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专访AI教育领路人Rose Luckin:当AI碰撞教育,科技范的未来教育什么样? | 2019 T-EDGE

摘要: 在AI赋能的教室里,学生的面部表情、声音状态和身体姿态都能成为数据分析源。AI不仅能分析学生的情绪状态,更能帮助学生“认识他自己”。

Rose Luckin

Rose Luckin

“数据对AI来说至关重要,可以帮助人们分析其行为和认知方式。如果我是老师,我会指导学生如何用AI来了解自己的行为。”

2019T-EDGE全球创新大会上,伦敦大学教授 Rose Luckin阐释了AI教育结合后的教育新方式。

Rose Luckin是2017年塞尔登名单“20位最有影响力的教育人之一”,她还是AI在教育领域应用的专家,在国际人工智能教育协会(AIED,Artificial Intelligence in Education)执行委员会担任委员。

她还是伦敦知识实验室负责人。这是一所由50名社科专家和计算机专家组成的英国权威知识机构,主攻计算机科学与社会科学领域,协助跨学科的合作。

Rose Luckin指出,AI之所以能与教育产业碰撞出火花,根源在于大量的数据、成熟的AI算法以及计算能力。

虽然主张用AI去变革教育产业,但她认为AI只是辅助,其发展是为了拓展人类智慧,人类智慧才是产业变革的关键力量。 而AI与人类教师各有优势,可以各司其职,相辅相成。

在钛媒体2019T-EDGE全球创新大会上,Rose Luckin接受了钛媒体专访,就AI与人类教师如何“各司其职”、AI伦理与应用边界、“AI+数据”对教育的助益,以及中英AI教育差异等问题展开讨论。

AI与人类教师如何“各司其职”

钛媒体:在您演讲中指出AI具有局限性,想知道哪些是可以被AI化,哪些是不能被AI化的?

Rose Luckin:在教育领域里要寻求合适的方式使用AI。首先,AI的适用场景是基础性辅助性的教育工作,比如在一些语言培训课程中我们已经运用到了AI。

其次,在行政工作中,教师平时需要观察学生的日常表现和反馈,这种工作也可被AI替代。最后,对于有视觉或听觉障碍的学生,AI可以帮助特殊群体去“补足”听力和视觉,助益他们的学习过程。

教育场景下教师的角色体现在两方面:第一是情感能力,第二是社交能力上。需要与学生交互的复杂社交情景中,就需要教师来负责。

至于AI具体能如何帮助到教师,现在我们在教学中会运用大数据和AI,这样不仅可以了解学生在各个学科上表现如何,也可以在认知和情感层面上,了解学生的情绪和精神动态。这样就可以通过AI和大数据补足我们元认知的能力。

钛媒体:能否阐释下您强调的元认知概念的涵义?

Rose Luckin:元认知是不太好理解的术语,它包含了许多不同的能力。比如,提前规划就是一种元认知能力,在受到干扰时能有意识收回注意力也是一种。另外,准确了解知识图谱中哪些知识是学生已知的,哪些是未知的。通过大量信息收集和积累,就可以使得老师判断学生所擅长的领域是哪一种。

钛媒体:当前观点认为AI更多负责重复性基础性工作,而教师则负责情感输出。国内已经有公司推出了AI教师,一个真人教师能操作十几个虚拟分身上课,如何看待这一应用前景?

Rose Luckin:如果真人老师无法去课堂教学,我认为还是比较有帮助的。但我认为更重要的场景是远程教学。在远程教学的场景中,教师依然可以在AI的帮助下与学生互动。我认为远程教学的场景更有价值,因为AI是替代了一部分老师的教学,而非像虚拟分身一样将人类教师完全替代。

谈AI伦理与应用边界

钛媒体:国内有学校引进了一种运用脑机接口技术的“黑科技头环”,校方会要求学生佩戴头环检测注意力,并将注意力打分传输给老师,这一事件在国内引发了争议。当AI与教育结合越来越紧密,你认为是否会有技术滥用的情况出现?

Rose Luckin:我了解到有些案例也运用了类似的技术。提及技术滥用,我认为不是技术本身有问题,而是使用方式出了问题。像刚才这种监测注意力的设备,如果能让学生了解在哪些环节注意力容易走失,帮助其了解自己、提升专注度就会带来比较积极的效果。

我也在演讲中指出,内在动力才是学生最大的动力源,如果不去寻找学生内在的动力源,其实外界的力量没有太大的帮助。

钛媒体:提到技术滥用的问题,你认为在教育产业中,AI应用的边界在哪里?

Rose Luckin:你提到的问题我也非常关心,因此我也和教育委员会等合作方共同成立了伦理道德委员会。但我担心的是,如果我们太过担心伦理问题,反而会错失AI在教学中带来的福利。

因此,我们要了解AI会涉及哪些伦理问题,在哪些层面会给人带来怎样的伤害,再通过一定的管理和规则制定去尽量避免带来的伤害。

但我们更应注意的是,伦理并不是一成不变的,在不同的时间和空间下,伦理问题的定义和边界都会有所改变。比方说,在一个文化场景中受到抵制的伦理问题,可能在另一个文化场景中就可以接受。或者某一个伦理问题,随着时间推移就能逐渐被人所接受。

另外,有些红线是很明显不能触碰的,比如用电击方式去惩罚走神的学生。但更多时候伦理问题是比较模糊,尚待商榷的。这时我们能做的就是让过程更透明,给家长和学生呈现出尽可能多的信息,让他们自己去判断要不要接受AI教学。

比如在教学中使用人脸识别技术,要让家长清楚收集面部数据的目的是什么,收集了哪些数据,要如何去处理和分析,数据要存储在哪里等各种情况都要与家长说明,并让他们自己做判断是否要采用。

像我在英国推动的一个国家健康服务的项目,要将AI运用到国家提供健康服务的过程之中,当人们发现这些数据能有助于反馈他们自身的健康状况时,人们是很乐意去和我们分享数据的。

谈“AI+数据”的产业变革

钛媒体:在演讲中提过数据的重要性在于能研究人们的行为组织方式,在具体的AI落地上,数据收集要以什么方式去实现?

Rose Luckin:我们研究的数据来源比较多样。学生的面部表情、身体姿势,甚至是日常输入到电脑中的文本信息,都可以作为数据来源。我们会运用心理学、神经科学以及教育学作为根据去分析。

现在有很多科学期刊为我们提供了借鉴。我们还可以去追踪声音,声音的频率、音调和音色也能反映出人的行为模式。

钛媒体:为什么要通过面部、声音、形体这么多的途径收集数据?

Rose Luckin:我们采取多模态的信息收集方式。因为收集面部数据只是一个渠道,与语音、形体等多种数据一起分析结果才更加可靠。像面部表情,在不同国家不同文化背景下,情绪表达方式是不同的。如果只收集面部数据去阐释人的情绪,很难达到有效的结果。

谈中英AI教育差异

钛媒体:能否预测下2020年AI教育会产生什么新变化?

Rose Luckin:AI教育想取得多大的变革,根本在于有多少资金投入。我们现在去收集数据并进行分析需要很大的投资,但这个项目并没有很好地投资收益。在英国本土可能没有多少社会人士想要投资,但我已经看到有很多人对此产生了兴趣。

钛媒体:你来中国多次,应该观察到中国近两年在教育科技领域出现了不少独角兽公司。能否评价下中英两国教育科技产业的区别,双方各自的发展的优势是什么?

Rose Luckin:AI教育在中国发展的速度非常快。我认为AI教育的发展需要三个要素。一是良好的投资环境。

二是由AI企业和教育机构所构建的生态系统。在这一系统中,AI企业和教育机构要承担起基础设施的作用,提供技术方面的支持,我们还可以通过国际性的合作,去将这一系统变成全球型的生态系统。

三是从业者要具备丰富的学科知识。这三个要素会构成一个“铁三角”,三个要素缺一不可。

(本文首发钛媒体,采访、作者/芦依)

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芦依
芦依

关注内容产业、AI、公司to B业务;有意者请加微信lotusLUYI,交流请注明事由。

评论(1

  • hJVKgN hJVKgN
    回复
    1

    无所不知的全方位监视。

    2019-12-12 09:24 via android

Oh! no

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