人工智能时代，孩子们需要软技能，但这对学校意味着什么？

在过去的半个世纪里，收入最高的工作越来越集中于知识型工作，尤其是科学技术领域。

如今，随着生成式人工智能的普及，这种说法可能已不再成立。雇主们开始表示，他们打算用人工智能取代某些白领工作。这引发了一个问题：经济是否还需要同样多的创造性和分析型工作者（例如计算机程序员），或者是否还需要同样多的入门级知识经济工作岗位。

这种转变不仅对职场人士意义重大，对K-12教师也意义重大，因为他们习惯于帮助学生做好白领工作的准备。家长们也担心，在一个充斥着生成式人工智能的经济环境中，他们的孩子需要掌握哪些技能。

作为一名研究人工智能对就业影响的教育政策教授和前 K-12 教师，我认为教师和家庭的答案在于了解人工智能不能做什么——也许将来也做不到什么。

先前的自动化浪潮取代了常规和体力工作，提升了认知要求高的工作的收入优势。但生成式人工智能有所不同。它擅长模式匹配，能够模拟人类的编码、写作、绘画和数据分析，这使得这些职业中的低层职位容易受到自动化的影响。

另一方面，由于其输出模仿现有数据中的模式，生成式人工智能在处理复杂的推理任务时会遇到更多困难，更不用说那些答案依赖于诸多未知因素的复杂问题了。此外，它也无法理解人类的思维和感受。

这意味着“软技能”——那些使人们能够与他人良好互动并协调自身情绪状态的特质——可能会占据主导地位。这是因为它们对于解决复杂问题和与人合作至关重要。虽然尽责性和亲和性等软技能被认为是人格特质，但研究表明，这些是可以习得的情感工具。

教学情绪意识

好消息是，软技能可以与数学和阅读等传统科目（这些领域由教师负责）一起教学，使用教师已经掌握的技术。

例如，老师经常要求学生在课程结束后离开教室时提交“退场单”。这些是针对学生刚刚学到概念的简短书面反思或问题。

它们也可以用来帮助学生在学习的同时，提升他们的情感和社交技能。在实践中，教师可以针对学生在智力上的勇气、情绪调节或人际理解方面的表现给出提示，例如：

写下你今天帮助别人的一次经历。

跟我说说今天对你好的人吧。他们是怎么友善的？

描述一下本周你学到的一件看似很难的事情。你是怎么做到的？

这项任务的意义不仅仅在于提升学生的情绪或参与度，尽管这些都是很好的副产品。其目标是帮助学生认识到，他们对外部环境的情绪反应是可以控制的。增强对自身情绪的认知，可以预测孩子们应对挫折、感知和预测他人情绪以及与他人顺利合作的能力。所有这些都是至关重要的职场技能，随着生成式人工智能的兴起，它们可能会变得更加有价值。

教授如何解决问题

教师还可以让学生练习解决一些答案未知的复杂问题。例如，当小学生学习计算周长、面积或体积时，他们可以分组计算学校周围物体的尺寸，包括大型或形状奇特的物品。教师可以鼓励学生不仅反思答案的正确性，还要反思他们如何构思和解决每个问题。

现实世界的问题解决，也称为真实评估，可以在任何学科中教授，例如：

测试校园的土壤坡度和湿度水平并提出景观美化解决方案。

为社会事业创建和试行视频活动。

重新想象如果历史中的人们做出不同的选择，社会可能会如何发展，并考虑对今天的影响。

教孩子们理解复杂事物，有助于他们理解寻求教科书答案与在最佳方案未知的情况下，测试各种可能性之间的区别。解决新颖复杂的问题，将继续困扰人工智能，这不仅是因为其中存在许多步骤和未知数，还因为人工智能缺乏我们对世界的空间和情感理解。即使从长远来看，人类本能掌握的无数变量对于计算机来说也将难以直观理解。

保护慢速学习

我最常听到老师们抱怨科技，说学生们让生成式人工智能替他们做作业。这种情况的发生，并非因为学生善于欺骗或邪恶，而是因为人类是具有自我调节能力的生物。我们会在那些看似枯燥或艰巨的任务上走捷径，以便优先完成那些感觉更有意义的任务。

但当学生学习新技能时，把工作委托给人工智能是一个巨大的错误。人工智能让慢事变快，反而会破坏学习，因为学习困难的东西需要付出努力。

因此，我认为教师必须保护课堂，使其成为与其他学生一起慢慢学习基本技能的地方。对于许多课程来说，这意味着回到计算机出现之前的时代，那时学生手写作业或口头陈述，学习预测和回应不同的观点。如果允许学生使用数字自动化工具，应该促使他们反思自己是如何使用它们的，从中学到了什么，以及在将工作委托给工具时未能练习哪些技能——例如拼写、长除法或参考文献格式。

掌控软技能

事实上，没有人确切知道在人工智能驱动的经济中，工人将面临怎样的命运。人们对人工智能将补充或取代哪些技能意见不一。但数学和阅读等现代科技的基础技能，以及那些让我们成为独特人类的内在和人际交往技能，可能仍将发挥重要作用。

如今，学校能教给孩子们最重要的技能或许是自我意识，优先学习而非走捷径，并且在学会独立完成工作之前，不要将工作委托给机器。与他人合作解决难题的能力也将变得更加重要。

人工智能赋能的社会不会是一个复杂问题凭空消失的社会。即使劳动力市场正在重塑秩序，我相信，那些能够与他人良好合作、共同应对未来重大挑战的人，依然拥有无限机遇。

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