社会技术领域最近的一个现象是对人工智能(AI)的压倒性信心。. 社会, 作为一个整体, 已经开始相信人工智能有正确的答案, 所需要做的就是提出正确的问题. 这甚至催生了一个新的职业领域，叫做, “提示工程,在那里，人们不仅学会了如何提问, 但如何调整问题的位置或借口，以创造一个能够做出最正确回应的环境. 如果老师对学生也有同样的信心呢?
1968年，研究人员罗伯特·罗森塔尔(Robert Rosenthal)和莱诺·雅各布森(Lenore Jacobson)进行了一项研究. 该研究旨在调查教师期望对学生学习成绩的影响. 在研究中, 老师们被骗了，以为一般的学生都是这样, “增长放缓,表现出惊人的学术潜力和快速智力增长的能力. (罗森塔尔和雅各布森，1968). 正如预期的, 老师们鼓励这些学生更积极地学习，学生们表现得非常好.
尽管这项研究是基于R.K. 1948年的默顿, 当然, 希腊诗歌中皮格马利翁经历了这种现象的原始版本(好, Sterzinger, 和艾薇儿2018), 它已经在各种环境中经过了良好的测试. 在接下来的20年里, “课堂中的皮格马利翁”(Pygmalion in the Classroom, PC)的概念几乎应用于生活的方方面面, 从训练营(Eden and Shani 1982)到零售店(Sutton and Woodman 1989), 并且被证明是非常准确的.
罗森塔尔研究的有效性不仅仅体现在学生的抽象期望上, 而是在教师的实际行为中. 认为学生成绩一般或低于平均水平的老师不会跟进学生在课堂上给出的错误答案. 他们为什么要? 你为什么要问一个回答乏味的学生呢? 正相反, 那些相信自己的学生聪明能干的老师在面对错误的答案时，会做出不同的反应, 问, “你为什么这么想??“这是因为如果老师对学生有很高的期望, 他们会超越学生的反应, 尤其是当它不正确的时候. 他们会花时间调查这个问题是如何被错误措辞的, 或者上下文是如何被误解的, 导致那个学生的特定错误——就像在使用人工智能时看到的那样.
在这篇简短的学术评论中, 专注于围绕AI系统审讯的社会行为, 以及正确的问题如何产生正确的答案. 这是一小步，超越了直接访问全球系统的好处，该系统为自然的人类语言查询提供可理解的答案.
此外, 它超出了人工智能因管理缺陷或程序化偏见而提供不准确信息所引起的问题. 它涉及到bwin体育社会结构的转变, 人类对人工智能的期望高于对人类真正智能的期望. 重要的是要记住，人工智能是在反刍过去人类写作的统计反应. 人类仍然有能力创造和革新新的想法和成就.
为教师, 理解对人工智能的依赖可能不仅仅是在课堂上设定更高的期望, 它可能涉及对人性的全面信仰. 如果老师们相信人工智能是智力成就的顶峰, 然后这种信念也会在课堂上无声地传递给学生. 学生们长大成人后，会觉得他们自己的人性和观点在自然语言处理的统计数据库面前是次要的. 尽管箴言23:7有很多注释, 一种持久的解释是，一个人发自内心的信念塑造了bwin体育意识之外的人.
因为他心里怎样想，他就是怎样的人. 吃喝!’他虽对你说，心却与你不在一起.(《bwin体育》，箴言23:7).
尽管, 或者可能是由于, 这些因素, 人工智能有可能引领教育的复兴. 愿意重塑问题的教师, 学习语境定位, 研究提示工程学在工作和家庭中使用人工智能, 也许更能理解课堂教学的重要性. 改变问题的措辞和人工智能的背景可能, 无意中, 培养教师提问学生的能力, 同时也要改进他们为课程材料传达信息的方式. 尽管人们仍然担心由于对人工智能的依赖增加而导致的潜在的非人性化, 从人们对它的期望中也可以学到宝贵的课堂经验, 以及上下文思维如何适应其正确应用.
-保罗Poteete博士
参考文献。
伊甸，多夫和亚伯拉罕·B·沙尼. 1982. “皮格马利翁去新兵训练营:期望、领导力和学员表现.应用心理学杂志67 (2):194.
很好，托马斯·L，娜塔莎·斯特辛格，还有艾莉森·拉维尼. 2018. 期望效应:皮格马利翁和最初20年的研究. 教育研究与评价24 (3-5):99-123.
罗伯特·罗森塔尔和莱诺·雅各布森. 1968. 《bwin体育》. 城市评论3 (1):16-20.
萨顿，夏洛特·D和理查德·W·伍德曼. 1989. 《bwin体育》.[j] .心理科学学报，21 (6):943.
圣经:世界英语圣经. 2021. ebible.org. http://ebible.org/eng-web/.
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2023年11月15日
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