家長深夜批改作業(yè),別把家長綁在教育戰(zhàn)車上（家長批改作業(yè)知乎）
作為一個研究AI，家長家長家長依靠AI算法發(fā)文章的深夜人，平時我也非常支持自己的批改批改研究生用大模型輔助讀論文，潤色文章啥的作業(yè)作業(yè)知乎，按道理說我是別把綁教應該支持“合理”使用AI提高工作效率的 可是用AI批改作業(yè)這個事，我還真不是育戰(zhàn)很贊成……。
AI最擅長處理的車上，就是家長家長家長一些有“標準答案”的問題，所以能達到95%準確率的深夜作業(yè)，我猜測應該大部分是批改批改選擇、填空、作業(yè)作業(yè)知乎判斷之類容易“分辨對錯”的別把綁教題目 一分鐘批改40份作業(yè)，比老師快多了……萬一以后學校為了“追求效率”，育戰(zhàn)要求“普及”AI作業(yè)批改系統(tǒng)啥的車上，那可以想見，家長家長家長作業(yè)肯定會往客觀題比重越來越大的方向發(fā)展。
當然，可能有人會抬杠：AI照樣能判分析、論述之類的主觀題！ 那就更可怕了…… 老師親手批改作業(yè)，尤其是基礎教育階段，其實不僅僅是判斷對錯，更是一個通過字跡潦草程度判斷學生心態(tài)、通過錯誤類型判斷思維誤區(qū)的過程。
那一個個紅色的圈點，一行行或瀟灑、或整齊的紅色字跡，是師生間無聲的交流 我現在仍然能回憶起來，初中時每周交周記時對于老師批改內容的期待，不管是一些簡單的“你很棒！”“寫得很好！”之類的鼓勵，還是一些針對周記內容的評述，就像是跟老師聊天一樣，讓老師更了解學生的同時，加深了師生間的感情。
AI 批改作業(yè)，只能“精準”的告訴你對了還是錯了，卻很難告訴你“為什么錯了”（是粗心、是概念混淆，還是邏輯漏洞） 如果老師完全依賴 AI，就會切斷“作業(yè)”這個微小但高頻的反饋路徑，從“教育者”變成一個“數據管理者”，真的可謂是讓教育失去了人的溫度。
當然，隨著人工智能在校園里的影響越來越深入，我估計更大的可能是未來的教育模式會發(fā)生變革 AI 進校園，教育模式恐怕必須從以往的“農耕時代的經驗主義”轉向“數字時代的實證主義” 以前的老師需要憑感覺和經驗對自己班的學生做出評價和判斷，比如，“我覺得班上大部分同學這個知識點沒掌握”。
AI賦能后，一切都可以憑數據 AI 可以瞬間生成全班的知識點掌握圖譜：百分之幾是粗心？百分之幾是根本不懂？哪道題是全班的盲區(qū)？ 哪個知識點全班掌握得最好？ 老師的時間不需要再消耗在“打鉤打叉”上，而是拿著 AI 提供的“診斷報告”，像醫(yī)生一樣去進行“精準干預”。
以前是“講完課再看誰沒懂”，未來可能會變成“看了數據再決定明天講什么” 另外我想說一說這個95%準確率的問題 95%當然很高，可是我們面對的是人，是正在努力學習的小朋友們，那5%的“誤判”并不是一個可以隨隨便便被忽視的問題。
如果一個學生用了一種非常聰明但不符合標準答案的解法，AI 判了錯，很可能會打擊一個天才的萌芽 而且面對AI，學生都沒地方“說理”去，教育的多元性，教育的溫度，全都消失了…… 至于說全國推廣，我估計短期內很難實現。
雖然AI號稱是未來的基礎設施，但是現階段想要本地化一個大模型的話，購買和維護硬件、持續(xù)更新數據庫都將是一筆巨款，對于那些經費不那么富裕的學校來說，很難實現 另外想要讓大模型更符合某個學?！罢{性”的話，勢必要涉及微調，那就需要用巨量本校的數據庫進行“投喂”，電子化前些年的作業(yè)恐怕就是一項不小的工程，更何況語文之類很難“標準化”的學科，強行AI的話，效果必然不會太好。
使用“通用模型”神馬的，就更不靠譜了，現在大家使用的教材都不一樣，怎么可能訓練出一個“大一統(tǒng)”的通用模型……如果有，那一定是騙子！ 歸根結底，作為一名天天跟代碼和算法打交道的研究人員，我很清楚技術的邊界在哪里。
我們可以用AI優(yōu)化流程，處理海量數據，甚至輔助決策，但我們不可能把有溫度的教育也外包給AI 教育的本質，雅斯貝爾斯早就說過了：“是一棵樹搖動另一棵樹，一朵云推動一朵云，一個靈魂喚醒另一個靈魂” 而不是“一個GPU運行一段代碼，去評判一個大腦的輸出是否標準”。
教育的溫暖，只有真正的人才能給予……