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人工智能进校园,如何实现“目中有人”?

2020/12/12 9:23:06
为什么需要AI系统组建的“学校大脑”?


从前,最容易让我们迷路的地方,是月黑风高、野兽出没的荒郊野岭;


现在,最容易让我们迷路的地方,是灯火通明、人来人往的街头闹市。


这段话让我想到了教育的现状:

改革从未止步,理念层出不穷,但谁都无法解释清楚教育领域诸多焦虑的本质,就像站在一个灯火通明的教育广场,却迷失了方向。面向未来,到底应该为国家、社会培养怎样的公民和人?

我和我的老师们认为,教育有自己的社会属性,有自己的使命。

以前的教育关注的是群体,是宏观的历史演进,如今的教育更需要关注的是个体,是微观的价值突围。教育要成就每一个人,并让其获得生命意义的圆满。

这样,我们又回到了因材施教的话题上。因材施教的重大意义就是使教育真正做到“目中有人”,看到教育对象的个体差异性。

于是,我们所在的建兰中学走向了一条不同的探索之路,也就是近三年我们一直着手建设的“学校大脑”。进一步说“学校大脑”之前,我们先说说与其诞生有着密切联系的杭州“城市大脑”。

“城市大脑”的总架构师王坚院士曾说:“世界上最遥远的距离是红绿灯跟交通监控摄像头的距离,它们都在一根杆子上,但是从来就没有通过数据被连接过。”因为它们之间的数据没有打通,摄像头不能通过向信号灯赋能来缓解道路拥堵的问题。

此外,也很少有人去真正了解交通拥堵的原因。线索其实就在数据中:比如,杭州的车辆保有量约为280万辆,日常的某个一瞬间,仅有约20万辆车出现在城市道路中,高峰期则有30万辆。然而,人们多是去研究280万辆车,而不是研究高峰期时较日常时多出来的10万辆。

其实这样的现象同样发生在教育中。假设我们的老师是“摄像头”,学生也许就是身旁的“信号灯”,两者的距离有时也非常“遥远”;孩子从幼儿园到大学,会学习许多知识点,就像这280万辆车,但我们老师应该真正要研究的,应该像道路上多出来的10万辆车,是那些学生感兴趣的、适合他的部分。

其实,科技的边缘就是教育创新的边缘,数据能够改变城市,数据也能够改变学校。

如何让学习的每个细胞
闪烁意义之光?

王坚院士曾来到我们学校开设了一个讲座:《让数据替学生做题目》。他说,这个题目取得或许有些噱头,但根本上我是想告诉大家,要充分利用数据,用AI技术减轻学生负担,为学生学习和个性发展提供充分的时间和有效的支持。

此外,王坚院士还建议我们:要拓宽孩子生命的宽度,让更多的学生,因为有学校大脑,可以腾出更多时间做自己喜欢的事情,比如可以看看闲书、踢踢球、听听音乐。

于是在2018年1月,建兰中学成立了数据资源部,成为全国第一所有数据资源部的学校。“学校大脑”同时启动开发,和“城市大脑”的理念互通。我们学校称之为“建兰大脑”。

“建兰大脑”其实就是一套打通了教育教学数据的人工智能系统,它能对学校的教育教学活动进行无感沉淀,自动形成丰富、清晰、多维度的学校数据资源,并能进行及时分析、诊断、预警、监控、评价、反馈,为学生提供个性化学习。

这样一套人工智能系统有3个核心:数据连通、数据流动、数据赋能,定位于辅助支持老师们由大一统的教转向精准性的教;支持学生们由原来重复低效的学转向基于“自我画像”的学。

那么,锚定好目标、框架和功能之后,人工智能系统如何在学校落地运行?我们打造了三个载体。



通过AI系统为学生减负

我们基于“建兰大脑”搭建了一个核心交互平台:小兰书童。它是一个贴近教学现场的平台,由三端构成:教师、管理员登陆使用的管理后端;由教师、学生登陆使用的用户前端,在学校可以通过手机客户端和智能音箱进入;面向全校所有人的可视化展示端(如下图所示)。
我们如何使用它助力课前、课中、课后三个阶段的教学转型呢?我着重分享一下整套系统的核心点。

其一,数据沉淀和学生画像。

“建兰大脑”沉淀了纵向数据(学生个人数据)和横向数据(班级、同年级等),涵盖了学生在校的所有日常行为表现(常规、学习品质和课外活动参与等)。“小兰书童”有“学生画像”功能,它会基于“建兰大脑”的数据和知识图谱技术,及时对学生进行分析诊断,对学生进行精准画像。


其二,课后通过数据帮助孩子挖掘他的学习偏好、认知风格、认知结构、能力水平、学习特征。

比如,在学科知识点层面,通过横向(年级得分率)与纵向(所有知识点得分率)对比,及时查漏补缺;通过对每次考核的一级和二级知识点分类分析,巩固薄弱知识点。

知识点掌握情况和学科能力分析

在作业方面,首先,平台将相关预习、巩固检测和拓展深化三个类别的作业进行重新整合,还包括由教师和学生共同开发的微课(主要有阅读拓展类,语音朗读类、实践练习类等作业的讲解)作为学生课后学习的辅助资料;

其次,学生做题痕迹沉淀到小兰书童后台,“建兰大脑”进行分析诊断再次推送作业,形成一个提升学习能力的闭环;

此外,“建兰大脑”还会根据学生的学情,点对点给学生推送微课进行学习。

值得一提的是,我们构建了一套人工智能自适应学习系统——为每名学生“种”下了一棵不断生长的知识树。“建兰大脑”会基于学生知识树的情况进行运算,把“建兰题库”中贴有不同难度标签的习题,推送给不同学生。

为了保证习题质量,学校教研组重新设计了各学科的知识图谱,用来分析知识点间的联系,并构建学科精品题库。

推送作业背后,是教师们在根据数据为学生选择合适的学习策略,课后定制个性化作业,让每个学生拿到的作业都不一样。

学生的个性化习题

其三,形成学生的个性报告。

以前,学生在考试结束后只能拿到写有冷冰冰数字的成绩单。现在,我们的学生、家长,在考试结束后打开手机客户端,会拿到一份个性报告,就像打开支付宝就能得到年度账单。

这份个性报告旨在实现对学生的综合评价。

学科方面,例如数学部分,对孩子抽象思维、逻辑分析、数学运算、直观想象、数学建模五个方面都有系统评定,从诊断分数跨越到诊断知识、能力掌握状况;德育方面,它会生成学生“行为表现关键词”,用于反映学生道德品质、劳动实践和身心健康等方面情况(如下图所示)。

行为表现关键词

事实上,学习方式的转变意味着个人与世界关系的转变,也意味着存在方式的转变。“建兰大脑”这套AI系统的本质就是转变从数据到人的存在方式,将零散的信息沉淀聚集,让教育数据回归教育者主体,进行教的突破。


借力AI系统实现动态评价

长期以来,人们把教学评价看成是对教学结果的一种纯“客观”“公正”的描述,因而关注于测量技术的完善和评价标准的建立。

一个盲区由此出现了:学生处于被评价的被动状态之中,评价不能有效地促进学生素质、能力的提高。

针对这个痛点,我们通过“建兰大脑”让动态性评价变成现实,可以多元展示每一个学生的才能。

在建兰中学,学生的日常行为规范会被随时记录,成为过程性评价依据;学生的活动参与情况会被打标记录,成为发展性评价依据;学生的个性发展情况会被有效记录,成为个性化评价依据。

但对学校来说,首先摆在面前的难题是:如何通过AI系统采集学生数据?

根据国家颁布的《中国学生发展核心素养》框架,我们进行了校本化实践,提出了建兰中学五大核心素养,并以加德纳九大多元理论为依据,生成了66个标准,形成学生个性化成长成熟度(IGPM)评价模型,并嵌入日常学习生活的中予以评定。

接下来,66条标准会呈现为9个维度构成的雷达图:复杂的沟通能力,领导和团队协作能力,运动健康、劳动实践,全球化视角,问题解决和数据分析,思维习惯,自我实现,艺术审美,道德素养。我们称之为“建兰修炼”,它将学生素养发展具象化、可视化。

下图是学生A初入初中的成长报告①。从中可以看出其四个较为突出的能力或素养是:道德素养、全球化视野、运动与健康、劳动与实践;三个比较弱的能力或素养是:自我实现、领导和团队协作能力、问题解决和数据分析。

学生A在进入初中前成长报告①

进入到各项能力和素养详情,即66个维度中去分析,例如学生A在“复杂的沟通能力”模块“关注倾听”方面较好。在报告单②中,黑体字表示已拥有或初步拥有的能力;而灰体字则为需要努力的部分。

学生A在进入初中前成长报告②

有了这张成长报告单后,孩子对自己的优势和不足一目了然。这也就帮助孩子认识自己,从而找到努力的方向。

如学生A在“领导和团队协作能力”方面不足,为了提升自己在这方面的能力,他参加了班委的竞选和学生会竞选,参加了学校的辩论社团,同时组织同学参加学校的元旦文艺演出;

为了提升自己“问题解决和数据分析”的能力,他参与了学校的创新社团,并且研发了“智能斑马线”,在杭州市、浙江省的创新大赛中获奖;

同时,他在学科尤其是理科学习中,给自己设立了一个目标:每天问一个问题,以此提升自己的问题意识。

两年以后,他的成长报告单发生了变化:

学生A在进入初中两年后的成长报告③

打开学生成长报告后,还可以进入各项能力和素养详情页面中(如下图所示),即在66个维度中进一步分析。可以看到,经过两年的努力,学生A在“自我实现”部分表现出的特质:乐于探索和实验、勇于面对不熟悉的情景、主动拓展自身的灵活性等等。

图中还可以看出,与两年前的图比较,学生A在自我实现方面有了长足的进步,并且有了团队协作意识,与人沟通能力增强,拥有较强且有效的自我管理能力。

学生A进入初中两年后

与入学时个别模块和维度的比较

66条标准还会构成针对孩子各方面的雷达图。比如,这是吴越同学体育能力的雷达图,其中包括初中体育对学生8个维度的评价:体型、柔韧、灵敏、肺活量、耐力、速度、力量、跳跃。

对应雷达图,孩子的速度、爆发力特别强但耐力不行的个性一目了然。雷达图能帮助教师进行科学的扬长避短。学校体育教师拿到吴越同学的数据后,推荐他进入学校田径队。


基于AI系统拓展孩子生命的宽度

建兰中学在以下三个方面作了探索:

第一,建兰中学的课程由70多门增加到140多门,包括STEAM创课、赛艇、戏剧表演、诗经解读等各种门类,为学生核心素养培养提供“沃土”。


课程内容和数量丰富之后,也产生了一个问题:学生如何选课?如何确保课程真正满足学生成长需要?

于是我们做了第二个方面的探索:定制“私人课程”,让“个性差异”学习有奔头。

“建兰大脑”将选课的热度、课程体系目标一起进行最优化求解,来发现哪些课程对学生能力培养是有效的,哪些是低效的,并为每个学生生成个性化课表。

此外,我们还设有数字化成长档案——每个孩子都有一棵自己的“成长树”。

以前,孩子们毕业后回母校,可能只找得到很薄的几张纸质资料,但现在,哪怕他们很多年以后再回来,也能找到他曾在学校生活了三年的痕迹,其中包含德、智、体、美、劳各方面的记录。

第三,呵护学生发展,激发学生潜力,让学习有深度。我们不仅关注学生个性化发展需求,更是通过构建未来数字学校,通过数据化、智能化和深度开放共享,让学习更有深度,让学习者变得更有智慧。努力让学生学习和成长的每一个时刻都有意义,都有价值。希望有更多的孩子向着他更高的目标和要求出发,他的人生会因为我们的助力而变得更加有精彩。

如此一来,那些曾经冰冷的数据,因为有懂数据的人进行内化,变成了鲜活的数据。


我们应以未来教师为尺,积极拥抱技术

在很多场合我曾提到,现在的老师,特别是班主任,负担和责任非常重,不仅要带好班级,管好学习,还要关心学生方方面面的生活。特别在疫情期间,很多孩子心理上出现了问题,他们要顾及的方面越来越多。与此同时,也有很多人问,对于学校教师招聘,你有什么样的想法?未来的教师队伍应该如何形成?

经过梳理总结后,我认为教师队伍应该由三种类型组成:

其一,传道授业型。也就是通常我们理解的老师。 

其二,学校大脑数据工程师。他不只指我们过去定义的信息技术老师。 

其三,专业班主任。他能走进学生内心深处,帮助孩子规划人生,对他们进行心理辅导,让他们的人生少走一些弯路。

未来,教师就是如此重要。所以,当我们真正的把老师解放出来,我们的学生才有可能改变世界。

我们说,教育的本质是基于美好创造美好,是让每一个人在自己的生命传承中,找到最适合自己的发展轨道。

作为教育工作者,就应该思考如何利用技术以及所能掌握的东西来辅助孩子、赋能教育,让学生成长过程中那些原本沉睡的数据生命化,助力他们的学习和生活,让因材施教、个性化发展成为可能。

数据资源被重新认知后,教育资源才能被公平化、集约化使用,让学校自洽于数据时代,变革现有的学习观、教育观、人才观、质量观和管理观。

未来应该让技术更多地介入、打破校园的边界,让跨界更多真正的发生,让数据为孩子们的成长服务。我相信,“学校大脑”不断被喂养,让学校教育变得更加强大之时,也将是孩子生命最精彩最蓬勃的时刻。