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日前，美國教育部教育技術辦公室發布最新政策報告《人工智能與教學的未來》（Artificial Intelligence and the Future of Teaching and Learning）。

以下內容節選自《人工智能與教學的未來》

由于人工智能系統和工具并不完全符合學習的目標，我們必須設計教育環境，將人工智能置于正確的位置，讓教育者和其他成年人能夠有效地利用這些工具來進行教學和學習。在ITS的例子中，我們看到人工智能可以使通過練習數學問題的學習更加有效，整個課程的方法可能包括教師的角色，強調數學實踐，如論證和建模。

此外，組工作可能仍然很重要：學生可以在小組中使用數學來預測或論證，因為他們正在努力應對一個現實的挑戰。目前，人們而不是人工智能的一個 "正確位置 "是理解如何使學習具有文化響應性和文化持續性，因為人工智能甚至還沒有準備好將學習與學生的社區和家庭的獨特優勢聯系起來。

隨著人工智能基礎的進步，使用人工智能來支持學習的機會正在迅速擴大。在我們探索這些機會的時候，下面這些開放性問題值得持續關注：

• 人工智能在多大程度上能夠適應學生的長處而不僅僅是缺陷？人工智能是否能夠改善對殘疾學生和英語學習者的支持？

• 在選擇和使用人工智能進行學習時，青年的聲音是如何參與的？

• 人工智能是導致更狹窄的學生活動（例如，程序性數學問題），還是國家教育技術計劃（NETP）中強調的更全面的活動，該計劃強調個性化學習、基于項目的學習、從可視化、模擬和虛擬現實中學習，以及跨學校、社區和家庭環境的學習等特點？

• 人工智能是否支持整個學習者，包括學習的社會維度，如使學生成為小組和協作學習的積極參與者？例如，人工智能是否有助于我們所珍視的學生合作的各個方面，如共同關注、相互參與、同伴幫助、自我調節以及在彼此貢獻的基礎上發展？

• 當使用人工智能時，學生的隱私和數據是否得到保護？學生和他們的監護人是否被告知他們的數據會被如何處理？

• 監測學生使用人工智能的障礙、偏見或學習者使用人工智能的其他不良后果的過程或系統有多強？如何處理突發的問題？關于使用人工智能系統對學生學習的影響，是否有高質量的研究或評估？我們是否不僅知道該系統是否有效，而且知道對誰以及在什么條件下有效？

我們已經提請注意人工智能的進步對適應性的重要性，但也提請注意適應性受限于模型的內在質量的方式。我們注意到，之前的教育技術浪潮以不同的方式使用 "個性化 "一詞，而澄清個性化對特定產品或服務的意義往往很重要。

因此，我們的主要建議是找出即將推出的教育技術產品內的人工智能模型的優勢和局限性，并專注于與理想的學習愿景緊密結合的人工智能模型。

目前，人工智能正在迅速發展，我們應該區分那些內部有簡單的類似人工智能功能的產品和有更復雜的人工智能模型的產品。

看看研究和開發中發生的事情，我們可以看到為克服這些限制所做的巨大努力和推動。我們注意到，決策者需要謹慎選擇可能縮小他們學習視野的人工智能模型，因為一般的人工智能并不存在。

而且，由于人工智能模型總是比現實世界的經驗要狹窄，我們需要以系統思維來進行，在這個過程中，人類處于循環之中，并考慮具體教育系統的優勢和劣勢。我們認為，完整的學習系統要比其人工智能部分更廣泛。

教學工作是出了名的復雜，教師每天要做成千上萬的決定。如果教師能夠有效地預測和理解班上學生所給出的其他答案的范圍，就有可能對新穎的答案進行創造性的思考，并有可能弄清楚學生如何及為何產生這個答案。

我們想一想，一些日常工作已經變得非常容易了。我們可以要求并接收有關事件的警報和通知。選擇我們想聽的音樂曾經是一個多步驟的過程（即使是數字音樂），而現在我們可以說出我們想聽的歌曲的名字，它就會播放。同樣，繪制旅程圖過去需要對地圖進行繁瑣的研究，但現在手機讓我們在幾種交通方式中選擇，以達到目的地。

為什么不能支持教師注意到學生需求的變化，并為他們提供支持，以制定一個技術含量高的課程計劃？為什么他們不能更容易地計劃學生的學習旅程？當課堂上的事情發生變化時，就像它們總是發生的那樣，為什么課堂上的工具不能使教師更容易根據學生的優勢和需求進行及時調整呢？

麥肯錫的一份報告首先提出，人工智能的最初好處可能是通過減少行政或文秘工作的低級負擔來改善教學工作。該報告還建議，從人工智能技術中回收的時間應該被重新用于更有效的教學工作中。特別是在將每周平均11個小時的備課時間減少到只有6個小時這樣的成果上。我們在下文中強調了這些機會和其他兩個機會。

1. 處理低層次的細節，減輕教學負擔，提高對學生的關注。一個好的老師必須掌握所有層次的細節，無論大小。當與某個學生一起工作時，老師可能希望以后給這個學生發送一個有用的學習資源。他們怎么會記得發送呢？語音助理或其他形式的人工智能助理可以通過對簡單的語音筆記進行分類，讓教師在課堂教學結束后進行跟進，從而更容易保持組織性。我們開始在市場上看到支持人工智能的語音助手，它們可以完成許多簡單的任務，這樣教師就可以保持對學生的關注。這些任務可以包括保存記錄，開始和停止活動，控制教室里的顯示器、揚聲器和其他技術，以及提供提醒。許多工人最終可能會使用助手來使他們的工作更容易，而教師是最值得現在就努力減輕他們工作的群體。

2. 延長教師與學生的相處時間，但繼續實現教師的意圖。考慮到下一個上課日之前的有限時間，教師幾乎總是想對每個學生做更多的事情。教師可能希望在學生再練習10道數學題時與他們坐在一起，給予他們持續的支持和反饋。如果老師只能和學生坐在一起做三道題，也許他們可以委托人工智能學習系統來幫助解決其余問題。如果教師隨時待命幫助學生做作業，他們不可能處于最佳狀態，但也許他們可以說明他們希望學生在課余時間學習時能得到哪些類型的支持、提示和反饋。人工智能助理可以確保學生無論何時何地做作業或自己練習技能都能得到這種支持。教師可能希望向家庭/照顧者提供更詳細的個人筆記，也許人工智能助理可以根據學生最近的課堂作業幫助起草。然后，教師可以審查人工智能生成的評論，并在需要時快速編輯，然后再返回給學生，讓其再打草稿。人工智能工具還可能幫助教師進行語言翻譯，以便他們能夠與所有學生的父母和照顧者合作。人工智能工具也可能幫助教師提高意識。例如，在下一節"形成性評估"中，我們注意到，教師不可能總是知道每個學生和每個學生小組的情況；當某個學生或教師可能需要更多的個人關注時，新興產品可能向教師發出信號。

3. 讓教師的專業發展更有成效，更有成果。新興產品已經使教師能夠記錄她的課堂，并允許人工智能算法提出值得專業發展教練回顧的課堂討論要點。人工智能可以計算指標，如學生是否說得多或少，這是教師在上課時難以計算的。