让学生参与解决动态的问题

　　《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》提出：“促进人工智能助力教育变革。”人工智能正在颠覆全球教育形态，如何适应并促进人工智能助力教育变革，重塑学习和评估模式，是亟待世界各国共同解答的时代课题。为此，本报记者独家采访“PISA（国际学生评估项目）之父”、经济合作与发展组织（以下简称“经合组织”）教育与技能司司长安德烈亚斯·施莱歇尔(Andreas Schleicher)，以探索智能时代的学习和评估图景。

　　——编者

　　1.超越人工智能模型范围进行思考

　　记者：施莱歇尔先生，您好！前不久，经合组织发布《经济合作与发展组织人工智能能力介绍》报告，评估和比较人工智能相对于人类能力的发展情况。您能否介绍下人工智能已经发展到什么阶段？

　　安德烈亚斯·施莱歇尔：经合组织投入了大量精力，试图探究人工智能的能力，特别是其相对于人类擅长的领域。其中，最容易入手的是语言。我们将语言能力由低到高分为“关键词”、“语法”、“语义”、“语境理解”、“实时语境理解”五个层级。从语言、知识和学习维度看，人工智能在第三级及之前已经表现得相当不错了，能够整合多语料库知识，具备高级推理能力，通过图像进行沟通，支持多种语言且能迭代学习。在某些领域，甚至已接近第四级，能够借助知识储备进行复杂推理，支持视频交互等。可以说，语言是人工智能非常擅长的领域，而且会越来越强，“DeepSeek”、“ChatGPT”等广泛应用就是很好的例子。

　　同时，我们将社交能力从简单到复杂分为五个层级，并从身份、社会问题解决、身体表达等多个维度进行分析，发现人工智能已经到了第二级，能够展现基本的人格特征，运用简单的非语言信号，通过互动学习，并使用有限的沟通方式，识别明确的情绪，解决熟悉的问题等。这已经相当优秀了。当然，人工智能在第三级也有一些进展，即能够进化人格特征，模仿肢体语言，更新社交知识，并情感化沟通，识别社交意图，解决动态社交难题等。随着时间的推移，人工智能在社交能力领域将越来越强大，并将在认知维度、社会维度，甚至情感维度上迅猛发展。

　　记者：您怎么看待人工智能对教育领域的影响？

　　安德烈亚斯·施莱歇尔：未来总是充满意外和不确定性，人工智能让许多我们认为理所当然的事物开始面临严峻挑战。例如，在教育领域，那些容易教、容易测试的东西，已经变得数字化、自动化。为此，我们如何补充而不是替代在计算机中创造的人工智能？这是全球课程设计和评估面对的重要问题。

　　理解人工智能的能力，对教师而言非常重要，但我认为，人工智能永远不会取代教师。学习始终是一种社会和关系现象，而不仅仅是一种交易行为，但善于使用人工智能的教师，很可能会取代那些在人工智能领域苦苦挣扎的教师，这才是我们真正需要关注的。同时，并不是所有能做的事情都应该去做，人类发明新工具的能力总是比明智使用这些工具的能力强得多，如何大规模、安全、合乎伦理地在教育领域使用人工智能，也是教育工作者面临的重要任务。

　　在实践中，我们还需要扪心自问，人工智能将如何改变教育的目的？而教育的目的又将如何促使我们设计未来的课程？我们还应该问自己，人工智能将如何改变教育的供给方式和任务类型？特别是，对教师来说，如何利用人工智能赋能课堂环境设计和教学？所有这些问题都亟待解答，并将成为课程改革的一部分。

　　此外，我们是否了解一个社会的叙事是如何出现、发展和进步的？当背景发生变化时，又是如何解构的？在某些领域，我们要改变在课程中呈现各学科的方式，因为学生跨越学科界限的思维能力将变得越来越重要。人工智能在知识领域的工作能力一直很强大，但作为人类，我们有能力将不同的知识领域联系起来，超越正在使用的训练模型范围进行思考。

　　2.勇于移除课程不再需要的内容

　　记者：面对人工智能带来的不确定性，为了学生更好地学习，您认为未来的课程变革最重要的是什么？

　　安德烈亚斯·施莱歇尔：我们需要重新思考课程设置，并拿出勇气，将一些内容从课程中剔除。当然，这并不容易。少而精的教学是成功的秘诀，但这一秘诀很难实现，因为社会总是认可并奖励我们在课程中增加新内容，而不是从课程中剔除一些传统内容。当孩子不再学习对他们未来发展重要的东西时，家长就会非常担心和紧张。然而，为了给我们需要增加的内容腾出空间，非常有必要移除不再需要的东西。课程设计的意义，在于厘清未来需要什么，可以保留什么，是否应该做出改变，是否要用更相关、更合适的东西取代某些课程材料，以及可以取消什么。

　　就人工智能本身而言，未来的课程应更加关注智能时代的素养，这也是我们将在国际学生评估项目2029框架中嵌入的内容。例如，在智能时代，读写能力代表学习者在人工智能影响下茁壮成长所需的技术知识、持久技能以及为未来做好准备的态度，使得他们能够参与、创造、管理和设计人工智能，同时批判性地评估其益处、风险和道德影响。我们还开发了人工智能素养框架，并设计了数据地图，研究学生如何参与人工智能，能否分析、评估，以及如何利用人工智能进行创造。

　　记者：您提到国际学生评估项目将人工智能素养纳入未来项目框架，能具体介绍下项目如何创新评估学生的学习成就吗？

　　安德烈亚斯·施莱歇尔：研究发现，把课程设计和评估放在同一轨道非常重要，但如果课程与考试之间发生冲突，考试必胜无疑。我们也会遇到很大的问题，因此需要将两者统一起来。事实上，技术并不新鲜，它与我们相伴已久，只是过去的学习经常由教师进行引导和指导，而如今，我们需要借助数字工具从多种渠道加强自主学习，这就是变革。

　　经合组织在设计评估模型时，希望学生不仅仅是学习实验结果，而是主动进行实验；不一定是学习编码，而是学习作为编码基础的计算思维，然后进行数据分析。今天，无论学生走到哪里，从事什么职业，哪怕成为一名教师，都需要成为一名优秀的数据科学家。今年，我们已经使用了这种能力模型，测试学生能否使用数字工具进行学习。

　　此外，不只是看学生能否使用数字工具，还要验证这些数字工具是不是促进学习的好方法。测试中，我们会给学生做一个简短介绍，给他们举一些例子，并布置一些需要应用知识的任务，最后要求他们对所学知识进行反思。这个过程非常重要，但我们并不是把学习和评估割裂开来，而是将二者结合起来。

　　3.关注发展有效的学习策略

　　记者：最后，如何将学习和评估结合起来？

　　安德烈亚斯·施莱歇尔：今天，我们要解决的大多数问题都是动态的，教授一成不变的课程，对于学生适应未来并不是特别有用。因此，必须让学生参与解决动态的问题，然后才是评估知识和成绩。学生学会对自己的学习活动进行反思，这种元认知在学习策略中的权重将越来越高。

　　研究发现，给学生提出复杂的问题，让他们自主学习，必须采取一些举措激励他们，保持他们的参与性。为此，我们在评估项目中建立了九个互动单元，每个单元针对的是学生感兴趣的不同主题。同时，我们确立了框架结构，从辅导开始，给学生提供工具，然后是学习任务，最后是挑战和反思。学习任务是不断发展的，并且具有互动性。我们还为学生提供了一套基于人工智能的辅导系统，他们在做测试时可以随时访问数字辅导员。

　　其间，所有的任务都是开放式的，事先并不知道答案。学生可以创造和展示他们的作品，然后我们对这些作品进行分析。这些任务一开始很简单，到后来会变得异常困难。评分也很有趣。我们主要关注的是过程数据，学生是否得到正确答案只是答案的一小部分，更重要的是了解学生如何解决问题，运用了什么样的学习策略等。当然，这也是评估最难的地方。但是，这才是现代课程、现代评估，关注的不仅仅是固定的知识积累，还有发展有效的学习策略。

　　我相信，这也是人工智能能够帮助我们的地方。人工智能已经极大地改变和发展了我们所需的知识和技能，但这些知识和技能应该是对人工智能的补充，而非替代。我们需要了解人工智能，围绕其设计课程，建立与之同步的评估工具，并重新整合学习和评估，使它们成为一枚硬币的两面，为学生提供即时反馈，帮助他们更好地学习；为教师提供有意义的反馈，帮助他们更好地教学；为教育系统提供可靠的反馈，帮助年轻人为他们的未来做好准备。

《中国教育报》2025年09月11日 第09版