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智能化时代“AI+教师”协同教学的实践形态

期刊:journal of distance educationDOI:10.15881/j.cnki.cn33-1304/g4.2020.02.004

本文档属于类型b,是一篇探讨人工智能与教师协同教学实践形态的理论研究论文。以下为针对该文献的学术报告:

作者及发表信息
作者周琴(西南大学教育学部副教授)与文欣月(西南大学教育学部硕士研究生)于2020年在《journal of distance education》第2期发表题为《智能化时代“ai+教师”协同教学的实践形态》的论文。该研究受中国博士后科学基金(2016m602618)、重庆市博士后项目(xm2017135)等资助。


研究主题与背景

论文聚焦人工智能(Artificial Intelligence, AI)与教育深度融合的背景下,教师如何通过与AI协同形成新型教学形态。核心学术背景包括:
1. 教育技术变革需求:知识爆炸时代暴露教师个体认知局限(如海量数据处理、跨语言信息识别能力不足),需通过“认知外包”(Cognitive Outsourcing,指将教师能力短板委托智能设备弥补)实现教学优化。
2. 人机协同理论框架:基于法国哲学家贝尔纳·斯蒂格勒(Bernard Stigler)的“人—技术”结构理论,提出技术作为“代具”(代替性工具)弥补人类缺陷,推动教学从人机交互向人机共生演进。
3. 现实矛盾:BBC研究显示教师被AI取代概率仅0.4%,但教师群体内部可能因技术应用差异产生替代风险,凸显协同必要性。


主要观点与论据

观点一:教师的“缺陷存在”与AI的“代具弥补”构成协同基础

  • 教师缺陷
    • 计算信息缺陷:知识调取与存储能力不足,如无法实时更新跨学科知识库。
    • 感知信息缺陷:复杂信息(如多语种语音)识别困难。
    • 认知信息缺陷:依赖主观经验分析学生行为模式,准确度低。
    • 社会信息缺陷:多主体(师生、AI)交互中反馈能力有限。
  • AI弥补路径
    • 技术匹配:AI的计算智能(如批改网自动评分)、感知智能(如Carnegie Speech语音评估)、认知智能(北极星AI助教的学情画像)、社会智能(Rubi儿童社交机器人的情感交互)分别对应上述缺陷。
    • 案例支撑:Knewton自适应学习平台通过非结构化数据分析提供个性化学习支持,验证技术可行性。

观点二:“AI+教师”协同教学的四级实践形态

论文按协同性递增提出四种形态,均以具体案例佐证:
1. “AI代理+教师”分工协同
- 职责划分:AI代理处理机械任务(作业批改、信息管理),教师专注创造性教学(如情感培养)。
- 实例:Interactive Books自动评估英语发音,教师据此设计高阶活动。
2. “AI助手+教师”辅助协同
- 功能定位:AI助手采集数据(如“英语流利说”的发音分析),教师解读数据并决策。
- 类比:类似医生借助检测仪器诊断,教师需结合教育学理论阐释AI报告。
3. “AI导师+教师”适宜协同
- 高阶角色:AI导师(如“AI好老师”)模拟特级教师,分析学情并推荐教学方法,教师负责规则设计与过程调控。
4. “AI伙伴+教师”交互协同
- 共生关系:强AI阶段(如Project Debater辩论机器人)与教师构成“学习共同体”,通过多主体交互共同进化。

观点三:协同教学发展的三大诉求

  1. 教育转型:从标准化“人工林”转向个性化“生态圈”,重构教学目标(核心素养培养)、模式(双教师教学)、教师职能(分化为全能型与单项型)。
  2. 技术突破:需分层攻克5G基础层(低延时通信)、数据层(学习行为分析)、算法层(深度学习优化)、融合层(VR/脑机接口应用)。
  3. 伦理规范
    • 原则框架:引用微软沈向洋提出的公平性、透明度等六大AI开发原则,强调教师主导权与学生隐私保护(如同态加密技术)。
    • 政策支持:结合《北京共识》呼吁制定数据安全法规,避免算法歧视。

学术价值与实践意义

  1. 理论贡献
    • 构建“缺陷—代具”模型,拓展斯蒂格勒技术哲学在教育领域的应用。
    • 提出协同形态分级标准,为人机协同教学提供系统性分析框架。
  2. 实践指导
    • 为教师角色转型(如提升信息素养)和AI教育产品研发(如北极星AI助教)指明方向。
    • 推动政策制定者关注技术伦理,平衡效率与公平。

亮点与创新

  • 跨学科整合:融合教育技术学、哲学、计算机科学,提出“认知外包”这一原创概念。
  • 实证支撑:结合全球10余个AI教育应用案例(如Auto Tutor、Watson系统),增强理论说服力。
  • 前瞻性:预判强AI时代“人机共生”趋势,提出去中心化的教学生态系统构想。

该研究为智能化时代教育变革提供了兼具理论深度与实践路径的参考,尤其对破解“技术替代焦虑”与优化人机分工具有重要启示。

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