TL;DR
- •合成辩论为每个学生提供结构化论证的机会——无需锦标赛后勤、指导员或辩论队的选择性。
- •四种课堂模型：演示、交互配置、个人练习伙伴和学生评估者。
- •它作为补充，而不是替代品：总是对辩论进行总结，要求学生寻找AI的弱点，并让人类继续进行实际的论证。
批判性思维是学校应该教授的技能，但几乎没有时间表可以容纳它。使用AI进行教育辩论提供了一种实用的方法：合成辩论，即AI人物之间的结构化论证，给学生提供了反复接触到主张、证据和反驳的机会，而无需传统辩论项目的后勤保障。
传统的辩论项目需要指导员、排程、愿意参加的学生和经常需要旅行预算。合成辩论需要一个话题和十分钟的时间。这种区别并没有使AI辩论比人类辩论更好——它使结构化论证在任何星期二早晨都可供每个学生使用，包括那些可能永远不会加入辩论队的学生。
本指南介绍了教师如何实际使用AI辩论：设置、四种课堂实施模型、从历史到公民教育的学科应用，以及每个教师都应该规划的局限性。
批判性思维的差距
雇主一致将批判性思维、论证和评估证据列为他们最想要和最缺乏的技能。与此同时，学校在结构上更擅长教授内容而不是推理：课程围绕着学生应该知道的内容组织，评估奖励回忆，而构建和辩护论点的技能则留给了论文反馈和偶尔的课堂讨论。
唯一专门教授论证的机构——竞争性辩论——只覆盖了很少的学生。辩论项目需要受过训练的指导员、课外时间、锦标赛费用和旅行；它们集中在资源丰富的学校，并自我选择那些已经是自信的演讲者的学生。最需要练习构建论点的学生往往是最不可能遇到辩论轮次的学生。
即使在课堂讨论中，时间限制也会产生影响。具有三十名学生和五十分钟课时的教师无法给每个学生一个机会来论证一个立场，面对反驳并修改。合成辩论不会将教师从这个循环中移除——它们为教师提供了无限的结构化论证的工作示例，可以在任何时候、任何话题上呈现给学生，根据课程的需要。
AI辩论在教育中的工作原理
合成辩论是AI人物之间的结构化交流，分配了对立的立场和定义的主题。与要求聊天机器人"提供双方的观点"不同——这会产生一个混合的、含糊的总结——多人物的辩论保持了立场的分离和真正的紧张关系，因此学生可以看到论点遇到反驳的顺序。
设置
教师定义了一个与课程相关的辩论主题，配置了具有不同立场的AI辩论者——并可选地具有不同的论证风格——并设置了一个适合年级的复杂程度。中学校关于可再生能源的辩论与十二年级关于同一主题的研讨会读起来非常不同，校准该级别是一行配置而不是重写的课程计划。
体验
学生观看结构化论证的展开：主张、理由、反驳、让步和结论。由于辩论是一个文本制品而不是现场表演，课堂可以暂停它、重播它并标记它。学生识别逻辑谬误、评估哪些证据是强的、哪些是装饰性的、跟踪反驳是否真正解决了对立的主张——然后形成自己的结论，关于哪一方论证得更好，这并不总是他们同意的那一方。
结果
三个结果可靠地从精心设计的AI辩论会议中产生：对同一事实的多种观点的接触，结构化论证的显式模型（大多数学生以前从未见过），以及安全地检查有争议的话题的方法——AI人物承担了持有立场的热度，因此学生可以在不必在同龄人面前亲自持有立场的情况下分析论点。
课堂实施模型
教师已经确定了四种运行合成辩论的方法，粗略地按照学生获得的代理权的顺序排列。大多数课堂从第一个开始，逐渐发展到其他模型。
模型1：演示
教师以全班的例子运行AI辩论，投影并在关键时刻暂停。学生一起分析它——哪里有最强的证据，哪个反驳失败了，你会说什么？——并且后续的写作作业要求每个学生裁决辩论或扩展其中一方的案例。这是最低摩擦的入口点：一个帐户、一个屏幕、没有学生设置，教师保持对节奏和内容的完全控制。
模型2：交互
学生自己配置辩论：他们选择或设计人物，分配立场，并决定每个辩论者最看重什么。然后，课堂运行辩论并比较配置之间的结果——当怀疑论者成为经济学家时会发生什么变化？当双方都必须从1950年之前发表的证据中论证时会发生什么变化？配置步骤本身就是课程：决定一个立场的最佳论点需要理解立场，这是带有成绩的观点采择。
模型3：练习伙伴
个别学生直接与AI辩论，论证他们的立场反对一个在校准级别上推动的角色。学生对论点质量获得反馈——不支持的主张、丢弃的反驳、断言而不是推理的呼吁——并迭代。这是最接近辩论教练提供的模型，也是人类形式中扩展性最差的模型：每个学生都获得了无限的重复机会，以他们自己的水平进行，且没有观众观看他们跌倒。
模型4：评估
学生评估AI辩论的质量：识别其优缺点、捕捉其谬误、标记其证据薄弱或其反驳回避的地方。由于被批评的制品是机器生成的，因此没有同学的感情受到威胁，教师甚至可以生成具有故意缺陷的辩论，以查看谁会捕捉到它们。能够准确解释为什么一个论点是弱的学生已经比大多数多项选择仪器可以衡量的更有说服力地展示了批判性分析。
学科应用
合成辩论并不是公民课的新颖事物——这种格式适用于任何证据、解释或价值观存在争议的学科。
历史
历史人物之间的辩论，论证他们实际记录的立场，运行反事实分析——政策应该有所不同，同期的当代人在当时辩论了什么？——并使用主要来源的观点采择，人物可能只论证可在该时期获得的证据。学生停止将历史立场视为琐事，开始将其视为人们在不确定性下提出的论点。
科学
重现真正的科学争议，以展示证据如何解决它们，运行证据评估练习，人物论证来自不同质量的数据集，并举办科学伦理讨论——基因编辑、双重用途研究——科学已经解决，但价值观尚未解决。隐含的课程很好：科学共识是这种论证的输出，在公共领域中经过几十年的时间形成。
文学
让角色用自己的声音辩论，论证对同一文本的对立主题解释，或争论作者的意图与文本支持的内容。两个合理的阅读之间的辩论教会了"任何解释都是有效的"和"解释必须对文本负责"之间的区别——这是任何文学课堂中最难的课程之一。
公民教育和社会研究
政策辩论，具有真正的利益相关者观点——不仅仅是两个有线新闻的漫画人物，而是工会代表、小企业主、监管者和受影响的居民——为学生提供了民主商议的练习：倾听他们不持有的立场，在反驳之前加强对手论点，并发现大多数政策问题都是权衡而不是善恶对立。对于许多教师来说，这是安全地触及活跃争议的最安全的方式。
教师实施提示
获得最多合成辩论效果的教师遵循一套一致的做法：
- ✓从非争议话题开始。 在尝试任何政治上敏感的话题之前，在"是否应该评分作业？"等话题上学习格式——学生需要在情感荷载之前掌握分析论点的技能。
- ✓总是对AI辩论进行总结。 辩论是原始材料；总结是课程。什么是最强的论点？什么是缺失的？谁会被说服，为什么？
- ✓要求学生识别AI的局限性。 找到AI的弱证据、盲点和偏见是一个明确的任务。这种做法可以与论证技能一起建立AI素养，并使学生免于将机器输出视为权威。
- ✓将其与课程目标联系起来。 辩论应该服务于您已经在教授的单元——科学中的证据标准、文学中的解释、历史中的因果关系——而不是作为技术展示与其并行。
- ✓将其用作补充，而不是替代品。 学生仍然需要自己进行论证，既在写作中也在口头上。合成辩论可以模拟这种技能；人类仍然需要执行它。
解决问题
合理的异议值得直接回答，四个问题几乎在每个关于AI辩论的工作室对话中都会出现。
学术诚信。 担心的是，课堂AI会使AI撰写的作品正常化。需要明确向学生区分：在这些练习中，AI生成制品，学生生成分析——并且分析是被评分的。报告说，教师在大声说出这个界限后，出现的诚信问题更少，而不是更多，因为学生已经练习了一种合法的AI使用模式。
年龄适宜性。 复杂程度和话题必须与学生相匹配。演示模型的辩论在课程话题上从高年级小学开始，适合具有结构化论证能力的中学生。教师应该在学生看到之前预览每个辩论——与任何其他课堂材料一样的标准。
AI响应中的偏见。 AI人物从其训练数据中继承偏见，辩论格式可以赋予弱立场不应有的光泽。对策是上面提到的评估模型：将偏见狩猎作为作业的一部分。一个班级捕捉到其AI辩论者从偏斜的前提论证的班级已经比任何工作表都能更好地学习了媒体素养。教师还应该预览辩论，并在班级仍在学习格式时选择非争议话题。
人类辩论技能的发展。 观看辩论不会取代实际进行辩论——就像观看比赛录像不会取代实际比赛一样。教师们的综合结论是：AI辩论用于建模、分析和重复；人类辩论、讨论和论文用于实际表演。拥有现有辩论项目的学校使用合成辩论作为练习材料，而不是作为项目的替代品。
开始使用合成辩论
从一个单位的一个演示辩论开始：选择一个您的班级已经在学习的主题，生成一个具有适当级别的两个角色辩论，并围绕它建立一个20分钟的分析讨论。如果总结产生的论点质量对话比您通常的讨论格式更好——教师报告说它通常会更好——然后扩展到交互和练习伙伴模型。
ArgumenTroupe生成具有真正不同立场和可配置复杂程度的多角色辩论，产生可以标记的文本记录，并允许学生为交互模型设计自己的辩论者面板。对于教育基础，请参阅什么是AI辩论教育？；对于课堂设置模式和示例，教育和学习用例介绍了完整的工作流程。如果您想为自己的准备使用这种技术的对立版本，相同的机制可以实现对立AI。
常见问题
教师如何在课堂上使用AI辩论？
四种模型占主导地位：演示（教师运行AI辩论，班级分析它）、交互（学生配置角色和立场）、练习伙伴（学生与AI辩论并获得反馈）和评估（学生评估AI辩论的质量）。大多数教师从演示开始，然后扩展到其他模型。
AI课堂辩论适合什么年龄？
演示模型的辩论在课程话题上从高年级小学开始，适合具有结构化论证能力的中学生。教师应该在学生看到之前预览每个辩论——与任何其他课堂材料一样的标准。
AI辩论是否取代学生辩论项目？
不。合成辩论模拟结构化论证，并为学生提供无限的分析材料，但学生仍然需要自己进行论证，既在讨论中也在论文和现场辩论中。拥有辩论项目的学校使用AI辩论作为练习和比赛材料——对人类论证实践的补充，而不是替代品。
教师如何处理AI生成的辩论中的偏见？
将其作为课程的一部分。明确要求学生识别AI的弱证据、盲点和偏见——评估模型将偏见从隐藏的风险转变为媒体素养练习。教师还应该预览辩论，并在班级仍在学习格式时选择非争议话题。
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