塑造学习的未来：人工智能在教育4.0中的作用

（一）全球教师短缺

首先，全球教师短缺是改善教育成果的重大障碍，预计未来几年对教育工作者的需求只会增长。其次，教师在行政任务上花费了大量时间，影响了他们与学生进行高质量互动的时间。最后，大多数教育系统在缩小数字技能差距方面落后，这是确保学生未来就业能力的关键因素，也是培养下一代负责任开发和部署新兴技术所需的能力和道德意识的关键因素。

据联合国教科文组织预测，到2030年，全球教师缺口达4400万，严重影响教育质量和普及化。撒哈拉以南非洲地区尤为严重，需额外1500万名教师以普及儿童教育。随着劳动力市场变革，再培训、技能提升和终身教育需求日益增长，教育相关职位需求也随之增加。

然而，在许多经合组织国家，教师职业的工资吸引力不足。初中教师的工资普遍低于高等教育工作者，差距高达30%。政府需采取措施吸引顶尖人才，确保教师得到适当报酬，将教学视为高增长、高潜力职业。

人工智能等新技术有助于弥补教师短缺，支持现有教师，确保教学成为“面向未来”的职业。尽管技术无法完全取代教师，但其作用不容忽视。以英国为例，已有42%的中小学教师利用生成式人工智能辅助教学，较之前显著增长。政府、企业和社会应共同支持将人工智能作为教师工具，培养潜在教师的额外技能。只有这样，我们才能确保教师队伍强大，为学生提供更优质的教育。

（二）行政和考核差距

教师短缺问题很大程度上源于他们面临的沉重行政负担。据最新调查，美国教师每周工作54小时，其中仅46%用于教学；经合组织国家初中教师的平均教学时间占比也只有约44%，频繁的行政任务成为影响教育质量的一大障碍。在经合组织国家的教与学国际调查中，小学和初中教师最大的压力来源是“过多的行政工作”。

为解决这一问题，可通过自动化管理任务，增加以人为本的工作内容，帮助教师释放更多时间，投入到与学生互动、定制教学内容和发展教学技能等更有价值的工作上。这不仅能减轻教师负担，提升行业吸引力，还能缓解全球教师短缺问题。

此外，低效的评估过程也限制了教育领导者基于数据做出及时有效的战略决策。尽管教育体系旨在定期评估学生的理解能力，但全面评估却鲜有发生。学生的表现主要依赖学校的偶尔评估，而教育部的评估也仅在每年的课程审查期间进行。经合组织的国际学生评估项目（PISA）每三年才进行一次，这使得教育系统难以适应不断变化的学习和劳动力市场需求。

将人工智能技术融入教育评估中，可以为教育工作者提供实时的、数据驱动的洞察，实时监控学生的学习趋势，识别优势与不足，并大规模评估教学效果。这不仅能更有效地评估非标准化考试，还能为教学决策和课程开发提供重要信息，从而显著提升教育交付的整体质量。

（三）数字技能差距

随着劳动生产率的提升和新产品创新带来的收入增长，生成式人工智能预计将激发数万亿美元的经济潜力。这一预测基于一个关键假设：个人、团队和组织必须有能力且愿意高效地利用人工智能及其他技术工具。尽管生成式人工智能及其他新兴技术充满希望，但实现其价值的关键在于克服一个重大挑战：全球范围内持续存在的数字技能和人工智能人才短缺。当前劳动力市场对此类技术专业知识的渴求日益旺盛，且这一需求预计将持续增长。调查显示，68%的高管面临中到高级别的人工智能技能缺口。

此外，深度学习、自然语言处理和机器人流程自动化等领域的人才匮乏，已开始减缓人工智能的发展步伐。人工智能的自动化能力可能取代某些职位，而技术素养不足的员工面临更大的被替代风险。为应对这一挑战，教育体系必须重视人工智能等技术的教学，培养未来的数字技能，包括如何安全、负责任地使用和生产技术。年轻开发者需在设计人工智能时充分考虑伦理因素，并对潜在风险和影响保持警觉。

（一）通过增强和自动化来支持教师的角色

人工智能的进步为教育工作的性质和质量提供了重塑的机会。世界经济论坛与埃森哲的合作研究表明，大语言模型（LLM）可能改变高达40%的任务执行时间。这一变革同样适用于教育领域：一些教学任务可能实现自动化，而LLM则有望增强或改善其他任务。易于自动化或通过LLM提升的任务通常是那些重复性或常规性工作。在教育行业，高达20%的文书和行政任务，如考勤记录、注册和数据分析，有望实现自动化。而那些最可能从LLM的增强效应中受益的任务，如课程规划和评估学生表现，强调分析问题和解决问题的能力，占教育部门工作时间的8%-20%。至于强调人际互动的任务，如面对面交流或与年轻学习者的身体互动，可能不受LLM的影响，大多数教学任务和角色在这类工作中占有突出地位。

总的来说，LLM在自动化和增强日常重复的教学行政工作方面的潜力，为教育工作者提供了更多时间专注于创造性的任务，如课程设计，以及人际互动的基本教育方面。然而，这种转变需要精心设计和实施，以确保教师能够管理自动化或增强的步伐，并在他们自己的技能提升方面得到支持，同时学会专注于工作中更以人为中心的方面，如改进教学方法、提供社会情感支持、个性化教学和家长参与。

（二）在教育中提炼评估和分析

人工智能自动化评估可提供大规模即时反馈，帮助学生理解错误，支持教师改进教学。这种分析在教师协作下更有效，人工智能工具可编程学习教师的反馈示例，评估非测试作业。

采用基于游戏的评估技术可减轻教师和学生的压力，通过自动化反馈机制，学生可参与实时分析的学习活动，而不是依赖定期正式评估。这种转变可显著增强教育体验，培养适应性学习环境。

机器学习和人工智能分析使教育系统更敏捷，能够即时响应学习者需求。所有利益相关者均可及时获得分析，做出明智决策，改变当前教育现状，将线性评估转变为动态、实时模型。大数据集不仅能分析答案，还能分析模式和预测未来差距。

（三）支持人工智能和数字素养

发展数字技能对掌握当前技术格局至关重要，人工智能和数字素养不仅涉及使用工具和平台，还包括批判性思维、问题解决、创造力和人工智能伦理意识。将人工智能融入教育，不仅可利用人工智能工具，还能传授人工智能概念及其社会影响。重点应放在培养意识、好奇心和基本理解上，如评估信息来源的可靠性。数字素养能预测区分事实和错误信息的能力，这对未来参与全球选举的年轻选民尤为重要。人工智能教学不仅能识别虚假信息，还能培养负责任的人工智能开发者。将网络技能纳入课程，有助于构建强大和安全的人工智能系统。加强人工智能与全球教育系统的整合，可使其在教育学生负责任和公平的人工智能实践方面发挥关键作用。一些经济体已开始制定人工智能和数字素养融入课堂的基本原则，如英国、澳大利亚、日本和新西兰。掌握数字和人工智能素养，将为学习者提供应对未来人工智能就业市场的竞争优势和职业多样性。

（四）个性化学习内容和体验

本杰明•布鲁姆的研究表明，一对一辅导结合定期测试和反馈，能将学生表现提升约98%。斯坦福大学的研究也发现，即使是每天10分钟的短暂辅导，也能显著提高学生的读写能力。然而，扩大个人辅导的成本高、效率低，全球教师短缺使这一挑战更为艰巨。一对一的辅导虽被广泛认可，但其成本高昂，加剧了学习成果的不平等。

技术支持的个性化学习对学习结果有显著积极影响。人工智能的进步能提供量身定制的学习内容、体验和实时反馈，就像私人家教一样。人工智能算法不仅定制内容，还能根据学习者的表现、行为和偏好调整学习节奏、难度和风格。人工智能还能预测学习挑战、识别差距，并创建个性化学习之旅。人工智能工具与教师合作，将示例和概念与每个学生的兴趣、生活经历和背景联系起来，创造吸引人的学习环境。人工智能还能以多种方式呈现材料，满足不同学生的需求。

（一）评选流程和标准

世界经济论坛教育4.0联盟汇聚了教育领域的领导、专家和决策者，旨在制定推进教育4.0的政策、举措和计划。2023年，联盟建立了一套标准，以在缺乏全球标准和全面政策的情况下，指导如何运用人工智能工具推动教育4.0发展。这些标准着重于影响的重要性、可量化性、可扩展性和可持续性，同时考虑到人工智能可能加剧教育差距的风险。所有选定的案例研究均强调教育公平的重要性。世界经济论坛新经济与社会中心与联盟合作，通过合作伙伴网络收集意见，并在独立专家小组的协助下，根据这些标准挑选了与指出的教育差距和机会相关的案例研究。

（二）相关案例

本研究提供了人工智能在教育中应用的典型案例，包括联合国儿基会的“无障碍数字教科书（ADT）”、Kabakoo学院的“通过虚拟导师培养数字技能”、阿拉伯联合酋长国教育部的“人工智能导师项目”、韩国教育部的“人工智能驱动的数字教科书”等。

图1 联合国儿基会的“无障碍数字教科书（ADT）”

图2 Kabakoo学院的“通过虚拟导师培养数字技能”

在教育领域整合人工智能技术旨在提升学生学习体验和成果，同时为学习者未来的工作做准备。然而，在缺乏适当规划、安全措施、治理和公平框架的情况下，快速部署生成式人工智能于教育领域，潜藏着风险。只有妥善管理，提前规划，才能更好地让人工智能赋能教育4.0。