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　　乐惠骁：教育自动化的困境与出路
 
　　用自动化的机器替代工作场景中的人类是技术发展的重要方向。相比于人类，机器更加准确、高效，而且易于控制。自20世纪初，自动化工具逐步在各种生产场景中崭露头角，提升各种场景中的工作效率，大量教育学研究者也开始探索自动化工具辅助教育的可能。
 
　　教育自动化的发展和障碍
 
　　1925年，俄亥俄州立大学的心理学家普雷西开展了关于自动教学机器的首次尝试，而行为主义心理学的代表性人物斯金纳1954年制作的教学机器被认为是这一系列探索的早期代表。斯金纳的教学机器是一个盒状的装置，内部是纸质圆盘，圆盘上沿着半径写有习题，学生在一侧的纸带上作答，通过推动拨杆，机器会显示正确答案。
 
 
　　此后近70年中，教育自动化工具不断发展。早期自动化工具以视听技术为基础，例如，通过教学影片开展不需要教师在场的教学。随着计算机技术的出现，教学程序以二进制的形式被写入计算机中并呈现给学习者。这一阶段，计算机辅助教学的理念逐步流行起来，自动化教学的形式也不再局限于单纯的重复练习，学习者可以在教师设定的学习路径上自主浏览各种形态的教学资源，完成练习。例如，排课系统、组卷系统、自动批改系统等自动化工具也进入了真实课堂。
 
　　20世纪末，研究者们开始考虑一种全新形态的自动化技术教育应用——人工智能。是否有可能让计算机拥有人类专家教师的教学知识以及决策能力？在这一愿景下，人机交互变得更加接近人人交互，例如Autotutor等系统可以通过自然语言与学习者对话，讲授知识。计算机拥有的教学知识也变得更加丰富，目前许多系统可以对学习者的当前认知状态进行诊断，并有针对性地给出教学干预的建议。在以ChatGPT为代表的生成式人工智能出现以后，计算机的智能性得到进一步的加强，“因材施教”也由此从一个文献中的古老理念逐渐转变为一种可以基于技术实现的未来。
 
　　20世纪60年代，时任美国教育传播与技术协会主席的费恩发表了以“教育和自动化”为题的系列文章，阐述了关于使用视听技术缓解美国教师短缺问题的设想。彼时费恩认为，教育领域应当借鉴工业自动化成功的经验解决教育中人力匮乏的种种问题。他虽然承认教育的自动化进程滞后于当时的工业自动化进程，但是对教育自动化的未来持乐观的态度，认为20世纪60年代末就能实现“课堂中将充斥着教学机器，教室将变得自动化”的教学。
 
　　然而，时至今日，这样的教学仍只存在于理论之中，似乎自动化技术越是发展，教育场景的自动化水平与工业场景的自动化水平差距就越大。事实上，诸如“教育信息化最后一公里”这样的表述也是教育自动化难题的一种现实表达——无论如何建设校园的信息化硬件水平，教师始终不愿意接纳自动化工具。同时，这一难题也表现在教学自动化工具研究与实践的断裂上——在研究中，我们能看到许多性能优异、高度自动化的教学工具，但是在现实教学中，代表着最高程度自动化水平的教学应用仍是PPT和白板。
 
　　教育自动化的控制、信任和责任问题
 
　　为何教育教学场景的自动化进程始终难以开展呢？首先，教育教学工作高度复杂的任务情境是重要的原因。与追求标准化生产的流水线不同，教学的场景中充斥着非标准化的、需要在情境中寻找解决方案的任务（例如辅导千差万别的后进生），这意味着新的自动化技术走出实验室需要经过大量课堂实践的检验。其次，与流水线不同，教学任务天然地要求人类的在场。从学的角度出发，教学的产出是学生认知的改变，没有一种生产能够将产品本身排除出去。从教的角度出发，教育本身不仅追求内容信息的传递，也肩负着完成人的社会化的职能，与机器相比，教师是传递社会信息更合法的中介。
 
　　回到教学的现实，从具体的自动化工具的应用来看，高度自动化的工具也并不受教师或学生的欢迎，其原因可以归于控制、信任和责任这三个因素。
 
　　首先是控制问题。在自动化教育应用仍不成熟的当下，自动化教育应用往往会因为对复杂的教育情境“水土不服”而在运行中产生许多错误，因此需要教师参与控制。同时，个体失去对任务的控制将极大地降低其参与任务的意愿。有的老师这样描述自己使用自动化教学工具的体验：“学生戴上耳机，开始看视频课程……我该干什么？……我站在教室里，但是没有学生需要我。”
 
　　其次是信任问题。信任问题可以看作控制问题的一种延伸，对教师来说，自动化教学工具就像是黑盒，其决策和反馈充满不可解释性。同时，虽然从数据上来看自动化工具比简单的教具更可靠，但因其结构的复杂性，高度自动化的工具一旦出现问题，常常不是教师自己可以解决的。例如，在纸质考试中，试卷页中出现的空页、洇墨等问题可以由监考教师现场解决。但是，在大规模机考中，设备出现问题的考生可能只能重新参加测试。
 
　　最后是责任的问题。自动化教育系统只是工具，但是教学质量的责任人依然是教师。高度自动化的工具就像黑盒，但是教师又需要为其决策负责。例如，一些工具能个性化诊断学生知识弱点，针对性地提供练习。如果使用了一段时间后学生的成绩下降了，教师在多大程度上愿意面对家长的质问？
 
　　人机协同的教育自动化解决方案
 
　　从以上的分析中可以得到这样一个结论：在教育场景中，自动化程度的提升是“过犹不及”的，或者说需要一种对“自动化”的全新认识。与工业生产不同，在教育教学中越是追求用机器替代人的工作，所面临的副作用就越多。教育教学的“生产力”与采用的技术性能间似乎也不存在必然的相关性。
 
　　在探讨自动化机器如何赋能教育的问题上，应当重拾教师和学生的主体地位，以人机协同的思路来寻找更合适的解决方案。人机协同在自动化领域出现的逻辑，在于当前自动化技术的发展并不足以支持完全自动化的机器的出现，而是需要在实际操作中由人类操作者与机器一起完成任务。合理的人机协同模式关注分工与动机。在分工问题上，教师与机器应当各自执行其擅长的任务，例如，机器可以负责收集、研判全局的教学信息，并交由教师来开展实际的教学干预。在动机问题上，应当确保教师有较好的“合作体验”，即保证教师必要的主导合作的权限，同时提升机器决策和行动的透明度，让教师能理解“机器同事”的行为方式。在此基础上，上文提到的所有问题都将得到不同程度的解决。
 
　　因此，当前教育教学场景中许多看似是“技术问题”的问题，实则是“协同模式”的问题。在未来很长的一段时间内，技术本身的不成熟不会是自动化工具难以应用到教学中的主要原因，教学与技术的结合需要的是合理的人机协同与交互机制。
 
　　（作者系北京大学教育学院博士后）
 
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