当人工智能走进大学
谌超
人工智能已深刻影响我们的生活、工作，它又是如何改变高等教育的呢？
有些影响超乎想象。
2019年3月，教育部印发了《教育部关于公布2018年度普通高等学校本科专业备案和审批结果的通知》，全国共有35所高校获首批人工智能新专业建设资格。此后，在2019年度和2020年度新增备案本科专业名单中，人工智能连续两年成为新增备案高校数量最多的专业（2019年度180所高校，2020年度130所高校）。也就是说，根据教育部发布的2018—2020年度普通高等学校本科专业备案和审批结果，共有345所高校开设了人工智能专业。与此同时，在央视新闻联合百度推出的《2020高考搜索大数据报告》中，人工智能勇夺热搜专业第一。
人工智能专业的设置热潮及学生的报考和搜索热度，源于市场对相关人才的旺盛需求。人工智能技术已应用在生活中的多个场景，改变着人们的工作和生活，这其中当然也包括高等教育领域。
从招生咨询到教学、论文检查、作业批改......人工智能拥有无限可能
不知何时起，许多高校的招生网站上多了一个可以24小时待命、随时在线答疑的小助手——招生咨询机器人。“xx专业的学费是多少？”“学校的交通如何？”……这些招生咨询中的高频次问题，也是招生机器人最擅长回答的问题。只要准新生和家长所提问题能跟机器人数据库存储的问题匹配上，即可馬上获得官方回复。
人工智能（AI）正被用来应对这些个性化的响应。它可以为招生官减少成本大且耗时较多的各种咨询电话。不过，这并不是人工智能在高校应用的全部。长期以来，基于节省成本的考虑，人工智能一直以这样的方式悄悄地融入高等教育。这种需求因新冠肺炎疫情的发生使高校预算紧缩而加剧。
现在，简单的人工智能工具，如上文提到的聊天机器人、剽窃检测软件及用以检查拼写和语法的应用程序在不断更新迭代，拥有更强大功能的则用来回答学术问题、作业评分、课程介绍甚至教学问题。最新的人工智能工具甚至可以评估和记录学校申请人的个性特征、感知动机，越来越多的高校正在使用这些工具辅助作出是否录取和是否提供经济援助的决定。
率先使用这些聊天机器人的佐治亚州立大学表示，自2016年该校推出名为Pounce的聊天机器人以来，已经为潜在新生的问题提供了数以千计的回复，并减少了被录取后无法如期报到情况的发生率。
佐治亚理工学院计算机科学教授阿肖克·戈埃尔创造了一个人工智能助教，这位“助教”可帮教授处理日常有标准答案的问题。戈埃尔的班上只有20名学生，但他的在线课堂上却有来自世界各地的400多名学生。他们带着一些问题与疑惑，不时地浏览他的视频并学习，每个学期学生的问题多达上万个，远远超出他与他的教研团队所能处理的范围。
因此，戈埃尔设计了一位能够处理日常问题的智能助教，他上传了四千多个问题与答案，用以训练他的人工智能助教。戈埃尔给这位人工智能助教起名为吉尔·沃特森。沃特森回答的问题非常常规但又是必需的，例如正确的文件格式、数据使用，以及教职员工的日程安排，这些问题都有绝对客观的答案。而真人助教则负责那些更为复杂的问题。值得注意的是，研究发现，一些学生并不能识别出与他们交谈的是人工智能助教还是人类助教。
英国的斯塔福德郡大学为学生提供了一位名叫Beacon的人工智能助教，主要负责推荐阅读资源，并建立学生与导师的联系。澳大利亚迪肯大学有一位名叫Genie的人工智能助教，它的功能更强大，可以知道提问的学生是否阅读过特定的在线课程材料，可以检查学生的位置和活动，以确定他们是否访问过图书馆，或者告诉他们在餐厅待的时间过长，并提醒他们继续努力。
新冠肺炎疫情的发生加速了大学对人工智能技术的应用。因为在线课程规模太大，教师无法很好地进行管理，大学越来越多的使用人工智能给学生评分。
南新罕布什尔大学不仅用人工智能技术给学生评分，还负责教学工作。该校研发部门执行主任法比·加涅表示，学校一直在尝试使用人工智能技术检视学生的语音、动作，或者学生对视频课程的反应速度，并利用这些信息评价学生的成绩。
另外一个被高校使用较多的人工智能工具叫Turnitin，它以检查论文剽窃而闻名。该工具的作用是将书面作业分类，以使教师不需要反复强调、批改相同的错误。研发该工具的公司说，教师通过检查以验证机器是否做了正确的评估，并以此减少重复的工作，这样他们将有更多的时间来教学。
人工智能 利弊共生
随着人工智能技术在校园运用的增多，人们对它的担忧也越来越多。一些研究表明，人工智能工具可能会出错，使用人工智能工具甚至像是一场“赌博”。麻省理工学院的一个团队使用计算机创建了一篇基本上毫无意义但包含了人工智能论文读者搜索使用的所有关键信息。人工智能工具竟然评了高分。
在西班牙，一个名为Lola的人工智能机器人回答了约38700个学生的问题，准确率达到91.7%，但这同时意味着它给出了至少3200个错误或不完整的答案。
“单靠人工智能并不能很好地判断人类的行为或意图。”ProctorU创始人兼首席战略官贾罗德·摩根说。我们发现，人们在这方面更全面，比机器更擅长。
明尼苏达州的圣托马斯大学表示，它测试了一个人工智能系统，该系统可以扫描和分析学生的面部表情，以确定他们是否真正参与其中或理解材料。该系统会立即告诉教授或其他人哪些学生感到无聊，或哪些点在讲座中需要重复或加以强调。但最终，该校并没有部署该系统。
加州大学圣塔芭芭拉分校的研究人员研究了学生是否能从动画中获得比现实生活中的教师更多的情感强化，发现虽然学生在面对真实的人和动画形式呈现的教师时都能感知到情感，但当教师是真实的人时，他们对“快乐”和“沮丧”等情绪有更强烈、更准确的感知。
得克萨斯大学奥斯汀分校计算机科学研究生项目构建和使用了名为GRADE的人工智能评估系统。据介绍，GRADE会根据审查委员会录取的可能性审查申请并进行评分，目标是减少人工审查的时间成本，GRADE将审查时间缩短了74%。但该大学2020年放弃了GRADE，学校认为它在评分过程中存在重复、肤浅、偏见的风险——给一些申请者评高分并不是因为他们很好，而是因为他们看起来像过去通过的申请者。
总而言之，人工智能技术的发展有助于降低人工成本，减少各个环节人类的参与程度，但同时，由于其设计依托于人，人都具有一定的主观性和价值判断，使用其进行评判时难免落入“延续偏见”的陷阱。因此，在使用人工智能工具进行高校管理时需要保持理性，特别是作出重要决策时，不能对其过度依赖。
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