报告下载｜2023年AI和教学的未来（英）

美国教育部致力于支持使用技术来改善教学，并支持整个教育系统的创新。本报告阐述了共享知识和制定“人工智能”政策的明确需求，这是一类快速发展的基础能力，越来越多地嵌入到所有类型的教育技术系统中，也可供公众使用。我们将考虑“教育技术”包括（a）专门为教育用途设计的技术，以及（b）在教育环境中广泛使用的通用技术。本报告中的建议旨在让教师、教育领导者、政策制定者、研究人员以及教育技术创新者和提供者参与进来，共同解决人工智能在教育中使用时出现的紧迫政策问题。

首先，人工智能可以以更好的方式、规模和更低的成本实现教育优先事项。解决因疫情而导致的学生各种未完成的学习是一项政策优先事项，人工智能可以提高学习资源对学生优势和需求的适应性。改善教学工作是当务之急，通过自动化助手或其他工具，人工智能可以为教师提供更大的支持。人工智能还可以使教师在学生没有时间时向他们提供支持。开发能够响应学生为学习带来的知识和经验——他们的社区和文化资产——的资源是当务之急，人工智能可以使课程资源具有更大的可定制性，以满足当地需求。正如语音助手、地图工具、购物推荐、论文写作能力和其他熟悉的应用程序所示，人工智能可能会增强教育服务。

其次，紧迫性和重要性是通过对系统级风险的认识和对未来潜在风险的焦虑而产生的。例如，学生可能会受到更大的监视。一些教师担心他们可能会被取代。相反，教育部坚决反对人工智能可以取代教师的想法。公众脑海中浮现出了算法偏见的歧视例子，比如语音识别系统与地区方言的配合不太好，或者考试监控系统可能不公平地识别某些学生群体以进行纪律处分。人工智能的一些用途可能是基础设施和无形的，这引发了人们对透明度和信任的担忧。人工智能在新的应用中往往带有魔力，但教育工作者和采购政策要求edtech显示出功效。人工智能可能提供看似真实但实际上不准确或缺乏现实依据的信息。最重要的是，除了众所周知的数据隐私和数据安全风险外，人工智能还带来了新的风险，例如缩放模式检测器和自动化的风险，这会导致“算法歧视”（例如，向某些学生群体推荐的学习机会或资源存在系统性不公平）。

第三，紧迫性的产生是由于可能出现的意外或意外后果的规模。当人工智能使教学决策能够大规模自动化时，教育工作者可能会发现不必要的后果。举个简单的例子，如果人工智能通过加快一些学生的课程进度和减缓其他学生的进度（基于不完整的数据、糟糕的理论或对学习的偏见假设）来适应，那么成绩差距可能会扩大。在某些情况下，可用数据的质量可能会产生意想不到的结果。例如，人工智能支持的教师招聘系统可能被认为比基于人工的简历评分更客观。然而，如果人工智能系统依赖于低质量的历史数据，它可能会降低那些能够为学校教师队伍带来多样性和人才的候选人的优先级。

总之，现在必须在教育中解决人工智能问题，以实现关键机遇，预防和减轻突发风险，并解决意外后果。

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