作者简介：

王珠珠
中央电化教育馆馆长，教育部基础教育资源中心主任

教育将变在哪里

第二，知识获取的途径将发生变化。教育的“三要素”是教师、学生、学习内容。以前，我们强调，教师是一个知识的宝库，要把学习内容消化或者重新设计以后，用恰当的方式传导给学生。但现在，我们强调以学生为中心，因为教师不再是学生学习内容的主要提供者。社会各方面都和学生的学习发生关系。首先，教师可能不一定是本学校的教师，也可能是相关的专家、家长等。给大家举两个有意思的例子，是北京市海淀区一所幼儿园园长讲的两个故事，我觉得可以给我们教育人带来一些思考和启示。

第一个故事讲的是，幼儿园有一个三岁上小班的孩子，有一次放学，父母没时间来接他，便让孩子的一位叔叔（孩子也认识的父母的同事）来接，并打电话给老师进行了说明，老师也认识孩子叔叔。但是孩子和老师磨了半个小时，死活不肯跟叔叔走。这当然缘于平常父母、老师对孩子的安全教育——不是父母来接，哪怕是熟人都不能跟他们走。这个情况让老师一筹莫展。这时，孩子突然扯了扯老师的衣服，说：老师，你打开微信和我爸爸视频一下吧。一个三岁的孩子要求通过视频来解决这个问题，这个方法和知识，不是老师教的，而是源自于社会生活中的实践。第二个故事也是他们幼儿园的。幼儿园在区角种植了各种各样的花儿，春天的时候，有两种植物同时开出了黄色的小花。有孩子问老师，这两种花是什么花？有什么不一样呢？老师也被问住了，只好说：老师也不知道，回头找到答案再告诉你们。一个小朋友突然跳到老师面前说，老师，你用“形色”（一款用手机拍照并上传的花卉识别App）就可以查。一个幼儿园孩子，竟然用自己的学习经历帮助老师解决了难题。

因此，我们今天的学习内容，也不再仅仅是教师所教授的书本内容。那是什么呢？是那些学习的场景。

非正式学习将会成为我们学习中的一个重要的要素。在这个过程中，会有很多学习伙伴，他们可能是同龄人，可能是非同龄人，也可能就是机器人。最近，有个青年告诉我，他们在一个边远乡村小学做实验，让孩子跟一个英语机器人进行学习，在全程没有英语老师教的情况下，最后孩子们竟然在县考中考了70分左右。所以，机器人作为学习伙伴，已经不是天方夜谭了。互联网不仅连接了知识、信息，也连接了人，还连接了很多关系和资源。所以，我们正在利用互联网建立起一个网络关系，形成我们的学习网络，其价值不亚于技术系统本身，或许真的会超越它。

今天，我们的学生通过教师、学习网络、学习情境、学习伙伴这些途径来学习，每一个途径都会对他们产生非常重要的影响。

在去年的教师信息化作品全国评比大赛中，我听到好几个教师都在讲“我在和学生共同学习中，完成了这样一节参赛课……”这是教育信息化这些年来，我们强调教育思想转变的一个非常重要的体现。很多老师在课堂上把一个学习场景、一个学习任务交给学生的时候，学生会提出一些让他一时难以回答的问题，老师们也会感受到这样的技术和学科知识的学习场景，确实是一个师生共同进步的场景。

第三，教与学的行为将发生变化。教育学上有一个“学习经验之塔”的著名理论，说的是，听别人讲授知识，往往只能学到10%，但在教别人的过程中，你可以学到90%以上。所以，我们要把学到的东西告诉他人，比如授课、作报告、演讲等方式。现在，我们可能就多了一种关系，这样的关系就是人机交互。人工智能进入课堂了，可以方便地获取学生的学习数据。最开始的时候我们可能获取的都是答题的数据，但现在的人工智能已经可以识别课堂中学生的学习表情了。一个校外教育机构的老师告诉我，他把答题数据和人脸识别的数据加起来，然后去分析和判断在线课程的质量以及甄别学习出现困难的学生。在这个过程中，有时候在线教师要教1000多个学生，学生被分成20人一个班，每一个班里都有一个辅导教师，这就极大地扩大了他的教育资源。但是他要怎样来保证质量呢？那就是通过智能化来保障。通过测评，向教师反馈实时数据，教师就能很快知道学生对某一问题的掌握程度，从而判断和决定是否需要再重讲一遍，等等。以前，老师在课堂教学时，都是看学生的眼神是否迷茫，或者问“听懂了没有？”如果学生都不说话，那就得再讲一遍。如果学生说“听懂了”，老师就继续往下说。那时，老师发现的是一些因果关系，并将自己的经验、结果的判断等变成教学过程中决策的依据——是继续讲，还是再加强一下已经讲过的内容。现在，教师可以直观地从这些数据的统计分析中进行判断，如果发现还有很多学生没听懂，就要反思自己的教学行为了。智能技术带给了教师们新的思想方法，新的数据，新的工具。

还有一些更值得研究的变化，我觉得有三个方面，简单提一下。第一个是人类应该学什么？学习起点在哪里？如果说机器人都会了，我们是不是要从零开始？如果我们不从零开始，我们会面临什么样的挑战？第二个是人工智能的发展，不能代替人的决策权，特别是复杂问题的决策权。最终的决定需要由人来做出，那这些做决定的“专家”如何产生？如何成长？他们的经验从哪里来？第三个问题，就是更深层次的社会学问题，以前我们的教育是担负着人力资源建设的责任，并通过人力资源建设进行社会分工，将来很多东西都由机器人来做了，那社会分工由什么机制来确定和完成？这是一个更深刻的问题。我们必须努力在实践中寻找答案。

我们将面临的风险

学生学习规律、人才成长规律和生产关系以至社会结构的发展和变化，都对教育的变化提出了非常严肃的问题。我们将面临的风险在哪里？在这样一个人与机器智能共生的社会，我们都希望通过人的高级智能或高阶智能的发展，去完成那些决策的、灵活的、创新的事，而机器完成数据的传递、收集、处理，对信息的综合、分析。但最重要的问题是，在人和机器共生的时候，人能不能控制机器智能的发展和成长？这是一个非常严肃的问题。

在这样的情况下，我们就要找到风险点，就算一时找不准的话，也要对风险领域加强认识。所以，我讲四点目前的认识。

第一，目前人工智能界有这样一种划分，叫强人工智能和弱人工智能。强人工智能是指有可能制造出真正能推理和解决问题的智能机器，并且，这样的机器被认为是有知觉和自我意识的。弱人工智能一般指的是让机器的行为高度模仿人的智能行为。

总体来讲，目前对人工智能的定义大多可划分为四类，即机器“像人一样思考”“像人一样行动”“理性地思考”和“理性地行动”。

目前，主流科研集中在弱人工智能上，一些顶尖机构在向强人工智能机器人方向努力，希望能从目前人工智能的“被动学习”向“主动学习”方面有所突破。因此我们从应用的角度，应该更多地关注弱人工智能领域，使它能够发挥最大的改变和提升学习效率的作用。

第二，在先进技术和成熟技术之间做出选择。因为教育特别是基础教育对人的一生的不可重复性，所以我们在推广应用技术时，应该选择那些先进、成熟的技术，也就是要对可控的先进、成熟技术亮绿灯，而对先进但相对不成熟的技术亮黄灯和红灯。

第三，不能因为机器学会学习了，我们就弱化了人的学习。韦钰院士强调，人脑的研究表明，我们的每一个思维和行为都有发生在脑中的生物过程相伴。脑中不同的小社区组成了不同的回路，对应着我们的心智和各种行为。这样的生物过程取决于先天基因和后天环境的不断作用。如果在那个阶段，你没有让自己或你的孩子产生这种思维连接的话，就不可能成为“智者”。所以，学什么和什么时间学，在过去已经有了研究结论，但在人与机器人共生的环境中还需要进行一个新的科学研究过程。在这个过程中，不能因为机器学会了学习就忽视了人的学习。

第四，也是重要的一点，在这个过程中，任何时候，都要重视网络安全，包括信息的安全、数据的安全、网络本身的技术安全。没有安全保障的人工智能时代或者社会，后果将不可想象！当然，还有新的政策和机制的研究不及时跟上也会出风险，这里就不赘述了。

所以，我认为，当下是经济社会对教育提出最全面而深刻需求的新时代，是教育发展中需要解决问题最集中最复杂的新时代，也是信息技术提供巨大可能性的新时代。我们回应时代呼唤，解决教育教学问题的过程就是创造未来，智能时代的教育不仅在我们的头脑里，更在我们的实践中！

（根据中国信息协会教育分会主办的“智能教育学术年会”专家报告录音整理）