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| 編輯推薦： |
从教师而非技术出发，指导教师如何让人工智能为他们所用。
无论喜欢还是不喜欢，接受还是不接受，人工智能已经涌现在我们的生活中，当然也在教育生活中。我们需要看到，人工智能在给学校教育带来新挑战的同时，也为学校应对挑战提供了机会。作为教师，我们需要了解的重点不是人工智能在技术层面的运行，而是人工智能可以为教育做些什么，如何利用人工智能来减轻教学负担，以解放时间与精力从而在更有意义的层面支持学生的学习。
推荐语：
这本书使我们相信，我们不需要成为专家或数据科学家就能实质性地参与人工智能。通过这本书，她们为教师提供了参与我们这个时代最重要的公共对话的通行证。
——塔比莎·戈尔德斯陶布（Tabitha Goldstaub），英国人工智能委员会主席
这本书将帮助教育工作者了解什么是人工智能，它引发了哪些问题，带来了哪些困境，以及如何应对。
——蒂莫·汉内（Timo Hannay），SchoolDash Limited创始人
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| 內容簡介： |
什么是人工智能？我能在学校里有效地使用它吗？哪些工作最适合由人类智能完成，哪些工作最适合由人工智能完成，我该如何将这两者的优势结合起来？我和我的学校应该如何为人工智能做好准备？
《给教师的人工智能教育》一书将帮助教师和校长们深入了解人工智能，以制定学校如何使用人工智能的战略。本书通过考察学校的需求和挑战，以确保学校做好准备有效地利用人工智能，并从幼儿到高中生举例说明，展示人工智能给学校教育带来的实际影响和益处。本书深化了对人工智能是什么和不是什么的理解，以及我们如何定义和衡量我们所重视的事物，并提供了一个框架，以支持逐步发展教师的人工智能思维，其重点在于通过基于证据的干预措施改善学生的教育机会。
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| 關於作者： |
罗斯·卢金（Rose Luckin）是英国伦敦大学学院教授，国际人工智能（AI）教育学会会长，专注于以学习者为中心的设计研究。她将学习科学理论与人工智能技术相结合，为教育技术的设计与评估提供了新视角，成为国际人工智能教育领域的领先专家。她以在教育技术设计与评估方面的研究而闻名，特别是在人工智能领域。她在2017年被列入谢尔登名单中非常具有影响力的20位教育人物之一。她参与了英国第四次工业革命背景下的教育政策制定，并联合创立了教育中的伦理人工智能研究所。她是内斯塔2012年发布的具有影响力的《解码学习》报告和皮尔逊2016年发布的《释放智能》报告的主要作者。她撰写了大量学术论文，主编论文集，为教育技术的发展提供理论支持。她在2018年出版的《机器学习与人类智能：21世纪教育的未来》中详细探讨了AI在教学和学习中的应用，并提出了对未来教育模式的重大调整建议。她在国际人工智能教育大会（AIED）执行委员会中担任重要角色，她的工作不仅推动了学术研究的进展，也影响了人工智能教育应用的政策制定。
卡琳·乔治（Karine George）是屡获殊荣的教育家和活跃的研究实践者。在一所被英国教育标准局（Ofsted）评为“优秀”的学校里，她担任了 20 多年的校长。
穆特鲁·库库罗瓦（Mutlu Cukurova）是伦敦大学学院知识实验室（UCL Knowledge Lab）的教育数字技术教授。
译者简介
柴少明，博士，教授，华南师范大学阿伯丁数据科学与人工智能学院副院长。研究方向为人工智能教育、数字化学习、技术支持的知识建构等。加拿大多伦多大学访问学者。主持和参与国家级、省部级等多项研究课题。在国内外核心期刊上发表三十多篇学术论文，在科学出版社出版专著《计算机支持的外语协作学习》和《网络学习社区中基于对话的知识建构理论与实践》，在华东师范大学出版社出版译著《创造性课堂——为了21世纪学习者的创新教学》和《人工智能教学——探索学习新前沿》。主持的课程“知识建构与协同创新”被认定为国家级线上线下混合式一流课程，获得“华南师范大学教学名师” 等荣誉称号。
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| 目錄：
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前言
引言：理解人工智能的关键要素
第一章 什么是人工智能，它为何可能对教育有用？
AI是什么？
人工智能简史
可以学习的机器
透明度和AI，或理解黑匣子里正在发生的事情
自主性和自适应性
第二章 教育的挑战与人工智能
你面临的挑战是什么？
了解你的假设
谁拥有权力：人工智能还是人类智能？
将伦理纳入评估
了解你的数据
为第三章做好准备
第三章 数据，无处不在的数据
为什么如此多地谈论数据？
数据到底是什么？
教育中的数据
回到机器学习人工智能
连接挑战与数据来源
在哪里寻找数据
多模态数据
平衡多个数据因素
从发现已有数据转向收集新数据
第四章 以不同的方式看待数据
收集教育数据
保持开放的心态
我们应该收集哪些数据？
我们如何收集数据？
关于机器学习和数据偏差的说明
通过访谈收集数据
收集多模态数据
示例：探讨性别差异
人工智能就绪过程第2步中选择的挑战
第3步——存在并且可以访问的数据
第4步——收集的数据
第五章 运用人工智能理解数据
机器学习类型
无监督机器学习
无监督机器学习：应用案例
机器学习就像烹饪
主成分分析
第六章 向人工智能学习
简要回顾
我们可以从不同数据源的关系中学到什么？
从眼动追踪数据中了解协作问题解决
有监督机器学习
第七章 伦理问题，以及接下来是什么？
人工智能教与学的伦理
你准备好了吗？
你的新知识如何帮助你理解已有的教育类人工智能产品？
公司可能避而不谈
写在最后的话
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| 內容試閱：
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译者序——面向学校教师的人工智能
推进教育数字化转型是当前我国教育发展的重大战略，信息技术特别是人工智能在教育中的广泛应用，有利于教育的转型升级和高质量发展。当前人工智能发展进入新阶段，2022年被称为生成式人工智能（以下简称生成式AI）元年。大语言模型（Large Language Models， LLMs）的发展在生成式AI领域取得了显著的进展。最具有代表性的是OpenAI发布的一款全新的聊天机器模型ChatGPT，它能够模拟人类的语言行为，与用户进行自然的交互。比尔?盖茨称这种技术的出现是人工智能技术领域的一次真正革命。我国的百度、阿里巴巴以及科大讯飞等公司也先后推出了自己研发的大语言模型，并且向公众开放使用。这标志着以ChatGPT为代表的生成式AI进入了“人人可用”的新时代，引领了新一轮的互联网革命，也引起了教育领域的广泛关注，其表现出的教育创新价值更受到专家和教师的热烈讨论。生成式AI可以提供个性化学习体验，协助创建教育内容、克服语言障碍等。ChatGPT还可以支持学生自定义学习，并提供相应的反馈。生成式AI不仅会改变教育手段，更会影响未来的教育目标和生态，推动教育数字化转型。ChatGPT的出现标志着人类进入认知智能阶段，预示着这种人工智能技术将会给社会各个领域带来巨大的变革。
OpenAI公司的CEO 山姆?奥特曼（Sam Altman）声称，未来几十年里所有重复性的工作，只要不需要深度情感交流，就都有可能被AI更好、更快且成本更低地完成，因此AI将有可能取代许多白领工作。这将给人才培养带来新的挑战。学校不仅需要顺应新时代科技革命带来的巨变，而且必须积极应变，探寻教学改革与创新的有效路径，主动承担起引领和推进我国人工智能健康发展的历史责任。人工智能是变革教育的重要力量。2019年，习近平总书记向国际人工智能与教育大会致贺信，他强调：“中国高度重视人工智能对教育的深刻影响，积极推动人工智能和教育深度融合，促进教育变革创新。”此次会议通过的《北京共识——人工智能与教育》提出“各国要制定相应政策，推动人工智能与教育、教学和学习系统的融合”，该文件成为人工智能与教育领域里程碑式的国际共识文件。
今年政府工作报告首次提出了要开展“人工智能 ”行动，这意味着人工智能要与各类产业、各种应用场景进行深度融合，而这将极大地推动传统行业的转型升级和社会经济结构的变革。“人工智能 教育”也将会给教育教学带来新的机遇和挑战，正如教育 部部长怀进鹏指出的：“对教育系统来说，人工智能是把金钥匙，不仅影响未来的教育，也影响教育的未来，有机遇也有挑战。”为此，他提出：“未来，我们将致力于培养一大批具备数字素养的教师，加强我们教师队伍的建设，把人工智能技术深入到教育教学和管理全过程、全环节，来研究它的有效性、适应性，让青年一代更加主动地学，让教师更加创造性地教。”为推动人工智能特别是大语言模型在教育中的运用，今年三月底教育 部启动了人工智能赋能教育行动，推出四项具体行动，旨在用人工智能推动教与学融合应用，提高全民数字教育素养与技能，开发教育专用人工智能大模型，同时规范人工智能使用科学伦理，这项行动计划开启了“人工智能 教育”的应用和变革。
目前，我国教育领域正在推动教育信息化2.0行动计划和教育数字化转型战略，其核心是推动信息技术与教育教学的深度融合，促进教育的创新与变革，以培养能满足人工智能时代需求的创新人才。人工智能与教育教学的深度融合，是新时代教育信息化最重要的特征之一。如何把人工智能特别是生成式AI融入教育教学中，为学生提供个性化学习，提高教育教学质量，是教师和研究者面临的共同课题。同时这也提出了一个迫切的问题，我们的教师为人工智能时代的教育做好准备了吗？本书提出了一个为人工智能融入教育做好准备的框架，指导教师学习和运用人工智能从而赋能教育。
本书作者罗斯?卢金（Rose Luckin）是英国伦敦大学学院教授，致力于研究将学习科学理论与人工智能技术相结合，为教育技术的设计与评估提供新视角，她是国际人工智能教育领域的权威专家。针对人工智能时代教师和学校如何做好准备，卢金教授提出了人工智能就绪框架来应对这一挑战。全书围绕框架中的七个步骤展开讨论。首先介绍了人工智能的发展和特征，帮助教师了解人工智能对教育的意义，目的是教育、鼓励、激发教师形成人工智能思维，接着引导教师反思和发现教育教学中所面临的重要挑战和问题，这正是要运用人工智能来解决的问题。人工智能解决问题的重要思想是基于数据的，或者是数据驱动的，即针对所要解决的问题，有针对性地识别、获取和收集所需要的教育数据，并对数据进行整理和清洗，然后借助人工智能技术对数据进行分析。卢金教授介绍了人工智能的几种重要技术，包括机器学习中的监督学习和无监督学习，以及如何对数据进行特征分析和降维处理，从而了解这些数据对问题或挑战意味着什么。也就是说，她的核心思想是培养教师的人工智能素养，提升教师的数据素养，从研究的视角运用人工智能分析数据，从而解决所面临的问题或挑战。
在教育中应用人工智能会带来伦理和风险问题，卢金教授非常重视该问题，她提出的就绪框架的七个步骤的首字母组合在一起正好是“ETHICAL”，即伦理，这是她有意为之，目的是强调伦理在该框架中的重要性。她认为，随着学生越来越多地使用人工智能工具进行学习，我们必须主动解决伦理问题。一个关键问题是学术诚信——确保学生了解什么是适当使用和不当使用人工智能完成作业。学校需要明确的政策和检测机制来防止作弊。另一个关注点是数据隐私和安全，因为学生与人工智能的互动可能会被跟踪。如果人工智能工具对不同学生群体提供不均衡的利益，也会产生偏见和公平性问题。所以她提出的伦理框架强调透明性、保持人类监督和认真考虑其社会影响。学校必须教授人工智能素养，使学生了解这些伦理风险。
笔者在与卢金教授通过邮件进行交流时，问道：“人工智能如何改变教育生态系统以及教师如何应对？”卢金教授的看法是，人工智能有望深刻改变教育生态系统。智能辅导系统可以大规模提供个性化学习。人工智能可以承担自动化评分等常规任务，从而释放教师的时间。而生成式AI可以创建定制化的内容和评估。然而，大多数学校尚未完全准备好迎接这个由人工智能驱动的未来。我们需要在数字基础设施、教师专业发展、课程设计和伦理保障方面进行大量投资。积极的领导和政策框架对于引导这一转变至关重要。
在人工智能时代，教师如何使用人工智能进行数据驱动的教学和研究是我们都关注的问题。书中介绍了如何运用人工智能技术分析和处理教育数据，从而找到问题解决的方案。人工智能为教师提供了强大的工具，可以获得基于数据的关于学生学习的见解。机器学习可以分析大量的学生作品数据，以识别误解并优化反馈。教师可以使用人工智能驱动的仪表盘实时跟踪学习进展并调整教学。为了利用这些功能，教师需要接受数据素养和人工智能技能的培训。与研究人员的合作还可以帮助教师设计课堂实验，以测试人工智能干预的效果。关键是从零散的数据实践转向系统化地使用人工智能进行持续改进。
本书给教师的一个重要启示是，我们在教学和评价中运用人工智能是要解决教育教学中的问题，要从研究的视角去研究和解决这些问题。这种研究的视角也是许多教师所欠缺的。大多数教师所关心的是在教学中如何使用人工智能赋能教学和评价，但很少从研究的视角来研究和探索人工智能如何赋能教学。本书的思想是教师首先要关注自己在教育教学中遇到的问题，要提升自己的数据素养，注意在教学的全过程、全流程、全环节中设法产生和收集数据，并对数据进行整理和清洗，然后运用机器学习来分析和处理数据，从而找到解决这些问题的方案。可以这样讲，当前人工智能技术运用的核心驱动力是数据，数据是基础、是原料，只有拥有大量有效的、真实的数据，才能运用人工智能去分析问题和解决问题。为此，在本书第三章中卢金教授连续用了三个“数据”作为标题，强调了数据的重要性。因此，要运用人工智能赋能教育教学，教师需要提升自己的数据素养，要充分利用人工智能技术收集、获取和分析教育中的数据，以解决教育教学中的相关问题。
卢金教授对中国教育工作者和学生使用人工智能提出了建设性的意见。她说：“对于希望利用人工智能的中国教育工作者、管理者和学生，我建议从明确评估目标和准备情况开始。人工智能可以帮助解决你所在环境中的哪些具体挑战？你是否具备负责任地实施人工智能所需的技术基础设施和技能？投资能力建设和变革管理至关重要。同样重要的是，学习全球领先的人工智能教育应用案例，并对其进行调整以适应中国的具体情况。与教师、家长和政策制定者等多方利益相关者互动，以创建共同愿景和支持。采取循序渐进、基于证据的方法进行人工智能解决方案的试点和扩展。最重要的是，始终以人为本，将学生的福祉放在中心。用正确的方法，人工智能可以成为促进中国教育质量提升和公平的重要工具。”这些建议都有很强的针对性，教师可以根据自己的教学实际情况，思考她提出的问题，并在实践中积极付诸实施。
当我邀请卢金教授为本书中文版写序言时，她欣然答应。我们通过邮件和视频会议讨论书中的一些观点以及我在翻译中遇到的问题。比如，人工智能对教育的影响，教师如何运用人工智能赋能教学，以及如何用人工智能开展数据驱动的教学与研究，她都一一给出了自己的观点。在序言中，她还特别针对中国读者中的学校领导和管理者、教师以及教育研究者提出了具体建议，读者在阅读时可以结合自己在教育、管理和研究中的问题，根据这些建议，创造性地运用人工智能解决所面临的问题或挑战。
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