反思AI在教育中的应用：从美国某牛校的报告谈起

从CHI会议回来已经好几天了，心中却隐隐感到不适。这趟旅程让我听到了几篇关于AI在教育中的应用的研究，但它们让我对教育这一领域的轻视感到不满。今天，我想借此机会分享我所听到的一场来自美国西海岸某牛校的报告，探讨其中的问题和挑战。🤔

参与者的选择：缺乏多样性

这场报告涉及了许多前沿技术，如增强现实（AR）和大语言模型（LLM），但在参与者的选择上却让我疑惑重重。报告中仅招募了50名参与者，其中只有一位是拉丁裔，其余都是亚裔和白人。这看似是对教育公平的忽视，尤其是当这些参与者来自于资源丰富的社区时。

在这样的环境中，获得的结果是否具有普遍适用性？在设计阶段，研究团队似乎就忽视了广泛群体的需求。🌍

技术的实际价值：不应盲目追求新潮

探索教育技术的精彩纷呈绝对值得肯定，但在听到报告的过程中，我心中不禁浮现出一个问题：“这项技术真的能帮助学生更好地学习吗？”该报告的目标是让小学生了解地球和太空科学，但为何要利用AR技术，且又在特定的牛校校园中进行？

如果传统的天体模型在教学中效果显著，那引入AR技术的目的到底是什么？难道不是要更好地服务于学员的学习需求吗？🏛️

学习效果的衡量：亟需改进的方法学

在这次会议上，关于“如何测量学习效果”的提问频率之高，让我不得不反思现有的评估方法。听到该研究的评估方式让我愣住：首先问学生“气候变化是什么”，接着前后测量干预对学生认识的影响。这样的问题设计，会不会让最终的结论显得有些捉襟见肘？🤷‍♂️

结语：更高的期望与反思

当然，我并不是针对这位报告的主讲者，他还是一位正在学习的博士生。然而，令人惊讶的是，这篇论文的共同作者竟有13位，其中包括我曾听说过的一些学术大咖。我不由得好奇，这些专家是否也参与了对研究的指导与审核？也许是我对这座牛校寄予了过高的期待，但在教育研究的道路上，我们是否还可以要求更多呢？

在探索技术与教育的融合之路上，我们应当更加关注多元化的参与者，富有成效的方法论，以及确保教育资源公平分配的重要性。🌟