在影響未來未來教育的因素中，人工智能被認為是一個不可忽視的重要變量。因此，近年來有關人工智能與教育的研究呈現出逐漸增長的趨勢，新冠疫情的全球爆發更是加快了該主題的研究步伐。我們選取了新近出版的兩個國際研究報告，進行了主要內容的編譯，以饗讀者。

　　其中一篇報告為聯合國教科文組織教育信息技術研究所（UNESCOInstituteforInformationTechnologiesinEducation，UNESCOIITE）2020年11月發布的《教育中的人工智能》（AIinEducation：ChangeattheSpeedofLearning），該報告為UNESCOIITE新推出的“教育的數字化轉型”（DigitalTransformationofEducation）系列出版物的第一期。

　　據悉，“教育的數字化轉型”系列將包括政策簡報、分析報告和反思論文，以探討由于技術的使用及其對教育和人類生活其他領域的影響，教育領域正在發生和正在出現的根本性變化。

　　另一篇為美國計算與學習科學綜合研究中心（CenterforIntegrativeResearchinComputingandLearningSciences，CIRCLS）2020年11月發布的《人工智能與學習的未來：專家小組報告》（AIandtheFutureofLearning：ExpertPanelReport），該報告為CIRCLS在2020年6月組織的一個由22個研究人員和AI與學習領域的其他專家共同參與的網絡研討會的成果。

　　與會者包括來自高等教育（北卡羅萊納州立大學和匹茲堡大學）、教育組織（如數字承諾和教育發展中心）和政府（美國教育部和國家科學基金會）的代表。

　　UNESCOIITE報告首先指出，個性化學習即根據每個學生的具體需求定制學習內容、內容和節奏是教育改革的主要目標，而人工智能在實現個性化學習方面發揮著關鍵作用。

　　接下來，該報告從人工智能對利益相關者（學生、教育者、家長、學校領導和行政當局）的積極作用、挑戰以及在教育中應用的未來展望進行了分析。

　　關于人工智能對利益相關者的積極作用，報告認為，對于學生來說：

　　一是人工智能在不同數據源之間建立聯系的能力將有助于確定可能需要實時干預或額外援助的領域，可以實現學習的個性化；

　　二是人工智能和多模態社會計算有助于提高認知、社會情感技能；

　　三是通過手機和分析大數據人工智能可以幫助發展學生21世紀技能；

　　四是人工智能可以為殘疾學生學習帶來很多便利，有助于教育民主化；

　　五是人工智能的實時識別和預測功能可以在學生身心健康方面發揮積極作用。

　　對于教育者來說：

　　報告認為人工智能不僅不會取代教師，反而會重新肯定教師的角色。

　　一是人工智能可以幫助教師設計學生個性化學習路徑、生成豐富學生學習報告以及承擔批改問卷等事務工作，從而提高了教師教學的有效性并節約了時間；

　　二是人工智能可以讓教師從評估和撰寫報告中解放出來，從而有更多的時間用于備課和學習，有助于讓學生得到更多支持和重視；

　　三是利用數據與分析，人工智能可以幫助教育者之間的協作；

　　四是人工智能可以幫助教師的專業發展和自我反思。

　　對于家長來說：

　　一是人工智能支持他們成為孩子進步的參與者，而不是評論者；

　　二是人工智能可以讓家長更積極地參與到孩子的教育過程中，并強化了他們認為教育很重要的價值觀。

　　對于學校領導來說：

　　一是人工智能可以幫助他們分析每一位學生有關行為、出勤率以及參與、堅持、樂觀和自信、批判性思維以及未來成功的一系列關鍵決定因素，以及得出必要干預的支持性見解；

　　二是利用數據和預測分析人工智能可以幫助學校領導從被動管理轉向主動管理，并在問題出現之前預測問題；

　　三是人工智能可以消除教師目前面臨的許多挫折，從而幫助學校領導留住教師；

　　四是人工智能可以根據學生有關數據做出預警，從而減少學生退學風險；

　　五是人工智能可以幫助學校領導建立個性化管理的家校溝通方式，從而有助于獲得家長對學校的積極支持。

　　對于地方、區域和國家行政當局來說：

　　一是在資源規劃方面，人工智能除了可以跟蹤關鍵的人口統計信息、資本需求、人員配置和專業發展需求等之外，還可以協助提供服務，使規劃者能夠根據不斷變化的環境主動提供足夠的資源；

　　二是在課程設計方面，人工智能可以為課程設計者提供相關的大數據資料并做出分析。

　　該報告也提出了人工智能在教育變革中的一些挑戰：

　　一、在教育公平與平等方面，目前“數字鴻溝”的現象仍然還存在。一些學習者獲得學習所需信息的機會有限，并且無法生成和共享電子數據，因此在建立個性化的學習途徑時可能處于不利地位；

　　二、在倫理方面，人工智能在教育中的應用將涉及隱私保護，另外如何確保在編寫程序時不引入性別、種族、社會經濟和能力偏見，如何確保社會和文化定型觀念不被傳播，如何確保人工智能在教育中的應用讓住在不同地方的所有的學習者都能獲得同樣的回報等；

　　三、人工智能的應用可能會增加人們的技術依賴，削弱一些人們執行某些任務的能力；

　　四、隨著人工智能技術的迭代發展，教育工作者需要有持續的專業發展。

　　最后，報告還從視覺方式（WaysofSeeing）和做事方式（WaysofDoing）兩個方面對人工智能在教育中的應用做了展望。

　　在視覺方式變革方面：

　　一是認知服務（CognitiveServices）技術的發展可以幫助開發人員創建能夠看、聽、說、理解甚至開始推理的APP。

　　它們允許開發人員在APP中添加諸如情感和情感檢測、視覺和語音識別以及自然語言理解等功能，而無需擁有直接的人工智能或數據科學技能或知識。

　　認知服務技術對教育的影響將是巨大的，特別是對于殘疾學生，它們可以幫助消除入學和機會的障礙。

　　對于有基礎學習挑戰的學習者，例如讀寫和計算能力不足的人，他們可以在發展這些技能的同時，積極參與更高階的學習，而不是在掌握這些能力之前將其排除在外。

　　將認知服務技術添加到現有的人工智能解決方案和服務中，它們可以加速重要見解的生成，教育者可以簡單地向人工智能提出一個問題，而不必使用鍵盤或鼠標輸入詳細的查詢；

　　二是虛擬現實（VR）、增強現實（AR）、混合現實（MR）技術的發展可以使學習更具沉浸感和吸引力。

　　有了VR，學生們可以從教室到世界的任何地方旅行，在虛擬環境中，在歷史的任何時候，體驗對那個世界的再創造。

　　通過AR，學生可以查看覆蓋在物理對象上的全息指令或信息，為他們提供所看對象的附加信息。

　　MR可以用于醫療培訓或工程，允許學生在現實環境中“解剖”四肢或“修理”他們視為全息圖的機器，使學習者能夠專注于實踐而不是理論；

　　三是物聯網與邊緣計算（EdgeComputing）在教育中的應用也將有廣闊前景。

　　例如，許多教育機構已經在使用物聯網來更高效、更廉價地管理其基礎設施——根據教室或建筑物的實際占用情況使用傳感器控制加熱和照明，從而提高能源效率和降低運營成本；使用遠程攝像頭和生物識別技術幫助校園更加安全。

　　邊緣計算的應用使得不需要將數據發送到集中的（云）位置進行處理或存儲，從而減少了時間和帶寬需求。

　　在做事方式變革方面：

　　一是人工智能可以在元認知腳手架中發揮作用，讓學生自己從學習過程中產生的洞察力中獲益。

　　學生將越來越成為人工智能解決方案和服務的主要用戶，而不僅僅是教育者、管理員和系統所有者分析數據的對象。

　　學習者對自己的學習方式和思維方式有更深入的了解，就會對自己的教育有更大的能動性和控制力，并且具備重要的自我知識也是終身學習的基石。

　　二是人工智能在支持個性化評估和認證方面將發揮重要作用。

　　高階思維技能如記憶、比較、分析和推理可以用傳統的標準化考試來評估，但軟技能、人際交往技能、道德品質、團隊合作、協作等很難用這種形式來評估，人工智能可以收集相關數據并進行跟蹤分析可以為這些技能的評估提供支持。

　　另外，用于衡量復雜和一般學習能力，包括21世紀的批判性思維、創造力、溝通技能和創業精神等技能的微型證書在不斷增加，人工智能可以對這些證書的效力和有效性做持續分析，并可以為利益相關者定制實時儀表盤來展示這些發現和見解。

　　CIRCLS報告主要就人工智能的重要優勢和劣勢、人工智能應用于學習的機會和障礙、人工智能在學習中的新設計概念和應用設想、風險和建議進行了論述。

　　報告首先認為，人工智能可能會對對未來學習產生巨大的影響，需要及早規劃如何以公平、道德和有效的方式在教育中最好地開發和使用人工智能，并減輕其弱點、風險和潛在危害。

　　關于人工智能在教育中的理解，報告認為目前主要有三種方式：

　　一是人工智能被視為“計算智能”，可以作為教育者能力和優勢的額外資源來應對教育挑戰；

　　二是人工智能是一組正在迅速發展的特定能力，包括感知、識別模式、表示知識、制定和執行計劃，以及支持與人的自然互動。

　　這些特定的能力可以被設計成解決方案，以支持具有不同優勢和需求的學習者，例如除了傳統的鍵盤和鼠標輸入外，還允許學生使用手寫、手勢或語音作為輸入；

　　三是人工智能可以視為一種工具，使人們能夠想象、研究和討論今天不存在的學習未來。

　　報告認為，思考人工智能與未來學習還可以有第四種方式，即用一些新的學習設計概念（NewDesignConceptsforAIinLearning）來思考。

　　在該報告中，這些新設計概念包括：策劃（orchestrating）、增強人的智能（augmentinghumanintelligence）、擴大自然交互（expandingnaturalisticinteractions）、擴展可評估能力（broadeningthecompetencies）、揭示聯系和對等（revealingconnectionsandequivalencies）等。

　　報告指出，這些新的學習設計概念超越了目前經常所提及的技術支持的“個性化”（personalized）、“自適應”（adaptive）或“混合”（blended）學習的概念。

　　雖然這些舊的概念隱喻可能繼續有用，但它們也可能限制了人們對人工智能在學習中的未來設想，不能充分描述人工智能可能的教育應用。

　　關于這幾個新的學習設計該概念，報告做了一些解釋。

　　“策劃”的概念將人工智能視為使學生和教師能夠隨著時間的推移，將他們在不同小組和活動中的參與聯系起來，以實現更廣泛的學習目標。

　　“增強人的智能”概念意味著機器有可能更好地理解教師或學習者的目標、計劃、意圖和成功標準，并以幫助人們更好地實現目標的方式行動，更像是人和機器之間的一種支持性伙伴關系。

　　“擴大自然交互”概念意味著要擺脫使用鍵盤和鼠標參與學習的狹隘追求，要利用人工智能識別技術使語言、手勢等成為對話的一部分。

　　“擴展可評估能力”概念超越了20世紀評估技術測量的內容，也突出了涉及項目合作和其他擴展學習模式的學習經驗。

　　“揭示聯系和對等”概念意味著要思考如何讓人工智能幫助我們看到迄今為止我們無法看到的重要模式，這些模式可能是一種能力（比如寫作技能）如何在許多不同的領域、經歷和時間跨度中發展的聯系。

　　如何用這些新設計概念來實踐人工智能在未來學習中的應用，該報告提出了兩種應用場景：一是學習環境；二是教育評估。

　　對于學習環境，報告認為主要需考慮如何用人工智能實現以下幾個轉變：

　　1.從將學習視為高度個人化的過程轉變為注重社會學習；

　　2.從注重單獨滿足每個學習者的需要，到注重解決公平和多樣性的學習社區；

　　3.從只對學生輸入電腦的鍵盤和鼠標作出反應的人工智能代理，到能自然地傾聽、觀察和與學生互動的人工智能代理，以及可能主動增強小群體動態的人工智能代理；

　　4.從僅通過儀表盤與教師協調的人工智能代理到教師與人工智能系統之間的伙伴關系（例如，支持學習的協調行動）。

　　對此，報告以一節關于文藝復興時期的中學課程進行了說明。

　　對于教育評估，報告不認為人工智能僅限于傳統評估的目標（即讓傳統評估更加準確和有效），而是支持傳統評估無法實現的更廣泛的評估目標。為此需要實現以下幾個轉變：

　　1.從關注課后結果到更快速、更有用的形成性評估，這些評估可以在課程中為教學提供信息；

　　2.從回答問題的活動到捕捉更真實的表現或作品組合，包括跨越更長的時間和更多的環境；

　　3.從狹義的學業成就定義，到在教育、社會和工作場所受到重視的更廣泛的能力。

　　4.從提供不經常和孤立的分數評估到不斷更新學生學習軌跡的持續評估。

　　對此，報告以作文評估等例子進行了具體說明。

　　報告還討論了人工智能在教育中應用的三種風險：

　　一是普遍所關注的與數據相關的隱私、安全、偏見、透明度和公平性等；

　　二是人工智能在教育中的設計缺陷可能會放大教師、學習者和資源之間的不良互動；

　　三是利益相關者缺乏參與的風險與相關技術障礙，在進行人工智能在教育中的應用設計時，如果沒有教育政策制定者和實踐者的參與，那么很難使其符合教育需求和價值觀，另外即使教育政策制定者和實踐者參與設計，也存在需要及時了解這一復雜技術的障礙。

　　最后，報告還提出了人工智能應用于教育的七項建議：

　　1.研究人工智能更廣泛的學習應用場景

　　報告指出，多年來，人工智能在教育領域已經深入探索了幾種類型的應用，然而，隨著人工智能能力的出現，它們正在開啟新的可能性，如人工智能代理支持開放式科學探究環境中的學習，社會研究模擬工具，或課程鼓勵設計思維。

　　因此，重要的是要構建一個更全面的類型學，描述什么是可能的，并加強我們的潛在利益、風險、后果和每種類型的應用的進展的知識。

　　2.開發輔助教師和改善教學的人工智能系統

　　報告指出，目前對人工智能的投資大多是以學生為導向的，對教師需求的探索不夠，未來要更多地以幫助和支持教師組織課堂體驗為中心，并為教師提供不斷學習和成長的機會。

　　同時，需要對人工智能如何幫助教師學習和改進教學進行更多的研究。

　　3.加強和拓展人工智能在學習評價中的研究

　　報告指出，需要擴大能夠自動評估的學習活動、可捕捉能力的范圍、跨時間和跨環境的范圍。同時，需要新的心理測量學和新的人工智能技術共同發展來確保評估的質量、有效性和公平。

　　4.加快發展以人為本或負責任的人工智能

　　報告指出，人工智能需要關注殘疾學習者、學習者的變化性、學習應用APP的通用性等。

　　5.制定更強有力的倫理和公平政策

　　報告指出，從事這項工作的研究人員必須參與制定指導方針，幫助該領域以安全可靠的方式發展。從業者、決策者和其他利益相關者需要平等參與。

　　政策不僅要滿足研究人員的需求，還要滿足初創公司和更大平臺和服務的需求。政策及其執行需要透明，這樣教育工作者和公眾才能夠讓開發商負起責任。

　　6.向教育政策制定者和實踐者提供信息并使之參與

　　報告指出，為了參與決策，在實踐者中建立理解人工智能的能力是很重要的。能力建設也很重要，這樣教育工作者就有了測試和評估新興人工智能的基礎設施，從而能夠為設計決策提供信息。

　　學校和其他教育機構可能需要激勵措施來更多地參與評估和政策。政策制定者一般都在學習人工智能，但可能對教育中需要政策關注的具體風險和障礙知之甚少。因此，傳播知識以幫助決策者解決這些問題也很重要。

　　7.加強整個人工智能和教育生態系統

　　報告指出，教育領導者、創新者、研究人員、行業領導者、初創公司和其他利益相關者的強大生態系統是塑造人工智能促進教育發展的重要機制。
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