智能時代個性化學習中的多重偏誤及其風險批判

肖 龍

(安徽師范大學 教育科學學院,安徽蕪湖 241000)

一、問題提出

實現個性化學習既是人類古老的教育夢想,也是當前教育改革的重要方向和目標。近些年,大數據、云計算與人工智能的發展,特別是計算機視覺、自然語言處理、機器學習、認知與推理技術的飛速迭代,為教育場景中的行為探測、學習分析以及智能推送和測評等關鍵技術奠定了基礎,建基于此的個性化學習獲得了前所未有的發展機遇與可能。智能技術支持下的個性化學習可以根據學生學習的個性化特征與需求,動態定制并精準推送學習內容、規劃學習路徑,進而助推教育改變長期以來的標準化、同質化困境。例如,當前已有一些個性化學習系統(如KLSAS)能夠根據學習者的測試表現和動態偏好進行定期更新,使每位學習者都能選擇適合自己的學習內容和路徑。為此,英國學者塞爾登(Anthony Seldon)在論述第四次教育革命時,著重強調了個性化學習的重要性,并將個性化學習稱為人工智能教育的“圣杯”。[1]

從政策報告層面來看,近些年諸多關于未來教育的國際研究與政策報告,不斷對智能時代的個性化學習進行渲染與宣傳。從教育實踐層面來看,隨著智能教育的國家政策、市場聲量、用戶態度等外部條件的不斷利好,智能技術支持下的個性化學習儼然已成為各大資本力量投資布局的“風口”,涌現出一大批相關的教育企業,例如針對個性化學習全場景服務的科大訊飛,致力于自適應學習的松鼠AI、Knewton等。不僅如此,在嚴肅且富有批判性的教育研究中,智能時代的個性化學習也成為了不容忽視的熱點話題,相關學術論文近些年呈現井噴之勢。有學者對國際教育核心期刊和相關研究報告進行元分析,發現已有研究正在不斷建構一個從傳統規?；瘜W習到大規模個性化學習的發展圖景。[2]

雖然很多人熱衷于鼓吹智能時代的個性化學習,但仍有部分學者對此保持著冷靜的思考和應有的警惕。他們認為試圖用智能技術去變革和重構學習是靠不住的諾言[3],指出當前智能技術支持的個性化學習陷入了過分依賴系統對學生的幫扶、查漏補缺加重薄弱生的學習負擔、將自定步調重復學習視為個性化學習的實踐誤區[4]。有學者從大數據教育應用的限度[5]、人工智能教育應用的算法風險[6]、數字化技術的“量綱化”問題[7]等方面,論證了智能時代的個性化學習在學習數據挖掘、學習內容和路徑推薦等關鍵環節上存在的諸多問題與局限。也有學者從學習主體、學習層次、學習路向和學習交往等方面批判了智能時代個性化學習的技術曲解。[8]

概念既是思維的工具,也是思維的材料。探討智能時代的個性化學習究竟是一種教育革命還是一種虛幻神話,首先需要明晰何為智能時代的個性化學習。許多學者將智能時代的個性化學習與技術支持的因材施教[4]、精準教學[9]、適應性教學[10]等聯系在一起,通過精準識別學習者學習狀態進而為教師決策提供數據支持成為此類研究的關注重點。也有學者指出智能時代的個性化學習與因材施教存在實踐主體的差異[11],智能時代的個性化學習是個體在自適應系統支持下結合自身需求、興趣與能力的自主學習[12],是在技術環境下結合自身學習興趣及個人經歷自主安排學習進度和選擇學習方法的活動[13]。無論從哪種角度來理解,已有研究大多將個性化學習中的“個性化”視為一種“手段”,但智能時代的個性化學習應是作為“手段”的個性化輔助系統和作為“目的”的化育學生個性人格的統一。[8]不僅如此,已有研究多基于技術導向審視智能時代的個性化學習[14],但智能時代的個性化學習不僅是一個技術問題,更是一個教育問題,需從教育視角進一步探討。雖然也有相關研究從個性化學習的理念和特質[8]出發探究此問題,但對于個性化學習的起點、過程和結果是什么,以及這些本質特征對智能時代的個性化學習將會產生何種指引與規約等關鍵性問題仍缺乏系統性探討。

本研究認為,推動并完善智能時代的個性化學習,需要穿過紛繁復雜的“技術叢林”,重回何為個性化學習這一思維原點。因為,“一項新技術能否重塑教育的關鍵在教育自身,而不在技術這個外在力量。某種技術是否能夠重塑教育、促進教育的革命性變革,主要看這種技術是否是基于某種教育現象、教育規律所形成的?！盵15]智能時代的個性化學習作為智能技術支持的個性化學習,無論智能技術在其中發揮的作用有多大、其形態發生的變化有多大,都無法忽視智能時代的個性化學習首先是一種個性化學習的本體定位,也無法磨滅智能時代的個性化學習必須符合個性化學習本質特征的必然要求。因而,本研究嘗試從探討個性化學習在起點、過程和結果等方面的本質特征及其對智能時代個性化學習的指引與規約出發,剖析智能時代的個性化學習在實踐中是否存在違背個性化學習本質特征的偏誤,并對可能產生的風險進行批判性審視。

二、起點審視:智能時代個性化學習中的“狹隘裁剪”

個性化學習的起點是個性,智能時代的個性化學習能否完整還原學生在學習中的個性化特征,并以此為基礎來設計與規劃學生的學習,在起點上拷問著個性化學習的“神話”。

(一)基于完整個性:智能時代個性化學習的應然起點

無論采用何種先進的技術作支撐,智能時代的個性化學習是基于學生個性特征開展的學習活動這一本質特征是不會改變的。但問題的關鍵是,如何理解個性以及學生在學習中所表現出來的個性化特征?從個體生命獨特性的視角來理解,或許可以更為完整地把握此問題。

一方面,個性是指每個學生都是獨一無二的生命,而生命的整體性與復雜性說明了個性并非僅指學生外顯的心理特征,內隱的動機、理想、信念、情感、意志與精神等也涵蓋在內,共同構成一個整體,對人的行為進行調節與控制。個性實際上是學生身心諸多方面以及影響學生身心發展諸多因素之間整體化的外部呈現?！皞€性是作為統一地聯系起來的內部條件的總和而參與其中的,全部外界影響通過這些內部條件而發生了折射作用?！盵16]260另一方面,從生命獨特性的視角來理解學生的個性,也無法忽視學生生命的“未完成”所蘊含的動態發展性在學生個性上的投射。換言之,個性雖然是諸多因素在學生身上相對穩定的整體化呈現,但相對穩定并非意味著學生的個性是一成不變的,學生的個性也具有動態發展性。同樣,學生在學習中所表現出來的個性化特征,作為學生個性外部呈現的重要組成部分,也具有整體性與動態發展性。

因而,智能時代的個性化學習應是基于學生在學習過程中表現出的整體的與動態發展的完整個性所設計、規劃和開展的學習活動。智能技術支持的個性化學習的研究趨勢也印證了這一點。雖然當前學界研究較多的仍是基于外顯認知發展的個性化學習,但基于內隱情感識別和動態情境感知的個性化學習也日漸成為研究主流。國內外諸多研究也表明,雖然當前存有一定難度,但智能技術支持的個性化學習應盡可能全面且真實地反映個體的個性化學習特征。[10]

(二)智能時代個性化學習中“狹隘裁剪”的起點偏誤

智能時代的個性化學習,以對個體學習特征的數據挖掘與分析為起點。理想情況下,這些數據包括學習行為數據、互動數據、資源數據、評價數據和學習情境數據等,通過大數據表征個體學習特征可以有效彌補教師經驗認知的不足,幫助教師更為科學和精準地了解每一位學生。但在現實的個性化學習實踐中,囿于技術的本體性局限以及人們對于何為個性的認知偏差,個體的個性化學習特征在數據化過程中存在著“狹隘裁剪”的偏誤。

首先,智能時代的個性化學習存在裁剪“內隱驅動”的個性化特征的問題。學生在學習中的個性化特征是完整的,不僅由外顯的行為特征構成,更離不開內隱的情感、意志與精神等特征的支撐。但大數據等智能技術的本體性局限決定了其更擅長表征人的外顯特征,難以通過數據對人的內隱特征進行刻畫和還原。即使是情感計算等先進技術,能數據化的也只是精神和情感的外在表現而非情感和精神本身。[5]加之人們對于個性的狹隘理解,當前的一些智能技術支持的個性化學習在起點上存在僅關注學生外顯認知特征的實踐偏誤。甚至在認知特征中,也只是聚焦于大數據最易表征的符號知識掌握水平,更為重要但相對內隱的思維特征仍被裁剪掉。例如,當前市面上的多數個性化學習系統都是圍繞大數據可以監測并表征的知識點掌握水平來設計的,具體過程為:以先行測驗為基礎,定位知識點;以知識粒度為內容,聚焦知識點;以典型習題為靶向,監測知識點;以綜合測驗為標準,評價知識點;以學習輔導為輔助,攻克知識點。[17]

其次,智能時代的個性化學習存在裁剪“動態發展”的個性化特征的問題。認為個性一旦形成即處于穩定不變的狀態,是對個性的一種誤解。對于處在青少年階段的學生,未完成性、動蕩性甚至前后矛盾性都是其發展過程不容忽視的重要特點[18],其個性以及學習中呈現出的個性化特征也不例外。以過去的數據為基礎構成的大數據技術可以計算個體在未來如何重復過去曾經發生過的變化,卻不能計算個體在未來可能發生的過去從未出現的變化。[19]過去的數據所預測和指引的人之行為,只是對過去的重復或重組,這無疑否定了人的涌現、生成與自我超越的本質特征。當前市面上的一些智能技術支持的個性化學習系統雖然也宣稱可以做到動態更新,但大部分主要使用的仍是基于先行測驗建構而成的靜態學習者模型,在一定程度上忽視了學習者的個性化特征在不同情境下的動態變化。

(三)智能時代個性化學習中“狹隘裁剪”的可能風險

智能技術對學生個性化學習特征的“狹隘裁剪”可能會造成個性化學習中的生命失落。個性化學習是基于學生生命獨特性的學習,是一種基于生命、在生命中并促進生命發展的學習。然而,過于迷信智能技術支持下的個性化學習“神話”,罔顧大數據對于個性化學習特征的還原限度,只會造成一個個真實而靈動的生命個體從個性化學習中消失,剩下的只是數據影像映射的一堆數據剪影。當前,在個性化學習中實現“具身模擬”[20],或許只是人們對于數據和算法構成的人工智能的一廂情愿以及工具理性的虛妄而已。

智能技術對學生個性化學習特征的“狹隘裁剪”可能會導致個性化學習的目標漂移。當前的大數據等智能技術所具有的本體局限,“涉及一個問題,我們在測量我們真正重視的,還是僅僅在測量我們能輕易測量到并且最終能評估的東西?……在這種測量中規范性效度正被技術性效度替代?！盵21]即是說,智能時代的個性化學習目標,很有可能會漂移到智能技術能夠測量并還原的個性特征上,而非聚焦于我們真正重視的完整個性中。例如,從當前智能技術支持的個性化學習實踐來看,其目標主要是針對學生認知能力的發展,無論是學習內容的推薦還是學習路徑的規劃,其落腳點都在于使能夠測量到的認知活動更有效率。然而,學習并非僅僅是一種認知活動,完整的學習是一種身體與精神合一、知情意行融合的全面發展活動,既表現為一種科學認知,也可以是一種技術體驗、社會參與、文化覺醒或生命體悟。[22]

三、過程反思:智能時代個性化學習中的“隱形控制”

個性化學習需要通過個體的自由選擇來達成。智能時代的個性化學習在精準推送和規劃的過程中是增強了學生的自主權和控制力,還是加大了學生被隱形控制的風險?厘清此問題,是從過程上反思智能時代個性化學習“神話”的關鍵。

(一)兼顧自由選擇:智能時代個性化學習的應然過程

智能時代的個性化學習,其內容、方法和流程應是智能技術直接提供與安排的,還是學生在精準供給的基礎上自由選擇的?這是一個理解智能時代個性化學習過程的關鍵性問題,也是在實踐中容易出現偏誤的問題。

智能時代的個性化學習需要在過程中處理好智能技術與學習者之間的定位。國外學者柯巴蘭(Gemma Corbalan)等人指出,智能技術支持的個性化學習系統不應是一個單純的技術控制系統,理想情況下,此種個性化學習系統應是一個技術和學習者的共享控制系統,而共享控制最大的特點就是學習者可以在技術的精準推薦和支持下自由選擇學習材料和任務。[23]為此,在技術的精準供給中兼顧學生的自由選擇應成為智能時代個性化學習中不可忽視的過程要求。

從個性化學習的本質特征來看,自由選擇也是個性化學習實現“基于個性”并“走向個性”的關鍵環節。一方面,為每個學生提供適合其個性差異的學習活動看似美好,實則存在邏輯上的悖謬?！啊疄槊總€學生提供適合的教育’已被教育界奉為圭臬,然而,它在實踐中卻常常遙不可及……至于適合與否,往往是教師或其他成年人根據學生之外的標準所作的判斷,而非學生自己的抉擇?！盵24]實際上,一種教育是否適合學生的個性差異與需求,只能由學生自己來判斷。同樣,基于個性差異的個性化學習,也只能通過學生的自由選擇而非被提供與安排來達成。另一方面,實現學生的個性化發展,也離不開學生的自由選擇。馬克思關于人的自由全面發展的理論說明了以自由為基礎的全面發展,就是實現人的“自由個性”的全面發展?？梢?自由是個性形成不可或缺的基礎。當然,在個性化學習中,此種自由并非放任和絕對的,教育中蘊含著的自由與強制的張力關系要求此種自由需轉化為在一定范圍內的自由選擇。即在保證“?！迸c“博”相統一、“共性”與“個性”相統一的基礎上,讓學生在教師和智能技術所供給的豐富內容、多樣方法中自由選擇適合自己個性差異的學習活動。

(二)智能時代個性化學習中“隱形控制”的過程偏誤

當前,智能技術支持的個性化學習的過程機制通常表現為:運用大數據采集和智能感知等技術對學習者的學習數據進行挖掘,采用學習分析技術對海量學習者數據進行分析和處理,進而構建出學習者模型或學習者數字畫像,在此基礎上利用知識圖譜與個性化算法等技術,為學生量身定制學習內容和學習路徑。其中,學習內容的精準推送包括學習內容難易程度、學習內容多少與學習內容呈現方式的精準推送三個方面。學習路徑的精準規劃,包括學習方法、學習流程和進度的精準規劃以及根據學生學習發展情況的路徑調整三個方面。

理性審視,學習內容的精準推送和學習路徑的精準規劃固然能夠突破“千人一面”的傳統教育困境,但囿于實踐中智能技術和學習者在個性化學習過程中的定位偏差,智能時代的個性化學習過程,看似更符合學生需要以及賦予了學生更多自由,但其背后卻潛藏著對學生進行隱形控制的風險。正如京特·安德斯(Gunther Anders)所言,“人的自由被剝奪與人對自由的意識形態從來就是手拉著手朝我們走來的,而取消自由總是以自由的名義來進行的?！盵25]

具體而言,當前智能技術支持的個性化學習實踐中,存在著過于注重智能技術的精準供給而忽視學生自由選擇的問題。智能時代的個性化學習過程被曲解為一種技術控制過程,而非技術和學習者的共享控制過程。一方面,現實中一些學習內容的精準推送,看似讓學生擁有了比以往統一化和標準化教學中更為多樣的學習內容,但卻在潛移默化中讓學生把自由選擇學習內容的權利讓渡了出去,甚至讓個體落入了“信息繭房”的陷阱,使學生被自己所產生的“數據之絲”越纏越緊。另一方面,現實中許多學習路徑的精準規劃,看似讓學生能夠按照自己的學習風格和節奏進行學習,然而智能技術所支持的路徑糾偏機制可能會導致個體無法逃脫預設的學習路徑的控制。此種路徑糾偏機制表現為,“在出現成效偏離的情況時,極短時間內重新定位學習者的各項初始參數,重新設置學習計劃,重新安排學習內容,重新規劃學習路徑……”[20]。不可否認,上述個性化學習中的路徑糾偏機制在一定程度上能夠提升學習效率,卻存在將學習者困囿于系統中無法逃離的隱形控制問題。

(三)智能時代個性化學習中“隱形控制”的可能風險

智能時代個性化學習過程中的“隱形控制”,可能會導致學習主體的“系統性愚蠢”?！跋到y性愚蠢”是法國哲學家斯蒂格勒(Bernard Stiegler)在思考現代技術對人的影響時提出的一個批判性概念。在斯蒂格勒的話語體系中,現代技術更像是一種能治療人但也能毒害人的“藥”,而此種“藥”的毒性主要表現為讓人們一步步走向“系統性愚蠢”。例如,長時間使用GPS導航,會讓我們喪失識路的能力;經常使用網絡搜索功能,會弱化我們的獨立思考能力。在智能時代的個性化學習中,學習內容的精準推送與學習路徑的精準規劃可能也會導致學生的“系統化愚蠢”,即喪失了自主學習能力。美國學者詹姆斯·保羅·吉(James Paul Gee)指出,將學習個性化,削減掉了學習者需要掌握的最困難的過程——選擇學習什么,當內容已經呈現在一個裝好的盤子上時,學習者也許能通過考試,但他們卻無法學會應對這個時代最必須的挑戰,即決定什么是值得學習的以及如何去學習。[26]

智能時代個性化學習過程中的“隱形控制”,在一定程度上消解了學習中的“意外之魅”。學習本是一段富有魅力的探險,而非律規性的生產過程。將學習比喻為探險,意味著學習的旅途中可能會充滿意外和風險,也意味著學習很可能會面臨失敗。然而,這都是學習過程的本然樣態與內在魅力,也是助力學習過程不斷推進的“生長之源”。瑞士學者卡普爾(Manu Kapur)通過實證分析指出,學習過程中經歷的失敗,對于學習具有正向的促進作用,而全程提供“腳手架”支持的學習過程,卻在知識的遷移與創造性運用等方面存在一定欠缺。[27]在學習過程中,有些時候“有效失敗”比“虛假成功”更為重要。智能技術支持的個性化學習,雖然能夠減少試誤成本、提升學習效率,但理性審視,此種個性化學習更像是一種“虛假成功”的學習?！把刂粭l排除一切偶然性和隨機性的平滑‘因果鏈’,滑向一個又一個預先設定好的‘溝回’。這種關于教學的設計和認識,猶如一把銳利的剪刀,將師生之間、生生之間因思維碰撞而產生的‘離經叛道’和‘旁逸斜出’等教學意外全部拿掉?！盵28]然而,正是這些意外,往往蘊藏著豐富的教育價值,是學生學習和發展不可或缺的生長點。

四、結果批判:智能時代個性化學習中的“標準強化”

個性化學習并非只是一種手段,而是將個性貫穿在整個學習始終的活動。智能時代的個性化學習能否幫助學生實現個性化發展,應是審視其究竟是“教育革命”還是“技術神話”的關鍵性問題。

(一)走向個性發展:智能時代個性化學習的應然結果

從個性化學習的真諦來看,“教育面對個性的生命,必須正視每個生命的獨特性,以獨特性為基礎,尊重個人的尊嚴、價值、個性,確立自由、自律、自主的原則,促進完整的生命自由發展,使每個人成為他自己?！盵16]261換言之,個性化學習不僅僅是基于個性的學習,更是走向個性發展的學習。智能時代的個性化學習應借助智能技術的力量讓不同的人變得更加不同,讓人類個體在共同人性的基礎上變得更加獨特。這不僅是個性化學習的本質規定,也是智能時代提出的迫切訴求。在智能時代,人與智能機器相比,獨特性與多樣性是人之為人的價值所在。從整個社會的發展來看,個性化的人才組成的多樣化人才系統,也是社會健康和可持續發展的重要基礎。不僅如此,不斷迭代的智能技術也為人們走向個性發展提供了技術支撐。在合理利用的前提下,智能技術可為人們的個性發展供給以往無法獲取的多樣化發展資源,提供相比以往更為自由和寬廣的發展時空。

然而,許多智能時代的個性化學習實踐,卻將個性停留在起點,并僅僅作為一種手段。由此帶來的問題是,“教師在教育中只重視教育手段的差異性而忽視學生發展的差異性,強調在教育過程中教師要針對不同學生的特點采取不同的教育措施,但最終不同學生卻要達到同樣標準的發展結果?！盵29]例如,有學校在介紹其個性化學習實踐經驗時指出,“對日常智慧課堂教學推送作業進行個性化歸納和整理,對校內日常學業數據記錄與分析,精準定位學生薄弱知識點和最優學習區,幫助學生自動整理錯題,并為不同層次的學生推薦變式練習題,實現分層學習?！盵30]不難看出,智能時代的個性化學習在實踐中多被定位為“高效練習”與“高效提分”的手段。舍恩伯格(Viktor Mayer-Sch?nberger)在《與大數據同行:學習和教育的未來》中也坦言,智能技術支持的個性化學習更適合于補習機構提升學生的標準化學業成績。[31]此外,當前企業對個性化學習的宣傳噱頭也大多集中在通過個性化手段實現標準化知識的掌握與標準化考試成績的提升上。長此以往,此種基于個性但不指向個性的個性化學習不僅沒能變革教育,反而進一步強化了標準化的傳統教育,高效與精致地制造出大量掌握標準化知識、能夠在標準化考試中獲取高分的標準化人才。

(二)智能時代個性化學習中“標準強化”的結果偏誤

首先,民眾的教育焦慮驅動了智能時代個性化學習中的“標準強化”。美國學者趙勇借用了心理學家馬斯洛的觀點,認為如果你把砸釘子視為你的唯一問題,那么所有事情看起來都可能是一把錘子,并指出這就是當前技術融入教育過程中正在發生的事情。[32]具體而言,家長們對于提升成績的焦慮導致他們將快速提升學業成績視為“釘子”,因而進入到教育中的智能技術以及用智能技術所支持的個性化學習自然也就成為了他們眼中的“錘子”,被要求幫助學生提升學業成績。功利取向的制度框架與民眾的教育焦慮相互耦合,共同驅動著智能時代的個性化學習走向了應對標準化考試與提升學業成績的道路。

其次,資本的逐利避險性助長了智能時代個性化學習中的“標準強化”。面對家長們的教育訴求,資本的逐利性自然會驅使教育技術供應商迅速在利用新技術提升學業成績上布局。例如,在“雙減”政策尚未出臺之前,松鼠AI在官網中將其個性化學習系統的優勢宣傳為精準填補知識漏洞、大幅減少學習時間、多倍提升學習效率等方面,緊緊抓住廣大家長所關切的利用新技術提升學業成績這一方向來布局其產品。同時,資本的避險性也要求教育技術供應商將重點放在解決當下焦點問題,而非嘗試著去變革教育。歐盟在《人工智能對教育的影響》(The Impact of Artificial Intelligence on Learning,Teaching,and Education:Policies for the Future)這一報告中,闡述了類似的觀點:使用人工智能來解決目前被教育決策者視為重要的問題將會產生巨大的經濟激勵,對于教育技術供應商來說,銷售解決現有問題的產品很容易,但是銷售需要對機構、組織和當前實踐進行變革的產品卻非常困難。[33]

最后,技術的內源性偏好引發了智能時代個性化學習中的“標準強化”。實際上,智能技術并非價值中立的,其本身也內蘊著一定的價值偏好,集中表現為對于效率的追崇。埃呂爾(Jacques Ellul)認為,技術是一種效率的存在,“技術是指所有人類活動領域合理得當并具有絕對效率的方法的總體”[34]。在埃呂爾看來,技術并非一種人工物,而是一種追求高效解決問題的“方法集”。從本質上看,技術意識即是一種效率意識。[35]因此,在智能時代的個性化學習實踐中,如果沒有一種正確且強大的教育觀念作為引導,智能算法中的技術意識即效率意識則會蔓延至整個學習中,很大程度上控制著學習的目的、內容與過程。將學習中一切不可控、不可計量、不可預測的因素全都抹除,最終導致學習目標成為了標準知識的快速吸收與學業成績的迅速提升,過程異化為隱秘的控制與灌輸,評價簡化為考試與分數評比。此種偏誤最終導致智能時代的個性化學習強化了工業時代的標準化教育,培養出了大批掌握標準化知識、能夠在標準化考試中獲取高分的標準化人才。

(三)智能時代個性化學習中“標準強化”的可能風險

一方面,智能時代個性化學習中的“標準強化”,可能會讓人淪為“機器”。個性化學習本應讓人成為獨特的生命個體,實現人的個性化發展。然而,智能時代的個性化學習卻因諸多因素的影響,最終異化為幫助學生應對標準化考試與提升學業成績的活動。此種個性化學習以一種更為精致和高效的方式制造出了大批量的標準化人才。他們不斷地將符號性知識輸入與存儲在自己的大腦中,并在考試的時候精確地輸出。在智能機器通過深度學習開始不斷智能化的同時,人卻在此種越來越像人的機器平臺的規訓中,越來越像“機器”。

另一方面,智能時代個性化學習中的“標準強化”,可能會讓人淪為“無用之物”。在智能時代,越來越像“機器”的標準化人才,與智能機器相比,將不具備任何優勢。在當前機器換人的浪潮中,通過智能技術支持的個性化學習培養出的大批量標準化人才,很有可能會被迅速淘汰,成為“無用之物”。也就是說,教育利用先進的智能技術培養出的卻是被先進的智能技術所替代與淘汰的無用之人,此種荒謬的教育現象,值得人們警醒和反思。

五、結 語

本研究雖然批判性地指出智能時代的個性化學習存在“狹隘裁剪”“隱形控制”與“標準強化”等問題,但并非否定智能技術支持的個性化學習,也絕非要成為智能時代的“盧德分子”,而是提醒人們不要盲目地將智能時代的個性化學習視為一種“神話”,要警惕其在現實中出現的違背個性化學習本質特征的多重偏誤。本研究想表明的一個觀點是:不能將智能技術重塑個性化學習的邏輯起點僅僅局限于令人眼花繚亂的技術之中,而是需要回歸個性化學習本身。一項新的智能技術能否對學習活動產生實質性的影響,不在于技術多么先進和完善,而在于此種技術是否有適合于其運用的新模式,在于此種技術是否基于此種新模式進行了適應性改造。智能技術重塑學習的過程機制為:技術與社會中諸多復雜因素一起激發學習模式發生初步的變革,然后基于此種新模式的原理與規律對智能技術進行教育化改造,最后將教育化了的技術嵌入到新模式中并推動新模式的發展、演進和完善,進而實現智能技術對學習的重塑。

因而,重識智能技術推動個性化學習變革的邏輯起點,不在于分析技術可以為教育做什么,而在于明晰個性化學習的現象規律與本質特征,然后基于此種現象規律和本質特征來改造智能技術,推動智能時代的個性化學習始終在教育的邏輯中得到發展與完善。需要始終認識到:智能技術所支持的個性化學習是一種基于完整個性的學習,而非僅僅基于認知特點的學習;是一種在學習內容、流程與方法上兼顧技術的精準供給與學生的自由選擇的學習,而非單純被技術控制與安排的學習;是一種走向個性自由、實現個性化發展的學習,而非基于個性但卻最終走向標準化結果、輸出標準化人才的學習。

當然,在此基礎上,還需重新彰顯人在智能時代個性化學習中的重要性?！拔ㄓ性诩兇庖匀藶橹行牡慕逃澜缋?技術才能最大限度地彰顯教育的意義和價值?！盵3]一方面,學生在智能時代的個性化學習中需要學會駕馭技術,而非在學習內容的精準推送與學習路徑的精準規劃中被技術所控制。教育要幫助學生在大數據和算法充斥的世界中認識自我,同時培養學生的智能技術素養,使學生始終保持對智能技術的“超主體”地位。具有清晰的自我意識與完善的智能技術素養的學生,在智能時代的個性化學習中,能夠將技術更好地服務于基于完整個性的自由選擇,進而實現個性化發展。另一方面,在智能時代的個性化學習中,需要作為人的教師發揮其實踐智慧來促進學生的生命成長。一是要彌補智能技術的局限。智能技術在還原學生完整個性時存在著狹隘裁剪的偏誤,教師需運用自己的優勢,彌補智能技術在挖掘與分析學生個性化學習特征中存在的局限,在起點上幫助學生開展基于完整個性的個性化學習。二是要參與智能技術的開發。教師要積極承擔智能時代的教育責任,參與到與教育相關的智能技術的決策、設計、生產與改善的全過程中,將正確的教育觀念嵌入到技術中。防范技術開發受到社會中的功利性教育環境、家長的教育焦慮以及企業資本的逐利性等方面的影響,消減與平衡技術中的效率至上意識,進而避免智能時代的個性化學習陷入應對標準化考試與追逐學業成績的陷阱中,讓個性化學習真正幫助學生走向個性化發展。