最近一個早晨，科學老師丹尼爾·湯普森（Daniel Thompson）在亞特蘭大羅恩·克拉克學院（Ron Clark Academy）的六年級學生中巡視，抽查他們的作業，并引導他們討論當天有關天氣和水的課程。他有一個幫手：一個聲控人工智能，可以將應用程序和教育視頻調到大屏幕智能板上。

當學生問：“有不需要水的動物嗎？”Thompson向人工智能提出了問題。幾秒鐘之內，一段關于袋鼠的插圖簡介就出現在全班同學面前。

Thompson的聲控助手 Origin 是計算機科學家 Satya Nitta 的創意。后者在 IBM 工作多年后創立了一家名為 Merlyn Mind 的公司，他曾在 IBM 嘗試創建一種可以直接教授學生的人工智能工具，但失敗了。這個早期的、命運多舛的項目基礎是 IBM Watson，該人工智能曾擊敗了幾位Jeopardy?。绹橇Ω偧脊澞浚┕谲姟?/p>

盡管Watson在游戲節目取得了成功，但它在教育學生方面卻表現不佳。經過五年時間和 1 億美元的努力，IBM 團隊在 2017 年承認失敗。“我們意識到技術還達不到這個程度，”Nitta 說。“它仍然不在那里?！?/p>

自2022年11月OpenAI推出ChatGPT以來，越來越多的人工智能導師和助手正在進入學習領域。這些工具中的大多數是聊天機器人，它們利用基于大量數據訓練的大型語言模型來理解學生的詢問，并通過一系列靈活和有針對性的學習輔助進行對話式回應。這些機器人可以生成測驗，總結復雜閱讀中的關鍵點，提供代數方程的逐步圖形，并對論文的初稿提供反饋，以及其他任務。

有些工具是針對特定學科的，例如 Writable 和 Photomath，而其他工具則提供更多通用輔導，例如 Socratic（由 Google 創建）和 Khanmigo（由 OpenAI 和可汗學院（一家在線課程非營利提供商）創建的人工智能協作工具涵蓋一系列學術科目。

隨著工具激增，它們的能力不斷提高，只有相對較少的觀察者認為教育可以保持不使用人工智能。與此同時，即使是最堅定的技術樂觀主義者也不愿說教學最好留給機器人。這場爭論的焦點是人工教學與技術的組合。

對人工智能的懷疑通常集中在學生使用該技術偷工減料，以及人工智能產生幻覺或急于回答每一個問題的傾向上。后一種擔憂可以通過編程機器人等措施來緩解（盡管沒有消除），這些機器人可以根據經過審查的課程材料做出回應。然而，在有效教學的核心，人工智能面臨的一個更棘手的挑戰卻很少受到關注：吸引和激勵學生。

Nitta認為，人類交流有一些“深刻的意義”，它可以讓有血有肉的老師實時快速發現并解決諸如困惑和興趣減弱等問題。

他和其他技術和教育專家一樣，認為人工智能的最佳用途是增強和擴大教師的影響力，這一愿景的實現有不同的形式。例如，Origin 的目標是讓教師更輕松地與學生互動，同時瀏覽應用程序和其他數字教材。教師不再坐在電腦旁，而是可以在課堂上走動并與學生互動，甚至是與那些希望消失在后面的學生。

教育界的其他人正試圖通過使用人工智能來幫助培訓導師，進行更富有成效的學生互動，或者通過增加導師可以接觸的學生數量來實現這一愿景。最終，這些專家設想了一種伙伴關系，在這種伙伴關系中，人工智能不被要求充當老師，而是要增強人類已經在做的工作的能力。

提高參與度

上個學年，Origin 由該國數千名教師進行了試點，其中包括Thompson和羅恩·克拉克學院的其他三名教師。南亞特蘭大私立學校為大多數低收入學生提供大量學費補貼，該學校位于一座磚砌倉庫中，經過翻修，看起來像一座低矮的霍格沃茨學校，里面有一座精致的鐘樓和一條棲息在主入口上方的帶翼龍。

當Thompson在他的學生中走動時，他揮舞著一個帶有按鈕激活麥克風的細長遙控器，他用它來命令人工智能軟件。首先，Thompson告訴人工智能啟動智能板上彈出的三分鐘計時器。然后他開始快速提出上一課中的復習問題，例如“風的成因是什么？”當學生記不住細節時，Thompson要求人工智能顯示地球表面不均勻加熱引起的氣流示意圖。

有一次，他在討論平流層時爬上學生的工作臺，聲稱（不準確地）平流層是大多數天氣發生的地方，只是為了看看是否有學生發現了他的錯誤（幾名學生提醒他，天氣發生在對流層）。然后，他創造了一個新的計時器，并通過讓人工智能助手找到一部關于淡水和咸水生態系統的短片，開始了一節關于水的課。當Thompson在課堂上走動時，他偶爾會暫停視頻，并向學生詢問新內容。

關于學生參與的研究，包括 2018 年《社會行為與人格》雜志和 2020 年《澳大利亞教師教育雜志》發表的研究評論，已經表明了其對學業成功的重要性。Nitta 說，雖然人工智能有很多優勢，但“它不太擅長激勵你繼續做你不太感興趣的事情?！?/p>

“房間里所有這些聊天機器人的‘大象‘是，有人會與它們互動多久？”他說。他聲稱，在Watson的試驗中，學生們忽視了Watson與他們互動的嘗試。

Khanmigo 推出后不久，在2023 年春季的 TED 演講中，可汗學院創始人兼首席執行官薩爾·汗 (Sal Khan) 指出，在研究的教育干預措施中，輔導對學生表現的影響最大。但現實是，沒有足夠的導師，也沒有足夠的錢來支付他們的費用。

2016年，Khan Academy首席學習官Kristen DiCerbo是教育出版商培生集團的學習研究和設計副總裁，當時培生集團與IBM合作開發Watson，她將Watson描述為“一種不同的技術”——非常依賴腳本化的反應，與學生可以與生成性人工智能進行的無腳本交互形成鮮明對比。

Khanmigo 不會直接回答學生的問題，而是從問題本身開始，例如詢問學生是否有關于如何找到答案的想法。然后，它通過提示和鼓勵逐步引導他們找到解決方案。

盡管可汗學院有著為地球上每個學生提供“令人驚嘆的”私人導師的廣闊愿景，但DiCerbo為Khanmigo分配了一個有限的教學角色。她說，當學生獨立學習一項技能或概念，卻陷入了認知困境或陷入困境時，“我們希望幫助學生擺脫困境?！?/p>

上個學年，約有10萬名學生和教師在全國各地的學校試用了Khanmigo，幫助標記機器人產生的任何幻覺，并為DiCerbo和她的團隊提供了大量的學生機器人對話供其分析。

“我們尋找諸如總結、提供提示和鼓勵之類的東西，”她解釋道。

Khanmigo 在多大程度上縮小了人工智能的參與差距尚不清楚。據 DiCerbo 稱，可汗學院計劃在今年夏天晚些時候發布一些有關學生與機器人交互的摘要數據。第三方研究人員評估導師對學習影響的計劃，將需要更長的時間。

人工智能反饋是雙向的

自 2021 年以來，非營利組織 Saga Education 也一直在嘗試人工智能反饋，以幫助導師更好地吸引和激勵學生。Saga 團隊與孟菲斯大學和科羅拉多大學的研究人員合作，于 2023 年進行了試點，將數學輔導課程的成績單輸入到人工智能模型中，該模型經過訓練可以識別導師何時提示學生解釋推理、完善答案或發起更深入的討論。人工智能分析了每位導師采取這些步驟的頻率。

他們在幾周內跟蹤了大約 2,300 個輔導課程，發現使用人工智能反饋的導師在課程中加入了更多這樣的提示，以鼓勵學生參與。

雖然 Saga 正在考慮讓人工智能直接向導師提供一些反饋，但它這樣做還是很謹慎，因為 Saga Education 產品研發副總裁 Brent Milne 表示，“有一位人類導師參與其中對我們來說非常有價值”。

專家預計人工智能在教育中的作用將會增強，其互動將繼續變得越來越人性化。今年早些時候， OpenAI和初創公司 Hume AI 分別推出了“情感智能”人工智能，可以分析語氣和面部表情，以推斷用戶的情緒，并以經過校準的“同理心”做出反應。然而，布朗大學計算機科學教授、美國國家科學基金會信息和智能系統部門主任邁克爾·利特曼Littman表示，即使是高情商的人工智能也可能在學生參與方面表現不佳。

他表示，無論對話多么人性化，學生都能從根本上理解人工智能并不真正關心他們，他們在寫作中要說什么，或者他們是否通過或不通過科目。反過來，學生們永遠不會真正關心機器人及其想法。《學習與教學》雜志6月份的一項研究發現，人工智能已經可以為學生的論文提供良好的反饋。目前尚不清楚的是，如果人工智能成為學生作品的主要受眾，學生們是否還會投入關注和精力。

“學習中的人際關系部分具有令人難以置信的價值，”Littman認為，“當你把人類排除在外時，就會失去一些東西?！?/p>

其他閱讀