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[导读] 许多人希望借助深度学习来满足对高质量、定制化教育的需求。慕课的出现、数字设备的普及,似乎为实现这一愿景奠定了基础。然而,我们必须要考虑到,AI工具进军教育领域所可能造成的负面影响,以及应如何改进

许多人希望借助深度学习来满足对高质量、定制化教育的需求。慕课的出现、数字设备的普及,似乎为实现这一愿景奠定了基础。然而,我们必须要考虑到,AI工具进军教育领域所可能造成的负面影响,以及应如何改进研究内容,以防止一些意料之外的后果发生。

算法是AI教学的核心,它可以持续跟进学生的学习进度,并根据各个学生的学习习惯调整教学计划,从而给予他们最佳的学习体验。有了AI导师的帮助,学生们可以在家中学习。如今受疫情影响,学生们必须在家上课,网课得到了空前普及。不过,远程教学的体验并不太如意。虽然简单的网络授课与AI教学有所出入,但可以看出,它或许会与我们理想中的概念有很大不同。换言之,AI导师能够提高教学的效率,但并不一定能为学习者带来乐趣。

插播

3月5日(周四)晚8点,网易有道技术总监林会杰

来跟你聊聊「人工智能在教育软硬件工具中的应用」

大部分研究人员依然认为,只需要克服技术缺陷,深度学习就能为教育界造福。这未免过于武断了些。事实上,研究的重心更应该放在如何降低AI工具可能会产生的风险上。AI导师与人类教师的协同工作,可能是最具安全保障、效率最高的方法之一。

智能教学系统通用框架

AI教学的潜在风险

AI导师并不能建立起师生间的情感联系。除了汲取知识外,学生还期望在课堂上学到很多其他东西,比如发展人际关系、学会如何与人相处等。我们许多人都曾与老师构建起师生情谊,他们给予我们的人生教诲,有时候远比教学的内容要更能让人受益终生。然而,AI导师并不能为学生提供这些基于情感支持的互动。

此外,年轻人的社会孤独感日益加重。研究发现,上网时间较少、参加社交活动较多的青少年的同理心水平,与其他人相比要高一些。联合国教科文组织正在考虑调整教育方向,以强调培养学生的社会情感能力为主要目标,而非一味地强迫儿童看着屏幕吸收知识。

不巧的是,AI导师系统的设计往往是为了最大化学生上网的效率。除此之外,由机器学习驱动的教学方式,能够自动调整授课方法,以调节学生的注意力,而这可能会破坏学生进行自我调节的能力。同样,习惯于AI教学的学生,可能会很难适应现实世界中,那些无法进行即时沟通的创造性工作。

我们还必须考虑到这样一种可能性,即居心叵测的人会利用这项技术来教授暴力题材的内容。比如,恐怖分子会利用它来扩大有关破坏行为的培训课程的规模。此外,若要训练AI导师根据学生的学习习惯和进度来精确地调整培训方案,研究人员需要收集关于学生的心理状态和学习水平的信息数据,进行深入的处理和分析。这些私密数据,是否会被恶意泄漏呢?

恐怖分子曾在网上直播暴力视频被记者发现

网络安全和数据隐私的缺位,是这个平台亟需解决的难题之一。而对于接受AI教学的儿童来说,这一问题更加严峻。Facebook前首席信息安全执行官亚历克斯?斯塔莫斯(Alex Stamos)表示:“儿童的隐私泄露, 会加重儿童剥削,比如儿童色情。”一些恶意的色情和暴力图片,也可能会被发到低年龄学生的上课平台,对他们造成不可预计的伤害。

迈向更美好的前景

这些风险的存在,并不代表着AI教学应被全盘否定,相反,它可以继续改进,发展成更成熟的线上教学系统。

首先,为了提高互动效果,教师和AI工具可以展开协同工作,即教师选择性采纳AI工具提供的教学建议,工具支持教师对作业进行评分,并跟踪学生学习进度。AI教学目前在教授以记忆知识为主的课程方面最为有效,而不支持创造性和开放性的课程学习。现实中,在大教室里,教师不可能像钢琴老师帮助调整学生的手的位置那样,密切关注每个学生。因此,工具的监控作用是非常必要的。

智能监控反馈

当前的算法,需要大量的学生数据来支持AI教学工作的信息反馈。我们需要找到在不动用大量学生数据的情况下完成反馈的方法。低数据分析技术似乎很有前途,可以降低数据滥用的风险,也不需要调出囤积了数百万学生的学习信息的数据库,来进行繁复的算法解析。

研究人员更应该加强儿童安全风险方面的检测,把大量的精力放在开发内容审核工具上。做到这一点,在线学习平台才能实现对所有学习者的安全保障。尤其是对儿童和那些暴露于不稳定的网络环境中的人来说,有了保障,他们才得以更放心地使用AI教学系统。

言而总之,深度学习在教育领域的应用和医学AI工具一样,在我们看到其潜力的同时,还要坚守这样的原则:一项优质技术的前提,是它不能对人类本身带来伤害。

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