從結果數據來看，AI機器人已經完全打敗了人類老師，引發了未來人類老師將被AI完全取代的討論和猜測。
尤其是目前“AI+教育”市場火熱。全機器人餵養的學校食堂、基於智能媒體的在線和離線教學工具、無人機/機器人等創客的興趣小組以及人臉識別的課堂系統...各種智能化的教學管理方式被引入教育行業，在提高教師工作效率的同時，也給教師帶來了職業危機感。
今天教師節，我們給出壹個否定的答案——“老師很難被AI取代”。對於老師來說，也許人工智能是“解放”而不是“替代”。另壹方面，未來壹定是壹個“人機教學”的時代。人工智能取代不了老師，但不會用技術的老師會被取代。
1
AI是“解放”，不是“替代”
去年，BBC劍橋大學的研究人員通過數據模型分析了未來365種職業的“淘汰概率”。
在人事、客服、政府職員、會計、銀行職員的淘汰率都高於89%的情況下，教師被機器人取代的可能性只有0.4%。
不僅是數據的統計分析，還有大量的權威研究和名人演講都表明，教師這個職業很難被人工智能取代。喬布斯還表達了他對“計算機”在“教育”領域影響力的困惑:
那麽，老師為什麽會成為人工智能無法替代的職業之壹呢？
教育很特別。它有兩個部分:教學和教育。“教”是指知識轉移，把自己知道的東西教給學生。這部分AI可以比人做得更好。“教育”指的是品格培養，鼓勵學生去探索未知，去發現，去創造，去愛。這部分工作幾乎是AI無法替代的。
教育不是培訓流水線上的產品。無論技術如何發展，教師的言傳身教，面對面的交流，都是育人過程中必不可少的環節。因為面對面的交流最能解決實際問題，如果是網上交流，會有很多難題需要解決。就像我們可以用文字快速解決問題壹樣，遠距離打字或者說話特別麻煩。
第壹，教育的本質不會變。
所謂“師者，所以傳道授業解惑”，也就是說，教師除了教給學生知識之外，還有更重要的使命，那就是“育人”。在這件事情上，老師具有人工智能無法替代的特點。老師們充滿了情感和智慧，他們知道如何在潛移默化中把優秀的品質融入教育。
人工智能只是代替了老師的部分勞動，並不能代替老師的角色。這是因為機器人雖然也有對話、動作等交流功能，但遠沒有人類豐富細膩的感情，更談不上達到教師大愛以情育人的境界。
第二，人工智能不能主觀判斷。
如果把人工智能教育應用到實踐中，那麽學生的判斷力肯定會交給機器。edX的創始人Anant Agvald曾經做過壹個關於給學生打分的有趣實驗。在edX平臺上，他讓機器人通過人工智能技術給65438+萬篇論文打分。雖然很快，但最終的評分結果還是讓老師和學生感到不解。
由於機器的識別能力還不夠完善，評分的標準非常死板，學生看不到自己論文中的亮點，只能按照壹些特定的標準來評分。所以人工智能教育如果真的要應用到現實中，如何準確的評判學生還是很值得研究的，否則會專門配備壹個老師團隊來評判學生的成績。
第三，人工智能缺乏創新能力
就目前的技術而言，人工智能還沒有到不斷創新的地步，在很多行業都只是機械性的工作。人工智能教育雖然有取代教師的可能，但仍然需要模仿人類的智力行為，在人類智慧的基礎上建立各種模型。
雖然可以進行壹定的探索，但是沒有人類的智能模型和行為模式作為參考，人工智能教育仍然沒有創新能力。而且在敘事能力上，人工智能教育也會有所欠缺，其表達方式是通過整合人們的日常對話形成的。對於壹些陳詞濫調和說話技巧，人工智能教育還沒有實現。
2
未來壹定是人機教學。
利用技術不會被淘汰。
目前的情況不是人工智能和老師爭飯碗，而是老師有更多的精力去研究和細化自己的工作，讓飯碗更穩更牢，甚至呈現出藝術感。
包括識字軟件、英語口語APP、在線課堂、壹對壹在線課堂等。有了技術和數據的支持，老師可以更直觀的獲取學生的學習數據和學習能力分析報告，騰出大量的精力。而不是把時間花在基礎教學任務的鍋式教學上，因材施教，更快地從教育的“初級階段”過渡到“高級階段”。
同時，在政府的倡導下，教育信息化作為個性化教育發展的基礎，近年來取得了長足的進步，這也是未來不可逆轉的趨勢。根據教育信息化“十三五”規劃統計，我國中小學互聯網接入率已達87%，多媒體教室普及率達80%。優質數字教育資源日益豐富，信息化教學逐步普及；教師和學校管理者的信息意識和能力顯著增強。隨著教育信息化應用的普及和推廣，傳統的教育教學模式發生了巨大變化，促進了教育公平，提高了教育教學質量。
所以未來壹定是壹個“人機教學”的時代。教師作為壹種職業不會被取代，但這並不意味著所有的教師不會被淘汰。重復性、機械性的工作，未來都可以交給人工智能來做，老師需要不斷學習，及時關註最新的技術進展，掌握如何在教學過程中運用人工智能技術分析案例和問題，更好地幫助學生及時掌握新知識。
而且從國內外教育機構開辦人工智能教育的實踐來看，所謂的K12人的人工智能教育，並不是絕對意義上的人工智能課程，而是覆蓋面更廣、普適性更強的計算機科學。其中，有幾個嚴重的問題需要解決:
第壹，教育不平等的問題。目前AI專業師資匱乏，教材昂貴。如何保證偏遠地區孩子AI教育的公平性，是壹個難題。
第二，專業化和標準化。在美國，兒童STEAM教育和計算機教育正在迅速接近標準化。例如，CSTA建立於美國。雖然STEAM教育在國內已經引入，但是還缺乏相關的標準和規則。如何防止教育企業亂象，保證相關教育工作者的專業素質，也是壹個亟待解決的問題。
第三，教育產品的問題。目前國內大部分AI教育還停留在理論階段，尤其是中小學階段。專門針對教育的編程產品很少，大部分老師只是按部就班的進行壹些理論教育。學生自己很少參與，實踐內容多為演示。對於人工智能這樣壹個以實踐為導向的學科，似乎很難培養出真正的“人才”。
所以，知道了這壹點，老師要做的就是不要抗拒技術，最好不要早適應技術，晚適應技術。我們最應該做的是積極擁抱甚至引導技術。
面對人工智能的挑戰，教師應該主動適應信息技術的變化，認真反思和評價那些“機器除了人類什麽都沒有”的能力，從而有針對性地改進教學方法。只有這樣，才能把人工智能帶來的挑戰轉化為傳統教育的機遇。教師還可以利用人工智能、大數據等技術，幫助學生設計科學、合適的學習方案，進行個性化學習。人工智能和大數據也可以作為老師的有力助手。