人工智能时代教师困境应对策略研究

2022-03-16张旭航张军辉

中国教师 2022年3期

张旭航　张军辉

【摘要】人工智能对传统教师的角色定位和专业技能等提出了新要求，探究教师应对困境的策略十分迫切。基于耗散结构理论，人工智能时代教师困境的应对策略应贯彻系统开放性、远离平衡态、领悟系统非线性关系和恰当处理随机涨落。笔者通过分析旨在加强应对策略的系统性和科学性，促进教师在人工智能时代的可持续发展。

【关键词】人工智能教师耗散结构应对策略

2018年3月24日，中国发展高层论坛经济峰会“人工智能时代的产业转型”分会场上，与会嘉宾就“人工智能的时代已经来临”这一观点达成共识，并强调我们有必要挖掘AI潜力以促进经济增长和社会发展[1]。2020年7月9日—11日，世界人工智能大会云端峰会在上海召开，展示人工智能在不同领域赋能情况并提出相关问题，正如学者孙婧等表示，人工智能确实已开始承担起部分工作职责，带来了诸多隐忧[2]，促使处于人工智能时代的教师思考对自身就业的影响。例如，美国艾休克·戈尔（Ashock Goel）教授曾尝试用聊天机器人作为助教回答MOOC中学生的提问。由于基于IBM技术的聊天机器人交流能力甚强，学生在长达5个月的学习过程中并未察觉到助教的机器人身份，这说明人机角色边界消融的现象在远程教学领域中已有展现，即将到来的时代一定是处于智能信息技术高速变革的时代，教师本身若无法主动进行职能角色调整，仍会直面生存危机的窘境[3]。学者祝智庭曾说：“不懂人工智能的教师将无所适从，而懂得人工智能的教师将如虎添翼。”人工智能时代对教育教学的新要求带动了对教师各方面的新要求，所以教师的角色定位、教师技术素养和技术应用水平的提升，成为当下亟须解决的问题[4]。基于以上背景，笔者将重点分析人工智能时代教师面临的主要困境、耗散结构视域下探究人工智能时代教师困境应对策略的适宜性、基于耗散结构理论的人工智能时代教师困境的应对策略。

一、人工智能时代教师面临的困境分析

1. 角色困境

在2019年新媒体联盟（New Media Consortium，NMC）发布的《地平线报告（2019高等教育版）》中指出，阻碍高等教育技术采纳的困难挑战包括实施教育技术策略的教职人员角色演变[5]。如人工智能技术的高速发展，使教育机器人、智能“专家系统”等辅助系统进入课堂，这类新兴技术较传统教师更为精确、实时地指导大部分教与学的过程，同时提供“教—学—练—测—评”系列教学服务，一定程度上造成了教师在教学场景中出现“放空状态”。同时，部分教师基于对智能技术的过度信任和热爱，最终让自己成为了技术“持存物”[6]。“教书育人”是中小学教师的任务，而在人工智能时代“教书”这个教师角色定位因人工智能技术的介入而动摇，一是因为学科知识等各类信息资源极易从互联网获取，造成教师“知识传授者”的角色定位受到极大动摇;二是因为基于精确算法、深度学习等智能技术支持下的教育机器人等智能技术能更高效、更快速地获取学生学习情况并做出反馈，使得针对知识传授层面的“因材施教”功能被部分移位给人工智能技术[7]。例如，北京师范大学未来高精尖创新中心于2018年启动了“AI Teacher”的国际合作项目—人工智能教师，在该项目中团队共赋予了人工智能教师共12种角色，包括可自动命题和自动批阅作业助教、学习障碍自动诊断与及时反馈分析师、学生心理素质测评与改进的辅导员、反馈综合素质评价报告的班主任等[8]，迄今已有部分人工智能教师的角色成功落地，同时基于语音识别技术、语料库和云计算等智能技术的口语测评系统、句酷批改网等已广泛应用于课堂教学领域。人工智能技术的快速更迭和其在课堂教学中的深化应用不可避免使人工智能技术在教学课堂中承担一部分原属于传统教师角色的功能，导致教师角色困境的产生。

2. 技能困境

智能机器的学习力无论从时间持续性还是强度密集性层面都强于人类，这意味着教育领域将有更多工作任务可以由智能机器人完成，从而加快教师教学技能的退化[9]。从新媒体角度来看，人工智能对学生的学情进行输入、处理并对学习资料进行匹配和推荐过程中，极大可能因过量同质化内容的摄取而引发“信息茧房”效应，在一定程度上影响学生全面发展，该过程中教师合理调整机器决策和人为干预之间平衡度的能力便十分关键;从教育心理学角度来看，人工智能可分析的仅仅是显性知识（可被文字、图表、公式表述的知识）并进行编码，对学生隐性知识难以触及，对于教学环境中的因果关系人工智能同样难以分析[10]。以Class In在线教学平台为例，其教学报告呈现出的课程出勤早退迟到、学生答题正确率、课堂板书、课程回放等情况能够记录和分析展现在屏幕上的音频图像和人机交互行为，并在一定程度上对学生学习效果进行判断分析，但缺乏智能技术认知反思技能的教师一旦忽视学生课堂行为的深层次原因，便会产生对学生学习情况的误判。教师是否能够对隐性知识学习过程和学习效果变化有足够的敏感度，以防止学生进入知识库“客观主义”陷阱，是否能够从人工智能给出的数据中解析学生学习问题的因果关系等，也是人工智能时代教师需要解决的技能难题。

為促进教师的可持续发展，研究者应在系统而科学的理论指导下提出应对策略。系统科学理论作为现代教育技术学科的理论基础之一，以系统为对象对其相关原理、模式和规律进行研究。耗散结构理论作为系统科学理论的“新三论”之一，对本研究的开展具有系统性、科学性的价值。

二、基于耗散结构理论分析人工智能时代教师困境应对策略的适宜性

笔者以耗散结构理论的内涵阐释、耗散结构理论在社会科学中的应用现状为基础，通过解析人工智能时代教师的系统属性和耗散结构理论的哲学意义，探讨耗散结构视域下研究人工智能时代教师困境应对策略的适宜性。

1. 耗散结构理论

了解熵理论是理解耗散结构理论的前提。1865年，德国物理学家克劳修斯根据热力学第一定律提出了熵的概念。接着，克劳修斯及其团队进行了更深入的实验和研究，证明了热力学第二定律，亦被称为经典熵理论，其内涵是指自然界任一孤立封闭系统中均在发生能量交换，且该转换过程不可逆，在该过程中能量只能从有效能转化为无效能，而在此过程中产生的无效能总和即为熵[11]。熵的增加代表着无效能的增多，薛定谔在其著作《生命是什么》中提出，人活着就是在对抗熵增定律，生命以负熵为生，一个形成了“耗散结构”的系统，有更大概率有效对抗熵增。在此基础上，普里高津（I.Prigogine）提出了耗散结构理论，他认为一个系统若是呈开放状态便有可能吸纳负熵，从而对抗熵增。一个远离平衡态的开放系统，遵守进化论学说而不是热力学第二定律，它们会通过与外界环境不断进行物质、信息以及能量的纳入与输出，在一定条件下生成自组织现象，而这个自组织现象是从无序至有序、较低有序至较高有序的新的稳定结构[12]。这样的结构具有四个特征：一是系统处于开放状态，即内部与外界有联系和交换;二是远离平衡态（系统中的物质、信息、能量与外界不断发生联系和交换）;三是非线性的相互作用，即系统内各成分之间关系较为复杂且彼此相互制约;四是涨落现象，通过未知、随机涨落的触发使系统达到新的有序状态。

2. 人工智能时代教师的系统属性

耗散结构理论的对象是一个系统。教师作为以一个整体存在的“社会人”，从社会意义出发也具备系统所拥有的特征。第一，教师有不同的角色身份，如知识传授者、家庭成员、心理辅导者、道德模范等，这些角色身份在不同的时空互相牵制、彼此影响，体现了其结构。同时，个体的生理和心理从出生起便展现其层次性，如人的發展具有顺序性和阶段性，以及马斯洛提过的人类的需求层次论。第二，个体作为社会人不断与外界发生交互和联系，从主观上和客观上保持着开放性。那么从系统的特征和内涵的视角来理解，教师具备系统属性，其本身便是一个系统，基于耗散结构理论分析该问题符合研究对象层面的前提条件。

三、基于耗散结构理论的人工智能时代教师困境应对策略分析

基于耗散结构所具备的特征，笔者针对教师所面临的困境，以教师角色困境和技能困境为例，研究人工智能时代的教师如何突破困境，从而达到有序的新状态的应对策略。

1. 先决条件—贯彻开放性

贯彻开放性是形成一个可持续发展系统的前提，这与终身学习理念也不谋而合。人工智能时代的教师应视自身熟练掌控的角色定位和储备的经验、专业知识为系统内部要素，使其与相对的外部人工智能技术环境之间保持联系，在此基础上，教师作为一个整体系统才能为形成新的有序结构形成先决条件。

一方面，从教师面临的角色困境来看。例如，人工智能基于强大的算法能够从课堂中的可记录数据进行精准、实时的推断和预测，教师知识传授者的角色受到部分挤占从而一时难以合理应对，教师首先要调整的是思想和行为上的开放性，接纳不断推陈出新的人工智能、教学机器人等新技术，即正视智能时代AI在信息处理和储存上的优越性，深刻理解人机协同的本质内涵，教师知识传授者的角色并未被取代，而是外延价值得以彰显，促使教师能够更多地将注意力集中于学生思维能力和解决问题能力的培养。另一方面，从教师面临的技能困境来看。教师应掌握人工智能教学系统中的相关教学技能，具体而言，教师需吸收人工智能所具备的优势并反思自己是否出现智能系统存在的缺点，是否能基于开放性学习引入有价值的负熵（契合智能教学环境的新技能）并排出无用熵，从而在必要时做出教育教学调整。例如，就人工智能精准的推荐算法功能而言，教师可以吸收该功能的优点从而将课堂中智能机器汲取不了的隐性学习行为、学习动机的变化、学生的社交能力和沟通能力等细节进行归纳和分析，研究这些数据后可以给学生提供社会性发展、学习动机培养、脱离“信息茧房”等方面的建议，从而达到人机协同、人机互补。教师还可以将自己开放于教学案例，激励自己参加教学培训活动，同时多分享自己的经验和看法。

2. 必要条件—远离平衡态

耗散结构的第二个特征是非平衡状态，它是形成耗散结构的必要条件。在平衡态或近平衡态，系统难以发生质变，而耗散结构中的非平衡态实际上是一种动态平衡[13]，即从平衡态到非平衡态，再到新的平衡态。远离平衡态在皮亚杰认知发展论中已有体现，当个体现有认知水平与新事物间存在差距时即会产生非平衡状态，正是非平衡状态促成了同化和顺应，进而改变现存认知图式，最终形成新的平衡态[14]。对一个系统而言，远离平衡态远比保持开放性困难，因为前者更需要主动发挥批判性意识和反思精神，而批判与反思是教师构建创造性思维的重要枢纽，创造性思维又是人工智能时代教师需要具备的素养。

就人工智能时代教师的角色定位和技能困境而言，第一步是认知层面的应对，即主动培养非平衡态的常规意识，教师职业特性决定了其发展具有自主性，而发展取决于教师自身的意识、能力等主观因素[15]。第二步是行动层面的应对，教师在人工智能时代下需要主动为自己创设教育教学情境中的不平衡态，主动走出工作舒适区寻求挑战，引导自己远离平衡态。例如，对于角色定位，教师需要不断升级角色服务，自主深入理解人工智能教学环境中学生的多方位需求，符合最近发展区规律的角色定位。而对于教学技能困境，教师在基于系统开放性的前提下要敏锐地嗅到人工智能新技术在社会中的应用，自主思考新技术在教学环境中的应用场景以加快教育信息化的进程。

3. 内在机制—非线性关系

我们将能够用一元一次方程表示的函数关系视为线性关系，反之非线性关系则代表着变量与结果之间的关系是复杂、多变、无法预测、难以被量化的。正如美国作家纳西姆·尼古拉斯·塔勒布在《黑天鹅》中所述，仅见到一次黑天鹅，就足以推翻上千年来千万次观察总结出来的“世界上只有白天鹅”的结论[16]。这里说的“黑天鹅”实际上是表征无法预测的、会产生重大影响的随机事件，我们无法预测其出现，这便意味着对于生活中时刻存在的随机性需要保持足够的敬畏心。

人工智能时代的教师在与新兴信息技术进行交互时，彼此之间的呈现便是一个非线性的关系，这是由复杂系统的随机性所决定的，而非线性关系正是耗散结构形成的内部机制。第一，教师在探索人工智能时代如何解除困境时需从新的角度理解“坚持与恒心”的重要性，即由于系统内部元素之间与系统之间的不可预测性，我们无法精确推演何时何地将发生质变，在角色定位调整、技能学习和其他困境的解决过程中不应停滞。第二，从耗散结构理论的角度贯彻“以人为本”理念，教师、学生、整个教学过程均为复杂系统，目前人工智能应用尚处于弱人工智能阶段，仍是基于大数据和算法的数理模型演算，无法处理突变、随机非线性事件，而人类教师是可以处理的。当然随着技术的快速革新，我们无法预测未来人工智能会呈现出怎样的智慧化表现。未来，“人工智能”进化为“人工智慧”时，或许人类之于人工智慧的关系就如元认知与认知之间的关系，领悟世界的随机性帮助现在的教师和未来的教师以更为动态、包容的视角来面对困境的产生。

4. 触发因素—随机涨落

涨落是指外界之于系统的扰动和影响，教师作为一个完整系统保持其开放性，在远离平衡态并处于系统间非线性关系状态时，随机涨落通过相干效应被放大，从而触发耗散结构的形成[17]。

人工智能时代教师的应对策略中需要正视随机涨落对于耗散结构的积极意义，在此意识形态的基础上才能去探讨应对策略。首先，从系统内部的涨落来看，教师需敏锐洞察在智能技术介入下教育教学情境中的细微变化，无论是认知结构、情感还是技能掌握的改变都可视作内涨落，合理处理能产生质变。例如，在思考如何对人工智能算法下的结果进行合理调整和科学干预时，关注脑海中的随机想法，即便是与该议题相关度低的想法也有可能会诱发产生阶段性解决方法的契机;从系统与系统之间的视角来看，则需要我们关注外部环境的变化，这种关注不仅是浅表式的了解，而且是对人工智能环境下的各种变化有较强的敏锐度和深刻理解内部原因的洞察力，在敏锐获取到外界环境变化后进行积极合理的处理。同理，我们需要认识到关注外部涨落仅是前提，科学地处理才有机会生成意料之外的有效结果。

从耗散结构理论视角出发，针对人工智能时代教师的应对策略并不存在一劳永逸的静态应对策略，整体呈现出的是螺旋式循环的状态，耗散结构理论提供的视角所强调的是在世界随机性下的应对框架，具有较强的变通性和可持续性，正如作家斯宾塞·约翰逊所说：“唯一不变的是变化本身。”教师应该保持对未知的渴望，拥有对智能世界的热忱，在顺应人工智能时代新特征的基础上促进自身系统可持续发展，而更为具体的实践还需要我们不断深入探索。

参考文献

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[11] 车林杰. 协同创新系统耗散结构判定研究——基于熵理论和耗散结构理论[D].重庆：重庆大学，2016.