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《教育中的人工智能:发展的前景与挑战》读书笔记 莆田第一中学 许君林
【发布日期:2024年07月03日】 【来源:】 【字体:: 】 【阅读:次】 【关闭

《教育中的人工智能:发展的前景与挑战》读书笔记

莆田第一中学  许君林

一、本书主要章节

第一章:引言--介绍报告背景、目标及结构。

第二章:人工智能概述--界定AI及相关概念(如机器学习),简述其发展历程。

第三章:人工智能如何改变教育--核心章节,详细阐述AI在教育管理、教学、学习、测评等方面的应用前景。

第四章:人工智能促进可持续发展教育--探讨AI如何助力实现联合国可持续发展目标(SDG 4),特别是促进教育公平与终身学习。

第五章:应对人工智能带来的挑战--核心章节,深入分析数据隐私、算法偏见、伦理、数字鸿沟等关键问题。

第六章:规划教育的未来:人工智能与教育 – 提出制定国家战略、培养人类能力、加强国际合作等政策建议。

第七章:结论与建议--总结全文,并给出具体的行动呼吁。

二、本书的内容可以概括为“一个愿景,双重焦点,三大领域”。

1.一个愿景:核心目标是探讨如何利用人工智能来支持“联合国2030年可持续发展目标”(特别是SDG 4:确保包容和公平的优质教育,让全民终身享有学习机会)。

2.双重焦点:(1)前景(机遇): 系统梳理了AI技术为教育系统带来的革命性潜力。(2)挑战(风险):毫不避讳地深入分析了AI融入教育过程中必须正视和解决的严峻挑战。

3.三大应用领域:(1)教育管理智能化:如何利用AI进行学区规划、资源分配、学生发展预测与干预,提升教育系统的运行效率。(2)教与学的变革:重点介绍了自适应学习平台、智能辅导系统、教育数据挖掘如何实现个性化学习,以及AI如何辅助教师进行教学设计,而非取代教师。(3)学习测评革新:探讨AI在自动化评分、技能可视化(如分析协作、问题解决能力)以及形成性评价中的应用。

三、本书超越了“技术工具论”,提出了以下几个深刻而核心的观点:

1.AI应以“增强人类智能”而非“替代人类”为准则:报告反复强调,AI在教育中的角色应该是辅助教师,将教师从繁琐的事务性工作中解放出来,使其更专注于更高层次的育人工作,如情感交流、创造力培养和批判性思维引导。教育的核心永远是“人”,技术是服务者。

2.警惕并治理“算法偏见”与“数据歧视”:本书发出了强烈警告:如果训练数据本身存在社会偏见(如性别、种族、地域歧视),AI系统会复制甚至放大这些不公,造成对特定学生群体的系统性歧视。因此,必须建立透明、可审计、公平的AI算法框架。

3.数据隐私与安全是不可逾越的红线:教育数据(尤其是未成年人的数据)极其敏感。报告强烈呼吁制定严格的法律法规和行业标准,保护学生和教师的隐私,明确数据所有权和使用权,防止数据被滥用或商业化剥削。

4.新的数字鸿沟——“人工智能鸿沟”正在形成:报告指出,AI教育可能加剧不平等。国与国之间、地区之间、不同社会经济背景的学校之间,在获取AI技术、数据和专家资源上的差距,将导致新的、更深刻的“人工智能鸿沟”。政策必须优先考虑包容性和公平性。

5.培养“人工智能素养”是当务之急: 报告认为,未来的公民和劳动者都需要具备基本的AI素养。这不仅是学习如何使用AI工具,更是要理解AI的工作原理、社会影响和伦理界限,从而能够批判性地与AI互动。同时,需要重新定义和培养AI无法替代的人类特有技能,如批判性思维、创造力、协作和共情能力。

6.亟需跨领域的全球合作与政策规划:报告最后强调,应对AI带来的挑战,单靠教育部门或某个国家是无法完成的。需要政府、学术界、产业界和公民社会的通力合作,共同制定国家战略、课程标准、教师发展计划和伦理规范,确保AI为全人类的教育福祉服务。

四、读书收获

《教育中的人工智能:发展的前景与挑战》并非某位学者的个人专著,而是联合国教科文组织于2019年出版的重要报告《Artificial Intelligence in Education: Challenges and Opportunities for Sustainable Development》的中文译本。

人工智能并非简单的教学辅助工具,而是推动整个教育生态重构的催化剂。工作实践中,需规划如何利用AI实现年段层面的数据驱动式教学管理,例如通过分析历届学生的学习数据,优化整体教学进度与重点难点突破策略。

对于数学教学,AI能将从繁重的批改工作中解放出来,但更重要的是,书中所提的“个性化学习”启示我,可以利用自适应学习平台,为不同层次的学生设计差异化的数学思维训练路径,让擅长抽象思维的学生挑战更深的逻辑问题,让需要直观理解的学生通过AI生成的图形动画深化概念认知。

本书并未一味鼓吹技术,而是冷静地指出了数据隐私、算法公平性等严峻挑战。在校园内推进AI应用,必须优先建立数据安全规范,尤其是在使用涉及学生数据的智能评测系统时。同时,书中关于“算法偏见”的警示也值得深思:AI生成的数学题目或推荐的学习资源,是否会因训练数据的局限而过于单一或存在潜在偏见?这要求我们必须保持批判性眼光,教师的人文判断和引导不可或缺。

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