加拿大康科迪亚大学（Concordia University）在2021年1月遭到了抨击，因为一名学生发现教授他课程的老师已经在两年前去世了。"HI EXCUSE ME，"该学生在说："我刚刚发现我正在学习的这门在线课程的教授*在2019年去世了，而他在技术上还在上课，因为他是我这门课程的*教授，我从他去世前录制的讲座中学习。" 该校曾继续将该教师列为一门艺术史课程的教授，并依靠该教师去世前完成的讲义和教案为学生授课，同时使用助手为学生作业打分和回答学生的问题。

然而，这种奇怪的情况提出了一个重要的问题。如果可以用死去的导师的材料来运行在线课程，那么我们是否也可以用人工智能生成的材料来运行在线课程？至少有了人工智能，屏幕背后的智能还是会存在的。

人工智能正在改变教育，但人工智能能否完全取代现场的亲身教员，仍是一个未知数。

数字课堂

课堂已经在向数字化的未来发展。许多公司提供了软件平台，让一名教师可以监督大量的学生，在数字化课程和评分软件的帮助下远程管理他们的学习。一些学校使用人工智能来分析和识别学生的优势和弱点，以便根据他们的需求来调整课程。所谓的 "自适应评估 "程序可以根据学生个人的成功情况，将作业题变得更容易或更难。在这种软件中，程序利用学生的表现来制定本质上是个性化的课程。从这个意义上说，这种基于机器的学习可以比作人工智能让学生参与到真正的学习中。

然而，数字课堂中也出现了一些问题。一些研究发现，学生对数字化学习和人工智能教学的参与程度并不像对真实世界的教学那样完全。因此，他们的表现并不总是达标。

那么，为什么学生对待数字化学习的态度会有所不同呢？

AI不达标的地方

人工智能学习和人工智能学习之间最重要的区别之一是，人工智能讲师不是真正的人类。进化已经磨练了人类的心智来回应其他人类，但当教员只是屏幕上的文字--或者我们知道它不是人类时，我们不会以同样的方式与它产生共鸣，也不会产生同样的参与感。同样，我们也很难想象计算机会像真正的教师一样关心我们，关心我们。总而言之，这使得学生很难像人类一样与机器进行相同程度的参与。

也有人认为，机器人并不能像真人一样激发学生的灵感。例如，在课堂上，学生可能会提出一个具有挑战性的问题，激发教师进行交叉联系，向一个独特的方向发展，或者以意想不到的方式讨论这个话题。然而，一台机器却不能走偏，也不能与其他领域的学习联系起来，而是会用死记硬背的方式回答问题，提供信息但不提供灵感。

说到底，学习不仅仅是提供事实和信息。而是要创造意义。虽然机器可以有效地教授技能，但它们还没有发展出创造意义的能力。机器可以收集学生的数据，但它还不能全面地理解一个学生，以吸引这个学生，了解学生的需求，并展示学习如何对他们有意义。

AI下一步的发展方向

因此，虽然人工智能不会在短期内完全取代教育者的角色，但它将改变教育者与学生的工作方式--而且很可能威胁到助教的工作。人工智能可能无法与学生产生共鸣，但它肯定可以处理数据，推送成绩和评价，以及计算机分析。我们已经使用计算机来机械地给选择题测验打分，像Turnitin这样的服务会评估论文以搜索抄袭的迹象。现在连成绩册也被数字化了，根据学期内输入的数据计算出最终成绩。

在未来几年，人工智能将继续接管教学的常规任务。已经有一些教员开发出了可以处理学生常规查询的人工智能界面，使教员可以将有限的时间集中在复杂或独特的学生查询上。在日本和韩国，以人工智能为动力的机器人被用于语言教学，让学生有机会通过与人工智能的聊天来练习语言能力。

许多人认为，人工智能在课堂上的未来是作为一个增强型的数字助理，主持测试，处理常规查询，提供数据和辅助信息，并根据学生的需求定制作业。但这一切仍然需要一个真正的人在那里监督。

不过，随着越来越多的作业由机器批改，更多的学生会利用专业的在线学术写作服务，以获得有人从头开始帮他们写论文和作文。写我论文中心服务的合法论文写手专家团队会为学生写论文，更多的大学生会放心使用并在线支付他们的费用，以获得进步。毕竟，如果没有人真正阅读作业，那么谁写的作业和他们说的话有什么关系吗？只要机器评分好，不就够了吗？这是人工智能自己无法解决的一个伦理问题。