如何赢在教育

2017 年，一位身材瘦削的男子登上了世界上历史最悠久的科学节之一——英国科学节的舞台。著名教育家和历史学家安东尼 · 塞尔登凝视着来自世界各地的顶尖研究人员，他宣称，到 2027 年，教师将由人工智能而不是人类来担任。他说，即将到来的技术将迫使教师扮演课堂助手的角色，而技术将成为知识的传播者。他表示，很快，每个人都将拥有最好的教师和完全个性化的教育体验。这个软件将伴随你的整个教育旅程，并且会根据每个学习者的进度来调整速度。

他对观众说：“这超越了我们在工业革命期间及之后看到的任何新技术，这些是适应个体的自适应机器。它们会倾听学习者的声音，读懂他们的表情，并像天才教师一样研究他们。

我认同塞尔登的观点，个性化学习是我们应该努力追求的目标，而人工智能将在其中发挥重要作用。然而，我完全不同意他的预测，即这项技术将在某种程度上降低人类教师的重要性。实际上， 情况可能正好相反。

教学是一种艺术形式，它需要多年的实践和奉献才能掌握。自然，一些教师对使用生成式人工智能这样的工具来帮助他们教学感到紧张。人们很自然地担心，过于依赖技术可能会降低师生之间人际互动和人际关系的重要性。如果发生这种情况，可能会进一步降低学习体验的人情味，最终会损害学生的学习和成长能力。有了这些人工智能工具，一些人可能会担心，学生将能够在不需要与指导者（无论是人类教师、导师还是家长）互动的情况下获得问题的答案。令人担忧的是，这将导致教师们觉得课堂上不再需要他们了——这对那些毕生致力于教学的人来说是一个可怕的想法。教学是一项必不可少的职业，对有能力、有激情的教师的需求从未减少。归根结底，教育工作者最大的恐惧是塞尔登设想的世界，一个只需要人工智能而不需要人类教师的世界。

这种有用和有害技术之间的对立可以追溯到 1960 年代初计算机科学家道格拉斯 · 恩格尔巴特的工作，他被众人所熟知可能是他创造了计算机鼠标。其他人知道他是因为他在交互式计算和计算机网络方面的开创性工作。恩格尔巴特认为，人们将利用技术来增强自己的能力，就像拖拉机减轻了农民的工作量一样。他预测说，我们将利用这些机器来帮助我们更快、更智能、更好地工作。随着大语言模型验证了恩格尔巴特和塞尔登的预测，未来我们是会使用人工智能来增强我们的能力，还是让它取代人类，让人类觉得自己无关紧要？

让我再直截了当地说一遍：在大语言模型世界里，没有什么工作比教学更安全了。教师不仅是不可替代的，而且人工智能将支持教师，让他们能够做更多自己喜欢的事情，从加深与学生的个人联系到开发丰富多彩的创造性课程。和塞尔登一样，我对人工智能在教育中的作用持乐观态度。然而，我不同意他的观点的地方在于人工智能在课堂上扮演的角色。我不相信机器会把教师贬为助教。相反，人工智能才是助教。

尽管如此，我觉得对新技术保持一点谨慎是很自然的。生成式人工智能将带来一些重大变化，从学生作业的性质到教师的教学方式。应对这些变化需要一点智识勇气。教师应该如何克服这种恐惧，接受即将到来的行业变化呢？

沃顿商学院的伊桑·莫里克告诉我：“由于有了生成式人工智能，教师们现在必须做三个调整。”第一个调整是，教师必须对学生有更高的期望。“在教学方面，你将不得不进行调整，而这种调整对每个教师来说都是不同的。一些教师将改变他们布置作业的方式，比如让学生在课堂上写作以防止作弊。另一些则会让学生使用生成式人工智能来完成更复杂的项目，如果没有大语言模型的资源，这些项目在课堂上是不可能实施的。不管是哪种情况，现在教师对学生作业的期望都比以前高了很多。”例如，当学生使用生成式人工智能来写论文时，他们论文的质量就会提高，就像文字处理器的出现让教师期望他们的学生能创作出漂亮的、格式化的、深思熟虑的论文一样，而这是打字机所不允许的。

教师的第二个调整可能有点违反直觉。莫里克鼓励教师进一步将人工智能融入课堂作业。他说：“人工智能应成为学生的队友。”莫里克要求他的学生使用生成式人工智能来审查和评判他们的作品，并提供可操作的反馈。学生在提交作业之前必须先做一次预演。如果学生能想象到项目会如何失败，项目就能更好地成功，这将让学生在莫里克看到他们的作品之前就能反思并解决这些问题，那么项目就更有可能成功。

至于第三个教学调整——也是最大的一个——涉及翻转所有的课堂。

他说：“当我有了 ChatGPT 这样的工具，可以进行真正令人惊叹的远程培训时，讲课就没有多大意义了。”

我对翻转课堂略知一二。在我 2011 年的 TED 演讲中，我提到过翻转课堂。即使在那时，世界各地的教师就都在给我发电子邮件，告诉我因为可汗学院视频的存在，他们觉得上课不再是一种很好的时间利用方式。如果孩子们能够按照自己的时间和节奏，以点播视频的形式获得微课程，那么课堂时间就可以用于苏格拉底式对话、合作完成作业和为学生作业提供支持。基本上，现在的讲课都是在家里进行的，而“家庭作业”现在可以在互动性更强的课堂环境中进行。

“很多东西都被 ChatGPT 毁掉了，其中有些是好东西。”莫里克告诉我，“两千年来，我们教导学生的一些方法很有效。我们已经很擅长讲课，也很擅长布置家庭作业。但你要记住，生成式人工智能也会让教师的生活更轻松。

如今，在美国大约有 300 万家长让孩子在家里学习而不是去学校读书，而且这个数字还在不断上升。家长让孩子在家学习有不同的原因，但通常是他们觉得传统的学校模式无法充分满足孩子的个人需求和兴趣。这可能是担心步调一致的教学会拉大孩子与优秀学生之间的差距，越往后这些差距越难以弥补，而且会削弱孩子的自信心。也可能是因为他们的孩子已经准备好加快学习进度，或者相比传统学校学得更深入。

不过，在家学习也有自身的一些问题。孩子是否有机会与同龄人进行社交？父母是否有足够的专业知识来支持他们的孩子学习广泛的学科？父母是否有足够的时间、灵活性和财力来支持孩子的学习和成长？一个在家学习的孩子如何向大学证明他们掌握了入学所需的各项能力（尤其是当很多评分工作由他们父母做的时候）？

甚至在考虑人工智能之前，我们和其他人就已经在创建综合性课程，学生可以按照自己的时间和节奏完成从学前班到大学的几乎所有核心科目。这些平台有面向教师和家长的工具以监控学生的进步和布置作业。家长和教师也可以利用这些平台来更新自己的知识。最有效的平台通常也是透明和免费的。

人与人之间支持的新模式正在开始上线。例如，Schoolhouse.world 提供了免费的、实时的小组辅导。这不仅提供了丰富的学术支持，还创造了一些社交机会，即允许来自世界各地的年轻人通过Zoom一起安全地学习。Schoolhouse.world上许多优秀的志愿导师都是高中生，所以它甚至为家庭学校之外的服务和领导力的培养提供了一个可能的出路。

非传统学术环境的学生可以通过这些平台获得学分和考入大学。芝加哥大学、麻省理工学院、加州理工学院、布朗大学、耶鲁大学、佐治亚理工学院、俄亥俄州立大学、南加州大学、哥伦比亚大学和许多其他大学已经在考虑将 Schoolhouse.world 的成绩单用于大学录取。这些成绩单显示了学生对学科的掌握程度，这是基于同行评议的记录，每个学生在可汗学院的测试中都获得了 90%以上的正确率。他们还展示了学生在平台上为他人提供帮助的数量和质量。事实上，加州理工学院接受这份成绩单来满足其对高中课程的要求。换句话说，如果你掌握了可汗学院的所有必修科目并获得了 Schoolhouse.world 的成绩单证明，即使你从未在传统学校中学过这些课程，加州理工学院也会考虑你的入学申请。

尽管这类平台并不是专门为家庭教育者设计的，但它们已经逐渐成为这个群体的首选资源。它们为家庭教育工作者节省了无数时间和金钱——否则这些时间和金钱将被用于拼凑课程作业——并且以个性化的方式支持他们的学生，然后向大学证明他们的学生确实学会了这些课程。

生成式人工智能现在可以将其提升到另一个层次。和传统学校的学生一样，家庭教育的学生可以利用 Khanmigo 这样的人工智能导师来消除课业障碍。他们也可以使用人工智能进行辩论或模拟。人工智能可以提供实时反馈和支持，指导学生如何更好地写作，而不是助长作弊行为。人工智能可以作为教练或指导顾问，帮助学生规划大学入学和职业选择，这些可能是家长不太擅长的领域。接受家庭教育的学生有更多时间和更大灵活性来追求他们独特的爱好。现在，他们可以使用生成式人工智能来创作音乐、电影和游戏，而这些在十年前可能需要花费数千或数百万美元才能创作出来。

这项技术也可以帮助父母。人工智能可以准确地向他们报告学生们都做了什么，以及他们在哪里需要更多的支持。当家长尝试刷新自己的知识或解决问题，以更好地支持他们的孩子时，人工智能还可以充当父母的教练或导师。

所有这些都不只适用于家庭教育者，任何寻找学术替代方案的人都可以将这些平台视为构建模块，而不必从头开始重新设计一切。如果是许多家庭联合资源共同教育他们的孩子，也可以使用“Pod schoolers”这个工具。任何想要创办一所新学校的人都不再需要重新设计课程、工具和支持。即使是传统的学校也可以按需挑选这些元素，给家庭更多的选择和灵活性。

就像我不认为一刀切对学术环境中的步伐设定是好的一样，我也不认为一种类型的学校教育对所有家庭来说都是更好或更差的。有许多学生在传统学校茁壮成长。有些家长则看重家庭教育的灵活性和独立性。很多人处于二者之间。但是由于缺乏时间、金钱或专业知识，许多家庭的选择有限。在线平台和生成式人工智能将帮助其打破障碍，让更多人找到适合他们的选择。