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清华教授:AI将取代95%的教师
作者:麦可思研究 | 2024/9/25 20:39:59 | 浏览:25 | 评论:0


清华大学心理与认知科学系主任刘嘉教授在公开场合曾表示,AI会取代95%的教师,在传授知识上,“(教师)不可能有Chat-GPT做的好。”在刘嘉教授看来,未来教师的工作不在于“授业”和“解惑”,而是“传道”,即塑造学生“三观”,帮助学生理解世界,培养对未来发展的目标和追求等。


刘嘉教授的观点基于Chat-GPT于2022年底横空出世的惊鸿一瞥,更源于一些网络平台结合AI技术所展现出的非凡的教学能力。


我们不讨论其刘嘉教授的预测可靠程度如何。但是,必须承认的是,“出道即巅峰”的生成式AI,仍然在以令人惊讶的速度持续进化。最新版本据称已达到博士级别,超过了一般的人类专家水平。


9月13日凌晨,OpenAI更新了o1模型。首席执行官萨姆·奥特曼(Sam Altman)在社交媒体贴出了新旧模型解决数学和编程问题的准确率对比图。相比目前的OpenAI模型,新o1模型预览版能力提升了5~6倍,正式版将提升8~9倍。奥特曼同时表示,新模型解决博士级别科学题目的成功率约为78.0% ,超过了人类专家的水平(69.7%)。


清华教授:AI将取代95%的教师


国内厂商也在奋力发展AI工具。9月初,文心一言升级为文小言,百度表示新版本支持问问题、陪聊天、写文章、画图片和下任务五大核心场景能力。一些评测机构表示,文小言采用的文心4.0大模型的综合实力与GPT-4不相上下。


不到两年,以Chat-GPT为代表的生成式AI工具从初见之喜,乍见之欢,发展到每次迭代更新都能引发用户乃至整个社会的期待与惊叹。


但AI工具是否应该进入课堂的争议还未达成一致。甚至有专家表示,AI不会淘汰教师,但会取代不利用AI的教师。


历史或已言明


时光回到1975年,彼时具备简单运算功能的计算器大量问世,而数学教师却陷入了恐慌。一些教师禁止在课堂上使用计算器,否则他们担心学生永远学不会用笔和纸完成长除法等复杂运算。而另一些教师则认为,计算器节省了学生在课堂上完成基础算术练习的时间,能将精力集中到数学推理、数据解释和问题解决等方面,培养高阶能力。


世界变了,教学也要改变。


美国国家数学教育咨询委员会(National Advisory Committee on Mathematics Education)随即发表声明,鼓励学生允许学生在课堂上使用计算器,主张教师培养学生的高级思维和解决问题的能力。以史观今,两相对照之下,或许当下高校和教师更需要关注,如何在课程教学中融入生成式AI工具,提升课堂质量,培养学生应对AI时代的综合能力。


不过,教师对AI进入课堂的隐忧却也情有可原,特别在人文和社会科学领域。阅读和写作一直是哲学、历史等人文学科研究的核心,而写作则是培养学生成为更优秀思考者以及评估其思考水平的主要手段。然而,如今AI能在几秒钟能完成数千页文献的阅读和归纳工作,能写出漂亮到足以乱真的学术文章。有教师表示,“抓学生滥用AI都抓不过来,怎么能彻底放开呢?”有些教师还用上了手写论文、监考的论文写作或者口头报告等形式评价学生学习情况,避免自己劳神费力最后确实给“纯粹的”AI文章打分。


从“是什么”到“为什么”改变教学


从高校探索生成式AI工具辅助教学的经验显示,教师需要从“是什么”的教学法,即学生被动地接受大量经过精心挑选的信息,转变为“为什么”的教学思路,即通过创造性的问题解决模式来培养学生成为新知识的构建者,并融入AI工具的使用。

项目式教学法是实现这一教学思路的较好选择。萨乌瑞吉纳大学(Salve Regina University)的政治科学与国际关系教授查德·雷蒙德(Chad Raymond)分享了学校的做法。

学校鼓励教师基于项目式教学开展课程设计,并融入AI生成式工具的使用,步骤大致分为两步:


首先,给予学生自主权,让他们选择与自己课程主题相关且尚未解决的现实问题;

之后,让学生负责为自己选择的问题设计一个新颖而实用的解决方案。


雷蒙德教授认为,人文社科领域的大学生更应该锻炼创造性思维,进一步发展解决问题的能力。在比较政治学课堂上,雷蒙德教授采用问题引入的项目式教学方法。例如,学生扮演政治风险评估顾问的角色,雷蒙德给出某四个非洲国家作为选项。学生的任务是在规定的时间内,确定哪个国家最适合德国公司开办新制造工厂,并制造汇报方案,说明选择依据。在此过程中,学生可以利用各类AI工具搜索资料,制作报告文档或者PPT等。


雷蒙德表示,生成式AI工具在检索、分析和综合信息方面表现出色,但在形成和评估复杂问题的解决方案方面逊色不少。因而,如同上述建厂选址的例子中,以问题导入的项目式教学法可以避免学生完全通过AI完成,鼓励学生全身心投入课堂,并培养学生独立思考和解决问题的能力。


更多的案例实践


该校其他学科教师也在利用AI工具优化项目式教学方法。例如:

英语文学课教师对学生提出了创意写作项目。比如,学生需要将莫欣·哈米德(Mohsin Hamid)的某本商业小说改编为30年后的背景,彼时不可预测的季风降雨和极端高温轮流侵袭,使得社会民众的生活备受影响。学生需要构建主人公的儿子重新控制家族企业后,如何应对气候挑战的情节。教师同时规定,改编作品必须保留原作的文体习惯和核心主题。并且,该项目对学生文学分析、创意写作和环境建模的能力提出了挑战。

针对学校某群体的特定心理健康问题,心理学课程的学生需要制定一系列干预措施,并向校园管理人员推销该方案。为实现这一目标,学生需要提出符合伦理和法律约束的假设,并完成可行性测试。通过后,学生需要确定如何调动资源,收集并分析调查数据,并制定和评估最终的干预方案。

相关教师表示,这类没有确定结果,没有预设答案的项目能够激发学生的情感投入和原创思维,让学生在思考中合理地运用AI工具,而不是以“AI一下,就能完成”的心态参与课堂学习。

除上述优势,这类教学设计还便于教师组织学生以团队形式完成项目。团队合作能锻炼学生与他人沟通交流和统筹策划的能力。同时,教师可以提升项目难度,再通过学校或二级学院层面的协调安排,组织不同学科背景的学生共同参与,开展跨学科的大型项目。这样做,一方面能进一步培养学生的综合能力,开拓其眼界。同时,人工智能还无法复制或模拟人际交往带来的益处,发挥AI工具强大功能的同时,避免其削弱学生学习效果。

“在人工智能的推动下,过去在大学课堂上或多或少有效的做法——告诉学生哪些问题值得回答以及这些答案是什么——现在已经完全行不通了。教师也是时候改变自己的观念,接受世界的变化了。”雷蒙德教授表示。


纵观全局,生成式人工智能工具在教育领域内展现出多元化的应用潜力,不少学校和教师都在挖掘其在课堂教学中的深层价值,从人机协作共创内容、灵活构建动态教学模式以及提供定制化的学习指导等方面发挥AI的价值。


当然,AI实在过于强大,教师需谨慎对待,小心使用,全面评估以力求规避潜在风险,同时更加聚焦于学生高阶认知能力的培养,特别是批判性思维与创造性思维的激发与提升上面。

主要参考文献:

[1]国外教师用生成式人工智能辅助教学. 光明网, 202403281.

[2]Raymond, Chad. AI and the Case for Project-Based Teaching . The Chronicle of Education. Aug 27, 2024.

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