1、人工智能为教师赋能并提高教学水平尽管面向教师的人工智能应用具有增强教师能力的潜力，但迄今为止利用这些应用来增强和提高教师和教学受到的关注远远少于面向学生的人工智能。从定义上来说后者是取代了教师。目前，研究人员和开发者针对教师的设计往往只在结束之时，例如，在仪表盘中添加显示智能导学系统学生数据的功能。不过，目前已经慢慢开始解决这个 问题。许多面向教师的人工智能应用旨在通过自动化任务，如评估、剽窃检测、管理和反馈，帮助教师减少工作量。人们常常认为，这应该为教师腾出时间来投入到其他任务中，例如为个别学生提供更有效的支持。然而，随着人工智能的发展，教师有可能从更多任务中解脱出来，以至于对教师的感知需求

2、减少到几乎没有。虽然这在教师稀缺的情况下可能会有一些好处，但消除对人类教师的需求这一目的表明对教师在学习过程中的基本社会角色存有根本性的误解。尽管如此，人们普遍认为，随着人工智能工具在课堂上的普及，教师的角色可能会发生变化。目前尚不清楚这将如何发生。不过，我们知道，教师必须培养新的能力，才能够与人工智能有效合作，另外，教师还需要适当的专业发展，以培养其人类和社会能力。人工智能驱动的讨论论坛监控人工智能技术正被用于支持在线教育，特别是帮助教师或服务商监控异步讨论论坛。在这些讨论论坛中，学生对给定的任务做出回应，向教师询问课程材料，并参与协作学习。这通常会产生大量帖子，所有这些帖子都必须经过审核和

3、处理。人工智能可以通过多种方式提供帮助：一种工具可以对论坛帖子进行分流，并自动回应较简单的帖子;将提出重叠问题的帖子汇总;或使用情感分析来识别显示消极或无效情绪状态的帖子。这些技术结合起来，也可以使人类教师随时了解学生的意见和共同烦恼。例如，由美国佐治亚理工学院开发的人工智能助手Jill Watson(尽管存在一些伦理问题)主要是被用于分流论坛帖子并尽可能回答问题 (如“什么时候提交作业?”)，同时将其他更复杂的帖子交给人类教学助理。该人工智能助手是基于IBM的Watson平台，可自动回答一些学生问题，并向学生发送关于作业的电子邮件(Goel和Polepeddi，2017)。虽然人们认为这是一

4、个成功的软件，但它延迟回复、幽默对话等特征使学生误认为人工智能助手是一个真正的人因此在伦理层面受到了批判。人工智能与人类的“双师”模式虽然有一些明显的例外，但许多教育领域的人工智能无论是否有意都取代了一些教师任务，而不是协助教师更有效地教学。中国偏远农村地区的一些学校已经采用了所谓的“双师模式”。在这种方法中，一位专家教师通过视频连线为远程教室中的学生授课，而经验不足的当地教师则为学生提供额外指导(iResearch Global，2019)。未来人工智能教学助手或许可以为其中的某一角色提供支持。人工智能可以帮助人类教师完成许多任务，包括提供专业知识或专业培养资源，与特定环境内外的同事合作，监

5、测学生表现，并在一段时间内跟踪进步情况。教授什么以及如何教学生仍然是教师的责任和特权。人工智能工具的作用仅仅是使教师的工作更容易、更学院化。例如乐外教(LeWaijiao)人工智能教室63，专门为人类教师提供支持，使其可以完成所有关键任务。人工智能驱动的教学助理如前所述，许多技术的设计目的是为了让教师从耗费时间的活动中解脱出来，如考勤、批改作业和反复回答同样的问题。然而，这样一来，这些技术实际上“接手”了大部分教学工作(有些声称可以比教师更好地提供个性化学习活动)， 干扰了师生关系，可能会使教师沦为功能性角色。例如，作文自动评阅系统的一个目的是减轻教师的评分负担。然而，正如我们所指出的一样，虽

6、然评分工作可能很繁重，但它往往是教师了解学生策略和能力的一个重要机会。如果使用作文自动评阅系统，这一点就会丧失。此外，这种方法显然低估了教师的独特技能和经验，以及学习者的社会和指导需求。人工智能不仅仅是使基于计算机的教学自动化，还有助于开创难以实现的新的教学方式，或者挑战甚至破坏现有教学法。这种方法旨在增强教师的专业知识，也许是以人工智能教学助理(AI TA)的方式(Luckin和Holmes，2017)。一些人工智能应用是为了对教师和学校赋能，以促进学习的转变。目前对这些应用程序已经进行了一些研究，但在真正利用这些应用程序之前，还需要克服许多技术和伦理问题。如上所探讨，人工智能正以多种方式用

7、于教育领域。但是，尽管使用了尖端技术，这些应用程序也仅仅只是将一些过时的课堂实践自动化，而不是利用人工智能的独特能力重新构想教学与学习。换言之，教育领域的人工智能研发人员目前只是专注于仍较复杂但相对容易解决的知识记忆和回忆问题。而关于解决更复杂教育问题的可能性，如协作学习或新的评估和认定方式，尚未进行充分研究，更不用说作为商业产品大规模提供了。因此，为了促进对话，这里提出了一些可以利用人工智能实现教育领域共同利益的创新方法。人工智能驱动的终身学习伙伴每个学生都希望拥有自己的个性化终身导师，这也是最早激发人工智能应用于学习中的原因。从技术上讲，利用智能手机和相关技术的功能创造一个人工智能驱动的学

8、习伙伴，使其能够终身陪伴个人学习者，并不一定很困难。学习伙伴不是以指令性智能导学系统的方式来教授学生，而是根据学生个人的兴趣和目标提供持续支持，帮助学生决定学习什么，以及在哪里和如何学习。它还可以引导学生沿着个性化的学习路径学习，帮助学生实现新目标，并将学生学习兴趣和成绩联系起来，同时鼓励学生反思和修改其长期学习目标。然而，尽管潜力深厚，但目前还没有商业化的人工智能终身学习产品，相关研究也很少。人工智能赋能持续评估虽然没有什么证据表明高利害考试(high-stakes examination)的有效性、可靠性或准确性，但在世界各地的教育系统中高利害考试都处于核心地位。因为有这样的考试，各大学和

9、中小学往往实施应试教学，将常规的认知技能和知识习得(被人工智能取代的知识类型)置于深入理解和真实应用之上。事实上，目前开发的人工智能已经可以用于扩展现有的考试实践。例如，人工智能驱动的人脸识别、语音识别、键盘动态和文本取证正越来越多地用于验证远程学习者考生。64 尽管这可能对一些学生有好处(例如那些参加面对面考试有困难的残疾学生)，但尚未证实这些工具的规模化效果，它们延续了而不是缓解了基于考试的评估实践问题。另有一种评估方法，或许可以借助人工智能工具不断监测学生的进步情况，提供有针对性的反馈并评估学生的掌握情况。在学生正式接受教育课程期间，可能会对所有这些信息进行整理。虽然使用人工智能驱动的持

10、续评估来取代高风险的阶段性考试可能很有吸引力，但也说明了在教育领域应用人工智能的两个方面：好处和挑战。让学生在学习过程中展示其能力，在某些方面是有利的，但目前仍不太清楚如何在没有持续监察的情况下实现这一点。这种监测涉及许多伦理问题。人工智能驱动的终身学习成绩记录“人工智能驱动的电子学习档案”可以用于整理学生在接受正规教育期间的所有持续评估信息，以及学生参与非正规学习(如学习乐器或手工艺)和非正式学习(如习得一种语言)的数据。该记录将作为一种智能和动态简历，可以使用区块链技术来担保和认证。65 如此，学生即拥有一个强大的、经认证的学习经历和成绩记录，这有可能比一系列考试证书更详细。学生将能够让高等教育机构和未来雇主安全访问其电子学习档案的相关部分。