目前還在初級階段的AI教育，一方面過分看重成績，而忽視了其他能力的培養(yǎng)；另一方面，AI中存在的商業(yè)意識形態(tài)可能使學(xué)生只會接受，而缺乏批判意識，那么在兩者合力之下，最終造就的是一個個只在學(xué)習(xí)考場表現(xiàn)優(yōu)異的考試機器。

近日，品途商業(yè)評論發(fā)布了2017年AI領(lǐng)域投資盤點，其中教育領(lǐng)域的融資成績十分顯眼。VIPkid、Keeko、作業(yè)盒子等一大批公司獲到了高額融資，乂學(xué)教育更是在天使輪就拿得了2.7億元。在AI教育風(fēng)口吹起來的時候，我們不免去思考加上了人工智能的教育，究竟會發(fā)生什么變化。

現(xiàn)階段的AI+教育，不過只是這三板斧

無論是乂學(xué)教育提出來的“智適應(yīng)”系統(tǒng)，還是Keeko教育機器人，縱觀眾多AI教育入局者，都打著三個類似的旗幟。

1. 上帝視角，掃除知識點盲區(qū)

利用大數(shù)據(jù)，將學(xué)習(xí)科目的所有知識點進行拆分組合，通過測驗來檢測薄弱知識點，進行專項突破，從而能夠快速掌握所有知識點。例如乂學(xué)教育所推出的松鼠AI系統(tǒng)和作業(yè)盒子基于AIOC打造的自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)都凸顯了這一特點。它們首先就是將知識點進行拆解，然后通過較短的時間來檢測出知識點的掌握程度，再針對盲區(qū)進行專門的視頻講解、專項練習(xí)、專題測試等。

2. 因材施教，一對一教學(xué)

通過算法技術(shù)以及感應(yīng)器，能夠全面抓取、分析個人的學(xué)習(xí)情況和知識掌握能力，做到定制式教學(xué)，因材施教。例如VIPKID通過人臉識別技術(shù)、大數(shù)據(jù)實時跟進每位學(xué)生的學(xué)習(xí)情況，并且能夠根據(jù)每個學(xué)生的學(xué)習(xí)進度和個人特點制定個性化的學(xué)習(xí)計劃?？祭喿x所提出的ER Framework也同樣能夠通過衡量一個個體閱讀能力水平，來進行個人定制閱讀。

3. 實時溝通，“不下班”的老師

在AI的環(huán)境之下，能夠?qū)崟r與AI進行互動，通過語音、文字等形式有效消解學(xué)習(xí)時間的邊界，隨時進行知識的汲取。例如Keeko教育機器人、小哈機器人可以基于圖文識別、觸覺識別、人臉識別等技能，來根據(jù)相應(yīng)程序與用戶實現(xiàn)交流互動。

目前并非是真正高級的AI教育，存在著明顯的軟肋

盡管目前AI+教育已經(jīng)取得了一些成果和成績，但是總得來說，仍處于一個低級的狀態(tài)，甚至有些還是打著個性推薦的幌子，仍舊做著一般化輸出的“偽AI”。而這些AI教育項目暴露出的弱勢也很明顯。

1. 缺乏思辨性，語義理解存在障礙

相較于有規(guī)律可循，強調(diào)邏輯推演的理工類學(xué)科，AI對于注重思辨性的人文類課程則難以進行教授。一方面，AI在大數(shù)據(jù)和算法上的優(yōu)勢，僅僅只適用于有標(biāo)準(zhǔn)答案的客觀題，而人文類課程則大多屬于無標(biāo)準(zhǔn)答案、需要靈活處理的主觀題，對此按照設(shè)定程序運行的AI則會顯得無所適從。另一方面，目前AI技術(shù)對于數(shù)字和公式等已經(jīng)具備了識別和處理的能力，但是對于人類語言，特別是語義的攻克還存在著較大障礙。

以語文為例，語文中含有大量對于語義的理解和賞析，而解題的關(guān)鍵在于對上下文語境以及相關(guān)背景的掌握，同時這也與個人的知識儲備和經(jīng)歷相關(guān)。由于漢語本身的復(fù)雜性，在不同的語言環(huán)境下，同一個字或同一個詞組，都可能代表數(shù)種甚至數(shù)十種截然不同的含義。

因此，就這一例子而言，對于知識教授的困境一方面是在對于原文語義的理解，會導(dǎo)致知識教學(xué)上的偏差。另一方面則是對于學(xué)生的作答，也無法給出合適的指導(dǎo)和修正建議。云知聲AI Labs資深技術(shù)專家劉升平也表示，在設(shè)備和人的交流上仍存在著巨大挑戰(zhàn)。

2. 缺乏情感溝通，選擇性心理影響教授效果

在老師傳輸知識的過程之中，學(xué)生并非是被動的存在，相反，學(xué)生會因為一系列復(fù)雜的心理因素對于老師所傳輸?shù)膬?nèi)容進行選擇性接觸、理解和記憶，從而影響著老師的教授效果。雖然AI能夠用多樣的表現(xiàn)形式來適配學(xué)生的興趣，形成私人定制教學(xué)，但是AI目前還缺乏與學(xué)生有感情的互動和交流。

如前文所提到的無標(biāo)準(zhǔn)答案的主觀題，人類教師對此往往是采用大量的溝通技巧，來塑造學(xué)生們的思維方式，而按照設(shè)定路徑輸出的AI在此則存在著缺陷。在BBC基于劍橋大學(xué)研究者MichaelOsborne和CarlFrey的數(shù)據(jù)體系，對于365種職業(yè)未來的“被淘汰率”的分析之中，教師這個職業(yè)被機器人取代的可能性僅為0.4%，而其中一個重要的理由是則是人與人的互動能讓學(xué)習(xí)的過程更加令人享受，而正是目前AI的缺陷所在。

3. 缺乏人的社會化培養(yǎng)，僅僅關(guān)注知識的灌輸

在AI+教育的產(chǎn)品研發(fā)中，還只停留如何更好讓學(xué)生吸收知識這一層面，而對于個人的品德培育則還處在未開發(fā)狀態(tài)。而對于學(xué)生來說，知識的學(xué)習(xí)是一方面，更為重要的一方面則是個人人格的培育，“三觀”的培養(yǎng)，在實踐活動中遵循社會行為規(guī)范，完成人的社會化進程。正如中國人民大學(xué)附屬中學(xué)校長翟小寧所說，人工智能時代學(xué)習(xí)方式會發(fā)生根本性變革的觀點，教育的本質(zhì)不會改變，教育的使命是立德樹人，只有立德才能使人獲得幸福，使人類獲得福祉。

因此，現(xiàn)階段的AI教育更多的是讓我們看到一種可能，能通過AI技術(shù)對教育做一些調(diào)整，而不是全面革新。

現(xiàn)階段的AI教育，培養(yǎng)出的很可能是考試機器

但，除了指出問題，智能相對論更多的是擔(dān)心，如果使用AI不恰當(dāng)，可能反而會引發(fā)技術(shù)異化，最終事與愿違。這集中表現(xiàn)在：

1、對于成績和應(yīng)試的極端重視，以及對于其他能力的忽視

從前文所提及到的目前AI教育產(chǎn)品的特點之中，不難發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)階段幾乎所有的產(chǎn)品都只強調(diào)對于學(xué)生學(xué)習(xí)成績的提高，而對于其他能力的挖掘則還是一片空白。長此以往，在這樣的環(huán)境和氛圍之下，學(xué)生則會極端重視學(xué)習(xí)的成績，最終也將造就“唯成績論者“。在目前生活中，常常所提到的”書呆子“就是對此類人群的生動比喻。而在新聞報道中，缺乏品德教育的孩子在認知和行為上也更容易走向極端。

2、生命“物化”后，引發(fā)對于生命的漠視

當(dāng)孩子們還沒有形成一定的基本認知，盲目深度依賴AI來進行教育，則會使得孩子形成生命“物化”的意識，而這在一定程度上會讓孩子對于生活的態(tài)度更為冷漠。在《湄公河行動》中毒梟糯康培養(yǎng)的娃娃兵是真實存在的，他們從小接受殘酷的訓(xùn)練，長時間后就形成了對于其他生命的冷漠態(tài)度。

3、技術(shù)偏見與商業(yè)意識形態(tài)的入侵

AI的背后實際上是人輸入的算法和運行程序，而這也就不可避免的帶上了人本身的屬性,今年Facebook所爆發(fā)的“偏見門”更是凸顯了這一事實。因此，我們不難看出AI其實不可避免地會帶上設(shè)定者的思維和意識，并且是以一種更為隱蔽和普遍的方式。而生產(chǎn)商倘若為了自身的利益，在產(chǎn)品中灌輸商業(yè)意識形態(tài)，那么依據(jù)馬爾庫塞“單向度的人“理論，技術(shù)會影響人對于環(huán)境的感知，從而影響到人的實踐 。如果AI技術(shù)本身存在著偏見，那么就會使人們在看待世界時也造成偏見。

綜上，目前還在初級階段的AI教育，一方面過分看重成績，而忽視了其他能力的培養(yǎng)；另一方面，AI中存在的商業(yè)意識形態(tài)可能使學(xué)生只會接受，而缺乏批判意識，那么在兩者合力之下，最終造就的是一個個只在學(xué)習(xí)考場表現(xiàn)優(yōu)異的考試機器。

但顯然，我們期待的AI教育可不是讓人變成考試機器人。

作者：黃信鵬，微信工眾號：?智能相對論（aixdlun）

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