任何探索都必须准确把握时代发展的本质特征，必须坚持实践的初心。人工智能时代，教育的最重要的变化应是教育目标或教育活动目标的改变。“人工智能打破了教育的知识传播平衡，加强了‘以学生为中心’的关系。”（祝智庭）对于学生来说，学习的最重要的意义未必是知识的获得，而是思维的发展和健康的社会化。问题识别、逻辑推理、意义建构、自我指导等高层次认知能力的重要性更加凸显，记忆、复述、再现等低层次认知能力的重要性随之下降。在机器都能思考、都会考试的今天，如果教育还试图将学生培养成“考试的机器”，将是何等荒谬。
回首过去的五到十年，当前的人工智能技术确已显现其神奇与强大。图像识别、语音识别、机器翻译、人机对话、基于大数据的智能分析、自适应的个性化学习等等，许多我们当年只是想想，有的甚至连想也未曾想的事，居然计算机都能办到。如何运用这些技术帮助学生学习，帮助教师开展教学，帮助学校管理运筹，自然是活跃的课题。应用信息技术改进或支持教育教学的企业也大量出现，其中较为集中在作业与测评环节。这些企业的主要产品有两方面，一是习题库，二是基于学生习题响应的数据分析系统，两者依靠知识点索引联系在一起。习题库既是用来诊断的工具，也是诊断后补偿训练的素材。这就是“精准教学”的基本模型。
这一模型的积极之处，是根据对学生知识掌握情况的智能反馈，支持可能的个性化学习（因为学习必须是学生的主动行为）。这一模型的不足之处，在于其背后的“以练代学”的基本逻辑，其过度应用容易导致“以训练代学习”“未理解就熟练”的加剧。在一些学校将“周周测”纳入学校教学常规时，教师还有循循善诱的从容吗？在教师们都习惯于“拿来主义”的作业时，他的教学能力在进步还是在退步？如果说，人工智能时代将是“知识立意”的学习向“能力立意”“素养立意”的学习发展的新时代，那么以“知识立意”的学习为纲的人工智能技术应用方向可能是需要检讨的。当然这并非是对“精准教学”的否定，而是对推广“精准教学”的审慎建议。
我们应该承认，基于上述模型的“精准教学”还是有市场的，因为它迎合了现实需求。在人工智能技术应用上，迎合现实需求固然必要，但引领未来更为重要。对此，我们有三个期待。
其一，人工智能技术要在促进学生学习理解上体现价值。
技术是有成本的。如果技术应用只是提高了训练的效益，其价值便只在低层次认知能力，这些成本是否值当？人工智能技术之应用须在促进学生高层次认知能力的发展上发挥作用，帮助学生从解答习题为主走向解决问题为主。我们应该依托人工智能技术在情境创设与人机互动等方面的优势，促使学生基于理解的学习，促使学生面向应用的学习。
其二，人工智能技术要在促进学生个别化学习中发挥作用。
人工智能技术的出现，打破了教育的知识传播平衡，加强了“以学生为中心”的学习关系，使对每一个学习个体的尊重有了可能。而这恰是当前教育实践的薄弱之处。因而，在学校层面应用大数据与人工智能技术的关键，未必在统计意义的归因，而是关于学习个体的过程信息的采集，这是促进学生个别化学习的技术凭借。
其三，人工智能技术要在开放题评价与实践能力评价上寻求突破。
当前教育教学中的许多问题，其实可以在标准化的教学评价与对纸笔测验的迷信中找到原因。标准答案以客观题为主的特点，以及以采点计分为主要评分方式的主观题，导致记忆性学习的强化，理解与运用的学习相对被忽略，创新性的学习则完全被压制。因而，突破评价难题是当前教育改革的关键之一。人工智能技术在这方面的应用潜力可能是其对教育的最大贡献。从已经实现的听说能力人机对话测试开始，我们还希望能借助技术环境实现问题解决的测评；从已经实现的英语写作评分开始，我们还寄望于人工智能技术，实现指向学生思维的SOLO（可观察的学习结果的结构）分层评分。
（作者 张学兵系浙江省教育厅教研室副主任）
《中国教育报》2018年09月05日第9版 版名：课程周刊
