当前，人工智能正超越运算智能水平，在感知智能水平上突飞年夜进，正在向认知智能水平迈进，对教诲的影响日益广泛和深远。
要深入理解其影响，必须先阐发人类学习与机器学习的差异和联系。

人类学习是机器学习的根本，二者存在实质差异。

首先，学习出发点的差异：有限设定与无限开放。
机器学习的出发点是初始输入的编码信息，只有完备符合学习出发点的信息并被精准识别后，机器学习才会发生。
因此，参数和算法是影响大数据模型效率的关键，目前现有的大数据模型参数大多超千亿。
人类学习的出发点是一个无限开放的时空范围，统统外在和内在的信息都能匆匆发学习。

其次，学习逻辑不同：算法实行与自我创生。
机器以逻辑迭代为学习办法，进行算法叠加，天生学习结果。
人类学习因此信息内化为根本的，是自我创生为主的，会创生不同知识间的新联系，创生出原来没有直接关联的独立事物间的联结，产生许多新的遐想和感性表象，这种创生表示出光鲜的个体差异性，即同样的学习活动会产生丰富多彩的结果。

末了，学习结果不同：标准比对与选择偏好。
机器学习将学习迭代后符合系统设置的指标体系标准的结果输出或存储，这便是机器学习的结果。
因此，运用同一型号的学习机器在相同时空实行相同学习任务后的结果每每是一样的。
人类学习则基于自己的偏好，蕴含更多情绪，如存在“弃好用差”等代价选择可能，因此更随意马虎得到创新性、差异性结果，因此才有“一千个读者就有一千个哈姆雷特”之说。

基于大数据模型的人工智能对教诲的影响紧张在两个方面：一方面，大量繁重、机器的人类事情会被机器取代，使教诲的代价、目标等发生改变，影响人们对教诲功能的认识和教诲需求；另一方面，直接影响教诲场景、手段，使传统教诲形态发生变革，乃至改变人们的教诲不雅观念。
在大数据模型人工智能深化背景下，未来教诲可能会产生以下转变。

其一，教诲功能从做事已知向做事未知转变。
人工智能快速发展，新旧领域和行业快速更替，未来科技、事情、生活等领域的发展具有更大的不愿定性。
因此，从知识本位向能力本位进而向素养本位转变，成为未来教诲的一定选择和应然主流。
未来的不愿定性和难以预知性，哀求学习内容从确定性结论转向过程性内容，学习过程从理解性接管转向天生性建构，学习运用从知识性强化转向方法性化用，学习评价从闭幕性鉴定转向过程性辅导，实践活动从学科性探究转向跨科性领悟。

其二，学校形态从时空同场向散点分布转变。
未来，大数据、人工智能、物联网等技能将冲破现有教诲时空局限。
云数据的大容量和人工深度挖掘技能，将使教诲内容数据资源培植和个体学情数据剖析更加立体而精准；虚拟仿真技能和多模态互动技能，将使时空异步的教诲情境更加逼真和有效；基于全息媒体和网络交互技能构建的大数据学习模型，将使学习协作和社交发展不再一定依赖现实的物理空间。
因此，未来学校将表示出学习时空上的离散型特色，也会日渐增强虚拟性、泛在性、非在场性等特点。

其三，传授教化事情从人工为主向人机协同转变。
大数据模型能高度仿照知识、技能等传授教化情境并使之成为现实。
未来，从事传授教化的将不再全部是西席，也不一定是“全职”西席，而会呈现出人机协同、风雅分工特色：一是基于课程标准和选用教材的解读与设计者，更强调学科性专业解读能力和将内隐思维精准文本化的传授教化预案设计能力。
二是将传授教化或活动方案制作成适宜异步时空学习的多模态媒体课程，设计成可由人工智能机器履行的传授教化程序，并可由机器实行。
三是辅导学生借助大数据模型构建的学习情境进行个性化学习的职员，紧张进行学习方法辅导、培优补差、家校沟通等事情。

其四，知识获取从知识存储向信息链接转变。
从农业时期到工业时期，人们看重拥有知识和技能，以期提前储备好未来须要的知识。
但是，未来充满不愿定性，知识、技能、职业都不断呈现，难以也没有必要完备节制。
因此，未来教诲要从重视知识和能力习得转向重视信息获取、建立信息链接等，重视基于知识供应的线索进行想象和发散性思考，重视共享履历和知识并进行协作创新，强化知识链接能力。

其五，能力塑造从领域通才向两极分解转变。
未来受社会欢迎的人才可能不再是通才，而呈现出两极征象：一极追求专业性精湛，在特定专业、领域、项目的某个详细点上做到极致，成为专家级人才并保持研究的前沿性和威信性。
另一极追求跨界性整合，具备多个专业、领域、行业的一样平常性知识和能力，致力于打破单一领域局限，寻求跨学科、跨业界的整合和创新。
简言之，前者追求纵向深度，后者追求横向链接，而在特定领域的一样平常能力水平将可能失落去主导代价。

其六，学习策略从全面学习向定向攻关转变。
未来社会，人们的生活、事情和学习都将面临更多的新理论、新知识、新技能，因此从事任何事情都要提高准确识变、科学应变的能力。
面对新领域、新技能、新情形等，“识变”后的定向学习是“应变”的主要举措。
定向学习不是储备性先期学习，而是针对性应急学习，其学习内容方向、多少、深浅、进度都依办理现实问题的须要而调度。

（钟建林，作者单位：福建省教诲科学研究所）

来源：福建日报