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AI教育的光明未来与短期阵痛

时间:2018-11-25 22:06来源:知行网www.zhixing123.cn 编辑:麦田守望者

这是《即将消失的大学》系列文章的第三部分,同第一、第二、第四部分一样,都在探索美国高等教育由技术驱动的未来。

  一切还得从Jill Watson谈起

  Jill Watson可能是你想要的最好的教学助手。她可以对一个充满好奇的十九岁孩子一次就回答数百个问题,而且几乎张口就来,从不犯错。 更重要的是,她还非常有耐心。

  佐治亚理工大学计算机科学教授、Jill Watson的创始人Ashok Goel说:“我收到了太多好评,我想提名Jill Watson为最佳助教奖候选人。”

  Jill是人工智能教育工具。它是在去年研发出来的,当时Goel正在教一个关于人工智能的在线课程。他的300多名学生在这门课上每次都要发送成千上万的问题,结果堆积如山的问题灾难性地涌来。比如:能再解释一个概念吗?期中考试成绩如何?每周的学习对话是在哪个教室进行?下一个问题什么时候开始?等等。

  Goel显得不知所措。

  他没让更多的研究生助教(班里已经有八个,而且他们都很忙)帮忙, Goel召集了一些最好的学生,在科技巨头IBM及其著名的Jeopardy-winning软件的支持下创造了一个机器人。机器人作为一个虚拟助教,承担起第九名助教的工作,来解决学生们千奇百怪的问题。当然,这一切都是秘密进行的,起初,学生们不知道跟自己聊天的不是真人。

  Jill以及越来越多像它这样靠计算机驱动的教育工具,从简单的自动对话平台到完整的机器人“教授”的实现,证明它们再不仅仅是问答机器人那么简单。

  “我的想法是,地球上有70亿人,其中大约一半没有接受过良好的教育,”吉尔说,“如果我们能接受人工智能,并为这些人提供一些问题的答案,谁知道AI会对一个人的生活产生什么影响呢?”

  “自适应学习软件教授”教给你的

  随着大学学位成为当今就业的标准切入点,大学需要找到一种方法来提供更多的服务——以更低的成本,让更多样化的人取得大学学位。由于每个学生都有其各自不同的特点,所以就需要用不同的方式方法来教。即使来自贫困家庭的学生也能进入大学,他们常常会因为缺乏支持而沮丧。

  谁都知道,进入硅谷工作是一件相当吸引人的事,但它得建立在具有高精尖素质的基础上。

  因此,一家提供高等教育咨询软件的公司Hobsons最近推出了第一个“高等教育机构可完全整合的解决方案”——本质上是一个为大学提供案例管理和预测分析工具的项目,以监督学生们的进步。

  这只是许多试图用技术来解决那些素质不够高的学生的去向问题的方式之一。Hobsons的高级副总裁Howard Bell说:“我们曾从数据中获取指导教授的直觉。这并不能说它不准确。尽管有时候直觉就是直觉,其中含有道听途说的成分,没有更详细数据的支持。而现在,我们通过分析得出,学生在什么情况下会有怎样的表现,或一些学生的水平在我们认为的普通学生的标准之下,然后你就能知道他们在哪里出了问题以及为什么会出问题。”

  例如,在一所大学,Hobsons能够根据学生的个人基础和表现,找出26名“可能跟不上”的学生。Bell表示,校长要求第二天在他的办公桌上看到这26人的名字,这样他就可以采取相应措施,保证学生不会辍学。

  捷径就在这里,授人以鱼不如授人以渔。更好、更快,更有吸引力的机器伸出手指,给你指明成功的方向。AI现在可以写音乐,可以执行体力劳动。有些人说,有一天它会取代劳动力中的大部分人。

  教材制造商 Pearson公司也开发了自适应学习软件,并在学生阅读数字教科书资源时推出虚拟导师。

  他们与IBM Watson合作,创建了一个类似于Goel教授的吉尔一样的虚拟导师,并计划进一步推进这项技术。Goel教授的吉尔被设计用来回答典型的学生问题。而Pearson创建的虚拟导师会问学生问题,询问他们对课程材料的理解。当学生用合适的词指出虚拟导师概念上的错误时,它还会跟着学习改进。

  总有一天,机器人会成为大学不可或缺的一部分。他们可以是你的导师、顾问,基本上会承担教师的大部分工作。现在,学生们已经开始在网上上课,使用个性化阅读软件替代课本,所以把未来的大学想象成私人宿舍,学生们整天都在对着屏幕聊天。这并不是一种空谈。

  Pearson公司高级计算和数据实验室副总裁John Beherns认为,他的虚拟导师很快就会教学生,而不是只负责给他们打分。不过,还有一些问题需要解决。“学生可能会耍小聪明,”他说,“如果学生说自己只是在草纸上演算和涂画,不是正式提交,机器就无法将其计入分数。”随着人工智能进入教育领域,对其有个明确的界定还是很有必要的。

  “人工智能辅导”的设计初衷是协助那些自然、自由、没有常规作业压力的学生一起工作。但是,数据将会从交互中产生,这些数据可以反馈给课程的教授。通常,这是很有必要的。教授将会在学生的受困点中得到启示,并调整教学方法,不让学生的成绩产生太大的滑坡。

  值得一提的是,人与人之间的互动可能是模糊的:教授和助教对学生的印象有可能在考试和论文评分中产生偏见。

  技术可以做到让机器人做面试考官。Pearson公司也在制作软件,可以对家庭作业进行个性化的评估,如个性化,带情感的书面答复,而不仅仅像做数学题那样打钩打叉。他们说,机器评分是完全客观的,能减少分数的虚高,让学生没有理由去和他们的教授争分数。

  一些科技亿万富翁已经尝试将尖端技术引入课堂。

  比尔及梅琳达·盖茨基金会资助了通过课堂软件帮助弱势大学生的项目,而Netflix的CEO Reed Hastings则是“梦想盒学习(DreamBox learning)”的天使投资人,帮助年轻的学生学习数学。Priscilla Chan和 Mark Zuckerberg正在为数字项目提供资金,以使学习更适合学龄儿童。(Zuckerberg的教育终极计划是让孩子们自己学习。)

  这些都不是解决教育成本问题的灵丹妙药,但也许,每个人都能离自己的目标更近一步。

  然而,能够获得突破的实例着实有限。在2013年至2015年期间,比尔及梅琳达盖茨基金会为14个高等教育机构提供了一笔用于实施自适应学习(提供定制课程的软件)的赠款 ,然而,在所有高辍学率的班级,依然有19,500名学生辍学。这个实验表明,自适应学习并没有提高成绩或课程的完成率。这项技术还太新,关于其优劣势目前还无法做出明确的判断。

  还有很多学者,比如伊利诺伊大学经济学副教授David Albouy,他对机器人在短期内从事教学工作持怀疑态度。

  “没有什么可以替代人面对面地交流,”他说,“任何人都可以从一本书中学到人与人之间的互动。”

  可怕的成本疾病

  生活在美国的中产阶级都要求大学学历。花费四年时间获得大学学位可不像野餐那么简单,它可能花费大约250000美元,让学生背上几十年的债务。在过去的40年中,上大学的成本增加了三倍以上。已故经济学家William Baumol称之为“成本疾病”。

  事实上,与其他机械替代人类功能的行业相反,教育似乎更需要人类的存在,因此,为了避免教授跳槽到薪水更高的公司,大学只能提高教师工资。薪酬和福利占哈佛年度开支的50%,总计超过23亿美元,而学费收入则低于10亿美元。科技似乎不能取代幼儿园老师的善良,也不能取代你最喜欢的大学教授的智慧。

  接受更多有不同教育需求的学生,意味着更多在“成本疾病”上的花费。在美国,1940年只有二十分之一的成年人拥有学士学位,现在超过四分之一的人有学士学位;在20世纪50年代的英国,只有不到4%的人上大学,现在几乎达到50%。大学不再是光彩夺目的象牙塔了。它是一个获得必要技能的地方。

  几十年来,经济学家Baumol认为教育的成本增长注定比通货膨胀的速度快,因为人们需要教育。然而,Baumol并没有预测到人工智能的介入。 AI可以提升教学的经济效益。Pearson曾强调,其工具不是取代教授或教学助理,它只会消除教学劳动中最繁琐的一面。

  如果能消除所有的单调乏味的教学工作,大学就可以雇用更少的教授和教学助理,并且以较少的预算为相同数量的学生(甚至更多的学生)提供服务。不过现在还不清楚有多少教师需要保留,以提供教育中最不可替代的一个方面——灵感。

  这就是AI教育面临的怪圈。便宜意味着更好,但也意味着需要更少的人,所以它真的更好吗?

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标签(Tag):人工智能 人工智能发展
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