【摘 要】計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的科學(xué)家越來(lái)越樂(lè)觀地認(rèn)為，在不久的將來(lái)我們可以通過(guò)軟件運(yùn)算實(shí)現(xiàn)教學(xué)自動(dòng)化從而取代教師。本文對(duì)這種想當(dāng)然的觀點(diǎn)提出質(zhì)疑。我們認(rèn)為，不管是現(xiàn)在還是未來(lái)，機(jī)器沒(méi)有能力復(fù)制學(xué)生在知識(shí)社會(huì)、數(shù)字化社會(huì)發(fā)展所必須掌握的知識(shí)和技能。相反，我們應(yīng)該探索如何使技術(shù)發(fā)揮賦權(quán)作用：不但給教職員工賦權(quán)，也要給學(xué)生賦權(quán)。

【關(guān)鍵詞】 自動(dòng)化；賦權(quán)；在線學(xué)習(xí)；人工智能；大數(shù)據(jù)

【中圖分類號(hào)】 G420 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】 B 【文章編號(hào)】 1009—458x（2016）04—0005—07

導(dǎo)讀：安東尼·威廉·貝茨教授是現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育開(kāi)拓者。貝茨教授1969年加入英國(guó)開(kāi)放大學(xué)，成為該校第20名員工，是名副其實(shí)的英開(kāi)元老和現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育元老。他在英開(kāi)工作長(zhǎng)達(dá)20年之久，是該校教育媒體研究教授（Professor of Educational Media Research），一開(kāi)始主要負(fù)責(zé)評(píng)估英國(guó)廣播公司（BBC）為開(kāi)放大學(xué)制作的廣播電視節(jié)目的學(xué)習(xí)成效，后來(lái)負(fù)責(zé)評(píng)估開(kāi)放大學(xué)所使用的新媒體技術(shù)，參加遠(yuǎn)程課程建設(shè)和遠(yuǎn)程教學(xué)工作。1989年，貝茨教授移居加拿大，就職于英屬哥倫比亞開(kāi)放學(xué)習(xí)機(jī)構(gòu)（Open Learning Agency），擔(dān)任戰(zhàn)略規(guī)劃執(zhí)行主任一職，5年后就任英屬哥倫比亞大學(xué)（University of British Columbia）遠(yuǎn)程教育和技術(shù)中心主任，負(fù)責(zé)該校第一門在線課程的設(shè)計(jì)、制作和教學(xué)，并幫助建設(shè)第一批完全在線學(xué)習(xí)的學(xué)位專業(yè)。2003年，貝茨教授從英屬哥倫比亞大學(xué)退休，成立自己的顧問(wèn)咨詢公司，至今已經(jīng)為加拿大、美國(guó)和歐洲的50多所大學(xué)以及多家政府機(jī)構(gòu)提供在線和混合式學(xué)習(xí)戰(zhàn)略的咨詢服務(wù)，同時(shí)還接受一些國(guó)際組織的委托開(kāi)展專項(xiàng)研究工作，比如世界銀行、聯(lián)合國(guó)教科文組織和經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織。貝茨教授2016年1月1日出任加拿大瑞爾森大學(xué)（Ryerson University）杰出客座教授。在40多年的職業(yè)生涯中，貝茨教授在遠(yuǎn)程/在線教育理論研究方面的建樹(shù)令人肅然起敬，其豐碩的學(xué)術(shù)成果包括數(shù)十部專著和數(shù)百篇學(xué)術(shù)論文/學(xué)術(shù)講座/學(xué)術(shù)會(huì)議主旨演講等，為遠(yuǎn)程/在線教育的理論建設(shè)做出卓越貢獻(xiàn)。2014年，75歲高齡的貝茨教授正式宣布“退休”——不再?gòu)氖掠袃敼ぷ?。但是，盡管如此，我們依然能夠感受到貝茨教授作為學(xué)者的社會(huì)責(zé)任感和對(duì)遠(yuǎn)程/在線教育事業(yè)的摯愛(ài)，因?yàn)樗^續(xù)關(guān)注這個(gè)領(lǐng)域的發(fā)展動(dòng)態(tài)，繼續(xù)通過(guò)各種方式與世界各地同行分享他的思考和真知灼見(jiàn)。這篇文章便是一個(gè)很好的證明。

我從2013年初承擔(dān)“國(guó)際論壇”組稿工作以來(lái)一直希望能夠得到貝茨教授賜稿，但是由于種種原因遲遲沒(méi)有向他發(fā)出邀請(qǐng)?，F(xiàn)在回想起來(lái)，最主要的原因應(yīng)該是擔(dān)心會(huì)被他婉拒。2014年本來(lái)已經(jīng)擬好約稿函，但恰好當(dāng)時(shí)貝茨教授宣布“正式退休”，于是我不敢冒昧打擾。但是我一直在想，如果本刊的“國(guó)際論壇”缺少貝茨教授這樣德高望重的現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育開(kāi)拓者的聲音，那么這將是一個(gè)我永遠(yuǎn)無(wú)法原諒自己的遺憾。我不想留下遺憾，于是，今年1月份，我給貝茨教授寫(xiě)了一封長(zhǎng)長(zhǎng)的郵件，向他匯報(bào)我學(xué)習(xí)他的研究成果的心得體會(huì)，介紹“國(guó)際論壇”的情況，懇請(qǐng)他賜稿。令我喜出望外的是，貝茨教授很快給我回郵并欣然應(yīng)允我的稿約！

技術(shù)決定論從來(lái)沒(méi)有在教育領(lǐng)域消失過(guò)。我在2002年的一篇文章中批駁了一位學(xué)者的觀點(diǎn)：“新辦網(wǎng)上遠(yuǎn)程教育不像新辦實(shí)體學(xué)校那樣需要校舍、圖書(shū)館、運(yùn)動(dòng)場(chǎng)和教職工，只要有幾臺(tái)計(jì)算機(jī)（服務(wù)器），注冊(cè)一個(gè)域名，組織網(wǎng)上的課程資源就可以搞起來(lái)。” ①今天如火如荼的在線學(xué)習(xí)，尤其是以X型大規(guī)模公開(kāi)在線課程（xMOOC）為代表的在線學(xué)習(xí)，從某種意義上講，不正是技術(shù)決定論的“復(fù)活”嗎？時(shí)下技術(shù)決定論重新抬頭，由于全球頂尖級(jí)大學(xué)的加入和商業(yè)公司的推波助瀾乃至政治家們的青睞，出現(xiàn)愈演愈烈之態(tài)勢(shì)。在這種背景下，貝茨教授的這篇文章從歷史的角度全方位對(duì)在線學(xué)習(xí)何去何從進(jìn)行剖析以正視聽(tīng)。

的確，技術(shù)的應(yīng)用是為了實(shí)現(xiàn)教學(xué)（學(xué)習(xí)）自動(dòng)化還是更好賦權(quán)于教師和學(xué)生，這不是一個(gè)新問(wèn)題。自動(dòng)化的目的無(wú)非是為了最大限度減少人力資源（師資）的投入，甚至是完全取代教師，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效益的最大化。因此，有學(xué)者認(rèn)為“在線教育的深層問(wèn)題是教育僅被看成是一個(gè)技術(shù)問(wèn)題，即傳送內(nèi)容的問(wèn)題；人們天真地認(rèn)為有了傳送教育的技術(shù)必然意味著學(xué)習(xí)的發(fā)生。20世紀(jì)初人們已經(jīng)開(kāi)始嘗試用技術(shù)代替教師——這是一種機(jī)械論?！?②但是，與此同時(shí)，也有學(xué)者“希望計(jì)算機(jī)技術(shù)能賦權(quán)于學(xué)習(xí)者，而不是直接扮演教學(xué)的角色”。貝茨教授認(rèn)為建立在客觀主義（objectivist）或行為主義（behaviourist）世界觀基礎(chǔ)上的學(xué)習(xí)自動(dòng)化無(wú)法培養(yǎng)生活在數(shù)字化時(shí)代的人所必須掌握的“批判性思維、創(chuàng)新、創(chuàng)業(yè)、解決問(wèn)題、深度多媒體交流，特別是高效知識(shí)管理等方面的技能”。

學(xué)習(xí)自動(dòng)化迎合了教育商業(yè)化的需要，教育商業(yè)化又進(jìn)一步推動(dòng)學(xué)習(xí)自動(dòng)化。從學(xué)習(xí)的本質(zhì)和特點(diǎn)看，這兩者的“相得益彰”對(duì)教育的危害不言自明，除非我們選擇昧著良知視而不見(jiàn)，以一己之利為利。文章從5個(gè)方面闡述了學(xué)習(xí)自動(dòng)化的弊端：第一，學(xué)習(xí)自動(dòng)化的主張其實(shí)就是技術(shù)至上，或者說(shuō)技術(shù)決定論；第二，建立在客觀主義哲學(xué)觀基礎(chǔ)上的教學(xué)/學(xué)習(xí)方法沒(méi)有充分考慮人類學(xué)習(xí)行為的復(fù)雜性和多層次性；第三，忽視計(jì)算機(jī)的操作系統(tǒng)與人類操作系統(tǒng)的不同；第四，迫使學(xué)習(xí)者以最適合機(jī)器操作的方式學(xué)習(xí)，削足適履，本末倒置；第五，由預(yù)先編制的算法評(píng)價(jià)學(xué)習(xí)行為缺乏充分理?yè)?jù)。文章最后兩節(jié)闡述了在線學(xué)習(xí)的未來(lái)發(fā)展方向和“如何防止在線學(xué)習(xí)朝著自動(dòng)化的方向發(fā)展”，作者的主要觀點(diǎn)是“培養(yǎng)今天社會(huì)所必須掌握的知識(shí)和技能絕對(duì)離不開(kāi)學(xué)科專家、教師或引路人。當(dāng)然，教師的角色必將經(jīng)歷很大的變革……”，同時(shí)也需要利益相關(guān)各方的共同努力。

早在20世紀(jì)60年代初，有學(xué)者便指出“教學(xué)是一種充滿人性的職業(yè)”（teaching is an intensely human vocation）③。近年來(lái)，隨著技術(shù)在教育中的應(yīng)用范圍越來(lái)越廣泛，學(xué)者們適時(shí)提出忠告：即使是一所現(xiàn)代數(shù)字化大學(xué)，最重要的因素仍然是各種人際關(guān)系，我們無(wú)法阻擋數(shù)字化革命的潮流，但是我們能夠在適應(yīng)數(shù)字化革命的同時(shí)繼續(xù)繼承高等學(xué)府的傳統(tǒng)精華④，我們?nèi)匀恍枰说母深A(yù)，即需要充滿愛(ài)心、富有創(chuàng)造力和反思精神的實(shí)踐者鼓勵(lì)和啟迪學(xué)生⑤。任何去人性化的企圖都與人類學(xué)習(xí)的本質(zhì)和規(guī)律相悖，會(huì)導(dǎo)致人類的“傻瓜化”——這絕非危言聳聽(tīng)。希望貝茨教授的主張和呼吁——在線學(xué)習(xí)應(yīng)該成為給師生賦權(quán)的工具而不是為了實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)自動(dòng)化——能引發(fā)我們對(duì)技術(shù)與教育的關(guān)系進(jìn)行辯證的思考，我們不“反對(duì)技術(shù)的教育用途，而是主張明智使用技術(shù)”。換言之，技術(shù)服務(wù)教育而不是反之。

最后，謹(jǐn)向我們的前輩安東尼·威廉·貝茨教授致以崇高的敬意?。ㄐた『椋?/p>

一、在線學(xué)習(xí)面臨的問(wèn)題

隨著計(jì)算機(jī)性能越來(lái)越強(qiáng)大，擺在我們面前的一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題是：這種技術(shù)是否應(yīng)該以通過(guò)實(shí)現(xiàn)教學(xué)自動(dòng)化從而取代教師為目標(biāo)，或是技術(shù)應(yīng)該成為賦權(quán)工具，不但給教師賦權(quán)，而且也給學(xué)習(xí)者賦權(quán)。這個(gè)問(wèn)題的答案不是非此即彼，而是往往要兼顧上述兩個(gè)方面，因此，如何平衡這兩個(gè)方面至關(guān)重要。

二、一個(gè)并非新的而又日益重要的問(wèn)題

為了實(shí)現(xiàn)教學(xué)自動(dòng)化還是賦權(quán)于人？這不是一個(gè)新出現(xiàn)的問(wèn)題。斯金納（Skinner， 1968）早在20世紀(jì)60年代初研發(fā)教學(xué)機(jī)器的時(shí)候就提出了這個(gè)問(wèn)題。當(dāng)時(shí)很多人認(rèn)為教學(xué)機(jī)器最終必將取代教師。雖然斯金納的確預(yù)言教學(xué)機(jī)器會(huì)徹底改變教師的角色，但是他本人并不認(rèn)為機(jī)器會(huì)取代教師。西摩·派珀特（Seymour Papert）希望計(jì)算機(jī)技術(shù)能賦權(quán)于學(xué)習(xí)者，而不是直接扮演教學(xué)的角色（Papert， 1980）。20世紀(jì)80年代初，派珀特教孩子們寫(xiě)計(jì)算機(jī)代碼，以改進(jìn)他們的思維方式和提高解決問(wèn)題的能力。派珀特深受皮亞杰的認(rèn)知發(fā)展理論影響（Piaget，1957），尤其是孩子們建構(gòu)知識(shí)而非吸收知識(shí)這種觀點(diǎn)的影響。

在20世紀(jì)80年代，隨著個(gè)人電腦越來(lái)越普及，計(jì)算機(jī)輔助學(xué)習(xí)（computer-assisted learning，簡(jiǎn)稱“CAL”）也隨著流行起來(lái)，大量使用計(jì)算機(jī)評(píng)分的考試和形式簡(jiǎn)單的自適應(yīng)學(xué)習(xí)（adaptive learning）。在自適應(yīng)學(xué)習(xí)過(guò)程中，如果學(xué)習(xí)者答錯(cuò)某個(gè)問(wèn)題，計(jì)算機(jī)會(huì)根據(jù)錯(cuò)誤類型自動(dòng)指導(dǎo)他們學(xué)習(xí)新材料，學(xué)習(xí)者只有完全掌握這些材料才能繼續(xù)學(xué)習(xí)新內(nèi)容。也是在同一時(shí)期，人們開(kāi)始把人工智能的早期成果應(yīng)用在智能數(shù)學(xué)輔導(dǎo)系統(tǒng)中。當(dāng)時(shí)人們認(rèn)為人工智能具有代替教師的潛能并對(duì)此做出種種令人興奮的預(yù)言——這一幕今天正在重演。

隨之而來(lái)的是因特網(wǎng)。我第一次接觸因特網(wǎng)是在溫哥華一個(gè)朋友的地下室里，后來(lái)我在《遠(yuǎn)程教育期刊》（Journal of Distance Education）創(chuàng)刊號(hào)發(fā)表了一篇文章，題目為《信息技術(shù)在遠(yuǎn)程教育中的作用：計(jì)算機(jī)輔助學(xué)習(xí)還是交流？》（Bates， 1986）。我在這篇文章中提出因特網(wǎng)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的真正價(jià)值在于使師生之間和生生之間的異步互動(dòng)和交流成為可能，而不是作為教學(xué)機(jī)器。當(dāng)時(shí)人們的嘗試更側(cè)重于運(yùn)用建構(gòu)主義理論指導(dǎo)計(jì)算機(jī)在教育中的運(yùn)用，梅森和凱（Mason & Kaye， 1989）這本書(shū)反映了人們?cè)谶@方面的努力。而琳達(dá)·哈拉西姆（Linda Harasim）則從20世紀(jì)80年代以來(lái)一直認(rèn)為協(xié)作學(xué)習(xí)本身是一個(gè)重要的學(xué)習(xí)理論（Harasim， 2012）。

20世紀(jì)90年代，約克大學(xué)（York University）的大衛(wèi)·諾布爾（David Noble）對(duì)在線學(xué)習(xí)進(jìn)行抨擊，尤其提到在線學(xué)習(xí)把大學(xué)變成“數(shù)字化文憑工廠”（Digital Diploma Mills）（Noble， 1998）：“眼下大學(xué)不僅僅正在經(jīng)歷技術(shù)層面的轉(zhuǎn)變。這種變革的背后是另外一種轉(zhuǎn)變（但常常被技術(shù)層面的轉(zhuǎn)變所掩蓋），即高等教育的商業(yè)化?！敝Z布爾認(rèn)為：“在這些大學(xué)，高科技常常不是用于提高教學(xué)和研究的水平，而是作為傳播學(xué)術(shù)‘超級(jí)明星們的二手和權(quán)威產(chǎn)品的工具，扼殺普通教師的洞察力和聲音?！?/p>

然而，與諾布爾的警告相反，過(guò)去15年來(lái)北美大多數(shù)大學(xué)層次在線課程更多的是采用師生和生生交流與互動(dòng)的路子，而不是計(jì)算機(jī)輔助學(xué)習(xí)或教學(xué)視頻的路子。正因如此，諾布爾對(duì)在線學(xué)習(xí)的抨擊在不經(jīng)意間被人遺忘了。

繼因特網(wǎng)之后是課堂錄播技術(shù)（lecture capture），于是在2011年，Coursera、Udacity和edX推出了 X型大規(guī)模公開(kāi)在線課程（xMOOCs）。這一類的在線課程得到一些精英型、選拔性很強(qiáng)的美國(guó)大學(xué)的支持，比如斯坦福大學(xué)、麻省理工學(xué)院和哈佛大學(xué)。它們聲稱要讓任何人都可以免費(fèi)聆聽(tīng)世界最優(yōu)秀教授的授課。諾布爾的噩夢(mèng)突然間變成現(xiàn)實(shí)。與此同時(shí)，這些大規(guī)模公開(kāi)在線課程導(dǎo)致人們對(duì)大數(shù)據(jù)和學(xué)習(xí)分析技術(shù)更感興趣，自適應(yīng)學(xué)習(xí)死灰復(fù)燃，人工智能將引發(fā)教育革命的老調(diào)又重彈起來(lái)。這是因?yàn)槌墙虒W(xué)自動(dòng)化，否則很難對(duì)學(xué)生規(guī)模如此龐大的課程進(jìn)行管理。

由于計(jì)算機(jī)性能突飛猛進(jìn)地發(fā)展，硅谷式（Silicon Valley）創(chuàng)業(yè)思維盛行，加之那些希望實(shí)現(xiàn)教育商業(yè)化的人在政治層面進(jìn)行不懈推動(dòng)（詳見(jiàn)下文），現(xiàn)在我們正在目睹學(xué)習(xí)自動(dòng)化的回潮。這種現(xiàn)象的背后是哲學(xué)觀與教學(xué)法之間的根本沖突：學(xué)習(xí)自動(dòng)化是建立在客觀主義或行為主義世界觀的基礎(chǔ)上的，而在線協(xié)作學(xué)習(xí)則必須采用建構(gòu)主義教學(xué)法。

在線學(xué)習(xí)的未來(lái)等待我們做出抉擇，這是不可避免的，而且越來(lái)越嚴(yán)峻。

三、學(xué)習(xí)自動(dòng)化與教育商業(yè)化

今天，伴隨著技術(shù)發(fā)展而出現(xiàn)的是美國(guó)、中國(guó)、印度和其他國(guó)家私營(yíng)公司對(duì)在線學(xué)習(xí)商業(yè)化的大力推動(dòng)。換言之，在當(dāng)今社會(huì)，教育越來(lái)越被看作是可以買賣的一種商品。這種交易不是通過(guò)諾布爾所擔(dān)心的美國(guó)商業(yè)性在線大學(xué)這些聲譽(yù)不佳的大型數(shù)字化文憑工廠進(jìn)行，比如鳳凰城大學(xué)（University of Phoenix），而是得到那些進(jìn)軍教育領(lǐng)域的商業(yè)性計(jì)算機(jī)公司的鼓勵(lì)和支持，比如Coursera、Lynda.com、TutorGroup以及（中國(guó)的）一起作業(yè)網(wǎng)（17zuoye）。

根據(jù)奧德麗·沃特斯（Watters， 2015）和溫特斯（Winters， 2015）的研究，2015年美國(guó)教育技術(shù)的“交易額”高達(dá)10-20億美元。企業(yè)家們正在努力探索投資教育技術(shù)的可持續(xù)商業(yè)模式，這是因?yàn)楹芏鄧?guó)家的教育投入來(lái)自公共財(cái)政，真正意義上的市場(chǎng)受到限制。一些政客、企業(yè)家和決策者，尤其是在美國(guó)，越來(lái)越把向教學(xué)自動(dòng)化轉(zhuǎn)變看作是減少政府教育經(jīng)費(fèi)的一種途徑以及向更加商業(yè)化企業(yè)“開(kāi)放市場(chǎng)”的一種方法。

公立教育的另一個(gè)威脅是一些富可敵國(guó)的企業(yè)家的“善舉”，比如蓋茨（Gates）夫婦、休利特（Hewlett）夫婦和扎克伯格（Zuckerberg）夫婦，他們將巨額個(gè)人財(cái)產(chǎn)轉(zhuǎn)入“慈善”基金會(huì)或公司，把這些錢用在他們自己“欽定”的“教育”項(xiàng)目上，而這些項(xiàng)目則會(huì)給他們的生意帶來(lái)間接的好處。伊恩·麥古根（McGugan， 2015）在加拿大《環(huán)球郵報(bào)》（Globe and Mail）撰文指出，他估計(jì)“陳·扎克伯格計(jì)劃”（Chan Zuckerberg Initiative）的潛在價(jià)值是450億美元。麥古根說(shuō)這個(gè)計(jì)劃的目的之一是促進(jìn)學(xué)習(xí)的個(gè)性化。因?yàn)槌鍪蹅€(gè)人數(shù)據(jù)資料是臉譜（Facebook）的財(cái)源之一，有人懷疑扎克伯格夫婦的這個(gè)計(jì)劃是收集學(xué)生數(shù)據(jù)資料的一種較隱蔽途徑，其中很多學(xué)生可能是未來(lái)高收入群體。從邏輯上講這種懷疑有一定道理。此外，因?yàn)橛辛恕瓣悺ぴ瞬裼?jì)劃”，他們搖身一變成為一家免稅的“慈善”公司，所以能夠避稅，來(lái)自臉譜的收入可以不交稅。這些富人本來(lái)應(yīng)該納稅，稅收則可用于支持公立教育。然而，成立了資金雄厚的基金會(huì)不但可以避稅而且使得少數(shù)企業(yè)家能夠影響計(jì)算機(jī)技術(shù)的教育用途。

四、技術(shù)為何無(wú)法顛覆教育？

目前，技術(shù)幾乎在顛覆各行各業(yè)，那么為什么不能顛覆教育？教育（尤其是高等教育）需要大筆資金的投入，其中絕大部分來(lái)自稅收和學(xué)費(fèi)，但是我們很難把結(jié)果與投入直接聯(lián)系在一起。毫無(wú)疑問(wèn)，我們應(yīng)該探索技術(shù)變革教育的各種途徑，使人們有更多接受教育的機(jī)會(huì)，更能負(fù)擔(dān)得起教育費(fèi)用，更加有效地學(xué)習(xí)在今天和明天的社會(huì)生存所必須掌握的知識(shí)和技能。

我并不是反對(duì)變革，教育的確需要變革，我質(zhì)疑的是今天倡導(dǎo)教育變革的這種方式。從本質(zhì)上講，向自動(dòng)化學(xué)習(xí)轉(zhuǎn)變雖然能夠節(jié)省成本但無(wú)益于提高學(xué)習(xí)質(zhì)量，尤其是數(shù)字化時(shí)代所要求的高層次心智技能（intellectual skill）的學(xué)習(xí)質(zhì)量，包括批判性思維、創(chuàng)新、創(chuàng)業(yè)、解決問(wèn)題、深度多媒體交流，特別是高效知識(shí)管理等方面的技能。未來(lái)社會(huì)最需要的正是這些高級(jí)技能。它們?cè)诮ㄔO(shè)發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體方面發(fā)揮關(guān)鍵作用，因?yàn)榘l(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體是建立在創(chuàng)業(yè)精神、創(chuàng)新能力和增值物品和服務(wù)的基礎(chǔ)之上。

為什么自動(dòng)化學(xué)習(xí)的方法更難以培養(yǎng)21世紀(jì)所要求的知識(shí)和技能呢？要理解這個(gè)問(wèn)題，我們必須重點(diǎn)了解學(xué)習(xí)自動(dòng)化所使用的工具和采取的方法。

五、學(xué)習(xí)自動(dòng)化的問(wèn)題

1. 自動(dòng)化學(xué)習(xí)的主張

人工智能和自適應(yīng)學(xué)習(xí)主要得益于暴力算法（brute force）這種具備更強(qiáng)大計(jì)算能力的技術(shù)，因此很多人認(rèn)為人工智能和自適應(yīng)學(xué)習(xí)迎來(lái)了一個(gè)新時(shí)代。薩斯坎德夫婦（Susskind & Susskind， 2015）是持這種觀點(diǎn)的典型代表。薩斯坎德夫婦認(rèn)為人工智能之所以在20世紀(jì)80年代一敗涂地，是因?yàn)橛?jì)算機(jī)科學(xué)家試圖模仿人類的思維方式，而當(dāng)時(shí)計(jì)算機(jī)處理信息的能力遠(yuǎn)不如今天。今天的計(jì)算機(jī)已經(jīng)能夠以人類以前從未想到的方式分析海量數(shù)據(jù)從而解決過(guò)去的難題。

的確，克里斯·安德森（Chris Anderson）在《連線》（Wired）雜志撰文指出大數(shù)據(jù)甚至導(dǎo)致科學(xué)方法都被淘汰了：

“海量的數(shù)據(jù)和應(yīng)用數(shù)學(xué)取代了所有其他可能派得上用場(chǎng)的工具——這就是今天的世界。任何一種人類行為的理論——從語(yǔ)言學(xué)到社會(huì)學(xué)——都過(guò)時(shí)了。把分類學(xué)、本體論和心理學(xué)也都忘了吧！誰(shuí)知道為什么人們做某件事？關(guān)鍵是他們做了，而我們能夠以前所未有的精確度跟蹤和分析他們所做的事情。只要有足夠的數(shù)據(jù)，數(shù)字便能說(shuō)明一切?！?/p>

“然而，大數(shù)據(jù)應(yīng)用的主要目標(biāo)不是在宣傳它的能耐，它沖擊的是科學(xué)。科學(xué)方法是以可檢驗(yàn)的假設(shè)為基礎(chǔ)的。在科學(xué)家的腦海里這些模型在很大程度上是一個(gè)個(gè)的系統(tǒng)。這些模型要經(jīng)過(guò)檢驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)?zāi)茏C實(shí)或推翻這些涉及世界如何運(yùn)作的理論模型。這就是已經(jīng)沿用了幾百年的科學(xué)方法?！?/p>

“然而，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，這種科學(xué)方法——提出假設(shè)、建模、驗(yàn)證——正變得越來(lái)越不合時(shí)宜?！保ˋnderson，2008）

2. 人類學(xué)習(xí)的行為主義方法

在教與學(xué)過(guò)程中計(jì)算機(jī)能夠取代教師這種論調(diào)值得質(zhì)疑。通過(guò)因特網(wǎng)發(fā)布教學(xué)視頻的信息傳輸和管理、計(jì)算機(jī)評(píng)分作業(yè)、自適應(yīng)學(xué)習(xí)、學(xué)習(xí)分析技術(shù)和人工智能體現(xiàn)的是客觀主義哲學(xué)觀，建立在客觀主義基礎(chǔ)上的計(jì)算機(jī)用途面臨的最大挑戰(zhàn)是其學(xué)習(xí)模式的實(shí)際應(yīng)用受到很大限制。行為主義有助于機(jī)械記憶和低層次的理解，但是在深層學(xué)習(xí)、批判性思維和培養(yǎng)數(shù)字化時(shí)代不可或缺的其他技能方面卻無(wú)能為力。因此，我們必須采用更能體現(xiàn)建構(gòu)主義理論的方法，鼓勵(lì)批判性思維、獨(dú)創(chuàng)能力和創(chuàng)新能力，而計(jì)算機(jī)智能在這些領(lǐng)域所能發(fā)揮的作用極其有限。

3. 人類與計(jì)算機(jī)有著不同的操作系統(tǒng)

學(xué)習(xí)自動(dòng)化的另一個(gè)弊端是忽視了計(jì)算機(jī)的操作系統(tǒng)與人類的操作系統(tǒng)不同這一點(diǎn)。計(jì)算機(jī)是機(jī)械性的，從本質(zhì)上講是二進(jìn)制操作系統(tǒng)。人類是生物性的，其操作系統(tǒng)遠(yuǎn)比計(jì)算機(jī)復(fù)雜，能夠創(chuàng)造語(yǔ)言和理解語(yǔ)言，有直覺(jué)和推理思考能力。情感和記憶驅(qū)動(dòng)人類行為，包括學(xué)習(xí)。再者，人類是社會(huì)性動(dòng)物，學(xué)習(xí)在很大程度上依賴于與他人的社會(huì)接觸。從本質(zhì)上講，人類的學(xué)習(xí)方式不同于機(jī)器自動(dòng)化的操作方式。

令人遺憾的是，計(jì)算機(jī)科學(xué)家經(jīng)常忽視或不了解有關(guān)人類學(xué)習(xí)的研究成果。尤其必須指出的是，他們不知道學(xué)習(xí)在很大程度上講是一個(gè)發(fā)展過(guò)程，學(xué)習(xí)通過(guò)建構(gòu)實(shí)現(xiàn)。因此，他們采用的建立在行為主義和客觀主義認(rèn)識(shí)論基礎(chǔ)上的教學(xué)方法是一種過(guò)時(shí)且不太合適的教學(xué)方法。如果我們希望學(xué)生能夠掌握數(shù)字化時(shí)代必不可少的知識(shí)和技能，那么我們必須采用更加體現(xiàn)建構(gòu)主義理論的學(xué)習(xí)方法。

4. 生物學(xué)與工程學(xué)之爭(zhēng)

學(xué)習(xí)自動(dòng)化的支持者還犯了另外一個(gè)錯(cuò)誤，即高估或誤解人工智能和學(xué)習(xí)分析技術(shù)對(duì)教育的作用。這些工具代表著一種高度客觀主義的教學(xué)方法，換言之，我們可以預(yù)先對(duì)相關(guān)程序進(jìn)行分析和系統(tǒng)化。然而，雖然總的說(shuō)來(lái)我們對(duì)學(xué)習(xí)有了很多了解，但是我們對(duì)于生物學(xué)層面?zhèn)€體如何思維和決策知之甚少。同時(shí)，雖然腦科學(xué)的研究有望揭開(kāi)一些秘密，但是大多數(shù)腦科學(xué)家認(rèn)為，盡管我們開(kāi)始對(duì)大腦活動(dòng)與具體行為的關(guān)系有所了解，我們目前仍然無(wú)法解釋這些機(jī)制如何影響學(xué)習(xí)或如何影響某一個(gè)人的學(xué)習(xí)；前方的路還很漫長(zhǎng)。神經(jīng)元放電（firing of neurons）與計(jì)算機(jī)“智能”之間同構(gòu)（isomorphic）的匹配涉及諸多因素，比如情感、記憶、感知、交流和神經(jīng)活動(dòng)。這意味著很難做到對(duì)人類學(xué)習(xí)和人類行為的很多方面進(jìn)行“映射”和“標(biāo)準(zhǔn)化”，尤其是涉及高級(jí)思維的那些方面，如果不是不可能做到的話。

學(xué)習(xí)自動(dòng)化的危險(xiǎn)在于我們迫使學(xué)習(xí)者以最適合機(jī)器操作的方式學(xué)習(xí)，因而導(dǎo)致他們無(wú)法發(fā)展更高層次的思維能力，這些思維能力正是人與機(jī)器的區(qū)別。例如，人比機(jī)器更善于處理反復(fù)無(wú)常、不確定、復(fù)雜和模棱兩可的情況，而這些情況是現(xiàn)今社會(huì)的常態(tài)。人更善于憑直覺(jué)思考問(wèn)題，比如，憑直覺(jué)對(duì)那些發(fā)生的可能性或風(fēng)險(xiǎn)仍然未知或不容易估算的事情進(jìn)行判斷。

5. 算法是誰(shuí)編寫(xiě)的？

人工智能和自適應(yīng)學(xué)習(xí)都離不開(kāi)能預(yù)測(cè)或指引人類行為的算法，但終端用戶并不明白這些算法。比如，用于發(fā)現(xiàn)有學(xué)習(xí)困難的“高危人群”的學(xué)習(xí)分析技術(shù)是建立在過(guò)去學(xué)生的各種在線行為的相關(guān)性這個(gè)基礎(chǔ)上的。然而，對(duì)于學(xué)生而言，難道應(yīng)該由某一個(gè)軟件程序來(lái)決定他/她是否適合高等教育的學(xué)習(xí)或某一門課程的學(xué)習(xí)嗎？如果這樣，學(xué)生難道不應(yīng)該知道這個(gè)決定的依據(jù)是什么嗎？難道他/她不能質(zhì)疑這個(gè)算法或至少質(zhì)疑這個(gè)算法的設(shè)計(jì)原則嗎？是誰(shuí)負(fù)責(zé)這些算法的編寫(xiě)？是計(jì)算機(jī)科學(xué)家根據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行編寫(xiě)，還是由關(guān)注教育機(jī)會(huì)平等的教育工作者負(fù)責(zé)編寫(xiě)？學(xué)習(xí)的自動(dòng)化程度越高，造成意想不到的后果的危險(xiǎn)越大，因此，更加需要教育工作者而不是計(jì)算機(jī)科學(xué)家控制這方面的決策。

六、未來(lái)的發(fā)展方向

過(guò)去在設(shè)計(jì)和開(kāi)展在線學(xué)習(xí)時(shí)，我把計(jì)算機(jī)科學(xué)家當(dāng)成是同事和朋友，現(xiàn)在我越來(lái)越把他們看作是敵人，至少其中一部分人如此。這在很大程度上跟硅谷式的傲慢自大有關(guān)，硅谷鼓勵(lì)計(jì)算機(jī)科學(xué)家們要相信自己無(wú)須了解需要解決的問(wèn)題便能把問(wèn)題解決了。建立在預(yù)先錄制教學(xué)視頻基礎(chǔ)上的大規(guī)模公開(kāi)在線課程便是一個(gè)典型例子，這些課程主要是由幾位斯坦福大學(xué)的計(jì)算機(jī)科學(xué)家制作的（不幸的是，很多大學(xué)教師盲目模仿這種做法，雖然作為教師他們應(yīng)該比計(jì)算機(jī)科學(xué)家更懂得應(yīng)該如何教學(xué)）。

我們應(yīng)該如何培養(yǎng)學(xué)習(xí)者掌握今天社會(huì)必不可少的知識(shí)和技能？這個(gè)問(wèn)題應(yīng)該是我們的出發(fā)點(diǎn)。我曾經(jīng)主張我們必須培養(yǎng)大批掌握高級(jí)心智技能和實(shí)用技能的人才（Bates， 2015），這些技能與知識(shí)的建構(gòu)密不可分，能使學(xué)習(xí)者發(fā)現(xiàn)知識(shí)、分析知識(shí)、評(píng)價(jià)知識(shí)和恰當(dāng)?shù)貞?yīng)用知識(shí)。

要達(dá)成這樣的學(xué)習(xí)目標(biāo)，我們就必須采用建構(gòu)主義學(xué)習(xí)方法。學(xué)習(xí)的發(fā)生取決于知識(shí)專家和學(xué)習(xí)者之間高質(zhì)量的互動(dòng)，因此自動(dòng)化學(xué)習(xí)不合適。達(dá)成這個(gè)目標(biāo)的途徑多種多樣，技術(shù)能夠發(fā)揮重要作用，包括使知識(shí)能方便獲得、提供體驗(yàn)式學(xué)習(xí)環(huán)境下的實(shí)踐機(jī)會(huì)、搭建連接學(xué)者和學(xué)生兩類群體的橋梁、實(shí)現(xiàn)海量學(xué)習(xí)資源的開(kāi)放獲取，最重要的是使學(xué)生能夠借助技術(shù)工具恰到好處地獲取知識(shí)、管理自己的知識(shí)和展示自己的知識(shí)。

然而，上述活動(dòng)和方法雖然能夠取得更好的學(xué)習(xí)效果，或許也能取得一些小規(guī)模經(jīng)濟(jì)效益，但卻難以通過(guò)自動(dòng)化實(shí)現(xiàn)大規(guī)模經(jīng)濟(jì)效益。自動(dòng)化有助于培養(yǎng)某些基礎(chǔ)性的東西，比如初級(jí)理解能力或語(yǔ)言學(xué)習(xí)。但是，從本質(zhì)上講，培養(yǎng)今天社會(huì)所必須掌握的知識(shí)和技能絕對(duì)離不開(kāi)學(xué)科專家、教師或引路人。當(dāng)然，教師的角色必將經(jīng)歷很大的變革，師資培訓(xùn)和專業(yè)發(fā)展必將是成功的關(guān)鍵，我們也必將運(yùn)用技術(shù)手段使學(xué)生能夠?qū)ψ约旱膶W(xué)習(xí)負(fù)起更大責(zé)任。但是，以為自動(dòng)化是解決21世紀(jì)學(xué)習(xí)問(wèn)題的靈丹妙藥卻是一種危險(xiǎn)的幻想。

七、捍衛(wèi)未來(lái)

如何防止在線學(xué)習(xí)朝著自動(dòng)化的方向發(fā)展？

第一，教育工作者，尤其是大學(xué)校長(zhǎng)和身居高位、負(fù)責(zé)教育事務(wù)的政府官員必須大聲疾呼警惕學(xué)習(xí)自動(dòng)化的弊端和建立在自動(dòng)化基礎(chǔ)上的目的在于取得更大成本效益的技術(shù)方案的弊端。我不是反對(duì)技術(shù)的教育用途，而是主張明智使用技術(shù)以便能夠培養(yǎng)21世紀(jì)所需要的人才。

第二，計(jì)算機(jī)科學(xué)家必須更加尊重教育工作者，少一些傲慢。換言之，計(jì)算機(jī)科學(xué)家要與教育工作者相互協(xié)作，相互尊重。

第三，我們（教師和教育技術(shù)專家）必須把有效教與學(xué)的研究成果應(yīng)用到我們自己的工作之中并且更好地傳播給非教育界人士。

第四，教育工作者應(yīng)該拿出有吸引力的技術(shù)方案來(lái)代替自動(dòng)化路徑，新的教學(xué)法應(yīng)該把重點(diǎn)放在數(shù)字化時(shí)代所需要的那些知識(shí)和技能的培養(yǎng)上，包括：① 借助虛擬現(xiàn)實(shí)開(kāi)展體驗(yàn)式學(xué)習(xí)（比如加拿大皇家學(xué)院[Loyalist College]采用這種方法培訓(xùn)邊境移民官員）；② 為學(xué)習(xí)者提供聯(lián)系在職專業(yè)人士的在線網(wǎng)絡(luò)， 共同解決現(xiàn)實(shí)世界問(wèn)題（比如麥克馬斯特大學(xué)[McMaster University]為在校生開(kāi)設(shè)的綜合理科專業(yè)采用的是在線和混合教學(xué)模式）；③ 開(kāi)發(fā)基于聯(lián)通主義的大規(guī)模公開(kāi)在線課程，以此建設(shè)強(qiáng)大的實(shí)踐社區(qū)，解決全球問(wèn)題；④ 允許學(xué)生使用社交媒體開(kāi)展研究并以多媒體電子檔案袋的形式展示自己掌握的知識(shí)（比如英屬哥倫比亞大學(xué)[University of British Columbia] ETEC 522這門課程）；⑤ 設(shè)計(jì)開(kāi)放式、由學(xué)生發(fā)起的高質(zhì)量模擬和游戲活動(dòng)，但設(shè)計(jì)和監(jiān)控這些活動(dòng)的是學(xué)科領(lǐng)域?qū)＜摇?/p>

第五，政府對(duì)教與學(xué)研究的投入不能少于對(duì)業(yè)界創(chuàng)新的投入。如果我們沒(méi)有適合數(shù)字化時(shí)代的更好、更經(jīng)得起檢驗(yàn)的學(xué)習(xí)理論，那么那些自以為手上有最好的“萬(wàn)金油”的江湖騙子或機(jī)會(huì)主義者就會(huì)乘虛而入。更重要的是，如果我們能傳播并恰到好處地運(yùn)用更好的學(xué)習(xí)理論和學(xué)習(xí)領(lǐng)域更好的研究成果，我們便能取得與時(shí)代相適應(yīng)的學(xué)習(xí)結(jié)果，而且是更具成本效益，培養(yǎng)更具競(jìng)爭(zhēng)力的勞動(dòng)力，促進(jìn)社會(huì)公平。

第六，我們必須使政治家們明白通過(guò)學(xué)習(xí)自動(dòng)化推動(dòng)教育商業(yè)化是非常危險(xiǎn)之舉；我們必須為建設(shè)更加平等的社會(huì)而斗爭(zhēng)，技術(shù)應(yīng)用所帶來(lái)的財(cái)政回報(bào)應(yīng)該更加平等地分享。

第七，我們要成為“教育朋克”（Edupunk）①（Lamb & Groom， 2010），奪回萬(wàn)維網(wǎng)，在教育領(lǐng)域使用開(kāi)源、低成本、便于使用的工具，使其遠(yuǎn)離強(qiáng)大的商業(yè)利益。當(dāng)然，這些工具必須能夠保護(hù)我們的隱私，學(xué)生和教師也能夠控制這些工具的使用。

計(jì)算機(jī)化學(xué)習(xí)正在快速發(fā)展，涉及面也在迅速擴(kuò)大。但是，我們必須對(duì)其嚴(yán)加控制并謹(jǐn)慎用于教育用途。人的需要優(yōu)先于商業(yè)公司的需要，不能削足適履通過(guò)操縱人的需要來(lái)適應(yīng)機(jī)器的局限——這點(diǎn)我們必須謹(jǐn)記心頭。技術(shù)必須服務(wù)于人，而不是相反。與其他任何人類活動(dòng)領(lǐng)域相比，教育領(lǐng)域更應(yīng)該遵循上述原則。這是因?yàn)榻逃P(guān)乎我們的未來(lái)、關(guān)乎我們的子孫后代！

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責(zé)任編輯 郝 丹