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指向人工智能与教育深度融合的学校领导变革

来源:admin 作者:max 浏览: 2020-11-15 14:54

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  近年来,移动互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学等新理论和新技术的发展将人工智能引入新的阶段,改变着传统教与学的方式,并深入影响着教育理念、文化和生态。习主席在2019年致信国际人工智能与教育大会时特别强调•:“中国高度重视人工智能对教育的深刻影响•,积极推动人工智能和教育深度融合,促进教育变革创新。”可以说•,加快推进人工智能与教育的深度融合(以下简称“智教深融”)既是我国未来教育改革发展的战略方向,也是实现中国教育现代化的重要前提之一•。基础教育领域实现“智教深融”的重要标志之一是学校教与学的转型。这既有赖于外部政策和技术的支持,也需要校内领导工作的变革。在技术视角的“智教深融”已备受关注的当下,深入剖析指向•“智教深融”目标的学校领导变革颇显必要••。鉴于此,本文基于对“智教深融”进程中基层学校面临挑战的分析,进一步探讨在走向“智教深融”过程中学校领导变革的若干重点。

  我国中小学在硬件配置上已具备了相当好的基础。迄止2018年,96.7%的中小学实现网络接入,多媒体教室普及率高达92.3%。然而“智教深融”落地学校“最后一公里”的关键是学校的作为。教育部《教育信息化2•.0行动计划》将“培育千所标杆学校”和“遴选万堂示范课例”纳入行动计划之中,已表达了我国政府对•“智教深融”切实落地学校的期待。但是“智教深融”落地学校面临一系列前所未有的挑战,其中下列三项挑战显得最为突出而严峻。

  人工智能技术用于教育的巨大潜力和广阔前景毋庸置疑•,但目前所显示的实际效用远未达到人们的期待。以 •“智适应学习•”技术为例,该技术在欧美国家应用时间已超过10年,在各学段累计用户超过一亿,技术和产品两方面都已打磨成熟。然而对于“智适应学习”的成效除了小样本实验有积极报告外,并未有明确证据表明其能促动学校教育质量的整体改进。欧美国家近年的PISA•、PIRLS和TIMSS结果也无大的起伏。智能技术提升教育质量的潜力未能在教育实践中充分释放由多种因素所致,缺乏与技术发展相匹配的教学法是重要原因之一。英国开放大学的麦克夏普斯 基于智能电子白板功效的回顾指出:“(要害)不在于你用什么,而在于你怎么用。我们需要关注教师如何使用技术,而不仅仅是技术本身。这其中的关键,就是教学法。”OECD在2016年的一份报告中告诫:“学校和教育系统尚未准备好实现技术的潜力••。……由于在如何将技术有意义地融入教学过程的教学法方面准备不足•,因此在期望与现实之间形成了断裂。学校和政府必须应对这些挑战,否则技术可能会弊大于利。”而智能教育研究者哈里凯塔莫则说得更直白:“我们可以通过人工智能助教(AI-based teaching assistants)为教师提供帮助•,……但这有赖于人工智能教学法(AI-pedagogy),我们现在还没有形成这样的教学法。•”他认为•,“光靠技术本身,永远不是解决之道。”中科院发布的《2019年人工智能发展白皮书》,将人工智能在教育领域的应用场景划分为四个层次(见图1)•。

  其中,最核心层的应用发生在学校课堂教学之中。这就是为何可以在课外补习机构多有使用的“智适应学习”系统却难以融入学校课堂的主因,因为技术若应用于目标、任务、过程更复杂的课堂教学,在智能技术与学习之间更需要“人工智能教学法”这一桥梁。因而,如何培育和建设“人工智能教学法”,便成为学校走向“智教深融•”面临的第一个挑战。

  “智教深融”涉及“智”“教•”双方,不可能单凭教育一方就能实现,社会资源的参与和介入是实现“智教深融”的必要条件。《2019年人工智能发展白皮书》在梳理我国人工智能技术在各行业的应用现状后,特别强调了人工智能开放平台建设的重要性。在我国已有的人工智能开放平台中,“松鼠AI智适应教育开放平台”就是专门服务教育的资源平台,“科大讯飞智能语言开放创新平台”和“商汤智能视觉开放创新平台•”也兼有服务教育的功能。然而,这些开放平台提供的资源并非完全能直接应用于学校的课程与教学。以•“松鼠AI智适应教育开放平台••”为例,它所提供的是三种层次资源的开放:一是智适应教学产品和教研产品层面的开放,合作者直接使用产品为其客户服务;二是自定义智适应产品层面的开放,合作者可以根据自己的需求和能力对智适应产品进行改造,并以自己的品牌进行二次输出;三是智适应引擎层面的开放,合作者可以基于智适应引擎,研发打造不同应用不同场景的智适应产品。倘若把这里的“合作者”设想为地方教育科研或教研部门,那么即使这些部门真的具备改造松鼠智适应教育产品的能力,这些改造后的智适应教育资源进入基层学校后•,仍需要经过“校本化”这一中介环节才能适用于不同学校的不同教学场景。更何况支撑智能教育系统的数据是动态生成的,学校和教师并不应该是完全被动接受产品的一方。中国信息通信研究院发布的《大数据白皮书》在比较大数据在各行业应用的状况时指出,在大数据应用效果较好的行业(如金融、电信、安防等),都已形成了“平民化的”数据应用局面,也即“人人产生数据、人人应用数据”。于是•,学校如何根据自身的校情、学情对社会提供的人工智能教育资源进行剪裁、调整、编排甚至再开发从而实现社会资源的校本化应用•,便成为学校走向“智教深融•”面临的又一挑战。

  近年来,人工智能中的伦理问题广受关注。2019年•,联合国教科文组织的《教育中的人工智能》报告在分析人工智能之于教育的潜力和机遇时•,提出了“人工智能教育的包容和公平性”和“数据收集、使用、传播中的伦理和透明性•”等伦理和安全问题挑战。联合国教科文组织总干事长奥德蕾阿祖莱也强调,“人工智能领域的研究正以非常快的速度前进,而指导人工智能发展所需的法律、社会和伦理环境建设却发展得非常缓慢。”“应对人工智能所带来的伦理问题已刻不容缓。”相对于上述宏观性的伦理挑战分析,人工智能技术落地基层学校后所带来的伦理和安全风险是具体而触手可及的。首先,在人工智能教育系统或教育工具的使用中,存在着个人隐私被泄露和个人信息被不合理收集的安全风险。就如凯塔莫所强调的那样,在人工智能技术进入学校教育教学场景时,必须先要辨明“谁允许收集数据?谁拥有数据?数据是否真实有效?数据中存在什么偏见吗?其中是否存在操纵的因素?•”其次是不全面的信息采集带来的伦理风险。有研究者指出,“现有智能教学系统主要采集学生的学习行为数据,而学生其他方面的表现则缺乏记录。”“目前人工智能教育的诊断仅限于对知识掌握情况的描述与识别•,难以找到学生问题的根源。”如果人工智能教育系统所采集的信息本身是不完整、不全面的,那么•,这种信息采集本身已包含了伦理缺陷。再次,侦测结果应用带来的伦理风险。目前一些用于教育的人工智能技术产品,具有侦测学生知识漏洞或学习趋势的功能。不过,正因为采集的数据不全面,侦测范围又难以覆盖学生的非智力因素,这就需要侦测结果应用者(通常是教师)结合平时对学生的认识来弥补。而这种弥补,又深受教师本身专业素养影响,难保不作出不当的判断,以至于对学生的学习表现作出不公平判断。而夏普斯甚至认为•,即便未来的人工智能技术能够提供准确的侦测结果,但在侦测结果应用上,仍然存在伦理挑战。例如,“对一个(被机器预测)下次考试肯定不及格的学生,你是否该告诉他这个侦测结果?”最后,人工智能教育产品所附带的商业性所带来的伦理风险。从本质上说,人工智能教育产品也是一种商品,它不仅是有价的,而且还很容易植入开发商附加的商业利益。例如••,一些产品本身就带有隐性的植入式广告,或者植入某种带有商业目的的学习习惯诱导功能从而使学习者对产品形成依赖。在学校选购产品以及在教师向学生推荐产品时•,都需要作出正确的伦理判断。可以说,这是在学校走向“智教深融”过程中面临的第三个挑战。

  由于学校领导在学校中发挥着统领全局的作用•,因此为应对上述挑战的学校领导工作变革,不应做就事论事式应对,而需要通盘思考下的行动。具体而言,至少需侧重在领导理念、教师能力、队伍结构、运维管理等方面加以考虑。

  分布式领导的核心理念可以简括为“领导者增量”和“领导活动”两个基本点。在学校领导语境下,所谓“领导者增量”包括两个要点:一是指领导行为的主体未必一定局限于担任正式领导职位者(如校长、副校长等),而可以扩展到在特定任务情境下实际发挥领导作用的人(如骨干教师、项目负责人等);二是不仅关注领导者数量的增加,而且关注领导者之间互补互惠和协同增效,因为包括校长在内的任何领导者不可能在任何任务面前都能发挥绝对高于他人的领导力。所谓“领导活动”也包括两个要点•:一是“领导活动”分布于具体的任务情境之中,发生于领导者、被领导者和任务情境的互动之中;二是“领导活动”的要害不在于领导者在活动中说了什么和做了什么,而在于领导所言所行对任务的完成带来了什么样的实际影响和结果•。在人工智能技术应用于学校教育,尤其在走向“智教深融”的过程中,学校领导任务情景中来自校内外的介入因素和人员构成比以往更为复杂•。例如,在《中国教育现代化2035》提出的战略任务中,就包含了“统筹建设一体化智能化教学、管理与服务平台”等内容。可以预想,学校在享用平台的同时也不得不将部分工作主导权让渡给平台方。又如,在“智教深融••”进程中,学校从校外专业公司购买资源和购买服务的机会大大增加,而其中,商业公司管理者和技术人员对学校教师形成某些主导性影响也是不可避免的。在学校领导学的视野下,这也属于学校领导权的部分让渡。从校内来看,“智教深融•”的进程同样不可避免地让渡较多的领导权给骨干教师、学科带头人等,因为“智教深融”使某一学科的本体知识和教学法知识变得更专门,更加降低了校长成为全能指导者的可能性。与此同时,“智教深融•”也要求我们更看重校长领导行为带来的实质性结果•,而不在于校长说了什么、做了什么,以免出现学校仅以配置智能设备及购买智能服务来彰显“智教深融•”的偏向。由此可见,在•“智教深融•”的语境下,分布式领导的价值和意义被进一步放大了。这就是为何美国联邦教育部在《国家教育技术规划(更新版)》中暗示,在教育技术规划落地学校的过程中,学校领导是广泛分布的,“学校管理者、在教育技术应用方面富有经验的带头教师、专业组织、教育董事会、知识渊博的社区成员、商界领袖、文化机构、其他地区的同事及家长的意见和作用都是非常重要的。”而爱尔兰教育部的《学校数字化战略》(Digitial Strategy for Schools, 2015-2020)则表达得更明确:“为了将信息技术真正融合于教育系统之中,我们需要分布式领导。”可以说,在“智教深融”进程中•,秉持分布式领导理念应是学校领导变革的第一个重点。

  教师队伍是“智教深融”落地学校的基础,也是应对前述三大挑战的关键。《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》要求“教师主动适应信息化、人工智能等新技术变革,积极有效开展教育教学。”从教师个体层面说,“主动适应•”要求教师在自身专业发展上抱积极主动的态度。从教师团队层面看,“主动适应”需要学校积极主动地规划校本教师专业发展。然而,•“智教深融”要求下的教师发展与传统意义上的教师发展在发展什么和怎样发展上均有不同••。因而,规划校本教师发展的重要前提之一,是架构教师能力发展的概念框架。也即,不仅需要列出教师需要发展哪些能力•,而且需要厘清各项能力之间的逻辑关系。2017年,欧盟曾推出一个描述欧洲教师数字化能力的概念框架•。该框架不仅列出了教师的6个能力领域和22个能力焦点(见表1),而且清晰地表达了各能力领域之间的逻辑关系(见图2)。

  基准性的能力框架,在宏观层面可作为教师教育及职后培训的参考,在中观层面可作为评估学校学习型组织建设的参考,在微观层面可作为学校教师实践和教师专业发展的指引。尽管我们无需照搬这个框架,但在学校架构校本教师能力发展概念框架时•,是不乏参考价值的。值得一提的是,在该框架的6个能力领域中,有4个被归为“教师的教学法能力”,包括选择及活用数字化资源的能力以及将数字化资源和手段用于课堂教学、学生学业评估、赋能于学生的能力•。这对于基层学校应对人工智能教学法的挑战•,是颇具启发意义的•。

  如上所述,•“智教深融”要求下的教师发展有别于传统意义上的教师发展。这种区别不仅在于教师能力发展的概念框架不同,而且在于教师发展的思路和方式不同。伦敦大学学院知识实验室教授罗斯露金认为,智能时代教师不应该是智能产品的被动使用者,最好的教师发展应该是与“智教深融”路向一致的专业学习。她主张教师应当参与到人工智能融入学校教育的过程中,要与人工智能技术人员共同合作建设学校的课程资源,从而培养教师能够开展人工智能教育(教会学生如何正确、合理、负责任地使用人工智能资源和工具)、优先发展自己的人类智能(人工智能还不能使其自动化的智能元素,如社会智能、元认知智能等)以及利用人工智能解决教育智能问题的能力。露金的这一路向说暗示,“智教深融”背景下的校本教师发展将是一种基于工作场所的、与“社会资源校本化”的工作任务紧密结合的、与校外人工智能技术人员协同工作中发生的、持续性的教师团队学习。同时,露金的路向说与联合国教科文组织的主张也是基本契合的。教科文在《教育中的人工智能》中强调,让教师为人工智能教育做好准备以及同时让人工智能技术人员理解教育只有在一条双向通路上才能实现:“教师必须学习新的数字技能,以教学和有意义的方式使用人工智能;人工智能开发人员必须学习教师如何工作,并创建在现实生活中可持续的解决方案环境••。”然而在这样的专业发展语境下,学校原有的教师团队结构可能会受到冲击。部分学科骨干教师可能因理解人工智能技术存在困难,而客观上失去了其在校本教师发展中的主导性影响力,部分德育骨干可能因技术运用上的障碍而在教学伦理风险辨析上不再那么敏锐,从而使其在教师团队学习中难以发挥示范引领作用,这就要求学校领导根据•“智教深融”的新要求对教师学习团队结构加以重整。2018年,欧盟曾基于教育教学中运用数字技术的能力,提出了教师专业水平的六步进阶路线图,并描述了处于每一水平阶段的教师所具有的标志性特征(见图3),这或可为我们重整教师专业发展团队结构提供一定的参考。

  “智教深融”落地学校,无疑需要数字化硬件设施来支撑。而与硬件配置同等重要的,则是学校的运维管理。北德克萨斯大学的凯瑟琳诺里斯和密歇根大学的埃利奥特索洛韦在分析学校教育的数字化转型特点时指出•,“数字化转型不是一次性的活动,而是一个持久的旅程•。”正因为是•“一个持久的旅程”,就更需要强有力的运维管理来持续保障。

  此外,随着数字化资源和人工智能产品在学校的广泛应用,有关伦理和安全风险防范问题正愈益受人关注。2018年,欧盟委员会在向欧洲议会和欧洲理事会提交的•“数字化教育行动计划”说明函中指出•,“数据隐私已成为数字化社会的一个重大关切点。青少年和成年人都很容易成为网络霸凌和网络骚扰的受害者”,“即使是低幼儿童,每天都在接触数字技术。他们并不了解其中的风险,家长虽然担心不当内容所携带的风险,但他们不知道如何应对。与此同时,据欧洲刑警组织报告,网络攻击、数据泄露和其他非法在线活动的发生率正在呈增长态势”,“必须更加重视有效应对(学校教育的)数字化转型给在线安全和网络卫生带来的挑战。”实际上,在我国“智教深融”进程中也将面临类似的问题,从安全风险管控的角度考虑,强化学校运维管理是大势所趋。

  学校的运维管理一般有两个重点:一是运维管理制度建设••,二是运维管理队伍建设。运维管理制度一般可以包括设施设备使用和维护规定•、数字化资源供给和使用规则、风险和安全预警和管控制度、故障处理流程、事故响应预案等。值得关注的是,设施维护和风险防范是运维的基础•,而方便教学和促进学习则是根本目的。因而•,如何为教师和学生提供更积极的服务往往被视为运维管理的重中之重。例如,在美国联邦教育部的《国家教育技术规划(更新版)》(2017 national educational technology plan update)所提议的学校运维管理措施中•,构建单点登录系统、维持校内多种设备和平台间的兼容性、确保与校外学习网络的互用性(interoperability)、为师生提供资料备份和恢复服务、设置支持用户的技术性服务台等,都被明确地提到。此外美国联邦教育部还提议,在允许学生自带移动智能设备用于在校学习的情况下•,应充分考虑到家庭贫困而没有自备移动设备的学生,学校要尽可能为他们提供相应的设备。这一系列举措,均在于为教学活动和师生个人提供技术性支持和积极的服务。当然,技术性支持和积极服务的提供,也必然增加运维管理工作量,同时也必然提高对运维管理队伍的素质要求。在我国中小学人员编制标准不可能轻易松动的现实下,提升运维管理质量的策略,应侧重于人员培训和任务调适两个方面。所谓培训,旨在提高现有运维管理人员的专业水准。所谓任务调适,是指为适应“智教深融”需要而对学校某些部门和某些岗位的工作任务进行再调整。例如,在学校完成数字化环境建设的情况下,纸质书籍资料的订购、采编、上架、流通就不再是图书馆管理员的主要任务了,而校内教学数据的梳理、数字化教案库的管理、学习技术资源的定期策展等或将成为他们的重点工作任务。

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