原标题:何积丰:老师和学生的角色关系应该是平等的
2019 世界人工智能大会,于 8 月 29-31 日在沪召开。
中国科学院院士何积丰教授在论坛上做了主题为 " 基础学科教学的智能化 " 演讲。
以下是实录演讲:
非常高兴能来参加论坛。我今年任教时间已达 55 年了,在这 55 年里,我常常在想,教育的意义是什么?特别是,伴随着科技发展的教育含义。今天,我想跟大家分享的是,在人工智能制造社会中的教育意义。
我们需要培养什么样的人?怎么培养人?我相信,其中人工智能会起很重要的作用。下面,我主要从 IT 方向来阐述,哪些技术,从哪些方面能帮助我们提高基础教育水平。
老师和学生的角色关系应该是平等的
在我看来,我们的教学过程中,教师和学生都是核心," 教学 ":有教有学。不仅是老师在教,学生也在教育过程中一直在教老师!两者的关系没有主次之分,没有陪衬。
而有主次的教学则是,学生问的是:" 我应该学什么?"、" 应该什么时候学?"、" 如何学?",这个问题的提法,本身就有些功利主义。当你提 " 学什么 " 的时候,他们会说,是老师说的,这个东西有用。
现在看来,无论有用还是无用,在长远人生发展都是有共性的。过分强调有用没用,那种狭隘的功利主义,会影响学生的发展。作为教师,也会问同样的问题:" 教什么?"、" 什么时候教?"、" 如何教?"。
人工智能是否能支撑起基础教育的改革创新?这个问题,在今天会议上讨论是非常及时的。
《中小学阶段人工智能普及教育现状调研报告》中的统计技术显示:关于中小学生希望学习人工智能的原因是什么?排名第一,超过 56% 的学生是希望能够开阔眼界。这非常好,没什么功利主义。其次是,希望能学到好多好多知识,这个观点也挺不错。还有是希望能够训练思维。最少的是什么呢?是我的爸爸妈妈希望我学,这可能是非常被动的。
从中小学调查的结果来看,中小学生的主动衔接性还是非常好的,这对我们做人工智能教育是非常大的鼓励。关于小学、初中、高中的课程分布情况,现在比较关注的是程序设计、机器人、人工智能原理课程、人工智能专家讲座。这是 2017 年的数据中反映的,还不是那么完整。
另外,有关人工智能教育融资额和融资次数,以及人工智能教育的融资轮次占比数据,也在说明,金融行业已非常关心教育融入新技术后新的行业产业发展。
人工智能对教育起到的重大作用
" 中国高度重视人工智能对教育的深刻影响,积极推动人工智能和教育深度融合,促进教育变革创新。" 两年前,国务院在《新一代人工智能发展规划》文件里很明确地指出 " 要逐步开展全民智能教育项目,在中小学阶段设置人工智能相关课程,逐步推广编程教育,培养复合型人才。"
我们做了一个分析,觉得智能化教育发展路线大概有三个路线图:
(1)2000 年前,优质资源比较短缺,希望通过互联网基础设施,能给偏远地区的人们带去比较好的教育资源。
(2)从 2010 年到 2016 年,商业化过程发展比较快,各类相关企业都产生了,主要在深度学习算法、语音视觉方面对推动教育发展有好处。
(3)2016 年开始,大家慢慢开始关注教育的智能化,这里智能化是很好的技术手段。
哪些人工智能技术可以用在基础教育里呢?我们认为,可以分成三个部分:
(1)智能化教学工具。主要是依靠人工智能和教育方法学的结合,基于 AI、知识图谱、语音语义识别、视觉识别、个性化推荐等技术。
(2)智能化课程体系。主要是课程体系 + 教学系统,依托于 AI 技术,研发科学类课程里的体系教育,比如说编程教育、机器人教育、创客教育等。
(3)智能化教学环境。这也是这几年中发展最迅速、最明显的。采用物联网 + 智能系统,在校园里,无论是工作、学习、生活,均构成一体化的环境,将教学、科研、管理和校园生活充分融合在一起。
从培养角度来说,德智体美劳五方向都要做,这里智能能够做什么呢?
(1)智能教育评估。例如,在口语测评环节,如果老师英语讲得不太好,就可能很难给学生客观的口语考试评估结果;
(2)智能认知过程。怎么组织知识点,怎么组织学习创新点,使他们比较容易产生内生动力,能够把知识学好;
(3)智能教学环境。目前在大城市中,小学的硬件环境某些方面比大学还要好,其实是很关心教学环境对教学的整体作用;
(4)互动教学形式。过去的教育是,老师站在课堂上讲,学生在下面听,尤其在中国,中小学里学生跟老师的互动比较少。这不利于学生本身的学习,也不利于老师掌握学生的学习情况,因此,环境提升也是非常有必要的。
(5)数字教学过程。利用三项到五项技术,就可以对教学过程起到比较重要的改进作用。下面我用一些实例来进行说明。
人工智能教育的实际应用
图像篇。主要的核心技术,在 IT 领域里是图像识别、模式匹配。可运用于书法纠正、拍照搜题、生物识别等。实际上在 2010 年左右,不少大学就已经开始做这方面的研究。例如:教外国学生怎样写大楷、小楷,教学过程中和他们交往语言还有困难,用计算机教反而效果好。
华东师大有 " 伴读书童 " 系统,就教大家写中国大楷。华师大还有汉语教学中心,每年有好几千的外国学生都在学汉语,这对他们是有帮助的。
声音篇。主要的核心技术是语音识别和语音对比,相信对汉语(普通话)和英语的评测及纠正都很有帮助。学生在学校里学习英语有困难,讲错了老师同学会笑他,但是采用人机对话的形式,心理压力就会减轻很多。现实的情况是,我们的学生从初中开始学到高中,花了整整六年,大学里面四年的本科生教育要通过四六级英语考试,考了那么长时间,走到工作岗位时,语音通话能力和写作能力还是没有提高。因此,我充分建议,人工智能公司能利用语音评测手段、智能学习手段来提升学生的外语学习环境,让学生能够放松心态,把语言学好。
文字篇。主要的核心技术是自然语言处理,实现作业、考卷的自动批改。这还是很有必要的。很多老师批考卷,带了很多的主观性,同一个考卷在这个老师和那个老师手里,批的结果很不一样。希望现有技术能帮助你扫描手写的文卡,识别后能打出比较客观的成绩。
智适应学习篇。主要的核心智能技术是大数据分析 + 反馈控制。主要是教学内容的推荐系统,要构建在理想情况下,学生要掌握内容的学科模式。对教师应该有很好的教学方法模式,通过深度学习能模拟 教师的上课过程,并了解学生在各方面的个性特征。
有的孩子可能由于各种各样的原因,发展程度和平常优益有所差别。华师大有一个基于 AI 的特殊儿童评价与干预系统,专门通过图像识别、语音识别技术,为特殊儿童提供认知语言的康复辅助训练。这对很多家长来说是很大的安慰,孩子稍微有点缺陷,但在教育上还是有办法通过 AI 技术来提高水平。
教学环境智能化。我们希望可以解决三个挑战:(1)学习过程难以个性化;(2)教学过程难以精准化;(3)管理过程难以科学化。
学习个性化与教学精准化,需要选择多模态的情况,实现环境的感知。对情境进行识别后,根据相关的规则,就知道我们应该选择什么样的工具和活动,让学生能够有选择的权利,并且参加后会提高内生的学习积极性。在线学习的智能诊断系统,现有的公司主要应用于课程领域,希望把知识学习分到每一环节、每一阶段,要层层相扣。
管理科学化。体现在学校里的外部服务跟学校相关系统的联系,以及跟安全有关的门禁系统、人脸系统等等,这个领域的落地成果也做得比较好。以华师大图书馆的智能系统建设为例,可以刷脸报到进馆,敏感人员会有预警系统。这样能够做到常态化点名、访客邀约等。
写在最后
人工智能教育和教育智能化应该有一定的区别。目前,在人工智能基于大数据的智能比做得较多,希望能够按照人的方式来思考问题、解决问题。可是人怎么思考问题?怎么解决问题呢?本身的机理还是在探索过程之中。很希望类脑人工智能系统这一次能有比较高速度的发展,使机器人能知道人是怎么感知世界,怎么建立全新的感知系统,怎么进行数据的分析处理过程。
因此,从人工智能教育到教育智能化,还是得从脑科学开始,构造人类学习问题的基本原理。基于脑科学的发展,希望能促进人脑的发展,要考虑到人的差异化、成长关键期、人类的成熟程度。脑功能如何增强?脑功能如何开发?脑功能是否遗传?脑功能怎么迁移?这都是新的研究课题。研究课题看起来和基础教育没关系,但均会为基础教育人工智能化起到很大的推动作用。