人工智能引领学校人才培养方式变革

侯浩翔

人工智能作为新一代产业变革的核心驱动技术，汇聚了大数据、脑科学、超级计算等新兴技术与理论成果，展示出在深度学习、人机互动、情感計算等领域的独特优势，对学校教育教学、人才培养方式的变革与创新产生深远影响。人工智能应用于人才培养方式变革的关键技术可分为专家系统、机器学习、神经网络和人机交互，对于学生主体知识建构、创新能力培育、高阶思维培养和品质塑造具有重大意义。

第一，专家系统知识处理效率倍增，学校必须聚焦于学生主体性知识建构。区别于局限在事物表象、外在特征的陈述类知识，程序类知识更侧重于个人知识体系的构建及生成。在当下，知识更新速率以前所未有的态势推进，而在智能技术的辅助下，学生可以摆脱机械训练、反复记忆的陈述类知识的束缚，将更多精力放在主体知识的建构上。主体性的知识建构有助于学生将外部知识转变为内在化、个性化的创新知识体系，这种知识体系成为学生思维水平提升、综合素质发展的基础。

鉴于专家系统在知识处理方面的潜在优势，它可以协助学生过滤与吸收海量的知识信息，进一步减轻学生低阶知识的负荷。结合传统教学方式的有效引导，智能专家系统将聚焦于培养学生联想、试错与自适应的主体知识建构能力，真正使学生实现知识的积累与重构。

第二，机器学习信息加工处理性能卓著，辅助学生创新能力培育。学生能力的培养主要表现为将思维意图转化为成果目标的发展过程，与达成该目标的方法、技能相联系，包括卢伯特（Luburt）所提出的“发现问题、鉴定问题、表征问题与策略选择”中所必备的能力要素。在信息洪流冲击愈加强烈的背景下，个体对于信息的有效掌握并创造性地整合知识与经验，成为学生能力培养的重要方向。在大数据时代，信息的检索与处理决定着学生创新能力的边界，代表了学生资源支配及信息汇总能力的高低。

为应对大规模数据激增的挑战，机器学习围绕海量数据展开模型建构，明晰数据运行规则及信息的挖掘处理途径，模拟人类决策并聚焦于复杂问题的解答。凭借机器学习在算法应用层面的更新迭代，深度学习进一步成为机器学习领域发展的热点。深度学习可以收集海量的在线学习数据，利用高性能的逻辑推理与自主决策系统，在较短时间内生成个体学生的“学习画像”;教师则借助分析结果进行及时的问题反馈，针对每位学生的特点开展个性化教学，为学生创新能力培育提供智能的技术支撑。

第三，神经网络模拟人脑运作机制，促使学校转向学生的高阶思维培养。学生思维水平与认知能力的提升是学校人才培养的关键，其目的在于使学生经历教育教学过程中的思维激发，实现感知、意向、思维的有机融合而形成内在统一性认知。在一般化的思维逻辑、简单推理逐渐被人工智能所替代的情况下，高水平的思维认知逐渐成为学生思维训练的核心要素。

人工神经网络在模拟人脑运作方式，以及信息识别、信息过滤、机器视觉方面的技术突破，对学校填鸭式的低阶思维培养路径产生更大压力，要求学校必须寻求学生高阶思维培养的现实路径。学校必须从单一、保守的传统线性思维培养泥淖，转向多元、开放的高阶思维提升阶段，引导学生批判审视复杂问题，形成求异、发散、可逆的高阶思维认知。

第四，人机交互初具情感交互能力，凸显立德树人对学生品质的塑造价值。以人机交互为基础的情感计算，采用“情感数字化”的途径掌握人们的情感动态规律，赋予计算机情感交互、知识阐释与理解表达的能力，进一步在人机交往中发挥智能计算的便捷功能。但需要注意的是，情感计算乃至人工智能的运行机制与学生的人格培育差别显著，机器所秉持的“工具主义”“技术主导”“绝对理性决策”等“生存条例”明显超出了人类伦理道德发展的界限，对学生人格塑造与品格养成带来了冲击，使学校的情感、态度、价值观培育面临风险。

在人工智能技术迭代发展的背景下，立德树人的重要价值凸显，这要求我们必须将立德树人贯穿于人才培养的全过程，注重培养学生的非认知情感特征，指导学生树立正确的理想信念。利用智能机器的情感交互优势，开发智能的学习助理，将繁重的重复性劳动交给机器，使学生有更多的时间提升自身的道德品质、文化修养以及思想认识水平。此外，在面临人工智能所裹挟的生存危机、价值危机等伦理困境时，有必要培养学生的人类命运共同体价值理念，以人文主义价值关怀来应对智能机器的发展危机。

（作者单位：华东师范大学教育学部）