大数据、人工智能与未来学习

随着以机器学习为核心的人工智能技术的发展,智能教育的应用也日益广泛。特别是新冠肺炎疫情期间,大型科技公司教育软件和教学平台被大量采用并融入到教育领域的核心环节。在此背景下,不仅要关注新技术给教育教学带来的潜力和机会,同时也要对数据驱动的智能教育进行批判性反思。文章从两个方面阐述数据驱动的智能教育可能对教育教学带来的负面影响和冲击:一是“学习界差”,表现为由于智能学习平台的所有者和用户对数据知识的掌握和了解不同,而导致的多种明显不平等现象;二是“行为主义”的回归,即众多智能教育产品和应用以落后的行为主义学习理念和方法为主导。为了对数据驱动技术因势利导,亦突出学生作为教育主体的能动作用,文章通过两个实证性研究案例提供以学生学习为中心进行数据素养教育的可能途径:“学习报告卡”项目让学生参与开发和设计学习分析应用;“关键数据与教育”课程则要求学生采用手绘而非机器自动化的方式进行数据可视化。文章可以为培养学生对数据驱动技术和未来教育进行批判性思考提供有益启示。