AI 可能改变我们衡量儿童智力的方式

教育界有一句话：你珍视什么，就衡量什么。按照世界许多国家学校普遍采用的标准化考试来看，我们正在教导孩子，我们只看重一种非常狭隘的智力定义——即解答火车时刻相关的应用题，或在选择题考试中指出一战某项条约目的的能力。

事实是，人类智力广博而复杂。然而，我们对它的衡量和评价却十分粗陋。在一个人工智能能够轻松应对智商测试、掌握以知识为基础的课程体系的时代，人类可能正在让自己被技术超越。

“我认为我们正面临自我弱化的危险，”伦敦大学学院以学习为中心的设计教授罗斯·卢金（Rose Luckin）说道。她研究人工智能与学习已有二十五年以上。由于我们以非常有限的方式衡量智力，“我们对技术所能呈现的那类智能行为印象深刻。”

卢金的最新著作 《机器学习与人类智能：21世纪教育的未来》，中提出，若要避免将孩子及其教师变成机器人，我们必须从根本上重新定义智力。她主张利用人工智能，帮助我们以多种形式发展和衡量人类智力，从而更好地让学生为需要持续适应和学习的职场做好准备。

重新定义智力

卢金指出，儿童未来要茁壮成长，需要七种智力。

首先是跨学科学术智力，即打破学科壁垒、将各学科融会贯通的能力。（当然，芬兰在这方面走在前列，领先于这一潮流。该国已摒弃按学科分科教学的做法，转而引导学生在“欧盟”等综合主题下，建立数学、历史、经济学和语言之间的联系。）

其次是社会智力，即意识到自身情绪，并能在群体中调节这些情绪的能力。这是人类擅长的领域，机器人则未必。

卢金还提出，存在四种元智力：

元认知知识，即我们与知识的关系。卢金问道：学生是否“理解知识从何而来？”“他们是把知识视为被给予并必须学习的东西，还是意识到知识是自己建构的、具有情境性的？”具备这种智力的孩子能够理解什么构成有力的证据，以及如何基于证据作出判断。

元认知，即认识自我并调节自身认知过程。（例如，如果我知道自己是个拖延者，而且需要把东西写下来才能学会，那我就不应在重大考试前一小时才开始重抄全部笔记。）

元主观智力，即理解自身情绪及其与学习和幸福感之间的关系。动机是其中的关键要素。

元情境智力，即关注学习发生时动态变化的情境——不仅指课堂，还包括人、事物和地点。卢金说：“我们的智力并不只存在于大脑之中。”她还表示：“越来越多的证据表明，情境影响巨大。”而情境恰恰是人工智能难以很好应对的。

准确的自我效能感知，即我们评估自身能力的能力，或许是最重要的智力。卢金问道：“我们能否准确预测自己在某件事上是否可能成功、是否有效？”

人类在预测自身表现方面出了名地不擅长。总体而言，行为心理学家和经济学家已经表明，我们容易出现过度自信等多种认知偏差。卢金认为，这正是人工智能发挥作用的地方。

将人工智能引入课堂

“人工智能是打开‘学习黑箱’的有力工具，它能够提供深入、细致的理解，让我们看清学习究竟何时以及如何真正发生，”卢金在《自然》杂志上写道。她提出，人工智能系统可以帮助我们更好地发展这一更广泛的智力体系——部分原因在于，人工智能有助于衡量知识之外的能力，包括协作、坚持、信心和动机。它还可以让我们摒弃用于评估学生的一次性考试。取而代之的是，学生可以借助电脑、手机或平板电脑，在持续的基础上接受测试，利用相关工具评估学生在社交、跨学科及多种元智力方面的表现。通过为孩子和教师提供关于他们能做什么、不能做什么的更准确的画像，学生将因此拥有更高效的改进途径。

卢金表示：“亲眼看到一些关于自身表现的证据，往往能很有启发性，帮助人们看清自己正在做什么。”这种方法可以让教师腾出精力，专注于解读数据，并处理动机、毅力等关键的学生问题。她承认，人工智能无法完全衡量任何一种智力，但她相信，“它可以帮助我们在所有这些智力方面都取得进步。”

卢金列举了人工智能如何帮助改善学习的若干例子。在发表于《计算机科学》的一篇论文中，她探讨了如何衡量协作解决问题的能力——这一技能long被大力推崇，被视为现代职场所必需。但一位教师很难全面掌握课堂小组活动中哪些学生协作良好。

在一项实验中，她和同事让摄像头拍摄孩子们的手部动作和头部朝向，以衡量他们协作的有效程度。随后，人工评估人员对检测工具的结果进行交叉核对，判断各小组是否在协作。卢金表示，目标在于积累社交互动的证据，这是成功协作解决问题的一个要素。这些证据可用于构建一个仪表板，向教师标示哪些小组需要关注，从而让教师更高效地利用时间。

人工智能在课堂中的另一应用示例来自英国学习平台Century Tech。该平台利用人工智能和大数据，根据学生个体的优势与薄弱环节，量身定制教学内容和活动。教师可以实时获取学生的学习进展，从而有针对性地确定如何最好地支持学习者。

培养各类智力

除人工智能之外，还有其他方法可以培养多种智力。一些希望培养元认知智力的教师正在使用一款名为“贝蒂的大脑”（Betty’s Brain）的电脑程序。在该程序中，科学专业的学生需要向一个名叫贝蒂的卡通角色讲解河流生态系统的运作过程，包括食物链、光合作用和废物循环。随后，他们对贝蒂进行测试，观察她学到了什么，并观察测试在学习中所起的作用。“在检验她的过程中，学生实际上是在检验自己，并发现自我监控是一种适用于所有学习情境的重要策略，”《范德比尔特杂志》解释道。“要教别人，首先得自己学会。”该程序的开发者、范德比尔特大学电气工程与计算机科学教授高塔姆·比斯瓦斯（Gautam Biswas）如是说。

卢金还表示，学生可以通过研究人工智能本身来培养自身智力。她指出，探索IBM的沃森（Watson）这一拥有庞大知识库的系统，可以帮助学生培养元认知知识——即认识到知识并非只是我们所接收的信息，而是我们自己建构的东西。沃森之所以能够回答复杂问题，是因为它被设计为能够进行观察、积累证据、生成并评估假设，并最终决定最佳答案。换言之，沃森的学习方式与学生应有的学习方式颇为相似。“我们可以把它当作一个学习者的‘沙坑’，让他们看到知识是如何被建构起来的，”卢金说。

人工智能监控的弊端

卢金所设想的人工智能赋能世界，显然存在一些障碍。其一，教育体系历来抗拒变革。其二，利用人工智能追踪学生表现，引发了对数据隐私的重大担忧。如果技术在不断评估你孩子的智力，它同时也在收集有关其优势与弱点的数据。

不难想象，这些数据可能被用来给学生贴标签，或剥夺他们的机会。《金融时报》的一篇报道提供了一个发人深省的例子，描述了中国东部一所高中决定追踪学生的情况：“一套由人脸识别和人工智能驱动的监控系统，对这所公立学校的1010名学生进行追踪，告知教师哪些学生迟到或旷课，而在食堂，学生的菜单选择会留下数字化的饮食足迹，工作人员可借此监测谁吃了太多油腻食物。”《金融时报》报道称，由于当地争议，该校最终停止了这一项目。但它所描绘的图景令人不安。

卢金承认，数据隐私是一个极其重大的问题，不过她本人未必有解决方案。“这是必须展开的一场重大讨论，”她表示，教师和政策制定者应当与那些已经在探讨如何在教育中运用人工智能的学者和工程师一道参与其中。

至于学校历来抗拒变革的问题，卢金并非唯一认为人工智能必将更深入地融入课堂的人。英国韦尔斯大教堂学校（Wells Cathedral School）的副校长西蒙·巴尔德森（Simon Balderson）组织了一场关于人工智能与教育的国际会议。他对英国教学与学习网站兼杂志韦尔斯大教堂学校的副校长《泰晤士教育增刊》（Tes）表示：

“目前，我们负责提供教学内容并评估学生，但随着人工智能渗透课堂，这种情况将会改变。人工智能发展得非常迅速，未来它将能够检测到，例如，当某人在努力理解某个概念时脸上一闪而过的微表情，并据此作出反应，调整课程以加以应对。”

与教师一样，人工智能也会根据每个学生调整自己的方法。但它的调整会始终如一、持续不断，并覆盖每一位学生。“没有哪位教师能够在每班30名学生的情况下做到这一点，”巴尔德森指出。“人工智能还将管理每位学生的数据，确保作业始终精准匹配每位学生的水平。目前，这种程度的差异化教学是不可能实现的。”

考试的未来

学校在短期内不太可能摒弃高风险的学术考试。但大西洋两岸越来越多的人承认，考试制度已经失灵：它奖励的是对信息的机械复述，而非对信息的理解和意义建构，并且激励的是外在动机，而非内在动机。

Image: Mastery

卢金认为，人工智能是替代部分考试的可行选择。她表示：“既然我们已经掌握了收集和分析数据的方法，能够帮助我们进行非常精准的形成性持续评估，那么，如果我们愿意，考试便有了一种现实的替代方案。”

她对改变我们的衡量标准将如何改变教育体系所重视的内容这一可能性感到振奋：“如果我们能够接受需要改变这一评估体系，”她说，“那么，这就为彻底反思教育体系的根本目的打开了大门。”

现在断言卢金的构想是乌托邦、反乌托邦，还是纯粹偏离现实，还为时过早。但英国上议院近期一份关于人工智能的报告的结论中包含了这样一项主张：

所有公民都应有权接受教育，以便在人工智能时代与之并肩发展，在心智、情感和经济方面实现繁荣。

这种思路预示着学校运作方式可能发生重大变革。卢金表示：“仔细思考之后，你会发现，这意义重大。”