2021.2.20 （第41天）唐菓
“策划”的概念将人工智能视为使学生和教师能够随着时间的推移将他们在不同小组和活动中的参与联系起来，以实现更广泛的学习目标。“增强人的智能”概念意味着机器有可能更好地理解教师或学习者的目标、计划、意图和成功标准，并以帮助人们更好地实现目标的方式行动，更像是人和机器之间的一种支持性伙伴关系。“扩大自然交互”概念意味着要摆脱使用键盘和鼠标参与学习的狭隘追求，要利用人工智能识别技术使语言、手势等成为对话的一部分。“扩展可评估能力”概念超越了20世纪评估技术测量的内容，也突出了涉及项目合作和其他扩展学习模式的学习经验。“揭示联系和对等”概念意味着要思考如何让人工智能帮助我们看到迄今为止我们无法看到的重要模式，这些模式可能是一种能力（比如写作技能）如何在许多不同的领域、经历和时间跨度中发展的联系。
如何用这些新设计概念来实践人工智能在未来学习中的应用，该报告提出了两种应用场景：一是学习环境；二是教育评估。
对于学习环境，报告认为主要需考虑如何用人工智能实现以下几个转变：
1.从将学习视为高度个人化的过程转变为注重社会学习；
2.从注重单独满足每个学习者的需要，到注重解决公平和多样性的学习社区；
3.从只对学生输入电脑的键盘和鼠标作出反应的人工智能代理，到能自然地倾听、观察和与学生互动的人工智能代理，以及可能主动增强小群体动态的人工智能代理；
4.从仅通过仪表盘与教师协调的人工智能代理到教师与人工智能系统之间的伙伴关系（例如，支持学习的协调行动）。
对此，报告以一节关于文艺复兴时期的中学课程进行了说明。
对于教育评估，报告不认为人工智能仅限于传统评估的目标（即让传统评估更加准确和有效），而是支持传统评估无法实现的更广泛的评估目标。为此需要实现以下几个转变：
1.从关注课后结果到更快速、更有用的形成性评估，这些评估可以在课程中为教学提供信息；
2.从回答问题的活动到捕捉更真实的表现或作品组合，包括跨越更长的时间和更多的环境；
3.从狭义的学业成就定义，到在教育、社会和工作场所受到重视的更广泛的能力。
4.从提供不经常和孤立的分数评估到不断更新学生学习轨迹的持续评估。
对此，报告以作文评估等例子进行了具体说明。
报告还讨论了人工智能在教育中应用的三种风险，一是普遍所关注的与数据相关的隐私、安全、偏见、透明度和公平性等；二是人工智能在教育中的设计缺陷可能会放大教师、学习者和资源之间的不良互动；三是利益相关者缺乏参与的风险与相关技术障碍，在进行人工智能在教育中的应用设计时，如果没有教育政策制定者和实践者的参与，那么很难使其符合教育需求和价值观，另外即使教育政策制定者和实践者参与设计，也存在需要及时了解这一复杂技术的障碍。
最后，报告还提出了人工智能应用于教育的七项建议：
1.研究人工智能更广泛的学习应用场景
报告指出，多年来，人工智能在教育领域已经深入探索了几种类型的应用，然而，随着人工智能能力的出现，它们正在开启新的可能性，如人工智能代理支持开放式科学探究环境中的学习，社会研究模拟工具，或课程鼓励设计思维。因此，重要的是要构建一个更全面的类型学，描述什么是可能的，并加强我们的潜在利益、风险、后果和每种类型的应用的进展的知识。
2.开发辅助教师和改善教学的人工智能系统
报告指出，目前对人工智能的投资大多是以学生为导向的，对教师需求的探索不够，未来要更多地以帮助和支持教师组织课堂体验为中心，并为教师提供不断学习和成长的机会。同时，需要对人工智能如何帮助教师学习和改进教学进行更多的研究。
3.加强和拓展人工智能在学习评价中的研究
报告指出，需要扩大能够自动评估的学习活动、可捕捉能力的范围、跨时间和跨环境的范围。同时，需要新的心理测量学和新的人工智能技术共同发展来确保评估的质量、有效性和公平。
4.加快发展以人为本或负责任的人工智能
报告指出，人工智能需要关注残疾学习者、学习者的变化性、学习应用APP的通用性等。
5.制定更强有力的伦理和公平政策
报告指出，从事这项工作的研究人员必须参与制定指导方针，帮助该领域以安全可靠的方式发展。从业者、决策者和其他利益相关者需要平等参与。政策不仅要满足研究人员的需求，还要满足初创公司和更大平台和服务的需求。政策及其执行需要透明，这样教育工作者和公众才能够让开发商负起责任。
6.向教育政策制定者和实践者提供信息并使之参与
报告指出，为了参与决策，在实践者中建立理解人工智能的能力是很重要的。能力建设也很重要，这样教育工作者就有了测试和评估新兴人工智能的基础设施，从而能够为设计决策提供信息。学校和其他教育机构可能需要激励措施来更多地参与评估和政策。政策制定者一般都在学习人工智能，但可能对教育中需要政策关注的具体风险和障碍知之甚少。因此，传播知识以帮助决策者解决这些问题也很重要。
7.加强整个人工智能和教育生态系统
报告指出，教育领导者、创新者、研究人员、行业领导者、初创公司和其他利益相关者的强大生态系统是塑造人工智能促进教育发展的重要机制。
