可汗學院創始人：AI不是最終解決方案，只是解決方案的一部分

標題 | AI Can’t Fix the Student-Motivation Problem來源 |《大西洋月刊》作者 | Jenny Anderson、Mike Goldstein圖源 | 薩爾曼·可汗于2023年的TED演講

“我只把AI看作是解決方案的一部分，并不認為AI是最終的解決方案。”可汗學院創始人兼首席執行官薩爾曼·可汗在今年4月接受美國教育媒體Chalkbeat的采訪時說道。

薩爾曼·可汗之所以說出這番話，是因為根據AI學習工具Khanmigo這幾年的使用情況，他發現到目前為止，AI為教育領域帶來的革命性變化還沒有發生。

薩爾曼·可汗舉了這樣一個比喻：想象一下，他走進一間教室，坐在教室后面，等著學生們來尋求幫助。“有些人會來，但大多數不會。”AI輔導的現狀也是如此，AI未必能激發學生的學習動力，或者幫助學生填補提問所需的知識空白。

針對該話題，《大西洋月刊》近日發布的一篇文章指出，學習是一項需要被激發動力才能取得進步的任務，但AI在這方面仍有局限性。并且，學習在很大程度上是一項關乎社交和關系的活動，而AI尚未能復制出人與人之間的情感。

2023年，在一場被數百萬人觀看過的TED演講中，可汗學院創始人兼首席執行官薩爾曼·可汗稱，AI將帶來教育大變革，而且可能是教育史上最大的變革。在提到當時最新推出的AI教育工具Khanmigo時，薩爾曼·可汗說，Khanmigo有望成為地球上每一位學生的絕佳個人輔導老師。

到2024年，OpenAI首席執行官山姆·奧特曼也表示，AI將為學生提供虛擬輔導老師，不論是任何學科，或以任何語種，虛擬導師都能按照適合學生的速度提供個性化教學。

然而，今年春天，可汗學院承認，Khanmigo對許多孩子來說沒什么影響。盡管Khanmigo的訪問量從2023年的4萬名學生激增至今年的近100萬名，但實際使用率卻停滯了。

這個被設計出來回答問題并提出后續問題的工具，無法幫助那些不參與其中或不知道該問什么問題的學生。與許多其他教育技術工具一樣，Khanmigo也陷入了困境，因為它沒有解決教育面臨的核心挑戰：如何鼓勵學生去體驗學習新知識所帶來的不適感？AI輔導老師或許能夠提供與學生水平相匹配的數學問題，但它無法讓學生真正去做這些問題。

可汗學院首席學習官克里斯汀·迪塞爾博（Kristen DiCerbo）表示：“學習是一項艱苦的任務，它需要付出認知上的努力，而且并不那么有趣，我們如何才能讓孩子們愿意去做這件事呢？”

她補充道，AI是一個強大的工具，但我們并不能指望它來彌合學習動機上的差距。盡管在資源相對匱乏的發展中國家的學校，AI輔導老師有時被證明是有價值的，但斯坦福大學最近發表的關于AI在K-12學校使用情況的報告發現，總體上看，AI給學生教育帶來的好處是有限的。

根據美國人口普查數據，僅約三分之一的學生在學校高度投入，這一比例在過去十年間保持穩定。這些學生往往來自較為富裕的家庭，父母都受過良好教育，他們很可能有興趣從聊天機器人那里尋求額外的指導，但這一少數群體并不足以引發一場革命。

即使在這些有學習動力的少數人中，也只有一小部分孩子能充分利用Khanmigo等教育科技工具，并進而取得學習進步。《輔導的科學》（The Science of Tutoring）一書的作者勞倫斯·霍爾特（Laurence Holt）將此稱為“5%問題”：大約5%的學生能按預期使用教育科技，并在學習上獲得好處。這意味著，這些工具非但沒有使人們能更平等地獲得負擔得起的輔導，反而可能會加劇不平等。

個性化24小時系統和自適應算法曾被寄予厚望，但如果學生自己對學習不感興趣，再多的動畫或游戲化也無法讓他們對學習上心。薩爾曼 ·可汗最近對數字化轉型的說法都持保留態度。他在4月接受Chalkbeat采訪時表示：“我認為我們最大的杠桿實際上在于對人類系統的投資。”

從本質上講，這些教育技術實驗已經證明了教育工作者長期以來形成的一個直覺認識：學習在很大程度上是一項關乎社交和關系的活動，而機器人尚未能復制出人情味的價值。教師仍然是我們激勵學生的最佳來源，這不僅是因為優秀的教師知道如何推動孩子學習新知識，還因為教育以小組形式進行時效果最佳。

哈佛大學成就差距倡議項目（Harvard’s Achievement Gap Initiative）主任羅恩·弗格森（Ron Ferguson）發現，成功的教師會在學生面對困難時激勵他嚴謹思考并堅持不懈，進而在合作中創造出成果，并享受這個高光時刻。當學生們一起圍繞棘手的概念討論、辯論時，他們對這些概念會有更深入的理解；當他們看到同伴也在努力掌握二次方程時，他們也會受到鼓舞。

這并不奇怪。相比于自己運動，討厭運動的人在團體健身課上更有可能督促自己，并對自己負責。但問題在于，太多教師未能激勵學生，而同伴效應也可能產生雙向影響。許多學生來自不同的背景，有著不同的興趣和學習需求，而他們所面對的課程卻可能顯得僵化、枯燥，與周圍的世界相去甚遠，善于利用群體動力的優秀教師對于學生取得優異學業成績可能至關重要，但遺憾的是，這種方法很難大規模復制。

但這不是說更容易實現規模化的的數字工具能奇跡般地解決這些問題，目的是要提高教師在課堂上的表現，并且從招聘時就要關注這點。

在學生參與程度最低的公立高中，選拔老師通常看其學位和證書，以及他們對學科內容的熟悉程度。但這些教師有很多來自重理論輕實踐的研究生項目，而了解各種教學方法并不一定能轉化為優秀的教學實踐。指導學生撥開困惑迷霧是一項強大的技能，大多數教育工作者都需要幫助才能培養這一技能。大多數好老師不是天生的，而是后天培養的，他們需要大量的指導和反饋。

弗格森領導了一項研究，研究人員對美國全國各地的數十萬名六至九年級學生在課堂上進行了調查，詢問是什么讓他們的老師變得有效。他發現，那些能激勵學生努力學習并讓他們渴望上大學的老師具備一些關鍵品質，這些老師關愛學生，善于讓學生感到自己的成功對老師來說真的很重要；他們富有魅力，能夠激發并保持學生的興趣，即使是那些剛來上課時冷漠且缺乏好奇心的學生，他們也能發揮出功力。

這些品質并非與生俱來。哈佛大學羅蘭·弗萊爾（Roland Fryer）的研究表明，來自更有經驗的同齡人和輔導老師的觀察和筆記可以幫助教師在課堂上取得進步。

“我們是社會性動物。”曾為教師、現為教育技術從業者和研究者的瑪麗·伯恩斯（Mary Burns）說，“我們想與其他人一起學習，想從其他人身上學習。”伯恩斯指出，當我們低估在集體中學習的價值時會發生什么？疫情期間的學習損失就是有力的例證。她說，當學生被隔離在家，沒有同齡人，也無法接觸到老師時，“我們看到了精神上的崩潰”。

讓AI掌握最優秀教師的技能，似乎比尋找和培訓更多教師更容易實現規模化，但在我們弄清楚機器人如何激勵年輕人學習和做困難的事情之前，即便是最先進的AI也無法為大多數學生服務。

麻省理工學院教學系統實驗室（MIT Teaching Systems Lab）主任賈斯汀·賴克（Justin Reich）說，許多孩子并不關心我們教給他們的東西是什么，他們關心的是如何給老師留下深刻印象，以及與同學合作、競爭。“他們關心的是人。”