人工智能时代背景下教学模式构建

时间:2022-11-25 15:07:28

人工智能时代背景下教学模式构建

摘要:人工智能时代背景下,AI双师教学成为提高教学效率、促进个性化与深层次学习的必然选择。为此,高校应以更具教育性的精准教学为目标,立足于人机协同、精准教学两个层面,构建AI双师精准教学模式,于教学活动中巧妙融入人工智能,推进教学过程精准化与人文化、规模化与个性化的统一,实现教学效果与育人效率的全面提升。

关键词:AI双师教学;精准教学;人工智能;人机协同

人工智能(ArtificialIntelligence,简称AI)、虚拟现实等智能技术在教育中的应用引发教学模式创新发展,教学范式逐渐走向科学化、精准化、个性化[1]。精准教学作为一种教学技术已经成为教育研究的热门话题,为弥补精准教学的不足,促进人工智能更好地服务于教育教学,本文在对AI双师教学与精准教学进行分析的基础上,以更具教育性的精准教学为目标,AI双师教学为框架,从理论层面构建AI双师精准教学模式,探讨该模式的相关概念、构成要素、构建原则和框架结构,并就该模式的实施提出相关意见与建议。

一、AI双师精准教学模式的提出

(一)AI双师教学是人工智能时代背景下的必然选择

智能终端的普及和广泛的网络覆盖,促使人类社会进入以互联网为核心支撑的信息时代。海量增长的信息,在拓宽教师获取知识的途径,赋予教师职业发展的多种选择性与可能性的同时,也暴露出教师客观存在的“能力缺陷”。智能化时代,人工智能技术迅速崛起,为弥补教师因生理局限所造成的“能力缺陷”提供了契机。如,知识图谱和深度学习技术通过采集学习数据帮助教师辅导和答疑;语音语义识别、图形图像识别技术帮助教师实现自动化批改和个性化反馈。AI双师教学可实现将人类认知能力上的不足“外包”给智能设备,对教师“能力缺陷”进行弥补,促使教学过程更为科学高效。因此,AI双师教学成为人工智能时代的必然选择。

(二)回归教育学视角是精准教学发展的必然趋势

精准教学以数据驱动为核心,通过技术记录并分析学习者的学习数据,获取学习者潜在的学习规律,为科学、精准的教学提供依据。当前精准教学在提升教学效率,实现教学智能化的同时,忽略了教师的教学理念与经验的支持,过于倚重技术带来的测评和自适应推荐功能,虽然可实现一定程度上的教学自动化与个性化,但是也会使教师游离在人机教学的边缘,陷入被技术支配的危机中。因此,回归教育学视角,以技术为基础,以教师为引领,发挥教师和技术的双重智慧,使精准教学更具教育价值与人文情怀。综上所述,人工智能时代背景下,AI双师教学成为提高教学效率,促进个性化与深层次学习的必然选择。同时,AI双师教学符合精准教学改革精神,是精准教学发展与延续的必然趋势。基于此,以更具教育性的精准教学为目标,以AI双师教学为框架,构建AI双师精准教学模式,充分发挥人类智慧与机器智慧,二者协同配合,从而实现以机器数据和教育经验为基础的精准教学,助力教学个性化、高效率进行。

二、AI双师精准教学模式的构建

(一)AI双师精准教学模式相关概念

1.AI双师教学

双师教学就是两位教师协同交互开展教学的一种教学实践模式[2]。技术赋能教学,为双师教学形式变革注入新的活力。随着“互联网+”技术到“人工智能+”技术的发展变迁,衍生出线上线下混合双师教学、AI双师教学。线上线下混合双师教学是远程和传统两种教学方式混合,线上线下两位教师配合的一种教学实践模式。线上名师作为主讲教师,通过录制教学视频或直播上课等方式开展远程教学,线下教师作为辅助教师,通过重点讲解、答疑解惑、作业批阅等方式开展传统教学。2013年由人大附中实践的双师课堂远程教学模式就是线上线下混合双师教学的典型例证[3]。“人工智能+”技术助力教学,催生新型的双师教学形式——AI双师教学,其教学主体由线上线下的两位教师变为教师和智能机器,智能机器承担一部分教师工作,二者协同配合,发挥所长,促进教学过程个性化、高效化进行。

2.精准教学

精准教学是以某种方法或策略记录跟踪学生学习表现,引导教师精准教学、学生精准学习,以测助学,提高教学决策和学习改进精确性、有效性的一种教学形式。20世纪60年代,美国学者林斯利基于行为主义学习理论首次提出精准教学,即通过记录学生学习的行为表现,量化分析行为数据,为教学设计、实施提供依据。但受限于技术手段,早期的精准教学主要通过人工跟踪记录学生学习行为表现,无法获得全面准确的数据,且仅仅关注到学生行为的变化,而没有关注到行为变化背后隐藏的动机、目的、情感等学习品质[4]。随着技术的进步,数据驱动的精准教学应运而生。精准教学依托大数据技术精准分析学习现状,在精准定制学习目标和精准预设教学活动的基础上促进教学实践活动精确高效进行[5]。

(二)AI双师精准教学模式的构成要素

AI双师精准教学模式由人、智能机器两类智能主体,人类智能、协同智能、机器智能三类智能元素构成[6]。通过智能主体间的相互作用,智能元素间的相互影响,提高以智能机器为基础的教学精准度,同时提升以人为主导的教学教育性。

1.智能主体任何教学过程的价值判断与教育决策都是具有意识与意向的,传统教学过程的判断决策权属于人,在AI双师精准教学中,教师和学生承担教学活动中的判断与决策职责。教师是AI双师精准教学的主导者,运用其协同智能将人类智能与机器智能巧妙地连接起来,使整个教学过程具备精准与教育的双重属性。学生是AI双师精准教学的主体,在与教师和机器的交互过程中,全面发展知、情、意、行。智能机器是指包含计算机在内的各类支持教学活动的智能技术与工具,在AI双师精准教学中充当AI、AI助手、AI伙伴三种角色。AI主要发挥智能机器的计算智能,自动化处理机械重复的任务。于教师,如批改作业、成绩登统、家长反馈等;于学生,如自动化推送学习资源、监督学习完成情况等。AI助手则是在工作的基础上提供诊断报告,为师生的价值判断提供依据。于教师,如提供班级整体的学情分析报告,作为教学的依据;于学生,如提供个人学习诊断报告,作为个性化学习的依据。AI伙伴意味着智能机器要成为师生的伙伴,帮助师生在教学过程开展反思性学习,同时减少师生在虚拟空间内的分离感。

2.智能元素人类智能是人类所特有的认识能力和实践能力的统一。在AI双师精准教学中,人类智能特指教师和学生在教学活动中呈现出来的感知获取知识、逻辑推理判断、语言情感交流等智慧与能力。机器智能又称人工智能,是一种类似于人类智能的,致力于以智能方式来解决问题的计算机能力。在AI双师精准教学中,机器智能特指智能机器在教学活动中模拟人类的计算、感知、认知等能力,一定程度上代替或辅助师生开展教学。协同智能是在人工智能时代出现的一种特殊智能,其功能是连接人类智能与机器智能。弱智能时代的人工智能还不具备意向性,协同智能的发挥主体只能是人类。因此在AI双师精准教学中,师生要发展和发挥在特定的人工智能时代所需要具备的协同智能,通过协调人与智能机器,发挥所长,助力教学。

(三)AI双师精准教学模式的构建原则

1.主体行为协同化:由人际协同扩展到人机协同

教学不是机械地单向知识传输活动,而是一种兼具基础知能和高阶知能培养的复杂活动。因此,课堂教学往往需要建构复杂的劣构问题或项目以实现知能的培育,由此,包括师生协同、生生协同的人际协同便成为课堂教学的主要策略[7]。人工智能助力教学,在提升人际协同可能性,增加其种类多样性的同时,将人际协同扩展到人机协同,增加教师与机器、学生与机器间的协同。AI双师精准教学以“协同化”为基本原则,实现教师、学生、智能机器三者间的优势互补。

2.学习评价全息化:从平面走向立体

根据评价结果作出教学决策,有助于提高教师教学的质量[8]。因此,有效性评价是开展教学的关键一环。AI双师精准教学以“全息化”为基本原则,促使学习评价由学习成就转向学习过程,为学习评价提供全程化、多元化、多维度、可视化的数据基础,促进学习评价的立体化、全面化,以评促学、以评促发展。

(四)AI双师精准教学模式的框架结构

AI双师精准教学是一种教师和学生在智能机器的支持引导下,协同配合,开展建构式学习,精准促进学生学习及智慧发展的新型教学实践模式,如图1所示。该模式分为两层———人机协同层、精准教学层。人机协同层融合了教师的创造性思维、学生的个性化思维、智能机器的工具性思维,师生为主,智能机器为辅,三者相辅相成,互为补充。精准教学层以“九精准”———精准预习、精准问题、精准教学、精准理解、精准协作、精准研学、精准测评、精准提升、精准帮助为核心目标。人机协同层是精准教学层的基础,精准教学层是人机协同层的表现形式,旨在通过人与智能机器的协同配合,实现精准教学、科学教学。

1.人机协同层

AI双师教学是对传统教学的变革与创新,以协同智能巧妙连接人类智能与机器智能,实现教师与智能机器在教育活动方面的协同、学生与智能机器在学习活动方面的协同、教师与学生在教与学活动方面的协同,如图2所示。第一,教师与智能机器的教育协同。传统课堂教学中,教师主要依靠个体经验及主观意向来感知学生的学习障碍和需求,然而教师的注意能力和分配能力有限,难以捕获学生的全部信息。因此,传统教学存在模糊性、片面性、不稳定性。教师与智能机器的协同,可帮助教师克服“能力缺陷”,实现教学过程的精准性、全面性、稳定性。一方面,智能机器借助其在感知智能和计算智能上的优势,对学生的信息进行全方位地观察记录、多维度地分析处理,形成有关学生学习障碍与需求的学情分析报告,使通常处于模糊状态的教育、心理和社会知识,以更为具体和明确的方式呈现出来[9],为教师的价值判断提供全面、客观的信息支撑。另一方面,教师发挥对智能机器的引领与指导作用,通过教师的教育智慧,增强智能机器事务处理的智慧性与创造性,提升智能机器在教学活动中的精准性与针对性。第二,学生与智能机器的学习协同。以往教学存在忽视学生个体差异以及内容缺乏灵活性与实践性等问题,无法满足学生的个性化学习需求以及培养学生应用实践能力的要求。AI双师精准教学通过学生与智能机器的协同,可促进学习过程的精准化与个性化。一方面,智能机器可以完成学生在各类教学场景下学习过程的信息采集,形成学生个人的学情分析报告,帮助学生挖掘错题根源,为学生推送相匹配的微课讲解和难度适中的习题资源;另一方面,为了完善人工智能学习活动数据资源库,使其为学生提供更为精准化的学习辅导,学生要主动提供学习数据及需求,提升其与智能机器的学习协同契合度。第三,教师与学生在教与学活动方面的协同。教师与学生作为教与学活动的主体,二者以智能机器为桥梁的协同配合促使教与学活动更为精准化与自主化。一方面,教师是教与学活动的引导者和价值判断者,具有独特的教育智慧,在与学生长期交往过程中,形成了独特的体验互通与情感纽带。教师以智能机器提供的学情分析报告为依据,结合心理学、教育学等专业知识,对学生进行综合分析和诊断,给出有针对性的指导建议,并以此为基础,开展备课、上课、作业布置、课外辅导等教学工作,实现教师教学工作的精准化。另一方面,学生作为学习的主体,借助智能机器生成的学情分析报告,可了解自己在学习上的优势与劣势,进行自我调节、设计、监控和评价,实现自主性学习。

2.精准教学层

精准教学层是AI双师精准教学模式的核心,是开展教学活动的基础以及实现个性化教学的必要一环。精准教学层分为三个环节———课前准备环节、课中教学环节、课后延伸环节。课前准备环节包括以精准预习为目标的资源推送阶段、以精准问题为目标的预习反馈阶段、以精准教学为目标的教学设计阶段;课中教学环节包括以精准理解为目标的自主探究阶段、以精准协作为目标的合作探究阶段、以精准研学为目标的个性探究阶段;课后延伸环节包括以精准测评为目标的评价交流阶段、以精准提升为目标的作业布置阶段、以精准帮助为目标的课后辅导阶段。首先,课前准备环节。资源推送阶段,智能机器根据历史学情分析报告,从资源库中筛选出文档、图片、视频等学习资料。教师对智能机器初步筛选的资料进行二次筛选与补充,将完善优化后的学习资料以及个性化预习任务推送给学生,以期实现个性化、精准化预习[10]。预习反馈阶段,学生根据推送的资料和任务展开个性化学习,同时将遇到的问题通过实时性交互技术手段,或文字、语音留言等非实时性交互技术手段反馈给教师,以便教师精准发现学生的学习问题,以学定教。教学设计阶段,教师以预习情况反馈、学情分析报告、教学内容特点等为基础,对教学活动进行精准设计,使其更贴合学生实际,助力精准教学。其次,课中教学环节。自主探究阶段,以学情分析报告、学生特点等为依据,智能机器和教师协同配合,精准提供个性化学习材料,精准制定自主探究任务,培养学生独立思考与解决问题能力,促进学生精准理解。合作探究阶段,智能机器将学生精准分组,保证组间智力水平大体一致,助力精准协作。组内合作强调以问题为核心的驱动学习,强调发挥学习者在学习过程中的主动性和建构性。个性探究阶段,以学生个体为单位,对自主探究阶段和合作探究阶段数据进行补充和完善。智能机器采集并分析前两个阶段的各项学习数据,生成学情分析报告。教师以此为基础制定个性化探究任务单,满足不同学生的学习需求,实现精准学习。再次,课后延伸环节。评价交流阶段,智能机器精准记录课堂中学生的参与行为、交互行为、学习表现等信息。通过数据分析,形成学情分析报告。坚持量化评价与质性评价相结合、小组互评与自我评价相结合的方式[11]。教学活动结束后,进入作业布置阶段,智能机器以学情分析报告为基础推送相应的个性化课后作业,收到作业反馈后自动批改,并根据答题情况为学生推送相匹配的视频讲解及类似问题的变式或关联题,帮助学生查漏补缺、精准提升。课后辅导阶段,教师根据学生作业完成情况,挖掘知识薄弱点,给予学生个性化辅导,实现精准帮助。

三、AI双师精准教学模式的实施建议

(一)充分发挥师生的教学主导地位

AI双师精准教学的本质是以智能机器为桥梁,以人的价值实现为导向,以协作促精准,从而实现人的全面发展。显然,在AI双师精准教学模式中,人的价值实现和自我发展仍然是教与学的根本指向和最终目标,如果完全由机器负责教学诊断和教学决策,教学将处于被动状态,处于被算法控制的牢笼中[12]。因此,要坚持发挥人在教学中的主导和引领作用。教师是教育教学的指导与引领者,使其明晰“人-技”关系成为关键所在。第一,教师要协同人工智能互动合作育人。教育是一门充满创造性和灵活性的职业,富有情感和审美的需求,教师在其间发挥的作用是人工智能技术所无法替代的。第二,教师要开发人工智能的伦理性教育价值。人工智能为人类所制造,是人意志的对象化表现。因此,教师在教育教学中不能被动使用,而应主动干预,根据教学实际情况和教学内容特点选择人工智能技术,使人工智能助力教育教学。第三,教师要善用系统论视角审视AI复杂的人机环境。人与技术的关系并不简单指人类和技术两个实体之间的关系,更多地在于技术引发环境的改变,环境促进人的变化。因此,教师不仅要认识人工智能,更要了解人工智能所辐射影响的环境情况,以更好地利用人工智能服务教学。

(二)提升师生协同智能

协同智能是人工智能时代背景下所衍生出来的连接人类和机器的特殊智能,协同智能的高低决定了人机协同的程度。因此,需要通过不断提升师生的协同智能,使增能、使能和赋能的人工智能技术与人类智慧相融合达到更高水平,实现教学过程的精准性与人文性。为更好地利用人工智能技术开展教育教学工作,提升教师协同智能至关重要。第一,夯实教师硬素养。教师硬素养是提升协同智能的基础,具体指可被程序化、数据化的教育教学能力,如确定性的专业知识和可机械化执行的教学技能等。人工智能技术,一方面可承担一部分可重复的教育教学工作,缓解教师工作压力,另一方面也对教师硬素养中的计算思维提出了全新的要求。计算思维是指使用计算机科学范式进行问题求解、行为理解等思维活动[13],是更好地利用人工智能技术助力教育教学的关键所在,是在人工智能时代教师硬素养的重点培养内容。第二,巩固教师软素养。教师软素养是提升协同智能的催化剂,具体指更为灵活的、更具有创造性的教育教学能力,如人际关系处理能力、终身学习能力、道德教育能力等。人工智能技术具有强大的数据分析能力,能够揭示模糊而隐秘的教育教学规律,教师借助良好的软素养可利用人工智能技术分析结果,为自身研究赋能,推动教育理论和实践创新。培养与提升协同智能的关键不仅在于对硬素养和软素养的夯实与巩固,更在于对硬素养与软素养的充分理解与运用。

(三)增智慧园建设

21世纪以来,信息革命迅猛发展,智慧课堂、智慧教育等新型理念不断涌现,智慧校园的建设已成为必然趋势。同时AI双师精准教学的落地实施依托智能化校园平台及设备,智慧校园的建设已成为必然选择。智慧校园建设的着力点可放在实现教育功能、管理功能和生活功能三个模块[14]。教育方面,构建实用高效的教育平台,丰富教育资源,科学配置教学设备,促进AI双师精准教学常态化开展。管理方面,构建全流程、高效率的协同管理系统,以学生为本位,畅通信息交流,促进管理的科学化、信息化、高效化。生活方面,基于一卡通、人脸识别等软硬件,构建便捷、通畅的校园生活环境,促进校园生活的便捷性、安全性。

(四)加对教师教学活动数据的采集分析

AI双师精准教学借助智能设备对学生学习活动数据进行跟踪收集,并对学习者的认知、行为、情绪、动机等进行复杂而全面的分析,从而初步实现数字化教育治理,以数字思维促进教学变革。在AI双师精准教学中,除了应用学习分析技术研究学习者外,还要对教师在教学中产生的教学数据开展分析,以研究教与学之间的关系,从而进一步提升教学的精准性与高效性。对教师教学活动数据的采集和分析可以从课堂讲授、自主探究、小组协作、总结评价、反思提升、课堂测试六大教学场景入手,制定在各个教学场景中的信息采集与分析的具体指标,重点关注智慧教学活动中的强交互任务和任务执行场景[15]。

四、结语

在对AI双师教学形态必然性和精准教学改革必要性的论述基础上,提出AI双师精准教学模式,并就其相关概念、构成要素、构建原则、框架结构及实施建议展开具体论述。于教学活动中巧妙融入人工智能,以人类智能、机器智能、协同智能的交互影响为基础,教师、学生、智能机器三者协同配合,推进教学过程精准化与人文化、规模化与个性化的统一,实现教学效果与育人效率的全面提升。

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作者:高丹阳 李冉 单位:河北大学 教育学院