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每个孩子一个AI导师:个性化学习终于来了!

个人专家

本文作者:Sai Gaddam  编译:CoinTime Candice

我和妻子在印度孟买经营着一所小型学校。最近刚庆祝了学校成立一周年纪念日。学校里只有我们的孩子和其他15个孩子。正如我们喜欢开玩笑的那样,我们正在进行“小批量、来自当地的,手把手的”教育。我同时还经营着一家科技初创公司,正在研发学习领域的产品。这两种情况都是因疫情而产生的,当时学校停课,我们近距离的看到了关于教育的问题。

传送带教育;由Dall.e想象出来的

让孩子们牺牲自己的童年,被动地坐在教室里,而一位又一位英雄般的老师却试图向他们灌输知识,这很离谱。我们很早就意识到这一点。从John Holt到John Taylor Gatto,许多充满激情的教育工作者都对此发表了清晰而愤怒的文章。

我们现在已经亲身体验了不同的教育会是什么样子。我们每天都会看到,当允许孩子们积极探索和参与世界时,他们是如何学习和茁壮成长的。工作表和教科书很难替代丰富的、亲身的体验,而在这些体验中,学习是自然而然发生的。

Comini的一次实地考察

在你认为我们是无政府主义嬉皮士,完全拒绝所有的制度和机构之前,我想补充一点,我们都是“受过良好教育的”,也是我所说的传送带教育模式的产物。我拥有印度理工学院的本科学位和神经科学博士学位,并与人合著了两本非虚构的神经科学书籍。我们的做法是经过深思熟虑的,拒绝了许多家长认为的痛苦但必要的“跑步机”。

这是事实。我们不需要这种跑步机来学习和接受教育。我们不需要通过这个传送带来包装和运送孩子们在成人世界中取得成功。

“影响学习的最重要的单一因素是学生已经知道的东西。确定这一点并相应地教他”——David Ausubel

来源:Bloom分类法

大多数教师都会认识到Bloom分类法的这种表现。在我们的教育学习目标中,最重要的是创造能力。但在底层,我们需要死记硬背的学习。

目前,由于系统性原因:标准化的课程和严格的评估,教学和学习在很大程度上都处于底层。

我们正在创造地图记忆者,而这个世界需要的是探索者。

这并不是最近才意识到的。我们显然希望所有的学生都能在峰会上相互击掌。但将这些理想转化为日常实践是很困难的。优秀的老师就是擅长这类事情。他们可以评估一个特定学生的兴趣和知识差距在哪里,并巧妙地构建桥梁,引导他们去理解。不幸的是,优秀的教师并不多。

更重要的是,这种主动学习的模式在师生比例大的情况下是很难进行。那么这就需要小规模的教学,让有能力的教师能够在小组环境中一对一地积极参与。相反,如果没有足够的成本,就很难实施下去。

但现在一切都变了。

最新一代的人工智能模型在这一方面具有变革性。可以把它们当作学生的极具创造力的导师和教师助理,并帮助增强教师和学生之间的互动循环,这对主动、生成性学习至关重要。事实上,我们已经在线下和线上使用这些人工智能模型。

在辅助教师方面,我们已经用它来探索适合发展的课程,并将它转化为日常教学法。这是一种很好的说法,可以说是我们可以从现在能学到什么,到如何轻松地学好。

考虑一下这个例子:我们如何教孩子们学习进位法?我们把人类花了4万多年才发明的东西,决定让一个一年级学生在一个月内学会这个高度抽象的概念!

试图在没有任何背景的情况下教授这一抽象概念,这将必然导致金字塔式死记硬背的基础。

那么如果我们能让它变得更有趣呢?

或者,想出一个让孩子们可以表演的有趣故事呢?

(上面的例子是使用最新的GPT-4版本的ChatGPT创建的。这显然是最知名的一个,但我认为在未来12到18个月内,我们将看到其他同样强大的大型语言模型(LLM)。此外,这些是答案的初稿;我把人工智能最有可能吐出的答案称之为2分答案。通过对答案的一些探索和提炼,对解决方案空间进行更好的搜索,以获得明显更好的答案。我们很快就会在LLM的基础上构建一些工具,来帮助我们更高效、更具创造性地搜索解决方案。)

这些例子表明,即使是原始技术也已经有望在师生循环中提供离线帮助。

人工智能导师还可以用于大规模扩大个性化、交互式的在线学习。在我们的初创公司,我们正在使用人工智能和LLM为从对话文本到讲故事和图像等一系列内容提供动力。

Giffie:利用法学硕士和人工智能创建一个互动式的导师

这些都是深刻的例子:我们可以将任何教学风格与任何教学内容相结合。无论是使用棋盘游戏和推理的数学,还是使用说唱歌词中案例研究的高级医学文献。这反过来意味着,特定教师的教学风格不再是与喜欢不同风格的学生建立共鸣学习循环的障碍。

共振学习循环

这听起来有些夸张,但我们上一次有改变游戏规则的东西,是在我们偶然发现了允许我们向他人学习的认知装置时。我们人类擅长所谓的模仿学习。我们因此发明了语言。有人可能会说,我们在过去5万年中取得的所有进步都是这一单一认知/神经进步的结果。

共同的注意力循环使符号和语言得以发明。改编自我们的书“Journey of the Mind: How Thinking Emerged from Chaos”。

这种将两个人配对的学习循环,是为什么一对一学习和辅导在历史上超过了其他所有学习模式,并将继续这样做的原因。这种循环的限制因素是两个人必须在语言和教学上说相同的语言。

现在,有了生成型人工智能,我们今天有能力通过在其中插入一名人工智能导师/助理,同时兼任教学翻译,大规模地促进这种人与人的循环。

计算机是机器的Proteus。它的本质是它的普遍性,它的模拟能力。因为它可以有一千种形式,可以提供一千种功能,所以它可以吸引一千种口味。——Seymour Papert

Seymour Papert是LOGO的发明者、先驱教育家,也是“每个孩子一台笔记本电脑”倡议的最初灵感来源。早在90年代初,他对关于计算机所说的话,现在对人工智能来说更是如此。

我们现在离给每个孩子一个属于他们自己的亚里士多德只有咫尺之遥。

*本文来自CoinTime,转载请注明来源。

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