趙珊 四川省成都市天一學(xué)校
蔣進(jìn) 廣州大學(xué)網(wǎng)絡(luò)空間先進(jìn)技術(shù)研究院
教育部于2022年4月印發(fā)的《新時(shí)代基礎(chǔ)教育強(qiáng)師計(jì)劃》要求“深入實(shí)施人工智能助推教師隊(duì)伍建設(shè)試點(diǎn)行動(dòng),探索人工智能助推教師管理優(yōu)化、教師教育改革、教育教學(xué)方法創(chuàng)新、教育精準(zhǔn)幫扶的新路徑和新模式”[1],探索人工智能為教學(xué)賦能的方法路徑已經(jīng)成為新時(shí)代的迫切需求。與此同時(shí),“互聯(lián)網(wǎng)+教育”在中小學(xué)校得到普及,大規(guī)模線(xiàn)上教學(xué)成為一種常態(tài)化備選方案,得到了廣泛的應(yīng)用。《中國(guó)教育現(xiàn)代化2035》將“利用現(xiàn)代技術(shù)加快推動(dòng)人才培養(yǎng)模式改革,實(shí)現(xiàn)規(guī)?;逃c個(gè)性化培養(yǎng)的有機(jī)結(jié)合”[2]列為教育現(xiàn)代化的重大戰(zhàn)略任務(wù)。然而,在線(xiàn)上教學(xué)中,學(xué)生的學(xué)習(xí)質(zhì)量與個(gè)性化學(xué)習(xí)引導(dǎo)變得更為困難。人工智能和大數(shù)據(jù)等智能技術(shù)為大規(guī)模個(gè)性化教學(xué)提供了支撐,許多已有研究可以遷移到語(yǔ)文教學(xué)中。但技術(shù)只是一種輔助手段,需要理性認(rèn)識(shí)其優(yōu)缺點(diǎn),才能卓有成效地為學(xué)生的個(gè)性化培養(yǎng)提供數(shù)字支撐,促進(jìn)教師在“雙減”背景下發(fā)展素質(zhì)教育。
人工智能(Artificial Intelligence,AI)的概念在1956年的達(dá)特茅斯會(huì)議上被首次提出,至今已經(jīng)歷三次發(fā)展浪潮。目前人工智能正處于第三次發(fā)展浪潮中,伴隨著這一浪潮,人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用也逐漸涌現(xiàn)。筆者調(diào)研了近年來(lái)的一些研究,發(fā)現(xiàn)當(dāng)前人工智能在語(yǔ)文教學(xué)中的應(yīng)用大多尚處于探索與暢想階段,也有少數(shù)實(shí)踐研究,如部分學(xué)者對(duì)人工智能在古文與古詩(shī)詞教學(xué)中的應(yīng)用進(jìn)行探討[3][4],提出人工智能技術(shù)可以模擬古文意境,輔助學(xué)生學(xué)習(xí),激發(fā)學(xué)生主觀能動(dòng)性;部分學(xué)者聚焦于數(shù)據(jù)分析,利用人工智能強(qiáng)大的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與推理方法,對(duì)課堂過(guò)程與觀察結(jié)果進(jìn)行分析,為執(zhí)教者提供改進(jìn)課堂的科學(xué)依據(jù)[5];部分學(xué)者基于已有的智能教輔設(shè)備進(jìn)行了教學(xué)探究。[6][7]這些實(shí)踐雖然具有啟發(fā)性與實(shí)操性,但大多只是對(duì)現(xiàn)有工具的拓展性應(yīng)用,還遠(yuǎn)未發(fā)掘出人工智能的感知能力。此外,當(dāng)前許多學(xué)者對(duì)人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用暢想在實(shí)際的應(yīng)用場(chǎng)景中可能存在著偏差。
人工智能本質(zhì)上是對(duì)已有數(shù)據(jù)知識(shí)的統(tǒng)計(jì)規(guī)律進(jìn)行挖掘,其高度依賴(lài)于具體的應(yīng)用場(chǎng)景,距離人類(lèi)設(shè)想的“智能”還存在許多技術(shù)壁壘。目前在AI賦能教育教學(xué)領(lǐng)域,很少有研究聚焦于人工智能應(yīng)用的挑戰(zhàn),探討人工智能賦能語(yǔ)文教學(xué)的路徑。為此,本文嘗試歸納人工智能在語(yǔ)文教學(xué)上的應(yīng)用挑戰(zhàn),在關(guān)注技術(shù)實(shí)用性的同時(shí),探討當(dāng)下可以在中小學(xué)教育教學(xué)中實(shí)現(xiàn)的應(yīng)用方向。
語(yǔ)文學(xué)科重在培養(yǎng)學(xué)生的文化素養(yǎng),提升其閱讀理解能力與語(yǔ)言文字運(yùn)用能力。但語(yǔ)文文本是極其復(fù)雜的,不僅廣泛存在著一詞多義現(xiàn)象,甚至不同地域、不同場(chǎng)景中的理解可能也會(huì)千差萬(wàn)別,而基于同一模型和數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的人工智能所學(xué)習(xí)到的知識(shí)往往是確定性的。因此,語(yǔ)義的復(fù)雜性使得人工智能在語(yǔ)文文本理解上尤為困難。
在語(yǔ)文的天地里,凝練著各式各樣的美學(xué)表達(dá),這樣的多變性對(duì)于人工智能的學(xué)習(xí)來(lái)說(shuō)是具有挑戰(zhàn)性的。有學(xué)者暢想人工智能結(jié)合VR/AR技術(shù)可以讓學(xué)生對(duì)文學(xué)描述的場(chǎng)景有身臨其境般的體驗(yàn),加強(qiáng)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和感悟。但當(dāng)前想實(shí)現(xiàn)這一暢想并不容易,圖像識(shí)別與圖像生成技術(shù)雖然早已落地,AI換臉和AI藝術(shù)對(duì)于大眾也屢見(jiàn)不鮮了,但將抽象的文學(xué)描述場(chǎng)景特別是古詩(shī)詞等語(yǔ)義更為抽象凝練的語(yǔ)言表達(dá)進(jìn)行可視化依然是一件很困難的事情。圖像生成不僅需要自然語(yǔ)言處理技術(shù)對(duì)文本的語(yǔ)義進(jìn)行提取,還需要根據(jù)語(yǔ)義結(jié)合已有的圖像資源進(jìn)行二次創(chuàng)作。這個(gè)過(guò)程一旦出現(xiàn)偏差,生成的結(jié)果便很難令人滿(mǎn)意了。
黨的二十大報(bào)告強(qiáng)調(diào)教育要落實(shí)立德樹(shù)人根本任務(wù),發(fā)展素質(zhì)教育。具體在語(yǔ)文學(xué)科中,要實(shí)現(xiàn)這一任務(wù),其實(shí)就是要培養(yǎng)學(xué)生的學(xué)科核心素養(yǎng)。要實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo),必須將著眼點(diǎn)放在學(xué)生身上,充分認(rèn)識(shí)到學(xué)生個(gè)體的獨(dú)立性,進(jìn)而為其規(guī)劃學(xué)習(xí)路徑。但由于學(xué)習(xí)路徑的多變性,教師難以針對(duì)多位學(xué)生設(shè)計(jì)合理的學(xué)習(xí)路徑。學(xué)生的基本條件與認(rèn)知水平等情況不同,教師自身學(xué)習(xí)也需大量的時(shí)間和精力,而人工智能擅長(zhǎng)推理分析,因此利用AI技術(shù)賦能個(gè)性化學(xué)習(xí)有巨大潛能。
利用知識(shí)圖譜技術(shù),可以建立起知識(shí)量豐富的語(yǔ)文學(xué)科知識(shí)圖譜,將之與學(xué)生的學(xué)習(xí)路徑聯(lián)系起來(lái),但其中的應(yīng)用難點(diǎn)不容小覷。首先是學(xué)科知識(shí)圖譜和學(xué)生個(gè)人圖譜的構(gòu)建,其次是相關(guān)技術(shù)的可解釋性問(wèn)題,最后是人工智能的公平性和隱私保護(hù)的問(wèn)題。
基于以上的應(yīng)用挑戰(zhàn),結(jié)合教師在教育教學(xué)中的實(shí)際需求,筆者從為教師減負(fù)、啟發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)興趣和個(gè)性化學(xué)習(xí)三個(gè)方面對(duì)AI賦能語(yǔ)文教學(xué)的路徑進(jìn)行探究。本文關(guān)注并討論當(dāng)下易于實(shí)現(xiàn)的技術(shù)路徑,強(qiáng)調(diào)AI賦能的可用性。
對(duì)于廣大一線(xiàn)教師而言,存在著很多重復(fù)性的工作。雖然每日的作業(yè)批改能使教師了解學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài),規(guī)律的總結(jié)與反思能讓教師在教學(xué)過(guò)程中與學(xué)生共成長(zhǎng),但重復(fù)性的工作可能會(huì)使這個(gè)感悟過(guò)程的效率低下。
人工智能擅長(zhǎng)于對(duì)具體的任務(wù)進(jìn)行歸納分析,特別是具有規(guī)律性和重復(fù)性的工作。如下頁(yè)圖1所示,對(duì)于識(shí)字書(shū)寫(xiě)的打分,可以將標(biāo)準(zhǔn)答案作為參考樣本,將學(xué)生的作業(yè)作為測(cè)試樣本掃描到數(shù)據(jù)庫(kù)中,利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),可以將測(cè)試樣本與參考樣本進(jìn)行相似度比較,并根據(jù)誤差大小進(jìn)行打分,自動(dòng)化地輸出結(jié)果。與此同時(shí),系統(tǒng)可以更細(xì)粒度地記錄各處的誤差大小,統(tǒng)計(jì)學(xué)生對(duì)不同文字書(shū)寫(xiě)的掌握程度,最終得出學(xué)習(xí)情況的分析結(jié)果。教師可以根據(jù)AI的分析結(jié)果進(jìn)行更準(zhǔn)確的學(xué)情判斷,從而改進(jìn)自己的教學(xué)關(guān)注點(diǎn)。AI不僅可以提供整體的分析結(jié)果,還可以提供對(duì)個(gè)體的分析結(jié)果,在為教師減負(fù)的同時(shí),更好地輔助教學(xué)。另外,AI也可以利用深度學(xué)習(xí)技術(shù),學(xué)習(xí)教師的評(píng)分習(xí)慣,進(jìn)行有標(biāo)簽的訓(xùn)練,做定制化的學(xué)習(xí)。
圖1 基于AI的書(shū)寫(xiě)打分與學(xué)情分析
除此之外,由于大模型已經(jīng)學(xué)習(xí)到了豐富的語(yǔ)料信息,相當(dāng)于一個(gè)讀了海量書(shū)籍的老師,因此還可以利用WuDao2.0等開(kāi)放大模型進(jìn)行文本糾錯(cuò)、作文打分等應(yīng)用開(kāi)發(fā)。
仿寫(xiě)是學(xué)習(xí)語(yǔ)言文字應(yīng)用的有效方法,得益于當(dāng)前大模型的發(fā)展,人工智能可以創(chuàng)作出高質(zhì)量的文學(xué)作品,甚至可以學(xué)習(xí)某位作者的文風(fēng),根據(jù)輸入話(huà)題,輸出一篇與該作者文風(fēng)相似的主題文章。AI Creator和清華大學(xué)的海書(shū)AI智能寫(xiě)作等平臺(tái)都提供了仿寫(xiě)功能,合理利用這些工具對(duì)學(xué)生的寫(xiě)作學(xué)習(xí)可以起到啟發(fā)作用。
除了閱讀寫(xiě)作之外,想象力也是語(yǔ)言文學(xué)學(xué)習(xí)中必不可少的能力。語(yǔ)文教學(xué)中存在著許多抽象的描述場(chǎng)景,特別是古文以及古詩(shī)文的意向,一直都是語(yǔ)文學(xué)習(xí)的難點(diǎn)。如何激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣與對(duì)場(chǎng)景的感受能力是教學(xué)的重點(diǎn),可以AI提供靈感與場(chǎng)景再現(xiàn)。如圖2所示,這是基于清華大學(xué)自然語(yǔ)言處理團(tuán)隊(duì)2021年提出的CogView[8]生成“小荷才露尖尖角,早有蜻蜓立上頭”的場(chǎng)景圖像。CogView學(xué)習(xí)了3000萬(wàn)張標(biāo)題-圖像組合,并利用了一個(gè)具有4 0億參數(shù)的Transformer大模型,大大提高了文本到圖像生成的質(zhì)量。利用這些新技術(shù)成果,結(jié)合語(yǔ)文學(xué)科知識(shí),可以為學(xué)生學(xué)習(xí)和教師教學(xué)提供靈感,激發(fā)學(xué)生的主觀能動(dòng)性。
圖2 基于CogView生成的詩(shī)句圖像
此外,人工智能技術(shù)領(lǐng)域深度學(xué)習(xí)的磅礴發(fā)展也可以為教育教學(xué)提供靈感。[9][10]人工智能中深度學(xué)習(xí)受人腦的神經(jīng)元啟發(fā),可利用多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬人腦的處理過(guò)程。一組輸入通過(guò)一層層神經(jīng)元進(jìn)行解構(gòu),逐層抽象出輸入信息的潛在信息,這些信息最終被用于解決一個(gè)具體的問(wèn)題。深度學(xué)習(xí)模型的上層神經(jīng)元通過(guò)下層神經(jīng)元的反饋進(jìn)行學(xué)習(xí),修正之前的錯(cuò)誤,直到達(dá)到最優(yōu)的效果。這一過(guò)程可用于啟發(fā)教師教學(xué),教育教學(xué)首先要明確教學(xué)目標(biāo),先指導(dǎo)學(xué)生進(jìn)行淺層學(xué)習(xí),而后根據(jù)學(xué)生反饋結(jié)果進(jìn)行策略?xún)?yōu)化,最終達(dá)到深度學(xué)習(xí)的效果。
知識(shí)圖譜是2012年由谷歌公司提出的概念,最早被用于提升搜索引擎的搜索準(zhǔn)確率。知識(shí)圖譜是一個(gè)由實(shí)體和關(guān)系組成的圖,本質(zhì)上是一個(gè)基于圖的語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)。圖上每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)實(shí)體,邊表示關(guān)系,實(shí)體和實(shí)體之間通過(guò)關(guān)系連接起來(lái)。知識(shí)圖譜作為認(rèn)知科學(xué)中的熱點(diǎn)研究領(lǐng)域,因?yàn)榫哂休^強(qiáng)的表達(dá)能力,也受到了教育界的關(guān)注。[11]
知識(shí)圖譜的構(gòu)建一方面可以規(guī)范教師對(duì)學(xué)生信息的收集記錄,組建一個(gè)豐富且可不斷擴(kuò)充的學(xué)科知識(shí)庫(kù),另一方面可以為人工智能模型提供高質(zhì)量的學(xué)生信息與學(xué)科知識(shí)。在對(duì)學(xué)生基本情況進(jìn)行分析后,模型向其推薦個(gè)性化學(xué)習(xí)方案,下頁(yè)圖3所示是筆者設(shè)計(jì)的基于學(xué)科與學(xué)生知識(shí)圖譜的個(gè)性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)框架。
圖3 基于學(xué)科與學(xué)生知識(shí)圖譜的個(gè)性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)框架
該系統(tǒng)框架以學(xué)習(xí)者為導(dǎo)向,構(gòu)建目的是感知學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)狀況,為其推薦最優(yōu)學(xué)習(xí)路徑與學(xué)習(xí)資源,同時(shí)收集學(xué)習(xí)者反饋,對(duì)推薦結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化升級(jí),讓模型接受學(xué)習(xí)者的反饋信息,定期進(jìn)行主動(dòng)學(xué)習(xí)。系統(tǒng)構(gòu)建的難點(diǎn)在于信息的收集以及模型應(yīng)用,數(shù)據(jù)可以用Neo4j和JanusGraph等圖數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)。在學(xué)生個(gè)人圖譜和學(xué)科知識(shí)圖譜足夠豐富的情況下,系統(tǒng)可以根據(jù)學(xué)生的基本信息、認(rèn)知水平、閱讀歷史等信息通過(guò)狀態(tài)分類(lèi)和情感分析等技術(shù)向其推薦學(xué)習(xí)情況差不多的學(xué)習(xí)同伴。同時(shí),系統(tǒng)可以根據(jù)學(xué)生的情況,向其推薦以前類(lèi)似學(xué)生的反饋良好的學(xué)習(xí)路徑,這一點(diǎn)可以根據(jù)成長(zhǎng)路徑通過(guò)子圖匹配和關(guān)聯(lián)分析等技術(shù)實(shí)現(xiàn)。此外,系統(tǒng)可以根據(jù)學(xué)生的閱讀歷史和錯(cuò)題記錄等信息,利用鏈接預(yù)測(cè)和推薦系統(tǒng)等技術(shù)向其進(jìn)行推薦學(xué)習(xí)資源或試題。最后,由于學(xué)習(xí)是一個(gè)動(dòng)態(tài)的過(guò)程,系統(tǒng)對(duì)各項(xiàng)資源的利用率以及學(xué)習(xí)者的反饋信息定期進(jìn)行整理,便于模型后期的主動(dòng)學(xué)習(xí)升級(jí)。在整個(gè)過(guò)程中,學(xué)習(xí)者的主觀能動(dòng)性可以得到有效的發(fā)揮,系統(tǒng)的分析結(jié)果也有利于教師對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)狀態(tài)進(jìn)行把控,同時(shí)為教師和學(xué)生的決策提供參考依據(jù),使得學(xué)習(xí)更有針對(duì)性。學(xué)習(xí)者在整個(gè)過(guò)程中也能體會(huì)到AI的思考邏輯,并充分體驗(yàn)到科技的魅力。
在探索人工智能賦能教育教學(xué)的過(guò)程中,始終要將學(xué)生作為主體,堅(jiān)持以人為本,立德樹(shù)人。人工智能技術(shù)可以幫助人們挖掘事物的潛在規(guī)律,節(jié)省大量的重復(fù)性工作,但人才的培養(yǎng)是一個(gè)極其復(fù)雜的問(wèn)題,每個(gè)學(xué)生都有其閃光點(diǎn)。而發(fā)現(xiàn)并點(diǎn)亮這些閃光點(diǎn)是教師的目標(biāo),這些目標(biāo)需要教師著眼于學(xué)生,關(guān)注他們的成長(zhǎng)軌跡。人工智能只是一種工具,它可以幫助教師記憶,幫助教師整理歸納,但要培養(yǎng)德智體美勞全面發(fā)展的社會(huì)主義建設(shè)者和接班人,離不開(kāi)教師的引導(dǎo)和關(guān)心。針對(duì)一個(gè)具體問(wèn)題,人工智能技術(shù)只能給出一個(gè)推薦方案,即使模型設(shè)計(jì)人員經(jīng)過(guò)了精巧的設(shè)計(jì),仍然可能存在著一些錯(cuò)誤。
語(yǔ)文教學(xué)的目的不是使學(xué)生快速成為精確的答題機(jī)器,而是使其成為一個(gè)健全的人。機(jī)器不具備人成長(zhǎng)所必需的社會(huì)屬性和心理屬性,難以滿(mǎn)足對(duì)個(gè)體價(jià)值觀和情感的培養(yǎng)。過(guò)度依賴(lài)人工智能,等于將自身置于一個(gè)信息繭房,忘記了教育的本質(zhì),難以發(fā)揮出學(xué)生自身的人類(lèi)優(yōu)勢(shì)。
(1)人工智能無(wú)法取代教師
對(duì)于語(yǔ)文學(xué)科來(lái)說(shuō),核心素養(yǎng)包括社會(huì)參與、自主發(fā)展、文化修養(yǎng)三大領(lǐng)域。[12]人工智能可以引導(dǎo)學(xué)生學(xué)習(xí),可以向師生提供科學(xué)的分析結(jié)果,但難以引導(dǎo)學(xué)生提升核心素養(yǎng)。核心素養(yǎng)的提升離不開(kāi)教師的引導(dǎo)、學(xué)生在閱讀寫(xiě)作中的實(shí)踐,以及在社會(huì)中的交流體驗(yàn)。學(xué)生的發(fā)展需要社會(huì)參與,學(xué)生的文化素養(yǎng)與美學(xué)品味需要獨(dú)立的思考能力與想象力。這些都是人工智能無(wú)法取代的。教育的目標(biāo)是培養(yǎng)全面發(fā)展的學(xué)生,這離不開(kāi)教師與學(xué)生的溝通與交流。
(2)人工智能的效果高度依賴(lài)于數(shù)據(jù)的質(zhì)量
當(dāng)前,無(wú)論是機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)還是強(qiáng)化學(xué)習(xí),都依賴(lài)于模型對(duì)輸入數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)分析。人工智能擅長(zhǎng)于發(fā)掘數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)規(guī)律和潛在信息,通過(guò)不斷試錯(cuò)來(lái)找到解決目標(biāo)問(wèn)題的最優(yōu)方案。但人工智能不具備人類(lèi)與生俱來(lái)的常識(shí)信息,其所有信息都來(lái)源于原始的輸入數(shù)據(jù)。這些信息將大大影響人工智能的學(xué)習(xí)方向與學(xué)習(xí)效果,人工智能應(yīng)用的使用依然需要大量測(cè)試。2016年,微軟人工智能機(jī)器人Tay被設(shè)定為十幾歲的女孩發(fā)布在社交軟件Twitter上,Tay能通過(guò)與用戶(hù)聊天學(xué)習(xí)語(yǔ)言理解能力。出乎意料的是,不到一天的時(shí)間,她就被“教壞”了,言論中充滿(mǎn)性別歧視、種族歧視,這便是模型學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)不良的結(jié)果。
(3)人工智能存在可解釋性和公平性問(wèn)題
人工智能根據(jù)一個(gè)目標(biāo)來(lái)找尋最優(yōu)策略,但這個(gè)最優(yōu)策略往往難以用人類(lèi)理解的邏輯進(jìn)行解釋。但應(yīng)該要求指導(dǎo)教育的策略是可以解釋的,這樣其可靠性才能得到評(píng)估。另外,人工智能存在公平性問(wèn)題,不同學(xué)齡段的學(xué)生應(yīng)該予以區(qū)分。
人工智能技術(shù)為語(yǔ)文教學(xué)提供了更多創(chuàng)造力和可能性,應(yīng)當(dāng)理性看待人工智能賦能語(yǔ)文教學(xué)的應(yīng)用挑戰(zhàn),認(rèn)識(shí)人工智能技術(shù)的工具本質(zhì)。人工智能的應(yīng)用旨在賦能教師,關(guān)鍵在于要促進(jìn)教師有效教學(xué)。教師需要認(rèn)識(shí)到人工智能技術(shù)的強(qiáng)大感知與推理能力,加速推進(jìn)人工智能在語(yǔ)文教學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用。同時(shí),也要認(rèn)識(shí)到人工智能的局限性,破除對(duì)人工智能的盲從,牢記立德樹(shù)人的根本任務(wù),堅(jiān)守育人的本職工作。