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教育与机器智能 (程介明)


2020-07-12


教育与机器智能 (程介明)

机器人、人工智能的讨论铺天盖地而来,科技是否会取代教师?这是一个全世界都关注的命题。(政府新闻处图片)

本来打算一口气把学习科学有关的原理连续介绍与探讨。不过,过去数天在芬兰的赫尔辛基参加了OECD(经济合作发展组织)一个小型的会。集中探讨AI与教育的关係。AI,Artificial Intelligence,一般称人工智能,根据去年英国帝国学院郭毅可教授的建议,改称机器智能。觉得应该及时与读者分享。当然也与学习科学不无关係。

关于AI的讨论,由来已久,但是最近几个月,忽然特别「热」起来。就笔者知道的国际上可以参加的有关AI的讨论,一两周内,起码有十几个,颇为惊人。不过讨论AI与教育的,则还是少数。这次OECD的会,是与美国的NCEE合办。NCEE是美国有关教育比较有持续影响的一个智库。创立者March Tucker成为美国批判性地评论教育的突出人物。近年则致力于研究全球教育体繫的运行与改革。

这次与OECD合作,设计了一个为时估计2至3年的探索项目,称为「High Performing Systems for Tomorrow」(可译为「优秀教育体繫的明天」),所谓High Performing,是根据OECD的PISA(国际学生成就比较研究)成绩。这个项目被邀参加的是7个教育体繫:新加坡、香港、芬兰、南韩、日本、爱沙尼亚、加拿大卑诗省。这是一个内部会议,因此参加的衹有20多人,还包括一些通过远程方式参加的。

科学猛进与社会发展

虽然主题是AI,听来是有关科技,但是一大部分时间,探讨的是未来社会。大家都感到,虽然科技由来已久——蒸汽机、电报、电话、电视、电脑、智能手机……——大家对于AI和大数据(此两者似乎很难分开)的到来,都有点忐忑。因为都预感到,AI的到来,会为人类带来前所未有的变化与冲击。

笔者认为,AI的到来,不是引起社会的变化,而是配合和加速了社会根本性的变化。重複一下本栏过去描绘过的景象:社会生产过剩,生产不再是为了满足需求,而是为了营造购买欲望;大量生产,因而让位于「少而多」(Less of More,少量多款);大型的金字塔式的科层机构,逐步让位予「一站式」的小、扁、脆的单位。这个社会,正在逐步「碎片化」,或曰「个人化」。

总的来说,人与人之间的联繫,愈来愈趋于个人化。在这种情形下,科技的发展,逐渐把人际关係,尤其是与工作有关的经济活动,从机构为基础而变为以虚拟空间为平台。于是,农业社会以土地为根本,工业社会以机构为人们合群的基本,现在(且称为「后工业社会」)却变成了平面的共享社会。

教育与机器智能 (程介明)

许多小学的「编程」活动、软件,其实已经是寓编程于游戏、应用、製作、创造,比较符合学生学习的规律。(政府新闻处图片)

这个「共享」,不等于就是财富的均等,而是人们的生活,将会逐渐不再依靠我们常见的中心——餐厅、银行、商店、交通工具,甚至医院。其中人们忧虑的,是替代人类将会达到怎样的程度。有年轻人给我看过一个专供拟写法律文件的App,号称它的出现,抹掉了美国55万个法律职位。

机器智能与人之忐忑

在教育的领域,人们之所以忐忑,大致是3个维度。第一个维度,AI的出现,会为教学带来什幺影响?是否真的机器就会取代教师?谈论之下,大家都同意,机器应该是人类的伙伴,在教学也是如此。本栏去年介绍过上海刘京海的「学程包」,就是以「特级教师」的经验带路,与工程师共同研发符合学生学习规律、允许学生个别化选择、又同时能够精确纪录学生学习过程的App,也许可以是一个典範。目前需要注意的是,许多製作学习软件的,纯粹从科目内容的逻辑结构出发,而对学生学习的过程,一无所知。

第二个维度,AI的出现,必然也已经带来许多操守伦理问题,这是近几个月许多国际机构有关AI会议不约而同的话题。教育有在这裏可以扮演什幺角色?AI发展的负面影响,会议中讨论很多,看来这个讨论,正是方兴未艾。同事陆慧英,最近在国际场合,提出一个Augmented Intelligence的概念。其优点,是可以涵盖AI正面和负面影响两个方面。也可以从这个角度看AI的健康发展。以后有机会再详细讨论。

第三个维度,社会会变成怎幺样,教育又可以如何为年轻人準备这样的社会?这成为整个会议讨论的最热烈的。一种想法,是从技术出发,比如说,在课程中引入编程(coding),而认为这是一切新科技的根本。这种想法,逐渐受到一些挑战。有美国研究,罗列在新兴科技行业裏面需要的技术性技能,发觉编程衹是一小部分。而所需又可以轻易在工作中学会。

笔者也认为,逻辑上的确一切科技变化,也许会建基于编程;但是发展科技,即使是机器智能,编程也衹是所需技能的一小部分。这有点像笔者在1960年代初在港大学数学,都是从最根本性的几乎是纯粹逻辑性的课程开始,Peano Axiom(讲自然数)、Set Theory(集合论)。后来发觉,不是不要懂这些原理,而这些原理的掌握,在于解决繁多的数学问题的过程之中,「寓学于用」。在小学阶段学习编程,也许不至有害,但似乎并非必由之路,更不是捷径。不过,笔者看过许多小学的「编程」活动、软件,其实已经是寓编程于游戏、应用、製作、创造,比较符合学生学习的规律。

教育与机器智能 (程介明)

同样的教案,都会有不同的演绎;不同的学生,也需要有不同的教学策略。(政府新闻处图片)

迎接未来的课程概念

不过,此次赫尔辛基会议,大家讨论的,却不是这些技术上的準备。「课程应该有些什幺新东西?」大家都没有很精确的答案。而话题却往往转往如何让学生準备在无法预测的环境中生活与工作,以及如何让学生在社会性和情感性的方面更加成熟。

会议还请来了4位爱沙尼亚的青年创业者,分别在做智能酒保、与UBER竞争的汽车接载、教育性的谘询,其中一位还是国家的Digital Adviser。他们的说话,很多都是发人深省的精句。

「在创业过程中所学,比在商学院要快十倍!」

「现在学校裏面所学的,起码30%是没有必要在学校学的。」

「现在的毕业生,初来上班,还以为来学校上课,等着老师告诉他们做什幺。」

大家都觉得,课程当然不断会有新东西。但是应该对「课程」有个新概念,或者说重新定义什幺叫做「课程」。应该让学生的学习不要困在传统的「科目」概念裏面,让他们尽早有社会和工作的现实经历,而不是在科目的增加或者较少上面兜圈。

这与香港现在的「大教育」现象与理念不谋而合。也就是让学生在在学的时候(而不是毕业之后),就接触社会的实际。而这些可以称为「体验式学习」(Experiential Learning)的经历,需要全社会的支持和配合。

在香港,几千个社会上的种种机构,正在勤恳地、然而愉快地,为中小学生提供现实的体验。既不需要有政府强制性的政策,也没有额外的金钱回报,外国人听说,无不动容。那也的确是香港人足以引以自豪的。

值得一提的是,会议中许多人提出的社会性与情感性学习(Social and Emotional Learning),笔者近日发觉,这在香港也正在遍地开花。笔者活动範围有限,但是接触到在做这方面的结构和团体,已是难以胜数。

有专门设立的机构(如GEMS),有基金作为回报社会的方嚮(如北山堂基金),有个别教师在一所学校发源的连锁运动(如顺德联谊会李金小学的叶碧君),有少数青年人组成的新兴事业(如Just Feel),有宗教机构成立的专业性学院(如慈山寺)。其中「正向教育」似乎在百花齐放之中,正在形成一个香港模式。

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