未来教师的工作创新、跨界与重塑

杨韵莹 罗泽兰 董 艳

(1. 墨尔本大学 教育研究生院，墨尔本 3010； 2. 北京师范大学 教育技术学院，北京 100875)

一、问题提出

随着人工智能、自动化和大数据技术协同互动的发展，机器变得越来越先进和复杂，信息处理能力将超越人脑(Holmes et al., 2019)。在智慧教育时代，教师如果缺乏应用人工智能进行教学创新实践的能力，必然会造成人类教师的身份认同等问题。因为先进的技术或机器会取代教师的某些工作，甚至某些教师的岗位，对现有的教育教学工作模式产生重大影响。面对人工智能是否会或者应不应该取代人类教师的讨论，人类教师应如何彰显和发挥人工智能难以替代的作用，成为当下广泛关注的研究热点(胡小勇等, 2021；周琴等，2020；邹太龙等, 2021)。研究表明，仅通过在课堂引入新的技术(如虚拟现实、智能教学系统等)开展儿童教育是不够的，学生缺乏与人类教师的信息交流和情感支持，容易出现社交冷漠等问题(Felix, 2020)。“人机共教”才是未来教育常态(余胜泉等，2019)，而人工智能和人类教师智慧将成为巩固智能教育生态系统的两个核心。面对未来的智慧教学和学校工作状态，如何促进传统教师转型和升级，是摆在教育研究者面前重大而紧迫的课题。

鉴于此，本研究在讨论人工智能作为引领全球教育变革创新的战略性技术基础上，强调未来教师需要创新性地使用技术，能够为学生提供智慧教育的最佳方案，成为智慧教育的创新主体；重点梳理和探讨未来人类教师如何与人工智能共存、共融、共生，为转变和提升教师智能技术应用意识与创新能力提供参考。

二、未来教师的工作创新

创新是撬动教育转型的有力支点。为帮助学生应对人工智能世界的挑战，教师必须将人工智能作为内在元素纳入K-12课堂教学(Druga et al., 2019；Zhang et al., 2021)。因此，教师的创新能力被视为新一代智能技术与教育教学深度融合的关键，包括协同优化人工智能教学应用，利用人工智能与数据科学技术等构建智能学习、互动学习、多元评价等新教育体系，以及基于人工智能的创造力培养等(见图1)。

图1 基于人工智能的未来教师工作创新

(一)基于人工智能应用的创新主体意识

教师应用人工智能等技术的创新主体意识是信息化教学能力提升的关键。根据赋权增能理论，教师不是教学改革政策的被动参与者，而是具有理性灵魂、认知能力和能动性的行为主体。在教育实践中产生的“行动中的认识”以及“实践中的反思”，是教师专业成长的核心因素。麦肯锡全球研究所数据显示，20%～40%的教师工作时间可通过技术自动化活动进行优化(Batra et. al., 2017)。这意味着现有技术可以帮助中小学教师指导和支持学生的学习，重新分配工作时间，提升教师自身的专业发展，创新教学活动等。然而，教学是由多种要素构成的复杂系统，包括动态和相对静态的复合要素，教师需要处理的教学问题既有共性又有个性，不能都依赖通用智能解决方案。因此，先进技术的整合与应用，需要教师在教育实践中不断反思，根据自身需求与专业技术人员协同训练人工智能，使其能够执行个性化的教学管理任务，改善人工智能课堂教学应用的效率、可及性与实用性。牟智佳等(2021)指出，基于数智化的循证教学取向是现代教师主体意识的觉醒，它通过利用数据科学技术，自动追踪、收集教学互动行为的多模态数据，并基于数据挖掘和分析，摆脱以往个人经验的局限，以证据驱动促进自身教学优化、创新，从而更好地支持学生学习。

(二)基于人工智能应用的创造性教学

现代教育技术应用成为教育创新的重要推动力。虚拟现实是人工智能等领域技术的集成结晶，也是近20年人工智能教育应用创新研究领域被引用次数最多的技术(Guan et al., 2020)。3D视觉和听觉模拟逼真的虚拟环境、虚拟物体的技术，促进了虚拟现实与教育的结合，并催生了新的教育教学模式和方法。实验研究表明，课堂中引入虚拟现实对提高中学生的学习兴趣、注意力和互动发挥积极作用，对欠缺良好知识结构的学习者而言，效果尤为明显(Zhang et al., 2020)。根据具身认知理论，身体活动即身体与环境的交互，是塑造学习者认知的重要因素。教师需要掌握新的资源和技术，创建具有“临场感”的学习情境，增强学习者的感知体验，从而帮助学生理解复杂的问题和抽象的知识(王辞晓，2018)。例如，STEM教学中，地理学科的宇宙形态、银河系、太阳系构成，物理中微观世界的分子、原子运动，生物学中的细胞内部、DNA结构等，通过创建沉浸式的教学空间、逼真的影像，能够很好地提升学生的学习效能。赵沁平院士指出，未来虚拟现实和人工智能技术融合将成为终极性的教育技术，这种技术不仅能创造出可见的世界或者物体，还能与之交互，通过虚拟课堂、虚拟实验或虚拟培训场景中交互的智能化，促进高阶思维能力的提升和自适应学习的发生(杨燕婷，2018)。因此，创造性教学要求未来教师能够基于虚拟现实等新技术设计教学方案及学习活动，有效结合在线学习等多种手段，重塑教育组织的形态和教学模式，切实解决学科教学中的难点问题。

(三)基于人工智能应用的创造力培养

在人工智能时代，人类各种感知能力、记忆力等认知智能水平都能被人工智能赶超，而决定一个人未来成就的将是人工智能难以模仿的人的社会与情感能力以及创造能力。基于“五育”并举的人才培养理念，刘嘉(2020)提出创新人才三要素模型，包含科学人文的知识与能力、发明创造的思维品质和良好的心理素质。在每个核心素养维度下，该模型又列举了九类创新型人才特有的能力与思维品质。这表明，人的创造力智能结构是多元的。因此，对创新人才教育评价必须采用综合、多元的方法。同时，学生个体发展具有差异性，是循序渐进的过程。评价这种多元动态的变化需要收集、存储、计算、分析、挖掘和不断更新海量的数据，包括学生每个阶段的学习表现行为、能力水平、心理变化以及学习的个性化需求等(Spikol et al., 2018)。教师只有利用大数据分析技术和人工智能，才能详细记录学生的学习轨迹，及时获得学生学习状况的反馈数据，建立师生之间的沟通和个性化反馈机制，定制并推送个性化的学习指导，更好地激发学生持续学习的动力(Guan et al., 2020)。不仅如此，人工智能还能构建学生和教师的数字画像以及平行虚拟的教学平台，通过人工教育系统虚拟教学过程数字画像，预测多种学习场景和教育创新方案的绩效，分析筛选最佳方案，有效引导教学(Krishna et al., 2018)。

三、未来教师的跨界学习

支持师生能力提升及促进终身学习开展的教育生态系统(见图2)，存在巨大的发展潜力，也存在不可忽视的风险。人工智能与教学育人的深度融合，要求未来教师不仅要开展基于人工智能的协作式教学，优化个性化教学任务，激发自身教学积极性和创造力；也要学习跨界融合的知识和技能，掌握人工智能技术应用的方法，预防潜在的风险，成为人工智能支持的课堂活动的共同设计者。因此，未来教师需具备以下三方面的人工智能素养：1)知识和技能；2)伦理素养和批判性思维；3)协同探索更适切的问题解决方案(Long & Magerko, 2020)。

图2 基于人机协同教学的人工智能生态系统

(一)了解和发展人工智能的知识和技能

人工智能的教学应用正越来越多地融入中小学课堂，但教师对这些技术的理解是有限的。杜布莱(du Boulay，2015)批判性地回顾了智能教学系统文献后认为，智慧教育的效果关键在于如何通过培训帮助教师整合相关技术。除了学科知识、学科教学知识以及整合技术的学科教学知识外，闫志明等(2020)提出整合人工智能技术的学科教学知识(AI-TPACK)，认为人机协同思维是多种专业知识的交互和同步发展，即整合人工智能技术的学科知识和学科教学知识。也有学者(Long & Magerko, 2020)回顾了150篇跨学科文献后得出的重要结论是信息技术素养是人工智能素养的先决条件，因为个人需要了解如何使用计算机理解人工智能；而其他素养，如计算思维素养(编程和编写代码)、科学素养(了解机器学习是什么)以及数据素养等, 对理解人工智能有所帮助，但不是为了更好地使用人工智能或与人工智能进行互动所必备的。因此，加强信息技术素养仍然是未来教师了解和发展人工智能知识和技能的最关键因素。

(二) 提升人工智能伦理素养和批判性思维

伦理教育是STEM人才培养至关重要的工作(黄璐等，2018)。经验表明，新兴科学技术经常挑战人们现有的态度和价值观，对技术的误用和滥用会导致严重后果，主要原因是技术的伦理原则、应用规范教育以及价值引导跟不上，甚至缺失(任安波等，2020)。人工智能时代的教育体系，不只是将学生培养成进入未来社会的人，更要培养创造性、有道德、能协调复杂技术，从而促进社会进步的人。在教学实践中，教师除需要了解如何有效应用人工智能，还要求教师学习和熟悉人工智能教育技术应用，遵循智能伦理原则和规范。这对教师来说挑战极大。邓国民等(2021)基于国际TPACK概念框架，提出融入人工智能伦理知识的教师专业知识结构，即“AI+学科教学”伦理知识框架，包括教学伦理知识、学科伦理知识、AI伦理知识、学科教学伦理知识、“AI+学科”伦理知识、“AI+教学”伦理知识以及“AI+学科教学”伦理知识。技术伦理的核心是技术的人类使用者，人工智能赋能教育面临复杂的伦理问题，教师只有加强学习才能识别何时可以使用教育人工智能，并发挥自身的作用，避免隐私、偏见、道德决策等伦理风险的发生(Long & Magerko, 2020)。

(三)协同探索应用人工智能解决问题的方案

未来教师面临的挑战之一，是既要为下一代学生创造未来的人工智能应用做准备，又要参与开发利用人工智能先进算法和解决问题方案的教育工具，使学习者受益。教师如果想成功完成这项任务，必须与来自其他领域的专家学者广泛互动(Florea, & Radu, 2019)。其中，与人工智能开发人员广泛合作，是未来教师“跨界”的国际通行做法和必然要求。例如，欧盟委员会联合研究中心展开了一项由人工智能人员与教师共同合作编写的AI手册(AI Handbook with and for Teachers)，旨在帮助教师在教学中运用人工智能。这个项目的实施极大地推动了懂人工智能的教师与懂教学的智能技术开发人员之间的交流与协作。此外，以虚拟现实教育应用为例，已有研究表明，教师必须与虚拟现实技术开发者密切合作，为学习者创造最佳的学习环境和课程(沈阳等，2020；王辞晓，2018)。

四、未来教师的工作重塑

《中共中央国务院关于全面深化新时代教师队伍建设改革的意见》明确提出，深入推进人工智能等新技术与教师队伍建设的融合。教育部颁发《关于实施第二批人工智能助推教师队伍建设行动试点工作的通知》提出，要实施人工智能助推教师队伍建设行动。然而，人工智能技术发展的显著特点是，最先进的知识和工具只能通过互联网获得。除了自上而下代表顶层设计的统筹规划和政策保障外，如何激发教师自下而上对人工智能等新技术进行自适应教育以及应用创造，从而为顶层设计提供实践依据也同样重要。根据工作需求-资源(JD-R)理论(Tims & Bakker,2010)，工作重塑是教师为了平衡自身的教学资源及教学需求而对个体能力和需求作出的调整。基于上述理论与实证研究，本研究提出以下未来教师工作重塑路径(见图3)。

图3 未来教师工作创新、跨界、重塑路径

(一)寻求人工智能与教育融合的创新任务

复杂而先进的技术始终是实现人类教师育人的基本手段。未来教师需要将时间投入到人工智能无法替代的创造性教学与社会育人工作中。余胜泉等(2019)总结了人工智能与教育深度融合的四种类型：人工智能代理(替代教师重复性工作)、人工智能助手(教师增强人工智能自动化处理)、人工智能教师(人工智能增强教师创新)抑或是人工智能伙伴(教师与人工智能的相互作用增强)。基于人工智能的协同教学，通过将人工智能技术应用在教学实践中，帮助教师高效、准确地把握学生认知能力的“最近发展区”，制定满足个性化发展需要的学习内容和发展目标。智力能力测评、自动组合学习资源、人工智能授课等，甚至不需要教师的直接干预。如何助力学生个性化发展，切实改善教育质量，促进教育公平，需要教师不断丰富过程性、多样化的评价设计，创新教学评价；进一步完善课程开发，使教学内容和难度梯度要求更清晰；创新教育教学场景等，让人类教师育人的价值最大化，提高整体教学的增能效应。

(二)协同设计人工智能教育应用

教师反馈一直被认为是“提高学业表现最有力的单一影响因素”(Hattie et al.，2007)，但其时效性、准确性、针对性以及多样性常常低于预期。目前，人工智能成为大量应用于提升师生双向互动与有效交流的方式，主要有以下三种：第一种是智能技术充当人与人互动的媒介，使师生之间的互动交往得以跨越时空，学生能随时随地提出问题并得到指导。教师可以随时随地进行学习监控和教学管理，提高反馈的针对性、准确性和多样性，使师生信息交流变得即时、有效。第二种是智能技术充当师生交流以及提供个性化的课程、材料、教学和智力测评及教学诊断的依据等。第三种是智能技术充当师生交流的虚拟场所，使课堂变得更智慧。例如，基于信息技术的课堂互动分析系统，可采集、存储和分析师生互动数据，提供师生互动解决方案。董艳等(2021)提出面向智能应用的人机双向反馈机制，包含感知反馈、认知统合、评价判断、采取行动、情感管理以及动机调控六大核心要素。以学生为主体的反馈是复杂的、多元的，需要增强技术研发团队与教育实践者的合作，不断提升其智能化程度(Luckin et al., 2019; 赵帅等，2019)。

(三)利用人工智能应对教育挑战

在“双减”政策背景下，社会与情感能力被认为是新的教育评价的重要内容，其能力培养和学习体验是众多发达国家中小学的课程核心(袁振国等，2021)。2019年经济合作与发展组织开展的国际社会与情感能力研究项目指出，学生社会情感能力包括任务能力(责任感、毅力与自控力)、情绪调节能力(抗压力、乐观与情绪控制能力)、协作能力(共情、合作与信任)、开放能力(包容度、好奇心与创造性)、交往能力(乐群、果敢与活力)。其中，构建新型师生关系被认为是改善学生社会情感学习体验的重要突破口(袁振国等，2021)。人工智能教学应用，不仅改变了师生互动模式，也将师生关系从权威-服从的单向交往过渡到平等发展，最后迈向双向共生(王果等，2021)。特别是师生互动中学生的社会与情感能力是不容忽视的。师生交流的信息广泛而复杂，除了认知还有情感、态度和价值观等。受教育者的学习和社会化是在人与人接触的互动过程中发展起来的，师生互动除了传统的学术学习，对社会和情感学习的期望更强烈。在这方面，人工智能的教学应用无法直接或者取代人际交往引发的心智才能的发展。促进社会互动和协作的人工智能教学应用有待拓展(Long et al., 2020)。

(四)发展多元智能做好育人价值引领

通过人工智能优化个性化教学任务，需要教师付出更多智慧，提供适应性的教育，推动教育高效和多元发展。OECD发布的《2030未来的教育和技能》指出，人工智能赋能教育不仅要培养出更多的人工智能和计算机专家，更要提升人工智能无法模仿的人类智慧水平，如团队合作、领导力、倾听、保持积极性、与人打交道、管理危机和冲突以及变革能力，特别是创新与原创能力。尽管随着跨代传递显性知识的教学工作将被人工智能所取代，教师的知识性的教学任务成就感会逐步降低，但技术本身不具备人类教师所特有的能动性和创新能力。当人的想象力能够胜任创造和实施富有创建的任务时，教师便能充分利用这种力量(Baehr, 2011)。同时，鉴于技术发展步伐的加快，技能会因技术进步而被淘汰，经验、技能和特定领域的知识变得不那么重要(OECD，2018)。未来人类教师工作的重点将是推动人的全面发展，优先发展人类特有的智慧。发现新问题，调动知识促进学习能力的迁移，应用新的技能等创造性解决问题和应用元学习原则的能力，变得越来越重要。

五、展望未来教师与人工智能共生的新生态

最新研究指出，人工智能与教育教学的交叉会逐渐呈现“共存、共融、共生”三个发展阶段(见图4)，教师在此过程中的作用会受到渐进性影响：始于教师支持人工智能，到教师兼容人工智能，最终人工智能支持教师(al-Zyoud, 2020；Humble et al.,2019)。本研究基于此深入探讨如何激发教师关注人工智能时代背景，逐步转变和提升师生人工智能技术的应用意识与能力。

图4 人机协同共存、共融、共生三态

(一) 弱人工智能阶段的人机协同共存

弱人工智能阶段即人工智能发展的第一阶段，即人工智能主要依赖于专家设置的系统结构体系和算法。这一阶段的人工智能教育应用及其产物——智能辅导系统，其目标是为学生提供全面的个性化学习服务，让学生以自己的节奏学习知识。该系统尽管能执行内容和分析导向任务，甚至可以提供基于学习的情感反馈以及与学生互动(Gulson et al., 2018)，但其分析模式是基于教师实践经验人为设定的，因此与人类教师辅导相比，智能辅导系统目前只具有效率或在特定方面超越人类教师的优势。例如，给予对错类反馈的时效性，该系统能为学生提供的反馈始终比较单一、类型比较基础，实践中存在明显的学科差异(赵帅等, 2019)。加强教师对人工智能技术的合理认识，往往被认为是有效融合智能辅导系统与教师教学的关键(闫志明等，2020)，因为机器人尚无法了解人类协作者的意图，对学生和教师支持缺乏灵活性。人工智能教学应用还不够全面、成熟程度低，但在许多方面能支持教师教学和学生学习，这取决于教师如何使用这些技术创造教学价值。

(二) 强人工智能阶段的人机协同共融

随着拟人化技术的进步，人工智能技术对人的模拟能力逐渐增强，教师认知能力与智能技术环境之间的差距快速缩小。智能教育助理可直接为教师提供个性化学习材料，支持自我培养(Hrastinski et al., 2019)。即使教师不具备高级编程知识，也能通过使用简单的编程界面，如块状编程，对教育机器人重新编程，满足他们的教学需求，使人机协作更容易(Nair et al., 2019)。强人工智能还具有自我学习、理解复杂理念等能力，可以通过智能调控系统总结和分析教学行为(如眼动、姿势等)产生的海量数据，帮助教师调节教学，指导学生学习，如教师授课出现闭合姿势(如双手交叉放在胸前)时发出提醒(Barmaki et al., 2015)，学生不专注等或需要支持时发出警报(Luckin et al., 2016)。需要注意的是，无论是弱人工智能还是强人工智能，机器都不具备自主意识，人类教师是教学责任的主体。人工智能的教学应用可能会带来某些风险，有些危害可能在实施后很久才会被发现，因此教师必须对这些机器能做什么和不能做什么有相对准确的预判。

(三) 超人工智能阶段的人机协同共生

现有研究大多基于教育领域中人工智能技术应用的现状、教学智能产品等，提出弱人工智能或迈向强人工智能背景下教师人工智能技术应用能力和素养框架，包括人工智能技术与课程整合教学实践、智能化学习环境的开发等。尽管实现超人工智能应用目前难度较大，但机器有其自身的发展动力和逻辑是不争的事实。超人工智能是机器人具备自由的意志和自由活动能力的独立意识，不仅能执行高级指令和完成开放式任务，还能理解人类行为背后的动机，因此能够与人类密切耦合。此时的人工智能必须保证它们采取的行动符合人的意愿，最大限度地提高人的生产力，放大人类的智慧，实现人类的价值，而这些价值不是在人工智能系统中指定的，而是通过机器人对人类行为的观察等获得的(al-Zyoud, 2020)。人工智能教育应用不再是单一的应用，而是多分布式的系统，如机器学习、边缘计算、智慧城市结合起来呈现的潜力(Pacheco et al., 2018)。教师需要开展更多的跨界活动，成为人工智能教育应用支持下课堂活动的共同设计者，防止人工智能教育系统被开发成没有透明度的“黑盒子”(Hrastinski et al., 2019)。结合机器和教师的最佳属性是一种明智的教育创新，未来教育将由教师和人工智能共同为学生提供可靠的学习支撑、精准精进的学习内容和学习活动，实现多元多层次的教育服务供给。

总之，人工智能将与教育融合，成为教育变革创新的第一动力。未来教师必须充分了解人工智能的最佳属性，发挥人类教师育人优势，为学生提供智慧教育解决方案，即教育个性化、精准化、规模化。另一方面，未来人工智能必将为教师队伍建设、专业发展创新、智能素养提升等服务，提高育人质量。