人工智能賦能語文教學(xué)的思考

趙珊 四川省成都市天一學(xué)校

蔣進(jìn) 廣州大學(xué)網(wǎng)絡(luò)空間先進(jìn)技術(shù)研究院

教育部于2022年4月印發(fā)的《新時(shí)代基礎(chǔ)教育強(qiáng)師計(jì)劃》要求“深入實(shí)施人工智能助推教師隊(duì)伍建設(shè)試點(diǎn)行動(dòng)，探索人工智能助推教師管理優(yōu)化、教師教育改革、教育教學(xué)方法創(chuàng)新、教育精準(zhǔn)幫扶的新路徑和新模式”[1]，探索人工智能為教學(xué)賦能的方法路徑已經(jīng)成為新時(shí)代的迫切需求。與此同時(shí)，“互聯(lián)網(wǎng)+教育”在中小學(xué)校得到普及，大規(guī)模線上教學(xué)成為一種常態(tài)化備選方案，得到了廣泛的應(yīng)用。《中國教育現(xiàn)代化2035》將“利用現(xiàn)代技術(shù)加快推動(dòng)人才培養(yǎng)模式改革，實(shí)現(xiàn)規(guī)模化教育與個(gè)性化培養(yǎng)的有機(jī)結(jié)合”[2]列為教育現(xiàn)代化的重大戰(zhàn)略任務(wù)。然而，在線上教學(xué)中，學(xué)生的學(xué)習(xí)質(zhì)量與個(gè)性化學(xué)習(xí)引導(dǎo)變得更為困難。人工智能和大數(shù)據(jù)等智能技術(shù)為大規(guī)模個(gè)性化教學(xué)提供了支撐，許多已有研究可以遷移到語文教學(xué)中。但技術(shù)只是一種輔助手段，需要理性認(rèn)識(shí)其優(yōu)缺點(diǎn)，才能卓有成效地為學(xué)生的個(gè)性化培養(yǎng)提供數(shù)字支撐，促進(jìn)教師在“雙減”背景下發(fā)展素質(zhì)教育。

●人工智能賦能語文教學(xué)的現(xiàn)狀

人工智能(Artificial Intelligence，AI）的概念在1956年的達(dá)特茅斯會(huì)議上被首次提出，至今已經(jīng)歷三次發(fā)展浪潮。目前人工智能正處于第三次發(fā)展浪潮中，伴隨著這一浪潮，人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用也逐漸涌現(xiàn)。筆者調(diào)研了近年來的一些研究，發(fā)現(xiàn)當(dāng)前人工智能在語文教學(xué)中的應(yīng)用大多尚處于探索與暢想階段，也有少數(shù)實(shí)踐研究，如部分學(xué)者對人工智能在古文與古詩詞教學(xué)中的應(yīng)用進(jìn)行探討[3][4]，提出人工智能技術(shù)可以模擬古文意境，輔助學(xué)生學(xué)習(xí)，激發(fā)學(xué)生主觀能動(dòng)性；部分學(xué)者聚焦于數(shù)據(jù)分析，利用人工智能強(qiáng)大的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與推理方法，對課堂過程與觀察結(jié)果進(jìn)行分析，為執(zhí)教者提供改進(jìn)課堂的科學(xué)依據(jù)[5]；部分學(xué)者基于已有的智能教輔設(shè)備進(jìn)行了教學(xué)探究。[6][7]這些實(shí)踐雖然具有啟發(fā)性與實(shí)操性，但大多只是對現(xiàn)有工具的拓展性應(yīng)用，還遠(yuǎn)未發(fā)掘出人工智能的感知能力。此外，當(dāng)前許多學(xué)者對人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用暢想在實(shí)際的應(yīng)用場景中可能存在著偏差。

人工智能本質(zhì)上是對已有數(shù)據(jù)知識(shí)的統(tǒng)計(jì)規(guī)律進(jìn)行挖掘，其高度依賴于具體的應(yīng)用場景，距離人類設(shè)想的“智能”還存在許多技術(shù)壁壘。目前在AI賦能教育教學(xué)領(lǐng)域，很少有研究聚焦于人工智能應(yīng)用的挑戰(zhàn)，探討人工智能賦能語文教學(xué)的路徑。為此，本文嘗試歸納人工智能在語文教學(xué)上的應(yīng)用挑戰(zhàn)，在關(guān)注技術(shù)實(shí)用性的同時(shí)，探討當(dāng)下可以在中小學(xué)教育教學(xué)中實(shí)現(xiàn)的應(yīng)用方向。

●人工智能在語文教學(xué)上的應(yīng)用挑戰(zhàn)

1.語文文本理解的復(fù)雜性

語文學(xué)科重在培養(yǎng)學(xué)生的文化素養(yǎng)，提升其閱讀理解能力與語言文字運(yùn)用能力。但語文文本是極其復(fù)雜的，不僅廣泛存在著一詞多義現(xiàn)象，甚至不同地域、不同場景中的理解可能也會(huì)千差萬別，而基于同一模型和數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的人工智能所學(xué)習(xí)到的知識(shí)往往是確定性的。因此，語義的復(fù)雜性使得人工智能在語文文本理解上尤為困難。

2.文學(xué)描述場景的抽象性

在語文的天地里，凝練著各式各樣的美學(xué)表達(dá)，這樣的多變性對于人工智能的學(xué)習(xí)來說是具有挑戰(zhàn)性的。有學(xué)者暢想人工智能結(jié)合VR/AR技術(shù)可以讓學(xué)生對文學(xué)描述的場景有身臨其境般的體驗(yàn)，加強(qiáng)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和感悟。但當(dāng)前想實(shí)現(xiàn)這一暢想并不容易，圖像識(shí)別與圖像生成技術(shù)雖然早已落地，AI換臉和AI藝術(shù)對于大眾也屢見不鮮了，但將抽象的文學(xué)描述場景特別是古詩詞等語義更為抽象凝練的語言表達(dá)進(jìn)行可視化依然是一件很困難的事情。圖像生成不僅需要自然語言處理技術(shù)對文本的語義進(jìn)行提取，還需要根據(jù)語義結(jié)合已有的圖像資源進(jìn)行二次創(chuàng)作。這個(gè)過程一旦出現(xiàn)偏差，生成的結(jié)果便很難令人滿意了。

3.語文學(xué)習(xí)路徑的多變性

黨的二十大報(bào)告強(qiáng)調(diào)教育要落實(shí)立德樹人根本任務(wù)，發(fā)展素質(zhì)教育。具體在語文學(xué)科中，要實(shí)現(xiàn)這一任務(wù)，其實(shí)就是要培養(yǎng)學(xué)生的學(xué)科核心素養(yǎng)。要實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，必須將著眼點(diǎn)放在學(xué)生身上，充分認(rèn)識(shí)到學(xué)生個(gè)體的獨(dú)立性，進(jìn)而為其規(guī)劃學(xué)習(xí)路徑。但由于學(xué)習(xí)路徑的多變性，教師難以針對多位學(xué)生設(shè)計(jì)合理的學(xué)習(xí)路徑。學(xué)生的基本條件與認(rèn)知水平等情況不同，教師自身學(xué)習(xí)也需大量的時(shí)間和精力，而人工智能擅長推理分析，因此利用AI技術(shù)賦能個(gè)性化學(xué)習(xí)有巨大潛能。

利用知識(shí)圖譜技術(shù)，可以建立起知識(shí)量豐富的語文學(xué)科知識(shí)圖譜，將之與學(xué)生的學(xué)習(xí)路徑聯(lián)系起來，但其中的應(yīng)用難點(diǎn)不容小覷。首先是學(xué)科知識(shí)圖譜和學(xué)生個(gè)人圖譜的構(gòu)建，其次是相關(guān)技術(shù)的可解釋性問題，最后是人工智能的公平性和隱私保護(hù)的問題。

●人工智能賦能語文教學(xué)的路徑探究

基于以上的應(yīng)用挑戰(zhàn)，結(jié)合教師在教育教學(xué)中的實(shí)際需求，筆者從為教師減負(fù)、啟發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)興趣和個(gè)性化學(xué)習(xí)三個(gè)方面對AI賦能語文教學(xué)的路徑進(jìn)行探究。本文關(guān)注并討論當(dāng)下易于實(shí)現(xiàn)的技術(shù)路徑，強(qiáng)調(diào)AI賦能的可用性。

1.AI自動(dòng)批改與學(xué)情分析

對于廣大一線教師而言，存在著很多重復(fù)性的工作。雖然每日的作業(yè)批改能使教師了解學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)，規(guī)律的總結(jié)與反思能讓教師在教學(xué)過程中與學(xué)生共成長，但重復(fù)性的工作可能會(huì)使這個(gè)感悟過程的效率低下。

人工智能擅長于對具體的任務(wù)進(jìn)行歸納分析，特別是具有規(guī)律性和重復(fù)性的工作。如下頁圖1所示，對于識(shí)字書寫的打分，可以將標(biāo)準(zhǔn)答案作為參考樣本，將學(xué)生的作業(yè)作為測試樣本掃描到數(shù)據(jù)庫中，利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，可以將測試樣本與參考樣本進(jìn)行相似度比較，并根據(jù)誤差大小進(jìn)行打分，自動(dòng)化地輸出結(jié)果。與此同時(shí)，系統(tǒng)可以更細(xì)粒度地記錄各處的誤差大小，統(tǒng)計(jì)學(xué)生對不同文字書寫的掌握程度，最終得出學(xué)習(xí)情況的分析結(jié)果。教師可以根據(jù)AI的分析結(jié)果進(jìn)行更準(zhǔn)確的學(xué)情判斷，從而改進(jìn)自己的教學(xué)關(guān)注點(diǎn)。AI不僅可以提供整體的分析結(jié)果，還可以提供對個(gè)體的分析結(jié)果，在為教師減負(fù)的同時(shí)，更好地輔助教學(xué)。另外，AI也可以利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，學(xué)習(xí)教師的評分習(xí)慣，進(jìn)行有標(biāo)簽的訓(xùn)練，做定制化的學(xué)習(xí)。

圖1 基于AI的書寫打分與學(xué)情分析

除此之外，由于大模型已經(jīng)學(xué)習(xí)到了豐富的語料信息，相當(dāng)于一個(gè)讀了海量書籍的老師，因此還可以利用WuDao2.0等開放大模型進(jìn)行文本糾錯(cuò)、作文打分等應(yīng)用開發(fā)。

2.AI提供靈感與場景再現(xiàn)

仿寫是學(xué)習(xí)語言文字應(yīng)用的有效方法，得益于當(dāng)前大模型的發(fā)展，人工智能可以創(chuàng)作出高質(zhì)量的文學(xué)作品，甚至可以學(xué)習(xí)某位作者的文風(fēng)，根據(jù)輸入話題，輸出一篇與該作者文風(fēng)相似的主題文章。AI Creator和清華大學(xué)的海書AI智能寫作等平臺(tái)都提供了仿寫功能，合理利用這些工具對學(xué)生的寫作學(xué)習(xí)可以起到啟發(fā)作用。

除了閱讀寫作之外，想象力也是語言文學(xué)學(xué)習(xí)中必不可少的能力。語文教學(xué)中存在著許多抽象的描述場景，特別是古文以及古詩文的意向，一直都是語文學(xué)習(xí)的難點(diǎn)。如何激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣與對場景的感受能力是教學(xué)的重點(diǎn)，可以AI提供靈感與場景再現(xiàn)。如圖2所示，這是基于清華大學(xué)自然語言處理團(tuán)隊(duì)2021年提出的CogView[8]生成“小荷才露尖尖角，早有蜻蜓立上頭”的場景圖像。CogView學(xué)習(xí)了3000萬張標(biāo)題-圖像組合，并利用了一個(gè)具有4 0億參數(shù)的Transformer大模型，大大提高了文本到圖像生成的質(zhì)量。利用這些新技術(shù)成果，結(jié)合語文學(xué)科知識(shí)，可以為學(xué)生學(xué)習(xí)和教師教學(xué)提供靈感，激發(fā)學(xué)生的主觀能動(dòng)性。

圖2 基于CogView生成的詩句圖像

此外，人工智能技術(shù)領(lǐng)域深度學(xué)習(xí)的磅礴發(fā)展也可以為教育教學(xué)提供靈感。[9][10]人工智能中深度學(xué)習(xí)受人腦的神經(jīng)元啟發(fā)，可利用多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬人腦的處理過程。一組輸入通過一層層神經(jīng)元進(jìn)行解構(gòu)，逐層抽象出輸入信息的潛在信息，這些信息最終被用于解決一個(gè)具體的問題。深度學(xué)習(xí)模型的上層神經(jīng)元通過下層神經(jīng)元的反饋進(jìn)行學(xué)習(xí)，修正之前的錯(cuò)誤，直到達(dá)到最優(yōu)的效果。這一過程可用于啟發(fā)教師教學(xué)，教育教學(xué)首先要明確教學(xué)目標(biāo)，先指導(dǎo)學(xué)生進(jìn)行淺層學(xué)習(xí)，而后根據(jù)學(xué)生反饋結(jié)果進(jìn)行策略優(yōu)化，最終達(dá)到深度學(xué)習(xí)的效果。

3.學(xué)科知識(shí)圖譜與個(gè)性化學(xué)習(xí)

知識(shí)圖譜是2012年由谷歌公司提出的概念，最早被用于提升搜索引擎的搜索準(zhǔn)確率。知識(shí)圖譜是一個(gè)由實(shí)體和關(guān)系組成的圖，本質(zhì)上是一個(gè)基于圖的語義網(wǎng)絡(luò)。圖上每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)實(shí)體，邊表示關(guān)系，實(shí)體和實(shí)體之間通過關(guān)系連接起來。知識(shí)圖譜作為認(rèn)知科學(xué)中的熱點(diǎn)研究領(lǐng)域，因?yàn)榫哂休^強(qiáng)的表達(dá)能力，也受到了教育界的關(guān)注。[11]

知識(shí)圖譜的構(gòu)建一方面可以規(guī)范教師對學(xué)生信息的收集記錄，組建一個(gè)豐富且可不斷擴(kuò)充的學(xué)科知識(shí)庫，另一方面可以為人工智能模型提供高質(zhì)量的學(xué)生信息與學(xué)科知識(shí)。在對學(xué)生基本情況進(jìn)行分析后，模型向其推薦個(gè)性化學(xué)習(xí)方案，下頁圖3所示是筆者設(shè)計(jì)的基于學(xué)科與學(xué)生知識(shí)圖譜的個(gè)性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)框架。

圖3 基于學(xué)科與學(xué)生知識(shí)圖譜的個(gè)性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)框架

該系統(tǒng)框架以學(xué)習(xí)者為導(dǎo)向，構(gòu)建目的是感知學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)狀況，為其推薦最優(yōu)學(xué)習(xí)路徑與學(xué)習(xí)資源，同時(shí)收集學(xué)習(xí)者反饋，對推薦結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化升級(jí)，讓模型接受學(xué)習(xí)者的反饋信息，定期進(jìn)行主動(dòng)學(xué)習(xí)。系統(tǒng)構(gòu)建的難點(diǎn)在于信息的收集以及模型應(yīng)用，數(shù)據(jù)可以用Neo4j和JanusGraph等圖數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)。在學(xué)生個(gè)人圖譜和學(xué)科知識(shí)圖譜足夠豐富的情況下，系統(tǒng)可以根據(jù)學(xué)生的基本信息、認(rèn)知水平、閱讀歷史等信息通過狀態(tài)分類和情感分析等技術(shù)向其推薦學(xué)習(xí)情況差不多的學(xué)習(xí)同伴。同時(shí)，系統(tǒng)可以根據(jù)學(xué)生的情況，向其推薦以前類似學(xué)生的反饋良好的學(xué)習(xí)路徑，這一點(diǎn)可以根據(jù)成長路徑通過子圖匹配和關(guān)聯(lián)分析等技術(shù)實(shí)現(xiàn)。此外，系統(tǒng)可以根據(jù)學(xué)生的閱讀歷史和錯(cuò)題記錄等信息，利用鏈接預(yù)測和推薦系統(tǒng)等技術(shù)向其進(jìn)行推薦學(xué)習(xí)資源或試題。最后，由于學(xué)習(xí)是一個(gè)動(dòng)態(tài)的過程，系統(tǒng)對各項(xiàng)資源的利用率以及學(xué)習(xí)者的反饋信息定期進(jìn)行整理，便于模型后期的主動(dòng)學(xué)習(xí)升級(jí)。在整個(gè)過程中，學(xué)習(xí)者的主觀能動(dòng)性可以得到有效的發(fā)揮，系統(tǒng)的分析結(jié)果也有利于教師對學(xué)生學(xué)習(xí)狀態(tài)進(jìn)行把控，同時(shí)為教師和學(xué)生的決策提供參考依據(jù)，使得學(xué)習(xí)更有針對性。學(xué)習(xí)者在整個(gè)過程中也能體會(huì)到AI的思考邏輯，并充分體驗(yàn)到科技的魅力。

●警惕人工智能技術(shù)的濫用

1.牢記教育的特殊性：立德樹人

在探索人工智能賦能教育教學(xué)的過程中，始終要將學(xué)生作為主體，堅(jiān)持以人為本，立德樹人。人工智能技術(shù)可以幫助人們挖掘事物的潛在規(guī)律，節(jié)省大量的重復(fù)性工作，但人才的培養(yǎng)是一個(gè)極其復(fù)雜的問題，每個(gè)學(xué)生都有其閃光點(diǎn)。而發(fā)現(xiàn)并點(diǎn)亮這些閃光點(diǎn)是教師的目標(biāo)，這些目標(biāo)需要教師著眼于學(xué)生，關(guān)注他們的成長軌跡。人工智能只是一種工具，它可以幫助教師記憶，幫助教師整理歸納，但要培養(yǎng)德智體美勞全面發(fā)展的社會(huì)主義建設(shè)者和接班人，離不開教師的引導(dǎo)和關(guān)心。針對一個(gè)具體問題，人工智能技術(shù)只能給出一個(gè)推薦方案，即使模型設(shè)計(jì)人員經(jīng)過了精巧的設(shè)計(jì)，仍然可能存在著一些錯(cuò)誤。

語文教學(xué)的目的不是使學(xué)生快速成為精確的答題機(jī)器，而是使其成為一個(gè)健全的人。機(jī)器不具備人成長所必需的社會(huì)屬性和心理屬性，難以滿足對個(gè)體價(jià)值觀和情感的培養(yǎng)。過度依賴人工智能，等于將自身置于一個(gè)信息繭房，忘記了教育的本質(zhì)，難以發(fā)揮出學(xué)生自身的人類優(yōu)勢。

2.認(rèn)識(shí)人工智能的局限性

（1）人工智能無法取代教師

對于語文學(xué)科來說，核心素養(yǎng)包括社會(huì)參與、自主發(fā)展、文化修養(yǎng)三大領(lǐng)域。[12]人工智能可以引導(dǎo)學(xué)生學(xué)習(xí)，可以向師生提供科學(xué)的分析結(jié)果，但難以引導(dǎo)學(xué)生提升核心素養(yǎng)。核心素養(yǎng)的提升離不開教師的引導(dǎo)、學(xué)生在閱讀寫作中的實(shí)踐，以及在社會(huì)中的交流體驗(yàn)。學(xué)生的發(fā)展需要社會(huì)參與，學(xué)生的文化素養(yǎng)與美學(xué)品味需要獨(dú)立的思考能力與想象力。這些都是人工智能無法取代的。教育的目標(biāo)是培養(yǎng)全面發(fā)展的學(xué)生，這離不開教師與學(xué)生的溝通與交流。

（2）人工智能的效果高度依賴于數(shù)據(jù)的質(zhì)量

當(dāng)前，無論是機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)還是強(qiáng)化學(xué)習(xí)，都依賴于模型對輸入數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)分析。人工智能擅長于發(fā)掘數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)規(guī)律和潛在信息，通過不斷試錯(cuò)來找到解決目標(biāo)問題的最優(yōu)方案。但人工智能不具備人類與生俱來的常識(shí)信息，其所有信息都來源于原始的輸入數(shù)據(jù)。這些信息將大大影響人工智能的學(xué)習(xí)方向與學(xué)習(xí)效果，人工智能應(yīng)用的使用依然需要大量測試。2016年，微軟人工智能機(jī)器人Tay被設(shè)定為十幾歲的女孩發(fā)布在社交軟件Twitter上，Tay能通過與用戶聊天學(xué)習(xí)語言理解能力。出乎意料的是，不到一天的時(shí)間，她就被“教壞”了，言論中充滿性別歧視、種族歧視，這便是模型學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)不良的結(jié)果。

（3）人工智能存在可解釋性和公平性問題

人工智能根據(jù)一個(gè)目標(biāo)來找尋最優(yōu)策略，但這個(gè)最優(yōu)策略往往難以用人類理解的邏輯進(jìn)行解釋。但應(yīng)該要求指導(dǎo)教育的策略是可以解釋的，這樣其可靠性才能得到評估。另外，人工智能存在公平性問題，不同學(xué)齡段的學(xué)生應(yīng)該予以區(qū)分。

●結(jié)語

人工智能技術(shù)為語文教學(xué)提供了更多創(chuàng)造力和可能性，應(yīng)當(dāng)理性看待人工智能賦能語文教學(xué)的應(yīng)用挑戰(zhàn)，認(rèn)識(shí)人工智能技術(shù)的工具本質(zhì)。人工智能的應(yīng)用旨在賦能教師，關(guān)鍵在于要促進(jìn)教師有效教學(xué)。教師需要認(rèn)識(shí)到人工智能技術(shù)的強(qiáng)大感知與推理能力，加速推進(jìn)人工智能在語文教學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用。同時(shí)，也要認(rèn)識(shí)到人工智能的局限性，破除對人工智能的盲從，牢記立德樹人的根本任務(wù)，堅(jiān)守育人的本職工作。