原标题：周建华：优秀的教师是最优秀的课程，良好的师生关系一定是好的教育资源 | 思享

▲周建华，创新人才教育研究会常务副会长、教授、特级教师、人大附中联合学校总校常务副校长、人大附中航天城学校校长

我想作为一个基础教育一线的教育工作者谈谈我的想法《人工智能给教育带来的变革随想》。

第一个方面，从我们一线工作者角度要知道一下人工智能发展的大致的脉络。第一代，是符号主义的人工智能，第二代强调深度学习，第三代到底是什么？现在还不是很清楚。

第一代，是基于知识的经验，符号推理的模式，人工智能把专家处理问题的方式进行收集，形成了推理机制，建立了知识库，背后道理是知识驱动，推理机制实际上是一种启发式的搜索。1956年，西蒙曾经乐观估计，说10年后机器可以打败所有的棋手，20年后机器能取代人类所有的工作。但是60年后，机器才打败了人类最高的棋手，机器能够取代人类全部工作，这是一个真命题还是伪命题，我们还不知道。如果是真命题，那么就是时间问题。第一代人工智能的优点是可解释性，推理过程与人类基本一致。局限性是需要工作人员支持、工作经验很难准确地描述，这些方面往往导致了人工智能发展有一个阶段是比较迟缓的，就事论事，难以处理不确定性，应用领域狭窄。人类在处理这个问题的时候发现，有了大数据就能克服这些缺陷。

第二代人工智能强调深度学习。给它一个数据，通过深度学习，它可以把它归到另一个概念，然后再加以数据。那么深度学习有一定的突破，一个是具有一定通用性的工具，有解决各种问题的能力，不需要理论知识，具有良好性能，可以扩展。但也有问题，现在我们人工智能领域的进展，比如说象棋、人脸识别，这些领域有一个共同特点。如果具备这五方面的特点，可能机器是可以战胜人类的。哪五个方面呢？第一，具有丰富的数据或者支持；第二，能够获得完全的信息；第三，这种信息是确定的；第四，这种信息是静态的；第五，这种信息是单领域的。在深度学习方面，和人的大脑相比，人工智能要高出几十万倍。它的强壮性、推广性、犯大错误的概率、特别是训练的样本，人类的大脑只要少数样本就很容易学会了，但人工智能需要极大的样本，可解释性人脑也比较强。

所以前面的发展，给我们带来的启示，第一个，对人工智能本身发展的困难性估计不足，第二对它取得的成果估计过高。我们知道蒸汽机带来了工业革命，然后电动机+发动机带来了电器革命，计算机带来了信息革命，那么现在大数据＋深度学习是不是带来了人工智能的革命？这还需要进一步探索。第二个问题，人工智能的发展局限永远地露出来了，所以迈步向第三代的人工智能，特别要在可解释性和强壮性、以及它的运营方面加以研究。

第二个方面，对于人工智能其他专家呈现了很多的图解，我觉得我们中小学做人工智能教育主要是两个方面，一个方面就是说，利用人工智能来影响我们整个教育的生态，刚才各位都做了很好的阐述。第二，中学生早期发现、早期培养人工智能方面的重点人才。

人大附中、人工智能的课程以及人工智能的教育的案例，在今年5月16号，国际人工智能教育大会上，教育部副部长钟登华在发言中也是作为一个重点案例在大会上介绍。人工智能，我们讲学习范式的改变从1.0转到2.0，从知识到全面发展的培养体系，从教为主转到学为主，环境从单纯的依赖教室、课堂到整个课堂学习、社会实践、学习和交流，那么方法从接受学习转向自主学习、在线学习、深度学习等等。

人工智能我觉得主要三方面，第一是学习的个性化。可能在不远的将来最了解您的不是您自己，也不是您家人，而是人工智能。现在发展人工智能对知识点可以做纳米级的拆分，形成知识图谱，然后根据学生留下来的蛛丝马迹我们精准地透视学生哪方面比较好、哪方面比较弱。比如说一元二次方程可以拆分到107个知识点，我是一个数学老师，你让我说这107个知识点我说不出来，通过教学可能仅仅抓住2、3个，3、4个，所以这就是人脑和人工智能的区别。初中英语听力可以拆分成8000多个知识点。

人工智能未来的方向可以与计算机科学、心理测量学、教育学、心理学、脑科学结合，我们可以给一个人进行诊断，他的思维模式、学习能力、学习方式，包括心理品质等等，做到千人千面，为学习者画像。

比如说情商，人工智能可以拆分成30多种，比如观察能力、语言表达能力、寻找对方感兴趣的话题的能力、对别人心态判断能力等30多种。所以人工智能对学生的知识算法和能力水平进行持续的追踪测评，给学生者推送个性化的学习方案，还能够帮助学习者调整方案。根据他的学习情况和数据追踪给他不断地推送新的方案，这就是决策型的人工智能，为学生提供个性化的服务。

在这个基础上，我们讲第二个，因材施教能够规模化。无论中国还是美国，缺乏优质的教师资源，是教育行业的痛点。那么我国现在处于义务教育阶段，学校是21.89万所，在校师生1.45亿，专业教师946万，但特级教师不到千分之一。所以未来教育，我们刚才看到了，可能是一位老师加上N个AI助教。未来老师是不可取代的，但是不使用人工智能的老师将会被使用人工智能的老师取代。

第三个，就是变革教与学的关系。将来的学习者，他可能会拥有一个人工智能助学，人机互动，学生可以通过人工智能创设的场景指导AI的学习。因为我们知道教会别人是最好的学习方式，而且我们现在在课堂里学到的知识只是一小部分，人生更多的知识来源于课堂之外的实践，包括正面的、反面的教学。

第三大方面，现在人工智能非常热，但热的背后，作为我们一线工作者要看清一些问题。第一个，看待两种很对立的观点，一种是只有用人工技术才保证教育教学的质量，你不用代表落后，代表教育质量不高。那么还有不少专家学者乐观地认为，人工智能可以替代传统的教师，我们这个可能在中小学要打上几个大问号。另外一方面，过于强调教师的作用，淡化技术的影响，实际上刚才专家都已经说得非常清楚，人工智能一定是教育很好的辅助工具，未来的教育应该是教师和人工智能教师协同存在的时代。

那么关于人工智能繁荣悖论，我想谈几点。第一点，关于教育的目标。我们说人工智能的优势有两个特点，一个更多地指向知识教学，一个更多地指向教学过程中及以后的数据采集和分析。而我们知道，教学在进入课堂前，我们强调三个理解，第一个，理解你的学科，现在教学低效甚至无效的最重要的原因，是老师对学科的理解不到位，我也经常听一些课，老师把学生不痒的地方全部挠了，学生最痒的地方就是不挠；第二个理解学生；第三个理解教学。学校立德树人，主要靠学科育人，既要注重学科知识，又不能止于学科知识。我们不能把人工智能变成开展应试教育的另一个工具。第三个，知识的纳米级拆分是否就意味着知识的精准掌握？知识变成纳米级的时候，你拆分得那么细，是不是就意味着学生一定能精准地掌握？第四个，学科育人必须要用学科本质的力量，知识与思想的融合才能产生巨大力量。比如是我们语文学科是人文学科，那么语文学科本质的力量是什么，就是来自于语言实践以后学生语言能力、思维能力、文化传承和审美观念的提升；数学学科是思维的科学，它一定是在强调在教材上发现专家的思维，很好地把结合学生的思维。这样的教学才是有益的。

第二个，教育与人工智能的关系。第一，人工智能是实现教育的目标手段之一，学生的学习状态需要实证的数据支撑，但问题是数据和大数据在多少程度上能够全面客观真实地反映学生的状态，这个状态既包括知识掌握的状态，又包括能力进步状态，还包括素养提升状态。第二，优秀教师是最重要的课程，良好的师生关系是最重要的资源。在重复的劳动上，人工资源有它的优势，但学生的体魄，学生的心理素质，学生的社会责任感，以及创新精神、实践能力、科学和人文素养以及环保意识等，一定跟教师的言传身教和整个社会的人文环境息息相关，特别是在基础教学阶段。那么更高的道德感，比如说审美、世界观、人生观、价值观更离不开老师的引导和培养。第三个，科技是一把双刃剑，一方面合理利用可以造福于人类，另一方面过度滥用又会给人类带来意想不到的灾难甚至毁灭性的系统风险。比如说我们医疗现在是过度医疗。我们强调人工智能对教育的促进作用，同时也要警惕过度教育，过度推送。

另外，人工智能会不会加剧数字鸿沟，产生新的人工智能的鸿沟，进一步造成整个社会体系的不公平？《未来简史》的作者认为人工智能将加剧社会分层，99%的人将变得毫无用处，而1%的人通过掌握算法和生物技术成为社会主宰。

最后作一个小结。

第一，结构化的、活的知识是力量，智慧使人自由，思想更具力量。

第二，人工智能给教育带来变化，促进学习的个性化，促进因材施教，促进教与学关系的优化。

第三，教育是最重要的资源，老师在提升技术素养的同时，一定要注重人文素养的提升。

第四，优秀的教师是最优秀的课程，良好的师生关系一定是好的教育资源。这个是人大附中课堂上抓拍的图象，也是我最喜欢的图象，不管什么时代，如果课堂上呈现这样的画面，这一定是很美妙的课堂。

第五，人类的未来就应该在这样的课堂上变得更美好。

作者 | 周建华，创新人才教育研究会常务副会长、教授、特级教师、人大附中联合学校总校常务副校长、人大附中航天城学校校长

文章来源 | 作者在第六届（2019）全国中小学校长论坛发表的主旨演讲全文，根据现场速记整理，未经本人审校。本文转自“中小学校长论坛”公号