国际人工智能教育学会会长：AI没那么可怕，具备这三个能力的孩子未来不可能输
看点 今天，是2019年最后一天，而2020，这个极具科幻气质的数字，让我们从未如此清晰地感知到未来近在眼前。与此同时，在教育领域，人工智能这个词出现的频率也在陡然上升。人工智能技术+教育究竟会碰撞出怎样的火花？人工智能时代更需要孩子具备什么样的能力？让我们一起听听伦敦大学学院教授，同时也是国际人工智能教育学会会长的Rose Luckin怎么说。
文丨李臻 编丨Mia
回顾2019的关键词，外滩君首先想到的就是“教育创新”。
这里的“创新”一方面教育理念的创新，另一方面就是教学方式的创新，其中一点就是技术在教学中的应用。
如果说2018年还在强调STEM学习的话，2019年就是强调教育+AI的一年，我们可以看到大量的人工智能产品应用与教学当中，最常见的就是在线语言培训中的使用。
在技术的引导下，为孩子提供了一种新鲜的学习环境，也为教师们提供了辅助。
但就像互联网出现时对“双刃剑”的讨论一样，人工智能的使用也分为两派，消极派持“人工智能威胁论”，认为彻底开发人工智能可能导致人类灭亡。
而乐观派则认为AI可以取代那些繁琐的日常工作，运用AI将大幅提高我们的生活质量。
伦敦大学学院教授，国际人工智能教育学会会长的Rose Luckin是乐观派的一员。
在研究人工智能之前，Rose Luckin是一个教育家，在今年的WISE世界教育创新峰会上，外滩君见到了Rose Luckin教授，也借此机会与她聊了聊AI+教育的可行性。
Rose Luckin在今年的WISE世界教育创新峰会
与科技大佬们“咄咄逼人”的形象相反，因为一直从事育人工作的原因，Rose Luckin教授介绍起人工智能时，总是站在教育的角度，她说，
我总是戴着老师的帽子去看AI，我越来越相信数字技术，特别是它们可以帮助我们为每个人提供高质量的教育。
Rose Luckin提到了3点：
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第一，人们要清楚地了解，目前教育领域面临的问题，可以如何通过人工智能来帮助我们解决。
第二，我们需要教育人们，让人们清楚地认识什么是人工智能，人工智能为人所用，并且安全。
第三，如何改变我们的教育体系，因为现在已经出现了更多的小型机器人和智能设备，要思考如何把他们纳入我们的教育系统当中。
Rose Luckin教授强调，三个领域并不是相互独立的，而是相互关联的。如果我们帮助老师使用人工智能，他们在教学环节当中使用，那么我们的老师可能越来越多地了解和熟悉人工智能，同时他们也能够看到，为什么我们需要去改变我们传统教育系统中的一些老旧做法。
而其中最难的部分是改变我们的教育系统，来确保未来不管我们的孩子在什么样的年龄段，他们都能够真正地去探索这个世界，茁壮地成长。
*为方便理解，下文将以第一人称叙述。
人们常说，未来大多数工作将被人工智能取代，但我不这么认为。
在未来，那些常规的、需要快速处理大量数据类的工作将被AI取代，但不是所有。有两件事我们需要认清：
一是新的工作机会会随着社会的变化而变化，也会不断增加；
二是我们要认识到人类的大脑是独特的。
因为我相信我们人类的智慧跟AI是有别的，人之所以为人，是人有智慧，人的整个社会是基于人类智慧建立的，我们有社会能力和社会智能，我们有能力理智地对待自己的情绪，而这是AI做不到的。
生活中有很多科幻小说、电影、其实会让人们对技术产生一种误解，认为AI是强大的，它比我们正在使用的技术要智能得多，无所不能。
但实际上，大众媒体上所构想出来的“技术”这并不是人工智能本身的样子。
Rose Luckin在WISE大会上与其他学者交流
AI是一套很好的东西，但它本身是有限的，在一定程度上它是聪明的，因为他会记忆、会学习、会处理，但实现这些时，它处在一个特定的位置，你不能把它作为一个独立的个体。
实际上，在人类的发展中，科技革命一直存在，从有电、蒸汽机、电脑、电视机、电话等等，为什么AI好像给我们冲击比以前大的多？
一个主要的原因是之前所有的技术是被动的，不会主动学习，但现在的人工智能会通过学习，不断地提高自己的智能水平。它并不只是一项单调的科技，而是它可以整合所有相关科技的产物。
因此，我们目前来看给人类带来最大影响的还是人工智能，这就是为什么人把它放到另外的品类去思考，不再将其和传统的技术进行对标。
所以人们会畏惧人工智能，但当人们在畏惧AI时，我们在畏惧什么？实际上是畏惧它的使用者。
如果人工智能的使用者赋予AI控制权，那么人类所担忧的后果就会发生。
可以想象一下，如果我们让人工智能决定什么时候发射火箭，我们会得到想要的结果吗？答案可想而知。
目前，它仍然在我们的控制之中，我们需要时刻确保我们在做什么或者在向我们的人工智能输送任务方面小心谨慎。
因此，我们需要AI的同时，也需要人的参与，才能使得人类变得更加的睿智。
目前我们正是处于第四次工业革命的早期，毫无疑问大家都知道人工智能时代已经到来，AI的范围在不断扩展，也是第四次工业革命最为重要的一个支柱。
有大量的报告指出人工智能很有可能取代人，这是站在预测未来的角度，但现实情景是一切都是未知的，关键在我们怎么应对。
就好像在大雾天的时候开车，那条路你没去过，你不知道大雾遮挡了什么样的路，这种情况下你必须有辆靠谱的车，制动系统要好，非常好的照明，充足的油，要有一个没有喝酒、熬夜、视力、听力好的司机。
我们的孩子就是这位司机，其他必要条件就是未来孩子所具备的技能。所以，我们需要认识到，每个人都需要终生学习，除了良好的读写能力和计算能力外，也要具备适应未来发展的技能。
首先是跨学科知识融合的技能，因为未来世界面临的很多问题，并不是靠单一的专业知识来解决，需要孩子能够进行跨学科的工作。
所以我们要思考，在教育中，如何把知识联系起来，学习它，然后应用它。我们需要认识到，知识是我们建构的东西，它是相对的，并随着时间的推移而变化。今年WISE大奖获得者Larry的high tech high就是很好的一个案例。
第二点是社会情商（Social and Emotional Learning），所谓社会情商，是指人们获得、运用与理解和管理情绪、设定和达成积极目标、理解且共情他人感受、建立和维持积极关系、做负责任的决定有关的知识、态度和技能的过程。
SEL 包含 5 个维度：
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自我意识（self-awareness）
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自我管理（self-management）
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社会意识（social awareness）
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人际关系技能（relationship skills）
负责任的决策（responsible decision-making）
这五点也是真正能够把人和人工智能系统区分开来的关键。
第三点是构建元认知。元认知是指孩子要清楚地知道我们和知识之间的关系，要能够形成一个更加复杂的全面的知识网，要能够做到寻证，这样能够帮助学生了解你面前的这些证据是否能够让你去深信某些事实是真的还是假的，这其实是人和知识之间非常复杂的关系。
元认知其中最重要的一个元素是自我效能的认知，对于所有的人类来说我们如果没有这种自我效能的认知，就不能产生有效的学习。
在20世纪、21世纪需要激发学生对自我效能的一个认知，知道自己什么时候受到干扰，什么时候受到激励，什么时候设立目标，以及如何的建立自己一套评估的机制。如果不能实现这个目标，我们怎样去做才能实现自己的目标。
我们需要让孩子明白，TA所相信的东西是真的还是假的，意味着什么。我们需要这样做，使我们能够探索的证据，帮助我们作出决定。这对于未来非常重要，这一点也是人工智能所无法实现实现的。
因此，未来的孩子他们需要有一系列的职业和专业知识、他们需要有灵活性和适应能力、能够在团队中工作。
我认为这是来自当前大多数教育系统的真正挑战，我们需要找出最好的方法，来利用我们已经建立的人工智能，来为我们的教育系统充电。
在做人工智能之前，我是一个教育家，所以我总是戴着老师的帽子去看人工智能。
这么多年来，站在老师的角度，我越来越相信数字技术，特别是它们可以帮助我们为每个孩子提供高质量的教育。但是，这并不意味着我们要用这些技术取代教师。
几十年前，当我刚开始在人工智能和教育领域工作时，人们开始建立人工智能系统，用来取代教师。但现在我们意识到，我们应该建立技术来增强教师和学生交互，帮助他们教得更好，学得更好。
目前AI有多种不同的方式正在被用于教育。有一些系统可以很好地指导学生在课程的特定领域。
有一家美国公司开发了帮助教师在课堂上更好教学的产品，这样的一些系统对于语言能力的培训还有技能的培训非常有效，我们通过跟界面中的这位虚拟人物进行对话来提升自己的语言技能，这是基于机器学习的算法来提升软件，个性化的设计。
对于学校的学生来说还有一款APP，开发了基于科学的人工智能平台，在房间内可以检测它的声音和图像，并且根据监测进行分析，为父母提供建议，更好的帮助孩子学习外语。
人工智能创造了良好的教育体验，用人工智其实可以赋能我们的教学。认识到人工智能的存在改变了我们对人类智力、教育和学习的思考方式。
但目前来看，人类所做的工作都还是冰山一角。我们需要打造一个包含数据、算法、人类智能三元素的基础设施和框架来更好的辅助教学，因为算法的设计必须是基于学生的学习特征而设计，更重要的是我们该如何界定人类智能和人工智能。
想象一下这样的场景：当学生们在协作式的学习，老师需要知道他们是不是有效的在协作、有没有受到干扰、有没有解决问题、有没有建立良好的人际关系。但有老师可能照顾不到每个孩子，这时就可以使用这套框架逻辑来实现，
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首先，人工智能来检测，通过学生眼球的活动、肢体的活动等等行为来采集学生的学习数据。
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然后设计一些算法来自动地观察学生的行为，这个算法可以通过机器学习的一个模式使得我们掌握孩子们的学习过程中，更好的去了解个体的学习、互动过程，以及他们当时的一些感受。
最后，把这些数据汇总，人为进行数据分析，因为并不是只是知道学生的手放在哪里，眼睛看哪里就够了，而是通过这些数据，知晓学生学习的进程如何，而且学习科学的进程也使得我们认识到了协作式学习它的重要性。
那么，怎样打造这样一个基础框架呢？如何实现上述三个元素的互动呢？其中一个方法就是通过一个跨利益相关方的协作互动模式。
我们是需要跟学习科学家、软件工程师，教育专家一起协作，这个是我们在伦敦的一个学习的项目，这个项目建立在我们的黄金三角之上。
黄金三角的一方面是开发科技的人，一方面是使用科技的人，最后还有收集数据论证科技是否行之有效的一群人，这就是一线教师们的职责。这些科技必须要基于科技和数据，数据要赋能，大家知道怎么运作。
对于软件开发者来说他们对软件教学的内容知识比较欠缺，对于教育者来说对AI科技的认识不足，这是为什么要通过“黄金三角”来实现人工智能赋能教育，通过一种跨利益相关方协作的设计，可以帮助我们更好地实现社区协作式工作。
未来的理想是，世界上的每个人都能接受到高质量的教育，而在这过程中，我们会取得什么样的成就，仍然是道阻且长。
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