國務院印發(fā)的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》明確提出完善人工智能教育體系后，人工智能技術加速拓展其在教育領域的應用。人工智能技術的發(fā)展對于教育有巨大影響是必然的，但目前在應用實踐方面卻存在良莠并存的問題。
任何探索都必須準確把握時代發(fā)展的本質特征，必須堅持實踐的初心。人工智能時代，教育的最重要的變化應是教育目標或教育活動目標的改變?！叭斯ぶ悄艽蚱屏私逃闹R傳播平衡，加強了‘以學生為中心’的關系?！?祝智庭)對于學生來說，學習的最重要的意義未必是知識的獲得，而是思維的發(fā)展和健康的社會化。問題識別、邏輯推理、意義建構、自我指導等高層次認知能力的重要性更加凸顯，記憶、復述、再現(xiàn)等低層次認知能力的重要性隨之下降。在機器都能思考、都會考試的今天，如果教育還試圖將學生培養(yǎng)成“考試的機器”，將是何等荒謬。
回首過去的五到十年，當前的人工智能技術確已顯現(xiàn)其神奇與強大。圖像識別、語音識別、機器翻譯、人機對話、基于大數(shù)據(jù)的智能分析、自適應的個性化學習等等，許多我們當年只是想想，有的甚至連想也未曾想的事，居然計算機都能辦到。如何運用這些技術幫助學生學習，幫助教師開展教學，幫助學校管理運籌，自然是活躍的課題。應用信息技術改進或支持教育教學的企業(yè)也大量出現(xiàn)，其中較為集中在作業(yè)與測評環(huán)節(jié)。這些企業(yè)的主要產(chǎn)品有兩方面，一是習題庫，二是基于學生習題響應的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，兩者依靠知識點索引聯(lián)系在一起。習題庫既是用來診斷的工具，也是診斷后補償訓練的素材。這就是“精準教學”的基本模型。
這一模型的積極之處，是根據(jù)對學生知識掌握情況的智能反饋，支持可能的個性化學習(因為學習必須是學生的主動行為)。這一模型的不足之處，在于其背后的“以練代學”的基本邏輯，其過度應用容易導致“以訓練代學習”“未理解就熟練”的加劇。在一些學校將“周周測”納入學校教學常規(guī)時，教師還有循循善誘的從容嗎?在教師們都習慣于“拿來主義”的作業(yè)時，他的教學能力在進步還是在退步?如果說，人工智能時代將是“知識立意”的學習向“能力立意”“素養(yǎng)立意”的學習發(fā)展的新時代，那么以“知識立意”的學習為綱的人工智能技術應用方向可能是需要檢討的。當然這并非是對“精準教學”的否定，而是對推廣“精準教學”的審慎建議。
我們應該承認，基于上述模型的“精準教學”還是有市場的，因為它迎合了現(xiàn)實需求。在人工智能技術應用上，迎合現(xiàn)實需求固然必要，但引領未來更為重要。對此，我們有三個期待。
其一，人工智能技術要在促進學生學習理解上體現(xiàn)價值。
技術是有成本的。如果技術應用只是提高了訓練的效益，其價值便只在低層次認知能力，這些成本是否值當?人工智能技術之應用須在促進學生高層次認知能力的發(fā)展上發(fā)揮作用，幫助學生從解答習題為主走向解決問題為主。我們應該依托人工智能技術在情境創(chuàng)設與人機互動等方面的優(yōu)勢，促使學生基于理解的學習，促使學生面向應用的學習。
其二，人工智能技術要在促進學生個別化學習中發(fā)揮作用。
人工智能技術的出現(xiàn)，打破了教育的知識傳播平衡，加強了“以學生為中心”的學習關系，使對每一個學習個體的尊重有了可能。而這恰是當前教育實踐的薄弱之處。因而，在學校層面應用大數(shù)據(jù)與人工智能技術的關鍵，未必在統(tǒng)計意義的歸因，而是關于學習個體的過程信息的采集，這是促進學生個別化學習的技術憑借。
其三，人工智能技術要在開放題評價與實踐能力評價上尋求突破。
當前教育教學中的許多問題，其實可以在標準化的教學評價與對紙筆測驗的迷信中找到原因。標準答案以客觀題為主的特點，以及以采點計分為主要評分方式的主觀題，導致記憶性學習的強化，理解與運用的學習相對被忽略，創(chuàng)新性的學習則完全被壓制。因而，突破評價難題是當前教育改革的關鍵之一。人工智能技術在這方面的應用潛力可能是其對教育的最大貢獻。從已經(jīng)實現(xiàn)的聽說能力人機對話測試開始，我們還希望能借助技術環(huán)境實現(xiàn)問題解決的測評;從已經(jīng)實現(xiàn)的英語寫作評分開始，我們還寄望于人工智能技術，實現(xiàn)指向學生思維的SOLO(可觀察的學習結果的結構)分層評分。
來源：中國教育報
