小猪都有智慧了，读书还管用吗
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作者:周刚
随着埃隆·马斯克将人工芯片植入小猪大脑，并成功读取脑电波，AI改变社会的步伐又迈进一步。这一背景下，死读书式的教育似乎再难培养出适合未来社会的人才。
当下的教育如何变革？全球教育工作者们给出了各自的思考：注重“多元智能”，从人类擅长的“非智力因素”中寻找突破口;培养“元认知能力”，让学生深度学习;更重要是，激发孩子们的“内在动力”，永远对学习葆有热情。
对人工智能技术的运用，在教育领域已初见端倪。受疫情影响，今年的“AI+教育”更是蓬勃发展，各地兴起的直播授课，教育机器人、AI阅卷、AI口语测评、拍照搜题等学习方法，都表明人工智能在教育中的探索和运用正不断深入。
随着人脑和计算机直接交流的“脑机接口”技术日益成熟，通过对学生声音、姿势、面部表情甚至脑电波的监测，进而识别他们在学习过程中的情感、兴趣、注意力水平，或许也会变得日常化，就像埃隆·馬斯克所说的“如果你不能打败他们，就加入他们。”
“用昨日之法，教育今天的孩子，将使他们失去明天。”著名教育家、哲学家、心理学家约翰·杜威的这句话，放在人工智能时代，显得尤为紧迫。
当人工智能带着强大的计算能力、大数据存储以及成熟的AI算法而来，它们甚至拥有更强大的学习能力，人类学习者究竟怎样才能不被机器所取代？换句话说，我们的孩子需要开发出哪些智能，掌握什么样的本领，才能在人工智能时代，体现属于人的自我价值？这个问题，也是很多具有前瞻性的教育工作者正在考虑的问题。
国际AI教育学会会长、伦敦大学教育学院的罗斯玛丽·卢金教授，是AI在教育领域的专家，研究人工智能与学习科学近30年，被《星期日泰晤士报》选为“20位最有影响力的教育人”之一。她在《智能学习的未来》这本书中写道：“未来社会将是一个超级智能的世界，我们必须为自己的能力范畴建立起一个认知框架。”这不仅是为了防范人工智能取代我们，更重要的是，我们要警惕自己在学习中可能偏废了哪些重要的能力训练。
现有的人类智能结构中，最为我们熟悉的，是美国教育学家、心理学家加德纳提出的“多元智能理论”。他认为，人类思维和认知方式是多元化的，每个人身上至少存在八项智能，分别是语言、数理逻辑、音乐、空间、身体运动、人际交往、自我认识以及认识自然的智能。
在多元智能基础上，将人类所具有的智能分成两大类，即人工智能更擅长的“智力因素”和人类更擅长的“非智力因素”。前者，是与语言学习、记忆、运算处理等相关的学术智能;后者，则偏向人际交往、自我认识、情感控制等能力。这意味着，在人工智能的世界里，与人际交往、互动、情感、自我认知等相关的独属于人的能力，将变得越来越宝贵，也是今天教育中不可偏废的重点。而“想象力”与“创造力”，这类与好奇心、质疑能力、毅力等人类品质息息相关的能力，同样是人工智能难以企及的高度。
因此，面向未来的教育，不应该仅仅关注孩子们在学校里对各门学科知识的记忆和理解、对复杂数学问题的解决，也不仅仅是鼓励他们撰写文章，创作诗歌、话剧，还应该关注和发展他们的非智力因素，比如社交智能，也就是人际互动和社会交往的能力。人类想要在21世纪不断取得发展和进步，就要充分挖掘和利用学习者身上的社交智能。比如，教育课程大纲的设计、课堂组织形式上，要为学生的协作解决问题和学习，提供更多机会。
从2015年开始，协作解决问题的能力，被视为一项重要能力，首次纳入PISA（国际学生评估项目）的测评中。在这项测评中，需要学生参与一个电脑模拟的科学场景，和虚拟人物角色进行在线合作，解决一系列科学问题。通过人机交互模式，测试学生协作解决问题的能力。有趣的是，测评结果表明，那些在科学、阅读、数学等方面表现突出的学生，他们协作解决问题的能力也更为优秀。二者之间是否存在某种关联，还有待进一步调查研究。
在我们的教育体系中，很少会将一个学生的合作意识、从同伴身上学习的能力，以及与他人共同解决问题的表现，作为重要的评价内容。然而等到学生毕业，步入职场，我们就会发现：越复杂、难度越高的工作，越考验一个人的团队合作能力。尤其在人工智能时代，这种能力的重要性将更加凸显。
是不是学生只需要培养社交智能等非智力因素就行了呢？当然不是。2016年，机器人AlphaGo击败围棋冠军李世石，标志着人工智能开始具备了“深度学习”的能力。它不仅记住了数百万人类围棋专家的棋谱，还通过自我学习和强化训练，提升预测能力。
此外，《新科学家》杂志曾刊登过一篇关于“人工智能的突破”的文章——《人工智能在英文考试中获得史上最好成绩》，表明人工智能不仅能高分通过人类学生的考试，而且提升应试成绩的速度要比学生快得多。这都给我们敲响警钟：面对无时不在学习，而且永不厌倦、不断改进的人工智能，我们需要思考的是，学习的本质是什么，我们究竟应该如何学习？卢金教授更是直言：教育体系唯一正确的路径和方向，就是要让人类比人工智能更善于学习。
那么，学习的本质是什么？我们究竟应该如何学习？在回答这个问题之前，我们需要明确三个概念：“信息、知识与智慧。”虽然，人工智能在信息和知识存储、大数据处理上的能力，令人类大脑可望而不可及，但是，通过筛选、判断、融会贯通、反复使用，将信息、知识变成未来所需要的智慧，才是我们应该去追求的有意义的学习过程。这就意味着，我们所需要的教育，不仅仅是学习各种各样的知识，还应该包含对学习本身的认知。
比如，我们不但要知道知识是什么，还要知道学习某一知识意味着什么，它能运用在哪里，能依据不同情境做出正确合理的判断等，从而构建出个人更完整、更有意义的知识体系。这种复杂的个人认识论，也就是“元认知能力”。卢金教授发现，一个拥有较高知识水平的孩子，即使是哈佛大学的本科生，他也未必就具有较高的元认知能力。想要提升这种更为复杂、高级的认知能力，还需要在教育中，有意识地引导和培养。
这也正是教育，最应该发挥价值的地方。
未来已来，当人工智能已经来到“脑机接口”时代，它正倒逼我们重新思考：学习的本质是什么，孩子们究竟应该如何学习？也许，面向未来的教育，应该在考试中弱化那些学完就忘的零碎知识，而强化对孩子的知识体系、思考力和判断力的考核。当AI技术能够将教学过程中的很多环节，变得可视化、智能化，固然是一件好事，但是，再怎样先进的教育技术，都只能是一种辅助工具，它可以帮助我们更便捷地获取资源、更直观地看到学习结果反馈，却解决不了学习的内在动机。在一个越来越智能化、信息化的世界里，当一切学习资源唾手可得的时候，学习，真的就自然发生了吗？
就像今天的互联网，并没有缩短人与人之间的“知识鸿沟”，它只是帮助有学习欲望、掌握学习方法的人，进步得更快;而那些缺少内驱力的人，也在爆炸般的资讯和娱乐至死的氛围里，跌落得更深。
一所学校，是否有助于激发孩子的“任务掌握性”成就动机，可能体现在很多方面，比如：考试的目的，是为了让学生了解自身的进步与下一步的方向，还是为了在班级中分出胜负？课堂讨论问题，是为了寻求更多元的视角和更深刻的理解，还是为了炫耀自己的表现，获得老师的好评？校园里司空见惯的表彰奖励，究竟是为了奖励学生在同伴竞争中获胜，还是鼓励他们跳出舒适区的尝试，甚至是一次不完美的探索……如何更好地激发学习者的“任务掌握型”成就动机，无疑是教育的重要使命。
面向人工智能时代，孩子内心深处的兴趣、热爱、对世界的探索欲望以及对自我价值实现的不懈追求，才是他们成功拥抱未来的关键。
正如《小王子》里那句经典的话：“如果你想造一艘船，先不要雇人收集木头，也不要给人分配任务，而是激发他们对海洋的渴望。”
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