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第449期 总第6291期 2023年05月22日 星期一
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人工智能赋能教育领域技术、伦理与人才的思考
来源:本站原创 作者:吴飞 发布日期:2023-05-17 14:03:31

可计算手段助力人工智能赋能教育


当今,我们已经进入数据密集型科学研究范式的时代。数据密集型科学研究范式用于教育领域主要有三个可思考的方向。第一个是针对教育过程的复杂性进行建模,第二个是对教育的结果进行由果溯因的可评测性建模,第三个是通过社会实践推动教育基础理论和基本规律的研究。


用计算的手段将教育做成自然科学意义重大。正如物理学家费曼曾说:不可造者,未能知也。也就是说,我们如果对教育的过程都没有进行深刻的了解,那就无法用计算的手段来进行实现。又如1955年发布的《关于举办达特茅斯人工智能夏季研究项目提案》中写道:学习以及智能的其他方面原则上可以被精确描述出来,从而可以制造一部机器来模拟它。因此,要想研究教育,将教育做成一种自然科学研究的对象,就是要明晰它的机理,然后用计算的手段来进行持续研究。以下我将从三个方面对可计算手段在教育中的应用进行分析。


一、教育过程的复杂性


教育是人类社会所特有的更新性再生巨系统,具有教育对象的主体性、教育过程的综合性、教育资源的多样性以及教育成效的潜在性等特点,更为重要的是,教育本身处于复杂巨系统三元空间之中。那教育过程中的复杂性能否用可计算的手段来实现呢?


法国著名思想家、哲学家埃德加·莫兰在2000年以法文出版了《未来教育所必需的七种复杂性经验》,后联合国教科文组织将其翻译为英文。在这个论著中,莫兰强调:“对人的认识和研究,需要用更加开放、更加多元的精神和更加综合、更加整体的视野来打破学科的藩篱,这是教育科学的重要任务,也是教育工作的重要出发点,因为人类地位应将成为任何教育的基本对象。通过汇总和组织分散在自然科学、人类科学、文学和哲学中的知识,重现人类复杂的统一性,并且表明在整个人类范围内的统一性和多样性之间不可消解的关系。人是这个世界上最复杂的生命体,既是物理的、生物的,又是心理的、文化的,更是社会的、历史的,我们要学会在散布着确定性的岛屿和不确定性的海洋中航行,最终整体把握复杂性事务的认识模式。”图灵奖获得者理查德·卡普教授曾指出:自然、社会和人工系统都禀赋着计算属性,计算可以表示为数字数据的信息变换。教育这一复杂系统需要用计算手段建模,刻画教育主体和个体之间合作、激励和竞争等复杂交互行为,以更好地洞悉学习意图和兴趣偏好等涌现结果,全面感知教育复杂系统机理。教育复杂系统具有非线性、合作、涌现、人在回路等复杂性特点。


21世纪,合作行为如何演进已经成为亟待解决的最为重要的25个科学问题之一。以刻画合作行为的可计算模型为例,有三个不同的可计算手段来刻画人类合作行为的研究。最早的是“哈密尔顿法则(亲缘选择)”,这是指亲缘关系越近,动物彼此合作倾向和利他行为也就越强烈;亲缘越远,则表现越弱。例如,教师受其使命感和责任感的驱动教育学生,并带来巨大的回报,那么这种付出(教育)就会有持续的动机进行驱动。而后又出现“强互惠理论”,利用模型来实现互不相识的人进行合作,这是一种超越或突破“经济人”与“理性人”假说的人类行为理论,它认为人类行为可以超越“自利”动机,为了公平正义而不惜付出代价,甚至在预期这些个人成本得不到补偿的情况下也这样做。之后又提出了“群智行为”,指可以超出部分叠加的效应。因此,合作行为可以用计算的手段加以刻画,进行建模,从而将其当作自然科学范畴来进行研究。


二、由果溯因的可评测性


在一项研究过程中,研究人员通过大量的数据分析,得出了“读书期限对一个人日后的收入水平有正向影响,且这一影响不是由其他因素造成的,而纯粹是由教育带来的回报”这一结论。在此过程中,研究人员设置了一个计算手段——工具变量,利用工具变量分析、推导,发现了美国20世纪20年代出生的孩子,其日后的收入水平受受教育时长所影响。


与其他研究方式不同的是,这个结论的得出不是依靠普通的表格调查,而是依靠一种可计算手段来进行研究的。


三、教育实践的实验性


19世纪初,化学家李比希在城市化和工业化的时代背景下率先提出:“科学实验不应局限于实验室里产生的模拟世界,需要进入现实世界,更多关注科学技术在真实世界的作用与影响。”此后,实证主义哲学家、社会学的创始人孔德发明了“社会科学”一词,将实验法和其他实证研究方法引入社会科学研究,促进了“社会实验”概念的形成。


美国心理学家诺曼·崔普里特在1895年构建了已知最早的社会实验之一。当自行车选手与其他人比赛时,蹬轮子的速度比只用钟表计时的情况要快,也就是他人在场(例如竞争对手)对选手来说会起到激励作用。1898年,崔普里特创设了一个类似于自行车竞赛的场景,他请孩子们缠绕钓鱼用的线轴,将孩子们独自完成的成绩和一起完成的成绩进行比较。他发现,当有观众在场或者有竞争时,孩子的表现更好。这个研究第一次用实验的方法来考察社会依赖(例如竞争与个人努力)对运动任务完成的影响。


在社会实验中最重要的一个计算手段叫作随机对照实验,就是将要计算的对象分成不同的组,对不同的组采用不同的手段,观察不同群组产生的现象,从而分析不同手段在其中起到的作用。社会实验是基于随机对照实验而进行的研究,但并不是一种万能的研究方法。


随机对照实验是对医疗卫生服务中的某种疗法或药物的效果进行检测的一种手段。1747年5月,英国医生林德首次用随机对照实验,分析出富含维生素C的饮料或水果对治疗坏血病具有十分显著的效果。


自20世纪初随机对照实验方法被引入教育学研究以来,教育领域随机对照实验研究取得了蓬勃发展。

 

 

加强人工智能伦理共治共识


教育是针对人的研究,教育手段连接人与人之间的关系。只要是人与人之间的往来,就要考虑伦理的问题。


在科学技术缓慢发展的人类早期年代,由希腊语“道德”一词和拉丁语“风俗”一词组合而成的“伦理”,刻画了人和人之间言行的道德准则,用来对道德、道德问题及道德判断进行哲学思考。


18世纪工业革命以来,作为人类理性实践的结晶,科学技术取得了突破性进展,渗透进人类社会,甚至对政治、文化等产生深刻影响。传统科技发展往往采取所谓的“技术先行或占先行动径路”模式,以发展技术为优先原则,体现出一种强大的工具理性,即“通过缜密的逻辑思维和精细的科学计算来实现效率或效用的最大化”。这种对技术效用单一维度的追求使得技术发展逐渐偏离“善”的方向,引发了一系列伦理风险。为确保科技发展的正当性与合理方向,在科学的社会建构思潮影响下,科技伦理应运而生。相较于传统工业时期以安全性为表征的技术风险,关涉人类福祉、公正等核心价值的伦理风险正成为当代科技发展引发的主要消极后果。


潘云鹤院士认为信息空间、物理空间和人类社会三元空间已经来临(如下图)。三元空间中的伦理学讨论不再只是人与人之间的关系,也不是人与自然界既定事实之间的关系,而是人类与自己所发明的产品在社会中所构成的关联。因此,人工智能具有技术性和社会性双重属性,人与机、机与机以及人机共融所形成的社会形态应遵守道德准则和法律法规。

 


将计算手段运用于社会发展中,既要考虑这项手段所带来的危害性,又要防止技术发展所造成的束缚。我国也就此做出了很多努力,比如发布了《新一代人工智能治理原则——发展负责任的人工智能》和《新一代人工智能伦理规范》等政策文件。

 

人工智能是通用目的战略技术,通用目的技术具有普遍适用性、动态演进性、创新互补性等特征。人工智能作为通用使能技术,一样具有上述特点。中国人工智能学会此前也发布了《人工智能知识点全景图:迈向智能+时代蓝皮书》,对人工智能教与学的知识点历史发展和建设思路进行思考。人工智能是引领这一轮科技革命、产业变革和社会发展的战略性技术,具有溢出带动性很强的头雁效应,使能技术、赋能社会,其作始也简,其将毕也必巨。

 

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