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生成式AI,是教育領(lǐng)域的救世主嗎?

來(lái)源:網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)載作者:哈佛商業(yè)評(píng)論時(shí)間:2024-08-23

廣受好評(píng)的ChatGPT4發(fā)布以來(lái),生成式AI已經(jīng)被許多人當(dāng)作了教育領(lǐng)域的救世主。英國(guó)教育專(zhuān)家安東尼·塞爾登(Anthony Seldon) 爵士就曾預(yù)測(cè),到2027年,AI將在全球范圍內(nèi)取代人類(lèi)教師。

不過(guò),40多年來(lái)探索人類(lèi)認(rèn)知的學(xué)術(shù)研究表明,生成式AI也可能會(huì)損害從在線(xiàn)輔導(dǎo)到員工培訓(xùn)的所有層面的學(xué)習(xí),原因有三:


同理心

比爾·蓋茨和薩爾曼·可汗(Sal Khan)等知識(shí)分子認(rèn)為,ChatGPT和其他基于大語(yǔ)言模型的生成式AI所支持的個(gè)性化輔導(dǎo),將縮小教育中的成績(jī)差距。然而,個(gè)性化教學(xué)并不是學(xué)習(xí)的最重要驅(qū)動(dòng)力。在分析了數(shù)千項(xiàng)研究數(shù)據(jù)后,教育研究員約翰·哈蒂(John Hattie)最近的報(bào)告表示,具有強(qiáng)烈共鳴的師生關(guān)系對(duì)學(xué)習(xí)的影響是個(gè)性化學(xué)習(xí)的2.5倍。

荷爾蒙催產(chǎn)素是共情的基礎(chǔ)。當(dāng)兩個(gè)人同時(shí)連接和釋放催產(chǎn)素時(shí),雙方的大腦活動(dòng)開(kāi)始同步——這個(gè)過(guò)程被稱(chēng)為“神經(jīng)耦合”,它不僅會(huì)讓我們相互學(xué)習(xí),還能讓人們想法一致。鑒于算法既沒(méi)有大腦也沒(méi)有催產(chǎn)素,人類(lèi)和AI在生物學(xué)上無(wú)法發(fā)展共情關(guān)系:同理心的超個(gè)人性質(zhì)阻止了它在數(shù)字領(lǐng)域的出現(xiàn)。

這也是在純數(shù)字環(huán)境中學(xué)習(xí)的學(xué)生成績(jī)會(huì)比在面對(duì)面教學(xué)環(huán)境下學(xué)習(xí)的學(xué)生差,畢業(yè)率也低得多的一個(gè)重要原因。如果沒(méi)有同理心,學(xué)生就會(huì)成為被動(dòng)的信息接收者,幾乎沒(méi)有動(dòng)力去克服學(xué)習(xí)過(guò)程中固有的困難。

即使是高技能的人類(lèi)教師,如果不能與學(xué)生培養(yǎng)共情關(guān)系,也會(huì)不可避免地阻礙學(xué)習(xí)。這只是對(duì)AI的進(jìn)一步警告,因?yàn)樗沂玖酥R(shí)和教育學(xué)(大概是數(shù)字導(dǎo)師的強(qiáng)項(xiàng))都不足以實(shí)現(xiàn)有效教學(xué)。


高階思維能力

倫敦大學(xué)學(xué)院教授羅斯·拉金(Rose Larkin)最近指出,由于ChatGPT可以獲取和組織起全世界的所有知識(shí),學(xué)習(xí)者不再需要浪費(fèi)時(shí)間學(xué)習(xí)“事實(shí)”,而是可以專(zhuān)注于高階思維技能,比如創(chuàng)造性和批判性思維。

遺憾的是,我們所說(shuō)的“創(chuàng)造性”和“批判性”思維,大多是通過(guò)依賴(lài)內(nèi)化知識(shí)的潛意識(shí)過(guò)程發(fā)生的。有意識(shí)地思考問(wèn)題時(shí),由于記憶的認(rèn)知限制,人類(lèi)只能積極思考非常有限的信息量。

然而,一旦停止有意識(shí)地思考問(wèn)題,我們就會(huì)進(jìn)入一個(gè)潛伏期,在這個(gè)潛伏期內(nèi),我們的大腦會(huì)下意識(shí)地通過(guò)尋找相關(guān)想法來(lái)整理我們的記憶庫(kù)。正是在這個(gè)整理過(guò)程中,我們建立了新聯(lián)系,并產(chǎn)生了更好的思維。

問(wèn)題就在這里:潛意識(shí)的重新整合只對(duì)存儲(chǔ)在長(zhǎng)期記憶中的信息起作用,這意味著它無(wú)法利用外部訪問(wèn)或存儲(chǔ)的信息。這就解釋了為什么專(zhuān)家在自身專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域內(nèi),幾乎總會(huì)比新手表現(xiàn)出更強(qiáng)的解決問(wèn)題的能力,但在專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域之外卻很少表現(xiàn)出來(lái)。這也解釋了為什么語(yǔ)義癡呆癥(患者失去長(zhǎng)期記憶,但保持認(rèn)知能力)對(duì)創(chuàng)造力的損害,幾乎是額顳葉癡呆癥(患者失去認(rèn)知能力,但保持長(zhǎng)期記憶存儲(chǔ))的兩倍。

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),用AI幫助學(xué)習(xí)者避免記憶事實(shí)的繁瑣過(guò)程,會(huì)阻礙高階思維能力的出現(xiàn)。

當(dāng)然你可能會(huì)問(wèn),如果我們只是使用AI幫助記憶事實(shí)呢?好吧,想想看,教科書(shū)一直都是由專(zhuān)家編寫(xiě)的,他們擁有足夠深厚的知識(shí),能夠恰當(dāng)?shù)貙徍诵畔ⅲ⑵浣M織成有意義的結(jié)構(gòu)化課程。而大語(yǔ)言模型(至少在目前)既沒(méi)有監(jiān)督,也沒(méi)有審查。這意味著,使用AI的學(xué)習(xí)者很可能會(huì)遇到錯(cuò)誤、排序奇怪或不相關(guān)的信息。對(duì)這些信息的記憶很可能會(huì)破壞我們掌握知識(shí)的途徑。


多任務(wù)處理

多任務(wù)處理會(huì)影響學(xué)習(xí)的準(zhǔn)確、速度、記憶的形成,甚至學(xué)習(xí)樂(lè)趣。

一項(xiàng)新冠疫情前的調(diào)查顯示,美國(guó)學(xué)生每年使用數(shù)字設(shè)備進(jìn)行學(xué)習(xí)的時(shí)間接近200小時(shí)。然而,他們使用這些設(shè)備在不同媒體間快速跳轉(zhuǎn)的時(shí)間,超過(guò)2000小時(shí),是使用時(shí)間的10倍。其他研究表明,當(dāng)人們使用計(jì)算機(jī)指導(dǎo)自己學(xué)習(xí)時(shí),通常堅(jiān)持不到6分鐘就會(huì)被數(shù)字設(shè)備分心,而當(dāng)在課堂上使用筆記本電腦時(shí),學(xué)生通常每小時(shí)會(huì)有38分鐘的時(shí)間是在任務(wù)之外。換句話(huà)說(shuō),學(xué)習(xí)者用來(lái)訪問(wèn)和參與ChatGPT的數(shù)字設(shè)備本身,已經(jīng)成為名副其實(shí)的多任務(wù)機(jī)器。

不是電腦不能用于學(xué)習(xí),而是它們不是常用的學(xué)習(xí)工具,所以每當(dāng)試圖將這個(gè)功能塞進(jìn)去時(shí),我們就會(huì)在學(xué)生和預(yù)期結(jié)果間設(shè)置一個(gè)非常大且不必要的障礙,許多人都很難克服這一點(diǎn)。


如何有效學(xué)習(xí)

不過(guò)生成式AI在一個(gè)學(xué)習(xí)領(lǐng)域是有幫助的:認(rèn)知卸載(cognitive offloading,CO)。這是一個(gè)我們使用外部工具來(lái)管理“苦力工作”的過(guò)程,用于防止這些工作消耗我們的認(rèn)知能量。

不過(guò)正如上面所說(shuō),當(dāng)新手試圖卸載記憶和組織工作時(shí),學(xué)習(xí)就會(huì)受到影響,高階思維能力也會(huì)被扼殺,而且由于缺乏深厚的知識(shí)和技能積累,他們也無(wú)法充分審核輸出結(jié)果。

經(jīng)驗(yàn)豐富的學(xué)習(xí)者或?qū)<铱梢詮恼J(rèn)知卸載中受益,比如數(shù)學(xué)家會(huì)用計(jì)算器而不是自己算術(shù),活動(dòng)策劃者會(huì)使用數(shù)字日歷安排繁忙的會(huì)議日程,或者律師會(huì)使用數(shù)字索引來(lái)按字母順序排列案卷。這些人都具備必要的知識(shí)和技能,可以保證輸出更好地符合預(yù)期結(jié)果。

不過(guò)依賴(lài)數(shù)字技術(shù)的風(fēng)險(xiǎn)依然存在。當(dāng)我們經(jīng)常卸載某些任務(wù)時(shí),我們的相關(guān)技能和思維能力也會(huì)隨之退步。例如,十多年來(lái),我一直使用數(shù)字程序進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。雖然我掌握著審核輸出結(jié)果的相關(guān)知識(shí),但卻再也記不起每個(gè)統(tǒng)計(jì)測(cè)試所用的具體方程。因此,除非重拾教科書(shū),否則我現(xiàn)在只能依賴(lài)這些程序。


考慮成本

每當(dāng)我們使用數(shù)字工具來(lái)放大、加速或規(guī)避特定流程的某些方面時(shí),都不可避免地會(huì)損失一些東西?;蛘?,用托馬斯·索維爾(Thomas Sowell)的話(huà)來(lái)說(shuō),“沒(méi)有解決方案,只有權(quán)衡取舍。”(There are no solutions, only trade-offs.)

有時(shí)這種權(quán)衡是值得的,比如放棄復(fù)雜的方程,在幾秒鐘而不是幾小時(shí)內(nèi)運(yùn)行統(tǒng)計(jì)分析。然而,當(dāng)我們使用AI補(bǔ)充教育時(shí),失去的正是教育工作本身的精髓:學(xué)習(xí)。

每當(dāng)使用一種工具的主要原因被其本身的采用所否定時(shí),我們就有充分的理由質(zhì)疑,是否還要繼續(xù)用下去。


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