陈彬

当AI被引入课堂,“二人转”变成“三人转”
2024-05-21 10:57
来源:中国科学报

 

不久前,由清华大学主办的第六届教育部在线教育研究中心智慧教学研讨会暨教育部在线教育研究中心成立10周年大会在清华大学举行。该校化学系教授罗三中要参与其中一个圆桌论坛的讨论。但此前,他需要先给本科生上完当天的课。

课上,罗三中给学生们出了一道题目——能否造出一个机器,让它和你们一起学习有机化学?

2023年秋季学期,清华大学启动了人工智能(AI)赋能教学的教学改革计划。该计划以8门校内课程为试点,开发人工智能助教系统,使学生能获得24小时的个性化学习支持、智能评估和反馈。

在此基础上,今年该校将开设100门人工智能赋能教学试点课程,利用人工智能辅助或深度介入课程,打造人工智能助教、人工智能教师,提高课堂教学效率与质量。

罗三中口中的“机器”,便是这样的人工智能。

上完课,罗三中来到论坛现场,和他一起参与讨论的还有3位同样尝试在授课中使用人工智能的清华教师。他们讨论的主题是——人工智能如何赋能课程建设。

希望学生把人工智能视为“学伴”

罗三中并不是今年才要求学生设计人工智能程序的。他最早提出这个想法是在2021年。当年便有几名学生找到他,兴致满满地进行尝试。

“如今,那几名学生已经是研究团队里的核心成员了。”罗三中说,近两年,他对每一届学生都会提出同样的要求。如今,这个要求有了进一步升级——能不能让学生教人工智能学化学?

“我们做了类似的尝试,有几名学生正在试图教人工智能学有机化学。”罗三中说,这些学生要想“教会”人工智能,一个前提是自己对知识要做到完全掌握,这无疑将增强学生的学习主动性。“这是人工智能促进教学的一个典型应用。”

来自清华大学化学工程系的教授卢滇楠,最初也希望人工智能可以和学生一起学习。

卢滇楠的课程被纳入了首批8门人工智能辅助教学的校内试点课。在和学生聊起这件事时,他希望学生们不把人工智能当成“教师”,也不把它当成“助教”,而是将其视为一个“学伴”。“换句话说,人工智能只是在课上和我们一起学习的小伙伴,看看我教它教得好,还是教真实的学生教得好。”

这是卢滇楠“触电”人工智能的初衷。但半年多的实践后,他坦言自身观点发生了很大变化。

“经过大量垂直训练后,我们发现如今的人工智能模型已经具备了推导公式、拓展知识,乃至帮助教师弥补知识盲点等功能。”如今在他看来,至少在自己的专业课范围内,生成式人工智能足以成为提升学生学习力、生产力和创新力的重要工具。

卢滇楠表示,在新形势下,教授知识已经不是创新人才培养的最重要任务,其最重要任务已变为让学生将知识转化成能力。“掌握这种能力后,他们需要通过做具体的某件事(任务)来展现能力。当然如果知识储备不完备,就会因能力缺陷而无法真正完成任务。此时,人工智能的介入将帮助学生补齐知识不完备的短板,协助其真正完成这项任务。”

对此,清华大学经管学院长聘教授李宁直言,人工智能与传统课堂教学的结合有各种模式,但无论如何,都不能将人工智能简单地看作一个“辅助工具”。“我们需要有一个完整的课程设计,让人和人工智能成为亲密的合作伙伴。可以说,这是人工智能能否真正融入教学的一个关键。”

人工智能时代怎么教学生

讨论中,几乎所有老师都承认,随着人工智能被引入课堂教学,师生之间的界限已经不再如以前那样分明。

“在传统的师生二元场景下,师生关系很容易陷入‘老师教、学生学’的模式中,不管你怎么样鼓励,学生都会在‘学习’这件事上本能地对老师的权威性教导产生依赖。”发言中,清华大学行健书院副院长徐芦平说。

然而,当人工智能被引入后,课堂就变得“有意思”了——它改变了课堂的原有生态,使其成为了一个学生、老师、人工智能三元交互的场景。

“在这一场景下,老师不再是绝对权威,人工智能的知识获取能力甚至要超过前者。由此,师生关系便从此前‘教’与‘学’的简单关系,变成朋辈式的共同探究与研讨关系。这也使得学生可以自然而然地进入一种更愿意发问、更愿意提出想法的心流状态中。”徐芦平说。

对于老师来说,这一变化无疑是一种挑战。

李宁表示,上课时,他发现某些知识点的传授似乎已没有太大意义。“因为人工智能可能讲得比我们更好,学生也可以不断追问,他们可以学得很深。”他说,当我们进一步假设所有学生都会用人工智能学习时,我们应该如何教学生?这是需要所有教师思考的问题。

此外,在做一项研究时,李宁发现了一个现象——人工智能时代对人的能力是有重塑作用的。

“简单地说,我们培养的学生会到各行各业工作。但无论从事何种职业,在无人工智能环境下工作好、绩效高的人,在人工智能环境下却不见得表现更好;反之亦然。”他解释说。

这一现象会反向要求高校设定人才培养目标时,需要考虑在新环境中,赋予学生何种能力才能使其拥有更好的职业发展。“目前,这个问题还没有很明确的答案。”李宁说。

除了教师自身的角色变化外,学生的状态也在发生变化。

“我们最大的困惑和难点可能就在于此。”罗三中表示,如果说2000年前后,高校教师的教学对象从线下学生变成了“网络原住民”的话,那么未来三五年后,高校教师面临的将是“人工智能原住民”的教育问题。“这个问题也是我们没有考虑好的。”

教育不能被技术“拖”着跑

这些没考虑好的问题,需要高校教师在实践中认真探索。

罗三中提到,在对待人工智能的问题上,教师一定不能远观,而必须近距离观察它到底在解决什么问题,进而与其产生互动,并在这一过程中逐步加深对人工智能的认识。

在课堂上,曾有学生多次向罗三中建议,是否可以开设一门“人工智能+化学”课。对此,他的回复是,“我首先需要好好地学习一下”。

“与传统的教学模式相比,人工智能环境下的教学有一个重要特点——要把所有的被动学习都变成主动学习,或者说,要创造一定的技术氛围,让学生乃至老师都不自觉地进入学习状态,这对老师们的要求就高了很多。”罗三中说。

这一观点引发了很多老师的共鸣。比如李宁便直言,教师应该是班上最会使用人工智能的人。只有这样,他才能够带领学生做各种各样的尝试。“在这个问题上,我们不能依赖于学生的创造性发挥。”

当然,教师的主动尝试也是需要一些硬件条件和平台的,这也成为了引发大家共鸣的第二个话题。

“技术支撑很重要。”罗三中表示,无论怎样的人工智能大模型,都会在算力等方面提出要求。在此情况下,如果大家能通过一定的平台实现对人工智能的共同支持,便可以实现教育资源和教育经费的最优配置,并进一步推动教育教学公平。

徐芦平也认为,在人工智能技术飞速发展的当下,如何让技术在真正意义上赋能教育,而非“拖”着教育跑,这需要技术专家、教育工作者以及教育研究者深层次的互动与合作。

“在人工智能赋能教学的问题上,不管是技术本身还是培养理念和方法,都具有全球性。因此,应在新的起点和平台上,在全球范围内形成更广泛、更全面、更深入的合作,以促进大规模创新性人才培养。”徐芦平说。

《中国科学报》 (2024-05-21 第4版 高教聚焦)

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