人工智能進入教育圈

教育數字化轉型迎來攪局者

教育、科技、人才這三大領域舉足輕重、緊密相連，彼此之間相互作用，受到全球學術界的高度關注。人工智能技術的興起和一批大語言模型在教育等場景中的“出圈”，給科技創新、教育變革與人才培養帶來了新的探索課題。近期，一批國外學者就教育領域的人工智能應用與發展進行了論述，凸顯了在教育數字化轉型的關鍵時刻主動引領演進方向的重要性，本報記者就此進行了采訪與整理。

學生是人工智能工具的使用者亦是脆弱環節

盡管相關學術討論常常圍繞防范抄襲舞弊、完善學業測評準則、優化教學設計等具體事務展開，但若只將人工智能工具看作“動動手”的軟件、局限于引入或管控這一工具的使用，不利于真正為教育領域的人工智能實踐提供切實幫助。

人類在教育史上曾多次面對新范式、新潮流的沖擊，回顧學術界對此的反思與爭鳴能為更好地處理當代問題提供啟示。哲學家漢娜·阿倫特（Han-nah Arendt）1954年的文章《教育的危機》，分析了社會與政治領域中傳統和權威的喪失如何反映在當時美國公立學校采用的“以兒童為中心”的學習模式上。加拿大韋仕敦大學教育學院教授保羅·塔克（Paul Tarc）認為，就思考人工智能時代教育的意義而言，這是一個很有價值的文本。阿倫特提出，教育工作者必須維系他們的權威，這最終依賴于他們對受教育者和這個世界承擔的責任。她敦促人們回歸到“教育的本質”上來，這主要集中在人類構建的世界如何在代代相傳和時間流轉中得到傳承和“校正”。

就人工智能工具為不誠信行為提供“便利”來說，教育工作者們擔心學生會以不合規的方式進行學業競爭，并著眼于如何調整對學生的評估。在塔克看來，這種條件反射式的做法可能是一種想當然式的回應：將學校教育更多視為一種擇優機制。例如，盡管經合組織將全球勝任力納入對學生的標準化評估框架，認可學習過程、批判性思維等的重要性，但其愿景仍以教育的篩選功能為基礎。技術提供者和作為下游使用者的教育工作者致力于積極應對人工智能挑戰，但值得深究卻缺乏足夠關注的問題是，雙方對挑戰的理解有所不同。美國康奈爾大學信息科學系一個研究團隊通過半結構化訪談發現，技術提供者更多關注如何緩解那些根據人工智能輸出內容即可衡量的技術性風險，如有偏見或不良導向的內容、侵犯隱私的可能、人工智能幻覺等；教育工作者則聚焦于更廣泛影響帶來的風險，包括妨礙學生學習與社會性發展、壓縮教育工作者的權限、加劇教育領域的系統性不平等，這需要觀察學生、教育工作者、學校與技術之間的互動才能衡量。針對這一差別，他們建議采取適當的舉措讓教育工作者在教育技術工具的設計和開發中發揮更關鍵的作用。

學生是人工智能工具的重要使用者，也是應對人工智能挑戰的脆弱環節。南非羅德斯大學教育學院教授索士·麥肯納（Sioux McKenna）等人總結了高等教育階段學生面臨的四項主要風險，分別是盲目相信人工智能的能力、用以回避真正的學習、不了解其如何運轉、“不經批判卻充滿信心的雜音”與專業知識間差距的永久化。作為對策，高校可以采取三項舉措。首先，提升學生的人工智能素養。僅開設一門“人工智能入門”課程是不夠的，各個學科都需向學生展示與人工智能領域的交叉影響，并促使學生反思人工智能應用的倫理問題。其次，注重知識發展。高校不能僅將自己看作證書發放機構，而應幫助學生看到獲取專業知識的價值，避免他們以工具主義的態度對待知識，繼而在使用人工智能時回避復雜的思維過程。最后，培養“雙重專長”人才，即將專業知識與人工智能素養有機結合。人工智能只能是人類專業知識的助力工具而非替代品。

教育領域面臨的人工智能挑戰并不是孤立的，而是當今世界所面臨數字挑戰的一個縮影。麥肯納告訴本報記者，生成式人工智能既有可能加劇全球南北方以及貧富群體之間現有的數字鴻溝，也有潛力助力解決復雜的社會弊病和醫療難題。數字化轉型在多大程度上是一個利好或不利的轉折點，在很大程度上取決于人們塑造了怎樣的政府和社會，設置了怎樣的護欄和安全網。

人工智能應用場景更加復雜、立體

與人工智能對話日益成為學生學習過程中的一項“集體記憶”，從實際出發的調查研究是更為可取的路徑。學生的人工智能使用行為不宜被簡單視為追求省力甚至偷懶，使用目的也并非均質化的。美國人工智能公司Ope-nAI2025年2月發布的報告顯示，大學生用戶的ChatGPT用途包括啟動論文與項目、總結長篇幅文本、對創意項目進行“頭腦風暴”、探索主題、寫作修改等。這挑戰了某些武斷的負面假設，表明學生對人工智能的應用場景可能比想象中更加復雜、立體。

在人工智能工具成為學生“新寵”的同時，教師并非只能無奈或被動地面對現實，他們正持續探索如何在自動化加速的背景下保持并進一步調動學生的主體能動性。美國加州大學圣地亞哥分校新興智能實驗室開發了一款“人工智能導師”，旨在增強而非取代教師的作用并為學生提供現成工具之外的選擇。這款工具同樣以既有的大語言模型為基礎，但會根據特定課程的部署需要來接受訓練，最重要的是，它不會直接給出答案，而是引導學生學習并給予鼓勵。相比人類導師，“人工智能導師”全天候在線且學生不必擔心在互動中感到尷尬。該校計算機科學與工程系教授拉馬莫漢·帕圖里（Ro-mamohan Paturi）介紹，長遠來說，團隊希望能建立一個“開源導師”生態系統，人類導師可以根據課程的具體需求進行定制。

除了重塑交互方式，另一種思路是角色倒置——讓學生成為教師。瑞士洛桑聯邦理工學院理論部副教授奧拉·斯文松（Ola Svensson）提到，如果學生可以像導師一樣對問題進行分析和解釋，就能學得更好，但研究表明，在大型班級中，只有最頂尖的學生才會付出這樣的努力。因此，他創造了一個會提問題的聊天機器人，“迫使”學生進行解釋，機器人隨后會對解釋作出反饋。這受到了學生們的歡迎。數據顯示，與閱讀概念釋義相比，這種方法能讓學生在回答測驗問題時速度更快、更準確。

在高等教育中，麥肯納強調了高校在這一議題中承擔的引導責任。她表示，如若大學更在乎經濟利益而非教學質量，這可能促使學生讓人工智能代替自己承受認知負荷，他們對知識學習的投入程度因而迅速下降。對高度關注培養學生與知識間的變革型關系的大學來說，我們可能會看到批判性人工智能素養的強化發展而不是人工智能讓智力參與受限。公眾可能需要時間來區分那些發放“水證”的大學和真正促進學生加強智力參與的大學，但這最終會顯而易見。

在麥肯納看來，某些高校越來越將自身定位為“文憑銷售者”，這使得人工智能成為一種顯著的威脅。一方面，人工智能工具能為學生提供獲取認可所需的產出；另一方面，既然人工智能也能生成這些成果，傳統資格認證便可能“掉價”。然而，若高等教育機構有志于將學生培養為能夠運用豐富知識、具備批判性思維素養的人，他們將深入思考如何將人工智能納入課程以拓展學生獲得知識的途徑，而絕非剝奪學生的智識探索機會。