人工智能新世界中必备的三大技能

从最初的理论概念到现在的变革力量，人工智能（AI）经历了令人瞩目的演变。人工智能的发展轨迹——从简单的算法到能够在特定任务中超越人类专长的复杂机器学习模型——预示着未来人工智能将在人类生活的方方面面发挥核心作用。这对后代的影响是深远的：工作结构的转变、新兴产业的出现以及现有社会规范的彻底变革。

随着人工智能的出现，对教育改革的长期呼声达到了高峰。因为人工智能放大了从死记硬背和静态知识向敏捷性、创造力和伦理推理（ethical reasoning）转变的需求。将人工智能能力融入教育充满紧迫性，不仅要培养学生适应不可避免的变化，还要培养学生在塑造人工智能增强型（AI-augmented）世界的过程中发挥带头作用。这关系到让学生能够提出正确的问题，负责任地进行创新，并克服这种创新力量所带来的道德困境。

模型的第一部分阐述了智能设计技能，它代表了人类愿望与技术可行性之间的创造性融合。这些技能赋予个人能力，使其能够设计形式与功能相融合的解决方案，将以用户为中心的原则嵌入人工智能解决方案的核心，并强调在人工智能环境中必须具备创造性和设计性思维。这一领域的能力包括：

工具和关键性数字能力。深厚的数字工具素养、对数字内容的鉴别能力和有效使用技术的能力都是不可或缺的。这些能力强调了在人工智能范式下以创新和负责任的方式辨别和处理数字资源的必要性。

逻辑和思维导图能力。逻辑结构和概念制图能力对于有效设计和解释人工智能系统至关重要。这项技能使个人能够绘制和理解系统的逻辑流程，对构建算法和描述复杂工作流程至关重要。

系统能力。对系统相互依存关系的理解是设计流畅的人工智能框架的必要条件。该能力确保了人工智能解决方案的创建，这些解决方案涵盖系统内的各种组件，采用协调一致的整体设计方法。

创意设计和用户界面（UI）/用户体验（UX）能力。设计既直观又能满足用户需求的界面，强调人工智能环境中人类体验的中心地位。这项设计技能要求创建以用户为中心的、直观易用的界面，强调同理心在设计中的重要性，使人工智能系统符合人类的需求和体验。

模型的第二部分描述了智能人文技能，这是数字领域人性化的精髓。反思性、批判性思维和适应性不是奢侈品，而是必需品，使个人具备与人工智能合作的能力，确保以智慧来驾驭技术。智能人文技能侧重于人类特有的个人能力，这些能力可能是人工智能无法复制的。这一领域的能力包括：

评估和决策能力。批判性评估和决策能力是指导人工智能发展的一项重要技能。这种能力使个人能够做出符合道德标准和战略目标的明智选择。这项技能对于指导各个部门的人工智能开发和融合至关重要。

伦理能力。在以人工智能为中心的世界里，伦理判断能力是防止潜在技术滥用的保障。要确保负责任地开发和使用人工智能，遵守道德原则，确保人工智能系统在社会价值观和规范的范围内运行，伦理能力不可或缺。

学习能力。鉴于人工智能的飞速发展，持久的学习和适应能力至关重要，要确保个人始终跟上技术进步及其应用的步伐。这种能力有助于知识的持续增长和对新的人工智能进展的灵活运用。

反思能力。反思和批判性分析能力至关重要。这项技能要求具备自我反思和批判性思维，使个人能够思考人工智能及其与日常生活的融合所带来的深远影响和广泛意义，从而培养一种用心参与技术的文化。

提示工程。提示工程（Prompt Engineering）技能也被称为智能提示（Intelligent Prompting），它超越了单纯的技术熟练程度，上升到对战略性问题的细微雕琢，以及为人工智能互动制定提示，以获得最准确、最相关、最有用的回答。该技能融合了创造力和对人工智能解释能力的深刻理解。该技能的培养对于人工智能交互盛行的各行各业的专业人士来说都至关重要，包括技术、教育、创意产业和客户服务等。随着人工智能技术越来越多地融入日常生活和工作，与这些模型系统有效沟通的能力已成为数字素养的重要组成部分。

模型的第三部分智能数据技能强调了以数据为中心的能力在人工智能运用中的重要性。在一个数据泛滥的环境中，解读、分析和应用数据的能力超越了传统的学术界限。这些技能使个人能够将数据转化为决策，推动创新并在庞大的信息流中发现见解。

在数据驱动的时代，智能数据技能已成为基础能力。这一领域的能力包括：

数据真实性能力。在人工智能的输出质量与数据完整性密不可分的生态系统中，验证数据准确性和真实性的能力至关重要。鉴于人工智能的有效决策依赖于高质量的数据，该技能确保了人工智能生成的见解的可靠性和准确性。

数据消化能力。熟练吸收和阐释庞大的数据集对于将数据转化为连贯的叙述，从而为人工智能应用提供信息至关重要。该技能包括处理和解释大量数据，使人工智能系统便于理解和操作。

数据可视化能力。将数据转化为具有视觉冲击力的表现形式，对于提炼和传达复杂的数据结论至关重要。该技能对于交流从人工智能分析中得出的见解也至关重要。

数据准备和管理能力。这项技能要求对数据进行明智的管理，确保数据相关性、数据效用和数据质量，以适应当前和未来的人工智能计划。

在该模型中，教育改革被定义为人类智能与人工智能之间的桥梁，强调了在人工智能融合的现实世界中，创新和领导能力的重要性。

模型不仅是对变化的回应，更是一种主动塑造未来的行动，力求培养学生创造性思维、数据能力和伦理判断能力。它设想了一种从静态知识转向动态智慧的课程，培养学生为人工智能的负责任发展做出积极贡献。

人类与人工智能之间强大的协同是世界快速发展的关键，而高校在塑造人工智能融合的未来方面发挥着举足轻重的作用。这就要求进行灵活、创新和高瞻远瞩的教育改革，超越传统，培养能够熟练运用人工智能推动社会进步的积极主动的领导者。这项改革的关键是培养三种能力——智能人文技能、智能数据技能和智能设计技能，并将其完美地融入课程和实践中。这些能力对于培养学生的伦理素养、批判性思维和解决问题的能力至关重要，使学生有能力成为敏捷的创造者。

在此基础上，高校必须迎接挑战，发展跨学科的人工智能和数字能力，培养好奇心、应变能力、同理心和适应能力。课程和评估必须不断发展，以利用人工智能的潜力，实现公平的个性化学习体验，满足学生的个性化需求，最大限度地提升学习效果。通过整合人工智能工具，教师可以提高教学效果，将时间用于高价值的教育实践，培养学生取得成功。此外，人工智能驱动的教育资源可以降低成本、弥合数字鸿沟，人工智能驱动的职业指导系统可以使教育发展与未来的劳动力需求保持一致。

然而，这些机遇的充分实现取决于能否应对人工智能带来的挑战，包括减少算法偏见和保护数据隐私与安全。面对这些挑战，不仅要让学生做好参与世界发展的准备，还要让学生做好积极塑造世界的准备。因此，通过促进人类智能与人工智能融合的教育改革，我们可以创造出强大的、符合未来需求的教育成果。

在人工智能无处不在的教育环境下，课程设计成为高等教育的战略要务。高校的任务是将人文、数据和设计等能力注入课程，这些能力是在以人工智能为中心的社会中茁壮成长的必备技能。课程必须点燃学生的好奇心，增强学生的适应能力，培养学生对人工智能范围和界限的深刻理解。

课程设计者应培养智能人文技能，强化人工智能无法复制的批判性思维、伦理推理和反思能力；培养智能数据技能，使学生能够有效地解释和利用数据；同时培养智能设计技能，创新人工智能应用。这些能力必须成为课程开发的基石，确保学生不仅能熟练掌握技术，还能成为自觉的人工智能创造者和管理者。学校应根据这些核心能力调整课程目标，结合人工智能工具，加强个性化教学和学生参与度。不仅要开展结构合理的教学/学习活动，更要鼓励学生反思自己的学习过程，防止滥用人工智能。

为了支持这一点，应充分利用人工智能在辅导和学术援助中的作用，提供个性化反馈和自适应学习途径。通过这样做，学校不仅能维护学术诚信，还能培养学生以符合伦理和创造性的方式利用技术。通过前瞻性的课程设计，积极整合这些必备技能，学生们将具备在人工智能增强的环境中驾驭和领导技术的良好能力。学生将成为技术的道德使用者和创新推动者，为在人类智能与人工智能协同的未来社会中取得成功做好准备。

人工智能在教育领域的应用，不应该让教师、学生和管理者感到恐惧；同时，人工智能也不应取代人类的教学能力和专业知识，让人类被“取消资格”。相反，人工智能在教育领域的应用应被视为一个机会，让人工智能提高和丰富人类的教学能力和潜力，加强创造力，并为学生和教师提供新的工具和资源。教育领域的人工智能应增强和补充学生的能力和专业知识，优化学习体验，支持终身学习和发展。教育领域的人工智能应成为国家和社会的优先事项，所有利益相关方应通力合作，确保以合乎伦理道德、公平和包容的方式设计和部署人工智能，尊重学生和教师的多样性，促进共同利益和社会正义。教育领域的人工智能应该是人工智能的生产，而不仅仅是人工智能的消费，这意味着学生和教师应该有机会了解人工智能，参与其创造和评估，并塑造其影响和方向。

教育工作者、决策者和学校开辟新道路的时机已经成熟。让我们团结起来，打造一个智能、适应性强、合乎伦理的教育系统。我们必须共同创造这样一种课程体系，不仅能整合人工智能，还能预测其发展路径，确保学生成为创新的先锋。这是一个行动呼吁：拥抱人类智能与人工智能的融合，塑造技术促进人类发展的未来。现在正是大展宏图的好时机，我们应致力于一场彻底的教育改革，在时代的史册中留下回响。

来源：EDUCAUSE

作者：法齐·本梅萨乌德

编译：项阳

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