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    人工智能日漸精進(jìn),人類需要什么樣的自主學(xué)習(xí)

       發(fā)布時(shí)間:2018-01-12 09:23:08
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    人工智能日漸精進(jìn),AlphaGo自學(xué)40天的戰(zhàn)績(jī)告訴我們,在面向已知的學(xué)習(xí)領(lǐng)域時(shí),機(jī)器深度學(xué)習(xí)的效率可能遠(yuǎn)遠(yuǎn)勝出人類。亦如BBC對(duì)職業(yè)被淘汰概


    人工智能日漸精進(jìn),AlphaGo“自學(xué)”40天的戰(zhàn)績(jī)告訴我們,在面向已知的學(xué)習(xí)領(lǐng)域時(shí),機(jī)器深度學(xué)習(xí)的效率可能遠(yuǎn)遠(yuǎn)勝出人類。亦如BBC對(duì)職業(yè)“被淘汰概率”的預(yù)測(cè):無須天賦,經(jīng)由訓(xùn)練即可掌握的職業(yè)將面臨最大可能被淘汰的風(fēng)險(xiǎn)。當(dāng)我們終于感受到終身自主學(xué)習(xí)能力成為必須時(shí),不無尷尬地發(fā)現(xiàn),人工智能已經(jīng)在不斷迭代中開始無須人類干預(yù)的“終身學(xué)習(xí)”了。

    人工智能時(shí)代,意味著我們每個(gè)人都將置身于一個(gè)智能的、可自我迭代學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)密集型環(huán)境:一方面,人工智能在面向已知的學(xué)習(xí)方面表現(xiàn)出勝于人類的潛在優(yōu)勢(shì);另一方面,大數(shù)據(jù)提供的“量化自我”,可以幫助教師更了解學(xué)生,學(xué)習(xí)者更了解自我;大數(shù)據(jù)提供的“量化學(xué)習(xí)”,可以為學(xué)生提供定制的、個(gè)性化的學(xué)習(xí)服務(wù)。所有這些,在為終身自主學(xué)習(xí)能力提供新機(jī)遇的同時(shí),也提出了新的挑戰(zhàn)。

    考察自然場(chǎng)景和學(xué)校場(chǎng)景兩種不同的自主學(xué)習(xí),可以幫助我們更好地理解這種挑戰(zhàn)。重返生活場(chǎng)景,學(xué)習(xí)并非只是發(fā)生在精心設(shè)計(jì)的課堂里,而是一種浸潤(rùn)在我們?nèi)粘I钪?、甚至不為我們察覺的本能行為。撇開教學(xué)環(huán)境下的正式學(xué)習(xí),其實(shí)在日常生活構(gòu)成的非正式環(huán)境中我們也一直在學(xué)習(xí)。從呱呱墜地開始,兒童沿著自己探究世界的好奇心和適應(yīng)生活的本能需求,學(xué)習(xí)自然地發(fā)生了,這是隱性的、“不由自主”發(fā)生的自主學(xué)習(xí)。還有一種顯性的非正式學(xué)習(xí),更多地發(fā)生在成人學(xué)習(xí)者中。學(xué)習(xí)者常常會(huì)意識(shí)到自己在學(xué)習(xí),認(rèn)識(shí)到學(xué)習(xí)的價(jià)值,并把學(xué)習(xí)過程看得很重要。有時(shí),顯性的非正式學(xué)習(xí)目的性很強(qiáng),當(dāng)成人的生活環(huán)境發(fā)生顯著變化時(shí),為適應(yīng)全新環(huán)境會(huì)有意地觀察周圍人如何行事,周圍的所有環(huán)境都成為他(她)全方位的學(xué)習(xí)資源,學(xué)習(xí)也自然地發(fā)生了。這些隱性或顯性的學(xué)習(xí),是每個(gè)人適應(yīng)環(huán)境的自我主導(dǎo)行為,它的特點(diǎn)是學(xué)習(xí)意愿水平高,但學(xué)習(xí)資源、策略水平則因人而異。

    自從有了學(xué)校,正式學(xué)習(xí)就成為區(qū)別于、甚至于取代非正式學(xué)習(xí)的一種特有形式。于是,在正式的、高度結(jié)構(gòu)化的學(xué)習(xí)環(huán)境制約下,非正式學(xué)習(xí)中有著自主本能的獨(dú)立學(xué)習(xí)者,逐步變成嚴(yán)格遵守學(xué)校教育“處方”的依賴型學(xué)習(xí)者,它的特點(diǎn)是統(tǒng)一的學(xué)習(xí)目標(biāo)、課程內(nèi)容和學(xué)習(xí)策略指導(dǎo),但學(xué)習(xí)意愿水平則因人而異。也正是因此,有研究者認(rèn)為現(xiàn)代學(xué)校的自主學(xué)習(xí)是學(xué)習(xí)材料導(dǎo)向而非學(xué)習(xí)者導(dǎo)向的,換言之,它是由外在的學(xué)習(xí)任務(wù)推動(dòng)的自主學(xué)習(xí)。

    隨著人工智能量化自我、定制學(xué)習(xí)成為可能,以及“面向未知而學(xué)”越來越多地替代“掌握已有知識(shí)”,如何更好地幫助學(xué)習(xí)者發(fā)展自我學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī),形成個(gè)性化的學(xué)習(xí)目標(biāo),將成為人工智能時(shí)代自主學(xué)習(xí)的突破口。它意味著,要鼓勵(lì)學(xué)生建構(gòu)個(gè)人意義的探究性學(xué)習(xí)、項(xiàng)目學(xué)習(xí)、情景學(xué)習(xí)等新興學(xué)習(xí)方式,形成對(duì)事物的全局性理解。這種面向未知的無邊界學(xué)習(xí),不僅追求高學(xué)習(xí)策略水平,更要追求高主動(dòng)性。在這樣的學(xué)習(xí)活動(dòng)里,學(xué)習(xí)內(nèi)容、學(xué)習(xí)目標(biāo)、學(xué)習(xí)方法都保留了一定的彈性和開放性,課堂里的正式學(xué)習(xí)是學(xué)習(xí)的錨點(diǎn),學(xué)生不受限于甚至超越學(xué)校教育去選擇學(xué)習(xí)內(nèi)容、尋找學(xué)習(xí)機(jī)會(huì)、控制利用學(xué)習(xí)機(jī)會(huì)的方式。

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    人工智能時(shí)代                 
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