人工智能赋能高等教育变革：空间与限度

近年来，集大数据、物联网、云计算等先进技术于一体的人工智能技术迅猛发展。对高校而言，人工智能既是课程教学新内容，也是教育改革新工具，正在从理念和实践上丰富并改变着高等教育理念、教学模式以及管理方式，新的教育形态日益形成。高等教育如何与人工智能结合成为当下新的课题。在这样的大背景下，讨论教育技术如何为高等教育变革赋能，以及赋能的空间与限度。

尼古拉斯·尼葛洛庞帝曾预言：“数字化生存天然具有赋权的本质， 这一特质将引发积极的社会变迁。” “赋权”“赋能”是源于心理学的一个概念，意为通过外部环境的改变给予他人积极能量，后来被广泛应用在管理学中。具体到数字化时代，技术赋能，可以理解为信息技术进步赋予社会、组织和个人某种能力和能量。人工智能技术对高等教育的赋能现象，根本上是通过技术和机器摒弃重复、低效的劳动，给予自由的学习时间和空间，解放传统教育中的教育者和受教育者，提升教学和学习效率。

技术和政策的驱动

到底是技术的进步驱动了教育理念的提升，还是教育理念的进步带来了技术的革新？这是教育界甚至科技界经常争论的一个话题。我们回顾教育技术史，历史上几乎每一次教育技术的革新都伴随着教育理念的重大变革。从印刷术到广播、幻灯、电视和计算机网络，尽管有一些对未来教育的想象会在实践中落空，但不能否认的是，教育技术的快速发展和广泛应用是教育变革的重要驱动力之一。

从赋能的角度看，本质上讲，技术首先是由人类赋能的（对技术设计者、创造者而言），而技术又倒过来起到为人类赋能的作用（对普通使用者而言），让普通人由不能变为可能，由小能变为大能。人工智能（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ， ＡＩ）技术源起于1956年达特茅斯会议，历经了六十多年的发展历程。近年来以深度学习（Ｄｅｅｐ Ｌｅｒｎｉｎｇ，ＤＬ）为代表的ＡＩ技术取得了突破性的进展，在全世界范围内掀起了研究热潮。通俗地说，人工智能就是让机器“像人一样思考”“像人一样行动”“理性地思考”“理性地行动”，其主要研究领域包括视觉识别、语音识别、自然语言理解、神经网络、机器学习、深度学习、智能控制、智能制造、智能机器人等。从宏观上看，人工智能技术是先进生产力的代表，生产力的发展要求教育进行相应的变革，新的教育理念和教育体系因此而建构。从微观上看，人工智能作为一种新型传播介质，直接促成了教与学的革命。

教育变革的驱动力也来自于政府和政策环境的推动。为了不在新一轮科技和教育竞争中掉队，各国都在热情拥抱新技术。2016年10月，白宫科技政策办公室在《为人工智能的未来做好准备》报告中，提出“全体公民准备接受人工智能教育”，建议“在中学乃至小学就引进数据科学课程，可以有效改善国民的数据知识水平，同时为学生在高中之后理解更高级别的数据科学概念和课程做好准备。”英国连续发布《机器人和人工智能》《人工智能对未来决策的机会和影响》《现代工业战略》和《数字战略》等多项涉及人工智能教育的政策；欧盟、德国和日本政府也先后制定了人工智能发展的路线图，推出“超能社会”“人脑项目”“智慧数据项目”等高科技战略项目。

中国政府在2010年发布的《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010—2020年）》中就把教育信息化纳入国家信息化整体战略，纲要指出，信息技术对教育具有革命性影响，必须予以高度重视。2017年，中国正式将“人工智能”写入政府工作报告。2017年7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，人工智能上升为国家战略，明确指出人工智能已经成为国际竞争的新焦点，应逐步开展全民智能教育项目，构建包括智能学习、交互式学习的新型教育体系，推动人工智能在教学、管理、资源建设等全流程应用。2018年4月，教育部印发《教育信息化2.0行动计划》，强调通过大数据采集与分析，将人工智能切实融入实际教学环境中，实现因材施教、个性化教学。

教育变革的内容和空间

教育是提高人类包括感知能力、记忆能力、思维能力、行为能力和语言能力在内的自然智能系统和过程。受教育者的自然智能变化究竟有多大（或者说其智能的提高有多少），依赖于受教育者本身、教育者、教学内容和教学方法的综合作用。高等教育变革中最重要的是教与学的关系、内容和方法的变革。

优质的高等教育一直都是稀缺资源，高校是获取有限教育资源的最主要场所。技术创新破除了传统高等教育对于时空的诸多限制，大大拓展了人们获取知识的途径。从知识的传授角度来看，大学的“围墙”正在慢慢消失。那些被传统教育认为非正规和非正式的学习空间不断涌现，并逐渐模糊传统课堂教育的边界。

1.知识系统的储备扩充。以常识性和专业性知识为主的大规模数据库的建立和存储，极大地丰富了智能系统的知识储备。在日常教学中，这些记忆性知识的学习不再是首要和必须的，教育者和受教育者都可以通过简单的搜索，在最短时间内获取与教学内容相关的资料。这些资料的准确性、及时性、广泛性和动态更新都是传统教师的人工记忆无法相比的。从一定意义上说，获取知识的路径和线索要比记住知识本身来得更有意义。搜索能力成为必要的技能和基本素养。同时，因为数据的无限复制性和广泛的通达性，也极大地扩大了受教育者的范围。

2.师生教授关系的变化。传统教育一般以教师为中心，以知识为导向，通过统一学习进行知识传授。鉴于数据库的完备和便捷性，那些具有重复性的、基于知识积累的传统教学是最可能被人工智能逐步取代的。目前，人工智能已能初步实现自动出题、作业批阅、学习障碍诊断与反馈、体质与心理监测、综合素质测评以及个性化教学等功能。学习将以学生为主导，自行选择学习内容、学习时间和学习空间等。这个过程也将促成师生间的合作和共同学习。这与当前很多高校在教育改革中提出的“教育教学要以学生为中心”的趋势是一致的。

3.新型学习模式的建构。现代高校体系是以班级授课制和标准化教材为基础的，是标准化和规模化的学习。人工智能为学生提供了类游戏的虚拟学习环境，打破了传统的学习模式。一是对学习空间和时间的选择更自由。学习不再局限于传统的、固定的课堂学习，甚至可以整合各类正式学习、非正式学习、混合学习和远程学习，提升学习效果。二是更便于“因材施教”。人工智能通过对宏观教育数据的挖掘和学生学习行为过程中产生的数据进行分析，能够让学生的学习更有针对性。例如：可以根据学生的心理、生理以及目前的知识水平和能力，设计不同的学习内容，自行选择合适的学习内容、学习时间并根据反馈调整学习。甚至还能通过情感识别帮助学生改进学习体验，根据学习者的情感状态来定制个性化的学习材料。实验研究表明，应用情感识别技术的学习，比不用情感识别技术的学生成绩高出91%。

同时，人工智能也对高校的治理模式产生了深刻影响。新形势下，高校治理模式的变革更多地基于大数据和智能化。其中，最重要的是教学评价标准得到重塑。通过人工智能的学情分析和学习诊断，精准评估教学和学习效果，评价标准由原来结果导向的“单一”评价向综合性、过程型的“多维度”评价转变，由仅注重知识传授向更加注重能力素质培养转变。

此外，高校的专业设置和教育内容也随之变化。高等教育的重要目的是培养社会发展所需要的人才。人工智能技术的发展对劳动力市场产生了很大的冲击。一方面，大量的传统岗位被新技术和新设备所替代，尤其是那些机械重复、精准操作的工作日益自动化，开始由智能工具或智能系统承担。另一方面，大量的新行业和新岗位涌现。社会分工和职业的变化将直接影响大学的专业设置。大学需要根据社会分工的变化重新整合设置专业，其学习内容也将相应作出改变。

教育变革的限度

技术推动了教育的变革并给予了很大的变革空间，但是这种变革仍然是有限度的。例如：华东师范大学终身教授祝智庭指出，在教育领域，技术带来的便利性是必要的，但便利性并非教育的核心价值，给学生创造美好的学习与发展体验才是核心价值，教育从来都不是单纯根据技术的需求来变革的。苹果公司ＣＥＯ蒂姆·库克在麻省理工学院2017年毕业典礼上发表演讲：“我所担心的并不是人工智能能够像人一样思考，我更担心的是人们像计算机一样思考，没有价值观，没有同情心，没有对结果的敬畏之心。”价值观、同情心、敬畏心等的培养，正是传统高等教育不可或缺的教育内容之一，也是目前人工智能教育无法达到的。在很多方面，人工智能是无法完全替代传统教育的。一是人工智能在知识创造和更新上还存在欠缺。人工智能目前还很难掌握和消化全部知识，尤其是那些抽象又隐性的知识，如很难被文字、符号表达出来的内容，很难转化成能被机器人识别的数据。二是基本技能尤其是逻辑思维的训练和批判性思维的培养严重依赖于传统环境和教师。人工智能所创造的学习环境和学习空间更多地依赖于学生的自制力、判断力和自学能力。但这些能力并非与生俱来的，这些能力的培养并不是技术手段能独立完成的。三是教育的重大意义在于启发人性的美好，现代大学有关文化传承和社会交流的重要功能也是人工智能无法取代的。尤其是戏剧、文学、美学、音乐等课程，更依赖于人文和历史的积淀、教师的言传身教和氛围环境的熏陶，依赖于人与人之间的直接传递，在线教育很难达到最佳的效果。此外，在传统高等教育中地位突出的德育工作也是一项复杂的系统工程，需要教师思想的引导和情感的投入，需要通过共情的心理活动激发同理心，教会学生做人，塑造学生的品格，这是人工智能不可能实现的。

在人工智能技术日臻进步和完善的背景下，我们既要积极拥抱新技术，将技术进步作为高等教育变革的内生变量，推动教育理念更新、模式变革、体系重构，又要警惕“技术决定论”“技术理性主义”，要超越技术本身，在更开阔的视野中思考高等教育变革的问题，既赋予充分的变革空间，又要保留传统教育的精髓，守住教育的底线。

本文转载自 《北京教育（高教）》2018年10期