引入新的基于人工智能的技术将深深影响教育世界，这是事实。但是，很难说这些变化是否真的会推动我们社会的积极发展。一般而言，教育对我们整个社会产生巨大影响，是人类进化的基石之一。在上个世纪，学习和教学科学发生了重大变化，可能有人认为，最近几代人的许多行为变化都可以归因于我们目睹的教育发展。在教育中更多地使用人工智能当然具有改善学习和教学的巨大潜力，但这些改进是为了建立一个更美好的社会和更美好的世界吗?

当前情景

无论结果是好还是坏，AI在教育方面都会蓬勃发展。根据最近的报告，仅在美国市场，该行业的增长预计到2021年将达到47.5%。一些最大的科技巨头已经在用于帮助学生完成任务的工具中添加了机器学习。例如，IBM的Watson Analytics能够回答有关其数据库中包含的信息的自然语言问题，而Google的G Suite for Education应用程序则根据学生和教师的要求使用自然语言处理来编写复杂的公式。

作为旁注，我们已经可以看到在学校实施AI的潜在意外普遍效应之一。语音聊天正在成为最新的技术趋势，并成为许多企业的必备品。人工智能现在可以通过提供与整个教育系统一样庞大的数据集来完善其识别和理解人类声音的能力。在所有办公室开始使用谈话 AI来激发团队成员之间有意义和有效的沟通和协作之前，需要多长时间?我是唯一一个在这里考虑质量效应AI EDI的人吗?

海外的事情也没有那么不同。在中国，半有感机器人已经被用于自动化分级过程，减少了教师的工作量。他们聪明的人工思维可以理解一篇文章的一般逻辑和意义，并对其质量产生几乎类似人类的判断。至少有6万所学校已经实施了这些学校并取得了明显的成果。

惊人的潜力

AI最显着的好处之一是能够自动执行琐碎的操作，加快许多管理和组织任务。检查家庭作业，评分论文，查看病历和缺席表，以及准备报告卡只是教育工作者花费大部分时间的任务的一些例子 - 人工智能可以在几分钟内完成几乎没有错误的任务。

人工智能还可以帮助数字化教科书，为所有年龄段的学生创建可定制的“智能”内容，帮助他们记忆和学习。虚拟角色和增强现实可以由AI提供动力，以创建可信的社交互动，例如南加州大学(USC)创意技术研究所所尝试的那些互动。这些虚拟环境可用于帮助学生完成学习和学习过程，或替代导师，讲师和助教。没有人可以白天和晚上工作，并为学生提供全天候的响应......当然，除非他或她是一个机器人!

缺点和争议

到目前为止，关于人工智能和教育的一切看起来都很神奇，不是吗?然而，在现实世界中，事情从未如此简单。为了达到它的设计目的，AI首先需要一件事：数据。必须将数据输入算法，以便它可以“学习”环境，以及哪些是“好”和“坏”结果。但是，如果关于我们正在使用的学生学习的整个数据集充其量是不可靠的，如果不是完全没有价值的呢?

例如，试图衡量学生学习的绝大多数研究使用无法解释或不切实际的指标，例如自我报告的“学习收益”或(甚至更差)学生成绩。但是，除了作为极其模糊的绩效指标外，学生成绩的衡量标准是什么?最近，在一个受到媒体关注的实验中，AI能够通过英国的GP(全科医生)考试，获得了极高的81%分数。因此，这个“等级”只是一个最终得分 - 它不会以任何方式反映学习过程或教学方法的有效性，无论是AI还是其他任何学生。但这是我们可以轻松收集的唯一数据，即使它缺乏任何教育意义。人类需要多长时间才能学会如何“欺骗”人工智能驱动的测试，并在很少或没有努力的情况下获得积极的成绩?

通过专注于绩效，风险是关注边缘或无关的学习理论。目前的数据集从各种教育数据库中提取数据，但其中许多数据库已经陈旧，所使用的教学方法已经过时。花在数十年教学课堂上的教师不一定比那些更年轻的教师更好，仅仅是因为我们的社会现在和30年前的社会之间存在着巨大的差异。然而，所有这些数据都被合并在一个难以理解的信息沼泽中，人工智能无法真正区分它的设计者。

人工智能可以刺激技术成瘾，并进一步使我们的后代高度依赖各种设备，如果他们的曝光从童年开始。特别是如果人工智能将用于教授的所谓“质量”内容来自少数几家公司选择的大量垃圾内容。

结论

人工智能可以帮助飙升我们教育和教育新一代的能力，为人类教授腾出大量时间，他们可以(理论上)专注于重要的事情。

然而，这个梦幻般的效率世界价格飙升。如果我们不小心，我们冒险向学生提供低质量的内容，尽可能以最糟糕的方式教授他们仍然可以通过欺骗他们的AI老师避免学习。如果我们不想生活在一个充满认知被动的社会，社会不适应的成年人沉迷于技术，我们需要现在而不是后来调整目标。