生成式人工智能（AI），如ChatGPT，已经进入课堂，并引发了关于其在教育中角色的激烈辩论。这些技术提出了一个根本性的问题：未来哪些人类技能还会重要。
一项新的综合文献研究系统地分析了当前的研究状态。其目的是评估人工智能如何促进STEM领域（科学、技术、工程和数学）的教育。
负责该研究的是维尔茨堡大学（JMU）数学系V（数学教学法）主席汉斯-斯特凡·西勒教授及其研究助理阿丽莎·福克。两人将他们的研究结果发表在《国际STEM教育杂志》上。
“人类繁荣”的概念是“良好教育”理想的核心标准。这意味着要帮助年轻人充分发挥潜力，过上自主且有意义的生活，并为社会做出积极贡献。
“所以，这可不仅仅是提高认知能力，”汉斯-斯特凡·西勒解释道。然而，分析当前的研究领域显示出这一领域存在重大空白。
研究主要分析的是人工智能，而不是人
对183篇科学出版物的评估表明，迄今为止，研究主要集中在技术上。“大多数研究关注的是系统本身，而不是人工智能对学生和教师的影响，”阿丽莎·福克说。因此，研究主要集中在人工智能的性能（占35%）和新人工智能工具的开发（占22%）上。
这里特别值得注意的是，“在分析的139项实证研究中，大约一半的研究中，研究人员仅仅考察了AI生成的内容，而没有关注其对学生和教师的应用及影响，”西勒批评道。
在他看来，这种以技术为中心的方法可能会将实际教育需求置于次要地位，进而忽视更高的目标——年轻人全面发展的目标。
“这种对技术的狭隘视角让人类发展的其他重要方面被忽视，”西勒说。
伦理、动机和多样性被遗忘
这项分析揭示了以往研究中存在的更多关键缺口，而这些缺口对整体教育非常重要：
- 整体技能：研究主要集中在认知方面，但对促进非认知技能（如动机、自信、批判性思维和伦理判断）的研究几乎没有涉及。
- 伦理问题：虽然像人工智能系统中的偏见和数据安全等话题在日常学校生活中非常重要，但在现有的研究文献中几乎没有得到重视。
- 地理不平衡：研究主要集中在全球北方（73%的研究，其中30%仅来自美国）。这就存在一个风险，即所开发的解决方案可能会忽视文化多样性和世界各地不同的教育背景。
研究的结论非常明确：“关于教育中人工智能的研究必须再次更加关注人”，作者们强调。中心问题不应仅仅是技术上可能实现什么，而是年轻人需要什么，以便在一个由人工智能塑造的世界中找到意义和行动能力。
教师和人工智能必须携手合作
作为一种建设性的解决方案，Siller和Fock提出了一个教师与人工智能合作的模型。在这个模型中，教师可以把人工智能当作工具，来处理一些耗时的日常任务，比如创建练习或课程计划的初步草稿。不过，关键的角色还是在人类身上：教师需要对人工智能生成的内容进行批判性审查，查找错误、偏见和教学适宜性，并用他们的专业知识和实践经验来丰富这些内容。
这种方法减少了教师的工作负担，同时保留了他们的自主权和工作的价值，因为教育责任和最终决策权仍然掌握在人类手中。
为了确保人工智能能够在长期内改善教育的潜力，Siller 和 Fock 认为需要进一步的研究，始终关注人类及其全面发展。
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