AI輔導：站在巨人肩膀上的天才

AI可有效實現教育的個性化，或將成為針對每個學生量身定做的個性化導師。

人工智慧（AI）驅動的自動化輔導產品已經被成千上萬的學生使用，並將在未來10年內成為課堂的重要組成部分，永遠改變學習的方式。

這種普及的關鍵是人工智慧對於個性化教育所具備的輔導能力。從本質上來說，一個學生身邊有一個人工智慧導師，就像有了一個非常聰明的數字朋友——他有無限的耐心，可全天候提供幫助，並進行有技巧地編程、以檢測向那個特定的學生傳授知識的最佳方式。「人工智慧系統的優勢在於它能百分之百地關注每一個學生，而且它能根據學生的能力和需求量身定製教材，」英國哥倫比亞大學計算機科學教授凱文·萊頓·布朗（Kevin leyton - brown）說。

提供人工智慧輔導的公司已經發現他們在有明確定義的特定學科——有明確的正確和錯誤答案——上取得了最大的成功。例如，麥格勞-希爾教育(mcgraw - hill Education)對知識空間(ALEKS)的評估和學習使用適應性提問來評估學生知道和不知道的內容，然後為數學和科學的教學制定課程計劃。ALEKS通過詢問20 - 30個問題（根據提供的每個答案，問題的選擇可以改變）來評估學生在任何給定的科目上的能力，而不需要老師的輸入。根據學生的回答可以評估學生對特定科目的掌握程度，然後提出其認為學生已經準備好學習的特定主題，並提供教授主題的練習題。為了確保所學的內容在長期記憶中得以保留，知識空間定期重新對學生進行評估。

這方面的人工智慧導師包括來自Thinkster數學（Thinkster Math）、Whizz教育（Whizz Education）、第三空間學習（Third Space Learning）和卡內基學習的認知導師（CarnegieLearning "s Cognitive Tutor）產品線的產品。"每年有成千上萬的學生已經使用了基於人工智慧的系統，比如認知導師（Cognitive Tutor）和知識空間（ALEKS），而現有的計算機混合學習系統正在不斷提高他們對人工智慧的使用程度，"賓夕法尼亞大學研究生院的專攻智能輔導和教育軟體的教授瑞安·S·貝克(Ryan S . Baker)說。麥格勞-希爾教育公司(mcgraw - hill Education)的首席產品官威爾?拉利斯(WilLampros)表示，自知識空間首次發布以來，已經有超過1500多萬名學生用戶，2017年又增加了350萬名基礎教育（K-12）階段的學生和大學生用戶。「知識空間建立在廣泛接受的學習科學原則之上，全國各個院校均記錄了它是如何幫助提高學生成績、保留率和畢業率，」林普斯（Lampros）說。「許多院校的通過率都提高了20 - 50%。」根據林普斯的說法，知識空間對學生的成功率達到94%。

還有其他的人工智慧導師，比如教學生外語的「多領國」（Duo Lingo）和「卡內基演講」（Carnegie Speech），這又是一門有明確的正確和錯誤答案的教育學科。貝克說:「在美國，大多數學生至少要在他們的一門課上使用人工智慧輔導系統，距離這樣的未來並不遙遠。」

就像人工智慧的大多數應用一樣，許多技術愛好者認為隨著技術的成熟，人工智慧導師將變得更加普遍。從長遠來看，人工智慧預言者預測將誕生「終身學習夥伴」：一個將會在人的一生中為特定的知識領域提供諮詢的人工智慧設備。這樣一個系統的美妙之處在於，以人工智慧作為它的基石，一個學習夥伴會越來越敏銳地感知到你怎樣才能學得最好，這樣它在將知識如何傳授給你上更加個性化。

「我確實相信『終生學習夥伴』將會成為現實，」倫敦大學學院(University College London)人工智慧（教育技術）專業學習者中心設計教授羅斯·盧金(Rose Luckin)說，「我們擁有創造這樣的夥伴所需的所有技術；誠然，它們不是特別老練的同伴，但隨著時間的推移，同伴的老練程度也會隨著他們的學習而增長。台灣國立政治大學(National Chengchi University)人工智慧專業教授劉朝林對此表示贊同。「原則上，一個長時間觀察（陪伴）一個人的人工智慧系統會收集到更多關於這個人的信息，因此可以提供最好的個性化服務。」劉教授擔心的是，人工智慧驅動的輔導型教學系統往往局限於在有明確正確或錯誤答案的科目中提供教學，比如數學。人工智慧導向系統(至少到目前為止)在這種「討論是學習的過程，沒有完美的答案」的人文學科的許多課程上都沒有那麼有效。儘管如此，劉教授說，「一個理想的人工智慧輔導系統為學習者提供了個性化的幫助，如果只有人類教師，這是難以實現也是非常昂貴的。」

賓夕法尼亞大學(University of Pennsylvania)的貝克(Baker)強調，這項技術將把教室改造成混合式學習環境，在那裡，人工智慧導師將處理一些教學任務，而與此同時，人類教師則可以自由地與學生一起合作。貝克說:「在課堂上使用人工智慧輔導系統時，大多數學生都可以按照自己的節奏進行學習，同時老師也可以把時間集中在一對一輔導、或需要幫助的小部分學生身上。

另一方面，瑞士洛桑聯邦理工學院（Federal Institute of Technology in Lausanne）專攻學習技術的教授皮埃爾·迪倫堡（Pierre Dillenbourg）說，「學習技術的主要缺陷在於理論太多；太多的專家，與實證研究脫節。」即便如此，也很難看到這項技術已經帶來了什麼，以及承諾它可能帶來什麼——而不是說「我想要其中一個」。

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