教诲界正在努力办理这类问题。
人工智能通过代理 agent 为人们“创造”的天生能力——当你瞩目窗外时，在校园野外上对你选择的树木、歌词或任何你选择的东西进行抒怀创作时，这些能力让学术届集体颤动。

值得光彩的是，上面写的那段话，我用了一点想象力，目的是解释人工智能不会想出这种说话选择。
如果没有一个迭代的、冗长的、详细的提示来阐明我想要的相应的细微差别，人工智能常日表现很差——没有人们期望的那么有创意或那么真实。
这也是我不担心创意运用即将崩溃的缘故原由之一。

虽然在最悲观的不雅观点中，学术届对人们运用人工智能“作弊”充满担忧，以及对失落去创造性技能和认知思维过程产生恐怖，但须要考虑的远不止于此。
在本文中，我们将磋商人工智能可能或该当影响的一些关键方面。

放弃还是接管？

我们是否该当举起双臂承认失落败？我们是否该当禁止像 ChatGPT 这样强大的大型措辞模型 （LLM） “学习工具”，试图从马斯克和阿尔特曼等人的“魔掌”中拯救几个世纪的教诲传统？或者，我们是否该当适应和利用这种令人愉快的新范式，接管随之而来的寻衅？要做到这一点，我们可能须要派出最精良的技能人才来战胜教诲困境，这些困境正在削弱学校，并阻挡当局和许多发展中国家为优质教诲操持供应资金。

然而，这是一项艰巨的任务，使目标与结果相同等将是一项困难的任务。
你可能是一位具有前瞻性思维的西席，并且已经在利用人工智能来准备过去须要一段韶光才能完成的教室材料，这只是人工智能在教诲中颠覆的出发点。
然而，一个紧张的繁芜情形是：人工智能发展速率如此之快，以至于像学术界中行动缓慢的机构，将难以供应最新和干系的课程。
例如，我把稳到，我两个月前写的关于人工智能的某些方面已经由时了。

奇怪的是，教诲领域面临的一系列问题实际上代表了积极的一壁，由于人工智能可以办理许多困扰学术界太久的问题。
以下是本文将考虑的一些教诲问题：

行政事情：逐年增加，以应对越来越多的学生专业需求，向管理机构报告，繁芜的课程准备，并为当局做好“检讨准备”

资金和资源短缺：学校在平衡学生的教诲和福利需求时，在预算支出方面做出困难的选择，特殊是在穷苦地区

新冠疫情后的入学率：自 2020 年环球疫情大盛行以来，一些机构入学率直线低落，并且没有复苏的迹象

生理康健问题：自疫情 Covid 爆发以来，生理康健问题急剧上升

西席职业倦怠：西席在处理其角色时所承受的压力，正在导致职业倦怠和员工保留问题，而其他行业的感知条件和人为水平更好

教诲公正：确保所有儿童和成人，无论身在何处、收入或身体状况，都能得到优质教诲

措辞障碍：为不会说紧张传授教化措辞的学生战胜措辞障碍

生活技能和公民意识：将生活技能、公民教诲和道德培训纳入课程，为学天生为负任务的成年做好准备

欺凌与安全：创造安全和原谅的学校环境，没有欺凌、歧视和暴力

我想说，最大的缺点是更严厉地试图将人工智能打消在教室和演讲厅之外。
正如陈词谰言所说，精灵已经从瓶子里出来了，所以为了让教诲保持干系性，我们必须办理人工智能难题。

如果课程内容不足灵巧，无法适应快速变革，一些学习路径就会偏离轨道，以至于学生们在上学时所得到的知识，在毕业时可能被视为过期乃至毫无代价。
考虑到人工智能在过去 12 个月中改变了商业技能天下，如果一门课程须要 12 个月的韶光来创建，学习须要 4 年的韶光，那么当学生将他们的新知识带到事情场所时，该课程将至少已有 5 年历史。

对付学习英语或历史等人来说，这并不是一个大问题，但在打算机科学、尖端工程或打算机编程中，该影响将是永久的。

为了避免对教诲机构的反抗，我们该当考虑以下方法：

拥抱增强的学习环境，供应职业体验使学生能够边事情边学习，并跟上技能变革的步伐

增加可用于支持职业学习的事情学徒操持

考虑如何减少正式课程内容的数量，使其不受外部技能变革、人工智能或其他成分的影响，取而代之的因此质量为核心学习要素

在正式课程中做出规定，以便能够包括行业中发生的创新变革

供应对软技能的更多学习关注，以增强沟通、会谈、团队互助和相互依赖的方法。

明确划分和保护核心根本材料免受动态学习的影响，以相应市场的商业需求和最新的技能打破

未能将人工智能纳入正规教诲，可能会让全体学术界被贴上\"大众恐龙\"大众的标签。
通过人工智能增强技能（如增强现实（AR）、虚拟现实（VR）和传授教化代理teaching agents（更多内容，见下文）的领悟，以及结合传统方法和新学习办法充分吸引学生并扩大他们的学习潜力。

在学习受监管的科目（如法律或医学学位）时，课程的一些关键方面受监管实践约束。
这种情形可能会有一天改变，但在可预见的未来，它必须被保护起来，以确保那些正在学习的人和"大众年夜众免受任何形式的渎职或人身侵害。

执照和认证：受监管的学位须要得到特定的执照或认证，包括综合考试并知足其专业特有的各种监管标准

道德标准：受监管的职业受到严格的道德准则和行为准则的约束，以确保其采纳行动符合客户和公民的最佳利益。
不遵守规定可能导致严厉的纪律处罚，包括损失执业权

公共问责制和任务：那些受监管的职业承担着重大的公共任务。
失落误或专业轻忽可能导致重大影响，包括法律诉讼和严格的监管审查

专业监督：监管机构监督受监管领域的个人，建立规范，办理申说，并履行纪律处罚，以掩护职业诚信和"大众年夜众信赖

诊断风险：禁绝确的 AI 诊断可能导致有害的治疗或漏诊。
虽然人工智能在这方面取得了长足的进步，但学习如何保持人类监督在诊断过程中仍旧至关主要

个人风格：医学须要同理心和人类判断力，人工智能可以复制，但永久不会取代，尤其是在处理敏感的个人康健问题和为患者和客户供应困难的结果时

虽然必须保护这些方面免受大规模变革的影响，但我们可以考虑通过人工智能改进学习它们的过程。

监督学习：人工智能工具可以用作助手而不是决策者，须要人类的终极批准

道德和偏见培训：将道德和偏见识别纳入课程有助于减少违规行为

安全数据实践：在课程和人工智能设计中强调数据安全和客户/患者隐私可以保护机密性

监管框架：为人工智能在教诲和专业实践中的利用制订明确的辅导方针和标准，可以确保更大的同等性和安全性

基于仿照的培训：利用 AI 驱动的仿照进行实践学习，而不会冒着真实患者的风险。

鉴于该办理方案的运用范围之广，我相信人工智能传授教化代理 teaching agents 的利用将真正改变教诲的游戏规则。
每个实际的教诲者都是有限的、不可扩展的商品。
人工智能代理可以供应大量可扩展的、交互式的和自适应的工具，让学生可以随时随地访问专家资源。
这不仅不会取代西席，反而会增强和扩大学习体验，减少班级规模，降落教诲本钱，并使天下各地的教诲机会民主化。

办理方案范围从现在可用的、大略的基于文本的谈天机器人，到未来开拓的、繁芜的代理 agents 化身，能够利用多模态形式与学生实时交谈，以供应维妙维肖的、知识渊博的传授教化运用程序。

该代理 agents 还可以负任务地网络有关他们互动的数据，以便教诲机构跟踪学生们的学习进度和问题，还可以评估个人如何应对周围的天下。

与安全的进度数据网络相结合，随着学生的进步，代理 agents 可以向他们独特的学习简历付与增量学分，从而供应减少对冗长考试的选择——许多人认为冗长的考试是不切实际和不公正的能力衡量机制。

在更加开放和非构造化的学习环境中，代理 agents 可以积极适应学生的风格和兴趣，在课程范围内供应定制的内容和传统教诲难以供应的互动体验。

这种代理 agents 办理方案将在环球范围内为正规学术机构之外创造无穷无尽的机会，为那些在生命早期错过教诲、发展新兴趣、想要扩展现有知识的个人供应机会。

人工智能以比本日更全面、更引人入胜的办法，为学生的事情生活做好准备。
灵巧的微学习，更少的考试，以及为人们的软技能学习供应帮助。
AI 不仅可以在传授教化过程中帮助创造更高的投资回报率（ROI），还可以创造更快乐、更成功和更敬业的学生：

管理超负荷：在教诲的各个层面，管理的包袱已经变得不堪重负。
人工智能可以自动化个中的大部分内容，包括内部和外部报告、备课、预算优化和支出剖析、教职员工和学生沟通，以及通过全体学术剖析确定节省本钱的机会

学生生理康健与福祉：无论问题归结为霸道的社交媒体、Covid 隔离还是更高的当代教诲期望，近年来学生生理康健问题呈现爆炸式增长。

在 2016/17 学年和 2022/23 学年之间，英国各地大学的本科生表示他们经历过生理康健困难的比例从 6% 上升到 16%，这意味着现在约有六分之一的人报告了此类寻衅。

美国与英国有着相同的生理康健问题。
2021 年，42% 的高中生报告说，在前一年至少连续两周感到悲哀或绝望。

人工智能可用于负任务地监测学生的行为和学习模式，以便及早识别痛楚，从而及时进行干预：

家长参与：不同程度的家长参与对确保学生实现目标构成了寻衅。
人工智能驱动的平台可以通过在学校和家庭之间供应数据驱动的沟通，定期和有针对性地更新学生的进步来彻底改变这一点。
这将弥合学生、教诲机构和家长之间的信息差距。

保护方法：社交媒体的当代范式为年轻一代创造了一个令人上瘾的、有时乃至是凶险的环境。
网络欺凌、威胁和由此产生的暴力是一个不断升级的困境。
人工智能驱动的、对道德卖力的监控系统可以通过检测和报告潜在威胁来供应办理方案，为学生创造更安全的学习环境。

软学习技能：人们可以教人工智能具有同理心——我们已经做到了——但人们希望与其他人互换，并且决策总是会在某个阶段通过人类进行过滤，以确保监管安全。

软技能是我们必须在课程中扩展的领域。
我们可以利用人工智能来改进现有方法，以创建同等且切实可行的方法，在自我意识、社交技能、自我调节、动机、同理心、会谈、冲突管理等领域对个人进行辅导和评分，提高情商整体水平。

环球教诲和能力简历：人工智能可以扩展基于区块链的能力记录观点。
这可能包括一套经由验证的软技能资质和能力分数，这些分数在当现代界更加主不雅观。
这也将创造一个机会——人们在得到造诣时，逐步向受加密保护的造诣账户添加积分。

通过采取渐进式、全面和累积的简历信息，学术界可以决定不再须要长期学习、进行全面考试的传统方法。

此外，运用于受加密保护的简历细节越多，它在招聘过程中就越有效。
事情申请和第一阶段招聘的效率可以提高，从而为招聘代理、招聘经理和求职者带来更大的成功。

教诲民主化

在环球范围内，教诲的覆盖范围仅限于包袱得起的国家和那些理解教诲所采取措辞的国家。
其他受教诲穷苦影响的人可能早期就错过了教诲机会，还有一些妇女部分或完备被打消在教诲之外。

下面一些 AI 额外的好处，这些好处不是教诲民主化所独占的，而是为那些最须要它的人们做事的：

降落本钱：人工智能旨在大幅降落各地的教诲本钱，使其对发展中国家和年事较大的学生更加可行。
这将通过采取虚拟传授教化、增强的虚拟谈天机器人/代理（chatbots/agents ）和远程物理西席来实现。
这种学习经济障碍的减少，为辍学的学生和发展中国家的一些学生打开大门。
此外，被打消在教诲之外的女孩和妇女将好比今有更多的选择。

规模：由于人工智能固有的易用性和相对较低的可扩展性本钱，这可能会改变发展中国家的教诲机会，以及那些学校教诲中断或不敷的国家。
西席、教材和翻译内容可以相对重复，大大降落了传统供应的本钱。

措辞：在措辞多样化的发展中国家，人工智能可以通过供应翻译和措辞学习工具来冲破教诲障碍，使内容以各种当地措辞供应。
这有助于那些重新参与教诲或开始学习之旅的人，确保他们能够用母语学习，提高理解力和影象力。

文化：人工智能可以通过使内容与当地文化保持同等来增强教诲的干系性，这对付重新参与的学习者或以前代表性不敷的学习者至关主要。
通过融入当地习俗和故事，人工智能创造了干系、引人入胜的课程，培养了一个尊重文化和原谅性的教诲体系。

超个性化：人工智能的超个性化学习能力在多样化的教诲环境中特殊有益。
它确定了个人的学习需求，为每个人量身定制内容和节奏，包括那些重新开始教诲或在往后的生活中从根本开始的人。

结论

人工智能可以永久改变天下，教诲无疑是其运用的主要场景。
一如既往，在运用的同时，我们也要关注有一些主要的警告。

为了实现最大的收益，教诲和政府决策者须要接管导致教诲改革的转型变革。
同样的领导者可能会精确地引用道德缘故原由，阐明为什么他们不会对学生的教诲未来进行实验。
但同样的道德也会哀求他们为不应对我们正在经历的人工智能技能革命卖力——如果他们的学生进入事情场所时，没有为他们所选择的领域需求做好准备。

人工智能在教诲中的整合，带来的重大净收益之一是将学术界带到所熟年龄、性别人们的生活最前沿，并为那些目前在生活中取获胜利机会较少的人供应学习机会。

为了实现这一目标，课程和传授教化大纲须要变得更加灵巧和开放，以应比拟以往任何时候都快得多的变革。
他们须要更贴近事情场所，更具职业性和干系性。
为此，学术机构应考虑如何创建课程，以及根据外部技能发展修正课程材料，同时保留每个选定学科或职业的核心要素，特殊是对付受监管的职业。

人们还必须提升人类与生俱来品质被低估的主要性，我们可以在广泛、情绪繁芜和奇妙的问题上，发展原创性思维和推理。
虽然我们会让人工智能做很多事情，但我们仍旧须要设计、管理和签署结果。
当学天生为员工时，他们仍旧须要鼓励和谛听周围同事的见地，赢得客户的推销或亲自说服投资者。

而个中的寻衅在于平衡快速的技能进步与核心学科理解和传授教化的人文方面，确保教诲保持干系性、有效性、安全性和民主化。

其他阅读

人工智能在教诲中的 8 项示例

人工智能在教诲中的 43 种用场

2024 年 10 款人工智能教诲工具（学生和西席版）

10 款教诲 AI 工具用例

和神经科学家聊聊：究竟是什么让人们快乐？| Edu指南专访

和沟通专家聊聊：好好说话，有哪些大略方法？| Edu指南专访

和领导力专家聊聊：出色领导者有若何的思维模式？| Edu指南专访

和《你想过若何的生平》作者聊聊：0~100岁的故事，主要的一课是什么 | 专访

和生理学教授聊聊：积极思维是一种可以练习的技能 | Edu指南专访

教诲头部公司2024年有哪些业务看点 | 年度展望

2024年教诲硬件赛道4大看点 | 年度展望

和斯坦福商学院“人际互动之父”聊聊：孤独社会，如何与他人建立深度关系 | Edu指南专访

本色教诲2024开年展望：STEM走向差异化竞争；阅读、措辞素养数字化加速

成人学习赛道2024关键词：市值修复、AI、环球化与全兴趣学习 | 开年展望

和高管教练聊聊：新的一年，如何制订目标？| Edu指南专访

Coursera2023财年：收入6.4亿美元，增长21%；引入GenAI新课程，推出GenAI学院

和《精良的绵羊》作家聊聊：当下精英大学的问题与信心的重修 | Edu指南专访

好未来2024财年Q3：收入3.7亿美元，增长61%；经营现金净流入2.5亿美元，增幅158%

新东方2024财年上半年：收入19.7亿美元，增长42%；东方甄选收入3.9亿美元，增长34%

和《就寝革命》作者聊聊：就寝教练如何帮助顶尖运动员达到最佳表现 | 专访

可汗学院创始人：“我们正处于利用AI实现教诲史上最大变革的风口浪尖”

大模型加持，教诲智能硬件创新不断、单品GMV数倍增长 | 2023年度回顾

2023年度回顾：头部教诲公司各自形成新版图

本色教诲2023年度回顾：线上线下齐推进，科技素养、游学研学、阅读成热门品类

成人学习2023年度回顾：留学、考研、公考品类驱动增长；VR、AI学习平台获高额投资

从线上到线下：印度技能提升公司竞相创办“新时期大学”，转变教诲科技模式

专访Uolo创始人：印度中产以上家庭方向选择K12私立学校，EdTech产品当前只覆盖2%学生

ChatGPT 已进入教室：LLM 如何改变教诲

新东方30周年：“轻舟已过万重山”，重回市值百亿美元

知乎2023财年Q3古迹：收入10.2亿元，增长12%；职业培训收入1.4亿元，增长86%

高途2023财年Q3古迹：营收7.9亿元，增长30%；净亏损额5766万元，同比收窄6%

抖音双11：小猿硬件跻身3C数码Top10，学而思图书教诲领先，泡泡玛特位居玩具乐器榜首

Edtech创始人从融资1700万美元到关闭的7条履历教训

增强数字化教室的 10 个教诲科技工具

Edtech+AI：正在发生什么以及下一步可以做什么？