人工智能不是未来的趋势，它正在重新塑造教学、评估和领导力。对于K-12学区的领导者来说，任务不仅仅是理解人工智能；而是以清晰、战略和信任引导其采用。
我与四位前瞻性的领导者进行了座谈：Dr. Helen Wild、Dr. Fabian H. Cone、Dr. Jesús Jara 和 Dr. Sara Vispoel。我们一起探讨了学区如何将人工智能的热潮转化为真正以学生为中心的影响。以下是重要的要点。
以目标为导向的领导
“从为什么开始。人工智能不是万灵药。它是一种工具。我们需要首先定义问题，然后将人工智能与解决方案对齐。” — Dr. Jesús Jara
Dr. Fabian H. Cone 呼应了这种清晰性：“在布劳沃德县，我们通过透明度建立信任。创新必须是共享愿景的一部分，而不是孤立的倡议。”
而正如 Dr. Helen Wild 强调的：“学区负责人必须清晰且一致地发声。当董事会、教师和社区理解了为什么，他们就会支持如何做。”
建立能力和信任
“决定创新是否成功的是人，而不是平台。” Dr. Wild 概述了她所在学区的战略：“我们正在为校长和教师提供语言和工具，以引导人工智能对话。这从实际的、持续的专业学习开始。”
Dr. Vispoel 补充道：“最好的专业发展是嵌入工作的和迭代的。我们需要超越一次性的培训，建立实践社区。”
面对隐私问题，Dr. Cone 说：“我们对数据使用和隐私保持透明。当家庭知道我们在保护学生时，他们会更开放于创新。”
实践中的公平与伦理
Dr. Vispoel 警告说：“人工智能并不能消除偏见。它反映了其训练所用的数据。我们必须仔细审查工具的公平性和透明性。”
她坚持道：“如果供应商无法解释他们的模型是如何工作，那就是一个红旗。黑箱不应出现在学校。”
Dr. Wild 强调了获取机会：“我们有意确保所有学生受益，而不仅仅是那些有资源的学生。这意味着要投资基础设施和支持。”
而 Dr. Jara 强调了社区的重要性：“要早期并频繁地与家庭沟通。当他们参与对话时，人工智能成为信任的桥梁，而不是障碍。”
教学、学习和工作的未来
Dr. Cone 明确表示：“人工智能应该支持——而不是取代——教师。它可以处理常规任务，以便教育者可以专注于关系和教学。”
Dr. Vispoel 设想：“人工智能正从静态评分演变为动态反馈。它不仅仅是在衡量学习，而是在为学习提供信息。”
Dr. Jara 将此与劳动力准备联系起来：“人工智能必须与劳动力准备对齐。我们正在为尚不存在的工作准备学生。这意味着教会他们批判性思维、适应和领导。”
从战略到实践：一个人工智能的故事
Wild博士提供了一个生动的例子：“我们使用人工智能分析我们的代数1和几何材料。我们希望确保一致性和公平性。”
她描述了结果：“结果是透明和可操作的。我们不仅仅得到了一个分数。我们得到了一个路线图。”
然后采取了行动：“我们让教师参与到这个过程中，提供有针对性的支持，并确保实施是包容性的。这不是关于替换材料，而是关于提升它们。”
地区领导者现在应该做什么
- 以目的为起点：在选择工具之前定义问题。
- 建立一致性：将人工智能倡议与全地区的目标对齐。
- 投资于人：优先考虑持续的、嵌入工作中的专业学习。
- 以透明度为领导：公开处理数据隐私和伦理问题。
- 以公平为中心：确保利益惠及所有学生——不仅仅是数字流利的学生。
- 吸引社区：尽早让家庭参与以建立信任。
- 支持教师：利用人工智能来增强——而不是替代——人类判断。
- 连接未来：将人工智能与劳动力准备和终身学习对齐。
正如这些K-12领导者所示，学习的未来与工作的未来密切相关。成功需要明确的目标、勇敢的领导和协作的愿景：将人工智能的潜力转化为实际影响。