“人工智能+教诲”的集约化趋势表示为，当上游搭建好技能支持、创建好运用处景、支配好数据网络之后，优质的智能化教诲资源能够以低本钱、大规模、高效率进行自上而下的跨地域扩散和传播。
优质资源的共享，将带来教诲经历的共创，进而带来代价认同的共建。
特殊是虚拟现实和增强现实等智能技能，加速推动了共享教诲经历向立体化、实时化、互动化发展，让跨地域参与者产生更强的共振和共情。

从技能可行性上看，通过故意识地强化设计融通性、数据多元性、算法兼容性，“人工智能+教诲”的实践有望借助技能层面的共生共建有效撬动跨地域教诲共同体发展。

一是通过跨地域设计，拓展目标受众，兼容地域差异。
2024天下数字教诲大会发布的《数字教诲互助上海倡议》提出，“共同打造并迭代平等面向每个人的数字教诲公共做事平台，构建国际学习社区，探索知识传播新机制和教诲供给新模式”。
在智能系统的方案设计上，可以借助人工智能技能着力把“融通开放的课程不雅观”这一教诲空想付诸实现，即环绕学科大观点开拓传授教化资源，形成一种更加综合、相互衔接、交融贯通的课程体系，让跨地域的不同学生群体能够不受教材版本、传授教化进程、教诲理念等差异所限，进行有效的知识迁移和深度理解。

二是通过跨地域数据，冲破单一地域数据集的闭循环。
从技能哲学的角度看，“人类历史被隐蔽在数据集里”。
这意味着不同区域的教诲领悟，也能够在充分承载历史事实、充分反响未来发展大势的跨地域大数据中逐步实现。
当数据样本不全时，智能系统的输出就会在一定程度上携带偏见、歧视等代价不雅观上的偏差，并在有限数据集的闭循环中几次再三被强化。
基于智能技能培植“教诲数据中台”是冲破单一地域数据集闭循环、充分领悟跨地域教诲数据的主要可选思路。
“教诲数据中台”能够用更多元、更原谅的原始数据冲淡小地域范围、小用户圈层的偏见性数据循环，从顶层视角进行数据管理，把握住、把握好智能教诲系统所承载的教诲共同体的代价走向。

三是通过跨地域算法，战胜算法模型中的认知壁垒。
算法是“镶嵌于数学中的人类不雅观念”，比如“女生不善于STEM学习”“来自穷苦家庭的学天生就差”等主不雅观上的刻板印象，会潜在影响算法模型的受众分类和资源调度机制，使干系群体被虚拟系统悄然无息地边缘化乃至污名化，从而进一步加剧现实中的不公和排斥。
类似的基于单一地域、同质化认知视角所开拓的智能系统，也会几次再三循环和强化有局限的地域不雅观、国家不雅观、天下不雅观。
避免算法认知壁垒的紧张策略，正是开拓跨地域、跨群体、跨文化的更为兼容和开放的算法模型，这也是倡导教诲原谅与平等的时期潮流所向。

从详细下手处来看，可以通过前瞻方案、落地切口、团队培植、代价把控4个层面入手，把握跨地域智能教诲系统培植的核心关键，抢抓教诲共同体构建的时期机遇。

一是主动谋划，开启知识众创共享的教诲新进程。
智能时期是散落各个地域的学习者通过智能体进行交互，天生性地建构信息、意义和代价不雅观的发展阶段，即所谓“知识众创”的时期。
要清晰意识到在智能时期构建跨地域教诲共同体的重大契机，从系统的初步设计、网络数据、建立数据库、算法编写、模型演习，直至运用落地等各个环节上进行前瞻预判和主动谋划，为更大范围的教诲受众供应公正的、可获取的、高质量的智能教诲支持，跨地域汇聚共享平台，创造共同的教诲叙事，引发思想上的共振、共情、共鸣。

二是乘势而上，以超大规模数据共享蹚开前路。
我国拥有环球最大的人口和互联网用户规模，为教诲领域深度节制认知规律、发掘交互模式、预判教诲走向奠定了独一无二的数据根本。
2023年7月教诲部宣告将培植国家教诲数字化大数据中央，“撬动我们的教诲改革”。
我们的大规模数据宝库可以考试测验在一定程度上进行跨地域共享，进一步扩展数据的多样性、视角的开阔性，为演习更适切、更前辈、更优胜的智能系统蹚开道路，携手多地共同推动“人工智能+教诲”的超前落地。

三是汇聚脑力，组建“跨三界”研发团队。
第一要跨地域，接管多地算法工程师共建团队，充分探究跨地域利用者的异质程度，避免与一线教诲实践脱节。
第二要跨领域，推动教诲决策和行政部门、学校管理者、一线师生与工程师深度对接，提升工程师的教诲理解能力、教诲远景前瞻能力，直击教诲难点、痛点，特殊是帮忙其改动情绪、态度、代价不雅观方面的偏见。
第三要跨学科，延揽打算机专家、数据科学家、技能哲学家以及教诲学、社会学、生理学、伦理学、传播学专家等技能和非技能角色，更全面地理解教诲中的地域差异问题，从而为探求创新办理方案供应多元视角。

四是应对浪潮，把控天生式人工智能的态度和导向。
Sora等天生式人工智能天然携带态度和导向，当用来构建系统的算法模型，特殊是用来演习系统的数据集本身隐含地域歧视、刻板印象、差异对待等问题时，就会产生存在同样问题的“有害输出”。
有鉴于此，首先要在“人工智能+教诲”运用的开拓环节中，建立对数据演习来源、资源挑选原则、内容推送机制、失落真失落实评估的审查机制，对不合理、不公道的信息进行调试和校验，防止其反馈到人工智能算法模型并将终极映射到人工智能的态度和导向上；其次要在利用环节中，推动师生群体着力认知伴随技能异化而涌现的信息茧房、群体极化等征象，辩证看待智能体输出结果的“真实性”和“客不雅观性”，强化其在人机共存时期识别和戒备伦理道德风险的能力。
通过对开拓和利用环节进行两手抓，来促进天生式人工智能在教诲领域的运用沿着促进不雅观念相容、教诲相通的主流方向发展，推动“人工智能+教诲”运用真正成为跨地域教诲共同体的孵化载体。

（作者系中国教诲科学研究院副研究员，本文系中国教诲科学研究院中心级***性科研院所基本科研业务经费专项帮助项目“智能化时期港澳与内地、大陆与***教诲领悟发展研究[GYD2020003]”成果）

《中国教诲报》2024年04月20日第4版

作者：王晓宁