孫田琳子 沈書生

摘要：人工智能的迅猛發(fā)展掀起了新一輪的教育變革浪潮，這促使教育工作者需要開始思考人工智能技術(shù)在教育應(yīng)用中的邊界與尺度。文章首先揭示了當(dāng)下人工智能與教育結(jié)合發(fā)生的失衡現(xiàn)象，再通過剖析德雷福斯對人工智能技術(shù)本身極限的現(xiàn)象學(xué)反思，得出人工智能的發(fā)展局限在于人類智能的不可代替性，進(jìn)而對教育中人工智能的運(yùn)用尺度進(jìn)行理性展望，從人機(jī)關(guān)系、學(xué)習(xí)體驗(yàn)、知識培養(yǎng)、評價(jià)機(jī)制、教育本質(zhì)等維度探討了人工智能與教育融合的發(fā)展圖景，以期為未來的智能教育發(fā)展提供參考借鑒。

關(guān)鍵詞：人工智能;教育;邊界;德雷福斯;現(xiàn)象學(xué)

中圖分類號：G434

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

當(dāng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代還方興未已，人工智能時(shí)代已悄然來臨。近年來，人工智能（簡稱AI）的運(yùn)用掀起了新一輪的科技革命，顛覆了社會生活結(jié)構(gòu)，推動了全球經(jīng)濟(jì)飛躍，改變了人們的思維方式和文化觀念，甚至有人認(rèn)為人工智能將引領(lǐng)人類走向第四次工業(yè)革命。人工智能對社會發(fā)展的卓越貢獻(xiàn)有目共睹，引起了眾多領(lǐng)域的重大革新，人工智能對教育領(lǐng)域的影響也舉足輕重。2017年7月，國務(wù)院頒布了《新一代人工智能發(fā)展計(jì)劃》，提出要構(gòu)建開放協(xié)同的人工智能科技創(chuàng)新體系，明確了我國人工智能發(fā)展的戰(zhàn)略目標(biāo)[1]。2018年4月，教育部印發(fā)的《教育信息化2.0行動計(jì)劃》提出“智能化”將成為教育信息化體系建設(shè)五大方向之一，號召教育領(lǐng)域應(yīng)從數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化的信息化1.0時(shí)代跨越升級為大數(shù)據(jù)、智能化領(lǐng)跑的信息化2.0時(shí)代[2]。2019年5月，聯(lián)合國教科文組織發(fā)布的《教育中的人工智能：可持續(xù)發(fā)展的挑戰(zhàn)與機(jī)遇》對運(yùn)用人工智能促進(jìn)教育變革等問題達(dá)成共識。可見，人工智能與教育的深度融合已成為當(dāng)今教育領(lǐng)域發(fā)展的必然趨勢。然而，作為教育者，不僅要與時(shí)俱進(jìn)、積極響應(yīng)技術(shù)變革教育的時(shí)代號召，更要在這股人工智能熱潮之余做理性的冷思考。例如，處于初步融合階段的我們應(yīng)如何把握技術(shù)與教育的關(guān)系及尺度？人工智能運(yùn)用于教育領(lǐng)域的邊界與極限在哪里？教師在教學(xué)活動中運(yùn)用人工智能技術(shù)時(shí)應(yīng)注意哪些問題？這些都是需要我們直面與深思的新問題，唯有從理論根源上明晰二者之間的辯證關(guān)系，在教育過程中合理應(yīng)用新興技術(shù)，才能使教育真正走向智能化，為社會培養(yǎng)出創(chuàng)新型、智慧型人才。

一、異化與批判：人工智能與教育結(jié)合的失衡現(xiàn)象

人工智能開啟了教育領(lǐng)域的新格局，智能教學(xué)系統(tǒng)、機(jī)器人創(chuàng)客教育、大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)分析等智能技術(shù)也日益得到普及應(yīng)用，為教育生態(tài)發(fā)展帶來前所未有的動力引擎。然而，教育行業(yè)在一邊歡欣鼓舞、極力迎合新技術(shù)的沖擊時(shí)，一邊仍需反思人工智能技術(shù)在教育中的運(yùn)用是否存在尺度。教育有其自身堅(jiān)守的使命與責(zé)任，融合發(fā)展并不意味著無條件順從，只有合理把握智能技術(shù)與教育結(jié)合過程中的平衡與張力，明晰技術(shù)理性與價(jià)值理性的統(tǒng)一關(guān)系，才能將技術(shù)對教育的積極作用達(dá)到最優(yōu)化。不得不承認(rèn)的是，在實(shí)然的人工智能教育現(xiàn)狀中，仍時(shí)常出現(xiàn)一些技術(shù)異化教育的失衡現(xiàn)象。

（一）智能技術(shù)依賴導(dǎo)致主體意識缺失

雖然智能技術(shù)為教育提供了諸多便利和無限可能性，很多師生對智能技術(shù)的教學(xué)應(yīng)用推崇備至，但技術(shù)終究是人的勞動產(chǎn)物，它或許能替代部分簡易工作，但不能讓技術(shù)綁架了我們的大腦，失去了主體判斷能力。馬克思的實(shí)踐哲學(xué)認(rèn)為人是一種主體性存在，強(qiáng)調(diào)彰顯自由個性的主體性思想，社會發(fā)展規(guī)律要與人的主體地位相統(tǒng)一。教育是實(shí)踐，是人的行動，是人的事情或事件。人文之事的事理是理念，是對事情本原的價(jià)值規(guī)定，處理教育的事情就必須按照教育內(nèi)在的目的所要求的價(jià)值原則、方式去發(fā)展教育事業(yè)，教育的價(jià)值才能彰顯[3]。教育的主體是人，我們應(yīng)立足“主體人”的本質(zhì)去探討解決之道。然而，追溯計(jì)算機(jī)學(xué)科的認(rèn)識論背景大多以笛卡爾的身心二元論為理論來源，把認(rèn)知當(dāng)作人大腦里的私有財(cái)產(chǎn)，并且認(rèn)為心智優(yōu)先于身體，拋棄了社會情境對人的心靈的作用。學(xué)習(xí)科學(xué)研究領(lǐng)域早有學(xué)者提出對傳統(tǒng)認(rèn)知心理學(xué)的批判：“認(rèn)知心理學(xué)的核心假設(shè)是人腦類似于計(jì)算機(jī)，思維就是計(jì)算，認(rèn)知過程有如計(jì)算機(jī)的表征和運(yùn)算過程，這種符號加工模式無法反映認(rèn)知過程的靈活性”[4]。假如我們將這種統(tǒng)一認(rèn)知模式的人工智能技術(shù)應(yīng)用到教育的各個環(huán)節(jié)當(dāng)中，不免會把復(fù)雜多元的“主體人”當(dāng)作固化統(tǒng)一的“機(jī)器人”。學(xué)生或老師對智能技術(shù)的過分依賴很有可能會造成使用者趨易避難、迷失自我，久而久之將丟棄了人本身的復(fù)雜性和豐富性，違背了教育的初衷與本質(zhì)。正所謂，造出像人一樣的機(jī)器并不可怕，可怕的是培養(yǎng)出像機(jī)器一樣的人。

（二）理性主義盲崇致使單向度教育觀

智能技術(shù)對教育領(lǐng)域的過分干預(yù)不僅引起主體意識的缺失，還愈發(fā)固化人們的理性主義盲目崇拜。學(xué)習(xí)成績的數(shù)據(jù)分析、學(xué)習(xí)行為的實(shí)時(shí)監(jiān)控等智能化手段無不對學(xué)生造成一定程度的促逼和限定，即強(qiáng)迫學(xué)生進(jìn)入某種非自然狀態(tài)，忽視他們的天然特征。如若教師一味憑借量化的智能技術(shù)考察學(xué)生的學(xué)習(xí)水平，終將會導(dǎo)致單一化的教學(xué)活動和單向度的教育理念。究其根本，人工智能的理論基礎(chǔ)扎根于實(shí)證主義研究方法，實(shí)證主義慣用將理論概念化作變量來處理，對概念進(jìn)行操作性定義，并用可重復(fù)的實(shí)驗(yàn)方法來驗(yàn)證假設(shè)。教學(xué)中的實(shí)證研究方法由來已久，早期的科學(xué)家們只堅(jiān)信單一方法帶來的客觀性和科學(xué)邏輯推演下的真理，狹隘地認(rèn)為只有規(guī)范的實(shí)證科學(xué)以及量化的認(rèn)知方式才能保證研究的正確性，因而，他們把人們的生活經(jīng)驗(yàn)、思想文明、社會文化等精神物質(zhì)轉(zhuǎn)變?yōu)榭梢詼y量的物理實(shí)體。然而，單一片面的觀察視角無法看到世界的真實(shí)全貌，實(shí)證主義慣于描述個人層面的“行為”和“認(rèn)知”，卻看不到解釋主義中的“關(guān)系”和“生活世界”[5]。比如，很多時(shí)候教師若想知道一個學(xué)生是否理解了這個知識點(diǎn)，最簡單的方法莫過于用智能技術(shù)測試其答題分?jǐn)?shù)，但經(jīng)過量化的分?jǐn)?shù)就能完全代表他的理解水平嗎？顯然，人的行為是不確定的、未知的、充滿復(fù)雜性的，我們不應(yīng)陷落工具理性的困境，漠視人的情感和精神價(jià)值，在教學(xué)過程中運(yùn)用人工智能技術(shù)時(shí)應(yīng)建立在合理量規(guī)的基礎(chǔ)上，不因過度沉迷于“求知求真”而忽視了“求善求美”。教育中的人不是單向度的人，教育要促進(jìn)個體的差異化發(fā)展，正如馬克思所說的那樣：每一個類主體要能全面地占有多種多樣的人的本質(zhì)力量。

三、尺度與重構(gòu)：人工智能與教育融合的發(fā)展圖景

從德雷福斯的現(xiàn)象學(xué)反思可以看出，目前人工智能的發(fā)展局限仍歸結(jié)于意識生成問題以及無法擺脫對表征的依賴。因此，人工智能與教育融合最根本的界限在于人的特殊性是無法取代的，即使人工智能在一些可表征的智力活動中已經(jīng)逐步超越了人類，但人類真正的智能活動是不可形式化、表征化的，是人類獨(dú)有的認(rèn)知領(lǐng)域。教育的尺度終究是人，人工智能在教育領(lǐng)域中的深入運(yùn)用也不能凌駕于人的原初本質(zhì)、跨過人性的藩籬，若用千篇一律的教育方式去對待每一個學(xué)生，那無異于主動放棄了人自身的特殊性與主體地位?；诖?，我們有必要立足于人的本質(zhì)明晰人工智能在教育中運(yùn)用的邊界，重構(gòu)人工智能與教育融合的發(fā)展圖景。

（一）平衡互補(bǔ)的應(yīng)然人機(jī)關(guān)系

如今的信息時(shí)代，人工智能技術(shù)為提升學(xué)生的學(xué)習(xí)效率做出了不可否認(rèn)的突出貢獻(xiàn)，為教師的課堂教學(xué)節(jié)省了諸多寶貴的時(shí)間成本。技術(shù)哲學(xué)家貝爾納·斯蒂格勒（Bernard Stiegler）認(rèn)為人必須通過不斷發(fā)明創(chuàng)造來彌補(bǔ)先天的缺陷，因此，技術(shù)在人的“存在”中充當(dāng)了“代具”的角色，人們?yōu)榱送晟谱陨硇阅苄枰粩鄬で笮录夹g(shù)的存在，最終形成了融為一體的“人一技術(shù)”結(jié)構(gòu)[14]。身為血肉之軀的教師，大腦的生理局限導(dǎo)致了他們只能承擔(dān)有限的認(rèn)知負(fù)荷，一旦接收的信息量超出了人腦的限定范圍就會擾亂正常的思維運(yùn)轉(zhuǎn)，因此，在知識的獲取和傳遞環(huán)節(jié)中教師處于劣勢位置。然而，具備強(qiáng)大數(shù)據(jù)庫和精準(zhǔn)計(jì)算能力的智能技術(shù)無疑在這一方面占有絕對優(yōu)勢，它們可以捕捉到很多人眼無法察覺的數(shù)據(jù)信息、準(zhǔn)確記錄人們難以記憶的海量知識。因此，在一些傳遞、復(fù)制已有知識的可重復(fù)性工作中，人工智能可以起到高效便捷的替代作用，比如生成背景性知識拓展、習(xí)題庫資源管理、學(xué)習(xí)行為分析等大量數(shù)據(jù)處理工作，幫助教師減輕負(fù)擔(dān)。然而，即便智能技術(shù)擁有高超的性能優(yōu)勢，人的主體地位依然難以動搖，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家弗蘭克·羅森布萊特（Frank Rosenblatt）曾指出只有人和計(jì)算機(jī)結(jié)合在一起才能完成那些無法單獨(dú)完成的事。換言之，沒有人參與的人工智能活動是不完整的，人的某些特殊領(lǐng)域與認(rèn)知能力是人工智能無法代替的。譬如在教學(xué)中，學(xué)生的創(chuàng)新創(chuàng)造、問題意識、批判思維、情感表達(dá)、道德品行、價(jià)值判斷等方面的培養(yǎng)都離不開教師的親自引導(dǎo)。不僅如此.不同的學(xué)生有著個性化的學(xué)習(xí)需求，因材施教也是教師教學(xué)藝術(shù)的重要體現(xiàn)之一。諸如此類人性化、非表征的教育工作，正是因?yàn)槿藗冎黧w意識的獨(dú)特性而不能被代替，這不僅是教育工作者的職責(zé)與義務(wù)所在，更是智能時(shí)代教師保持自身先進(jìn)性的重要依據(jù)之一。

依此可見， “人類智能”與人工智能的互補(bǔ)性造就了動態(tài)平衡、角色互補(bǔ)的應(yīng)然人機(jī)關(guān)系。我們應(yīng)充分借助人工智能的技術(shù)優(yōu)勢和教師天然的人性優(yōu)勢，在教育教學(xué)過程中合理結(jié)合二者長處，物盡其用，從而使教學(xué)效率達(dá)到最優(yōu)化。同時(shí)還需注意，無論是教師還是學(xué)生，應(yīng)杜絕對技術(shù)的盲目跟風(fēng)與過度依賴，正確把握人與技術(shù)的依存關(guān)系，明確自身的職責(zé)與使命，在良性的“人一技術(shù)”關(guān)系中促進(jìn)教育事業(yè)的健康發(fā)展。

（二）身心合一的具身學(xué)習(xí)體驗(yàn)

望遠(yuǎn)鏡延伸了人的視覺功能，收音機(jī)擴(kuò)寬了人的聽覺功能，汽車擴(kuò)展了人的行走功能。一方面，技術(shù)使人們能體驗(yàn)到生理局限之外的世界，另一方面，人工智能的發(fā)展瓶頸仍需向人類智能的生理構(gòu)造尋求突破路徑。德雷福斯從海德格爾的此在哲學(xué)到梅洛一龐蒂的具身哲學(xué)中凝聚靈感，開拓出人工智能的具身進(jìn)路，強(qiáng)調(diào)身體結(jié)構(gòu)對塑造智能活動的重要性，身體的結(jié)構(gòu)決定了我們認(rèn)識世界的方式?，F(xiàn)代AI專家為實(shí)現(xiàn)更強(qiáng)大的認(rèn)知智能，將身體的相關(guān)特征納入計(jì)算機(jī)的算法中，同時(shí)以人腦的神經(jīng)系統(tǒng)為原型建構(gòu)錯綜復(fù)雜的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，朝著模仿并超越人類智能的方向推進(jìn)。

不僅人工智能自身的技術(shù)突破需要借助身體理念，教育中的人在應(yīng)用先進(jìn)的智能技術(shù)時(shí)也存在從離身認(rèn)知向具身學(xué)習(xí)的形態(tài)轉(zhuǎn)變。哲學(xué)家唐·伊德（Don Ihde）曾言明“具身關(guān)系”是人與技術(shù)之間的四種關(guān)系之一，他將這種關(guān)系描述為“（人一技術(shù)）一世界”，即是說人可以通過使用技術(shù)來與世界打交道，同時(shí)在使用中人們幾乎感覺不到技術(shù)工具的存在， “透明化”地發(fā)揮著技術(shù)的作用[15]。教育場域中，當(dāng)師生可以得心應(yīng)手地使用AI技術(shù)，并成為他們身體構(gòu)造的一部分時(shí)，這也就是技術(shù)在教育中的理想狀態(tài)，暫且可以將它們之間的關(guān)系表示為“（教育中的人一技術(shù)）一世界”。如今，虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)、可穿戴技術(shù)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等智能技術(shù)已逐步進(jìn)入教學(xué)領(lǐng)域并發(fā)揮作用，通過激發(fā)人的身體感官提升學(xué)習(xí)場景的在場感和真實(shí)感，讓學(xué)習(xí)者沉浸在各式各樣的虛擬情境中，延伸他們的身體功能，擴(kuò)展他們的閱歷體驗(yàn)。人工智能與教育結(jié)合的最佳形態(tài)在于“人一技術(shù)”融為一體、形成一個自然完整的有機(jī)系統(tǒng)。當(dāng)教師與學(xué)生使用技術(shù)達(dá)到一種純熟的狀態(tài)時(shí)，即已意識不到技術(shù)工具的存在，那么這就達(dá)到了海德格爾所說的“上手”狀態(tài)，教學(xué)活動中的人與技術(shù)形成了難以割舍的統(tǒng)一整體，自然學(xué)習(xí)的效果效率和過程體驗(yàn)都會隨之漸入佳境。人與技術(shù)的交互性、使用感、體驗(yàn)感等因素都會影響大腦的認(rèn)知活動，進(jìn)而影響技術(shù)干預(yù)下的學(xué)習(xí)效果。因此，弱化人工智能在教學(xué)使用過程中的存在感，提升智能技術(shù)和產(chǎn)品的仿真性能和易操作性，積極調(diào)動整合學(xué)習(xí)者的多感官體驗(yàn)，是人工智能在教育領(lǐng)域中發(fā)揮效用的優(yōu)化路徑。讓學(xué)生和教師能夠自在隨心地使用人工智能，把AI技術(shù)當(dāng)作教學(xué)活動中不可分割的一部分，而不再只是他們獲取知識的中介工具，是人工智能與教育融合下持續(xù)的改進(jìn)目標(biāo)。

（三）潛移默化的默會知識培養(yǎng)

如前所述，表征主義運(yùn)行模式是傳統(tǒng)人工智能難以突破的瓶頸所在，在應(yīng)用人工智能展開教學(xué)活動時(shí)我們更應(yīng)避免僅僅停留在表征層面的知識傳遞。波蘭尼認(rèn)為知識不能僅限于語言、命題或明述等表達(dá)范疇，一切明述知識都有其默會的根源[16]。對于不可明確表征的知識我們稱之為“默會知識”.它是一種只可意會、不可言傳的隱性知識形態(tài)，因此又稱為“行動中的知識”。明確知識與默會知識之間是相互依存的，甚至可以說默會知識是培育明確知識的土壤，忽視默會知識培養(yǎng)的教育就如同無根之木、無源之水，再牢固的知識體系也會頃刻崩塌。

總的來說，人工智能對于顯性知識的傳遞工作尤為擅長，但是它們卻沒有人類現(xiàn)實(shí)世界的豐富經(jīng)驗(yàn)和體驗(yàn)，目前還難以突破對知識的理解、遷移和創(chuàng)新[17]。不僅如此，現(xiàn)階段教育中的智能技術(shù)植根于對學(xué)習(xí)者個人數(shù)據(jù)的挖掘分析，根據(jù)計(jì)算出的行為數(shù)據(jù)推送給用戶想要的資源信息，但這種機(jī)械的輔助功能缺乏基本的價(jià)值判斷，只依據(jù)用戶喜好而沒有真正站在教育者的角度，對學(xué)習(xí)者的個人成長沒有全面長遠(yuǎn)的規(guī)劃理念。更何況人的情感、意識、行為與實(shí)際發(fā)生場景之間具有非常復(fù)雜的作用關(guān)系，個人的情感判斷與行為選擇都具有強(qiáng)烈的獨(dú)特性和不確定性，單憑規(guī)格統(tǒng)一的計(jì)算模式無法預(yù)測人的情感價(jià)值判斷，也無法做到內(nèi)在能力和綜合素養(yǎng)的長期培養(yǎng)。依此來看，時(shí)下人工智能的教育功效還不夠健全，它們在明確知識的運(yùn)算、存儲、傳遞等重復(fù)性工作方面具有獨(dú)到優(yōu)勢，但對于人的思維能力、情感價(jià)值、精神意識等個體默會知識方面還存在很大的提升空間。教學(xué)過程中過度使用人工智能會使學(xué)習(xí)者自身的兩種知識體系產(chǎn)生脫節(jié)，從而造成學(xué)習(xí)者思想和行為上的沖突，最常見的莫過于出現(xiàn)“高分低能”的典型現(xiàn)象。授人以魚不如授人以漁，身為教學(xué)者應(yīng)明確自身的教化職責(zé)，運(yùn)用技術(shù)工具提高教學(xué)效率的同時(shí)，更需要利用人工智能技術(shù)激發(fā)學(xué)生的創(chuàng)新精神和求知欲，讓學(xué)習(xí)者們從被動的知識消費(fèi)者轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃拥闹R創(chuàng)造者。教育者在教學(xué)中需傾注應(yīng)有的人文關(guān)懷，通過營造學(xué)習(xí)情境、加強(qiáng)實(shí)踐體驗(yàn)和組織溝通交流等多種方式促進(jìn)學(xué)生默會知識的形成，并通過言傳身教引導(dǎo)學(xué)生正確價(jià)值觀的生成，讓學(xué)生在潤物無聲般的教育環(huán)境中茁壯成長。

（四）立體多維的評價(jià)機(jī)制完善

仔細(xì)觀察目前技術(shù)支持下的智能學(xué)習(xí)模式，不難發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)者的學(xué)情分析報(bào)告中大多是以量化的評價(jià)方式為主，根據(jù)學(xué)習(xí)者的測驗(yàn)成績、線上學(xué)習(xí)行為等數(shù)據(jù)給予它們一定的學(xué)習(xí)診斷。但實(shí)際上，這種單一維度的量化評價(jià)體系卻不能完全代表學(xué)習(xí)者的能力水平，其原因在于多種評價(jià)方式背后的研究方法之間的本源差異。人工智能是建立在計(jì)算機(jī)科學(xué)實(shí)驗(yàn)的理論基礎(chǔ)上，其評價(jià)方法主要以實(shí)證主義定量研究為基準(zhǔn)，定量研究認(rèn)為人的認(rèn)知和行為是可預(yù)知的、可概括的，而定性研究認(rèn)為人的行為是不確定的、動態(tài)變化的。曾有人做過這樣的比喻：定量研究采用的是“窄角鏡頭”，只關(guān)注一段時(shí)間內(nèi)一個或幾個因果要素和關(guān)系，檢驗(yàn)具體的假設(shè);定性研究則用的是“廣角鏡頭”，包含不同群體建構(gòu)的不同現(xiàn)實(shí)視角，檢驗(yàn)現(xiàn)象的廣度和深度，獲得更多了解[18]。解釋主義方法論主張人的思想是對世界主動的建構(gòu)與解釋，而不是被動的接受與感知，實(shí)證主義則恰恰相反，究其根本是因?yàn)樗鼈兎謩e來源于唯心論和唯物論兩種不同的思想根基。然而，不管是哪種研究范式都難以兩全，盲目推崇實(shí)證主義的客觀性就無法顧及更廣闊的生活世界，遺失真實(shí)世界的體驗(yàn)認(rèn)識;一味地追求解釋主義的主觀性難免會墮入唯心主義的不可知論，缺失評判真理的尺度標(biāo)準(zhǔn)。特別是面對教育問題時(shí)，要把握教育研究方法論的特殊性。教育的對象是人，教育是人的社會性活動，教育研究方法體系的綜合性體現(xiàn)在哲學(xué)方法、科學(xué)方法和藝術(shù)方法的綜合運(yùn)用[19]。研究問題越復(fù)雜，就越需要系統(tǒng)的、綜合的研究方法來把握教育事實(shí)的結(jié)構(gòu)、相互作用和發(fā)展規(guī)律。

可見，人工智能的教育評價(jià)功能還有待進(jìn)一步提升，融合多元開放的評價(jià)理念，建立多維完善的評價(jià)機(jī)制，從重視實(shí)證主義的客觀數(shù)據(jù)到兼顧解釋主義的主觀思想，從關(guān)注學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)結(jié)果轉(zhuǎn)向關(guān)注生成性的學(xué)習(xí)過程，都是未來智能教育的潛在發(fā)展空間。因此，作為教育者應(yīng)意識到人工智能的理論立場，把握多種評價(jià)方式之間的區(qū)別聯(lián)系，在教學(xué)中注意形成性評價(jià)的反饋，避免陷入過度依賴的技術(shù)異化泥潭。在面對具體問題時(shí)靈活運(yùn)用合適的評價(jià)方法，使問題本真得到盡可能地明朗，畢竟真正的教育“智能”在于教育者自身的教學(xué)智慧。

（五）以人為本的教育本質(zhì)復(fù)歸

斯蒂格勒說技術(shù)是人類的解藥，也是人類的毒藥。技術(shù)本來就是“人為”和“為人”的，技術(shù)展開了人的可能性空間，但每一種可能性空間又必然會遮蔽和遺忘了更多的可能性，技術(shù)的本質(zhì)決定了它具有雙重屬性[20]。不僅如此，現(xiàn)階段的人工智能技術(shù)仍未開發(fā)成熟，在推進(jìn)人工智能教育應(yīng)用的過程中還有很多問題值得我們探討。比如算法模型需要開放教育大數(shù)據(jù)，將涉及個人隱私等信息安全問題;人工智能可能會造成數(shù)字鴻溝的加劇等應(yīng)變挑戰(zhàn)[21]。技術(shù)與人之間相生相融的過程中仍有許多需要磨合的地方，教育中的技術(shù)更應(yīng)依托于教育場域，它必須合乎教育的價(jià)值和規(guī)律，才能在教育中持續(xù)發(fā)揮效用。

當(dāng)人工智能能夠替代教師的部分職能時(shí)，我們應(yīng)當(dāng)思考未來教師的工作重心將置于何處。誠然，人工智能在單純的知識性工作方面占有優(yōu)勢地位，由此機(jī)器會承擔(dān)類似內(nèi)容展播、批改作業(yè)、學(xué)習(xí)診斷、解答疑問等大量機(jī)械性工作，從而幫助教師減輕教學(xué)負(fù)擔(dān)。在此境遇下，教師需從原來的知識傳授者轉(zhuǎn)型為一名人才培養(yǎng)師，讓教師的角色回歸教育的本質(zhì)，牢記育人使命，以人為本，以人為先，將學(xué)生的人生發(fā)展和人格成長為己任，建立全新的智能時(shí)代人才培養(yǎng)模式。智能教育形態(tài)下，教師的教學(xué)目標(biāo)將從知識本位轉(zhuǎn)移到育人本位，分別從社會責(zé)任、民族認(rèn)同、文化熏陶、精神品質(zhì)、思維方式、審美水平、社交能力、創(chuàng)新意識等人性維度人手，提升學(xué)生的內(nèi)在競爭力，成為啟迪學(xué)生的人生導(dǎo)師。人工智能與人類教師應(yīng)各執(zhí)其職，充分配合，在二者的協(xié)同作用下共同促進(jìn)學(xué)生的健康成長與全面發(fā)展，發(fā)揮教育中技術(shù)的應(yīng)有價(jià)值。依此來看，我們應(yīng)該清醒地意識到人工智能是人類智能的延伸、而并非完全取代，冰冷的智能技術(shù)沒有“人”的社會屬性和社會關(guān)系，更沒有道德、情感、精神等人類特性。只有“人”才是教育與技術(shù)的契合點(diǎn)，我們應(yīng)保留教育的溫度，懷著滿腔的教育情懷，才能回歸師生完璧的“生活世界”，才能實(shí)現(xiàn)人自由而全面的發(fā)展。

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作者簡介：

孫田琳子：講師，博士，研究方向?yàn)樵诰€學(xué)習(xí)資源、信息化教學(xué)設(shè)計(jì)（stephanie_sun1218@163.com）。

沈書生：教授，博士，博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)樾畔⒒虒W(xué)設(shè)計(jì)（ssshen_nj @163.com）。