傳統(tǒng)的教學(xué)方式是以老師為中心的教學(xué)方式，課堂師生互動(dòng)很少，老師不能及時(shí)了解學(xué)生的思考過(guò)程和知識(shí)掌握情況。在人工智能時(shí)代，這些問(wèn)題將會(huì)得以解決。

建立在圖像識(shí)別技術(shù)基礎(chǔ)上的教學(xué)反饋系統(tǒng)通過(guò)視頻監(jiān)控的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，然后用大數(shù)據(jù)對(duì)每個(gè)孩子在課堂互動(dòng)的情況進(jìn)行分析。

通過(guò)這些數(shù)據(jù)的分析結(jié)果，老師能夠更精準(zhǔn)地知道每個(gè)學(xué)生各自的學(xué)習(xí)困難點(diǎn)在哪里，從而提高學(xué)習(xí)的有效性。

我們都知道在真實(shí)的世界中學(xué)習(xí)，是最有效的學(xué)習(xí)方式。但現(xiàn)實(shí)往往基于各種因素，無(wú)法每一門(mén)學(xué)科都能夠到真實(shí)的環(huán)境中學(xué)習(xí)。

同樣基于圖像識(shí)別技術(shù)、音樂(lè)識(shí)別技術(shù)、深度計(jì)算和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算的VR技術(shù)則很大程度上解決了這個(gè)問(wèn)題。并且，尤其隨著5G的廣泛運(yùn)用，網(wǎng)速將會(huì)變得越來(lái)越快。在未來(lái)，就像阿凡達(dá)一樣，我們可能全部都到一個(gè)虛擬環(huán)境中，共同完成一項(xiàng)任務(wù)。

還有一些原來(lái)我們無(wú)法近距離接觸的東西，比如天空、海底世界還有一些微觀世界，這些通過(guò)VR都能讓我們近距離“看”見(jiàn)。甚至對(duì)于醫(yī)學(xué)院的學(xué)生而言，他們可以鉆進(jìn)人體內(nèi)部去了解里面的各個(gè)細(xì)胞。

這樣的基于“真實(shí)”場(chǎng)景的學(xué)習(xí)會(huì)比背幾十遍的術(shù)語(yǔ)更讓學(xué)生印象深刻。

AI背景下的學(xué)習(xí)將不僅限于課堂內(nèi)部，當(dāng)學(xué)生學(xué)到某一專業(yè)領(lǐng)域的時(shí)候，任課老師可能未必對(duì)這一專業(yè)有深入的了解。

而遠(yuǎn)程連線可以把老師的范圍擴(kuò)展到任何一個(gè)被網(wǎng)絡(luò)覆蓋的地方，尤其是在5G的影響下，遠(yuǎn)程連線的速度將會(huì)更快。

比如一個(gè)班級(jí)正在進(jìn)行關(guān)于“橋梁”的項(xiàng)目式學(xué)習(xí)，學(xué)生可以遠(yuǎn)程連線一個(gè)專業(yè)的橋梁工程師，甚至可以連接這個(gè)橋的設(shè)計(jì)者，讓他們從專業(yè)角度對(duì)橋梁的構(gòu)造，所運(yùn)用到的物理化學(xué)和數(shù)學(xué)理論進(jìn)行介紹。

最大的教育公平就是滿足每個(gè)學(xué)生的個(gè)體需求。AI時(shí)代的學(xué)習(xí)是個(gè)性化的學(xué)習(xí)。因此，作為老師，需要根據(jù)每個(gè)學(xué)生的特征幫助學(xué)生去規(guī)劃學(xué)習(xí)路徑。

例如有的學(xué)生的學(xué)習(xí)方式是聽(tīng)覺(jué)型，有的是視覺(jué)型，有的則動(dòng)手能力更強(qiáng)。根據(jù)每個(gè)學(xué)生的不同情況和興趣，幫助學(xué)生選擇最適合自己的學(xué)習(xí)方式和課程，將是老師需要具備的首要技能。

大數(shù)據(jù)的分析專家

人工智能能夠進(jìn)行大數(shù)據(jù)的收集，但如何把冷冰冰的數(shù)字轉(zhuǎn)化成適合每個(gè)學(xué)生的學(xué)習(xí)報(bào)告？老師需要能夠讀懂大數(shù)據(jù)，知道學(xué)生的長(zhǎng)處和短處分別是什么，從而制定最適合學(xué)生個(gè)體的學(xué)習(xí)路徑。

早在2011年美國(guó)就發(fā)布了有關(guān)教師數(shù)據(jù)素養(yǎng)改進(jìn)教學(xué)的報(bào)告，2012年，美國(guó)19個(gè)州已經(jīng)把教師是否具有數(shù)據(jù)素養(yǎng)列入了教師資格認(rèn)證情境。

因此，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，老師需要有數(shù)據(jù)意識(shí)，能對(duì)現(xiàn)象背后所關(guān)聯(lián)的因素進(jìn)行分析，產(chǎn)生數(shù)據(jù)理解以及數(shù)據(jù)解釋。

這樣就能知道某個(gè)孩子數(shù)學(xué)成績(jī)不好背后，關(guān)聯(lián)的知識(shí)點(diǎn)到底是什么，是公式，還是概念，進(jìn)而可以給他開(kāi)展更個(gè)性化的輔導(dǎo)。

人工智能或許在知識(shí)儲(chǔ)備上比人類(lèi)智能更勝一籌，但有一項(xiàng)功能是人工智能無(wú)法替代的，那就是情感需求。而情感需求恰恰是人類(lèi)最重要的需求。

大數(shù)據(jù)的分析結(jié)果能夠顯示某個(gè)孩子近期的學(xué)習(xí)狀態(tài)退步，但背后的原因是學(xué)習(xí)不努力還是家庭發(fā)生巨變？這些是大數(shù)據(jù)無(wú)法做到的，需要老師去對(duì)學(xué)生的背景加以了解，從而找到學(xué)習(xí)退步的根本原因，并加以解決。

因此，老師的另一個(gè)很重要的能力就是理解學(xué)生，與學(xué)生產(chǎn)生共情。當(dāng)學(xué)生沮喪的時(shí)候可以鼓勵(lì)學(xué)生，當(dāng)學(xué)生懶散的時(shí)候可以約束學(xué)生。

在未來(lái)，人工智能能夠“授業(yè)”，但“傳道”和“解惑”仍然需要老師承擔(dān)。

重點(diǎn)關(guān)注如何使用新的技術(shù)改進(jìn)課堂教學(xué)、如何實(shí)施創(chuàng)新性教學(xué)實(shí)踐以及在教學(xué)實(shí)踐中如何解決可能遇到的態(tài)度、信念、師生信息素養(yǎng)、效果評(píng)估等問(wèn)題。

例如，全球定位系統(tǒng)(GPS)的數(shù)據(jù)采集器幫助初中生在科學(xué)課上更好地采集地理信息(Davies et al．，2012)，使用在線資源和虛擬圖書(shū)館等幫助學(xué)生獲得更豐富的學(xué)習(xí)資源(Iding et al．，2013)，使用Web2.0工具輔助課堂教學(xué)(García et al．，2014)，使用Web Collage和EDIT2作為計(jì)算機(jī)支持的協(xié)作學(xué)習(xí)工具(Prieto et al．，2013)，使用YouTube等視頻社交網(wǎng)站開(kāi)展課堂教學(xué)(Szeto et al．，2014).

技術(shù)與課程的整合能力

科勒和瑪莎(Koehler ＆ Mishra，2009)認(rèn)為信息技術(shù)課程整合能力應(yīng)包含技術(shù)知識(shí)、教學(xué)法知識(shí)、內(nèi)容知識(shí)及其復(fù)合知識(shí)，包括技術(shù)教學(xué)法知識(shí)、技術(shù)內(nèi)容知識(shí)、教學(xué)法內(nèi)容知識(shí)和技術(shù)教學(xué)法內(nèi)容知識(shí)，他們據(jù)此提出被廣泛使用的TPACK框架。

持續(xù)不間斷地信息化素養(yǎng)提升

針對(duì)教師信息化教育培訓(xùn)以及教師專業(yè)發(fā)展的設(shè)計(jì)研究，包括促進(jìn)教師信息技術(shù)整合能力的有效策略，師范院校教師教育和遠(yuǎn)程教師培訓(xùn)的設(shè)計(jì)、實(shí)施以及遇到的技術(shù)問(wèn)題(例如，如何運(yùn)用信息技術(shù)進(jìn)行專業(yè)學(xué)習(xí))、社交問(wèn)題(例如，如何構(gòu)建實(shí)踐共同體)和教學(xué)手段問(wèn)題(例如，如何通過(guò)體驗(yàn)式學(xué)習(xí)等促進(jìn)教師專業(yè)發(fā)展)等。

小  結(jié)

蒲公英未來(lái)學(xué)校裝備研究中心一直基于對(duì)創(chuàng)新教育的深度研究，聯(lián)合國(guó)內(nèi)外教育信息化領(lǐng)域具有專業(yè)研究能力的專家為學(xué)校量身定制教師信息化素養(yǎng)培訓(xùn)，還會(huì)組織“未來(lái)學(xué)校主題研學(xué)”活動(dòng)，帶領(lǐng)老師們走進(jìn)信息化示范校，去交流了解，智慧校園是如何在常態(tài)化教學(xué)過(guò)程中，發(fā)揮技術(shù)的賦能作用，變革教育的。