新技術(shù)的出現(xiàn)有兩件事是確定的。一是它將伴隨著一系列“拯救”世界的任務(wù)。二是這些使命之一是“解決”教育問題。

事實(shí)上，技術(shù)越先進(jìn)，它對教育的作用就越有吸引力。與此同時，歷史呈現(xiàn)了相悖的情況：技術(shù)越先進(jìn)，它對真正腦力勞動的替代程度就越深，我們學(xué)到的東西就越少。

當(dāng)前人工智能對教育的“威脅”比現(xiàn)有技術(shù)要大得多。教育在人工智能推動下，可以很便宜，但人工智能可能不僅會永久存在，而且會加速新一代兒童教育面臨的挑戰(zhàn)。

要了解其中的原因，可以看看風(fēng)險投資家馬克·安德森 (Marc Andreesen) 發(fā)表文章《為什么人工智能將拯救世界》 。安德森在其中闡述了人工智能使人類繁榮成為可能的烏托邦愿景。在他列出的人工智能可以扮演的角色中，排在首位的并不是發(fā)現(xiàn)新物理學(xué)和癌癥療法的神一般的超級智能，而是看似更微小的東西：人工智能導(dǎo)師。他寫：

“這是一個令人信服的愿景。誰能反對更多更好的——無限的、無所不知的——教育？誰不愿意讓每個孩子最大限度地發(fā)揮他們的潛力？解決了教育，解決了問題的問題，你就解決了其他一切。想象一下，釋放全球所有未被充分利用的天才，讓 100 億個愛因斯坦、 100 億個莫扎特綻放。”

但對烏托邦愿景的追求往往會產(chǎn)生相反的結(jié)果，教育領(lǐng)域的人工智能也不例外。事實(shí)上，作為一種旨在替代人類智力勞動和注意力的技術(shù)，人工智能是真正學(xué)習(xí)的對象。今年六月，一項(xiàng)在洛杉磯學(xué)校部署“友好”聊天機(jī)器人的實(shí)驗(yàn)失敗了。

人工智能技術(shù)表面上的前景及其不可避免的失敗背后隱藏著兩個“神話”。首先是它可以替代學(xué)生的勞動。第二是它可以替代人類老師的勞動。讓我們看看第一個作用。

人工智能無法替代學(xué)生自己做作業(yè)

早期人工智能在教育的熱潮，催生了許多旨在幫助學(xué)生的產(chǎn)品。例如，OpenAI 的啟動合作伙伴 Quizlet ，它稱人工智能可以幫助學(xué)生制作抽認(rèn)卡。像 Trellis 這樣的初創(chuàng)公司提供了“神奇”的教科書，可以根據(jù)任何年級水平，定制任何材料并總結(jié)困難的概念。可汗學(xué)院的 Khanmigo 機(jī)器人可以模擬小說中的人物，以便學(xué)生可以直接與他們交談，而不必解釋主要來源。當(dāng)然，ChatGPT 很快就成為那些想要避免繁重寫作工作的學(xué)生最喜歡的工具。

讓學(xué)生的生活更輕松的目標(biāo)是很難反駁的。不幸的是，所有關(guān)于學(xué)習(xí)的證據(jù)都表明，這種支持會帶來高昂的成本：它們往往會阻礙學(xué)習(xí)。沒有智力上的挑戰(zhàn)，就沒有智力上的改變。這不僅在學(xué)習(xí)哲學(xué)的層面上是正確的。在神經(jīng)生物學(xué)的層面上這是正確的。正如一篇論文所述，“需要持續(xù)的認(rèn)知挑戰(zhàn)，才能引發(fā)持久的神經(jīng)變化，從而增強(qiáng)一般認(rèn)知功能。”

同樣，Peter Brown 2014 年出版的《Make It Stick》一書總結(jié)了尋找最佳學(xué)習(xí)方法的學(xué)習(xí)科學(xué)，包括預(yù)測試、測驗(yàn)和間隔檢索練習(xí)。所有推薦的方法有什么共同點(diǎn)？他們很難。

我們有一個詞來形容學(xué)生在學(xué)習(xí)中走捷徑的情況。這是作弊。

人工智能無法替代人類教師的工作

人工智能引發(fā)的第二個教育神話是——它可以解決我們的教師短缺問題。當(dāng)安德森夢想為每個孩子配備一位人工智能導(dǎo)師時，他不僅夢想著一位神奇的老師，而且夢想著全球 1:1 的師生比例。

這個神話基于這樣的假設(shè)：有一種有效的替代品，可以替代人類的個性化注意力。有鑒于此，利用人工智能潛力的愿景并不新鮮——反而是關(guān)于如何“擴(kuò)展”教育專家這類稀缺資源，是其中的最新愿景。尤其是在美國。美國教育體系的歷史就是工業(yè)化、增加杠桿、降低每個學(xué)生成本的歷史——從輔導(dǎo)到小教室到大教室再到在線課程。人工智能導(dǎo)師有可能徹底取代人類。

這些擴(kuò)大教育規(guī)模的嘗試違背了我們對學(xué)習(xí)的了解——學(xué)習(xí)是社會性的，人們的關(guān)注越多，結(jié)果就越好。

心理學(xué)家本杰明·布魯姆 (Benjamin Bloom) 在 1984 年的一篇論文中提出了著名的2-sigma 問題，他用這個術(shù)語來形容常識，但令人煩惱的事實(shí)是，個別輔導(dǎo)是最好的教育范式。但為什么？雖然輔導(dǎo)環(huán)境受到了所有人的關(guān)注，但布魯姆也提到了家庭環(huán)境和同齡人群體的影響。

他還指出，輔導(dǎo)提高了“態(tài)度”和“學(xué)術(shù)自我概念”以及學(xué)生的成績。布魯姆本人也是一名教育家，他認(rèn)識到輔導(dǎo)和學(xué)習(xí)的一般社會組成部分。人們懷疑他是否會熱衷于用機(jī)器智能取代人類教師——無論其成本優(yōu)勢如何。

那么，人工智能導(dǎo)師能否像高效的人類教師一樣，為學(xué)生帶來積極的心理變化呢？早期證據(jù)遠(yuǎn)非樂觀。如前所述，軟件公司 AllHere 開發(fā)了一款名為 Ed 的人工智能“教育朋友”，該產(chǎn)品被承諾具有情感反應(yīng)能力，“吸引并俘獲[學(xué)生]注意力”，并“成為洛杉磯公立學(xué)校50萬學(xué)生的動力”，該校宣布對其員工進(jìn)行極端休假并暫停服務(wù)。

在無懈可擊的使命、數(shù)百萬美元的資金和幾近徹底的業(yè)務(wù)崩潰背景下，基本上沒有跡象表明人工智能聊天機(jī)器人能夠滿足學(xué)生在學(xué)校教育中的心理需求。據(jù)學(xué)區(qū)負(fù)責(zé)人稱，一名七年級女孩說：“我認(rèn)為 Ed 喜歡我。”

除了輔導(dǎo)之外，不難想象一個溫暖、信任和人性化的課堂將如何勝過冰冷、競爭和機(jī)械的課堂。但也沒有必要。越來越多的關(guān)于社交和情感學(xué)習(xí)（“SEL”）的研究，證明了其在學(xué)術(shù)成就領(lǐng)域的有效性。

耶魯大學(xué)醫(yī)學(xué)院在 2023 年進(jìn)行的一項(xiàng)涵蓋 424 項(xiàng)實(shí)驗(yàn)研究的薈萃分析發(fā)現(xiàn)，參加SEL 項(xiàng)目的學(xué)生在學(xué)術(shù)生活的幾乎所有方面都表現(xiàn)出了進(jìn)步：取得更多成就、更多參與、改善心理健康，以及與他人包括同伴和老師建立更密切的關(guān)系。換句話說，也許教育領(lǐng)域最近最有希望的進(jìn)展方向——與讓學(xué)生使用設(shè)備單獨(dú)學(xué)習(xí)完全相反。

值得注意的是，雖然像馬克·安德森（Marc Andreesen）這樣的“技術(shù)樂觀主義者”推動技術(shù)來解決越來越多的人類需求——包括對下一代的照顧和向下一代的文化傳播——但由于學(xué)校親身經(jīng)歷了疫情大流行期間更多的技術(shù)媒介如何擾亂學(xué)習(xí)，后者正在做相反的事情。

就在上個月，全美第二大的洛杉磯聯(lián)合學(xué)區(qū)禁止在課堂上使用智能手機(jī)。紐約州也即將采取同樣的行動。我們可能需要再次思考誰的愿景值得信賴：風(fēng)險投資作者還是致力于教育的教師和其他教員？

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