新的消息：您现在可以收听福克斯新闻文章！高等教育正面临十字路口，全国各地的机构正在努力处理教室中的人工智能。各大学已针对该技术制定了政策，而一些教授则恢复了纸质考试，并采取其他措施，旨在防止学生不当使用人工智能。然而，哈佛大学高级研究员克里斯托弗·德德表示，他们正专注于错误的问题，没有充分准备学生面对一个人工智能无处不在的世界。德德告诉福克斯新闻数字版：“问题在于，我们的教育系统旨在教授推理，其质量是通过评估推理（如GRE、SAT、LSAT等）来衡量的。因此，我们正在准备人类输给人工智能，而不是为有助于人工智能的技能准备人类。”教育工作者警告称，关于人工智能的辩论过于关注作弊，而对学生学习的关注不足。德德表示，高等教育机构需要关注帮助学生学习与人工智能合作，而不是如何防止他们使用技术作弊。德德在教育与技术结合方面是一位经验丰富的专业人士。之前，他在哈佛大学担任了22年的学习技术提摩西·E·维尔斯教授，之后成为该大学的研究员。德德还于2001年至2004年担任哈佛教育研究生院的学习与教学项目主任。德德对高等教育中的人工智能的看法的核心是“推理”（或计算性预测）与“判断”之间的区别。他追溯到哲学家布赖恩·坎特威尔·史密斯，解释说，尽管技术擅长推理，但人类擅长判断，使这两者互为补充，而不是竞争。德德指出，他阅读的关于教育中人工智能的绝大多数内容是“关于做得更好”的，例如改进传统教学方法并使用生成性人工智能进行自动化。然而，他辩称，使用人工智能更高效地教学忽视了一个更大的问题：学生可以从人工智能中学到的许多技能也是这项技术将在职场中日益执行的技能。他说：“重要的是要记住，任何人工智能能够教授的内容，人工智能将在工作场所做，因为构建一个能够完成任何技能的工作场所工具要比构建一个教学工具容易得多，而后者则需要在人工智能的黑箱上加上一个透明的外壳，让人类能够学习如何做到这一点。”随着生成性人工智能变得越来越普及，高等教育机构正在努力研究如何与学生探讨这一主题。德德表示，重点需要放在“做得更好的事情”上，而不仅仅是“做事情做得更好”。他补充说，使用新兴技术在教育中的一个核心好处实际上是能够做一些比以往更强大的事情。德德指出，积极的、协作性的和基于项目的学习，以及沉浸式模拟，是机构可以利用人工智能来发展学生判断能力的方法。他以一门谈判课程为例，表示学生可以选修多门相关课程并获得好成绩，而根本没有实际展示成功谈判的能力。然而，他认为可以利用人工智能来评估学生是否真正具备运用所学技能的能力。他说：“人工智能可以模仿房东、二手车经销商或在您想要加薪时模仿您的老板，让您通过实践进行排练和应用您在谈判课程中学到的所有精彩内容，这样在现实世界的情况下，您可以展现出涉及判断的熟练表现。”德德认为，生成性人工智能的语言能力也可以帮助分析学生在这些表演中的表现，深入了解他们从课程中保留了什么。众议员泰德·刘：人工智能已经太强大。我们需要在灾难发生之前设置切断开关。尽管一些教授专注于将人工智能完全排除在课堂之外，但哈佛高级研究员克里斯托弗·德德警告说，他们正在犯错。德德称，随着人工智能在专业环境中变得越来越普遍，学生将需要学习如何将技术的分析能力与人类判断相结合。他表示，人工智能助手可以做一些人类实际上无法做到的事情。在他的例子中，他建议人工智能助手可以研究大量医学文献并从患者记录中提取见解。然而，它也有其局限性。