第7篇 | 极至复杂的问题：

AI时代的教育——教育数字化的底层认知改变

持续有朋友在后台询问AI对教育的影响。对于这一问题，无论是做多么大胆的设想，可能都不为过，比如老师不再成为职业，大学不再存在。教育发展史上，从未有过如此“湍流时刻”。并且AI技术依旧处于快速迭代之中，前方还有更强烈、更多样的冲击波。所以，当下并不是讨论“姿态”的正确时刻，而更应该从底层逻辑出发，建立观测AI对教育影响的“观察屋”，以此长期跟踪AI对教育的影响。

在剑桥大学教育学院举办的一场学术会议上，英国前任教育大臣提出：首先要研究AI时代学生如何学习，其次探讨AI时代教师如何教学，进而研究如何做好教育组织建设与教育公平性管理。这样的研究思路是可借鉴的，还应该继续向前延展，先研究AI时代人类如何工作与生活，再研究人类如何学习，然后研究如何组织学校与教学体系。在这个因果序列中，还需要引入社会结构因AI产生的变化，才能在教学改革环节形成有效“预判”。

以翻译这一领域为例，ChatGPT等最新模型均表现了出了强大的实时翻译能力。尽管目前尚不知其对文学作品的翻译是否能达到专业作家的水准，但对于专业科技文献的阅读足够了，对商务谈判的翻译“似乎”也足够了。因此，有些岗位，比如科技文献翻译岗位，可能会不再存在，对翻译人员的数量需求也将大幅下降。在这种情况下，研究这些即将消失的专业如何应用AI便显得荒谬。AI将影响人类几乎所有工作，高盛甚至预测认为未来五年25%的岗位将会消失。所以，各专业领域在研究如何运用AI进行教学改革之前，在研究AI备课和AI教研之前，应该先请教一下实业界，了解这一专业在未来五年后是否还会存在。

即使专业领域继续存在，AI也会加入到日常工作流中，与人协同工作。人类的工作方式会发生重大变化，对工作的产出，对工作能力的要求都将与当下不同。例如，翻译的工作流可能是AI先初步翻译，然后人工再进行较对。在这种情况下，“批判性思维”能力便越过语言能力成为首要能力，文学修辞能力也将更为重要。

Even if job positions remain, AI will be integrated into the daily workflow, working in tandem with humans, resulting in significant changes in human work methods. The expectations for work output and job capabilities will differ from the present. The workflow of translation, for instance, might involve AI performing the initial translation followed by human correction, with "critical thinking" skills taking precedence over language abilities and other skills, while literary rhetorical skills will also become more important.

以上便是对上一段落使用AI翻译出的英文。以此发表非专业媒介足够，但发表国际期刊还不足。以工作流反向推理未来的教学方式，在翻译课程中可能会产生新型的教学法，核心是培养“批判性思维”能力与“专业修辞”能力。

未来半年，随着技术进步或专业垂直模型出现，AI翻译水平可能达到国际期刊要求，文学修辞能力可能达到专业作家水准。新型教学法还未开发完成便“过时”，这便是当下教育科技界最头疼的问题。AI将影响到几乎所有岗位，这迫使各行各业都需要重构工作流，反推至大学则相当一部分要重构教学法。随着科技迭代的加快，当下的人才培养体系可能距离一线越来越远，大量应用学科不得不像医学教育一样，形成产学研合一的状态。

AI对教育底层的影响不止于此。人类的媒介交互方式，阅读、写作、推理、协作，以及音视频的输入与输出方式，都将因AI而发生重大变化，随之而来是对人的核心素养能力要求的不同。以计算机为例：书法水平在计算机写作时便“无用”了，而拼音输入成为基础能力。随着搜索技术的发展，基于搜索的大文本阅读与总结能力浮现出来。进入AI时代后，使用图片与音视频的多模态表达能力开始显现其重要性。

目前我们尚无法预测人机的媒介交互，将因AI技术变化的深度。但即使是轻微的变化，都会产生丰富的新型学习方式。一个简单的弹幕功能，便能让B站成为重要的内容平台。随着新型学习方式的出现，数字化水平不断提升，学习数据日益丰富，基于AI的实时评估与AI多模态内容实时生成的新型学习系统将会成熟（LAMS），个人学习更加探究式，更加个性化，更加社区化。这种学习效果与传统的讲授式课堂日益拉开差距，大部分教师与大部分高校失去存在价值。

“先研究如何学，再研究如何教”，当下的AI教育研究大多是关门自嗨。AI时代，形成对正式学习体系崩塌式冲击的不是新型学校，而是使用AI重新定义学习方式后的非正式学习体系。千万不要低估人机交互方式变化对教育的影响，而是要深刻理解人机交互方式并不仅是知识传递的载体，而是知识的本体。MOOC没有完成的颠覆传统大学的任务，AI将再次发起冲击。

最后，我们还面临一个重要问题：在AI时代，学习的意义是什么？For wellbeing or for success? AI带来了进一步的生产力提升，带来了更加丰富的物质，但人们的精神世界却变得更加困扰，心理疾病比例逐年升高。AI给人类提出如此“精准”的学习建议，意味着自我空间的丧失，自主选择权的放弃，这些是人类生命需要的吗？这些也许会让人类成功，但能让人类更好吗？学习，究其根源是让每个人成为更好的自己。如果学习本身就不是“好”的，人如何成为更好的自己呢？

在AI时代，“标准工作”将由AI完成，个体若想感知到自己的存在，只有通过完成Outstanding类的工作。但这并不是大部分人能够实现的，更不是件容易的事情。个体既需要追求Outstanding，又需要回归平静。对于后者，AI能够帮助人类做什么呢？教育科技者，必须要在AI支持学习系统中，深化SEL（Society Emotion Learning，社会情感学习）体系。也许我们需要建立的并不止是一个“强大”的AI，而是一个“理性”的AI。成为精英的动力与成为平凡人的安宁，共生在AI学习环境中。

学习亦或教育，不能仅为目的，更应是目的本身。