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围绕AI,可以做很多事。结合自身情况,主要做教育垂直领域的挖掘,如同挖井,只挖一米宽,N米深的井。如果有活到老、学到老的说法,这个N数字,就是坚持,就是时间。
与其说教育困境,不如说教育常态,已经习惯了而无“困”意。
补课内卷、刷题应试、规范标准……
这种模式下,原先在小学争先恐后举手发言的现象不见了,早读课拼命呐喊的声音听不见了,简单说对学习仍抱有兴趣的,有可能不大多见。
2023年10月发布的《2023年度中国精神心理健康》蓝皮书显示:青少年抑郁症患病率已达15%-20% ,抑郁症患者中19岁以下占30%,并且逐步的低龄化。有调查显示,孩子们的厌学率高达60%,男生更是高达66%。
一些同学厌恶学习或认为学习没有意义,甚至还有学霸们认为活着和人生是没有意义,有些同学即便个人条件优越,却依然感到内心空洞,感觉不到生命的意义和活着的动力。所以在班上一旦扯到与学习无关的事情,很多同学就充满了兴奋,一旦听说高二搞了个篮球赛,高一部分男生就充满了期待与憧憬,课堂上,无心学习,只有一个心声——我想打篮球。
(图片来自网络,侵删)
据说,初中升高中,只有百分之五十的学生可以上高中,那剩下同学呢?看到上图,可能是一种原因。
(图片来自网络,侵删)
教育内卷由来如此,大部分同学适应了,甚至成为“卷王”,还有部分不适应,严重者就“抑郁”了。
1.“黄金屋颜如玉”的功利主义传统和现实竞争压力。当教育成为阶层与投资手段时,教育就变了味变了形。
2.追求效率与追求个性化在教育中,有时是有冲突的。
3.有的教育理念很难落地。尽管早已提出“先学后教”等指导思想,但是这种理念的执行有路径依赖,尤其在农村高中,智慧装备的不充分,这种先学后教的想法很难落地生根,而我的课题研究——“翻转课堂”也只能在放假时,让学生实施,而且也不可能全员参与。另外还有任务群教学,理念先进,学生可能也能在学习中有充分的空间施展才华,但真正开展,不仅费时,更为费力,对老师要求也很高。在“效率”面前,在“分数”面前,如何选择,自不待言。
这就是理想与现实的冲突。好东西,如果条件不充分,也难以实施。从辩证思维角度考虑,AI是否能改变课堂,也需审慎,原因就是好东西也有路径依赖,要么是硬件,要么是人力,要么是思想。
这不由让我想起很早就提出的,老师要会做“微课”,还有学校安装的“录播教室”,这些东西有没有用,暂不论,但一旦用“效率”和“分数”来考量,就不再重要。
我的课题研究,很早时,想的是使用“微课”,但自从有了AI,我果断放弃了“微课”,还是基于“效率”跟“路径依赖”。制作微课一费时,二费技术。毕竟课题研究的目的是推广,如果其他老师操作难度过高,这样的课题研究也注定会失败。而AI的操作,使用的是自然语言(提示词),使用门槛相对较低。
学校老师可能强调学习具体的知识和技能偏多,而学习该如何学习,了解什么样的学习是有效的,这样的研究偏少。我称这样的知识叫“策略性知识”,见下面的视频:
4.学习的东西没用没趣。
当学习的内容是知识记忆,缺乏实用性和生活价值时,便会枯燥无趣。所以在开展文言文教学时,将课堂设计为文与言、术与道。当文言文教学只讲字词,那学生便失去学习的兴趣与动力,讲再多,吸收的程度也会大打折扣。
AI的参与,让任何课文都能生成自己想要的课型,让任何课堂向实用、价值靠拢,这在任务群教学中,称之为“情境设置”。
那教育真正的目标是什么呢?
有一种理想化的观点:我们培养孩子学习的目标不是为了让他们“学好”,而是为了让其能够保持“好学”不是为了走得快,而是为了让其走得远。
我们要让孩子能够具备自主学习、快乐学习、终身学习的能力。
现实中的观点:一般理解的快乐学习是不存在的,有了社会,就会有竞争,有了竞争,就会要奋斗,因为奋斗,所有的学习都不可能轻轻松松、快快乐乐,学习不是享受,学习的本质就是自我提升,提升的过程离不开个人的辛苦与努力。
所以培养孩子的目标当然是为了让他“学好”,不好怎么有竞争力?学习的目标是不是要让他“好学”?当然是,不好学,怎么能维持学好的动力?不好学,如何能够坚持?“学好”与“好学”本来就不存在矛盾,两者是应该同时具备,也应该同时具备,而教育者就是想方设法让学生能学好的同时,也能好学。
但他能学好,也能好学时,他自然就是自主学习,终身学习,当他因为自主学习获得成功时,他当然也是快乐的。快乐不是学习的过程,而是学习的结果!
作为教育者,我们要让孩子在学好前,保持好学的状态。这也是我们老师对待每堂课,都要进行设计的原因。如果不好学,你让他学好,这个过程无论是对老师、还是对学生都是痛苦的。快步走,常回头,这就胡可以说正确,有时也可以说错误。单从记忆规律、学习规律讲,这句话是对的;但如果你始终坚持让学生学好,而不注意保护学生好学的心,只是机械满堂灌,最后为了完成教学进度,达成教学效果,你快步走、常回头,正确吗?
一个教育者,总在理想与现实中跳舞,既要学好,好要让他好学,既要分数,又要效率,还要效果。当我们能维持住学生好学的心时,可能这种状态下的学习就是快乐学习吧。
学生好学的心,用什么维持?我们要能够满足学生个性化多元化发展的需求,他不希望老师把他当成机器,他内心渴望能够因材施教、量体裁衣。只有这样,方能激发孩子的内驱力和生命力,只有这种状态,才能够培养孩子应对复杂情境和解决真实问题的能力。这其实就是语文任务群教学设计的初衷。
课堂设计,其实就在调和矛盾,让学生能够同时得到知识和能力。这么复杂的问题,怎么解决?AI可以!
当现在的生成式AI已经可以解答高考题时......我们应该思考传统的刷题式、知识性的学习还有用吗?以往通过刷题得到的规律、体悟,AI瞬间就能告诉你,你还需要花时间反复刷题去得到它吗?
记得很早时,高考作文题:假如记忆可以移植。假如记忆可以移植,学习会变得轻松很多,我们就不必花费大量的时间去背诵、记忆。现在的AI,也能帮达到类似的效果,你该如何面对?
显然,AI时代逼着教育能够真正回归到会思考、会提问、会应用以及会创造的本质。
如果说第一次工业革命被替代的是体力劳动者,而这一轮的AI革命替代和淘汰的恰恰是过去的知识性的脑力劳动者,比如写文案宣传的。
AI时代的到来,教学形式也面临着巨大的变革。在2024春季开学,海淀区3万教师的第一堂培训课程就是人工智能在教育领域的应用,原来严重依赖的“教师资源”和“教师能力”,在很大程度上已经可以被“AI老师”所替代。已经有高中的孩子完全依靠AI自学、高分通过考试。
人们总说某些岗位会被AI取代,这是在制造焦虑、危言耸听的吗?实际上并不是,这种被替代并非感性的判断,是有严格的研究方法论的。这种方法说起来也很简单,就是分析每个职业的岗位说明,根据其详细的工作内容描述,来计算其可被替代情况,其整体替代率如下图所示:
那么在这个被逐步AI化的时代,对人才的能力需求发生了什么变化?这个变化对教肓又有什么影响呢?
由于AI能够帮助人们降低入门门槛,能够快速高效地完成从0~60的基础性工作和基础性的知识积累,因此使得我们对人的能力需求也从传统的I型人才转变成了n型,甚至是梳子(M型)人才,即通过驾驭AI,能够让人们变成真正具备创造性的、跨领域的通才,而反过来这样的人才,也是AI时代所需要的人才。我们做教育就是要站在未来看现在,培养面向未来的人才。
作为教育者的父母和教师,面对这一轮技术革命,甚至是人类进程的拐点,我们的角色和教育的方式也要随之发生变化。
首先作为父母和教育工作者自身得有这个认知,得知道这个已来的未来,而不是如下图这样,让自己的认知成为孩子成长的天花板。实际上,教育最根本的作用和差别往往就在于认知的差别。
另一方面,AI作为超级生产力工具,任何工具都有其使用的技巧、方法甚至是两面性。就像孩子学车一样,我们需要成为孩子使用AI的教练和顾问。
于此同时,AI也同时成为了家长和老师的外脑和助手,当我们自己能够利用AI工具去创新教育方法、实现教育目标和理想时,我们不仅不会被AI替代,充分发挥“人”的价值,还能与孩子共学共创,更好地增加相互理解和亲子关系。
正如前面推文所说,正解应该是教育+AI,而不是拿着AI这个捶头到处去找“钉子”。
就是AI归根结底是要为教育服务的,AI作为一个工具是要服务于某种使用目的的或问题情境的。
正如当AI出现之后大家一直在争议和讨论的“AI到底是帮助人们偷懒让人不再思考,还是能够协助我们提升思考力和创新力呢?”
实际上,这取决于我们如何使用这个工具,就像一把刀你可以拿它来切菜也可以拿它来杀人,开车可以让交通更便利快捷,也可能会因此出车祸撞死人。
在使用这个工具的时候,总要进行辩证性的思考,权衡利弊得失之后再去使用,趋利避害,最终为我所用。
同样的,作为AI这个工具,要能将其用好,首先是要以正确的教育方法论为基石和原则。
如同我们在前面所讨论的,什么是好的教育、如果缺少正确的教育方法论(教育理念),AI这个工具,不仅不能发挥作用,甚至可能起到反作用,就好比直接用他来无脑解题,直接抄答案,而不思考解题的过程,并开展人机对话,真正理解掌握解题过程。又或者你直接用AI生成作文,替代真正思考写作文。AI这个工具是否用得好,就看你在对比是否使用AI,你是做了加法还是减法,你收获了什么,你学会了什么,正确使用AI,你一定是有收获的,这种收获是远超不使用AI的,只要收获不大,甚至无收获,都是未能正确使用AI。
AI在任何垂直领域的应用其根本上都是提炼行业的方法论和流程,将其自动化、高效化和创新化。(更快、更好!)
而对于教育而言,方法论尤为重要(比如开头关于“学好”与“好学”的思考),有了好的方法论,方能在基于这个方法论的前提下,去思考、去提问,从而让AI生成基于你这个方法论前提下的信息,进而指导自己的学生或子女取得成功。总之,要做好教育,首先你要“懂教育”,要有法可依,而不是无头苍蝇、没有抓手,也只有这样,你才能用好AI,让利无限放大,让弊无限缩小,要想达到这个效果,都是基于你正确教育方法论的指导。
在AI时代,我们教育者将遵循“场景需求分析+教育方法论+AI落地方案”的思路开展智能AI时代的教学。
以生成式AI的4大特征
首先要了解各个AI工具的特征,以及能力边界,它们擅长做什么,适合做什么。
因为这些特征决定了我们接下来在用AI赋能教肓时,充分理解和应用。理解这些底层的特征就能在应用时充分发挥自己的创造力和想象力,让其为我们赋能。
对于如何在教育中用好AI,必须是一手抓教育一手抓AI。
如果教育方法有问题,AI技能再好都可能起到反作用,而反过来一个教育者和使用者如果不能充分理解AI的功能、价值、工具、特性,那么即便是有好的教育方法,也无法将好的理论方法落地,无法进行实效转化。
生成式AI不同于传统的AI,其四大特征
语义理解
内容生成
多模态
对话式交互
如维特根斯坦所说“语言是思想的边界”,当现在大语言模型能够理解自然语义时,某种程度上“智能”就产生了。
而反过来,当大家使用AI时,例如学习提示词,如何很好地理解“语言”“语义”的表达,如何理解大语言模型的本质原理,从而进行有效提问和对话就是最为重要的能力。
这一轮人工智能的核心是“生成性”,也就是现在的 AI可以给我们生成创造各种内容(听的、看的、想的)。
对于教育而言,在于教育过程中只要涉及到“内容”,不管是教学的材料、教学的过程、教学的产出,都可以利用AI来协助生成。通俗讲,从教学计划的拟定、教学设计的制作、课件的制作、课件所需素材的生成,再到上课过程,到课后练习数据的分析,以及根据数据而作的策略制定等等,都可以使用AI来完成,不仅完成得好,关键是节约了时间,就备课而言,以往可能需要一天时间的准备,有了AI,可能1个小时就能完成。
在2024年春节后AI又出圈了,出圈来源于OpenAI发布Sora,人们被AI对真实世界理解和生成所震撼了。
而这一轮生成式人工智能的核心除了生成基于“语言”的文字性内容,更能生成图片、音频、视频,正如人类的智能依赖于“五感”,我们创作的内容也不仅仅是文字,而是可获取和创作各种形态的信息。
于教育,同样的,如何利用这种多模态的能力,来创新地应用到不同年龄、不同认知和心智模式的孩子的教育中就变得非常有意思,充满了想象力。
就像央视推出的AI创作的诗歌学习视频《千秋诗颂》,实际上现在的AI工具和能力允许每一个家长、老师甚至孩子都能轻松创造出这样的教学方式和教学素材。
对话交互形式
由于大语言模型的“语言”性,在交互的形式上,现在的AI真正能够无缝地植入到我们的生活和工作中,我们平时怎么说话,跟AI就怎么对话。
人机互动的模式已经从传统卡带的机器代码、到DOS命令行、到高级编程语言、到图形界面的操作按钮,变成了我们平时所用的语言,简单说,此时你可以把AI当做“人”来看,你平时跟人怎么说,你对它就怎么说。
我们现在完全通过对话的形式,就可以让AI帮我们完成各种任务。
因而,能够知道自己要什幺;以及能够清晰地,有逻辑性的表达你的需求,就成为了最重要的能力。
我们作为父母和教育工作者要给孩子培养的也是这种能力,而这种能力的门槛非常低,难道培养逻辑思维能力,不正是我们高中生应该具备的吗?还需要学吗?我们其实就是天然的会。
可以说,高中生使用AI,也是一种逻辑思维的训练过程。
为什么我们研究教育+AI,要了解教育理论的四大主义?
我们说做教育、搞教育、提供给孩子好的教育,当然首先就要懂教育,否则就有可能瞎搞。而市面上那么多的教育书籍、教育理念和教肓专家,作为家长、作为教育者我们要学习哪一些呢?
实际上正如武林高手一样,真正的武林高手首先是要苦练内功,是要练内丹,要了解最底层的原理,打通任督二脉, 因此我们应该了解教育学的演进与历史,首先要知道教育理论的四大主义。
而这四大主义也会指导我们如何用正确的姿势在教育中使用AI,下面我们以一个简单的例子,“教会猪飞”来理解什么是四大主义。如图所示:
行为主义就是分解动作通过电棒和食物反馈训练猪飞,简单的说就是最原始的奖惩模式,是我们“教育/训练”动物的模式,通过对正确和错误行为结果的奖惩来强化学习,实际上这在后面一节我们会提到的“强化学习”,其实也是生成式AI让机器进行学习的重要方法。但是于“人”而言,单纯基于行为主义的教育方式则可能会导致内驱力的丧失。
认知主义就是讲解飞行理论让猪根据理论学会飞,实际上认知主义和行为主义一样,是最习以为常的教育模式,也就是常说的“知识性讲授”,我们通过传授知识,解决认知问题让孩子们学会某个学科和技能,是以概念讲解、知识点的讲授、考核为目标和手段的教育方法。
人本主义就是带猪上天体验美好并且分享其他肥猪经验激发憧憬让其飞,其顾名思义,就是激发起“人”内在的驱动力,解决学习动机的问题。正如小王子里那段话,“如果你想造一艘船,先不要雇人收集木头,也不要给人分配任务,而是激发他们对海洋的渴望”。
而建构主义是什么呢?马斯克有一个例子说得特别好,就是你不用费力教给孩子什么是介绍关于扳手的“知识”。只需要让他们去拆解一个发动机,他就知道能学会“扳手”。也就是我们作为教育者需要为孩子创造环境、机会和条件,让其自行进行实验、进行思考和进行探索。
什么是建构主义的教学呢。如下图所示举一个例子,以一个小学6年级的关于学习圆周长为例,传统的行为主义和认知主义的学习就是直接让你死记硬背公式,然后出题考试,测试你掌握这个公式的应用能够正确的计算。
而下图则是一个以建构主义以及人本主义为导向的教案教学设计,大家可以仔细看一下这个教案设计,课程首先是先让学生自己做实验和思考,完成对于圆周长公式的测算和思考,然后在课堂上老师再针对其探索结果进行精细化的互动解答。通过这个教学设计,孩子们不仅通过亲手实践了理解了圆周长公式、更了解了 n来源的数学思想和方法,对于抽象的数学产生了浓厚的兴趣和思考。
行为主义的特征是对正确和错误结果的奖惩来强化学习。我们在使用提示词引导AI成才答案时,有可能出现两种情况,要么分析正确,要么分析错误。
这个案例在我使用AI分析学生成绩时出现过,每道题的得分和均分都给了AI,让AI计算哪道题得分最低,AI分析的结果,在国内某AI工具上,就是错误的,后来,我为了防止被AI忽悠,我在提示词中,提出让它显示数据计算的过程,这样就能发现是否正确了。错了,就告诉它错了,然后它就会给我“道歉”,自己修正自己错误的答案。
认知主义在AI中的应用,就类似于在提示词中,给要完成的任务,做充分的解释,比如我想让他写三个逻辑性强的分论点。在提示词里,我就会给它讲解,这里的逻辑性强是什么意思,并引用各种我查到的信息给它讲解。这样它给我完成的任务也就越好。
人本主义类似于给人要完成任务的人一个憧憬、一个蓝图,让他有动机、动力去完成任务。这个对人是一种促动,类似于考前动员,学生会打了鸡血一般,奋力拼搏。
但这种激发内驱力的方法论,如何用到AI,似乎我没有更好的做法。如果有没有一种类似的,或许就是在提示词中,不断对AI说,你完成得非常好等类似的情感性话语,我跟学生讲AI时,就提出过,你不要把AI当工具,而是要当人看,该表扬的时候,就要表扬。
建构主义,就死要给孩子提供各种情境,让学生在情境中运用知识解决问题。
这个理论如果用在AI上,就相对于给学生布置一个用AI完成的任务,比如用AI给自己这次考试的作文进行修改升格。
我会给学生提供各种完成任务的指南,这个称为“线上自主学习导学单”,单子上会细化每一个操作,并为每个操作提供视频指导。
今日问题情境:
生成一张图片,通过换脸,展现对外宣传的形象。
公共参数设置
大模型:XXMix_9realisticSDXL
采样器:DPM++ SDE Karras
采样迭代步数:30
CFG:10
xxmixgirl,amysterious woman,fog,movie lights,yellow theme,smiling,
神秘女子,迷雾,电影灯光,【颜色】主题,微笑
53AI,企业落地应用大模型首选服务商
产品:大模型应用平台+智能体定制开发+落地咨询服务
承诺:先做场景POC验证,看到效果再签署服务协议。零风险落地应用大模型,已交付160+中大型企业
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