人工智能教育應(yīng)用的邏輯起點(diǎn)與邊界——以知識學(xué)習(xí)為例
發(fā)布時(shí)間：2020-12-20 22:49
人工智能的快速發(fā)展,極大地改變了教育生態(tài)。人工智能功能強(qiáng)大,其在教育領(lǐng)域的應(yīng)用前景無疑十分廣闊,然而有些學(xué)者過分?jǐn)U大了人工智能的功能和應(yīng)用邊界,從知識的學(xué)習(xí)、能力的培養(yǎng)到情感、價(jià)值觀的培育,認(rèn)為人工智能在教育應(yīng)用中無所不能,尤其是在知識學(xué)習(xí)方面。濫用"人工智能"并不利于教育發(fā)展�；诖�,該文首先分析了人工智能與人類智能的關(guān)系,探討了人工智能在教育運(yùn)用中的邊界,并以知識學(xué)習(xí)為例,從知識本質(zhì)、知識的類型、知識學(xué)習(xí)的過程等方面具體探討了人工智能教育應(yīng)用的邊界,希望對教育人工智能化的思想傾向與做法有一定的警醒。
【文章來源】：中國電化教育. 2019年06期 北大核心CSSCI
【文章頁數(shù)】：7 頁
【部分圖文】：
人工智能與教師在不同領(lǐng)域的教學(xué)功能比較示意圖
募本繚齔ぃ??辰逃?鹽薹ㄍ耆??閶?生的需求，人工智能在知識教學(xué)方面存在較大的優(yōu)勢，未來教師首先面臨的就是人工智能在知識教學(xué)方面的挑戰(zhàn)。由于知識類型具有多樣性、學(xué)習(xí)過程具有復(fù)雜性，造成人工智能在促進(jìn)知識學(xué)習(xí)方面有所能而又有所不能。下文將從知識的內(nèi)涵、類型、過程等方面說明人工智能教育的運(yùn)用及邊界。(一)知識的內(nèi)涵知識本身總在不斷進(jìn)化和更新，從本質(zhì)上說，知識(Knowledge)“是人對事物屬性與聯(lián)系的能動反映，是通過人與客觀事物的相互作用而形成的”[22]。數(shù)據(jù)、信息與知識的關(guān)系[23]如圖2所示。由于知識是主客觀相互作用形成的，是情景化、賦予主觀意義的信息，因此，知識學(xué)習(xí)離不開個(gè)體的主觀意識和個(gè)體經(jīng)驗(yàn)。而人工智能雖然具有強(qiáng)大的感知能力，即通過傳感器、爬蟲等軟、硬工具采集，積累各類大數(shù)據(jù)，善于收集數(shù)據(jù)，形成信息，但其“先天缺陷”——即基于程序運(yùn)算而生，造成無法賦予信息意義，即可以傳遞信息、知識，但無法真正地理解知識的意義。因此，人工智能憑借強(qiáng)大的信息處理能力、圖形和語音識別技術(shù)等，會代替部分知識教學(xué)的工作，知識取向的教學(xué)的方式將會發(fā)生改變，但并非所有的知識都是人工智能可以教的。(二)知識的類型：顯性知識和隱性知識我們的文化知識通過教育得以傳承，但是也有一些相對弱勢的知識卻難以得到人們的重視。1958年英國科學(xué)家、哲學(xué)家波蘭尼提出了“顯性知識”(ExplicitKnowledge)和“隱性知識”(ImplicitKnowledge)。“顯性知識是指用書面文字、圖表和數(shù)學(xué)表述的知識，隱性知識是尚未言明的或者難以言傳的知識”[24]。顯性知識與隱性知識的存在是相對而言的，只是由于顯性知識的特點(diǎn)，人們更容易識別它，而大部分隱性知識沒有得到足夠的重視，尚處于?
知識方面(基本事實(shí)和過程)的傳遞尤其擅長，正在逐步向知識的理解、遷移、創(chuàng)新知識領(lǐng)域擴(kuò)展，這對于學(xué)生的學(xué)習(xí)和教師的教學(xué)來說，是有利無弊的。學(xué)生不用花費(fèi)過多課堂時(shí)間去死記硬背一些信息，教師可以用更多時(shí)間關(guān)注教育的更深層次目標(biāo)，即遷移和創(chuàng)新。但人工智能難以對開放世界作出充分表征，沒有人類現(xiàn)實(shí)世界的豐富經(jīng)驗(yàn)和體驗(yàn)，不具備“以特定方式思考”的能力。因此，讓人工智能做大部分的知識傳遞的工作，讓人類來做創(chuàng)造性的工作，才是當(dāng)前和今后一段時(shí)期的教育之道。人工智能與人類在知識學(xué)習(xí)中的作用邊界如圖3所示。五、結(jié)語人工智能是實(shí)現(xiàn)個(gè)性化、精準(zhǔn)化教育的根本途徑。隨著人工智能的發(fā)展，人工智能在教與學(xué)的過程中將發(fā)揮越來越重要的作用，將不斷地改變師生的教學(xué)和學(xué)習(xí)方式。同時(shí)，我們也應(yīng)該對教育人工智能化的思想傾向與做法保持足夠清醒，辯證地對待，認(rèn)清人工智能的作用邊界。人工智能重要，但不能無限重要！知識創(chuàng)新知識遷移知識理解知識傳遞信息數(shù)據(jù)人工智能在知識學(xué)習(xí)中的應(yīng)用邊界知識創(chuàng)新知識遷移知識理解知識傳遞信息數(shù)據(jù)人類在知識學(xué)習(xí)中的作用邊界圖3人工智能與人類在知識學(xué)習(xí)中的作用邊界
【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]人工智能時(shí)代的知識學(xué)習(xí)與創(chuàng)新教育的轉(zhuǎn)向[J]. 李建中. 中國電化教育. 2019(04)
[2]機(jī)器人可以教知識無法培育價(jià)值觀嗎[J]. 陳思宇,黃甫全,曾文婕,董娜,伍曉琪,唐玉溪. 中國電化教育. 2019(02)
[3]計(jì)算知識:人工智能參與知識生產(chǎn)的邏輯與反思[J]. 方師師,鄭亞楠. 新聞與寫作. 2018(12)
[4]人工智能時(shí)代的教育轉(zhuǎn)向及發(fā)展理念[J]. 吳傳剛. 未來與發(fā)展. 2018(11)
[5]從AI到AM:人工智能的知識觀[J]. 王鑫,沙永鋒. 新聞與傳播評論. 2018(06)
[6]“人工智能+新工科”背景下創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)能力培養(yǎng)模式探究[J]. 嚴(yán)琳. 智庫時(shí)代. 2018(40)
[7]“AI”時(shí)代未來教師專業(yè)發(fā)展途徑探究[J]. 宋靈青,許林. 中國電化教育. 2018(07)
[8]人工智能與教育的辯證關(guān)系[J]. 賈積有. 上海師范大學(xué)學(xué)報(bào)(哲學(xué)社會科學(xué)版). 2018(03)
[9]人工智能時(shí)代的知識:致力于培養(yǎng)專長和學(xué)會遷移[J]. 瑪雅·比亞利克,查爾斯·菲德爾,舒越,盛群力. 開放教育研究. 2018(02)
[10]行走在人與超人的邊界上——一個(gè)外行關(guān)于人工智能的初步思考[J]. 鄧曦澤. 西南民族大學(xué)學(xué)報(bào)(人文社科版). 2017(10)
本文編號：2928695
【文章來源】：中國電化教育. 2019年06期 北大核心CSSCI
【文章頁數(shù)】：7 頁
【部分圖文】：
人工智能與教師在不同領(lǐng)域的教學(xué)功能比較示意圖
募本繚齔ぃ??辰逃?鹽薹ㄍ耆??閶?生的需求，人工智能在知識教學(xué)方面存在較大的優(yōu)勢，未來教師首先面臨的就是人工智能在知識教學(xué)方面的挑戰(zhàn)。由于知識類型具有多樣性、學(xué)習(xí)過程具有復(fù)雜性，造成人工智能在促進(jìn)知識學(xué)習(xí)方面有所能而又有所不能。下文將從知識的內(nèi)涵、類型、過程等方面說明人工智能教育的運(yùn)用及邊界。(一)知識的內(nèi)涵知識本身總在不斷進(jìn)化和更新，從本質(zhì)上說，知識(Knowledge)“是人對事物屬性與聯(lián)系的能動反映，是通過人與客觀事物的相互作用而形成的”[22]。數(shù)據(jù)、信息與知識的關(guān)系[23]如圖2所示。由于知識是主客觀相互作用形成的，是情景化、賦予主觀意義的信息，因此，知識學(xué)習(xí)離不開個(gè)體的主觀意識和個(gè)體經(jīng)驗(yàn)。而人工智能雖然具有強(qiáng)大的感知能力，即通過傳感器、爬蟲等軟、硬工具采集，積累各類大數(shù)據(jù)，善于收集數(shù)據(jù)，形成信息，但其“先天缺陷”——即基于程序運(yùn)算而生，造成無法賦予信息意義，即可以傳遞信息、知識，但無法真正地理解知識的意義。因此，人工智能憑借強(qiáng)大的信息處理能力、圖形和語音識別技術(shù)等，會代替部分知識教學(xué)的工作，知識取向的教學(xué)的方式將會發(fā)生改變，但并非所有的知識都是人工智能可以教的。(二)知識的類型：顯性知識和隱性知識我們的文化知識通過教育得以傳承，但是也有一些相對弱勢的知識卻難以得到人們的重視。1958年英國科學(xué)家、哲學(xué)家波蘭尼提出了“顯性知識”(ExplicitKnowledge)和“隱性知識”(ImplicitKnowledge)。“顯性知識是指用書面文字、圖表和數(shù)學(xué)表述的知識，隱性知識是尚未言明的或者難以言傳的知識”[24]。顯性知識與隱性知識的存在是相對而言的，只是由于顯性知識的特點(diǎn)，人們更容易識別它，而大部分隱性知識沒有得到足夠的重視，尚處于?
知識方面(基本事實(shí)和過程)的傳遞尤其擅長，正在逐步向知識的理解、遷移、創(chuàng)新知識領(lǐng)域擴(kuò)展，這對于學(xué)生的學(xué)習(xí)和教師的教學(xué)來說，是有利無弊的。學(xué)生不用花費(fèi)過多課堂時(shí)間去死記硬背一些信息，教師可以用更多時(shí)間關(guān)注教育的更深層次目標(biāo)，即遷移和創(chuàng)新。但人工智能難以對開放世界作出充分表征，沒有人類現(xiàn)實(shí)世界的豐富經(jīng)驗(yàn)和體驗(yàn)，不具備“以特定方式思考”的能力。因此，讓人工智能做大部分的知識傳遞的工作，讓人類來做創(chuàng)造性的工作，才是當(dāng)前和今后一段時(shí)期的教育之道。人工智能與人類在知識學(xué)習(xí)中的作用邊界如圖3所示。五、結(jié)語人工智能是實(shí)現(xiàn)個(gè)性化、精準(zhǔn)化教育的根本途徑。隨著人工智能的發(fā)展，人工智能在教與學(xué)的過程中將發(fā)揮越來越重要的作用，將不斷地改變師生的教學(xué)和學(xué)習(xí)方式。同時(shí)，我們也應(yīng)該對教育人工智能化的思想傾向與做法保持足夠清醒，辯證地對待，認(rèn)清人工智能的作用邊界。人工智能重要，但不能無限重要！知識創(chuàng)新知識遷移知識理解知識傳遞信息數(shù)據(jù)人工智能在知識學(xué)習(xí)中的應(yīng)用邊界知識創(chuàng)新知識遷移知識理解知識傳遞信息數(shù)據(jù)人類在知識學(xué)習(xí)中的作用邊界圖3人工智能與人類在知識學(xué)習(xí)中的作用邊界
【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]人工智能時(shí)代的知識學(xué)習(xí)與創(chuàng)新教育的轉(zhuǎn)向[J]. 李建中. 中國電化教育. 2019(04)
[2]機(jī)器人可以教知識無法培育價(jià)值觀嗎[J]. 陳思宇,黃甫全,曾文婕,董娜,伍曉琪,唐玉溪. 中國電化教育. 2019(02)
[3]計(jì)算知識:人工智能參與知識生產(chǎn)的邏輯與反思[J]. 方師師,鄭亞楠. 新聞與寫作. 2018(12)
[4]人工智能時(shí)代的教育轉(zhuǎn)向及發(fā)展理念[J]. 吳傳剛. 未來與發(fā)展. 2018(11)
[5]從AI到AM:人工智能的知識觀[J]. 王鑫,沙永鋒. 新聞與傳播評論. 2018(06)
[6]“人工智能+新工科”背景下創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)能力培養(yǎng)模式探究[J]. 嚴(yán)琳. 智庫時(shí)代. 2018(40)
[7]“AI”時(shí)代未來教師專業(yè)發(fā)展途徑探究[J]. 宋靈青,許林. 中國電化教育. 2018(07)
[8]人工智能與教育的辯證關(guān)系[J]. 賈積有. 上海師范大學(xué)學(xué)報(bào)(哲學(xué)社會科學(xué)版). 2018(03)
[9]人工智能時(shí)代的知識:致力于培養(yǎng)專長和學(xué)會遷移[J]. 瑪雅·比亞利克,查爾斯·菲德爾,舒越,盛群力. 開放教育研究. 2018(02)
[10]行走在人與超人的邊界上——一個(gè)外行關(guān)于人工智能的初步思考[J]. 鄧曦澤. 西南民族大學(xué)學(xué)報(bào)(人文社科版). 2017(10)
本文編號：2928695
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