最近在学习群里AIED 教育学人·知识库和老师们交流教学、研究过程中遇到的问题是，发现老师们都有很多想法来改善当前的教育实施，课堂教学。比如个性化学习、项目式作业设计，当然还有最火的人工智能+教育。然而有创新的想法还不够，还需要执行能力和深度思考，执行能力可以落实好的想法，但是缺乏深度思考，教育研究或教学实践会趋于“肤浅化”。
而这，也会引起学生学习的肤浅化。发展心理学家大卫·耶格尔的书 《10 to 25: The Science of Motivating Young People》 中有一个高水平的数学老师，到贫困地区教一些比较落后的孩子，特别是像黑人、墨西哥裔这些弱势群体学数学。她的感悟是直接给奖励的方式只能刺激学生学会一些简单的解题方法，也许把套路临时背下来，但是他们不愿意深入思考数学概念背后更深的含义，不能举一反三，更不会去钻研难题。
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一些教育研究，提倡把知识给游戏化、趣味化，这行不行呢？比如用打游戏的方式做数学题，做出一道题来就杀死一个怪物。还有的说孩子们都对 AI 很感兴趣，我们把数学题改编成跟 AI 有关的应用题，行不行呢？这些做法作为试点型研究，探讨游戏等单个因素对学生某项能力的作用，是有理论和实践价值的，但是对于真正课堂教学而言，可能反而会起到“肤浅化”的效果——读者不能能轻易将作者实践的理论依据和实践背景全部搞懂，生搬硬套地实践或者嗤之以鼻，都不见得是个好的学习态度。当然我说的是好研究，“肤浅”研究自然也有。
一、案例分析：人工智能+教育研究的理论基础
1 月 7 号发表的一篇SSCI 论文《用人工智能改变商业翻译教育》（Transforming business interpretation education with AI）探讨了人工智能工具对商务口译教育的影响，通过访谈8名英语-中文口译硕士生和2名教师，研究发现学生和教师普遍对AI工具持积极态度，认为其能提供即时反馈、互动练习场景和灵活学习方式，但同时也指出了AI在理解特定语境细节、与传统教学方法整合以及技术问题上的局限性。研究强调了平衡整合AI工具与传统教学方法的重要性，并对未来研究方向提出了建议。
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根据这篇研究，谈谈常见的人工智能+教育研究的理论基础。该研究的理论依据主要包括以下几个方面：
1. 建构主义学习理论：该理论强调学习是一个主动的建构过程，学习者通过与环境的互动来构建知识。在商务口译教育中，学生需要在实际的商务场景中不断实践和体验，以加深对商务口译知识和技能的理解与掌握。AI工具为学生提供了丰富的互动练习场景，使学生能够在模拟的商务环境中进行口译实践，从而更好地建构自己的知识体系，提升口译能力。
建构主义学习理论不仅影响了教学方法，还改变了对学生、教师及评价方式的理解。它强调学生主动参与、合作学习的重要性，以及在教育过程中建立积极的学习氛围，以培养学生终身学习的意识和能力。2. 认知负荷理论：该理论认为学习者的认知资源是有限的，在学习过程中，如果认知负荷过高，可能会导致学习效果下降。AI工具可以根据学生的个体差异和学习进度，提供个性化的学习内容和练习难度，帮助学生合理分配认知资源，避免过度的认知负荷，使学生能够在适宜的认知负荷下进行有效的学习，提高学习效率。认知负荷理论（Cognitive Load Theory，CLT）是由澳大利亚教育心理学家约翰·斯威勒（John Sweller）于1980年代提出的，旨在解释学习过程中认知资源的使用和管理。该理论强调，学习者在处理信息时所需的认知资源是有限的，过高的认知负荷会影响学习效果。通过理解和应用这一理论，教育者可以更有效地支持学生的学习过程。 3. 社会文化理论：该理论强调社会互动在学习过程中的重要性，认为学习是在与他人的互动中发生的。在商务口译教育中，学生需要与教师、同学以及商务人士等进行交流和互动，以提高口译的准确性和流畅性。AI工具虽然不能完全替代真实的人际互动，但可以模拟一些商务交流场景，为学生提供与虚拟角色进行互动的机会，让学生在与AI的互动中练习口译技巧，增强语言表达和沟通能力，同时也为学生提供了一个相对安全的练习环境，减少学生在真实交流中的紧张感和焦虑感。社会文化理论是一种心理学理论，主要由前苏联心理学家列夫·维果茨基（Lev Vygotsky）提出，强调社会和文化因素在个体认知发展中的重要作用。社会文化理论为理解个体如何在特定文化和社会环境中成长提供了重要视角。它强调了社会互动、文化工具和支持系统在认知发展的重要性，为教育实践提供了有效指导。 4. 技术接受模型（TAM）：该模型用于解释和预测用户对新技术的接受程度和使用意愿。在本研究中，通过了解学生和教师对AI工具的感知易用性、感知有用性以及使用态度等，可以分析他们对AI工具的接受程度，从而为AI工具在商务口译教育中的有效应用提供理论支持。如果学生和教师认为AI工具易于使用且对学习和教学有用，那么他们更有可能积极地接受和使用这些工具，进而提高AI工具在教育中的应用效果。技术接受模型（Technology Acceptance Model，简称TAM）是由美国学者弗雷德·戴维斯（Fred D. Davis）于1989年提出的，用于解释和预测用户对信息技术的接受程度。该模型基于理性行为理论（Theory of Reasoned Action, TRA），旨在识别影响用户接受新信息系统的关键因素。技术接受模型为理解个体如何接受和使用新技术提供了重要框架。通过关注感知的有用性和易用性，教育者和管理者可以设计出更符合用户需求的信息系统，从而提高技术采纳率。TAM不仅在学术研究中具有重要地位，也为实际应用提供了指导。 5. 教育技术整合理论（TPACK等）：该理论关注如何将新兴技术有效地整合到教育教学过程中，以促进教学方法的创新和学习效果的提升。研究基于此理论，探讨了如何将AI工具与传统的商务口译教学方法相结合，实现优势互补，创造出更加丰富多样的教学模式和学习体验。例如，教师可以在课堂教学中引入AI工具作为辅助教学手段，让学生在课堂上进行即时的口译练习和反馈，或者将AI工具作为课后作业和自主学习的资源，拓展学生的学习时间和空间，提高教学的整体效果。技术教育内容知识（TPACK）框架是一个教育模型，旨在描述技术、教学法和内容之间的交集，以有效整合技术于教学中。TPACK于2000年代初期流行，强调教师在教学过程中需要结合三种主要知识类型：技术知识（TK）、教学法知识（PK）和内容知识（CK）。TPACK框架为教育工作者提供了一个系统化的方法，以理解如何在课堂上有效整合技术。通过关注技术、教学法和内容之间的关系，教师可以更好地设计课程，从而提高学生的学习体验和成效。除了人工智能+教育外，以下简要列举若干常见的教育方法及其主要的哲学基础，力求对应清晰，供快速参考。需要注意的是，各种教育方法在实践中往往会融合多种理论和流派。- 直接教学法（Direct Instruction）
- 哲学基础：行为主义（强调可观察、可测量的学习结果），实证主义
- 哲学基础：建构主义（主体建构知识），认知主义（布鲁纳、皮亚杰）
- 项目教学法（Project-Based Learning）
- 哲学基础：实用主义（杜威的“做中学”理念），进步主义（以学生为中心、重视探究）
- 问题导向学习（Problem-Based Learning）
- 哲学基础：建构主义（知识在解决真实问题过程中建构），实用主义（强调真实情境的经验学习）
- 合作学习（Cooperative Learning）
- 哲学基础：社会建构主义（维果茨基强调社会互动对学习的作用），人文主义（重视个体互助与成长）
- 哲学基础：社会建构主义（学习与文化情境不可分割），经验主义（在真实情景中体验与反思）
- 体验式学习（Experiential Learning）
- 哲学基础：人本主义（重视个体体验与自我发展），实用主义（强调通过实践和反思来学习）
- 自主学习（Self-Directed Learning）
- 哲学基础：人本主义 / 自我实现理论（强调个体自主和内在动机），存在主义（关注个体自由与责任）
- 哲学基础：建构主义（学生在课前自学、课中合作交流），进步主义（强调学生主动、探究式学习）
- 哲学基础：建构主义（在适当引导下，学生主动建构知识），认知主义（布鲁纳的螺旋式课程理论）
以上教育方法与理论基础并非唯一对应，更多情况下会糅合多元理论，实际应用时也会依据教育目标、学生特点和情境做综合考量，仅供快速参考，以后也会在社群AIED 教育学人·知识库分享探讨，最终逐一讲解，力求深度辨析主流教学观念和教育概念。就像学生专心解一道难题这件事本身很难一样，深度思考教育问题、教育现象也很难，但是“肤浅化”的研究和科普不是教育界需要的。维生素难吃，所以你给做成软糖，那孩子还是更喜欢吃糖而不是吃维生素，这种现象屡见不鲜，也无需制止，有创新起码不是坏事。但我想每一个教育学人都要先看明白，在起作用的是成份/因素究竟是什么。比如，AI+教育，更重要的是 AI 的内容生成能力，还是教师的深思和执行能力？
