AI（人工智能）正在重新塑造人類的工作、教育和生活。教育是經濟發展、社會進步和人類文明的基礎，人工智能在教育領域的滲透、應用和擴展進展迅速。
“AI老師”的出現就是一個人工智能與教育融合的實例。由此引發的一個熱點問題是“AI老師”能否真正促進教育公平，能帶來哪些公平，不能帶來哪些公平。今天浩學雲帶大家解讀“AI教師能否助力教育公平？”
“AI教師”：人工智能與教育的深度融合
近15年來，教育見證了諸多人工智能科技的進步。在美國，K-12（美國基礎教育）線上教育和大學配套設備等被廣泛應用。在全世界範圍內，2017年人工智能和機器學習大學課程入學人數都在快速增加。清華大學2017年人工智能+機器學習組合課程的入學人數比2010年時多16倍。顯然，素質教育還離不開人類教師，但人工智能幾乎在所有領域和層面都能強化教育，尤其是大規模定製化教育。
上世紀80年代以後，智能輔導系統（Intelligent Tutoring System, ITS）逐漸成為與科學、數學、語言學以及其他學科相匹配的學生互動導師。
所謂的“AI教師”可以說是教育機器人，最早可以追溯到1980年麻省理工學院媒體實驗室研製的樂高機器人（Lego Mindstorms）。上世紀80年代以後，智能輔導系統（Intelligent Tutoring System, ITS）逐漸成為與科學、數學、語言學以及其他學科相匹配的學生互動導師。智能輔導系統以成熟的人工智能技術和認知科學的基本原理為基礎，在系統中用模型模擬學生對知識的掌握，據此進行錯誤和弱點的診斷與糾正，並提出下一步輔導規劃。
世界上最大的教育出版公司培生（Pearson）在一份報告中將人工智能在教育領域的應用定義為AIEd（Artificial intelligence in education），即人工智能賦能教育產業。由此，具有跨學科屬性的人工智能與教育學、心理學、神經系統學、語言學、社會學和人類學等各種科學結合起來，促進自適應學習環境的發展。涉及的技術包括圖像識別、語音識別、人機交互以及計算機視覺、智能語音技術和自然語言處理等。國際範圍內，對AIEd的課題研究已有40多年的歷史。早期的個性化人工智能系統包括BUGGY教學系統和iTalk2Learn平臺。前者可用於教授基本的加減法，系統使用錯題庫模型來預判可能的錯誤，後者則幫助學生學習分數概念與應用，建立模型來分析學習者的數學知識、認知需求、情緒狀態及反饋。
與傳統的計算機輔助教學（CAI）相比，智能輔導系統的優勢在於，自動解決專門問題的能力、輔導內容的自適應性以及與學生之間混合主動的交流方式。卡內基·梅隆大學人機交互和心理學教授肯·科丁格（Ken Koedinger）認為，智能輔導系統可以為學生提供個性化的課程，讓學生們在這些課程中得到訓練，避免重複學習。同時，這個系統能生成學生如何才能更好地學習的數據，而且這個數據又可以來完善學習系統。簡言之，科丁格教授主張把人工智能當作一種教學工具，而不是教師的替代品。
近年來，基於人工智能技術的廣泛探索和應用，“自適應教育”逐漸成為人工智能教育的核心。與傳統人類教學不同，自適應教育以個人為單位，接受不同的學習進度和內容，練習與測評內容的個性化程度高。美國人工智能教育領域獨角獸Knewton創始人Jose Ferreira認為，自適應教育最大優勢在於能否定位到每位學生的知識漏洞。
目前，創立於1994年的ALEKS（Assessment and Learning in Knowledge Spaces）是美國市場滲透率最高的人工智能自適應教育公司，利用人工智能技術結合教學診斷，為學生提供在線K12和高等教育相關課程。它已經被全球超過千所K12學校與大學作為日常教學工具使用，涵蓋的學術主題超過100個。2017年，ALEKS服務的學生超過400萬，主要是美國西部與南部地區，還有約10%的國際學生。
據美國教育部門報告，預計2017年到2021年，美國教育中的人工智能將增長47.5%。客觀而言，“AI教師”仍然是初級階段，商業模式與技術怎樣才能結合起來更加“懂學生”，創業公司和巨頭都在探索中。隨著在線教育暴露出的問題越來越多，“在線教育不會徹底顛覆傳統線下教育”“AI教師”不會徹底替代人類教師逐漸成為業內共識。雖然大多數專家認為教師是不可替代的，但教師工作和教育實踐將會發生許多深刻變化。
機會公平：“AI教師”帶來的教育公平
所謂“AI教師”將給教育帶來的希望更多是機會公平，每個人都有機會和可能去接觸以前接觸不到的教育機會，讓更多的人成為學習者，讓更多的學習者得以分享優質教育資源。免費大型公開在線課程項目Coursera聯合創始人吳恩達（Andrew Ng）說過：“我希望我們可以建立一個AI驅動的社會，讓每個人都能看得起病，每個孩子都能獲得個性化的教育，人人都能用上廉價的自動駕駛汽車，男男女女都做著有意義的工作。”
在美國本土，在線教育“巨無霸”ALEKS市場份額是約8%，而在中國，新東方和好未來兩家K12巨頭營收之和僅佔市場總體的3%-5%。ALEKS成功的秘訣之一是奉行極簡主義的商業模式，即不賣廣告，只賣“消費得起的時間”。可以說，AEKS並非一味追求“錢景”，每個賬戶每月費用近19.95美元，訂閱一年僅需179.95美元，針對兩個孩子以上的家庭還有七折以上的折扣。這樣，就為中低收入家庭的學生提供了更多的受教育機會。
除低價和折扣外，ALEKS還提供免費智能程序Quicktables。這款程序主要針對三年級以上學生數學科目的掌握情況評估，其過程完全由算法掌控，全程無需教師的參與。Quicktables中還有互動遊戲提供額外的內置獎勵，意圖激發學生的學習興趣，為枯燥的學習注入一定的“娛樂屬性”。這一程序每週使用3次，每次15分鐘，既可幫助學生一勞永逸地對基本數學概念有強化認識。關鍵是，這款智能程序完全免費，只要購買ALEKS線上課程即可使用。
RTI（Respone to Intervention，即回應性介入）是美國教學系統中獨有的一種早期發現、預防和支持系統，其目的在於識別和幫助陷入困境的學生，並進行適當的學習干預。該分層體系根據學生需要干預的強度分為三個層級，即Tier1（不需要干預）、Tier2（需要一定干預）和Tier3（需要較強水平干預）。RTI並不是由ALEKS發明的教學體系，但後者充分地認識到了自身優勢與該體系相集成的可能性，開發了一系列ALEKS RTI課程，精確針對那些6到8年級“掉隊”的學生，從而分層教學。對“掉隊”學生的分層教學一直是教育最難解決的問題，但這一體系依據個性化數據進行分層，能夠最大限度地保證高質量學習效果和教育公平。
有數據顯示，美國K12階段約有67.5%的孩子已接受在線編程教育。根據全球最主要的少兒編程語言Scratch的統計數據為例，美國市場的滲透率最高，達44.80%，英國為9.31%，中國僅為0.96%。
當代心理學研究表明，當學生在和他人一起學習時，效率會更好。現實教育的一個突出問題是很多差校中的學生或差生沒有共同學習的同伴，而“AI教師”卻能提供終身學習的夥伴。上世紀80年代早期，AIEd研究就嘗試通過學習輔助系統引入學習夥伴。這些早期系統為每位學習者提供了基於計算機的協作學習夥伴。同伴的作用是協作者、競爭者和指導者，通過協作和競爭來激發學習者的學習熱情，也為學習者提供了實例和指導，並決定了待解決問題的順序和內容。
簡言之，“AI教師”可以為學習者提供的學習環境更具個性、包容性和公平性。比如，可以為有特殊需求的學習者提供額外幫助，支持和激勵那些無法入校學習的學習者、弱勢群體和殘障人士開展學習。
公平與倫理：“AI教師”解決不了的問題
人工智能固然可以深層次改變社會和人類，但引發了諸多憂慮甚至恐懼。2017年3月，理論物理學家霍金接受《泰晤士報》採訪時，告誡人類要警惕人工智能。他說，人類需要控制人工智能，以防止它們在未來可能對人類生存造成毀滅性威脅。其他權威科學家比如計算機科學家斯圖爾特、物理學家邁克斯·泰格馬克和諾貝爾物理學獎得主弗蘭克·維爾澤克同樣警告過，人工智能過於“聰明”的潛在後果。這些想法與好萊塢電影如出一轍，《2001太空漫遊》《終結者》系列和《超驗駭客》都描述了人工智能主導的世界。在AIEd中，相應的憂慮是“AI教師”會不會取代人類教師。雖然目前這種憂慮似乎沒有強有力的證據，但未來仍充滿不確定性和挑戰性。
需要說明的是，當前的人工智能水平尚未達到“全能”階段，即人工智能機器人可以成功勝任所有人類勝任的智能任務。我們大多數人熟悉的不是“通用人工智能”，而是“特定領域人工智能”。後者專注於一件事情，例如掌握國際象棋的深藍（Deep Blue）、精通圍棋的阿爾法元（Alpha Zero）與阿爾法狗（AlphaGo）。現在，通用人工智能根本還未實現，仍然是一個嚴峻的挑戰。“人工智能領域的女性牛人”、薩塞克斯大學認知科學研究教授瑪格麗特·博登指出：“全能人工智能無疑是人工智能領域的聖盃。”
在世界範圍內，關於AI教育本身的差距就相當驚人。有數據顯示，美國K12階段約有67.5%的孩子已接受在線編程教育。根據全球最主要的少兒編程語言Scratch的統計數據為例，美國市場的滲透率最高，達44.80%，英國為9.31%，中國僅為0.96%。就編程課程而言，初級基礎編程和高等級編程之間缺乏過渡。很多青少年在接受低齡階段課程之後往往脫課。尤其是大學本科開設人工智能專業後，學生在大學前的編程基礎課程缺失更為明顯。比教育機會公平更重要的是權利和規則公平，然而人工智能對此卻幫助甚微。
同時，AIEd還會帶來一系列倫理上的挑戰和擔憂。牛津大學哲學家尼克·博斯特羅姆強調，需特別謹慎地關注人工智能的倫理問題。他說：“責任、透明性、可審計性、防破壞性、可預測性……這些都是在取代人類社會功能判斷的算法中，需要考慮的標準”。譬如，AIEd系統集成的數據共享帶來了從個人隱私到專有知識產權的大量問題；AIEd旨在影響用戶長期行為並對其進行改變仍沒有經過嚴肅的倫理考慮；作為智能夥伴有可能會永久地記錄下學習失敗經歷，從而不利於未來發展；有可能被教師用作課堂“間諜”來記錄和報告學生的不良表現。
作為人工智能與教育深度融合的產物，“AI教師”必將引發教育領域的深刻變革，但政府、社會和公眾必須對人工智能有充分認知，確保以恰當、有效和符合倫理的方式來使用這些新技術。
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