COVID-19 的一线希望是它暴露了失败的遗留系统和流程，迫使组织进行数字化转型。 受益的领域之一是教育。 一场悄然发生的革命正在挑战我们一个多世纪以来所持有的假设。 过去一年，众多教育科技公司的成功向我们展示了更好地应对旧挑战的新方法。 例如，人工智能有时被视为教育领域的恶棍，取代了教师。 然而，实际情况似乎是人工智能被用来释放教师的时间来改善他们与学生互动的方式。
也许在教育领域中没有哪个领域比测试更能说明这一点。
AI现在将对你进行测试
我之前写过有关 Riiid Labs 如何将人工智能应用于测试的文章。 Riiid 最近从软银筹集了 1.75 亿美元，并引起了轰动。 我联系了 Riiid Labs 的硅谷首席执行官 David Yi，以了解有关人工智能如何改进测试的更多信息。 首先，就像摆脱标准化测试一样。
“没有人喜欢标准化考试，尽管我们大多数人都同意我们需要某种客观的教育衡量标准，”易说。 “但自从这种做法被广泛引入美国学校以来的一个世纪里，标准化考试系统变得臃肿和腐败。 有钱人早就知道如何玩弄它了。”
冠状病毒大流行的后果之一是许多学校暂停了考试，许多美国著名大学完全放弃了标准化考试，例如 ACT、GMAT 和 SAT。 易建联认为这是一件好事。 他说人工智能可以比标准化测试做得更好。
“在与人工智能系统交互的十分钟内，我们可以以超过 90% 的准确率预测学生的标准化考试成绩，并了解她的弱项和强项，”易说。 “在她尝试回答之前，我们就可以预测她会答错哪些问题。 我们甚至可以预测她什么时候会感到疲倦和脱离。”
人工智能的一种应用可能是对学生进行“预防不及格”，类似于《少数派报告》中的“预防犯罪”。 但易建联并不这么认为。
人工智能如何帮助学生取得成功
人们在人工智能中经常忽视的是，它还可以在细粒度的、个体学生的层面上实现个性化教育，这是标准化教科书、测试和教学所无法做到的。 人工智能可以为每个学生优化学习计划。 这是一个游戏规则的改变者。
“突然之间，评估本身就变得具有形成性，”易说。 “这不仅仅是对学生的一次决定性的、一次性的价值判断。 这成为一个形成性学习过程，我们可以在整个学期或学年中多次对她进行微观评估，风险较低。 这是一个令人兴奋的提议，但我们认为人们需要十年的时间才能接受这种方法。 COVID-19 加速了一切。 由于人们无法聚集在一个物理位置，而且一切都是异步的，我们发现越来越多的人渴望采用这种评估模式。”
如果您有一个学生每天或每周与之交互的系统，并且该系统可以预测学生在任何时间点的分数，并可以推荐他们应该遵循的学习路径以获得最佳结果，那么就不需要标准化测试 ”，易辩解道。 标准化考试是人们临时抱佛脚做准备的快照。 他们拍了照片，然后就没有后续行动了。 但如果您有一个持续评估学生的系统，则不需要该快照。 您随时知道他们在哪里以及可能的结果是什么。
改变的是评估背后的目的或意图。 而不是“嘿，你学会了”或“你没学会；你没学会”。 “你是个失败者”或“你很棒”，人工智能可以帮助老师评估学生，帮助她学得更好。 这样一来，这就不再像考试成绩那样对她进行价值判断。 当你进行微观评估时，你会说：“这就是你现在的处境。 这就是你的弱点。 这就是你需要改进的地方。” 这种方法有可能彻底改变我们的教育方式。
“如果我们作为一个社区、社会和国家都同意学习过程是有价值的，并且它反映了学生的最终结果，那么我们应该能够用这种形成性评估来取代最终的总结性测试分数，”易说。 人工智能可以实现这一点。
