2024年11月7日下午2点,由华东师范大学人文与社会科学研究院、华东师范大学计算机与科学学院(上海智能教育研究院)主办,华东师范大学教育心理学系协办的大夏讲坛第231讲在逸夫楼学术报告厅进行。本次大夏讲坛的题目为《人机协作的集体智能:教育过程与目标的研究新范式》,由英国剑桥大学教育系Rupert Wegerif 教授主讲,教心系郑蝉金副教授主持。
介绍主讲人:
在讲座开始,郑蝉金副教授作为主持人向大家介绍了Rupert Wegerif教授。作为剑桥大学教育学院教授,Rupert Wegerif教授开展了一系列有关对话以及教育技术的研究,创立并领导了学院的核心项目——“面向未来的信息化教育行动计划”(Digital Education Futures Initiative,简称DEFI),担任剑桥教育对话研究小组(CEDiR)的联合负责人,以及欧洲学习与教学研究协会(EARLI)教育理论特别兴趣小组(SIG)的创始人和联合召集人,并于最近合作出版书籍《教育技术的对话之道》。
教育与技术:
Rupert Wegeri教授在讲座开始介绍了一个在教育学中常见的认识,即教育不应由技术驱动。它应该由人类的兴趣、人类的教学法来驱动。因此在教学的设计过程中,设计者经常会忽视技术的重要性。Wegeri教授认为教育与技术是密不可分的。随后,他从教育史的角度阐述了这一观点。Wegeri教授向大家介绍了古代苏美尔人如何教授学生使用泥板进行记录,这也是最早的学校教育。教授指出这一示例有效地证明了教育事实上是一种用于支持技术的技术,而人类的存在与发展也离不开文化和技术。
对话式教育的重要性
Wegerif教授认为语言同样也是一种技术。虽然语言在某种意义上是与生俱来的,但人的读写能力以及交流能力并非生而有之,需要教育才能得到,因此仍是一种技术。而交流和读写能力也能反映人类的教育水平,并塑造出人类独特的特质。因此教授认为人类的自然本能与人类的后天习得的技术组成了一个完整的人类系统,但两部分以不同的速度进行演化,需要教育来促进技术系统的发展。而以语言等技术作为中介,可以使人类参与到更大的社会系统中,从而获得教育的意义。随后教授进一步对语言系统进行了细分。他以小测举例,说明现今的教育是一种识字教育,注重人的读写能力,就像是在学生的大脑“打印”了书中的知识一样,是一个注重“印刷”的系统。但教授认为这个系统也有一些弊病。他举了两个例子来说明读写并不能代表教育的全部。
第一个例子为Dehaene 2009年的研究。研究中对巴黎识字的人和文盲的大脑进行了核磁共振扫描。结果表明,识字会对大脑产生影响,文盲的视觉皮层更加发达。但教授也指出由于中国人在听到中文时视觉皮层也有激活,因此这一现象在中国人中可能有所不同。但这一例子表明,读写限制了人的大脑。另一个例子来自苏格拉底,他认为识字和阅读可以让人“看上去”很聪明,但不能带来真正的理解,这意味着阅读或演讲的人可能无法对其他人的具体问题做出回应。因此我们需要思考,教育的本质是什么?而需要教授的思想又是什么?哲学家斯蒂芬·托曼指出,欧洲的学校教育往往有着理性主义的整体思想,这种思想认为思想是一种公式,类似于几何。而沃洛西诺夫在20世纪20年代则提出思想是不同视角发生关联时碰撞而产生的火花。这代表了两种教育的模式,前者是一种独白主义,而后者是对话式教育。而这带来了两种对知识的理解方式。前者将知识看作一种表征,而后者将知识看作一种关系。教授用农村农民的共同学习的研究说明,随着技术的发展,农民从在社区口耳相传的沟通学习可以被进一步扩大为线上的更大的团体中的交流沟通,但这种学习过程中并不需要掌握知识在书本上的表征方式。因此教授指出,新技术更多是帮助发展教育中的对话式教育,这与识字教育完全不同。
技术支持的对话式教育:
回到讲座最重要的问题上,教育是为了什么?我们想通过人工智能达到什么目的?教授指出,早在20世纪90年代,有学者就已经提出人工智能将在教育领域掀起一场新的革命的观点。但在30年中,AI作为智能辅导系统,服务于识字教育,却并未对教育产生很大的影响。在当时,教授认为随着技术的发展,AI会变得智能,但让学生的智能发展起来才是更好的模式,这也是他对话式教育的思想的起源。
教授向大家介绍了他在博士期间所做的研究。他与尼尔·默瑟和林多尔斯合作开发了一种针对合作思考的新的教学方式。这种教学方式通过将交流与学习软件相结合,有效地提高了学生的知识理解水平以及概念发展水平。在10周的教学后,学生可以在小组合作中更好地思考问题。不仅如此,他们还学会了如何作为个体进行更深入的思考。他认为,最新的生成式人工智能的对话性更强,更能吸引孩子们的注意力,激发他们的兴趣。目前他的团队正在开发AI主持人,为小组交流提供支持。
与技术进行对话:
教授随后与大家讨论了另一个问题:对话的本质是什么?传统的心理学认为对话需要两个智能个体,但如何与非智能的技术进行交流呢?在20世纪60年代魏森鲍姆(Weisenbaum)制作了一个名为“ELIZA”的程序。这个程序并没有那么智能,但人类依旧可以与其进行对话来解决自己的问题,这表明技术的确可以作为对话的伙伴,也就意味着对话并不一定需要两个智能个体的思维参与其中,而是需要一个共同的“对话空间”来使得交流的智能或非智能个体从个体转变为一个思维的整体,并通过思维的碰撞产生新的想法。正如德国哲学家甘达摩所说,对话不仅仅是换位思考或理解他人,它更是一种视野的融合,在对话中个体超越自我进入更高的普遍性思考,这不仅超越了我们自己,也超越了每一个个体。
因此教授指出,对话不应被理解为两个不同的人或三四个人跨越差异进行交流的过程。从根本上看,对话是一种内在和外在的交流,内在是你现在的认识,外在是所有的文化,而这就是教育的本质。这也说明了技术为什么能作为一个很好的对话伙伴,生成式人工智能并没有自己的思考,但其掌握着互联网所有的知识。如果人与生成式人工智能进行良好的对话,就可以激活这些死的知识,并将知识带入现实生活,回答个人的问题。目前教授在DEFI开展了一系列研究,探索如何将学生和生成式人工智能组合成一个集体智能,从而让生成式人工智能掌握的知识“活过来”,并可以应用在现实生活中。
生成式人工智能下的教育:
教授提出了最后一个问题:在人工智能的冲击下,教育是为了什么?生成式人工智能在医学考试、法律考试这种考察学生阅读和写作能力的测试表现出色,是否说明了读写能力并非教育的全部?而人工智能在某些方面表现更加良好,说明教育更应该关注那些人类所特有的能力。教授通过4000年前南非的例子说明,教育的意义是将个人与集体联系起来,从而扩大意识和身份认同,而这一过程的实现就是教育技术的作用。
将目光转移回生成式人工智能,教授认为,为在课堂中更好地使用生成式人工智能,需要培养学生的人工智能素养。这并非教授学生进行更好地写作,而是教授学生更好地提出问题。正如苏格拉底所说,教育的意义不在于传播知识,而在于提出更好的问题。如果你想与人工智能合作,就必须学会提出更好的问题。你需要学会如何进行有效的提示,如何挑战它,如何与它合作。他认为教育或学习科学专业的学生,如果想对这一能力进行培养,最好的方法就是基于设计的研究,并介绍了DEFI的下一步研究计划。
总结与互动:
最后,教授希望未来的研究者可以使用基于设计的研究或生成式人工智能作为对话式教育的支持,并创造出智能集体和集体智慧。报告结束后,Rupert Wegerif教授与会场老师和学生进行交流,回答老师和学生的提问。现场气氛十分活跃,大家受益匪浅。
本次报告聚焦于技术与对话式教育的融合,将“设计”视为教育的重要组成部分,并强调对话式教育的重要性。Rupert Wegerif教授通过大量的示例向大家介绍与人工智能进行对话的可行性、作用,以及如何培养学生与人工智能的对话能力,并在最后强调要想与人工智能合作,必须学会如何以更好的方式向人工智能提出问题。