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高效的AI工具已經在各行各業掀起變革浪潮，當教育遇上AI會產生什麼樣的化學反應？碰巧最近看的幾個視訊，都是關於AI時代教育的探索——深度學習的先驅吳恩達、《魔鬼經濟學》Freakonomics的作者Steve Levitt、Google首席技術官Ben Gomes以及可汗學院創始人Sal Khan最近都分享關於教育範式轉變的思考。國內同期也到了高考前的衝刺，中考前部分學校的提前簽約，不禁想AI時代的人才應該具備什麼樣的核心素養？本文總結了大咖們的核心觀點，試圖探討AI如何重塑教育未來、從教師和學生角度，各自需要如何轉變，培養那些新技能來擁抱AI時代。
Steve Levitt在訪談中直言不諱地指出，當前的教育系統是幾百年來不斷在舊基礎上疊加小改變的結果，已經遠離了教育的本質目標："培養一代又一代適應良好、充滿好奇心、對世界充滿熱情的人。"
很有趣味和哲思的是，他提出了兩個“一字之差，相差千里”的學習理念："以備不時之需"（Just-in-case Learning）vs "即時學習"（Just-in-time Learning）。通俗的講，前者填鴨式是學習很多公式和知識，以防多年後某個場景可能會用到某一個知識點；後者就是當實際需要時，有目的地去學習掌握。
"我們現在做的是'以防萬一學習'——我教你微積分、幾何、化學或莎士比亞，以防萬一在你生命中某個時刻，20年後你會說'天那，我需要知道直角三角形的計算方法'。" —— Steve Levitt
Levitt認為這種模式在當今快速變化的世界中已經不再合適。在一個你無法預知5年甚至20年後會從事什麼工作的世界裡，在一個知識觸手可及的時代，填滿頭腦的事實和公式並不是應對未來的答案。當我們面對未知問題時，真正重要的不是已經儲備的知識，而是有能力去學習必要的工具來解決問題。
Andrew Ng在ASU+GSV峰會上也表達了類似觀點：
"我們過去學習的東西可能會伴隨我們一生，但現在技術變革速度更快，所以我們需要適應技術變化的能力。" —— Andrew Ng
此外，現有教育系統的評估機制也存在問題。作為芝加哥大學教授的Levitt自嘲道：
"我需要給一些學生打A，給另一些打B，而最簡單的方法就是教他們一些不重要的東西，用複雜且過度繁瑣的方式，這樣我就有辦法把學生分類。這很糟糕，我為此感到尷尬，但這就是我日常工作中在做的事。" —— Steve Levitt
另一方面，可汗學院創始人Sal Khan指出，螢幕時間過多的爭議不應該掩蓋教育科技的潛力。他認為："螢幕時間本身是中性的，你可以用它做真正有益的事情。"問題不在於是否使用螢幕，而在於如何有效地使用它。
那麼，AI究竟能為教育帶來什麼變革？
首先，AI可以實現真正的個性化掌握式學習（Mastery Learning）。Steve Levitt正在創立的高中就基於這一理念：
"通過使用技術，我們可以針對每個孩子所處的水平進行教學，讓他們跳過已經掌握的內容，而將更多時間用於他們尚未掌握的內容...我們整個模式基於一個理念：SAT或ACT測試的內容，我們只需要四分之一的時間就能教會孩子們。" —— Steve Levitt
Ben Gomes則談到了Google的Learn LLM實驗，這個項目試圖解決輔導的基本問題。他指出，AI不會像人類輔導員那樣容易迎合學生，而是可以在學生解題錯誤時直接指出問題所在。
在Sal Khan看來，AI能夠解決教室中"30個學生處於30個不同水平"的難題：
"每位教師面對30個學生的班級時，都知道這30個學生處於30個不同的位置。他們希望有助教，就像大學教授那樣。也許AI可以幫助教師備課、評分、撰寫進度報告，同時在教師的監督下幫助學生。" —— Sal Khan
更令人興奮的是，Khan提到AI已經能為教師每周節省5至10小時的時間，這些時間原本會花在備課、評分和撰寫進度報告上。這意味著AI不僅是一項需要額外學習的新技術，更是能實實在在提高教學效率的工具。
Steve Levitt對AI輔導員的潛力尤為樂觀：
"如果我管理加州教育部，我會思考：如何讓每個孩子都配備一個AI輔導員？如果你告訴我突然有一筆170億美元的撥款，可以為每個孩子提供一個全職人類輔導員，我會立刻接受。那麼為什麼不讓所有孩子都配備AI輔導工具呢？" —— Steve Levitt
在AI加持的教育環境中，教師的角色會消失嗎？答案是否定的。事實上，所有受訪者都強調了教師角色的轉變而非消失。Levitt描繪了他理想中的教師新角色：
"在我們的學校，我們試圖將教師轉變為'啦啦隊長'和'引導者'，幫助孩子理解自己是誰，可以成為誰，並試圖消除阻礙孩子發展的障礙。很多人選擇教師職業時想像自己會這樣做，但現實卻往往與之背道而馳。" —— Steve Levitt
Ben Gomes強調了人與人之間互動的不可替代性："人類仍然非常基礎，人類之所以學習是因為有其他人。"他回憶起自己的一位歷史老師，這位老師將歷史設定為一系列情境和各方立場，然後引導學生思考："你認為接下來會發生什麼？"這種教學方式讓歷史變得生動有趣，而非僅僅是年份、數字和一個接一個的國王。
Sal Khan也表示："AI可以作為輔導工具，但我也相信人類在激勵和與技術互動方面扮演著重要角色。"
在這種新模式下，教師擺脫了"必須講完472個州標準規定的話題"的壓力，擁有更多時間與學生真正連接。正如Ben Gomes所說：希望"必須學習（have to learn）"的部分可以變得更高效，而"想要學習（want to learn）"的部分可以因此變得更廣泛。
Andrew Ng展示的Kira Learning平台就是支援這種角色轉變的工具之一。他演示了如何使用AI生成教案、建立個性化學習內容，甚至提供教學支援。例如，當學生程式碼出現錯誤時，AI可以向教師解釋問題所在並建議具體的教學策略，而不是直接給學生答案。
面對AI時代，學生需要培養什麼樣的技能才能立於不敗之地？
Sal Khan的觀點可能會讓人驚訝。他稱自己是一個"傳統主義+"（traditionalist plus）：
"傳統的閱讀、寫作、數學、人文學科，我認為這些比以往任何時候都更重要。我們都聽說AI可以通過不同的測試，達到80%或90%的百分位，這不是我們的孩子可以放棄學習的理由，而是他們必須變得更好的理由。" —— Sal Khan
他舉例說明："沒人想要一個寫作能力不如員工的編輯，沒人想要一個程式設計能力不如軟體工程師的軟體架構師。"在未來，我們都將管理AI團隊來幫助我們寫作和創作，因此我們需要能夠跟上AI的能力。
除了這些基礎技能，Khan還提到了適應不斷變化的AI工具的"元技能"：
"這些工具變化得如此之快，三年內它們就會看起來截然不同，更不用說十年後了。關鍵是如何整合這些工具並以新方式使用它們，能做到這一點的人將非常高效。" —— Sal Khan
正如Ng總結的那樣："未來最重要的技能之一是能夠準確地告訴電腦你想要什麼，讓它為你完成任務。"
Ben Gomes則提到了YouTube上的創作者如何啟發了他，因為"人們掌握這些工具是因為他們想要，而不是因為他們必須"。這種自發的學習動力和對知識的渴求，或許正是AI時代最寶貴的素質。
儘管AI在教育中展現出巨大潛力，但實施過程中仍面臨諸多挑戰。
1.人機協作的平衡：Ben Gomes強調了人類在學習過程中的核心作用，技術再先進，也不能完全替代人類教師的情感連接、動機激發和道德引導作用。
2.系統性變革的阻力：現有的教育評估體系仍然基於標準化測試和統一課程，這可能會阻礙個性化學習的推廣。
3.技術獲取的不平等：確保所有學生，無論其社會經濟背景如何，都能平等獲取AI教育工具仍然是一個重大挑戰。如果處理不當，技術可能會加劇而非縮小教育不平等。
教育的未來不是AI取代人類，而是AI與人類深度協作的新範式。Andrew Ng的願景是讓每個人都能掌握程式設計和AI技能。
"我希望下一代人都知道如何程式設計，都瞭解AI，因為這將是我們所有孩子成長過程中需要掌握並在一生中使用的重要工具。" —— Andrew Ng
AI可以解決教育系統中長期存在的"規模化個性化教學"的難題，讓教師從機械性工作中解放出來，專注於真正有價值的引導和啟發。正如Steve Levitt所言，他希望未來能夠回顧今天的變革並說："我們度過了愉快的時光，為世界創造了令人驚嘆的東西。"
AI與教育的融合不僅僅是技術問題，更是關於重新思考學習的本質和目的。在這個充滿不確定性的時代，教育的核心任務不再是灌輸固定知識，而是培養終身學習的能力和適應變化的韌性。AI提供了實現這一目標的強大工具，而如何明智地利用這些工具，將決定我們能否為未來一代創造更加個性化、有效和公平的教育體驗。確保AI技術真正服務於教育的更高目標：培養具有創新精神、適應能力和人文關懷的新一代。 (JER學家)