更好地服務(wù)于我們的教與學(xué)涉及很多的關(guān)鍵技術(shù),值得我們關(guān)注,包括對(duì)認(rèn)知診斷模型的構(gòu)建、對(duì)知識(shí)追蹤算法的改進(jìn)和對(duì)智能資源推薦算法的完善等。

        4.群體智能調(diào)控

        “群體智能”一詞最早在1989年由Gerardo和Jing Wang針對(duì)電腦屏幕上細(xì)胞機(jī)器人的自組織現(xiàn)象所提出。早期,大部分學(xué)者將其定義為具有分布控制、去中心化特點(diǎn)的自組織智能行為。它是智能形態(tài)高級(jí)的表現(xiàn)方式之一。如今,其作為我國(guó)新一代人工智能重點(diǎn)發(fā)展的五大智能形態(tài)之一,在推動(dòng)我國(guó)新一代人工智能技術(shù)發(fā)展中占據(jù)重要地位。

        學(xué)習(xí)是一個(gè)社會(huì)性活動(dòng)、群體性活動(dòng),因此要注意對(duì)群體知識(shí)構(gòu)建過(guò)程的感知,對(duì)群體知識(shí)演化的智能調(diào)控,對(duì)群體智慧與高階思維涌現(xiàn)的機(jī)理發(fā)現(xiàn)。

        5.教育倫理

        智能教育中的倫理問(wèn)題涉及數(shù)據(jù)安全、技術(shù)異化、隱私保護(hù)等多個(gè)方面,在處理數(shù)據(jù)、技術(shù)與人的相互關(guān)系時(shí)應(yīng)遵循“有用”“無(wú)害”的倫理訴求,充分發(fā)揮數(shù)據(jù)和技術(shù)的育人價(jià)值。

        教育倫理最重要的是要做到不讓技術(shù)異化,要讓技術(shù)更好地服務(wù)人的發(fā)展,呈現(xiàn)一個(gè)良性的循環(huán)發(fā)展。從計(jì)算的角度來(lái)說(shuō),需要思考新型人技環(huán)境下教育倫理的數(shù)理機(jī)制,不能簡(jiǎn)簡(jiǎn)單單靠原則和條文來(lái)約束教師,而應(yīng)該從最基礎(chǔ)層面去控制、約束技術(shù)應(yīng)該發(fā)揮什么作用,不能發(fā)揮什么作用,以及出現(xiàn)異化時(shí)及時(shí)給教師或?qū)W生提供預(yù)警,這才是我們追求的數(shù)理機(jī)制。有了這樣的數(shù)理機(jī)制,我們就能夠?qū)⑵淝度氲郊夹g(shù)的所有環(huán)節(jié)中去,讓技術(shù)更好地為教育服務(wù)。

        綜上所述,真正的技術(shù)與教育的深度融合、教育的顛覆性變革將很大程度上取決于教育計(jì)算理論與方法的突破。智能教育的創(chuàng)新也并非一個(gè)智能技術(shù)在教育教學(xué)中的單點(diǎn)突破問(wèn)題,而是一項(xiàng)需要從基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、共性技術(shù)突破、倫理規(guī)范完善等方面進(jìn)行多學(xué)科交叉、多主體協(xié)同的系統(tǒng)性工程。我個(gè)人認(rèn)為,只有這二者有所突破,才能真正促進(jìn)技術(shù)和教育的深度融合,做到我中有你,你中有我。

        (本文根據(jù)2021年粵港澳臺(tái)人工智能教育論壇專家報(bào)告整理,有刪節(jié))

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