中小学人工智能图灵测试,体验式教学活动设计研究

王璇 袁加欣 张鸽 方海光

摘要:本文梳理了国内外人工智能教育在中小学的应用,以及在人工智能教学中融合图灵测试的现状,指出了将图灵测试引入中小学人工智能教学的价值,并基于此设计了基于图灵测试的中小学人工智能教学活动模式,最后介绍了相关的实施案例,希望能为图灵测试在中小学人工智能课程活动中的应用提供有益参考。

关键词:人工智能;图灵测试;体验学习;活动设计

中图分类号:G434  文献标识码:A  论文编号:1674-2117(2022)10-0089-05

● 问题的提出

随着教育理念的发展,人工智能在教育领域越来越受到重视,诸多基于人工智能的教育工具被应用于不同的场景,被教育者和学习者所接纳。[1]体验学习是将学习者置于某些特定情境中,通过给学习者提供直接的感官刺激,并与外界环境进行交互作用,以此来激发个体内在的探究欲望与情感反应,在实践中学习者通过体验、感知、认知、行为等过程的整合统一,构建属于个体自身的个性化知识体系。[2]因此,本文将体验学习理论、图灵测试的概念引入中小学人工智能教育,设计了基于图灵测试的人工智能体验式活动模式,并在一定范围内展开了应用。

随着2017年国务院关于《新一代人工智能发展规划》的发布,我国的中小学人工智能教育逐渐进入峰值区。人工智能在教育中的研究主要呈现以下特征:首先,从研究主体和研究对象来看,研究人员主要集中在高等学校、高职学校等,相对而言中小学等层面的研究人员较少,且研究整体上呈现量增多但质不高的现象。[3]其次,从研究领域来看,涉及技术、模式与实践三个领域。[4]最后,从应用层面来看,主要包括三个方面:第一,建立智能教学系统和学习平台。第二,将智能机器人应用于教育。第三,建设智慧学习环境。

国外的人工智能在教育中的应用研究起源较早,对于人工智能应用于教学,主要分为替代教师与赋能教师两个方面。但由于国外学者并不是直接以人工智能教育形态和业态为研究对象,也没有考虑特殊的国情、教育现代化发展政策、经济发展阶段等状况与区域发展动力之间的相关性,所以,其研究不能直接用来解释并指导我国人工智能教育形态和业态发展。

● 图灵测试及其在教育中的应用

1.图灵测试

图灵在其论文《计算机与智能》中提出了一个问题:机器能思考吗?他通过模仿游戏来帮助人们理解这一概念并引出图灵测试:在相互分隔的情况下,测试者向被测试者进行提问,如果多次测试后,测试者对机器误判率达到30,就认为这台计算机通过了图灵测试,具有了智能。[5]

图灵测试不仅奠定了计算机智能的理论基础,还阐发了对智能的独到见解。[6]最初,图灵试图探究计算机能否像人类一样进行思考,表现出智能,目的不在于试图给出智能的定义,而是区分智能与非智能的状态。据此,他提出“通用图灵机”的构想,图灵认为,计算机具备智能的最优策略在于努力提供和人一样的回答,机器的形态等并不是重点,重点在于是否存在可以想象的计算机能够通过模仿游戏。在这个过程中,图灵意在说明人的思维是计算的过程,能够通过具体的步骤实现,他所构想的图灵机可以和人一样进行计算活动。

2.圖灵测试在中小学人工智能教育中的应用

奥兰多科学中心的交互博物馆通过展现图灵的化身,向访问者介绍展览并作为智能向导。展览作为非正式科学教育课程,目的是吸引和激发儿童对计算机科学的兴趣,并让他们考虑未来学习或从事人工智能领域。[7]我国关于图灵测试应用于人工智能课程的案例较少,但也有实际应用的案例。王丽丽[8]在《初识人工智能》一课中,为了让学习者更好地了解人工智能的概念和发展历史,通过实际的情境体验感受人工智能的特点,在实际教学活动中,引导学习者自行设计实验来验证计算机具有智能,并比对图灵测试,来了解图灵测试理念在计算机领域的前瞻性。

目前,人工智能应用于教育开始从关注技术本身发展,逐步延伸到教育的各个领域,但更多是对人工智能发展所产生的技术的应用研究,很少有溯及本源,即从如何判断计算机被赋予人工智能这一角度出发,去探究其对教育教学活动有何影响,本文旨在将图灵测试与中小学人工智能教育融合,以体验式学习的相关理论为基础,设计基于图灵测试的中小学人工智能活动。

● 基于图灵测试的中小学人工智能教学活动模式

1.相关理论

大卫·库伯[9]提出,体验学习是一个四阶段的循环过程(如图1),包括具体体验、反思观察、抽象概括和行动应用。具体体验是体验学习的最初阶段,个体依靠具体的、真实的东西来感觉,产生直接经验,从而获得知识或感性经验;反思观察是指要参与者在参与活动的基础上,通过对活动内容、过程进行观察与反思,尝试对过程中的现象或问题等做出归纳总结,形成个性化见解;抽象概括是让参与者依靠自身的认知过程,将概念或符号形成抽象化的概念或理论,从而实现知识内化。行动应用是对前三个环节所获取的知识深度总结的过程,并将这些知识迁移到其他的情境中去。

2.基于图灵测试的人工智能体验式教学活动设计

大卫·库伯的体验学习圈为本研究提供了体验学习的综合模式,笔者在大卫·库伯的体验学习四阶段循环模式的基础上,根据图灵测试的特点,对基于图灵测试的中小学人工智能体验式活动进行了详细设计,如图2所示。

(1)准备阶段

首先,要设计活动的总目标,活动总目标为通过模拟图灵测试的体验式活动,使人工智能初学者能够了解什么是图灵测试,如何在具体学习情境或生活实践中应用图灵测试解决实际问题。在设计目标的同时要了解学习者的需求,为后续评价标准的制订奠定基础。其次,确定活动的对象,活动对象可以是人工智能初学者。再次,对教师进行相关培训,使教师能够具备一定的理论基础来应对活动中可能出现的情况。最后,对活动环境的准备,环境包括软环境和硬环境,硬环境主要是活动的物理环境,是外显且易于把握的,软环境则是学习者心里内部环境的建设,是内隐的且不利于把握。良好的环境除了物质环境之外,还应该包括合理的教学设计与组织形式、对整个环节科学的管理以及对各环节中出现的问题进行有效调控。

(2)活动实施阶段

①前期导入。这一部分主要是由教师主导的,可以通过展示图灵测试对话的案例,引入人工智能与图灵测试的关系:图灵测试能够判断机器具有人工智能,同时通过对图灵测试相关概念与知识内容的介绍,引入活动的主题与目标为通过自主提问再现图灵测试。此外,由于相关法律法规和伦理道德的要求,人工智能在被设计时会声明自己的身份等信息。因此,在结合其他干扰因素的影响下,本研究设计出了中小学人工智能图灵测试提问的三个原则:第一,个人问题和隐私问题不可以问,如性别、姓名、年龄、身高、体重;第二,参与的人不会伪装,也不会刻意表达,人机之间相互分离;第三,每个人的问题是独立的,相互之间不可以交流,互不影响。

②具体活动环节。这一段主要包括教师活动的模块和学习者活动的模块,根据具体内容可以概括为创设情境、具体对话环节、学习的指导与支持以及评价与应用环节。

创设情境。通过创设与图灵设计的测试环境相似的物理环境,让学习者的学习效果随着现实情境与学习环境一致性的增加而提升,因此情境创设在整个活动过程中非常重要。

具体对话环节。这一环节要求学习者在符合基本原则与道德伦理要求的基础上,根据自己的理解与判断,向机器主动提问,根据机器给出的答案思考下一个问题,在这个过程中锻炼直观思维、发散思维、形象思维和逻辑思维。

学习的指导与支持。在这个环节中,教师要对可能出现的问题进行矫正与处理,在学习者遇到困难或阻碍时,给予帮助,以保证活动能够合理有序进行。引导学习者对整个对话的环节进行归纳总结,做出正确判断,更好地体会图灵在计算机领域提出这一理论的前瞻性。

评价与应用环节。教师根据最初设计的总目标,制订评价标准,评价活动过程与结果,判断学习者是否达到预期目标,达到的程度如何。同时,为了使学习者在活动过程中更加投入,可以加入评选最有价值问题的环节。参与活动会大大激发学习者对人工智能领域的兴趣,教师在这一环节应正确指导学习者如何将活动所学内容应用到生活及其他学科学习的实践中去,促进这一活动过程中习得知识的有效迁移。

● 应用案例分析

本文以北京市海淀区某次教师培训为例,说明在中小学人工智能课程中引入图灵测试的活动设计方法。由于客观原因,此次活动的对象为参与培训的相关教师。

1.教师培训案例

(1)前期导入

本次培训的主题是机器人AI新型课堂,因此,在此次培训活动中引入模拟图灵测试环节的意义在于,通过让参与者了解人工智能何以具备“智能”,如何判断机器具有了人的智能,来更好地接受并在课堂中应用机器人辅助教学。活动的场地在北京市海淀区某学校智慧教室,本次参与图灵测试的被测试者包括一名人类以及两个机器人——智能语音助手A、人类B、人工智能教育机器人小娜C,活动过程中机器人、志愿者之间相互分离,互不干扰。

本次活动的导入环节为展示人工智能的相关案例,让参与者体会随着科学技术的发展,人工智能在各个方面的卓越提升,并引出此次活动的目标——通过对话模拟图灵测试,并在开始具体活动前,声明模拟图灵测试的三条提问原则。

(2)具体活动环节

①创设情境。通过创设类似图灵测试的环境,增加参与者参与活动的体验感。根据图灵测试的特点,结合对参与者的分析以及场地的限制,选择以分小组的形式进行提问环节,现场采取圆桌的形式。共有18位参与者参与了此次活动,根据座次分布,将现场的参与者分成了4组,每一组有4~5位参与者,如图3所示。

②具体对话环节。每一组都有提问的便利贴,组内成员将问题写在便利贴上传递。在提问环节每组有5张便利贴,组内成员商讨提问,并根据传回的答案选择下次提问的内容,四个组平行进行提问。所有组提问回答完毕后,每一位参与者根据自己组的问答环节判断谁才是真正的人类。

学习的指导与支持。在提问环节中,有的参与者对所提问题是否属于隐私问题无法判定,这时需要活动主持人提供帮助与指导,保证活动能够正常有序地进行。由于活动过程中涉及的道具偏多,为了保证活动能够正常进行,活动中的道具和辅助人员都應该充分准备,做好预案。在这个过程中,要引导参与者归纳总结,不要局限于活动本身,而应与生活实际相互联系。

④评价与应用环节。判断环节以问卷星的方式进行,现场参与者对真正的人类B的误判率为66.67%,对智能语音助手A的误判率达到了50%,因此可以说明智能语音助手A也通过了图灵测试,而参与者们对人工智能教育机器人小娜C的误判率为27.78%,没能通过这次图灵测试。

在所有组的提问与回答以及判别结束时,将每一组的问题与回答汇总在白板上,各组在所有的问题中选出认为最有价值的问题。在应用于实际问题环节,由于本活动是对教师的培训,因此将行动应用环节设置为在教学中的实际应用,如如何将图灵测试与实际教学环节进行有效结合。

2.教学应用案例

为探讨图灵测试在实际教学中的应用效果,本研究在北京市某中学进行了实验教学活动。相比于教师培训,在课堂教学中的应用需要更为灵活,针对不同的学情以及教学环境,可以适当调整问题与机器人的数量。本次活动仍由准备阶段和实施阶段组成,实施阶段的导入环节以及座位排列不作赘述,以下是具体活动环节。

(1)创设情境

根据学生的数量以及教室环境的客观条件,本次活动将23名学生分为4组,每组可以讨论提出3个问题,由助教进行问题和答案的传递,如图4所示,其中A是人类,B是机器人。

(2)具体对话环节

每组学生提出问题,助教进行问题传递并传回问题答案,在这个过程中,教师提供指导与支持,学生根据问题的回答进行判断。

(3)评价与应用环节

在所有组问答环节结束后,每组填写图灵测试统计表,学生根据问题的回答判断A和B谁是真正的人类。其中,判断A为机器的人数为15人,误判率为65%,判断B为人类的人数为2人,误判率为9%,因此可以说明机器人B没有通过图灵测试。

由上述两个案例可以看出,图灵测试可以在教育领域广泛应用,既可以面向教师,也可以面向学生。在不同的应用场景下,可以根据客观环境和实际需要动态调整,问题数量也可灵活变化。

● 总结

本文以大卫·库伯的体验学习四阶段循环模型为理论基础,设计了在人工智能教育中结合图灵测试的概念的体验式活动,并在教师培训和某中学的教学中进行实践。由于时间和能力有限,本研究还存在以下不足:首先,对研究现状梳理得到的数据并不能够覆盖中小学人工智能教育的所有问题,只能涵盖当下研究中的某些特点。其次,由于这一活动对教学场景、教师背景知识以及学生的研究能力有一定的要求,较为适用于参与人数较少的情况,能否在大班中推广仍需要进一步研究。

体验式学习将学习融入到能够被分享和理解的个人经验中,不仅适用于教育的实施、学习以及相关培训,还有利于知识的创造,强调体验在整个过程中的重要性。通过引入图灵测试,同时发挥体验式学习的优势,增加了学习者在学习过程中的体验。教师引导学习者进行深入思考,针对学习者的顾虑给予正面引导,帮助学习者树立正确的价值观。活动的实施必须考虑全面,包括场地的布置、人员的定位、对学习者的分析、法律法规与道德伦理要求、具体环节与实际应用等多个方面,根据实际情况动态调整。

参考文献:

[1]郭炯,荣乾,郝建江.国外人工智能教学应用研究综述[J].电化教育研究,2020,41(02):91-98+107.

[2]张浩,韦云,朱德峰.AR在幼儿美术教育活动中的应用与实证研究[J].中国电化教育,2020(11):97-103.

[3]刘凯,胡祥恩,马玉慧,等.中国教育领域人工智能研究论纲——基于通用人工智能视角[J].开放教育研究,2018,24(02):31-40+59.

[4]王亚飞,刘邦奇.智能教育应用研究概述[J].现代教育技术,2018,28(01):5-11.

[5]Turing,A.M..Computing Machinery and Intelligence[J].Mind,1950,59(236):433-460.

[6]高新民,罗岩超.“图灵测试”与人工智能元问题探微[J].江汉论坛,2021(01):56-64.

[7]Gonzalez, A.J.,Hollister,J.R.,DeMara,R.F. et al. AI in Informal Science Education:
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[8]王麗丽.基于“思维迭代”的人工智能教学实践——以《初识人工智能》一课为例[J].中国信息技术教育,2020(11):14-15.

[9]Kolb D A. Experiential learning:Experience as the source of learning and development[M].Englewood Cliffs,NJ:Prentice-Hall,1984:34-60.

作者简介:方海光,首都师范大学教育学院教授,研究方向为教育大数据、人工智能教育、智能教育机器人、智慧教育等;张鸽,首都师范大学教育学院副教授,硕士生导师,研究方向为教育理论与教学管理;王璇,首都师范大学教师教育学院在读硕士研究生,研究方向为教育传播理论与技术。

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