加拿大康科迪亞大學（Concordia University）在2021年1月遭到了抨擊，因為一名學生發現教授他課程的老師已經在兩年前去世了。"HI EXCUSE ME，"該學生在說："我剛剛發現我正在學習的這門在線課程的教授*在2019年去世了，而他在技術上還在上課，因為他是我這門課程的*教授，我從他去世前錄制的講座中學習。" 該校曾繼續將該教師列為一門藝術史課程的教授，并依靠該教師去世前完成的講義和教案為學生授課，同時使用助手為學生作業打分和回答學生的問題。

然而，這種奇怪的情況提出了一個重要的問題。如果可以用死去的導師的材料來運行在線課程，那么我們是否也可以用人工智能生成的材料來運行在線課程？至少有了人工智能，屏幕背后的智能還是會存在的。

人工智能正在改變教育，但人工智能能否完全取代現場的親身教員，仍是一個未知數。

數字課堂

課堂已經在向數字化的未來發展。許多公司提供了軟件平臺，讓一名教師可以監督大量的學生，在數字化課程和評分軟件的幫助下遠程管理他們的學習。一些學校使用人工智能來分析和識別學生的優勢和弱點，以便根據他們的需求來調整課程。所謂的 "自適應評估 "程序可以根據學生個人的成功情況，將作業題變得更容易或更難。在這種軟件中，程序利用學生的表現來制定本質上是個性化的課程。從這個意義上說，這種基于機器的學習可以比作人工智能讓學生參與到真正的學習中。

然而，數字課堂中也出現了一些問題。一些研究發現，學生對數字化學習和人工智能教學的參與程度并不像對真實世界的教學那樣完全。因此，他們的表現并不總是達標。

那么，為什么學生對待數字化學習的態度會有所不同呢？

AI不達標的地方

人工智能學習和人工智能學習之間最重要的區別之一是，人工智能講師不是真正的人類。進化已經磨練了人類的心智來回應其他人類，但當教員只是屏幕上的文字--或者我們知道它不是人類時，我們不會以同樣的方式與它產生共鳴，也不會產生同樣的參與感。同樣，我們也很難想象計算機會像真正的教師一樣關心我們，關心我們。總而言之，這使得學生很難像人類一樣與機器進行相同程度的參與。

也有人認為，機器人并不能像真人一樣激發學生的靈感。例如，在課堂上，學生可能會提出一個具有挑戰性的問題，激發教師進行交叉聯系，向一個獨特的方向發展，或者以意想不到的方式討論這個話題。然而，一臺機器卻不能走偏，也不能與其他領域的學習聯系起來，而是會用死記硬背的方式回答問題，提供信息但不提供靈感。

說到底，學習不僅僅是提供事實和信息。而是要創造意義。雖然機器可以有效地教授技能，但它們還沒有發展出創造意義的能力。機器可以收集學生的數據，但它還不能全面地理解一個學生，以吸引這個學生，了解學生的需求，并展示學習如何對他們有意義。

AI下一步的發展方向

因此，雖然人工智能不會在短期內完全取代教育者的角色，但它將改變教育者與學生的工作方式--而且很可能威脅到助教的工作。人工智能可能無法與學生產生共鳴，但它肯定可以處理數據，推送成績和評價，以及計算機分析。我們已經使用計算機來機械地給選擇題測驗打分，像Turnitin這樣的服務會評估論文以搜索抄襲的跡象。現在連成績冊也被數字化了，根據學期內輸入的數據計算出最終成績。

在未來幾年，人工智能將繼續接管教學的常規任務。已經有一些教員開發出了可以處理學生常規查詢的人工智能界面，使教員可以將有限的時間集中在復雜或獨特的學生查詢上。在日本和韓國，以人工智能為動力的機器人被用于語言教學，讓學生有機會通過與人工智能的聊天來練習語言能力。

許多人認為，人工智能在課堂上的未來是作為一個增強型的數字助理，主持測試，處理常規查詢，提供數據和輔助信息，并根據學生的需求定制作業。但這一切仍然需要一個真正的人在那里監督。

不過，隨著越來越多的作業由機器批改，更多的學生會利用專業的在線學術寫作服務，以獲得有人從頭開始幫他們寫論文和作文。寫我論文中心服務的合法論文寫手專家團隊會為學生寫論文，更多的大學生會放心使用并在線支付他們的費用，以獲得進步。畢竟，如果沒有人真正閱讀作業，那么誰寫的作業和他們說的話有什么關系嗎？只要機器評分好，不就夠了嗎？這是人工智能自己無法解決的一個倫理問題。