OpenAI 联合创始人安德烈·卡帕蒂 (Andrej Karpathy)设想了这样一个世界：人工智能机器人可以成为“充满热情、擅长教学、无限耐心且精通世界上所有语言”的学科专家。通过这一愿景，机器人将可以“按需为我们 80 亿人提供个人辅导”。
这一想法落地在他的企业尤里卡实验室（Eureka Labs），这是科技企业家尝试利用人工智能，彻底改变教育的最新突出例子。
Karpathy 相信人工智能可以解决一个长期存在的挑战：当前学校缺乏既是学科专家也是优秀教师的人才供给。
除了Karpathy，硅谷还有OpenAI 首席执行官Sam Altman 、Khan Academy首席执行官 Sal Khan 、风险投资家Marc Andreessen和加州大学伯克利分校计算机科学家Stuart Russell也梦想让机器人成为按需导师、指导顾问，甚至可能替代人类教师。
但在一名专注于人工智能和其他新型写作技术的研究人员看来，其见过很多针对教学问题的高科技“解决方案”的失败案例。人工智能当然可以增强教育的各个方面，但历史表明，机器人可能不会成为人类的有效替代品。这是因为学生长期以来一直对机器表现出抵制，不只是因为机器相对复杂，还因为人们自然地倾向于与人类同胞联系并受到启发。
向大众教学写作的成本挑战
一位匹兹堡大学英语作文项目主任表示，其每年负责监督大约 7,000 名学生的教学。像其负责的类似项目，长期以来其一直在努力解决如何同时有效地向多人教学写作的问题。
迄今为止最好的答案是：将班级人数控制在不超过 15 名学生。研究表明，学生在小班教学中可以更好地学习写作，因为他们更加投入。
然而，小班授课需要更多的教师，这对于学区和大学来说可能会变得昂贵。
复活逝去的学者
进入人工智能平台。Karpathy 提出，想象一下，已经去世35年多的伟大理论物理学家理查德·费曼 (Richard Feynman)可以作为机器人复活，为学生提供辅导。
对于 Karpathy 来说，理想的学习体验是“与费曼一起学习物理材料，费曼会在每一步中指导你”。费曼以其平易近人的理论物理演示方式而闻名，他可以同时与无限数量的学生一起工作。
在这个愿景中，人类教师仍然设计课程材料，但他们得到人工智能助教的支持。Karpathy 写道，这个人工智能教师团队“可以在一个通用平台上运行整个课程”。“如果我们成功，任何人都可以轻松学习任何东西”，无论是很多人学习一门学科，还是一个人学习许多学科。
其他个性化学习的努力，不尽如人意
然而，面向个人的学习技术并不新鲜。正好 100 年前，在 1924 年美国心理学会会议上，发明家西德尼·普雷西 (Sidney Pressey) 推出了一种由打字机部件制成的“自动教师”，可以提出多项选择题。
20 世纪 50 年代，心理学家BF Skinner设计了“教学机器”。如果学生正确回答了问题，机器就会继续询问该问题的下一步。如果没有，学生就继续解决问题的这一步，直到解决为止。
在这两种情况下，学生都收到了正确答案的积极反馈。这给了他们对该学科的信心和技能。问题在于学生们没有学到太多东西——他们还发现这些非人类的方法很无聊，教育作家奥黛丽·沃特斯在《教学机器》中写道。
最近，教育界见证了“大规模开放在线课程”（MOOC）的兴衰。这些课程提供视频和测验，因其承诺实现教育民主化而受到《纽约时报》和其他媒体的赞扬。然而，学生们再次失去兴趣，并退出了这些平台。
学生需要与其他人建立联系并受到启发
其他基于网络的努力也如雨后春笋般涌现，包括Coursera和Outlier等课程平台。但同样的问题依然存在： 没有真正的互动来让学生保持参与。在线学习领域的最新“受害者” 之一是2U，该公司于2021年收购了领先的MOOC公司edX，并于2024年7月申请破产重组，以减少其9.45亿美元的债务负担。罪魁祸首是 ： 服务需求下降。
现在人工智能驱动的平台激增。Sal Khan 创立的可汗学院推出了 Khanmigo 人工智能导师，其是为了“个性化和定制辅导，并适应个人需求，同时在学习者学习时陪伴在他们身边。”
教育出版商培生集团也正在将人工智能融入其教育材料中。超过 1,000 所大学将在 2024 年秋季采用这些材料。
可以说，教育领域的人工智能不仅是即将到来，而是它已经在这里了。问题是它的效果如何。
AI 在学习领域的缺点
一些技术先锋认为机器人可以定制教学并取代人类教师和导师，但他们可能会面临与早期尝试相同的问题：学生可能不喜欢它。
其中也有重要的原因。学生不太可能像现场讲师那样受到启发和兴奋。陷入危机的学生经常向老师和教练等值得信赖的成年人寻求帮助。他们会对机器人做同样的事情吗？如果他们这样做了，机器人会做什么？我们还不知道。
缺乏数据隐私和安全也可能成为一种阻碍。这些平台收集了大量有关学生及其学业成绩的信息，这些信息可能会被滥用或出售。立法可能会试图阻止这种情况，但一些流行的平台，不一定能被完全监管到。
最后，即使人工智能导师和教师变得流行，人们仍然会有其他担心。例如，如果机器人同时教授数百万学生，我们可能会失去思想的多样性。当每个人都接受相同的教学时，特别是如果“学术成功”依赖于重复人工智能讲师所说的话，原创性从何而来？
每个人的口袋里都有一个人工智能导师的想法听起来很令人兴奋。我们也很想向理查德·费曼学习物理学，向玛雅·安吉卢Maya Angelou学习写作，或者向卡尔·萨根Carl Sagan学习天文学。但历史提醒我们要谨慎，密切关注学生是否真正在学习。个性化学习的承诺，尚未能保证取得积极的成果。
版权声明
本文为本站原创内容,转载需注明文章来源(https://www.eiefun.com)，另:文中部分素材可能会引用自其他平台，如有侵权或其它，请联系 admin@eiefun.com，我们会第一时间配合删除