人工智能的教育愿景和現(xiàn)實

范莉鈞

人工智能和機器學習不再只是科幻小說中的場景。亞馬遜的Echo和蘋果的Siri等產(chǎn)品已經(jīng)將人工智能帶入了許多家庭。專家說，這項技術對教育產(chǎn)生深遠影響也只是時間問題。

已經(jīng)有虛擬互動導師和適應性學習程序使用人工智能為學生進行個性化教學，同時人工智能也有助于簡化一些管理任務。但是技術研究公司Gartner的教育分析師Calhoun Williams警告說，在教育中，對人工智能應用的設想和人工智能在現(xiàn)實中的使用之間存在明顯的差距。“鑒于這項技術的復雜性，這是意料之中的。”她說。人工智能可能對學習產(chǎn)生深遠的影響，但它也暴露出了一些關鍵問題。

對學習的影響

機器學習是人工智能的一個子集，在其中軟件可以像人類一樣學習或適應。從本質上講，它分析大量數(shù)據(jù)并尋找模式，以便對信息進行分類或做出預測。另外，通過添加反饋回路，軟件可以根據(jù)得出的結論是對還是錯來修改其方法，從而實現(xiàn)“學習”。人工智能能夠處理比人類更多的信息，并且能夠更快、更準確地執(zhí)行任務。一些課程軟件開發(fā)人員已經(jīng)開始利用這些能力來創(chuàng)建能夠適應每個學生獨特背景的教學程序。例如，美國西雅圖一家名為Enlearn的非營利公司開發(fā)了一個適應性學習平臺，該平臺使用機器學習技術創(chuàng)建高度個性化的學習路徑，可以加速每個學生的學習。

Enlearn說，它的軟件將學習過程分解到了一個全新的粒度級別，分析了幾十個離散但相互交織在一起的思維過程，這些思維過程是每項技能的基礎，從而發(fā)現(xiàn)可能阻礙學生學習的任何誤解。然后，在學生進入到下一步學習之前，該平臺使用這些信息對他們有困難的領域進行指導。

該軟件是基于華盛頓大學游戲科學中心（CGS）開發(fā)的技術。這項技術已經(jīng)被證明在僅僅使用了1.5小時后，就使七年級學生對代數(shù)的掌握平均提高了93%。該技術優(yōu)化后，在挪威取得了更好的效果。該技術同樣適合小學生使用。（該案例詳細介紹，請訪問：http：//www.prweb.com/releases/2014/04/prweb11787734.htm）

“人工智能可以實現(xiàn)更高水平的個性化教學，”游戲科學中心主任兼Enlearn創(chuàng)始人Zoran Popovic說，“在特定需要的時刻，它可以提供給學生正確的課程。這正是我們努力實現(xiàn)的方向。”

提高學生安全

人工智能的影響也延伸到了課堂之外。例如，針對學生使用Chromebooks（谷歌學習終端）的安全問題，洛杉磯公司 GoGuardian使用機器學習技術來提高其基于云的互聯(lián)網(wǎng)過濾和監(jiān)控軟件的準確性。

GoGuardian說，基于URL（統(tǒng)一資源定位符，是標注互聯(lián)網(wǎng)資源的地址）的過濾可能會有問題，因為沒有一個系統(tǒng)能夠跟上互聯(lián)網(wǎng)日新月異的變化特性。GoGuardian的軟件使用人工智能實時分析頁面的實際內(nèi)容，以確定它是否適合學生，而不是基于網(wǎng)站的地址或域名阻止學生訪問可疑材料。這是一大進步，更有利于學校搭建安全健康的互聯(lián)網(wǎng)學習環(huán)境。

開發(fā)人員向該程序提供了數(shù)十萬個該公司認為適合或不適合不同年齡層次學生訪問的網(wǎng)站示例，該軟件利用機器學習技術已經(jīng)學會了如何區(qū)分這些網(wǎng)站。此外，根據(jù)從用戶那里收到的反饋，該程序正在不斷改進。當管理員指出某個網(wǎng)頁被正確標記或被阻止時，軟件會從這一事件中吸取教訓，并隨著時間的推移變得更加智能。像許多互聯(lián)網(wǎng)安全解決方案一樣，每當學生進行可疑的網(wǎng)絡搜索或將有問題的內(nèi)容鍵入在線表單或Google Doc（在線文檔）時，GoGuardian也會向指定的管理員發(fā)送自動警報。這種實時行為監(jiān)控可以防止學生傷害自己或他人。例如，如果管理員發(fā)現(xiàn)學生正在尋找如何自殺的信息，他可以在造成嚴重后果前，立即跟蹤該學生以了解他需要的幫助。

該技術的很多用戶說，傳統(tǒng)的關鍵詞標記會產(chǎn)生許多誤報，因為軟件無法確定上下文語境或學生的意圖。但是有了人工智能，這些實時警報變得更加準確。

德克薩斯州Wichita Falls獨立學區(qū)的首席技術官Shad McGaha談到，他過去每天會收到超過100封電子郵件提醒，一些虛假信息填滿他的收件箱，他必須花寶貴的時間仔細查看這些提醒，以確保學生沒有危險。

自從GoGuardian開始使用人工智能為其軟件提供動力以來，他現(xiàn)在只收到少量通知——除了2%或3%之外，其他這些通知都會提供可操作的視角。

“幾個月前，我們有一個學生被標記為自殘傾向。我們能夠及時介入并阻止了這種情況的發(fā)生，”他說，“太不可思議了。”

可能遇到的問題

盡管人工智能有巨大的潛力，但是也有局限性。Popovic說：“當人工智能有大量的樣本可供學習時，它的效果最好。但在教育這樣的高風險環(huán)境中，要獲得足夠大的樣本量來使得這項技術準確有效，可能很有挑戰(zhàn)性。因為在這種環(huán)境中，教師不能容忍學生犯錯誤。”他解釋道：“這會導致描述錯誤或不好的事情的樣本在學校無法被收集到。”

為了使人工智能有效，它用來得出結論的數(shù)據(jù)必須是客觀可靠的。Calhoun Williams說：“如果不客觀的數(shù)據(jù)被混在其中，它會返回不嚴密的結果。”她指出，不存在不偏不倚的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)總會反映出事件的傾向性。不夠客觀的數(shù)據(jù)會通過算法迭代把錯誤的傾向放大而導致錯誤的結論。

人工智能技術也引起了嚴重的隱私問題。它要求人們不僅要更加關注數(shù)據(jù)質量和準確性，還需要更加關注對這些信息的負責任的管理。“學校領導需要從政策角度為人工智能做好準備。”Calhoun Williams說。例如，管理員將采取哪些步驟來保護學生數(shù)據(jù)，并確保這些信息的隱私安全？“如果有必要的話，多多交流你在用數(shù)據(jù)做什么，以及這將如何讓學生受益。”她建議道。

一些自適應學習產(chǎn)品沒有使用真正的機器學習技術，最多是一種分叉技術——軟件根據(jù)學生對內(nèi)容的反應從幾種途徑中選擇一種。

“教育工作者必須小心那些聲稱在他們的軟件中使用人工智能的公司，”Calhoun Williams警告說，“一些供應商正在抓住人工智能的潮流來吸引用戶，但是當他們提出這一主張時，一定要知道他們的意思。”

首先要弄清教學軟件是否真正采用人工智能，可以向供應商提出的一些問題包括：（1）人工智能對你意味著什么？這個產(chǎn)品是如何滿足你這個定義的？（2）沒有人工智能，你的產(chǎn)品如何優(yōu)于當前的其他產(chǎn)品？（3）一旦我安裝了你的產(chǎn)品，它的性能將如何通過人工智能得到提高？我應該如何安排員工花時間來適應這些改進？（4）我需要哪些數(shù)據(jù)和計算需求來構建此解決方案的模型？（5）使用你的軟件，我怎樣才能看到數(shù)據(jù)會發(fā)生什么？

其次需要考慮的是，人工智能支持下，可以變化的學習環(huán)境的范圍是什么？Popovic解釋說，以不同的順序呈現(xiàn)相同的材料對學生的成績影響很小，“如果軟件能夠根據(jù)學生的反應動態(tài)生成新的內(nèi)容，那將會改變教育的規(guī)則”。