人工智能时代大学生自我教育思维方式的转向

人工智能时代大学生自我教育思维方式的转向

作者：张珊珊

来源：《青年与社会》2019年第25期

摘 要：为了让大学生自我教育真正体现因材施教、个性化学习等理念，需对当前的大学生自我教育思维方式进行转变。在以机器学习为核心、以个性化学习者分析、智能化教学服务、创新化教育辅助为三大导向的人工智能技术的影响下，大学生自我教育在教育理念、教学实践、社会实践三个层面发生了重大变革。人工智能时代的大学生自我教育思维方式要顺应教育的变革，重点促成由缺陷式思维向发掘式思维，由标准化产出思维向生态圈构建思维，由自上而下思维向自下而上思维的转变，为强化高校人才培养，提升高校思想政治教育效果提供借鉴。

关键词：人工智能;大学生自我教育;思维方式 一、问题的提出

大学生的自我教育作为高校思想政治工作的重点，一直以来对于高校人才培养都具有非常重要的意义。德国著名教育家第斯多惠曾说过：“不称职的教师强迫学生接受真知，一个优秀的教师则教学生主动寻求真知。”就是说教师要注重培养学生的自我教育能力，提供满足学生个性化发展需求的学习方式，使得学生充分发挥主观能动性，促使学生的个性和能力达到和谐发展和全面提升。但是，因材施教、个性化学习等理念尚未能在当前的大学生自我教育实践中得到充分的体现。造成这一问题的原因是多方面的，其中大学生自我教育思维方式的流弊是原因之一。为化解这一矛盾，需对当前的大学生自我教育思维方式进行转变。

近年来，人工智能技术如破竹之势在全世界范围内迅速发展，从智能计算机，无人驾驶汽车到人工耳蜗、智能家居、人脸识别技术等等，人工智能技术已经影响到了我们生活、工作的方方面面。教育领域自然也不例外，随着人工智能时代的来临，在融合机器学习、大数据、云计算等先进技术的基础上，能够为学习者提供个性化学习服务的智能决策与智慧教学正在成为高校教育的新范式。在此背景下，大学生自我教育会面临哪些变革？为顺应变革要求，我们又应该如何转变大学生自我教育的思维方式？这些都需要我们主动研究和应对。

目前，国内对大学生自我教育的研究主要是基于传统信息时代思维框架下的研究。根据对“中国知网”的文献统计研究，2010年1月-2018年12月，以张静波、呼和等 39 位学者，在核心期刊（CSSCI）发表了以“大学生自我教育”或“大学生自育”为关键词的学术文献共 42 篇。主要针对大学生自我教育的内涵、特征，缺失原因、作用、意义及模式等进行了探讨研究，鲜有

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涉及人工智能技术渗透下的大学生自我教育的转向与应对，即我们所需要研究和探讨的问题。而进一步以“大学生自我教育”+“人工智能”作为关键词搜索，目前还没有发现关于人工智能与大学生自我教育方面的相关研究。

因此，基于人工智能的视角来研究大学生自我教育具有一定的前瞻性和创新性。文章将聚焦人工智能时代大学生自我教育面临的新变化，新挑战，通过对比当前与人工智能时代大学生自我教育的不同特征，准确把握人工智能时代大学生自我教育的变化，转变大学生自我教育的思维方式，为强化高校人才培养，提升高校思想政治教育的创新效果提供一定的借鉴与参考。 二、影响大学生自我教育的人工智能技术

人工智能技术在教育领域的应用主要指：“以人工智能技术来支持或帮助教育教学目标的实现、问题的解决，促进教育过程最优化”。其中，影响大学生自我教育的人工智能技术可以归纳为 “一个核心，三个导向”，一个核心指的是以机器学习为核心的关键技术，三个导向是包括个性化学习者分析，智能化教学服务，创新化教育辅助为导向的三大技术。 （一）以机器学习为核心的关键技术

如果说人工智能是人类对机器实施教育，实现让机器模拟人类智能的目的，那么机器学习就是其中最重要最核心的教育方法。余明华等学者认为：“机器学习是通过经验或数据来改进算法的研究，旨在通过算法让机器从大量历史数据中学习规律，自动发现模式并用于预测”。目前，机器学习应用于教育领域的方法主要有预测、分类、决策树、深度学习、回归、聚类等。总体而言，机器学习在精确掌握海量数据的基础上，能够自动识别、发现规律、分析并预测学习者的表现，为支持学习者进行个性化学习，促进教育者改善教学质量等提供了坚实的技术基础。

（二）以个性化学习者分析为导向的模块识别技術

模块识别技术主要研究的是识别一般自然物体、图像、人类特征（语音、指纹、情感、体感等）等，相当于提高计算机的感知智能。目前，模块识别技术在教育领域的应用主要有：语音搜索，人脸识别，虹膜识别、情感识别、体感识别等。该技术能够依据学习者的情感状态，进行个性化的特征分析，适时给予学习者激励和帮助，定制个性化的学习资料，调整学习者的学习进度。总体而言，模块识别技术是通过处理学习者生理特征数据，构建感知、认知系统，旨在描摹和分析学习者的个性特征，达到提升学习者自我教育的目的。 （三）以智能化教学服务为导向的智能教学系统

智能教学系统（ITS）也被称作教育界的专家系统，主要模拟人类教师或作为助教一对一的帮助学习者进行学习，是人工智能技术为智能化教学提供服务和支持的一项主体应用技术。

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它一般由导师模块、学习者模块、教学模块和交互模块四部分组成。导师模块用于存储某学科领域的知识，学习者模块表示学习者的认知水平、学习能力和情感状态等特征信息，教学模块反映教学策略和教学方法，而交互模块指的是通过运用语音交互、情感计算、体感识别等技术实现对学习者情绪的识别、预测和调节，以消除负面情绪对学习者学习效果的阻碍。 实际上，智能教学系统中的四大模块是计算机系统对于现实教学中的四个关键要素---教育者、受教育者、教学法和情感互动的再现。在四个模块分工合作的基础上，智能教学系统除了能够实现人类教师的基本功能（即知识储备，教学方法，答疑解惑，适时反馈）外，还能够依据学习者的个性化信息调整教学策略，推荐适合学习者的学习路径，对学习者的知识和技能进行自动化评价和反馈，鼓励并帮助学习者自主深入某一学科领域的学习。 （四）以创新化教育辅助为导向的智能机器人技术

智能机器人是一项用来辅助教育实践的人工智能技术。目前，越来越多的高校引进这项技术来创设新型的教育环境，提高学生的思辨和抽象思维能力。它在教育领域的应用主要体现在科学、技术、工程和数学学科（STEM）的整合式教学上。国外多项研究表明，智能机器人可以有效的帮助学生理解数学、科学等抽象概念，提高学生动手能力，激发学生学习兴趣， 增进交流和合作能力、问题解决能力和创造性思维，同时减少焦虑等负面情感体验。

此外，今后如果能将智能机器人与大学生社会实践活动结合，使其作为大学生社会实践活动的助手，帮助学生进行活动任务的管理和规划，激发学生参与活动的热情，引导学生更好的参与到活动中去，增强学生之间的合作交流能力，那么将对于高校在社会实践层面培养大学生自我教育能力起到非常积极的推动作用。

三、人工智能时代大学生自我教育思维方式的转向

通过上述分析可知，大数据驱动下的机器学习为智能化的教与学奠定了坚实基础;以情感计算為代表的模块识别技术凭借对学习者生体特征的精准刻画，为强化学习者的学习效果提供了技术保证;智能教学系统（ITS）成功模拟现实中一对一的教学模式，让智慧化教学的实现成为可能;智能机器人等技术则赋予“寓教于乐”以新的涵义。在这些智能技术的影响下，大学生自我教育在教育理念、教学实践和社会实践三大层面上都与当前教育产生了明显区别。 通过对比发现人工智能时代的大学生自我教育突破了时间、空间和人力的界限，从教育理念到教育实践都进行了系统的重构与整合。为顺应新的变革，需对人工智能时代大学生的自我教育思维方式进行以下转变：

（一）教育理念层面：由缺陷式思维转向发掘式思维

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人工智能时代的大学生自我教育理念要从缺陷式思维转向发掘式思维。美国著名华裔教育家赵勇教授认为：“教育有两种思维方式：一种是看学生缺什么，另外一种是看学生有什么。看学生缺什么的思维方式，指的是按照外部标准，决定每个人应该掌握多少知识，即学生缺什么就给他补什么。而看学生有什么的思维方式，首先承认学生是一个人，看学生现在有什么特质，然后教师帮忙发掘”。

传统教育的缺陷式思维，着重于传授学生专业知识，运用简单划一的标准评价学生，压抑学生的个性，不能很好地实现大学生自我教育的目的。而智能时代的大学生的自我教育应该转向发掘式思维，着重发掘学生的创新能力，运用多元化价值观评价学生，鼓励学生张扬个性，发挥学生的潜力。

（二）教学实践层面：由标准化产出思维转向生态圈创建思维

人工智能时代的教学实践活动是人类教师与智能共存，人机协作，各自发挥特长，共同促进学生的自我教育和全面发展的过程。

传统的教学是标准化的产出，把学生培养成了流水线上同一的产品，而智能时代的教学就像是构建生态圈，“其中有参天大树，有小草，有各种各样的动植物，各得其所、相互支撑。教师关注每个个体之间相互竞争、相互依赖的关系，关注生态圈里每个个体的需求，关注学生的个性、培养学生个性、促进学生发展个性”。

不同于传统教育中统一时间，统一地点，统一步调，统一安排的标准化教学模式，智能时代的教学实践因为有了人工智能技术的辅助，能够充分满足学生的需求和兴趣，实现“随时学、随地学、学你想学”的个性化学习。同时，教师也能从日常繁杂的重复劳动中解放出来，从而更好地关注每一个学生的特点，及时把握学生在学习过程中的心理变化，逐渐过渡成为学生的人生导师、心理咨询师等，这将在极大程度上促进课堂教学中的大学生自我教育的效果，把因材施教、终身学习的教育理念真正落在实处。

（三）社会实践层面：由自上而下思维转向自下而上思维

社会实践一直是高校开展大学生自我教育活动的主要阵地和主要的育人平台。传统意义上的大学生社会实践活动是自上而下进行的，一般是由学校统筹规划，教师组织实施，利用学生寒暑假或课余时间进行的阶段性活动。由于其组织性突出，教师主导性明显、活动过程隐性化、活动时间受限、评价标准“一刀切”等的局限，使得大学生群体始终处于从属被动地位，无法很好地调动学生的主动性、积极性，对于在社会实践层面开展大学生自我教育的活动效果大打折扣。

为了切实提高社会实践育人效果，高校应从以下两个方面着手进行全新定位，从教师主导，自上而下思维转变为学生主导，自下而上思维开展实践活动。

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一方面，推动传统实践活动的智能化进程。通过积极深化智能技术在社会实践活动中的应用，实现学生参与的主体地位。人工智能时代的社会实践活动有望呈现：活动方案制定个性化，活动过程显性化，组织形式灵活多样，活动时间日常化，灵活化、评价全程化、适切化等特色。而教师在社会实践活动中的定位应转变为才能发现者，思想品德的引导者。

另一方面，加强与人工智能企业的产学研合作。学校应强化与人工智能相关企业的合作与交流，为学生搭建实践研究的平台。不仅是计算机专业的学生，高校更应加强人工智能与其他学科专业的跨学科专业人才的培养。通过校企间的产学研合作，不仅提高学生对人工智能的深入认识，激发对人工智能产品的研发兴趣，更重要的是，为学生离开学校后，更好地融入人工智能社会提供了切实的保障。 参考文献

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基金项目：文章为2019年西安文理学院教学研究与改革项目：红色文化资源融入大学生创新创业教育与实践研究——以《大学生职业发展与就业指导课》课程建设为载体的研究成果。