导言

本期前沿不雅观察我们聚焦AI和教诲的未来，本文原标题“Artificial Intelligence and the Future of Teaching and Learning”，由美国教诲技能办公室于今年5月出品。
报告对当下人工智能在教诲领域的运用和寻衅做了详尽的阐述，谈论了为 "人工智能 "分享知识和制订政策的明确需求,并提出辅导进一步政策制订的建议。
如何利用人工智能改进传授教化事情、准备和支持西席进行方案和反思？如何实现值得相信的人工智能教诲？以及如何关注教诲技能利用的“长尾”等...

"人工智能 "是一类快速发展的根本能力，越来越多地嵌入到所有类型的教诲技能系统中，同时也向"大众供应。
我们将认为 "教诲技能"（edtech）既包括（a）专门为教诲用场设计的技能，也包括（b）在教诲环境中广泛利用的一样平常技能。
本报告中的建议旨在让西席、教诲领导 、政策制订者、研究职员以及教诲技能创新者和供应商参与进来，共同办理人工智能（AI ）在教诲中运用时涌现的紧迫政策问题。

人工智能可以被定义为“基于关联的自动化”。
当打算机根据数据中的关联(或从专家知识推导出的关联)自动推理时，人工智能发生了两个根本性的转变，并将打算超越了传统的教诲技能：(1)从捕获数据到检测数据的模式，以及(2)从供应对传授教化资源的访问到对传授教化和其他教诲过程的自动化决策。
检测模式和自动化决策是可以委托给打算机系统的任务级别的飞跃，但同时，开拓人工智能系统的过程可能会导致模式检测方面的偏见和决策自动化方面的不公正。
因此，教诲系统必须管理其对人工智能系统的利用，充分发挥人工智能改进教诲的机会，认识并应对即将涌现的寻衅。

作者 | 美国教诲技能办公室 编译丨智成企业研究院 崔帅

文末附报告***链接~

（正文4000字，估量阅读韶光6-8分钟）

01 教诲界对人工智能的兴趣日益浓厚

图：人工智能的组成部分（Regona 等人 2022）

当前，许多改进传授教化和学习的事变尚未得到知足，教诲事情者寻求技能的方法来办理这些事变。
像我们所有人一样，教诲事情者在日常生活中正在利用人工智能驱动的做事，例如：家里的语音助手，可以纠正语法、完成句子和写文章的工具，以及手机上的自动旅行方案等。
许多教诲事情者正在积极探索人工智能工具，由于它们刚刚向公众发布。
教诲事情者看到了利用人工智能驱动的功能的机会，例如通过语音识别等功能来增加对残疾学生、多语种学习者和其他受益的学生的支持。

同时教诲事情者也意识到新的风险。
有用、强大的功能也可能伴随着新的数据隐私和安全风险。
教诲事情者认识到，人工智能可以自动天生不适当或缺点的输出，因此要当心人工智能创建的关联或自动化可能会放大不必要的偏见，他们担心算法天生的建议是否公正。
教诲界的每个人都有任务利用好的东西来做事于教诲优先事变，同时也要防止人工智能被整合到教诲技能中可能产生的危险。

为了制订教诲技能的辅导方针，各方专家须要与教诲界人士密切互助，个中包括教诲领袖-西席、西席、支持职员和其他教诲事情者及研究职员；政策制订者；教诲技能的倡导者和帮助者；技能开拓职员；社区成员和组织；学习者及其家人/监护者。
最近，通过与教诲界人士的活动，我们把稳到教诲界对人工智能的兴趣和关注急剧增加。
例如， 2021年的调查创造，各种技能系统的开拓职员，包括用于学生信息、教室传授教化、学校后勤、家长西席沟通等技能的开拓者，希望在他们的系统中添加人工智能功能；其余。
通过2022年6月和8月美国举行的四场听证会，700多名与会者出席，情形变得清晰，各派认为，现在须要采纳行动，以加速教诲技能中人工智能的增长。

2022年底和2023年初，ChatGPT为代表的谈天机器人横空出世，通过人工智能写论文、创建课程操持、制作图像、为学生创建个性化的作业等成为了新的探索方向。
从社交媒体、会媾和***媒体上的公开表达中，该部门更多地理解了人工智能谈天机器人的风险和好处。

02 教诲中采取人工智能技能利害互现

首先，人工智能可能使教诲优先事变能够以更好的办法、更大的规模和更低的本钱实现。
办理学生因疫情而未完成的各种学习是一项政策优先事变，人工智能可能提高学习资源对学生的上风和需求的适应性。
改进传授教化事情是另一项优先事变，通过自动化助手或其他工具，人工智能可能为西席供应更大的支持。
同时，人工智能还可能使西席能够在韶光不足时向个别学生供应支持。
此外，人工智能还可能使课程资源更具定制性，以知足当地需求。
正如我们在语音助手、舆图工具、购物推举、论文写作能力和其他熟习的运用程序中所看到的那样，人工智能可能会增强教诲做事。

其次，紧迫性和主要性来自对系统级风险的认识和对潜在未来风险的焦虑。
例如，学生可能会受到更多的监视、一些西席担心他们可能会被取代、以及算法偏见导致的歧视等。
人工智能的一些用场可能是根本举动步伐和无形的，这引发了对透明度和信赖的担忧。
人工智能常日带着魔力的光环涌如今新的运用程序中，但教诲事情者和采购政策哀求教诲技能展示效力。
人工智能可能会供应看似真实的信息，但实际上是不准确的，或者缺少现实根本。
最主要的是，除了众所周知的数据隐私和数据安全风险外，人工智能还带来了新的风险，例如规模化模式检测器和自动化的风险，这会导致“算法歧视”(例如，向某些学生群体推举的学习机会或资源存在系统性不公正)。

第三，由于可能涌现意想不到或意想不到的后果，紧迫感上升。
当人工智能使传授教化决策能够大规模自动化时，教诲事情者可能会创造不想要的结果。

举个大略的例子，如果人工智能通过加快一些学生的课程进度和放慢其他学生的进度来适应不同人群学习能力，成绩差距可能会扩大。
在某些情形下，可用数据的质量可能会产生意想不到的结果。
例如，一个基于人工智能的西席招聘系统可能被认为比基于人类的简历评分更客不雅观。
然而，如果人工智能系统依赖于质量较差的历史数据，它可能会降落那些可以为学校的传授教化军队带来多样性和天赋的候选人的优先级。

总之，现在必须在教诲中办理人工智能问题，以实现关键机遇，预防和缓解突发风险，并办理非预期后果。
谈及人工智能在教诲中的运用有哪些寻衅，根据报告中的描述，人工智能在教诲中的运用面临以下五大寻衅：

（1）如何实现值得相信的AI教诲；

（2）如何关注教诲技能利用的“长尾”；

（3）如何将人工智能置于精确的位置，教诲事情者和其他成年人可以有效地利用这些工具进行传授教化和学习；

（4）人工智能并不完备符合学习目标，须要设计教诲环境，将人工智能置于精确的位置；

（5）人工智能乃至还没有准备好将学习与学生社区和家庭的独特上风联系起来。

图：西席和学生群体在未来的科技运用中可能会经历的差异

03 人工智能在教诲中的政策

斯坦福大学以人为中央的人工智能研究所(Stanford Institute for Human-Centered AI)发布的《2023年人工智能指数报告》(2023 AI Index Report)记录了对人工智能的投资显著加速，以及对道德(包括公正和透明度问题)研究的增加。
当然，对伦理等主题的研究正在增加。

该报告创造，25个国家对人工智能的立法表现出了惊人的兴趣。
在美国，多项行政命令的重点是确保人工智能是值得相信和公正的，白宫科技政策办公室推出的一份人工智能权利法案——蓝图(Blueprint)，供应了有助于实现这一目标的原则和实践。
这些举措，以及行政和立法部门开展的其他与人工智能干系的政策活动，将辅导人工智能在社会各部门的利用。
在欧洲，欧盟委员会最近为教诲事情者发布了关于在传授教化和学习中利用人工智能和数据的道德准则。

人工智能正在快速发展，预示着须要国家政策应对的社会变革。
除了针对社会各部门的广泛政策外，还须要针对教诲的详细政策来应对现有框架内的新机遇和寻衅。
人工智能还会自动提出建议并采纳行动来支持学生的学习，因此教诲事情者须要考虑这些建媾和行动如何符合《残疾人教诲法》(IDEA)等特殊法律。

关于人工智能的研究正在迅速增长。
其他指标（如投资资金和就业人数）也显示出类似趋势。

人工智能正在呈指数级发展，用于天生图像和文本的强大的新人工智能功能向公众年夜众开放，并导致人们创建文本和图像的办法发生变革。
人工智能的进步不仅发生在研究实验室，也涌如今主流媒体和教诲出版物上。

研究职员已经阐述了一系列关于道德人工智能的观点和框架，以及干系观点，如公正、负任务和以人为本的人工智能。
但同时，也急迫须要制订保障方法和辅导方针，使人工智能进步的教诲运用更加安全，特殊是考虑到人工智能融入主流技能的步伐正在加快。
由于政策的制订须要韶光，政策制订者和教诲机构须要从现在开始共同制订哀求、信息表露、法规和其他构造，为所有机构——尤其是学生和西席——塑造一个积极和安全的未来。

急迫须要履行以下政策:

1. 利用自动化来提高学习成果，同时保护人类的决策和判断;

2. 根据适宜传授教化情形的准确信息，讯问人工智能模型中的底层数据质量，以确保教诲运用中公正公道的模式识别和决策;

3.能够检讨特定的人工智能技能，作为更大的教诲技能或教诲系统的一部分，研究AI如何增加或毁坏学生的公正;

4. 采纳方法保护和促进公正，包括供应人力制衡，限定任何毁坏公正的人工智能系统和工具。

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