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未来已来，在马斯克的“脑机接口”时代，教育和学习的方向在哪里？

发表时间：2020-09-07 09:33作者：周滢滢来源：外滩教育


上周五，“钢铁侠”埃隆·马斯克和他的三只小猪，成了世界瞩目的焦点。


这个疯狂的男人，将人工芯片真正植入小猪的大脑，完成脑电波的读取。

马斯克

马斯克表示，可植入芯片还将帮助人类实现更多奇迹，比如：

让盲人恢复视力、解决视障、听障、阿尔茨海默症、帕金森氏症等与脑部损伤密切相关的疾病，让患者重获对世界的感知。


最终能实现人脑与 AI 之间的“共生”。


听起来，我们似乎离科幻片里的场景更近了：

《黑客帝国》电影里，男主人公通过一张张 “知识芯片”，快速学会一门语言，或掌握一套武术技能。


未来的人类，是否也会通过人机之间的高带宽链接，大脑可以瞬间“下载”某种知识？


势不可挡的AI人工智能技术，在打开一扇通往科幻世界大门的同时，也拓宽了我们对未来教育更多的想象空间。

面对这样一个人工智能的世界，教育和学习的意义究竟在哪里？


今时，对人工智能技术的运用，在教育领域已初见端倪。

受疫情影响，今年的“AI+教育”更是蓬勃发展，各地兴起的直播授课，教育机器人、AI阅卷、AI口语测评、拍照搜题等学习方法，都表明人工智能在教育中的探索和运用，正不断深入。

随着人脑和计算机直接交流的“脑机接口”技术日益成熟，通过对学生声音、姿势、面部表情、甚至脑电波的监测，进而识别他们在学习过程中的情感、兴趣、注意力水平，或许也会变得“日常化”。

就像埃隆·马斯克所说，“如果你不能打败他们，就加入他们”。

未来，面对各式各样更成熟的“AI教育工具”，我们更需要思考的是：在越来越信息化、智能化、个性化的时代，学习和教育的本质正发生什么样的改变？怎样才能帮助孩子，在未来的超级智能世界里做好准备？


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教育，
要为学生开发多元智能

“用昨日之法，教育今天的孩子，将使他们失去明天”，著名教育家、哲学家、心理学家约翰·杜威的这句话，放在当下的人工智能时代，显得尤为紧迫。

当人工智能带着强大的计算能力、大数据存储、以及成熟的AI算法而来，它们甚至拥有更强大的学习能力，人类学习者究竟怎样才能不被机器所取代？

换句话说，我们的孩子需要开发出哪些智能，掌握什么样的本领，才能在人工智能时代，体现属于人的自我价值？

这个问题，也是很多具有前瞻性的教育工作者，正在考虑的问题。

国际AI教育学会会长、伦敦大学学院教育学院罗斯玛丽·卢金教授（Rosemary Luckin），是AI在教育领域的专家，研究人工智能与学习科学近30年，被《星期日泰晤士报》选为“20位最有影响力的教育人之一”。

罗斯玛丽·卢金

她在《智能学习的未来》这本书中写道：


未来社会将是一个超级智能的世界，我们必须为自己的能力范畴建立起一个认知框架。


这不仅是为了防范人工智能取代我们，更重要的是，我们要警惕自己在学习中可能偏废了哪些重要的能力训练。



那么，面向一个超级智能的世界，孩子们需要发展哪些智能？

现有的人类智能结构中，最为我们熟悉的是，美国教育学家、心理学家加德纳提出的“多元智能理论”。

他认为，人类思维和认知方式是多元化的，每个人身上至少存在八项智能，分别是语言、数理逻辑、音乐、空间、身体运动、人际交往、自我认识以及认识自然的智能。

加德纳

而罗斯玛丽·卢金教授，在多元智能基础上，将人类所具有的智能分成两大类，即人工智能更擅长的“智力因素”，以及人类更擅长的“非智力因素”。

前者，是和语言学习、记忆、运算处理等相关的学术智能，


后者，则偏向人际交往、自我认识、情感控制等能力。


这意味着，在人工智能的世界里，与人际交往、互动、情感、自我认知等相关的独属于人的能力，将变得越来越宝贵，也是今天教育中不可偏废的重点。

而“想象力”与“创造力”，这类与好奇心、质疑能力、毅力等人类品质息息相关的能力，同样是人工智能难以企及的高度。

因此，面向未来的教育，不应该仅仅关注孩子们在学校里对各门学科知识的记忆和理解、对复杂数学问题的解决，也不仅仅是鼓励他们撰写文章、创作诗歌、话剧，还应该关注和发展他们的非智力因素，比如社交智能，也就是人际互动和社会交往的能力。


在学校教育环境中，社交智能，更多体现在协作解决问题的能力。

卢金教授甚至认为，人类想要在21世纪不断取得发展和进步，就要充分挖掘和利用学习者身上的社交智能。

比如，教育课程大纲的设计、课堂组织形式上，要为学生的协作解决问题和学习，提供更多机会。

可惜，在今天仍然普遍以考试为驱动的教育体系中，协作解决问题的能力，并没有被纳入考试评估范畴，它的实际效果也无法被有效测量。

另一方面，它对老师的教学技能和课堂组织安排，也是极大的考验。

因此，学生合作能力培养，依然在今天的教育体系中，处于一个尴尬的境地。


世界经合组织OECD曾组织过一项针对世界各国教师的“教学方法调查”。调查显示，能够经常使用小组协作方式进行教学的教师，全球仅有8%。

于是，从2015年开始，协作解决问题的能力，被视为一项重要能力，首次纳入PISA（国际学生评估项目）的测评中。

在这项测评中，需要学生参与一个电脑模拟的科学场景，和虚拟人物角色进行在线合作，解决一系列科学问题。通过人机交互模式，测试学生协作解决问题的能力。

有趣的是，测评结果表明，那些在科学、阅读、数学等方面表现突出的学生，他们协作解决问题的能力也更为优秀。二者之间是否存在某种关联，还有待进一步调查研究。

不过引人深思的是，中国学生虽然在文化成绩上处于第一梯队，但是合作能力这一项评分，却明显低于同等学术成绩的国家，只处于OECD国家的平均水平。

2015年PISA测评
纵向是合作解决问题表现，横向是科学分数
其中，红色标注是中国学生表现

的确，在我们的教育体系中，很少会将一个学生的合作意识、从同伴身上学习的能力，以及与他人共同解决问题的表现，作为重要的评价内容。

然而等到孩子毕业，步入职场，我们就会发现：越复杂、难度越高的工作，越考验一个人的团队合作能力。尤其在人工智能时代，这种能力的重要性将更加凸显。

无论如何，在一个过度强调同伴竞争、炫耀个人表现的集体氛围中，与人际互动、合作相关的社交智能，显然是得不到发展的。

从长远来看，我们是否可以多布置一些需要小组合作、团队合作的作业和任务？甚至包容一些可能发生的“搭便车”情况，而不是斤斤计较于对每位学生的精准测评？

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教育，
要让学生更擅长“学习”

是不是学生只需要培养社交智能等非智力因素，就行了呢？当然不是。

2016年，AlphaGo击败围棋冠军李世石，标志着人工智能开始具备了“深度学习”的能力。它不仅记住了数百万人类围棋专家的棋谱，还通过自我学习和强化训练，提升预测能力。

此外，《新科学家》（New Scientist）杂志曾刊登过一篇关于“人工智能的突破”的文章——《人工智能在英文考试中获得史上最好成绩》，表明人工智能不仅能高分通过人类学生的考试，而且提升应试成绩的速度要比学生快得多。

这都给我们敲响警钟：面对无时不在学习、而且永不厌倦、不断改进的人工智能，我们需要思考的是，学习的本质是什么，我们究竟应该如何学习？

卢金教授更是直言：教育体系唯一正确的路径和方向，就是要让人类比人工智能更善于学习。


那么，学习的本质是什么？我们究竟应该如何学习？

在回答这个问题之前，我们需要明确三个概念“信息、知识与智慧”。

借用《奇葩说》最佳辩手陈铭，在一期辩论中对这三个概念的生动阐释：


这里有一瓶水，温度是7度，这是一个客观事实，我们称之为信息；


水在零度的情况下，会结成冰，这是对客观规律的归纳和总结，我们称之为知识；


那么，智慧是什么？是未来我在什么时候，把什么味道的水，变成什么味道的冰棒，卖给谁；它是我们对各种信息、知识的处理和运用。



虽然，人工智能在信息和知识存储、大数据处理上的能力，令人类大脑可望而不可及。

但是，通过筛选、判断、融会贯通、反复使用，将信息、知识变成未来所需要的智慧，才是我们应该去追求的有意义的学习过程。

这就意味着，我们所需要的教育，不仅仅是学习各种各样的知识，还应该包含对学习本身的认知。

比如，我们不但要知道知识是什么，还要知道学习某一知识意味着什么，它能运用在哪里，能依据不同情境做出正确合理的判断等，从而构建出个人更完整、更有意义的知识体系。

这种复杂的个人认识论，也就是“元认知能力”。

卢金教授发现，一个拥有较高知识水平的孩子，即使是哈佛大学的本科生，他也未必就有着较高的元认知能力。


想要提升这种更为复杂、高级的认知能力，还需要在教育中，有意识地引导和培养。

这也正是教育，最应该发挥价值的地方。

比如，大家所熟悉的IBDP国际课程中的三大核心课程之一——“TOK”（Theory of knowledge   知识理论），就是这样一门提升学生元认识能力的课程。

通过对一系列问题的探讨，使学生重新审视之前学过的基础知识，探究自己是如何认知的，培养严谨的批判性思维。

再比如，越来越受到老师和学生的欢迎的“辩论式学习”，也是一个很好的方法。

有实验证明，学生参与辩论的过程，不仅能帮助学生获得学科知识，还能提高他们分析和阐明论据的能力，带动学生进行更深层次的学习。

未来已来，当人工智能已经来到“脑机接口”时代，它正倒逼我们重新思考：学习的本质是什么，孩子们究竟应该如何学习。

也许，面向未来的教育，应该在考试中弱化那些学完就忘的零碎知识，而强化对孩子的知识体系、思考力和判断力的考核。

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内在动力，
才是一切学习活动的关键

不得不说，人工智能技术发展，正在极大拓宽我们对教育形式的想象。

早在2014年，美国范德堡大学团队就则开发了一个名为“贝蒂的大脑”的虚拟系统，它是一个人工智能学生。学习者需要协同合作来教授和纠正“贝蒂”这位AI虚拟学生。

因为研发者相信，“教会别人”的过程，能帮助学习者达成更有效的学习。

操作界面

通过人工智能开发的“虚拟同伴”、“虚拟助教”，也成为越来越常见的教育工具。

前者和真实学生有相同的学习课程进度和理解水平，可以在团体学习中引入新的想法、激励同伴；


后者扮演专家或导师的角色，为学生答疑解惑。


除了越来越智能化的“人机互动”，类似“人类心智记录仪”的软件，也正在研发。

它能测量学习者在特定学习任务上的注意力水平、兴趣指数等，当学习者分心的时候，能发出某种警示提醒不要走神；当学习者有所懈怠时，能给出恰当的激励和反馈，以增强学习动机。

去年年底，中国多所学校就引入一款“头环黑科技”，通过监测学生上课过程中的大脑反馈数据，方便老师直观地看到每一位学生的注意力情况，还能帮助老师有针对性地优化教学内容，提高课堂互动效率。

佩戴“头环”的学生

在当时，这一黑科技引起很多质疑和争议，被认为是技术对人的“桎梏”和“监控”。

外滩君认为，当AI技术能够将教学过程中的很多环节，变得可视化、智能化，固然是一件好事。

但是，再怎样先进的教育技术，都只能是一种辅助工具，它可以帮助我们更便捷地获取资源、更直观地看到学习结果反馈，却解决不了学习的内在动机。

在一个越来越智能化、信息化的世界里，当一切学习资源唾手可及的时候，学习，真的就自然发生了吗？

就像今天的互联网，并没有缩短人与人之间的“知识鸿沟”，它只是帮助有学习欲望、掌握学习方法的人，进步得更快；而那些没缺少内驱力的人，也在爆炸般的资讯和娱乐至死的氛围里，跌落得更深。

有此察觉的卢金教授，在一次演讲中呼吁：“无论如何，内在动机才是学生最大的动力源。如果不去寻找学生内在的动力源，其实外界的力量没有太大的帮助。”

卢金教授

毕竟，无论科技如何发展，真正的学习过程，永远是不易的。它需要学习者付出极大的脑力、心力，去构建自己的知识体系，并转化为真正的智慧和能力。

这一过程，离不开强大、持久的内在动机。

回到我们的教育场景中，往往存在两种截然不同的动机：


一种是“学业竞争型”成就动机，学习的目的和动力，在于同他人竞争，从考试分数、名次、他人的评价中得到满足感；


另一种是“任务掌握型”成就动机，学生通过努力，在知识学习和掌握技能的过程中，感到满足。


举个例子：

某一次考试考砸了，或是在学习过程中遇到挑战，


出于“学业竞争型”成就动机的孩子，会感到受挫，对考试产生恐惧，进而逃避更困难、更有挑战性的学习任务；


而出于“任务掌握型”动机的孩子，则会将这一次的失败，当成对自己的历练，专注于如何更好地解决问题。


后一种学生，就好像配有“自驱力”和“成长型思维”的马达，无论在什么样的时代，都具有终身学习和不断突破自我的能力。


一所学校，是否有助于激发孩子的“任务掌握性”成就动机，可能体现在很多方面，比如：

考试的目的，是为了让学生了解自身的进步与下一步的方向，还是为了在班级中分出胜负？


课堂讨论问题，是为了寻求更多元的视角和更深刻的理解，还是为了炫耀自己的表现，获得老师的好评？


甚至校园里司空见惯的表彰奖励，究竟是为了奖励学生在同伴竞争中获胜，还是鼓励他们跳出舒适区的尝试，甚至是一次不完美的探索？


如何更好地激发学习者的“任务掌握型”成就动机，无疑是教育的重要使命。

面向人工智能时代，孩子内心深处的兴趣、热爱、对世界的探索欲望、以及对自我价值实现的不懈追求，才是他们成功拥抱未来的关键。

正如《小王子》里的那句经典：“如果你想造一艘船，先不要雇人收集木头，也不要给人分配任务，而是激发他们对海洋的渴望。”


文章分类： 教育交流