AI将重塑教育范式已成为共识，全球教育正站在变革的十字路口。
结果令他诧异，选择人工智能老师的学生超过一半。
这些学生给出的原因是，人工智能老师情绪稳定，对所有学生可以一视同仁，还可根据学生兴趣和学习风格提供定制化教学内容，随时为学生提供帮助，不受时空限制等。不过学生们也表示，人类老师在情感交流、个性化指导等方面仍然具有不可替代的优势。
“这为教育界提出了一个巨大的考验，人工智能时代人的能力跟以前（的要求）不太一样。”蒋里称，现在的学校绝大多数培养的是人单打独斗的能力，例如考场上不让带计算器，认为带上了计算机，考试便没有意义，但人工智能时代最重要的是人+人工智能的能力，就像“钢铁侠”，其实就是人+人工智能的典范。
会上，香港大学教育学院副院长罗陆慧英介绍了香港在2023年推出的一项针对初中生的人工智能课程改革。这项改革名为“初中人工智能课程单元”，目的是加强中学生对人工智能的理解和应用能力，内容包括人工智能基础知识、计算机视觉语音和语言处理技术、虚拟现实技术、伦理问题等。
罗陆慧英认为，未来的学习应该是产出性的学习，是跨学科的团队协作，是一个动态、互动、多元化的过程，培养能够适应快速变化的人。
人工智能课程及应用也在内地高校里迅速落地。
今年7月初，北京市教委印发文件，明确将深化人工智能通识教育改革，支持高校以辅修专业、微专业、双学位等形式鼓励学生开展人工智能跨学科专业学习。从9月开始，北京市属公办本科高校将率先实现人工智能通识课全覆盖。
近日，清华大学公布了多项在AI深度融入教育教学方面的探索与布局，将建设100门人工智能赋能教学试点课程，并为每一位2024级新生配备“AI成长助手”。
北京大学也于今年2月发布AI助教“Brainiac Buddy”，在官方描述里，这个AI助教“永远有耐心，能提供高质量互动，是一个聪明又勤奋的家伙。”目前其已出现在北大课堂上，学生可以向它提问，对课程进行预习，也可以建立个性化知识库，老师则可以交给AI助教课程教案，提高教学效率。
山东财经大学日前发布了“AI才”教育教学专有大模型，该校称这是全国高校首个新文科教育教学专有大模型，专门针对人文社科领域的学术论文、研究报告、智库报告等进行数据训练，生成“文献整理、论文研读和学术写作”等科研助手功能。
在近期正在进行的高校招生宣讲活动上，南京大学、复旦大学、北京理工大学、北京邮电大学等高校均公开表示，将实行全员人工智能教育。
“在教育教学中，如果学生不能自由选择修学科目和讲课教师、学分不能互认、学位不能等价衔接，人工智能+教育很难发挥其最大效益。”原教育部科技发展中心主任、中国教育发展战略学会副会长兼人才发展专业委员会理事长李志民提到，相关部门需要尽快研究制定教学资源的上网认证标准和课程微证书发放办法等。
李志民称，师资的培训和发展是确保教育数字化转型成功的重要因素。教师需要掌握新的教学工具和方法，更新教师的教育理念，加强教师信息技术能力培训。
同时，推动教育数字化转型还需要建立多元化、过程性的教育评价体系，充分利用数据分析技术优化评价过程。
公立校之外，商业机构也在探索AIGC在教育上的应用。
网易有道、好未来、作业帮、猿辅导等教企均已推出各自训练的教育大模型，并结合口语陪练、作文批改、个性化学习等场景，推出AI助教软件，或在学习机、词典笔等硬件中落地。
科大讯飞的讯飞星火大模型，则向政企层面深入，利用教育大模型优化智慧校园解决方案，提升教学和管理效率。
目前看来，各家基于大模型的个性化辅导还在探索中。主要落地方案是在学习者与AI对话的过程中，发现知识盲区、知识错误以及逻辑漏洞，再让大模型调取解决方案。这种应用形态，实现了一定程度上通过大模型来模拟真人教师的辅导效果。
“整体来讲，尽管当下AI还处在弱人工智能阶段，但由于它不会疲劳，只要有电，就能无限重复、无限挖掘下去，肯定可以解决教师的负担。”李志民称。
尽管如此，人工智能在教育领域应用可能带来的负面影响，也引发了社会的广泛讨论和担忧，比如学生的学习能力被弱化、教师被取代、学校被瓦解等。华东师范大学计算机科学与软件工程学院执行院长蒲戈光对此给予否定的回答，他认为这些都是技术陷阱，大可不必担心。
“学生到底是否使用ChatGPT做作业我并不关注，因为即使没有ChatGPT，学生也可以抄作业，这无法禁止。”蒲戈光认为，历史经验也证明，教师传递知识，效率一定是最高的。学校不仅仅是一个传授知识的场所，也是社会活动的场所，只要人工智能技术没有变成一个有机体那样，它永远不可能取代学校。
蒲戈光认为，人工智能技术对教育的冲击依旧很大，比如有了达芬奇手术机器人，外科医生可能会被替代；有机器可以实时翻译，人工翻译可能被替代。因此，人工智能环境下的教育需要培养研究型和设计型人才，这才是行业进化的核心推动力，并在社会关系进化中处于优势地位。
蒲戈光还谈到，中国传统教育界重理轻文，但在人工智能社会，人文科学将会强势回归，比如美学、艺术、哲学等，因为它是真正研究性的科学，没有一个标准答案，人类可以不断探索。
津公网安备12011002023007号