人工智能时代的知识:致力于培养专长和学会迁移
教育原本是围绕传授宗教知识和培养基本读写及计算技能而展开的。
由于学习现在已成为毕生的事业，所以考虑中小学教育(K-12)的目标，与未来生活中学习目标之间的差异，是很有必要的。
相比之下，中小学学习侧重于为今后的学习奠定基础，主要是两种素养:
2、基本能力(Foundational Competencies):有效激活相关知识的动机和能力，以及必要时继续学习的动机和能力，包括:1)技能:如何运用所学知识，即创造力、批判性思维、沟通、协作;2)品格:如何表现及广泛参与，即睿智、好奇心、勇气、修复力、道德、领导力;3)元学习:如何反思并调节，即元认知、成长心态。
本文将聚焦基础知识，基本能力的探讨已经在其他报告中得到阐释(Bialik &Fadel，2015)。
二、就业能力
随着算法的日益普及，知识技能可迁移性问题中最令人担忧的因素与职业格局的变化紧密相关。
为向学生揭示他们需要了解与其职业相关的内容，课程设计的难点在于:自动化和离岸外包引起了职业形势的快速变化;我们为学生应对当今世界而做出的准备，在他们毕业时已经过时。
常规任务(routine tasks)很容易自动化，因为计算机程序可以学习执行一系列程序并遵循规则(运算法则)完成任务，这在图1中工作类型变化的比例上体现明显:两类比例增长的工作是非常规人际关系类工作(如顾问)和非常规分析类工作(如工程师)。
有些组织，如牛津大学(Frey and Osborne，2013)、经济合作与发展组织(Amtz et al.，2016)、普华永道(Berriman and Hawksworth，2017)和麦肯锡(Global，2017)试图量化自动化对职业的影响，以及对曰益递增的“职业消亡”的关注，其数字变动范围在9%(OECD)到50%(牛津大学)之间。
人工智能的进展对很大一部分人，特别是高技术人才是极具震慑力的(Anthes，2017)②。
人工任务和计算机任务之间的界限有多清晰
一旦任务被自动化，是否还为人类留有余地
同样，游戏Go最近被攻克了，甚至利用运算法则设计出人类玩家还没使用过的创新策略。
自由比赛的结果表明，业余国际象棋选手使用电脑可以打败电脑、大师级选手，甚至战胜性能较差电脑的大师级选手(Brynjolfsson &McAfee，2014)。
类似的过程在许多职业转换中屡见不鲜。
计算器没有取代数学家，而是提高了他们的能力;文字处理器没有取代作家，而是赋予他们更强的力量。
尽管现在人工智能带来了诸多变化，可能比上述这些转变具有更大的变革性。
如果我们训练下一代利用人工智能，那就意味着其作为工具可以发挥更大的作用。
那么机器最适合的工作的场所在哪
如果所有任务都符合完美的运算法则并可以细分，那么机器人就可以处理一切。
三、对教育的启示及学生需要知道什么
逻辑表明，在当今这个充满不可预知变化的年代，适应性(adaptability)和足智多谋(resourcefulness)至关重要。
IBM的吉姆•史伯尔(Jim Spohrer)提出了“T型人才”(T-shapedperson)⑤这一术语，用以表亦某人的认知水平，他们的知识储备兼有广度与深度，而不仅仅是二者之一。
教育始终强调迁移(在课堂外运用学到的知识的过程)和专长(对某些知识领域形成充分发展的认识，包括特定的感知和解读信息的方式)，但现在比以往任何时候都更需要有意识、系统、全面及显而易见的方式强调教育的这些核心⑥⑦。
实现这些目标的主要方式是围绕核心概念重构知识，但内容必须也要实现现代化。
基础教育(K-12)的终极目标是专长与迁移的有机结合(Simonton，2000)。
这种聚焦专长并最终促进迁移的方法，并不是实现将迁移和专长相结合的唯一途径，反而有明显的弊端。
难道不应该在教授科学知识的相关例子时传递这些理念吗
四、意义的重要性
有用的理解强调意义性:观念根据其关系和适用性彼此相联系。
从某种意义上说，意义和理解是同义词。
当然，人一旦多角度地深人学习某一特定概念，也就自然而然地形成了这样的直觉。
但是，这样的直觉能够在那些不再专攻某一学科的人身上得到发展吗
(一)直觉
无论你在哪，都会了解整个区域及其与其他区域的关系，你就算得上是这所城市布局的专家。
现在，假设你尝试指导一位初来乍到的陌生人如何在这个城市游玩。
例如，你可以告诉他们某条河流将城镇分为南北两半，或是某条社区街道有哪些分支，或某辆公交车环绕着城市外围行驶。
那确实是一次对“基础”的考验:在新学习材料的重压之下，基础会是纹丝不动还是面临崩溃
似乎有些话题具备相当高的技术含量，以至于大多数新知识被添加进来时，都难以维持原来的意义，也难以在没有全面发展专长的情况下形成直觉;毕竟，专家是在当前体系中建立其理解和认识的，因此可能经常默认自己的历程也应该是任何人学习该学科的历程。
然而，由专家决定如何向学生介绍该学科是件糟糕的事，因为他们常常屈服于“知识的诅咒”(curse of knowledge;Wieman，2007)，无法认清新手是如何感知材料的，因而难以决定如何更好地呈现材料。
(二)相关性:让知识有上升通道
研究表明，信息是通过感知过滤获得的，而感知又基于自身理解的框架和目标。
学生的大脑如果不能提取有用的信息，则很有可能难以用有意义的方式整合(理解)信息。
知识具有相关性，它并非一定要以具体的方式实现其实用性;它可以在解决抽象问题，或者理解容易混淆的观点时体现其有用性。
此外，相关性与学生动机有直接联系。
但是，这个差距必须处于可控的范围。
最后，“鸵鸟效应”⑫现象特别有趣，因为它表明相关性是极为主观的，考虑到情绪效应可能会影响人接近潜在相关但不合心意信息的方式(Golman &Loewenstein，2013)。
大卫•拍金斯(David Perkins，2014)说:“知识就像一辆自行车。
也就是说，知识是为了到达某一地方而存在的。
也许我们想在头条新闻中理解问题或者思考就诊寻医问题，或以最有效的方式开展项目，任何以上这些以及其他成千上万的任务，我们都想带着自己的所知去往某地”。
功能性知识的观念常与注重主动学习(active learning)⑬的教学紧密相联，正如约翰•杜威(John Dewey)说的:“只有在教育中，知识才意味着一种信息的储存而无关实践，而在农民、商人、医生或者实验室实验员的生活中，这是绝不可能的”(Dewey，1916)。
(三)发展概念工具箱
然而，有些概念比其他概念强大。
相较于那些为未来学习提供较少支撑的概念，或者更糟的，将碎片知识与学习情境不恰当地组合在一起，使得在新的环境中很难作为工具使用的那些概念来说，核心概念(Core Concepts)才是知识的动力工具，是课程的重中之重。
五、迁移:在新环境中运用已学知识
从本质上说，迁移可以简单地理解为:激活一组心理资源，用以理解新信息(Bransford &Schwartz，1999)。
计算机也会出现这样的情况，即掌握自己没有受训过的技能，或者从东碰西撞中学会什么。
如何实现迁移
就迁移的潜力而言，如上文所述，核心概念具有极高的投资回报，它们适用于多种多样的情境，无需针对不同情况分别学习。
(一)意义的领域
这是最抽象层面的意义，因为它是完整的意义理解方法。
正是沿着这条路线，跨学科工作往往是最困难的;当价值观和探究方式不一致时，很难从他们眼中找到起点或看到彼此所处的位置。
意义的领域包括:
1)符号领域:具有社会公认的形成和转化规则的符号结构体系(如数学、语言学、计算机科学等);
2)经验领域:根据确定的证据和验证规则，采用特定的分析抽象体系产生的经验真理(如物理学、生物学等);
3)审美领域:人类内在生活的模式(如视觉艺术、音乐艺术、运动艺术和文学);
4)个人领域⑯:经验学到的，关于自我和他人的知识(如心理学、哲学、文学、宗教学);
5)伦理领域:以自由、负责、深思熟虑的决定为基础的个人行为(哲学、心理学);
6)综合领域⑰:综合多角度为一体的整体(如哲学、历史、宗教等)。
有些学科适用于多领域，因为其内部有不同的传统。
(二)有缺陷的知识
没有意义的学习结果，或者说有缺陷的知识(problematic knowledge)，依照不同情况可以归纳为:脆弱型知识、死记硬背型或配方型知识、惰性知识以及错误观念。
脆弱型知识(fragile knowledge)是最常见的。
许多流行的教育学观点都与建构主义(constructivism)⑱的基本范式，以及为学生创造积极的学习体验的基本目标一致。
自上而下的传统学习(意义明确告诉学生，但未必有效地与学生的观念和经验相结合)与自下而上的渐进式教学法(progressive pedagogy)(意义由学生构建，但复杂性程度受限)之间的制衡，这是课程实施的重要组成部分;如果某门特定课程过于集中在自上而下一侧，将导致学生学到的是惰性知识，而如果过分关注自下而上一侧，就出现了配方型知识。
误解(misconceptions)，简单而言，就是意义没有得到适当建构的理解®。
下面例子探讨了学生为何放弃关于“力”的根深蒂固的看法(Disessa，1993):
原来的直觉使学生认为必须要有一个继续向上的“作用力”才能保证球体向上移动。
当被问及是什么力时，学生不知不觉地把“作用”映射到“力”上。
最后，学生如何解释指定问题或情境将取决于他们如何牢固地建构各种各样的理解，以及情境如何触发这些理解被用作解决问题的工具。
基金项目:浙江大学2018年度中央高校本科教育教学改革专项经费项目“智能时代大学教学设计理念和方法研究”。
译者简介:舒越，博士，浙江大学教育学院课程与教学论;盛群力，教授，浙江大学教育学院课程与教学论。