跨越AI鴻溝：教育人本主義的復興之道

2020年，《人物》雜志曾發表一篇名為《外賣騎手，困在系統里》的文章，引發了社會的廣泛關注。文章通過深入調查，揭示了外賣騎手在人工智能算法的控制下，面臨著越來越短的配送時間、越來越大的工作壓力，甚至不惜違反交通規則以避免超時懲罰，導致交通事故頻發的嚴峻狀況。這一現象讓我們不得不反思：在人工智能飛速發展的今天，其在各個領域的應用是否都真正符合人類的利益和福祉？尤其是在教育領域，我們又該如何避免讓師生“困在系統里”？

過度依賴AI將拉大教育鴻溝

人工智能技術的核心在于基于數據的算法決策。在教育場景中，算法通過分析學生的答題記錄、課堂表現、作業完成度等數據，能夠生成個性化的學習方案，甚至預測升學概率。這種數據驅動的決策模式似乎客觀高效，但深入觀察便會發現，當下很多智能教育產品算法的“客觀性”建立在人類預設的價值框架之上。教育科技公司的程序員、產品經理在開發系統時，難免會將既有的教育觀念、商業利益訴求乃至個人教育理念植入算法邏輯。這直接決定了智能教育產品的價值導向是培養獨立思考、勇于創新的時代“答卷人”，還是“產出”更多只會機械答題的“做題家”。

單從教學內容完成度看智能教育產品的設計，教師利用工具在特定時間內完成教學任務，近似外賣系統中騎手在規定時間內完成配送任務。教師須在每學期固定時間內完成教學要求，并確保學生達成學習目標，這種時間壓力有時導致他們不得不加快教學節奏，減少對某些知識點的深入講解，甚至犧牲學生自主學習、沉潛琢磨的時間。當前的考試制度和評價體系也是設計智能教育產品的重要“參數”，成績往往成為衡量學生學習效果和教師教學質量的關鍵指標。面對算法生成的“薄弱知識點清單”，刷題就成為學習中必然的選擇（雖然利用技術可以幫助學生高效刷題），然而即便精準做題也容易忽略對概念本質的深入理解。這種現象與外賣平臺用“準時率”規訓騎手的邏輯如出一轍—一當教育過程被直接簡化為可量化的數據指標，育人本質必然遭受侵蝕。

當教育評估體系全面算法化，教師的行為模式也隨之改變。為了滿足一些AI“督學”產品設計的指標，如課堂互動次數、知識點覆蓋率等，教師可能會更頻繁地提問和引導學生討論，這有助于提高學生課堂的參與度和活躍度，但也可能導致教師過度關注互動形式，而忽視了互動質量。教師可能會嚴格按照課程標準和教材體系進行教學，確保每個知識點都得到講解，這有助于提高教學的系統性和完整性，但也可能因為追求覆蓋率而加快教學進度，減少對重點和難點的深入講解，將教學變成數字監控下的知識點“堂堂清”，而忽略了知識的整合與應用。

過度依賴AI的教學模式，很可能會過于關注數據指標、迎合算法、內容至上、效率為先（更看重“密度”而非品質），弱化過程體驗，進而拉大教育鴻溝。相比之下，那些能夠抓住教育本質的教師能夠認識到AI的局限性，不被算法決策所學，引導學生進行深入思考和實踐應用，為他們提供更加全面、深入、個性化的教育體驗。因此，這些教師能夠在教育的長跑中脫穎而出，也進一步拉開了與AI依賴者的距離。

教育為人工智能的應用“反向賦能

在學科體系龐大、知識精細化的當下，學生面臨更多知識與素養的要求，但課時有限、精力有限。教育不能一味做加法，應錨定學科核心素養目標，秉持“少而精”原則，遴選重要觀念、主題內容與必備知識，建構起學生領會學科基本思想、習得提升問題解決能力的思維方法。課程內容應契合學生認知規律與素養發展的要求，關聯學生學情、真實世界，合理組織學科知識，并打破學科邊界，以概念、主題、任務等方式整合不同學科內容，追求教學的整體綜合效應。課堂教學應關注學生在實踐中運用知識“能做什么”，通過設置具有挑戰性的核心問題，組織一系列有意義的學習任務，吸引學生主動參與豐富有趣的學習內容，并提供必要的知識作為支架，引導他們經歷真實而完整的學習歷程。

在這種素養導向的教學改革背景下，教師掌握人工智能技術固然重要，但一個更為必要的前提是，須思考如何從只教結論到引導學生經歷自主探究的過程。就像AI寫作系統的價值不是為了替學生寫出一篇好文章，教師應深思如何用好AI工具，引導學生去判斷文章究竟“好”在哪里，又有什么問題。AI工具能夠實時分析學生的寫作內容，提供即時反饋；當學生在論證過程中出現邏輯漏洞或論據不足時，AI工具可以給出提示。人工智能可以識別文本中的論點、論據、論證方法等要素，并分析其邏輯性和說服力，還可以幫助學生進行多維度的文本對比分析，如對比不同作者對同一主題的論述，分析其觀點的異同、論證方法的優劣等。在教師的引導下，學生通過AI工具審視思維過程、結論，能更直觀地理解批判性思維在寫作中的體現，這一學習過程不可省減，通過這種探討幫助學生構建論證框架，引導他們觀察生活、凝練經驗、親近語料、審辨結論、發展思維，完成表達輸出。

隨著新課標的頒布與施行，核心素養導向的教學目標、整合式的教學內容設計、情境化的探究教學方法也在對教師能力提出新要求。當教師在思考如何設計學習體驗、開發課程資源、打通課程與生活、怎樣以評促學等問題的時候，技術就有了更大的用武空間。所以，不只是技術賦能教育，教育也在反向賦能技術。未來的教學設計自然會更加強調教師與人工智能的共生、協同，而協同的必要條件是教師自身扎實的知識基礎與豐厚的素養積淀。此外，對于人的理解、與學生的溝通，更是在人機協同中為人工智能補上了重要的一環：在愛與包容中喚醒學習者求知的動力。教師應具備良好的溝通能力，與學生有效地交流和互動，了解他們的學習情況和需求，及時給予反饋和指導，激發他們的學習興趣和積極性。那些潤物細無聲、在被陪伴的過程中自然生長的愛，絕非“教育智能體”所能取代。

價值革命：教育人本主義的復興

未來已來，但過去尚未離開。人工智能時代，教育領域正經歷一場未完成的價值革命，其核心在于教育人本主義的復興。應樹立“技術為人服務”的價值準則，旨在確保AI的發展和應用能夠真正促進學生的全面發展。為了防止它成為新的分層工具，我們需要遵循透明性、公平性和人性化的原則，通過制度為其合理應用設定邊界。政府和教育主管部門可以制定相關的政策法規，規范AI技術在教育中的應用，明確哪些可為，哪些不能為、不必為。學校在引入AI技術時，必須進行充分評估和論證，確保其符合教育目標和學生需求。教育科技公司的算法設計和應用、數據集也應盡可能透明，教育工作者、學生和家長應能了解到算法的決策依據和邏輯，這不僅可以增強人們對技術的信任，還可以減少算法的濫用和誤用。

確保AI技術在教育中的應用符合“人的解放”這一目標，我們也要重新審視教育目標，課程設計應更注重實踐性和綜合性，增加跨學科課程和項目式學習的比重。教學方法應該更加多樣，鼓勵教師開展線上線下混合式教學、小組合作學習、探究式學習等。同時，學校和家庭也應該共同營造良好的教育環境，關注學生的身心健康和興趣愛好，培養他們的自主學習能力和終身學習意識。相應地，AI技術在教育中的應用必須以學生和教師的需求為導向，其研發應充分考慮人的主體性和情感需求，避免將人簡單地視為數據處理的對象。AI教學管理系統應該為教師提供便捷的教學工具，而不是增加他們的工作負擔。對教師的考核標準應從偏向“課時完成率”向更注重“教學創新度”轉變，鼓勵教師開展項目式學習、跨學科融合等多樣化的教學改革實踐。通過強化教育人本主義的價值取向，我們才能確保AI技術在教育中的應用不僅符合技術發展的趨勢，也更符合教育的本質和目標。