元宇宙时代一流大学智能教育的创新路径

摘要：以人工智能及视觉沉浸式等技术为核心的元宇宙平台不断涌现，使得人类社会迈向元宇宙时代，在新的时代背景下加快推动智能教育发展是一流大学教育创新的重要方向。佐治亚州立大学拥有先进的一流大学智能教育经验，业已通过规模应用自适应学习技术驱动一流大学课堂教学变革，利用智能招生助手精准帮助新生入学以及借助智能管理系统助推学生学业成功。创新的运行机制是佐治亚州立大学实施智能教育的基础，该校以助力学生成功理念为引领，以连贯性战略规划为导向，以系统性组织变革为支撑，构建了一流大学智能教育发展的有效模式。为了加快我国一流大学智能教育发展，政府应对大学智能教育进行统筹规划，大学需加强智能教育的运作机制建设及高度重视智能教育伦理风险规避。

关键词：元宇宙;智能教育;佐治亚州立大学;一流大学

元宇宙（Metaverse）概念起源于上世纪九十年代，随着技术进步人们不断丰富了元宇宙概念内涵。元宇宙平台在显示、交互及内容维度与传统互联网有较大的差异，因而其可被理解为一种能够实现三维显示、提供沉浸式交互、现实世界与数字虚拟世界融通的共享数字空间。从元宇宙外延来看，可以划分为虚构数字空间、虚实组合空间、虚实协作空间三种不同类型，其被不少科技公司视作继移动互联网之后的下一代互联网生态。当前已经有不少科技公司推出了多样化的元宇宙平台，如Meta公司的Horizon Worlds、微软公司的Microsoft Mesh、英伟达公司的Omniverse、虚拟游戏平台Sandbox、百度公司希壤等。从业界所推出的部分“元宇宙”平台来看，其主要通过虚拟现实眼镜、增强现实眼镜、智能手机或电脑等载体进入，用户在此类元宇宙平台可进行工作、设计、交友、游戏、娱乐、交易等活动。从长远来看，尽管潜在着一系列未知风险，但真正满足经济社会发展需要及能够解决人们工作生活真实需求的元宇宙平台具有巨大发展空间，源于其集成了模仿或者超越人类能力解决复杂性问题的人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）技术、赋能信息高效连接流通的互联网技术，让人拥有沉浸式体验的增强虚拟仿真现实技术，使得人与技术系统交互更加人性化及便捷化的人机交互技术，以及未来可能出现的脑机接口技术等一系列先进技术，将使人们有机会进入虚实相结合、信息极大丰富、立体生动的智能数字空间。从发展趋势来看，元宇宙平台在技术不断发展及大量资本持续涌入背景下正在加快成熟，元宇宙时代将有望在未来几十年内真正到来。

由于人工智能是元宇宙平台核心技术之一，在迈向元宇宙时代之际有必要加快人工智能在一流大学创新应用步伐，为后续先进的元宇宙平台在大学教育创新应用打下良好基础，以期更好地提高一流大学办学质量。人工智能对教育具有颠覆性和变革性双重作用，其中“科技-空间-社会-教育”是人工智能对教育的冲击路径。[1]一流大学除了需变革教育模式以适应智能社会的人才需求变化外，还应抓住AI给一流大学教育带来的技术红利。美国一流大学在利用AI变革教育方面有较为丰富的经验，其中佐治亚州立大学（Georgia State University，简称GSU）是美国一流大学智能教育发展领域的典型代表，该校在本科生教学和创新力方面排名均被2019年美国新闻与世界报道大学排行榜（U.S.News & World Report）评为全美第二。技术创新部门往往无法从创新中显著受益，模仿者却能从商业战略中获益，[2]这提示国内高校可借鉴参考先行者的智能教育实践经验以促进自身的发展。我国高度重视推动智能教育的发展，已经通过政策变迁途径进行前瞻性布局。[3]然而，目前我国一流大学中的智能教育大多仍停留于理论探索和前期规划层面，迫切需要借鉴国外成熟的一流大学智能教育经验。本研究以GSU为个案，系统剖析一流大学智能教育运作机理，以期为我国一流大学发展智能教育提供参考和借鉴。

一、佐治亚州立大学智能教育的实践形态

一流大学智能教育发展需要对原有的课堂教学、学生学习及管理服务进行变革，以期提升高校教育质量。佐治亚州立大学通过自适应学习技术、学业预警系统及智能招生助手大大提升了高校教学及管理方面的效率及效果，构建起了利用智能技术助力学生成功的教育创新体系。

（一）以自适应学习技术推动大学课堂变革

自适应学习（Adaptive learning）是根据学习者个体情况，适当调整教学材料和反馈指导建议，以提供符合学习者特点的智能交互环境[4]，常见形式有自适应学习平台或自适应学习课件。美国市面上高等教育阶段的自适应学习平台往往内嵌了知识图谱（Knowledge Graph）、专家系统（Expert System）、推荐系统（Recommender System）和机器学习（Machine Learning）等AI技术，属于人工智能在高等教育领域中的热门应用。当前美国高校在自适应技术应用实践方面已经进入大力推广阶段。[5]其中，GSU是美国高校成功应用自适应学习技术的代表性高校之一。GSU在利用自适应学习技术变革大学课堂方面主要有以问题导向推动智能教学变革、对教学模式进行匹配创新和基于证据循序推进智能教学变革三个方面特点。

  在以问题导向推动智能教学变革方面，GSU使用自适应学习技术的初衷是利用智能技术提高学生成绩，解决高辍学风险学生课程通过率低的问题。从2006年起，GSU的教务长办公室就主动与数学系开展合作，针对学生通过率低的传统数学课程利用自适应学习技术进行重新设计。

在对教学模式进行匹配创新方面，GSU数学系依托自适应学习技术将几门数学入门课程设计成翻转课堂模式，即采用学生进行自适应学习为主、教师单独指导为辅的混合教学模式。GSU除了为学生提供大班授课式的教学之外，还让学生自主地在长期开放的自适应学习实验室里开展学习。GSU将该试验室称为数学互动学习环境（Mathematics Interactive Learning Environment，简称MILE），其设计原理来源于类似学习资源中心的商场模式（Emporium Model），该模式认为交互式计算机软件、个性化按需帮助和强制学生参与是学生数学学习成功的关键因素。[6]学生在学习过程中遇到困难可以随时获得教师及助教一对一的帮助。此外，学生在MILE实验室之外可以随时访问由Pearson公司提供的My MathLab在线软件进行补充学习。

基于证据循序推进智能教学变革方面，为了使得自适应学习技术能够得到师生的广泛接受，GSU在实施过程中注重在试点阶段对该技术的实施效果进行全面评估，基于课程实施效果数据的支撑来推进MILE计划。在新课堂教学模式下，三门数学课程的学生未通过率从2007年的平均31%下降到2014年的23%，其中微积分课程中学生未通过率下降了15个百分点。[7]

·比较教育·元宇宙时代一流大学智能教育的创新路径美国公立与赠地大学协会（The Association of Public and Land-grant Universities，简称APLU）在其发布的《自适应学习课件实施指南：从规划到拓展》（A Guide for Implementing Adaptive Courseware：From Planning Through Scaling）中为一流大学确立建立支持、发现与决定、设计、开发、试点与迭代以及规模扩展六个启动自适应学习项目步骤指南[8]，该六步骤正是源于GSU等几所公立大学推广自适应学习课件实施的经验总结。GSU在推广过程中验证了自适应技术变革教学的有效性，如2017年GSU亚特兰大校区的8500名学生全部使用自适应学习混合学习课程，未通过率同比降低35%。截至2018年，GSU已经成功地对显著影响保留率和毕业率的五门大型入门课程进行自适应学习变革，并确立了后续规模化推广自适应学习课程的路线。GSU在自适应学习课件选择、试验、评估和实施过程中，遵循了系统化的实施流程，有效地加快了该校自适应学习课件的拓展。在课件评估和选择过程中，GSU采用了在线学习联盟（The Online Learning Consortium）与Tyton Partners联合为高等教育决策者评估、采用和实施课件制定了CWIC框架（Courseware In Content Framework），该框架包含产品分类（Product Taxonomy）、研究集合（Research Collection）、课程级执行指南（Course Level Implementation Guides）以及机构级执行指南（Institution Level Implementation Guides）。[9]GSU严格地从产品分类框架中的功能（Functional）、交付平台（Delivery Platform）和采购（Procurement）三个维度评估自适应学习课件产品的关键功能及教育效果，注重将高质量评估作为推进自适应学习实践的起点。值得注意的是，自适应学习的规模扩展与教师教学自主权之间存在一定张力，为此GSU注重促进教师全方位的参与和协作。通过设置课程协调员、开设适应性学习工作坊和举办沙盒探索（Sandbox Exploration）等沉浸式自适应学习体验举措，GSU显著地提高了自适应学习技术的社区认知和教师认同。整体而言，GSU自适应学习课件走向规模应用大致划分为探索、试验和规模应用三个阶段，在探索阶段主要围绕产品评估、教师培训和先行试点等方面开展工作，在试验阶段呈现多渠道、多学科和范围广的特征，而战略引领和创造教师成功文化是规模应用阶段的重点。此外，在自适应学习技术的迭代升级的过程中，GSU不断按照系统化的流程循环推进，呈阶梯式上升特点，具体通过图1加以阐释。

“夏季融化”（Summer Melt）是指美国一流大学中被录取的高中毕业生在秋季无法入读大学的现象，学校支持不足、父母指导缺乏、资料准备繁杂和学生拖延是导致此种现象的重要因素。其中，“夏季融化”现象在美国低收入家庭学生和第一代大学生家庭中尤为突出。由于高中教育服务和大学教育服务存在一定断层，一流大学早期的积极干预能够有效提高学生入学率。[10]大学中的官僚主义和资源局限往往导致学生获得关键信息指导效率低下，AI技术的出现让“夏季融化”现象有改善的可能，其中内嵌智能代理技术的语音助手在此方面具有显著的提升效果。智能代理（Intelligent Agent）通过自然语言处理（Natural Language Processing）技术进行语音分析，结合人机交互、自然语言工具包和会话策略等构建起智能响应引擎，可以适当地响应人类[11]，其常见形式是能与人类进行对话互动的聊天机器人（AI Chatbot）。GSU自2016年起引进AdmitHub公司开发的智能对话式机器人Pounce。Pounce能够为学生全天候提供基于文本短信的个性化指导，帮助学生克服经济援助申请、入学考试和课堂注册等方面障碍。GSU对Pounce系统进行随机对照试验以验证该系统的效果，如将2016年秋季入学的7489名GSU新生分层随机抽样成智能招生助手支持组和对照组，通过智能招生助手支持组和对照组的比较，发现接受智能干预的学生按时入学比例增加了3.3%，且智能干预平台生人均使用成本仅为7至15美元左右，远低于使用Pounce前的100至200美元。[12]可见，GSU利用AI技术优化招生咨询服务模式能够有效解决传统高校招生服务的痛点问题。

（三）通过智能管理系统助推学生学业成功

基于一流大学学生学习大数据挖掘的学习分析技术（Learning Analytics）能够为一流大学监测学生的学业情况，及时进行学业指导以及优化学习环境提供帮助。随着AI技术的快速发展，部分先进的智能学业分析顾问能及时诊断学生的问题，并建议一流大学调配资源进行干预。GSU自2012年起与美国教育咨询委员会（Education Advisory Board）在该校长达10年、多达14万学生数据的基础上合作开发智能化促进学生进步及毕业顾问（Graduation and Progression Success System，简称GPS Advisor）。该系统每天对全校本科生进行数据跟踪，为一流大学提供超过八百多种基于学术风险因素标记的学业预警和预测类型，便于老师和顾问及时为学生提供个性化指导，帮助学生回到完成学位的正常轨道。具体而言，该系统可以基于历史数据的挖掘，预测学生毕业的可能性，并自动通知相关的辅导员，还可以对修读不恰当课程或学院表现不好的学生发出警报。使用该系统后，GSU的学期间保留率（Semester-to-semester Retention Rates）提高了5%左右，学生平均毕业时间缩短半学期，约为2014届学生节省近1000万美元学费。[13]更重要的是，该校少数族裔学生毕业率显著提升，有效缓解了长期困扰美国高等教育的少数族裔学生保留率和毕业率问题。[14]GSU在部署GPS Advisor系统过程中，既注重对学生学业路径的引导，又重视对学生具体课程学习的指导;既强调AI技术的智能预测与分析，又突出教师及专业学生辅导员的指导作用;既对学生学业进行指导，又为学生提供财务和就业等方面的咨询。从实施效果来看，GSU利用AI技术大规模及精准化地为学生在校期间的学习、生活及学业规划提供了有力的支持，使得该校的学生辍学率大幅下降，有效地促进了学生学业成功。