言论

人工智能时代的教与学/林国安博士

日前,经济合作与发展组织(OECD)教育与技能总监(也是PISA项目负责人)安德烈亚斯·施莱歇尔(Andreas Schleicher)莅临都门“2023年马来西亚教育出版商论坛”,被询及对人工智能的看法,以及教师和学生如何有效运用人工智能。施莱歇尔的回应,给予我们教育教学工作者深刻的启迪。

施莱歇尔认为,人工智能(AI)只是一个很强的工具,教育最关键的还是培养学生面向AI时代的能力,包括自主学习、批判与创意思考、问题解决等能力。

AI时代,人类社会面临着巨大转变。然而,总体来说,我们的教育传统和学习品质似乎没有太大改变。

根据施莱歇尔对我国学生PISA表现的考察,发现15岁学生只有33% 能分辨“客观事实”和“主观意见”。这一现象让施莱歇尔担忧。

因为它折射出学习危机:长期以来,学生是通过教科书学习已经定论的、经过官方机构审核认可的知识,无需质疑,可以充分信任;AI时代,学生面对网络搜索海量结果,就无从分辨真伪、鉴定应用了。

AI时代的教育要培养学生成为独立思考的学习者,完善“成长性思维”,具备批判与创意思考能力。这是区分人类与电脑的独特本质,也是施莱歇尔在很多场合一再强调的。

年轻人“二等机器人”

他警示传统教育体系把年轻人变成“二等机器人”,只会重复我们告诉他们的事物;教育教学改革要思考如何让学生成为“一等的人类”。

另一个让施莱歇尔感觉“心碎”的是他看到我国的教师以宗教课的方式教导自然科学,仍以传授知识为教学导向,而且让学生做大量习题,再测试是否掌握知识。

施莱歇尔是理科教育学者,对于自然科学的教学与学习,推崇的是科学的精神、思维和方法论,注重观察自然、质疑已知、分析因果、尝试错误、设计实验、动手实作,教学设计关注学生能否像科学家那样思考,形成对科学本质与规律的深刻认识与把握,体验科学知识的发现过程和领悟知识的意义。

面对几何指数型增长的学科知识,施莱歇尔认为,知识“量”的积累,并不一定能达成学生学的“质”。

知识教学贵精不贵多,可以少教一点,但要创造条件进行学科“深度学习”。

AI时代,知识只是一个出发点,还需要结合认知、技能、情意、态度,创造出新的价值。当前教育要注重学生转化知识、创造知识新价值的学习动能,提供学生相应的学习指南。

至于教师的角色与职责,在于超越指导性教学的范畴,转变成为“教育的领导者、创新环境的设计师、促进学生学习的引航人、学生远距学习的教练”,同时以身作则,践行终生学习,成为终身教育的楷模。

提前跨入ICT教育时代

疫情三年,实施数字学习模式,让学校一夜之间提前跨入ICT(信息通讯技术)教育时代,ChatGPT 聊天机器人程序的问世,宣示了新一代人工智能技术背景下教育体系革命性变革的必然性。

施莱歇尔的“担忧”和“心碎”,让我们反思需要重新界定教育,重塑学校教学组织系统与方式,包括什么是最适合学生的教育,什么是最有价值的知识,什么是最有益于学生个体发展的学习策略等。

AI时代的教与学,是基于学生未来的教育,教育领域的领导者、教师、学生、家长都需要“重置思维、重新学习”。

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财经新闻

经济学家:AI影响劳动力有限 政府应重估投资重点

(吉隆坡27日讯)经济学家杰弗里威廉斯表示,大马人才机构关于未来工作趋势的最新调查显示,人工智能(AI)的影响有限,并建议政府应将时间和资金专注于其他地方。

杰弗里威廉斯指出,该机构的调查试图强调人工智能、数字经济和绿色经济对未来工作的影响,但这一努力似乎是在复制2013年弗雷和奥斯本提出的错误观点,即自动化将导致美国47%的工作岗位消失。

多机构传播错误观念

他在“自由今日大马”的最新专栏中写道,虽然弗雷和奥斯本现在主张更细致地解释自动化、数字化和人工智能对任务而非工作的影响,但多个咨询机构仍在传播这一错误观念。

人才机构在报告中声称,未来3到5年内,10个行业的62万个“工作岗位”将受到高度影响,这些行业占国内生产总值(GDP)的60%。

然而,深入分析数据后发现,这仅占这些行业工作岗位的18%,占劳动力总数的3.6%。

此外,逾72%受影响最大的岗位集中在批发零售、食品制造和服务行业,这主要是受到在线购物的冲击,而非人工智能的直接影响。

这种现象并不足以证明政府需要以紧急措施进行干预,更不能为耗费大量纳税人资金寻找正当性。

同时,96.4%的岗位将不会受到“高度影响”,而未参与劳动力市场的720万人也完全不受波及。

威廉斯批评,政府顾问忽视了这些群体的需求,却追逐技术风潮,试图实施“技术中介”主导的策略。

他说,事实上,大马多数公司发布的人工智能相关产品与商业模式,更多的是采纳海外开发的技术,如客服聊天机器人,而非原创性技术开发。

偏重AI易忽略更紧迫领域

威廉斯进一步强调,大马向来是技术的采用者而非创造者,这反映了在研发投资方面的不足。

“尽管采用人工智能可以提高企业效率和生产力,但往往也会导致失业和就业不足。因此,在权衡成本效益时,需要找到一个平衡点。”

他警告说,对于大多数马来西亚企业,尤其是微型及中小型企业而言,目前尚没有明显的商业案例。

“盲目推动人工智能可能反而分散了企业对既有成功商业模式的注意力,带来不必要的干扰。”

威廉斯续说,大力推动人工智能也会忽略了对其他更迫切领域的支持,例如护理经济中的培训与技能开发。

他呼吁政府减少对经济环境的干预,让市场自主选择人工智能的接纳程度。如果人工智能确实能带来商业价值,企业家自然会沿着利益轨迹行动。

“与其过度干预人工智能的发展,政府更应专注于改善整体经济环境,为企业提供更多自由决策空间。这才是确保技术创新与经济增长双赢的正确方向。”

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