2024年4月，世界经济论坛发布研究报告《塑造学习的未来：人工智能在教育4.0中的角色》，探讨了人工智能如何推动教育的转型，特别是在教育4.0框架下，旨在为未来的技术驱动经济培养适应性强的技能、态度和价值观。全文共分为6个章节，本系列文章将白皮书分为4个部分发布，下文为第3部分（人工智能在推动教育4.0中的潜力）：

人工智能在推动教育4.0中的潜力

本章探讨了人工智能可以解决前一章中突出显示的差距的潜在方法。

首先，将人工智能融入教育为教师提供了简化一系列行政任务的机会，使他们能够投入更多时间与学生互动。其次，人工智能可以帮助教师更快速地评估学习者，并使他们能够提供更及时的反馈。第三，人工智能可以使学生和学习者发展数字素养、批判性思维、解决问题和创造力技能。最后，人工智能可以在教师的支持下个性化学习体验，从而提高学业表现，更好地适应多样化的学习需求。在这四个机会领域中，人工智能是一个补充工具，增强了教育体验，同时保留了教学和学习中固有的基本人文元素。此外，学习人工智能和数字技能——即使通过传统方法，也可以帮助学习者为未来的工作做好准备。

2.1 通过增强和自动化支持教师的角色

人工智能的新发展为重新定义教育工作的性质和质量提供了机会。世界经济论坛与埃森哲合作开展的研究发现，大型语言模型（LLM）可能会影响所有任务中40%的时间。这一点同样适用于教学：虽然有些教学任务有可能通过这些新技术实现自动化，但其他任务则有可能通过LLMs得到增强或提高。

最有可能被LLMs自动化或替代的任务是那些倾向于例行或重复的任务。在教育行业中，最多可达20%的工作时间用于文书活动和行政任务，例如考勤、注册和其他形式的数据分析，这些都可以被自动化。最有可能受益于LLMs增强潜力的任务往往强调分析和解决问题的能力。这些任务占教育行业工作时间的8%-20%，包括课程计划和评估学生表现。

强调人际互动的任务，如面对面的交流或与年轻学习者的身体互动，可能不会受到大型语言模型（LLMs）的影响或无法由其实现，而大多数教学任务和角色都显著属于这一类不太可能受到人工智能影响的工作。

综上所述，大型语言模型（LLMs）在教学中对常规和重复行政工作的自动化与增强潜力，为教育工作者提供了更多时间来专注于创意任务，如课程设计，以及当然，更为关键的教育任务——人际互动。然而，这种转变需要精心设计和实施，以确保教师能够管理自动化或增强的进度，并在提升自身技能的过程中得到支持，同时学会关注他们工作中更具人本性的方面，例如完善教学法、提供社会情感支持、个性化教学以及与家长的互动。

2.2 精炼教育中的评估和分析

今天的标准化和非正式评估模型通常表现出线性和耗时的特征。与人类辅导员能够提供即时、个性化反馈的方式类似，人工智能在评估中的自动化可以在更大范围内提供即时反馈，帮助学生理解错误，并支持教师识别需要改进的领域。

然而，这种分析最好是在与教师合作的情况下进行。人工智能工具可以在教师的支持下进行编程，教师可以提供反馈示例供人工智能学习，包括评估非测试作业，如论文、项目提案和类似任务。

此外，采用基于游戏的评估技术可减轻教师和学生的压力，不再需要进行一次性的、高风险的考试。通过自动化的定期反馈机制，学生可以参与有意义的、愉快的学习活动，所有的学习情况都会得到实时分析，而不是依赖于定期的正式评估。这种从传统评估方法到动态实时分析的转变，有可能极大地提升教育体验，营造适应性学习环境，满足学生的不同需求。

机器学习和人工智能驱动的分析可以使教育系统更加灵活，能够及时响应学习者的需求。所有利益相关者——包括学生、教师、家长、学校领导和教育部门——都可以获得及时的分析，以便做出知情且具有适应性的决策，从根本上将当前线性和滞后的学习评估方法转变为面向未来的、响应迅速且动态的模型。大数据集不仅可以用于分析正确或错误的答案，还可以用来理解教育系统内部及其之间的大规模模式，以及预测未来可能在不同城市和地区出现的差距。

2.3 支持人工智能和数字素养

发展数字技能对于应对当今的技术环境至关重要，并可以为人工智能和数字素养奠定基础。数字和人工智能素养不仅仅是使用数字工具和平台的能力；它还包括批判性思维、解决问题的能力、创造力以及对人工智能伦理影响的意识。

将人工智能（AI）融入教育不仅为教学中使用AI工具提供了机会，还为学生提供了学习AI概念及其更广泛社会影响的机会。将AI纳入课程并不意味着每个学生都必须成为AI专家。相反，重点应放在培养意识、激发好奇心和建立基础理解上——例如，通过教学生如何评估信息来源的可靠性以及辨别网站上信息的准确性。一项研究发现，数字素养确实是区分事实与虚假信息能力的良好预测指标。这是一项特别重要且紧迫的生活技能，因为历史上将有更多人参与投票，2024年将有64个国家举行选举，约占全球人口的49%。教授AI不仅使学生具备识别虚假信息和误导信息的能力，还促使他们成长为负责任的未来AI开发者。此外，将基本的网络技能纳入课程可以帮助学生学习如何构建稳健和安全的AI系统。保障AI数据系统的安全性和完整性至关重要，尤其是在面临数据泄露、黑客攻击和恶意操控AI算法等潜在风险时。

在全球范围内增强人工智能应用与教育系统的整合，可以使这项技术在教育学生了解负责任和公平的人工智能实践方面发挥关键作用。已经存在用于教授人工智能的资源，例如国际教育技术协会（ISTE）的“课堂实践人工智能项目”，其中包括教授无意识偏见、主动与被动数据收集等概念的具体项目，以及机器学习算法和目标营销等术语。

一些经济体已经开始制定如何将信息和数字扫盲纳入课堂的基本原则。例如，在英国，AI办公室目前正在开展研究，以支持中小学教授关键技能，如生成AI的局限性、可靠性和潜在偏差；互联网上的信息是如何组织和排列的；以及关于计算机如何工作、相互连接、遵守规则和处理数据的基础知识。澳大利亚、日本和新西兰也概述了关于使用人工智能和人工智能教学的指导原则。

鼓励学习者掌握数字和人工智能素养，使他们具备在日益以人工智能驱动的未来就业市场中导航的宝贵技能，为他们提供竞争优势和更大的职业灵活性。

2.4 个性化学习内容和体验

教育心理学家本杰明·布鲁姆的一项研究发现，一对一辅导与定期测试和反馈相结合，导致学生的表现比接受标准课堂教学的学生高出两个标准差——约98%。研究得出结论：“在个别辅导与小组教学方法下，学生的认知成就、态度和学术自我概念存在很大差异。”提供个人辅导显著改变了班级中教育成就的分布。斯坦福大学研究人员的一项更近期的研究发现，即使是短暂的辅导干预，每天仅10分钟，也会显著提高年轻学生的读写能力。

然而，在即使是最先进的经济体中，扩大个人辅导方法的规模是昂贵且低效的。这将需要教师与学生比例的重大变化，考虑到现有的全球教师短缺，这在挑战上几乎是不现实的。虽然私人辅导因其对学生表现的影响而受到广泛认可，全球私人辅导市场预计将从2023年的579.2亿美元增长到2030年的1059.8亿美元，但获取这种服务通常仅限于那些能够负担得起的人，进一步加剧了学习成果的不平等。

自个人计算机和数字化兴起以来，使用技术加速个性化学习的兴趣日益增长。2007年至2020年间进行的一项研究发现，技术支持的个性化学习对学习成果产生了显著的积极影响。尽管技术至今尚未能够完全复制一对一辅导的益处，近期人工智能的进展能够分析并从大数据集中学习，提供量身定制的学习内容、体验和实时反馈，这与私人导师的工作方式非常相似。

算法不仅可以定制内容，还可以根据学习者的表现、行为和偏好调整节奏、难度和学习风格。基于数据模式，人工智能可以预测学习挑战，识别差距，并通过分析趋势数据和学生的学习历史、偏好和表现来创建个性化学习旅程。人工智能可以提供与学生的优势、劣势和知识水平相匹配的材料，并与学习目标保持一致，从而增强教育内容对每个学习者的相关性。

然而，当这些新工具与教师在个性化支持、量身定制文化相关的教学和学习材料以及提供即时翻译以适应学习者需求的严格压力测试过程相结合时，它们的效果最佳。材料和例子的相关性对于为学习者创造一个引人入胜、易于理解和适用的学习环境至关重要——人工智能工具与教师一起，可以将例子和概念与每个学生的兴趣、生活经历和背景联系起来。

最后，人工智能还可以以各种方式呈现材料，以满足不同的视觉、听觉和身体需求。可定制的界面和自适应技术对神经多样性学生和身体能力各异的学生特别有价值。例如，通过人工智能技术，课堂课程可以为有听力障碍的学生提供字幕，使他们能够进入任何课堂，而不必依赖人类手语助手的可用性；这有助于教师和学习者进行更快速和个性化的沟通。

参考文献：https://www.weforum.org/publications/shaping-the-future-of-learning-the-role-of-ai-in-education-4-0/