大學(xué)經(jīng)常嘗試使用人工智能來(lái)幫助發(fā)現(xiàn)學(xué)生何時(shí)需要特殊幫助，這是從數(shù)據(jù)中提取預(yù)測(cè)的一部分。但急于測(cè)試 - 并且可能依賴算法 - 引發(fā)了許多問(wèn)題，沒(méi)有比這更大的問(wèn)題：數(shù)據(jù)是否會(huì)引導(dǎo)大學(xué)重新考慮他們?nèi)绾芜\(yùn)作以服務(wù)學(xué)生?

這些是在線小組討論期間出現(xiàn)的關(guān)鍵點(diǎn)EdSurge主持人工智能在教育方面的承諾和風(fēng)險(xiǎn)。這是我們新推出的視頻城鎮(zhèn)大廳的第一集，名為EdSurge Live。長(zhǎng)達(dá)一小時(shí)的討論非常豐富，我們將分兩期發(fā)布。(如果你錯(cuò)過(guò)了，那么這是第1部分。)

我們邀請(qǐng)了三位嘉賓：Candace Thille，斯坦福大學(xué)教育研究生院教育助理教授; Mark Milliron，Civitas Learning的聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席學(xué)習(xí)官; 和賓夕法尼亞州立大學(xué)教育技術(shù)服務(wù)主任凱爾鮑文。

閱讀以下對(duì)話后半部分的成績(jī)單，為了清晰起見(jiàn)，對(duì)其進(jìn)行了輕微編輯和濃縮。或者在本周的EdSurge On Air播客上收聽(tīng)整個(gè)會(huì)議的亮點(diǎn)。

EdSurge：當(dāng)大學(xué)購(gòu)買(mǎi)或開(kāi)發(fā)涉及人工智能的軟件時(shí)，問(wèn)題和關(guān)注點(diǎn)會(huì)如何變化?

Kyle Bowen：機(jī)構(gòu)開(kāi)始開(kāi)發(fā)這些功能非常重要，其中很多都是從為大學(xué)創(chuàng)建數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)開(kāi)始的 - 能夠訪問(wèn)這些數(shù)據(jù)，了解它的來(lái)源以及實(shí)際數(shù)據(jù)元素意味著。然后，您可以更有效地與業(yè)內(nèi)合作伙伴合作，與您自己的內(nèi)部研究人員和機(jī)構(gòu)內(nèi)的軟件開(kāi)發(fā)人員一起開(kāi)始探索使用此類(lèi)技術(shù)的一些應(yīng)用程序。

然后是另一個(gè)方面，即研究這些工具如何幫助應(yīng)對(duì)大學(xué)經(jīng)常面臨的其他挑戰(zhàn)。我們花費(fèi)大量時(shí)間和精力研究的一個(gè)領(lǐng)域是如何利用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)推動(dòng)開(kāi)放教育材料的設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)?如何利用這些技術(shù)幫助我們的學(xué)生在線進(jìn)行更深入的對(duì)話?我們?nèi)绾卫眠@些技術(shù)來(lái)解決看似過(guò)于復(fù)雜的問(wèn)題?

在賓夕法尼亞州立大學(xué)，我們將整個(gè)大學(xué)的教師聚集在一起。這些不僅僅是計(jì)算機(jī)科學(xué)教師，而是來(lái)自工程，健康，技術(shù)和教育，他們聚在一起思考我們?nèi)绾螒?yīng)用這個(gè)來(lái)解決面臨教育的其他大問(wèn)題。我想當(dāng)我們談?wù)撊斯ぶ悄芎蜋C(jī)器學(xué)習(xí)在空間中的應(yīng)用時(shí)，那就是綠色領(lǐng)域。

我們剛剛開(kāi)始理解其中的含義和一些復(fù)雜的法律問(wèn)題。因此，我們使用具有表現(xiàn)力的算法的項(xiàng)目，以便他們可以表達(dá)新內(nèi)容。因此，當(dāng)一臺(tái)機(jī)器表達(dá)新內(nèi)容時(shí)，誰(shuí)是作者?它提出了我們以前從未遇到的這些問(wèn)題。因此，在很多方面，這種討論幾乎都是科幻小說(shuō)。

以下是觀眾提出的一個(gè)問(wèn)題：“您認(rèn)為人工智能將首先或大多數(shù)影響哪些用例?Ones直接用于學(xué)術(shù)界(如Knewton)還是非學(xué)術(shù)性的?

Candace Thille：我不知道哪一個(gè)會(huì)首先產(chǎn)生影響。我認(rèn)為他們會(huì)同時(shí)發(fā)生。我最關(guān)注的是，這些技術(shù)將如何用于實(shí)際支持教學(xué)和學(xué)習(xí)過(guò)程。我實(shí)際上認(rèn)為Jill Watson的例子也是一個(gè)例子。

在Georgia Tech，他們使用Jill Watson擔(dān)任AI助教。所以這仍然是一個(gè)教育代理人。對(duì)于Knewton，這就是個(gè)性化和自適應(yīng)指令的概念。所以Knewton所做的 - 以及任何個(gè)性化和自適應(yīng)技術(shù)的作用 - 您為學(xué)生設(shè)計(jì)的界面任務(wù)。

當(dāng)學(xué)生與這些任務(wù)互動(dòng)時(shí)，每次互動(dòng)都是一個(gè)證據(jù)，然后通過(guò)模型。

我認(rèn)為算法和我們科學(xué)的狀態(tài)還沒(méi)有能夠做出一個(gè)非常好的預(yù)測(cè)，你可以自主地讓我們的系統(tǒng)做出[關(guān)于學(xué)習(xí)]的決定。這里的目標(biāo)是弄清楚我們給人類(lèi)做出哪些決定，以及我們可以讓系統(tǒng)自主制作哪些決策。這就是人在循環(huán)的人工智能，這就是我們應(yīng)該集中研究的地方。

馬克·米隆(Mark Milliron)：機(jī)器可以做得好的和人們可以做得好的相互作用是一個(gè)明智的學(xué)習(xí)領(lǐng)域。當(dāng)前的AI模型是商品化的，而且建模并不神奇。您需要檢查您正在使用哪種建模技術(shù)，然后您可以實(shí)際查看結(jié)果以了解其工作原理。

Bowen：到目前為止，很多工作都集中在如何確定準(zhǔn)確的學(xué)生在面臨挑戰(zhàn)之前進(jìn)行干預(yù)，對(duì)吧?這是重要且關(guān)鍵的工作。但與此同時(shí)，也有機(jī)會(huì)提高上限。我們?nèi)绾巫R(shí)別那些沒(méi)有發(fā)揮自身潛力的學(xué)生，以及在這些空間中我們還能做些什么?我認(rèn)為那里有很好的機(jī)會(huì)。

理解這方面工作的一個(gè)非常重要的部分是[知道人和機(jī)器如何一起工作]。因此，當(dāng)我們談?wù)撊斯ぶ悄軙r(shí)，我們想象機(jī)器人，我們想象科幻小說(shuō)，我們想象天網(wǎng)推翻了世界。這些是我們想象的東西，但現(xiàn)實(shí)是它幾乎不那么性感。這并不是邁克爾·貝將要制作一部電影的東西?，F(xiàn)實(shí)情況是，一些真正有趣的應(yīng)用是人和計(jì)算機(jī)一起思考或探索不同的問(wèn)題或想法。

我喜歡使用的示例是考慮您在短信中提出的建議。它試圖填寫(xiě)短信，你總是得到愚蠢的東西。所以它并不總是按你想要的方式工作?；蛘呖紤]一下Netflix為您提供建議的方式。這些關(guān)于與這個(gè)軟件一起工作的人的思維方式改變了動(dòng)態(tài)，也開(kāi)辟了新的機(jī)會(huì)。

Thille：在我的開(kāi)放統(tǒng)計(jì)課程中，我在全國(guó)各地有數(shù)百名教師將該課程作為開(kāi)放教育資源。因此，如果他們想提出問(wèn)題，我們希望能夠向他們提供有關(guān)該問(wèn)題執(zhí)行情況的反饋 - 不僅針對(duì)他們的學(xué)生，而且針對(duì)數(shù)千名正在使用該課程的學(xué)生。所以我們即將開(kāi)啟[一個(gè)讓教授測(cè)試他們的問(wèn)題如何執(zhí)行的功能]。因此，我們不僅要幫助學(xué)習(xí)者更好地掌握統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，還要幫助教師更好地編寫(xiě)統(tǒng)計(jì)問(wèn)題。

我們生活在這個(gè)對(duì)我們已經(jīng)擁有的一些工具的廣泛幻滅的時(shí)代，無(wú)論是Facebook還是所有關(guān)于虛假新聞和操縱這些平臺(tái)的來(lái)源的問(wèn)題。您認(rèn)為AI不適用于教育中的某些內(nèi)容嗎?即使你有良好的意圖，你對(duì)未來(lái)的黑暗未來(lái)有多擔(dān)憂?

Milliron：我認(rèn)為你可以很快就把它弄得很黑，并想一想這些工具可能被濫用的所有方法。我深感擔(dān)憂。事實(shí)上，我的聯(lián)合創(chuàng)始人查爾斯•索恩伯格(Charles Thornburgh)和我經(jīng)常談?wù)摰氖聦?shí)是，有些人永遠(yuǎn)不應(yīng)該永遠(yuǎn)使用分析或人工智能。我認(rèn)為他們會(huì)將其用于自私目的或者以操縱學(xué)生的方式使用它。

最重要的是，我確實(shí)認(rèn)為這是“無(wú)害”的道德觀。我們確保我們所做的一切都是為了優(yōu)化學(xué)生的旅程。

鮑文：作為一般規(guī)則，我認(rèn)為在啟用而非執(zhí)行方面考慮人工智能。無(wú)論何時(shí)使用數(shù)據(jù)執(zhí)行某些操作，這只是接近它的錯(cuò)誤方法。

其中最重要的一點(diǎn)是，我們以一種能夠使學(xué)生，教師和顧問(wèn)的方式使用技術(shù)。在許多方面，這些數(shù)據(jù)是人為驅(qū)動(dòng)的。

Thille：我想我不認(rèn)為我們應(yīng)該使用它。我認(rèn)為我們不應(yīng)該濫用它。我認(rèn)為這為高等教育提供了一個(gè)絕佳的機(jī)會(huì)。高等教育機(jī)構(gòu)有三個(gè)核心任務(wù)。他們應(yīng)該進(jìn)行研究，以創(chuàng)造新知識(shí)，傳播知識(shí)的任??務(wù)(教學(xué)任務(wù))，然后是社區(qū)服務(wù)使命。而這項(xiàng)技術(shù)為我們提供的機(jī)會(huì)是將這三個(gè)任務(wù)組合在一起，比以往任何時(shí)候都更緊密。

如果您將高等教育視為一個(gè)行業(yè)，那么它就是少數(shù)能夠讓我們的研究人員成為實(shí)踐者的特權(quán)之一，并且應(yīng)該從研究和實(shí)踐中受益的人都在地理位置上共同定位，最重要的是，[專(zhuān)注于同一]使命。因此，我們可以打破這種線性技術(shù)轉(zhuǎn)移模型，讓研究人員和從業(yè)者與學(xué)習(xí)者共同創(chuàng)造干預(yù)措施并從中學(xué)習(xí)，以便我們同時(shí)支持學(xué)生的成功并建立我們的基本理解。這就是我認(rèn)為可以使用的技術(shù)和AI模型。

但要做到這一點(diǎn)，我們不僅要愿意使用模式來(lái)看待學(xué)生，還要使用模式來(lái)看待自己。