面向智能时代,教育要做好充分准备
人工智能产业的前沿发展,尤其是聊天生成预训练转换器(ChatGPT)、大语言模型(LLM)、多模态大模型(MB
M)等生成式人工智能(AIGC)成为技术热点以来,催化产生了对各行各业,包括对教育改革发展带来的深远影响。在大
会的“青少年人工智能创新发展论坛”上,笔者有幸与中国科学院薛永祺院士、中国工程院杨为民院士和青年学生代表共同探
讨人工智能与教育的话题,抛出了这样一个观点:如果我们把人工智能训练大语言模型的过程与基础教育的教学过程相比较,
不难发现,人工智能模型训练的过程与应试教育之间存在许多相似之处。比如:人工智能的无监督学习,可以与学生通过大量
自主练习和反复刷题提高正确率和熟练度的过程对应;人工智能通过人工干预实现的有监督学习,与教师监督学生学习、给出
重点范围和正确答案的教学如出一辙;人工智能根据奖励模型反馈不断调优,与学生利用错题集等开展自我纠偏和强化异曲同
工,都指向了基于大量训练建立与最优答案之间自动化反应连接的目的。然而,进一步思考不免让我们感到担忧:如果同时以
这样的方式训练学生和训练人工智能,谁会更高效?哪一方会更成功并最终胜出?单从训练效益而言,结果显而易见是训练机
器更优。2023世界经济论坛(WEF)发布的《未来就业报告》指出:到2025年,机器革命将导致8500万个人工
工作岗位被取代,同时也将创造出9700万个全新的工作岗位。这就意味着:当下的教育必须面向未来变革育人方式,把目
标聚焦到培养人工智能无法轻易替代的人的创新创造能力和社会情感能力等方面,加大创新人才培养力度,加快探索人工智能
赋能创新人才培养的有效路径。主要可以从这样三个方面着手:一是人工智能作为教育内容赋能创新人才培养。教育部《义务
教育信息科技课程标准(2022年版)》将人工智能基本概念、常见应用实现方式等纳入课程内容,通过跨学科主题式学习
,引导学生认识人工智能及数据、算法、算力三大基础,了解常见的人工智能实现方式。多地也组织开发了基础教育阶段人工
智能的通识性地方课程,按照不同年龄学生的认知规律,建立从人工智能体验、使用到探究、创造的分层进阶,支持学生在逐
步接触图形化编程、计算机编程语言和基本算法等的学习过程中,激发对人工智能的学习兴趣,培养初步的计算思维、编程技
能和应用人工智能创造性解决问题的能力。二是人工智能作为学习工具赋能创新人才培养。生成式人工智能的应用普及,为学
生提供了利用人工智能辅助解决学习和生活中遇到的各种问题的可能。比如:学生可以随时向大语言模型提出想要解决的问题
,并根据人工智能的回答,不断改进问题和追问,进而获得新知和启发,形成问题解决的可行方案,进一步运用文生图、文生
视频等智能生成方式及3D打印硬件支持,将自己的想法和创意借助技术诉诸实践、物化为现实的创新创造。这一过程能够培
养学生的问题意识、提问追问和把握问题本质的能力,强化学生在与人工智能互动过程中所需运用的逻辑思维、批判性思维、
创造性思维和实践能力。三是人工智能作为技术支撑赋能创新人才培养。智能技术不仅能够支持建立沉浸式的学习交互场景,
为师生集成更加丰富的教学资源并提供教学、作业及考试评价的设计辅助、自适应命题与自动化批改,更能基于大量数据采集
驱动教育大模型的建模与训练,建立动态的智能评价系统,全方位感知并分析每一个学生的学习基础、认知风格和成长需求,
为后续的学习发展提供精准的资源推送与指导,将教学中的师生关系拓展为“师-机-生”三者相互促进的育人共同体联结,
真正实现个性化学习和大规模因材施教,提高基础教育为每一个学生奠基必备品格、关键能力和正确价值观念的育人品质。当
前,数字化和人工智能技术正在深刻改变着教育的样态和实践。直面人工智能带来的挑战,加快探索教育数字化转型和将人工
智能运用于育人方式变革的场景、应用与创新,是基础教育面向未来应有的改革发展姿态,更是教育工作者深刻把握教育、科
技、人才对中国式现代化的基础性、战略性作用,进一步通过人工智能赋能创新人才培养,为党和国家孕育更多优秀人才、让
每一个学生面向智能时代做好充分准备的使命和责任。