跨越AI鸿沟：教育人本主义的复兴之道

2020年，《人物》杂志曾发表一篇名为《外卖骑手，困在系统里》的文章，引发了社会的广泛关注。文章通过深入调查，揭示了外卖骑手在人工智能算法的控制下，面临着越来越短的配送时间、越来越大的工作压力，甚至不惜违反交通规则以避免超时惩罚，导致交通事故频发的严峻状况。这一现象让我们不得不反思：在人工智能飞速发展的今天，其在各个领域的应用是否都真正符合人类的利益和福祉？尤其是在教育领域，我们又该如何避免让师生“困在系统里”？

过度依赖AI将拉大教育鸿沟

人工智能技术的核心在于基于数据的算法决策。在教育场景中，算法通过分析学生的答题记录、课堂表现、作业完成度等数据，能够生成个性化的学习方案，甚至预测升学概率。这种数据驱动的决策模式似乎客观高效，但深入观察便会发现，当下很多智能教育产品算法的“客观性”建立在人类预设的价值框架之上。教育科技公司的程序员、产品经理在开发系统时，难免会将既有的教育观念、商业利益诉求乃至个人教育理念植入算法逻辑。这直接决定了智能教育产品的价值导向是培养独立思考、勇于创新的时代“答卷人”，还是“产出”更多只会机械答题的“做题家”。

单从教学内容完成度看智能教育产品的设计，教师利用工具在特定时间内完成教学任务，近似外卖系统中骑手在规定时间内完成配送任务。教师须在每学期固定时间内完成教学要求，并确保学生达成学习目标，这种时间压力有时导致他们不得不加快教学节奏，减少对某些知识点的深入讲解，甚至牺牲学生自主学习、沉潜琢磨的时间。当前的考试制度和评价体系也是设计智能教育产品的重要“参数”，成绩往往成为衡量学生学习效果和教师教学质量的关键指标。面对算法生成的“薄弱知识点清单”，刷题就成为学习中必然的选择（虽然利用技术可以帮助学生高效刷题），然而即便精准做题也容易忽略对概念本质的深入理解。这种现象与外卖平台用“准时率”规训骑手的逻辑如出一辙—一当教育过程被直接简化为可量化的数据指标，育人本质必然遭受侵蚀。

当教育评估体系全面算法化，教师的行为模式也随之改变。为了满足一些AI“督学”产品设计的指标，如课堂互动次数、知识点覆盖率等，教师可能会更频繁地提问和引导学生讨论，这有助于提高学生课堂的参与度和活跃度，但也可能导致教师过度关注互动形式，而忽视了互动质量。教师可能会严格按照课程标准和教材体系进行教学，确保每个知识点都得到讲解，这有助于提高教学的系统性和完整性，但也可能因为追求覆盖率而加快教学进度，减少对重点和难点的深入讲解，将教学变成数字监控下的知识点“堂堂清”，而忽略了知识的整合与应用。

过度依赖AI的教学模式，很可能会过于关注数据指标、迎合算法、内容至上、效率为先（更看重“密度”而非品质），弱化过程体验，进而拉大教育鸿沟。相比之下，那些能够抓住教育本质的教师能够认识到AI的局限性，不被算法决策所学，引导学生进行深入思考和实践应用，为他们提供更加全面、深入、个性化的教育体验。因此，这些教师能够在教育的长跑中脱颖而出，也进一步拉开了与AI依赖者的距离。

教育为人工智能的应用“反向赋能

在学科体系庞大、知识精细化的当下，学生面临更多知识与素养的要求，但课时有限、精力有限。教育不能一味做加法，应锚定学科核心素养目标，秉持“少而精”原则，遴选重要观念、主题内容与必备知识，建构起学生领会学科基本思想、习得提升问题解决能力的思维方法。课程内容应契合学生认知规律与素养发展的要求，关联学生学情、真实世界，合理组织学科知识，并打破学科边界，以概念、主题、任务等方式整合不同学科内容，追求教学的整体综合效应。课堂教学应关注学生在实践中运用知识“能做什么”，通过设置具有挑战性的核心问题，组织一系列有意义的学习任务，吸引学生主动参与丰富有趣的学习内容，并提供必要的知识作为支架，引导他们经历真实而完整的学习历程。

在这种素养导向的教学改革背景下，教师掌握人工智能技术固然重要，但一个更为必要的前提是，须思考如何从只教结论到引导学生经历自主探究的过程。就像AI写作系统的价值不是为了替学生写出一篇好文章，教师应深思如何用好AI工具，引导学生去判断文章究竟“好”在哪里，又有什么问题。AI工具能够实时分析学生的写作内容，提供即时反馈；当学生在论证过程中出现逻辑漏洞或论据不足时，AI工具可以给出提示。人工智能可以识别文本中的论点、论据、论证方法等要素，并分析其逻辑性和说服力，还可以帮助学生进行多维度的文本对比分析，如对比不同作者对同一主题的论述，分析其观点的异同、论证方法的优劣等。在教师的引导下，学生通过AI工具审视思维过程、结论，能更直观地理解批判性思维在写作中的体现，这一学习过程不可省减，通过这种探讨帮助学生构建论证框架，引导他们观察生活、凝练经验、亲近语料、审辨结论、发展思维，完成表达输出。

随着新课标的颁布与施行，核心素养导向的教学目标、整合式的教学内容设计、情境化的探究教学方法也在对教师能力提出新要求。当教师在思考如何设计学习体验、开发课程资源、打通课程与生活、怎样以评促学等问题的时候，技术就有了更大的用武空间。所以，不只是技术赋能教育，教育也在反向赋能技术。未来的教学设计自然会更加强调教师与人工智能的共生、协同，而协同的必要条件是教师自身扎实的知识基础与丰厚的素养积淀。此外，对于人的理解、与学生的沟通，更是在人机协同中为人工智能补上了重要的一环：在爱与包容中唤醒学习者求知的动力。教师应具备良好的沟通能力，与学生有效地交流和互动，了解他们的学习情况和需求，及时给予反馈和指导，激发他们的学习兴趣和积极性。那些润物细无声、在被陪伴的过程中自然生长的爱，绝非“教育智能体”所能取代。

价值革命：教育人本主义的复兴

未来已来，但过去尚未离开。人工智能时代，教育领域正经历一场未完成的价值革命，其核心在于教育人本主义的复兴。应树立“技术为人服务”的价值准则，旨在确保AI的发展和应用能够真正促进学生的全面发展。为了防止它成为新的分层工具，我们需要遵循透明性、公平性和人性化的原则，通过制度为其合理应用设定边界。政府和教育主管部门可以制定相关的政策法规，规范AI技术在教育中的应用，明确哪些可为，哪些不能为、不必为。学校在引入AI技术时，必须进行充分评估和论证，确保其符合教育目标和学生需求。教育科技公司的算法设计和应用、数据集也应尽可能透明，教育工作者、学生和家长应能了解到算法的决策依据和逻辑，这不仅可以增强人们对技术的信任，还可以减少算法的滥用和误用。

确保AI技术在教育中的应用符合“人的解放”这一目标，我们也要重新审视教育目标，课程设计应更注重实践性和综合性，增加跨学科课程和项目式学习的比重。教学方法应该更加多样，鼓励教师开展线上线下混合式教学、小组合作学习、探究式学习等。同时，学校和家庭也应该共同营造良好的教育环境，关注学生的身心健康和兴趣爱好，培养他们的自主学习能力和终身学习意识。相应地，AI技术在教育中的应用必须以学生和教师的需求为导向，其研发应充分考虑人的主体性和情感需求，避免将人简单地视为数据处理的对象。AI教学管理系统应该为教师提供便捷的教学工具，而不是增加他们的工作负担。对教师的考核标准应从偏向“课时完成率”向更注重“教学创新度”转变，鼓励教师开展项目式学习、跨学科融合等多样化的教学改革实践。通过强化教育人本主义的价值取向，我们才能确保AI技术在教育中的应用不仅符合技术发展的趋势，也更符合教育的本质和目标。