AI在教育中的优势与风险

　　人工智能在教育领域的加速应用正引发一场深刻变革，但这一进程伴随着一个显著悖论：尽管AI被广泛应用于自动化重复性、繁琐的分析工作，人们仍需对学习内容保持真实的理解。这一趋势因AI能轻松抄袭、完成“功课”而备受质疑，在学术界和学生家长中引发了广泛的不信任。

　　教育界正努力应对这些问题。AI通过代理agent为人们“创造”的能力，如根据所见景象即兴创作，令学术界感到不安。然而，值得庆幸的是，这些能力并非AI的原创，而是基于人类提供的大量数据和指令。没有详尽的提示，AI在创意和真实性方面表现不佳，这缓解了我们对创意应用即将崩溃的担忧。

　　尽管存在消极观点，担忧AI“作弊”将削弱创造性技能和认知思维，但我们需要考虑更多。本文探讨了AI可能或应该影响的关键方面。

放弃还是接受？

　　我们是否应接受失败，禁止如ChatGPT等强大的语言模型作为“学习工具”，以拯救教育传统？或者，我们应适应并利用这一新范式，接受随之而来的挑战？实现这一点需要派遣技术专家克服教育困境，这些困境正在削弱学校，并阻碍当局为优质教育计划提供资金。然而，将目标与结果一致化是一项艰巨任务。

教育问题的积极面

　　教育领域面临的问题实际上代表了积极的一面，因为AI可以解决困扰学术界已久的问题：

• 行政工作：应对学生专业需求、报告和课程准备等繁重任务。
• 资金和资源短缺：特别是在贫困地区，学校需艰难选择预算支出。
• 疫情后入学率下降：自2020年以来，一些机构入学率直线下降。
• 心理健康问题：疫情爆发后急剧上升。
• 职业倦怠：教师压力导致职业倦怠和员工保留问题。
• 教育公平：确保所有人无论位置、收入或身体状况都能获得优质教育。
• 语言障碍：为不会说主要教学语言的学生提供支持。
• 生活技能和公民意识：纳入课程，为学生成为负责任的成年人做准备。
• 欺凌与安全：创造安全和包容的学习环境。

传统教育的生存风险？

　　最大的错误是更严厉地试图将AI排除在课堂和演讲厅之外。为了让教育保持相关性，我们必须解决AI难题。如果课程内容不灵活，无法适应快速变化，一些学习路径将偏离正轨。考虑到AI在过去12个月中改变了商业技术世界，如果课程需要长时间创建，那么当学生将新知识带到工作场所时，该课程将至少已有5年历史。

应对措施

　　为了避免对教育机构的反抗，我们应考虑以下措施：

• 拥抱增强的学习环境，提供职业体验使学生边工作边学习。
• 增加工作学徒计划支持职业学习。
• 减少正式课程内容数量，以质量为核心学习要素。
• 在正式课程中包括行业创新变化。
• 提供更多软技能学习关注，增强沟通、谈判、团队合作等。
• 明确划分和保护核心基础材料免受动态学习影响。

保护受监管的职业

　　受监管的学位需要特定执照或认证，受严格道德准则和行为准则约束。虽然必须保护这些方面免受大规模变化影响，但可通过AI改进学习过程：

• 监督学习：AI工具用作助手而非决策者。
• 道德和偏见培训：减少违规行为。
• 安全数据实践：强调数据安全和隐私。
• 监管框架：制定明确指导方针和标准确保一致性和安全性。
• 基于模拟的培训：进行实践学习而不冒真实患者风险。

AI教学代理的应用

　　AI教学代理将真正改变教育游戏规则。每个实际教育者都是有限、不可扩展的，而AI代理提供大量可扩展、交互式和自适应工具，让学生随时随地访问专家资源。这不仅不会取代教师，反而会增强和扩大学习体验，降低教育成本并民主化教育机会。从简单的聊天机器人到复杂的代理agent，AI教学代理将提供定制内容和互动体验。

AI的更多优势

　　AI为学生的工作生活做准备，提供灵活微学习、减少考试并帮助软技能学习。AI不仅提高教学投资回报率（ROI），还创造更快乐、更成功和更敬业的学生：

• 管理超负荷：自动化大部分管理内容。
• 学生心理健康与福祉：监测行为和学习模式以识别痛苦并及时干预。
• 家长参与：提供数据驱动的沟通并定期更新学生进步。
• 保护措施：检测潜在威胁为学生创造更安全的学习环境。
• 软学习技能：改进方法以在多个领域指导和评分个人提高情商整体水平。
• 全球教育和能力简历：扩展基于区块链的能力记录概念创建加密保护的成就账户。此外应用于加密保护的简历细节越多在招聘过程中越有效提高招聘效率。教育民主化在全球范围内覆盖更多国家和语言为那些最需要它的人们服务降低成本、规模和语言障碍以及文化超个性化学习等好处将打开大门为辍学学生和发展中国家学生以及被排除在教育之外的女孩和妇女提供更多选择机会同时培养尊重文化和包容性教育体系并贴近工作场所更具职业性和相关性以及平衡技术进步与核心学科理解教学人文方面确保教育保持相关性有效性安全性和民主化等挑战需要我们共同努力实现目标