教育的人机协同化与未来教师核心素养 吴茵荷 蔡连玉 周跃良[摘 要] 人工智能的快速发展与社会应用，正在带来教育系统的人机协同化人机协同教育图景与传统教育流程大异其趣，人机协同的有效运转使得教育所需的智能结构发生转型基于国家实力三分理论建构的教育人机协同系统所需的智能结构三维模型有硬、软、巧三种智能，在弱人工智能时代，机器的长处在于硬智能，人类教师则优在软、巧智能由教育人机协同系统智能结构三维模型，推导出未来教师核心素养框架的三个维度：（1）硬素养，即数据化、结构化和可重复的教育教学能力;（2）软素养，即基于“关系能力”和创造性的教育教学能力;（3）巧素养，即教育人机协同的价值观、意识、知识能力与反思基于人机比较，未来教师核心素养的重点应在硬素养中的计算思维、软素养和巧素养培养未来教师的核心素养，需要师范教育率先建构基于人机协同的教育教学模式、课程体系和实训路径，以及提升教师教育者的人机协同教育能力[Key] 人机协同化; 智能结构三维模型; 教师核心素养; 教师教育[] G434 [文献标志码] A[作者简介] 吴茵荷（1991—），女，江西鹰潭人。
博士研究生，主要从事教师教育、智能教育研究E-mail：262357957@蔡连玉为通讯作者，E-mail：cailianyu@一、引 言随着人工智能技术的快速发展及其在教育系统中的逐渐渗透，学校教育使用各种人机协同系统越来越普遍教育实践中人机协同系统的广泛应用势必会导致学校教育流程的整体再造，学校教育所需的智能结构也将随之转型，如此则会对未来教师的核心素养提出新要求在前期的研究中，我们已经对社会的人机协同化与学生发展核心素养进行了探究，本研究为此基础上的一种延续性探讨未来已来，适应智能技术时代的高素养教师是高质量育人的基石，面向人机协同化的学校教育实践培养未来教师核心素养，应为当前教师教育变革的一个核心向度二、教育的人机协同化与人机协同教育图景当前，没有自主意识的人工智能正在逐渐渗透进学校教、学、管、评、考、测等教育教学活动中这些活动由教师主导，日益广泛和充分地使用人工智能技术，由此构成一个个教师与机器共同工作的人机协同教育子系统，整个学校教育运行正逐步建基于一个大的教育人机协同系统之上我们可以称这一过程为教育的“人机协同化”教育的人机协同化是人类社会信息技术发展的必然产物，也将赋能于人类教育。
传统的学校教育是一种为满足工业化时代人才需求的批量化、标准化培养模式从某种意义上看，传统学校教育遵循效率逻辑，形成了对因材施教理想的背离，而当前基于人工智能技术的教育人机协同化正在持续地改变传统学校教育场景人机协同系统内人工智能的大数据采集、超强算力和算法，为因材施教和学生个性化发展提供了契机教育的人机协同化正在构建新的人机协同教育图景，如图1所示在人机协同教育中，人类教师和人工智能发挥各自优势，协同完成教育教学工作，形成一种新的教育流程一）人机协同教育的技术框架教育人机协同系统中人工智能技术框架包括算法层、感知层和认知层算法层是人工智能教育应用的技术核心，各类人工智能教育应用都要依靠算法实现，包括机器学习和深度学习算法机器学习能够在经验学习中自动改进具体算法，通过开发自动检测数据模式的方法，在使用未覆盖的模式时，预测未来的数据[1]深度学习通过卷积神经网络、循环神经网络等算法能够学习传统机器学习无法处理的抽象数据[2]感知层模仿和延伸人类的感知能力，通过图像识别、语音识别和生物特征识别等技术，在人与机器的自然交互中实现对学生多模态数据采集认知层模仿人类的认知活动，让机器学会“理解”认知层的主要技术有自然语言理解、知识图谱和情感计算等。
由于目前人工智能技术发展仍处于弱人工智能阶段，机器的认知能力仅体现在“特定领域”中的认知推理[3]通常，教育人工智能应用并非单独靠算法层、感知层和认知层中的某项技术实现，而是结合了各层相关的技术例如，语音翻译系统结合了机器学习、语音识别和自然语言处理等技术二）人机协同教育的应用环节当前人工智能被应用于教、学、管、评、考、测等教育教学环节，促进个性化的教与学[4]、全方位的管与评、自动化的考与测的实现人工智能在教育场景中的应用并非依靠机器单独完成，而是需要人类教师不同程度的参与在教与学方面，个性化的教与学是班级授课制的难点基于大数据的诊断为教师了解每位学生提供了支持，但教师仍难以对每位学生进行个性化智能导学系统基于内容知识、教学策略知识、学习者知识的学习，能够为学生动态推荐合适的学习路径和学习内容，量身定制学习计划为了更“接近”人类教师，自适应学习系统不断开发模拟人类的情感和社会交往能力，同学生对话时，与学生的语音、语调进行配合，让学生感受到亲密感和社会认可[5]虽然智能导学系统能够越来越出色地进行教学，但完成的都是指令性、程序性的教學任务，对开放性、突发性的问题束手无策[6]并且人工智能受限于数据源和算力等因素，教育场景适切性不足，会影响教学干预的精准度，需要发挥人类教师的灵活性，与人工智能的逻辑性相结合，提升教学的精准性。
更为关键的是，现阶段的弱人工智能不具备“自我意识”，并不能真正理解和表达情感，教师和学生之间的情感和社会交往尚不能被机器取代在管与评方面，传统的管理和评价工作依赖教师的主观经验和标准化测试数据，教师对过程性数据的捕捉和分析存在较大困难，难以对学生进行全面客观的评价在人机协同的教学环境中，各类传感器可以采集学习过程中产生的文本、语音等海量数据，利用多模态学习分析对学生进行全方位评价，实现追踪式全过程学业管理人工智能不仅能实现学生学业水平的评价与管理，还能利用综合建模评价技术，基于体质健康、心理健康等数据生成学生综合素质评价报告建立在大数据上的评价可以超越人类的认知偏好和有限的知识背景[7]，人工智能负责数据的收集和呈现，教师对数据进行解读和判断，实现更加精准和全面的评价与管理在考与测方面，过去作业批改等重复性工作占用了教师大量的精力，人工智能能够实现口语测试、纸笔考试的自动评分语音评分系统相较于普通评分员更接近专家，而且效率更高，更公平公正[8]批改系统在自动评分的基础上，提供针对性的反馈报告，学生可以根据报告反复修改提交，直到满意[9]自动化的考与测能够大幅度地提升教师工作效率，但由于人工智能不能真正“理解”语言、文字的意义，如智能批改系统无法像人类教师一样理解文章，可能会对新颖有创造性的作文判低分[10]。
因此，教师需要识别出被人工智能误判的内容，实施人工审核三）人机协同教育的运行机制人机协同教育的运行机制与人工智能技术发展阶段紧密相关，当前人工智能技术的发展处于弱人工智能阶段，不具备“自我意识”，主要基于对大数据的强算力解决问题，进行数据驱动决策由于人工智能缺乏“常识”“横向思考能力”等人性元素，机器决策有其局限性，教师需对机器决策进行理解和判断，在机器决策的基础上启发自身决策[11]因此，人机协同本质上是一种基于数据的决策，人类决定方向与价值，机器提供数据与事实在弱人工智能时代，人机协同教育的运行机制是：首先，由教师发现和提出教育问题，设定教育目标，明确自身和人工智能各自应当承担的任务，对人工智能教育应用作出相应的功能选择接着，人工智能教育应用根据教师的指令进行相应的数据采集，通过智能算法对数据进行清洗、特征提取和模型构建，从而形成决策教师对机器决策进行意义理解、情感理解和价值判断，在此基础上作出决策，将决策规则反馈给人工智能并采取教育教学干预教育教学干预可由人或机器单独完成，也可由人与机器协同完成教育应用场景接受干预后，会产生一定的效果，形成新的数据，反馈给教师和人工智能教育应用最后，教师对教育教学干预是否解决教育问题、达成教育目标进行评估。
人工智能对教师的决策规则和应用场景中的数据反馈进行学习，从而优化自身算法，提升决策的适切性三、教育人机协同系统的智能结构三维模型通过对人机协同教育图景的描绘可见，教育人机协同系统中有人类和机器两类智能主体，人机协同有效运转所需的智能结构较传统教育发生了转型那么，人机协同化的学校教育实践需要什么样的教育智能结构？机器和人类分别具备哪些智能？各自智能优势在哪？对这些问题的思考涉及机器智能的发展随着技术的迭代更新，人工智能模仿人类的能力会不断增强，未来是否会出现强人工智能尚未有定论基于谨慎的技术乐观主义，人类社会将在相当长的一段时期内处于弱人工智能时代，因此本文将讨论限定为人工智能具有“自我意识”之前国家实力硬、软、巧三分理论为分析人机协同化所需的教育智能结构提供了借鉴启示约瑟夫·奈（Joseph Nye）提出的国家实力三分理论将一个国家的实力分为硬、软、巧三类硬实力主要指国家、军事、科技、经济等有形实力的总和[12];软实力指来自文化、历史、价值观等精神性力量[13];巧实力是外交政策中巧妙地利用软实力和硬实力，将二者结合以提升自身影响力的能力在巧实力的运用中，对使用软硬两种实力的比例没有明确规定，要根据具体情况，灵活选择合适的运用方式[14]。
如果说软实力和硬实力指向人、物或任务本身，巧实力则更侧重于做事的方式，是一种手段和谋略[15]基于国家实力硬、软、巧三分理论，可以建构如图2所示的人机协同系统的教育智能结构三维模型学校人机协同系统中存在三类教育智能，分别为硬智能、软智能和巧智能可分别作如下深入解读一）教育硬智能硬智能主要是一种基于数据的计算和推理能力，包括记忆数据和基于一定算法的运算等，硬智能擅长处理用数据表征的结构化问题[16]人工智能的功能实现都是建立在对数据采集和运算基础之上的，即为一种硬智能人工智能具有强大的计算智能，擅长基于数据学习重复性活动的规则，高效地处理机械重复任务[17]人工智能模仿和延伸人类的感知智能，将语音、图像、动作转化为数据进行识别，把学习过程行为分析转变为大数据问题[18]认知智能的实现在于对特定领域知识的学习，将教学活动转化为结构化问题人类教师也具备硬智能，但人类处理数据计算的活动效率不高，对信息的提取、计算速度远低于机器，并且机械重复劳动易使人产生偏差教育硬智能所承担的工作大多与学校教育中的“教书”功能（培养学生读、写、算能力）相关，这也是传统教师教育致力培育和强调的，然而，人工智能的教育硬智能在相当程度上已然超过人类教师。
二）教育软智能学校教育除了承担“教书”功能之外，还需“育人”，滋养学生的社会性成长育人”工作所需的对学生的道德、情感、创造等的培养能力，整体上可以看作教育软智能软智能的表现形式多样，一定程度上，可以认为软智能主要指“关系能力”和创造能力[17]关系能力”指个体处理与自我、与他人、与自然之间关系的能力学校教育培养学生的社会性和创造性素养时，尤其需要教育软智能教育软智能处理的问题较难被数据化和结构化，软智能是人类教师的优势，也是机器无法取代教师的重要缘由智能教學系统可以模仿师生的情感交互，但由于人工智能不具备“自我意识”，并不能真正地像人类一样理解和表达情感，呈现出的只是一种形式上的情感交流如果说机器具有教育软智能，也是一种被数据化、形式化的软智能此外，人工智能难以具备思维的灵活性和创造性，教学活动不仅是合规律性的活动，更是富有创造性的，“教书”和“育人”也不能割裂开，创造性教学活动的开展需要人类教师发挥软智能的作用三）教育巧智能教育巧智能可以理解为人机协同智能人机协同系统能否有效运作，“协同”非常关键协同”本质上是一种目标设定和决策分配活动，由于人工智能不具备“自我意识”，如何协同只能由人类教师决定。
在教育人机协同系统中，教师不仅要呈现传统的人类智能，还要展现出人机协同智能人机协同智能是将教育教学任务在人与机之间合理分配。