曹培杰：人工智能时代的教育变革

　(一)深度学习

　　在人工智能的语境下，深度学习指的是一种新的算法，它通过模拟人类神经网络，构建具有多隐含层的机器学习模型和海量的训练数据，让机器自动学习有用的特征，从而提升分类或预测的准确性。[18]在语音识别、图像理解、自然语言处理等领域，采用深度学习算法之后，其准确性都得到了极大的提升。正是这种算法模型的突破，让机器拥有了类似人类的智慧，引发了新一代人工智能的崛起。巧合的是，深度学习既是决定人工智能兴衰的关键所在，也是决定未来教育成败的关键所在。人类要想从人工智能时代的职场中胜出，就必须从强调记忆和练习的传统学习中脱离出来。学习绝不能停留于知识的表面理解和重复记忆，学生要在已有知识的基础上，将所学新知与原有知识建立联系，获取对知识的深层次理解，建立一套自己的思维框架，并有效迁移到其他的问题情境中。深度学习包括五个环节：一是还原知识的丰富情境，知识从哪里来，深度学习的起点就应该从哪里开始；二是面向实践的学习活动，鼓励学生用所学知识解决实际问题，以任务驱动的方式组织学习，提供接近专家及其工作过程的机会；三是用不同视角透视学习，提供社会化软件及其他认知工具来支持学习，允许共同体成员拥有不同的角色和身份，鼓励提出不同观点，让学生在对话和互动中建构知识；[19]四是提供成果展示及表达的机会，促使思维清晰化，引导学生进行反思，实现对知识的深度理解；五是建立更加立体的评价，把关注点从教师的教转向学生的学，强调学生在学习活动中的参与程度、积极性以及突破原有框架的创造力，利用学习分析、课堂观察等技术手段，为不同的学生制定不同的标准，让每一位学生都有出彩的机会。

　　(二)跨学科学习

　　人类的智慧来源于知识观的完整，它不是零敲碎打的，而是与整体特征密切相关的。现行的分科教学有利于系统知识的习得，但不利于完整知识体系的形成和综合思维能力的培养。近年来兴起的STEM教育和创客教育，都把跨学科学习作为重点，强调通过不同学科的交叉融合，培养学生的创新精神和实践能力。跨学科学习倡导根据生活中的问题设置主题，将不同学科围绕同一个主题联系起来，构建相互衔接贯通的课程体系。于是，原有的学科林立变成主题式的课程整合，学生有机会运用多个学科的知识来解决问题，在动手实践中形成自己的知识体系，从而实现知识的活化以及向现实生活的有效迁移。[20]跨学科整合有三种取向：一是学科知识整合取向，分析各学科的知识结构，找到不同知识点之间的连接点与整合点，将分散的课程知识按跨学科的问题逻辑结构化；二是生活经验整合取向，从儿童适应社会的角度选择典型项目进行结构化设计，让学习者在体验和完成项目的过程中，习得蕴含其中的多学科知识与技能；三是学习者中心整合取向，这种模式不是由教师预设问题，而是由学习者个体或小组提出任务，任务内容需要学习并运用跨学科知识。[21]值得说明的是，跨学科学习需要坚实的学科基础，没有学科就没有跨学科，两者相辅相成、互为依存，教师要处理好分科教学和跨学科学习的关系，从更广阔的视野认识学习的本质。

　　(三)无边界学习

　　陶行知先生指出，“生活即教育”“社会即学校”，教育不能脱离社会、脱离生活。如果学校生活与社会生活联系不紧密，学生的学习不是从自己的直接经验里长出来的，那就是一种呆板的、低效的教育。所以，学校应该是一个开放的组织系统，要建立与真实世界的联系，充分利用外部社会资源开展教育，把整个社会变成学生成长的大课堂。美国的密涅瓦大学(Minerva Schools)就是“一所没有校园的大学”，四年本科学习分布在全球七大城市，包括旧金山、香港、孟买、伦敦等，通过与当地高校、研究所、高新技术企业建立合作，学生可以使用一流的图书馆、实验室等进行学习，利用一切可利用的社会资源开放办学，实现了高等教育的结构性创新。[22]无边界学习是未来教育发展的重要趋势，它包括以下内容：一是把知识学习和现实生活连接起来，学生的学习场所不再固定，随着课程的不同，既可以在教室，也可以在社区、科技馆和企业，甚至可以去不同城市游学，任何可以实现高质量学习的地方都是学校；[23]二是建立实践共同体，加强学校与产业行业之间的合作，共建创新创业实践基地，鼓励学生动手实践，引导他们运用知识去解决现实问题，从而获得真正的本领；三是技术增强的泛在学习，利用混合现实技术，将虚拟场景融入真实世界，或是将真实场景融入虚拟世界，让学生有机会观察微观世界、感知抽象概念，使学习变成一种丰富情境下的亲身体验。

　　五、智慧教育管理：从科层机构到弹性组织

　　当前的教育管理大多采用科层制，各职能部门分工明确，职权关系等级分明，按照标准化流程开展工作。从专业分工的角度看，这种模式有利于提高工作效率，为现代学校运行提供了有力的组织保障，但在人工智能时代却暴露出致命缺陷：在严格的条条框框下，学校被程序化、行政化，很容易陷入具体细节之中，对新变化缺乏适应能力。原本充满智慧的教育，变成了按部就班的机械操作，学校和教师逐渐失去自主性和创造性，异化为教育的机器，而教育本身也沦落成应试的工具。智慧教育管理要改变这种局面，更加关注人的完整实现，从科层机构走向弹性组织，增强组织运行的灵活性，从根本上激发和释放学校的办学活力。

　　(一)破除“效率至上”的评价导向

　　教育作为培养人、发展人、成就人的事业，所有的外在指标都应服务于这一根本目的。现在普遍存在的分数、升学率等量化指标，设计初衷都是为了提高教育效率，保障教育质量，这在过去也确实发挥了重要作用。但在人工智能时代，这种围绕效率而构建的工业化教育体系正面临危机。由于过于强调效率，学生的创新意识、完备人格以及兴趣志向都受到了不应有的忽视，学校也不再是一个令学生向往的场所。实际上，效率从来不是教育的关键，人的智慧成长才是教育应该关注的重点。如果学校以效率为绝对导向，那些需要长期发展才能见到成效的学习活动就无法开展，学生的长远且面向未来的关键能力必然受到损害。一旦学校被功利化、浮躁化的思想所绑架，就会陷入“谁先减负谁就利益受损”的囚徒困境，并最终走向共同毁灭。所以，智慧教育一定要遵循教育规律，破除“效率至上”的痼疾。一是坚持立德树人，不用单一片面的标准评价学生，把品德、行为习惯、身体健康、社会实践等方面的表现纳入评价指标，利用人工智能对定性数据进行分析，更加科学地评价学生的全面成长。二是综合考虑学生的起点水平，引导学校不抢生源、不过分拔高、不恶性竞争，把增值性作为评价学校的基本原则，重点关注学校提供高质量课程的水平和满足学生个性化学习的程度，一流学校不一定是拥有一流生源的学校，而是把一般生源也能培养成一流人才的学校。三是基于大数据的教育管理优化，动态模拟学校布局、教育投入、入学形势、就业渠道等方面的变化，科学预判教育发展趋势，提前做好教育规划，并在规划中更加关注教育公平和教育均衡，着力解决教育发展不平衡不充分问题。