李海峰 王 煒

（新疆師范大學(xué) 教育科學(xué)學(xué)院，新疆烏魯木齊 830017）

一、人機學(xué)習(xí)共生體：人工智能教育困境的破解之路

自人工智能技術(shù)出現(xiàn)，人們一直試圖將人工智能技術(shù)與教育相結(jié)合，來打造專家級智能教師，以實現(xiàn)對學(xué)習(xí)者精準的、個性化的、靈活的知識教學(xué)。人工智能教育研究濫觴于康納蒂（Conati C.）等在1976年發(fā)表的《教育中的人工智能》理論初探。隨著信息技術(shù)的發(fā)展，該領(lǐng)域逐步出現(xiàn)了計算機輔助教學(xué)、智能導(dǎo)師系統(tǒng)、智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)、教學(xué)智能體和智能會話伙伴等研究方向[1]。其中，計算機輔助教學(xué)是人工智能教育的初級階段，由于信息通訊技術(shù)的智能化程度非常低，它只能作為教師進行知識傳授的輔助工具，通過簡單的程序控制，實現(xiàn)知識傳授、信息交流和知識測驗等教學(xué)過程。智能導(dǎo)師系統(tǒng)是傳統(tǒng)教學(xué)模式的智能化模擬，研究者利用編程技術(shù)、數(shù)據(jù)分析技術(shù)以及相關(guān)算法等，實現(xiàn)專家型虛擬教師的功能，竭盡全力地創(chuàng)建一種智能化教學(xué)環(huán)境，打造專家型虛擬教師，為學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)提供學(xué)習(xí)支持服務(wù)。智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)為學(xué)習(xí)者打造了一個超級專家型教師，它能夠精準獲悉學(xué)習(xí)者納米級知識點的掌握狀況，

為學(xué)習(xí)者推薦最佳的學(xué)習(xí)路徑，提高學(xué)習(xí)效率，促進個性化學(xué)習(xí)[2]。智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)通過分析學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)動機、學(xué)習(xí)風(fēng)格和學(xué)習(xí)行為等，為教學(xué)提供即時反饋，并通過人機協(xié)同為學(xué)習(xí)者提供精準化的智能教學(xué)[3]。

但遺憾的是，人工智能教育應(yīng)用依然是傳統(tǒng)教育中教師傳授知識模式的反映，不過是不斷地運用最先進的人工智能技術(shù)，使教學(xué)智能體更像一個超級專家型教師，以實現(xiàn)更加精致、個性化、智能化的知識傳授。譬如，“乂學(xué)智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)”是一個最具代表性的人工智能教育系統(tǒng)，它通過納米級的知識粒度分解、個性化學(xué)習(xí)路徑薦引、快速精準的知識狀態(tài)監(jiān)測以及多元化的學(xué)習(xí)內(nèi)容推薦等，對學(xué)習(xí)者進行精準教學(xué)。然而，無論這些人工智能教育技術(shù)多么的精準、個性化和智能化，它們所蘊含的教與學(xué)理論也僅停留在行為主義和認知主義階段，難以實現(xiàn)對學(xué)習(xí)者高階思維能力的培養(yǎng)。

依據(jù)學(xué)習(xí)經(jīng)驗之塔理論，當(dāng)前人工智能教育所提供的絕大多數(shù)學(xué)習(xí)屬于被動性學(xué)習(xí)，諸如：聽講、視聽、閱讀和演示等，難以實現(xiàn)教授他人、實踐和討論等這些主動性的學(xué)習(xí)方式。換言之，人工智能教育應(yīng)用實現(xiàn)的是機器替代教師教授這種被動的傳統(tǒng)教育模式，而并未實現(xiàn)學(xué)習(xí)者教機器這種主動學(xué)習(xí)方式。因此，人工智能教育應(yīng)用必須從模仿傳統(tǒng)教育教師教的行為，轉(zhuǎn)向創(chuàng)建能夠被學(xué)習(xí)者教授的學(xué)習(xí)智能體，直至形成人機互教互學(xué)的人機共生學(xué)習(xí)形態(tài)。

二、人機學(xué)習(xí)共生體：人工智能教育發(fā)展的理論召喚

人工智能教育應(yīng)用的理論與實踐，未能保持和教與學(xué)理論的同步發(fā)展，在以教為導(dǎo)向的人工智能教育應(yīng)用的理論與實踐中，人機學(xué)習(xí)共生體將是未來人工智能教育發(fā)展的實踐方向。人工智能教育需要從理論和實踐層面突破教與學(xué)理論與實踐滯后的困境，推動人工智能教育的基本理論與實踐發(fā)展。因此，后人工智能教育時代的人機學(xué)習(xí)共生體，需要順應(yīng)人工智能教育發(fā)展的理論與實踐召喚，闡述人機學(xué)習(xí)共生體的歷史發(fā)展必然性，明確人機學(xué)習(xí)共同體的基本內(nèi)涵和特征。

（一）人機學(xué)習(xí)共生體是人工智能教育發(fā)展的歷史必然

無論從教與學(xué)的理論歷史發(fā)展，還是從教師與學(xué)習(xí)者角色關(guān)系的演變，以教師教為特征的傳統(tǒng)人工智能教育模式，并不利于學(xué)習(xí)者綜合素養(yǎng)的培養(yǎng)和發(fā)展。無論人工智能教育的智能化、個性化和適應(yīng)性如何發(fā)展，以機器教人的學(xué)生學(xué)習(xí)過程始終是一種被動、低效的學(xué)習(xí)。因此，人機學(xué)習(xí)共生體被認為是后人工智能教育應(yīng)用發(fā)展的歷史必然，其根本原因是人工智能教育應(yīng)用需要關(guān)照學(xué)習(xí)理論發(fā)展和師生關(guān)系的發(fā)展。

1.人工智能教育需要回應(yīng)學(xué)習(xí)理論的發(fā)展

從人工智能教育模式的特點看，人工智能體的設(shè)計，主要是重復(fù)了傳統(tǒng)教育中教師教的行為，通過學(xué)習(xí)分析、內(nèi)容推薦以及活動設(shè)計等，實現(xiàn)精準教學(xué)。從行為主義和認知主義學(xué)習(xí)理論視角看，人工智能教育在知識教學(xué)方面基本上達到了專家型教師水平，特別是在智適應(yīng)技術(shù)所體現(xiàn)的納米級知識點分析、精準學(xué)習(xí)內(nèi)容推薦以及個性化學(xué)習(xí)路徑引導(dǎo)等智能化學(xué)習(xí)支持上。譬如，2017年乂學(xué)教育在鄭州上演的“人機大戰(zhàn)”教學(xué)比賽表明，智適應(yīng)教學(xué)系統(tǒng)在與三名經(jīng)驗豐富的中高級教師比賽中，分別在平均分、最大提分和最小提升等方面完勝教師。此外，聯(lián)合國教科文組織在2019年發(fā)布的《教育中的人工智能：可持續(xù)發(fā)展的機遇和挑戰(zhàn)》工作報告中也再次強調(diào)，以人工智能技術(shù)構(gòu)建雙教師模式，來支持學(xué)習(xí)者的協(xié)作學(xué)習(xí)和個性化學(xué)習(xí)，教師借助“虛擬教學(xué)助理”可以完成作業(yè)評分、論文評價和資源推薦等日常教學(xué)事務(wù)，使得教師能夠抽出更多的時間進行一對一的教學(xué)指導(dǎo)[4]?？梢姡斯ぶ悄芴摂M教學(xué)助理是為緩解教師的教而設(shè)計的，其本質(zhì)依然體現(xiàn)的是傳統(tǒng)教育模式中教師進行知識傳授的角色。

顯然，智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)在精準掌握學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)狀況、提高學(xué)習(xí)效率和個性化學(xué)習(xí)等方面，基本上超越了教師，但是從建構(gòu)主義理論、經(jīng)驗學(xué)習(xí)理論以及腦科學(xué)理論的發(fā)展看，它并未實現(xiàn)對學(xué)習(xí)者高階思維能力的有效提升。皮亞杰（Jean Piaget）將知識習(xí)得看作是一種連續(xù)不斷的建構(gòu)過程，學(xué)習(xí)者內(nèi)在圖式的形成和發(fā)展得益于認知結(jié)構(gòu)的同化、順應(yīng)和平衡過程[5]。從皮亞杰的認識發(fā)生論視角看，人工智能通過對知識點的精準分析、學(xué)習(xí)內(nèi)容推薦和知識教學(xué)等，確實明顯地促進了學(xué)習(xí)者的知識習(xí)得，但是思維不是與生俱來、自然發(fā)生的行為，而是與社會、歷史和文化的發(fā)展緊密相關(guān)的[6]。盡管人工智能導(dǎo)師教學(xué)系統(tǒng)發(fā)展迅速，但是其學(xué)習(xí)環(huán)境是以教師教為核心進行構(gòu)建的，并未開發(fā)出具有社會、文化和歷史特征的智能體，難以滿足學(xué)習(xí)者與其進行深度互動的需求。以社會建構(gòu)主義理論的“魚牛故事”隱喻為例，青蛙是通過互動、交流和情境創(chuàng)設(shè)等，使魚構(gòu)建出牛的真實表征的，而不僅僅是通過圖片呈現(xiàn)、視頻介紹等簡單形式使魚記住牛的形象。以這種形式進行的人工智能教育應(yīng)用仍然是知識傳授型的傳統(tǒng)教育方式，并未實現(xiàn)對知識的生成和創(chuàng)造。

就知識記憶和保留程度而言，早在上世紀60年代，戴爾（Edgar Dale）在《視聽教學(xué)方法》中就提出了經(jīng)驗之塔理論：以閱讀方式獲得的知識僅能保留10%；以聽覺獲得的知識保留20%；以觀察獲得的知識保留30%；以聽覺和視覺獲得的知識能夠保留50%；以說與寫學(xué)習(xí)方式能夠記住70%的知識；而高達90%的知識是學(xué)習(xí)者通過做學(xué)習(xí)活動獲得的。在這些學(xué)習(xí)方式中，視聽方式主要培養(yǎng)學(xué)習(xí)者知道、理解和應(yīng)用等低中水平的學(xué)習(xí)能力；而參與、扮演、模擬和直接有目的的體驗式學(xué)習(xí)，是學(xué)習(xí)者分析、評價和創(chuàng)造等高階思維能力培養(yǎng)的主要方式[7]。美國國家訓(xùn)練實驗室在戴爾研究的基礎(chǔ)上提出了學(xué)習(xí)金字塔理論，學(xué)習(xí)者以聽講、視聽、閱讀和演示等被動學(xué)習(xí)方式所獲得的知識，其最高保留記憶內(nèi)容占30%；而以討論、實踐和教授給他人等主動學(xué)習(xí)方式獲得的知識占50%以上；以教授給他人的方式能夠保留高達90%的知識。根據(jù)經(jīng)驗之塔理論和學(xué)習(xí)金字塔理論可知，人工智能技術(shù)并未對學(xué)習(xí)者知識獲得和高階思維能力發(fā)展提供有力支持，尤其是“教給他人”這一學(xué)習(xí)方式未能得到有效發(fā)展?？梢?，如何實現(xiàn)人工智能體這種“被教”的能力，將是提高學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)效果和高階思維能力發(fā)展的重要途徑，更是人工智能教育應(yīng)用突破傳統(tǒng)教育模式的關(guān)鍵所在。因此，人工智能教育的教與學(xué)理論，應(yīng)當(dāng)從知識傳授轉(zhuǎn)向參與性、互動性、應(yīng)用性等智能學(xué)習(xí)環(huán)境創(chuàng)建上，通過設(shè)計與開發(fā)人工智能體，為學(xué)習(xí)者“教會別人”的高級學(xué)習(xí)方式提供支持，而不僅僅是開發(fā)教師的教學(xué)助手或者是類似于游戲環(huán)境中進行對抗的“敵人”。

2.人工智能教育需要回應(yīng)學(xué)習(xí)者的角色演變

從人工智能教育應(yīng)用的模式看，學(xué)習(xí)者與智能體、學(xué)習(xí)內(nèi)容與學(xué)習(xí)環(huán)境之間的關(guān)系是一種主客體關(guān)系，具體表現(xiàn)是智能體為主體、學(xué)習(xí)者為客體，或者是學(xué)習(xí)者為主體、智能體為客體。智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的學(xué)習(xí)過程表明，人工智能教育技術(shù)的主要功能是：基于學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)分析，向?qū)W習(xí)者推薦相應(yīng)的學(xué)習(xí)資源和學(xué)習(xí)內(nèi)容，使學(xué)習(xí)內(nèi)容的記憶和掌握更符合學(xué)習(xí)者的個性特征[8]。譬如，“塞拉戈智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)”主要是幫助學(xué)習(xí)者進行記憶和管理知識，它是以神經(jīng)科學(xué)和認知科學(xué)為理論依據(jù)開發(fā)的學(xué)習(xí)者輔助性記憶學(xué)習(xí)工具，通過向?qū)W習(xí)者提供智能互動卡片的學(xué)習(xí)方式，幫助學(xué)習(xí)者進行預(yù)習(xí)、學(xué)習(xí)或者復(fù)習(xí)知識點。該系統(tǒng)通過對學(xué)習(xí)進度、難易程度和知識點掌握程度的學(xué)習(xí)行為跟蹤，以數(shù)字儀表盤的形式，對學(xué)習(xí)內(nèi)容和學(xué)習(xí)行為等進行測評[9]。顯然，以“塞拉戈智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)”為代表的人工智能教育應(yīng)用，并未跳出學(xué)習(xí)者與人工智能體之間的主客體關(guān)系，學(xué)習(xí)者多以客體角色處于人工智能教育應(yīng)用的模式中，人工智能教育應(yīng)用一直試圖模仿專家型名師，以實現(xiàn)對學(xué)習(xí)者的個性化、精準性和靈活性教學(xué)。人工智能體成為了傳統(tǒng)教育中教師角色的代表，學(xué)習(xí)者則成為了知識接受的客體。正如學(xué)者郭炯等對人工智能教育應(yīng)用的批判：人工智能教育應(yīng)當(dāng)超越知識獲取、技能習(xí)得和知識傳授等狹隘的學(xué)習(xí)方式，需要具備培養(yǎng)學(xué)習(xí)者的反思、問題解決、批判性和創(chuàng)造性等高階思維能力的能力，被教授的學(xué)習(xí)者應(yīng)當(dāng)能夠進行自主學(xué)習(xí)和獨立思考，而不能過度依賴人工智能[10]。

人工智能教育應(yīng)用如若能夠?qū)崿F(xiàn)學(xué)習(xí)者高階思維發(fā)展，則需要重新構(gòu)建教育活動過程中人工智能體與學(xué)習(xí)者之角色關(guān)系，需要以客體、主體、主體間、他者和類主體等角色觀，重新審視人工智能在教育應(yīng)用中的角色地位。盡管，當(dāng)前人工智能教育已經(jīng)在知識傳授方面接近甚至超越了專家型教師，但是人工智能教育教授的學(xué)習(xí)者更像是一個知識存儲器，缺乏高階思維能力，原因是學(xué)習(xí)者在人工智能教育模式中的角色主要是客體或者個體主體，需要向主體間、他者和類主體角色轉(zhuǎn)變[11]。人工智能在教育應(yīng)用中最初承擔(dān)著傳統(tǒng)教師的知識傳授功能，通過問答設(shè)計、情境設(shè)計和內(nèi)容組織等進行知識傳授，特別是智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的發(fā)展，儼然成為了一個典型的專家型教師。但是這種人工智能教育的基本假設(shè)，是將學(xué)習(xí)者作為知識的接受者或者容器，而人工智能體被作為傳授知識的教師角色，這會抑制學(xué)生高階思維能力的發(fā)展。為了充分發(fā)揮學(xué)習(xí)者的主體性，人工智能教育已經(jīng)在考慮提高學(xué)習(xí)者主體性的教與學(xué)方案。譬如，澳大利亞新南威爾士大學(xué)（The University of New South Wales）創(chuàng)建的“慧雀智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)”在“人機教學(xué)”比賽中獲得佳績，其特點是在在線課程中嵌入了大量的模擬實驗，使學(xué)生能夠“邊做邊學(xué)”，系統(tǒng)根據(jù)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為進行復(fù)雜的算法處理，通過不斷互動和反饋來修改課程設(shè)計[12]。該學(xué)習(xí)系統(tǒng)以“做”和“教”相結(jié)合的學(xué)習(xí)方式，突破了人工智能教育應(yīng)用中將智能體作為主體和學(xué)習(xí)者作為客體的模式局限，使學(xué)習(xí)者成為了學(xué)習(xí)活動的主體。換言之，“慧雀智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)”將人工智能教育應(yīng)用中學(xué)習(xí)者的角色地位推向了個體主體，使學(xué)習(xí)者由知識接受者角色轉(zhuǎn)變?yōu)橹R的占有者，這可以說是人工智能教育應(yīng)用的一次質(zhì)的飛躍。

然而，現(xiàn)有的人工智能教育并未實現(xiàn)真正的學(xué)生主體發(fā)展。雅斯貝爾斯（Karl Theodor Jaspers）認為，人類交往包括共體主體性、交互客體性、外在主體間性、內(nèi)在主體間性這四個由低到高的發(fā)展階段。教育是人與人的精神契合，人與人的交往是我與你雙方的交流和互換，通過教育理解他人和歷史，了解自己與現(xiàn)實[13]。共體主體性是一種沒有個體的共體，個體作為共體存在和發(fā)展的工具，存在于原始社會中的依賴關(guān)系。交互客體性是以與他人為交往為工具和手段的個人目的的自我實現(xiàn)，把對方作為被“我”占有的客體而存在，當(dāng)前的人工智能教育應(yīng)用就屬于交往客體性階段。智能體是學(xué)習(xí)者進行知識獲得的對象，學(xué)習(xí)者將智能體看作實現(xiàn)自己學(xué)習(xí)目標的客體，人工智能教育應(yīng)用成為了典型的工具主義代表。事實上，這種交互客體觀并不利于學(xué)習(xí)者素養(yǎng)的全面發(fā)展，雖然學(xué)習(xí)者會從知識獲得方面取得較大進展，但是對其知識保持、應(yīng)用、情感和道德等方面的影響，將會產(chǎn)生更多的消極作用。因此，按照雅斯貝爾斯的人類交往理論學(xué)說，人工智能教育需要從互動客體性向外在主體間性和內(nèi)在主體間性發(fā)展，從而實現(xiàn)學(xué)習(xí)者主體性的全面發(fā)展。

（二）人機學(xué)習(xí)共生體的基本內(nèi)涵

人機學(xué)習(xí)共生體概念是為破解學(xué)習(xí)者與人工智能體之間的主客體關(guān)系這一問題而提出的。根據(jù)教與學(xué)理論和師生關(guān)系理論的發(fā)展，對學(xué)習(xí)者與人工智能體之間的關(guān)系進行了重新構(gòu)建。人機學(xué)習(xí)共生體具有兩個方面的含義：其一是指學(xué)習(xí)者與人工智能體之間形成的學(xué)習(xí)機制；其二是指學(xué)習(xí)者與人工智能體之間在學(xué)習(xí)過程中形成的角色關(guān)系。前者聚焦于如何運用教與學(xué)的最新理論，進行人工智能教育技術(shù)的設(shè)計、開發(fā)和學(xué)習(xí)模式構(gòu)建；后者關(guān)注的是如何運用師生角色關(guān)系理論，構(gòu)建后人工智能教育模式，來培養(yǎng)學(xué)習(xí)者的高階思維能力。

1.人機學(xué)習(xí)

“人機學(xué)習(xí)到底是什么？”這個問題是回應(yīng)人機學(xué)習(xí)共生體內(nèi)涵首先需要直面的問題，它關(guān)系到人工智能在學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)過程中的地位和功能?！叭藱C”指學(xué)習(xí)者和人工智能教育技術(shù)，人工智能教育技術(shù)根據(jù)功能又可劃分為“教與學(xué)的人工智能教育技術(shù)”和“虛實空間的智能體”。虛實空間的智能體是指具有主體性思考、行動和交流等行為和能力的虛擬機器人或者真實機器人。人機學(xué)習(xí)是指學(xué)習(xí)者和人工智能技術(shù)共同所構(gòu)成的教與學(xué)關(guān)系體及其活動。

那么，這種教與學(xué)關(guān)系到底是一種什么狀態(tài)？需要我們從學(xué)習(xí)理論的歷史演進視角，重新審視他們之間形成的教與學(xué)內(nèi)涵。從人工智能技術(shù)最初提供的問答功能看，人工智能教育應(yīng)用是典型的基于行為主義理論的學(xué)習(xí)過程，可以將斯金納（Burrhus Frederic Skinner）提供的機器學(xué)習(xí)看作是人工智能教學(xué)最初的萌芽，通過問題與答案的組合構(gòu)成了學(xué)習(xí)者的主要學(xué)習(xí)方式，學(xué)習(xí)方式就是在刺激與強化之間形成的聯(lián)結(jié)過程。人工智能導(dǎo)師系統(tǒng)的誕生將僅限于刺激與反應(yīng)的學(xué)習(xí)過程轉(zhuǎn)向了知識傳授，通過創(chuàng)造虛擬學(xué)習(xí)環(huán)境、仿真虛擬教師和學(xué)習(xí)工具等，幫助學(xué)生學(xué)習(xí)新知識。人工智能導(dǎo)師系統(tǒng)的開發(fā)與應(yīng)用是從行為主義向認知主義理論的一種轉(zhuǎn)變，學(xué)習(xí)過程不再是簡單的應(yīng)答學(xué)習(xí)活動，而是一種情境、講授和交互的融合。而智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的開發(fā)和發(fā)展，將人工智能教育的認知主義學(xué)習(xí)方式推向了高潮。人工智能技術(shù)充當(dāng)了一個超級專家型教師，能夠?qū)W(xué)習(xí)者已經(jīng)掌握的知識點進行精準分析，通過學(xué)習(xí)分析技術(shù)和個性化推薦技術(shù)，向?qū)W習(xí)者提供精準的學(xué)習(xí)內(nèi)容。

但迄今為止，人工智能教育并未實現(xiàn)對學(xué)習(xí)者創(chuàng)造能力的培養(yǎng)，因此，需要運用建構(gòu)主義理論和經(jīng)驗之塔理論等，重新厘定人機學(xué)習(xí)的基本內(nèi)涵。人機學(xué)習(xí)并不僅僅是智能體傳授學(xué)習(xí)者知識的學(xué)習(xí)過程，而是基于建構(gòu)主義理論和經(jīng)驗之塔理論，運用人工智能技術(shù)構(gòu)建的，一個能夠與學(xué)習(xí)者進行互動交流、相互傳授和相互學(xué)習(xí)的新型學(xué)習(xí)模式。因此，人機學(xué)習(xí)既是行為主義和認知主義等理論指導(dǎo)下的人工智能教育活動，又是建構(gòu)主義、學(xué)習(xí)經(jīng)驗之塔理論等指導(dǎo)下的社會性學(xué)習(xí)活動。

2.學(xué)習(xí)共生體“人機應(yīng)呈現(xiàn)一種怎樣的關(guān)系？”這是回應(yīng)人機學(xué)習(xí)共生體內(nèi)涵的關(guān)鍵問題，涉及學(xué)習(xí)過程中學(xué)習(xí)者的能力培養(yǎng)問題。從知識習(xí)得向知識創(chuàng)造轉(zhuǎn)變是學(xué)習(xí)方式發(fā)展的基本方向[14]，這決定了人工智能在教育過程中的角色和功能決不僅僅是知識的傳授者，更應(yīng)與學(xué)習(xí)者共同組成一個學(xué)習(xí)共生體，即通過協(xié)商、互動和探究等活動實現(xiàn)知識創(chuàng)造。學(xué)習(xí)共生體是學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)角色和地位的一個連續(xù)統(tǒng)發(fā)展過程與階段，嵌入在主體、主體間、共生體以及他者等學(xué)習(xí)角色觀的連續(xù)統(tǒng)發(fā)展過程中[15]。

首先，主體性是學(xué)習(xí)共生體發(fā)展的基礎(chǔ)。在主體性師生關(guān)系中，教師和學(xué)習(xí)者之間存在著一種絕對的對象化關(guān)系，或者教師是主體，學(xué)習(xí)者是客體；或者學(xué)習(xí)者是主體，教師是客體。主體性師生關(guān)系產(chǎn)生了兩種偏激型師生關(guān)系：或者是以教師為中心的知識灌輸式教育；或者是以學(xué)習(xí)者為中心的發(fā)現(xiàn)式學(xué)習(xí)。人工智能教育在主體性師生關(guān)系的影響下，或者形成了以知識精準傳授為導(dǎo)向的學(xué)習(xí)方式；或者形成了以學(xué)習(xí)者探究活動為基礎(chǔ)的學(xué)習(xí)方式。如果人工智能體被看作主體，學(xué)習(xí)者被看作客體，那么，學(xué)習(xí)者與人工智能體之間的關(guān)系就是典型的知識傳授關(guān)系，學(xué)習(xí)者是知識的容器而不是知識的創(chuàng)造者。如果學(xué)習(xí)者是主體，人工智能體是客體，那么，他們之間就形成了知識傳授的另一種單向傳輸關(guān)系，人工智能體就是一個接受指令的客體。主體性師生關(guān)系是當(dāng)前人工智能教育的發(fā)展階段，需要從知識習(xí)得、知識傳授向人機互動、相互交流的主體間關(guān)系發(fā)展。

其次，主體間性是學(xué)習(xí)共生體凝聚的途徑。主體間關(guān)系是一種師生平等的、契約性的和個體主體性的關(guān)系，包括以個人利益為主導(dǎo)的外在主體間關(guān)系和以心靈共鳴與共生為導(dǎo)向的內(nèi)在主體間關(guān)系。人工智能教育需要從人機的主客體關(guān)系走向主體間性關(guān)系，這也是后人工智能教育時代的重要特征。當(dāng)前，人工智能教育應(yīng)用鮮有將人工智能體作為學(xué)習(xí)過程主體看待，大多是將學(xué)習(xí)者作為人工智能教育應(yīng)用的唯一主體進行學(xué)習(xí)活動設(shè)計。雖然，這種主客體人工智能教育設(shè)計對于發(fā)揮學(xué)習(xí)者的主體性有幫助，但是學(xué)習(xí)者會產(chǎn)生以知識占有為根本目的的利己主義傾向，不利于學(xué)習(xí)者的創(chuàng)新能力培養(yǎng)。人工智能教育中的人機關(guān)系，必須再次從我與你的主體間性走向他者關(guān)系，消解主體性的為我性，學(xué)習(xí)者之所以成為主體是以他者的承認作為前提的。

第三，他者性是學(xué)習(xí)共生體凝聚的保障。在后人工智能教育時代，學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)績效提升和高階思維能力培養(yǎng)，不僅需要通過學(xué)習(xí)者對知識和技能的掌握得以體現(xiàn)，而且需要通過與人工智能體建立他者關(guān)系來得到發(fā)展。換言之，學(xué)習(xí)者的高階思維能力是通過智能體的行為改變得到認可的，是否能夠教會智能體某些知識和技能，是否能夠提升智能體的高階思維，是否能夠與智能體進行深度協(xié)作并進行知識建構(gòu)，將是未來人工智能技術(shù)教育應(yīng)用的重要特征。人機學(xué)習(xí)共生體的建構(gòu)，需要首先消除人工智能教育應(yīng)用的機器認知觀。應(yīng)將人工智能教育應(yīng)用看作是人與智能體之間形成的知識共生體，而非將人工智能體看作冰冷的機器或者知識占有的對象。學(xué)習(xí)者與人工智能體從主體間性走向他者性，既是對人與人工智能技術(shù)絕對差異的承認，更是培養(yǎng)學(xué)習(xí)者責(zé)任主體性的主要途徑，并拓展了僅將人工智能體作為知識習(xí)得工具的認知局限。

綜上所述，人機學(xué)習(xí)共生體是由學(xué)習(xí)者與人工智能技術(shù)共同構(gòu)建的一個有機體，它以行為主義、結(jié)構(gòu)主義、認知主義和建構(gòu)主義等理論為基礎(chǔ)，運用師生關(guān)系的主客體觀、主體間性和他者性等，重構(gòu)著學(xué)習(xí)者與人工智能技術(shù)之間的角色關(guān)系，通過互教互學(xué)、協(xié)商互動和倫理關(guān)照等，實現(xiàn)學(xué)習(xí)者的高階思維和知識創(chuàng)造能力等培養(yǎng)。

（三）人機學(xué)習(xí)共生體的基本特點

人機學(xué)習(xí)共生體作為后人工智能教育時代的基本形態(tài)，呈現(xiàn)出了與當(dāng)代人工智能教育應(yīng)用的明顯差別，主要體現(xiàn)在學(xué)習(xí)者與人工智能體在學(xué)習(xí)過程中的角色地位、互動關(guān)系以及學(xué)習(xí)目的等。

1.智能體作為主體存在

雅思貝爾斯認為，教育不過是人與人主體間的靈與肉的交流活動[16]。因此，人工智能教育絕不能僅僅停留在學(xué)習(xí)者與智能體的主客體關(guān)系上，智能體也需要作為教育過程的主體角色存在。只有將智能體作為學(xué)習(xí)過程的主體進行設(shè)計與開發(fā)，學(xué)習(xí)者才能在人工智能支持的教育中得到發(fā)展，才能夠?qū)崿F(xiàn)從知識的習(xí)得者向知識的創(chuàng)造者轉(zhuǎn)變，他們的知識技能、高階思維和思想品德等才能夠不斷獲得提升。人工智能發(fā)展主要包括計算智能、感知智能和認知智能等三個階段，具備認知智能的智能體能夠像人一樣思考和采取行動。后人工智能教育應(yīng)用時代，智能教育作為輔助教育手段的觀念將逐漸被消除，基于人工智能技術(shù)開發(fā)的教育智能體將在教與學(xué)過程中以“主體”身份重構(gòu)教育過程和教育組織形式。

2.人與智能體是他者性關(guān)系

在人工智能技術(shù)支持下的教育活動過程中，不僅是知識的傳遞過程，而且需要學(xué)習(xí)者與智能體之間形成指向他者的共生體關(guān)系。作為智能體他者的學(xué)習(xí)者而言，學(xué)習(xí)不再是學(xué)習(xí)者通過人工智能技術(shù)進行知識習(xí)得的單一信息傳播過程，而是將智能體賦予了具有教與學(xué)能力的主體角色。學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)，通過智能體這一他者的行為變化而得以體現(xiàn)。智能體也不再僅僅是冰冷的機器，而是能與學(xué)習(xí)者進行教與學(xué)互動、感知學(xué)習(xí)者行為變化的主體，智能體的學(xué)習(xí)也在與學(xué)習(xí)者這一他者的互動過程中得以逐漸提升。這樣，通過人與智能體所構(gòu)建的他者關(guān)系，學(xué)習(xí)活動已經(jīng)從智能體教人轉(zhuǎn)向了他者視角的人機交往責(zé)任主體活動，學(xué)習(xí)者或者智能體需要為彼此的學(xué)習(xí)和情感負主體責(zé)任。

3.學(xué)習(xí)發(fā)生于人機互教互學(xué)

學(xué)習(xí)者教授智能體知識與技能將是后人工智能教育時代的典型特征。與當(dāng)代以機器教人為特點的人工智能教育應(yīng)用相比，后人工智能時代將突出學(xué)習(xí)者在教與學(xué)活動中的主體地位，消解將學(xué)習(xí)者作為教學(xué)客體的消極學(xué)習(xí)影響。在后人工智能教育時代，對學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)績效評價需要從對學(xué)習(xí)者自身的知識與技能考察，轉(zhuǎn)向考核其能夠使智能體達到的知識與技能程度。換言之，學(xué)習(xí)發(fā)生于學(xué)習(xí)者教授智能體知識與技能的過程中。在人機互教互學(xué)的過程中，智能體具有認知、情感、社交和創(chuàng)造能力，學(xué)習(xí)者通過與智能體的教與學(xué)互動，實現(xiàn)能力與素養(yǎng)的提升。

4.人與智能體協(xié)同知識創(chuàng)造

從知識傳授向知識創(chuàng)造發(fā)展是后人工智能教育時代發(fā)展的必然趨勢，人與智能體協(xié)同進行知識創(chuàng)造，將是這一時代的重要特征。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，人工智能體將會具有自我意識、自我思考、與人合作以及知識創(chuàng)造等能力。人工智能自我學(xué)習(xí)能力的逐漸提升，知識創(chuàng)造已經(jīng)不再僅僅是人類的專利[17]。顯然，在后人工智能教育時代，人工智能體將不再是知識傳授者或者學(xué)習(xí)者獲取知識的客體，而是與學(xué)習(xí)者共同構(gòu)建的一個以知識創(chuàng)造為指向的共生體；學(xué)習(xí)結(jié)果也不再是對人類現(xiàn)有知識的理解和掌握，而是通過人機協(xié)同共同探究未知領(lǐng)域，不斷生成新的知識。

三、人機學(xué)習(xí)共生體：后人工智能教育時代的學(xué)習(xí)形態(tài)

知識創(chuàng)造是人機學(xué)習(xí)共生體的根本目的，也是后人工智能教育時代的突出特征。我們通過對人機學(xué)習(xí)共生體的內(nèi)涵和特征分析，以“知識創(chuàng)造”為核心構(gòu)建了后人工智能教育時代的人機學(xué)習(xí)共生體的理論模型和學(xué)習(xí)模式。

（一）人機學(xué)習(xí)共生體的理論模型

“共生”既是學(xué)習(xí)者和智能體在學(xué)習(xí)過程中的關(guān)系表達，又是對共生體知識創(chuàng)造這一目標的理想追求，野中郁次郎的知識創(chuàng)造理論，為人機共生體的系統(tǒng)構(gòu)建提供了有力支持。在他看來，知識創(chuàng)造發(fā)生于隱性知識與顯性知識之間的相互作用和相互轉(zhuǎn)換，知識轉(zhuǎn)換是一個發(fā)生在主體間的社會化過程[18]。因此，人機學(xué)習(xí)共生體需要圍繞隱性知識和顯性知識之間的知識轉(zhuǎn)化[19]，構(gòu)建學(xué)習(xí)者與智能體之間的人機共生關(guān)系，通過共同化、表出化、聯(lián)結(jié)化和內(nèi)在化等知識轉(zhuǎn)化過程，階段性地實現(xiàn)知識創(chuàng)造，如圖1所示。

1.人機互教互學(xué)的共同化

圖1 人機學(xué)習(xí)共生體的理論模型

學(xué)習(xí)者和智能體之間的隱性知識相互轉(zhuǎn)化，形成了人機師徒關(guān)系的共同化，教授、觀察、模仿和練習(xí)等方式是獲得默會知識的主要途徑。默會知識是與特定情境相關(guān)的非語言個人知識，通常難以通過語言、符號和圖表等形式，對其進行明確表述、邏輯闡述與互動交流，但是學(xué)習(xí)者與智能體之間形成的師徒模式可以促進默會知識的學(xué)習(xí)?？铝炙梗ˋllan Collins）在邊緣化參與、做中學(xué)以及社會建構(gòu)主義等理論基礎(chǔ)上提出了認知學(xué)徒制[20]，通過情境學(xué)習(xí)、腳手架、學(xué)習(xí)共同體、清晰表達和反思等學(xué)習(xí)活動，實現(xiàn)隱性知識的學(xué)習(xí)。在計算機和人工智能技術(shù)的支持下，認知學(xué)徒制雖然實現(xiàn)了智能導(dǎo)師傳授、學(xué)習(xí)情境創(chuàng)建和認知工具支持，但它們依然將智能體作為教師進行知識傳授角色的替代者。在后人工智能教育時代，人工智能技術(shù)支持下的認知學(xué)徒制，將是人機互教互學(xué)的共同化過程。智能體不僅能夠教授學(xué)習(xí)者知識，而且學(xué)習(xí)者也能夠教授智能體知識，他們之間通過互教互學(xué)的方式，將學(xué)習(xí)置于教授、觀察和模仿的活動過程中。學(xué)習(xí)者和智能體都是學(xué)習(xí)過程中的主體，他們之間通過互為師徒的角色關(guān)系，共同促進自身對知識的理解。

2.人機概念生成的表出化

從隱性知識向顯性知識轉(zhuǎn)化是概念知識的生成過程，也是人機協(xié)同知識創(chuàng)造的精髓。“表出化”是隱性知識向顯性知識轉(zhuǎn)化的基本過程，其靈感源自于學(xué)習(xí)者、教師和智能體在實踐過程中進行的對話和集體反思。表出化建立在學(xué)習(xí)者、智能體和教師三者形成的認知學(xué)徒制基礎(chǔ)上，通過他們之間的共同化過程，實現(xiàn)隱性知識的表出化，并通過對話、建構(gòu)和反思促進兩種知識的轉(zhuǎn)化和表出化。表出化即概念化，是學(xué)習(xí)者和智能體在教師幫助下，對默會知識形成概念和創(chuàng)造概念的過程。在表出化的概念生成過程中，智能體和學(xué)習(xí)者將以主體、主體間和他者的角色關(guān)系，通過演繹、推理、類比、概念、模型或假設(shè)等方式進行互動交流。智能體作為概念生成的主體，不僅需要具有演繹、類比和假設(shè)等邏輯思維能力，而且需要根據(jù)學(xué)習(xí)者之間的交流進行主體間的邏輯思維活動。智能體要通過圖片、言語或者行為等方式與學(xué)習(xí)者進行邏輯思維互動；同時，學(xué)習(xí)者也需要通過智能體的感知能力、分析能力和推理能力等與其進行概念生成活動。在從隱性知識向顯性知識的轉(zhuǎn)化過程中，人機互動推動了新概念從隱性知識之中生成，通過使用比喻、類比和模型的方式，實現(xiàn)概念生成和創(chuàng)造。

3.人機知識系統(tǒng)的聯(lián)結(jié)化

學(xué)習(xí)者和智能體通過概念知識的表出化進行新概念的創(chuàng)造，“聯(lián)結(jié)化”就是將這些新概念進行整理、分類和結(jié)合，以實現(xiàn)重新構(gòu)造，促進新知識體系的生成。從表出化向聯(lián)結(jié)化的轉(zhuǎn)變過程中，學(xué)習(xí)者和智能體需要在教師的指導(dǎo)下進行組織、表達和創(chuàng)造等學(xué)習(xí)活動，通過組織、溝通和工具的支持促進概念聯(lián)結(jié)。在通過聯(lián)結(jié)化形成系統(tǒng)知識的過程中，智能體將發(fā)揮大數(shù)據(jù)處理的優(yōu)勢功能，通過學(xué)習(xí)分析、數(shù)據(jù)挖掘、知識圖譜和其它工具等實現(xiàn)概念聯(lián)結(jié)，這將為學(xué)習(xí)者進行系統(tǒng)知識的建立提供有力支持。學(xué)習(xí)者將與智能體進行溝通，通過整理、結(jié)合和分類等知識聯(lián)結(jié)活動，進行協(xié)商、交流和修改。在學(xué)習(xí)者和智能體進行的知識聯(lián)結(jié)過程中，表出化形成的新概念再次通過聯(lián)結(jié)實現(xiàn)知識創(chuàng)造，這是他們以主體和主體間角色關(guān)系形成的知識創(chuàng)造成果。智能體通過多種數(shù)據(jù)分析方法和表征工具，能夠?qū)崿F(xiàn)自我知識聯(lián)結(jié)的表達，學(xué)習(xí)者則在通過與智能體的溝通過程中，進一步完善知識系統(tǒng)。

4.人機概念知識的內(nèi)在化

“內(nèi)在化”以“做中學(xué)”方式促進顯性知識向隱性知識轉(zhuǎn)化，學(xué)習(xí)者和智能體通過形成的共有心智模式或者工具資源，將顯性知識內(nèi)化到彼此的隱性知識體系中。學(xué)習(xí)者和智能體以學(xué)習(xí)主體的身份參與到“做中學(xué)”活動中，學(xué)習(xí)者與智能體協(xié)作完成相應(yīng)的項目、任務(wù)或者操作等，實現(xiàn)對系統(tǒng)知識或者諸多概念的體驗和理解?！叭藱C做中學(xué)”需要情境、資源和工具的支持，學(xué)習(xí)者和智能體需要以參與、協(xié)作和探究的形式實現(xiàn)知識轉(zhuǎn)化。情境是“做中學(xué)”中知識生成的重要條件，也是將知識含義內(nèi)化的基礎(chǔ)。人工智能技術(shù)可以通過創(chuàng)建人工智能導(dǎo)師、智慧學(xué)伴或者智能物體等方式創(chuàng)建智能環(huán)境，創(chuàng)造與項目、任務(wù)或者問題相關(guān)的情境。情境是智能化的，而非僅指圖片、視頻或者場景，情境中的事物是基于人工智能技術(shù)的具有“生命”的物體，這就決定了人機共生體所進行的“做中學(xué)”活動是“真實的”學(xué)習(xí)活動。他們通過“做”所獲得的操作性知識，具有“真正的”個人體驗。資源是提供給學(xué)習(xí)者和智能體進行操作、體驗和感知的信息化資源，既包括智能虛擬物體、音視頻或者文本，又包括可供操作、加工和處理的智能物體，這些是實現(xiàn)人機協(xié)作的重要基礎(chǔ)。工具是人機協(xié)同探究的重要條件，是實現(xiàn)人機操作、人機協(xié)作和數(shù)據(jù)分析的前提。譬如，在人機協(xié)同完成的虛擬病人手術(shù)中，手術(shù)刀、無影燈、手術(shù)室計時器、醫(yī)用氣源裝置、醫(yī)用多功能氣體吊塔、器械柜、藥品柜、麻醉品柜等，都是智慧虛擬手術(shù)室中必須提供的智能工具，學(xué)習(xí)者和智能體能夠操作這些工具完成標準的手術(shù)。

此外，在從顯性知識和隱性知識的內(nèi)在化向隱性知識和隱性知識的共同化轉(zhuǎn)變過程中，需要創(chuàng)建一個促進學(xué)習(xí)者和智能體進行體驗分享和共有心智模式的人機場域?！皥觥笔怯晒ぞ?、資源和情境組成，目的是為知識轉(zhuǎn)換的內(nèi)在化和共同化創(chuàng)建知識的生成場所?！叭藱C場域”的最大特點是支持學(xué)習(xí)者和智能體的操作知識和共感知識發(fā)展，是顯性知識內(nèi)化和隱性知識共享的協(xié)作學(xué)習(xí)場域。課程設(shè)計者或者教師需要為學(xué)習(xí)者和智能體的操作、觀察、分享和參與，提供相應(yīng)的資源、工具和環(huán)境，以支持學(xué)習(xí)者和智能體進行協(xié)作、互動和探索等活動。學(xué)習(xí)者和智能體通過“人機場域”實現(xiàn)了隱性知識的生成和共享。

（二）人機學(xué)習(xí)共生體學(xué)習(xí)模式

從“人機知識習(xí)得”向“人機知識創(chuàng)造”轉(zhuǎn)變，是人機學(xué)習(xí)共生體理論的重要進步，這也決定了基于人機共生體理論模型的人工智能教與學(xué)模式，必須體現(xiàn)人機主體間協(xié)同知識創(chuàng)造的基本特征。根據(jù)人機學(xué)習(xí)共生體理論模型，我們提出的人機共生體學(xué)習(xí)模式設(shè)計流程，描述了學(xué)習(xí)者、智能體和教師構(gòu)成的以共生為核心的學(xué)習(xí)過程，如圖2所示。

圖2 人機共生體學(xué)習(xí)模式

學(xué)習(xí)目標分析是人機共生體學(xué)習(xí)模式的伊始，教師、智能體和學(xué)習(xí)者分別需要對學(xué)習(xí)目標進行分析。智能體作為人機共生學(xué)習(xí)的主體而存在，需要對學(xué)習(xí)目標進行智能化分析，其目的不僅是確定學(xué)習(xí)者通過學(xué)習(xí)活動所要達成的目標，而且為智能體實時分析學(xué)習(xí)者和自身對學(xué)習(xí)目標的達成程度，提供評價標準。智能體對自我和學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)目標達成情況的分析，是實現(xiàn)人機知識共生的重要基礎(chǔ)，也是保證人機互教互學(xué)的主體間性的前提條件。教師對學(xué)習(xí)目標分析的目的，是確定學(xué)習(xí)內(nèi)容、制定教學(xué)策略、安排教學(xué)事件以及制定評價內(nèi)容；教師的學(xué)習(xí)目標分析也是評價智能體智能化程度的一個基礎(chǔ)，教師或人工智能設(shè)計者，可以針對學(xué)習(xí)目標進行功能設(shè)計、開發(fā)和調(diào)節(jié)，使智能體能夠具備內(nèi)容學(xué)習(xí)、分析和評價等能力需求。學(xué)習(xí)者對學(xué)習(xí)目標的分析，不僅使其能夠明確課程學(xué)習(xí)的目的，而且能夠檢驗學(xué)習(xí)者教授智能體的學(xué)習(xí)效果，特別是在人機形成的認知學(xué)徒共同體中尤為重要。對教師、學(xué)習(xí)者和智能體而言，學(xué)習(xí)目標分析即精致學(xué)習(xí)內(nèi)容和創(chuàng)建知識序列，智能體通過納米級的知識點分解，能夠?qū)W(xué)習(xí)目標和學(xué)習(xí)內(nèi)容進行精細分解和序列化，為實時檢驗學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)進度、效果和內(nèi)容推薦等提供保障。學(xué)習(xí)者特征分析是教師、學(xué)習(xí)者和智能體分別需要完成的任務(wù)。教師是為了制定個性化學(xué)習(xí)方法、確定學(xué)習(xí)者的教學(xué)起點和設(shè)定智能體的相應(yīng)功能和程序；學(xué)習(xí)者是為了實現(xiàn)主體自我了解和選擇學(xué)習(xí)方法；智能體是為了進行學(xué)習(xí)效果的自我檢驗以及支持學(xué)習(xí)者的個性化學(xué)習(xí)，諸如：內(nèi)容推薦、會話方式和學(xué)習(xí)風(fēng)格等。

“人機共生”是人機共生體理論在教學(xué)中應(yīng)用的重要環(huán)節(jié)，是學(xué)習(xí)者和智能體相互融合進行知識創(chuàng)造的基本過程，包括人機學(xué)徒活動、人機概念生成、構(gòu)建知識系統(tǒng)和人機協(xié)同操作等四個階段，它們通過螺旋循環(huán)的方式，實現(xiàn)知識創(chuàng)造的持續(xù)發(fā)生和發(fā)展。人機學(xué)徒是以認知學(xué)徒制為基礎(chǔ)創(chuàng)建的學(xué)習(xí)者和智能體互教互學(xué)學(xué)習(xí)活動，是對學(xué)習(xí)內(nèi)容理解、掌握和運用的基本活動場域。學(xué)習(xí)者和智能體在互為學(xué)徒的知識創(chuàng)造過程中，通過各種技術(shù)手段實現(xiàn)相互觀察、相互模仿和相互學(xué)習(xí)。教師或設(shè)計者需要為人機學(xué)徒活動創(chuàng)建虛實場所、提供認知支持以及人機活動條件等。在人機學(xué)徒活動過程中，智能體需要進行功能預(yù)設(shè)，以滿足學(xué)習(xí)者和智能體互為師徒的認知學(xué)徒關(guān)系活動。人機學(xué)徒活動最能體現(xiàn)人工智能教育從教師中心向?qū)W習(xí)者和智能體共生模式轉(zhuǎn)變的特征，它將學(xué)習(xí)者教會智能體相關(guān)知識和技能作為重要的學(xué)習(xí)評價標準。

人機概念生成是建立在人機會話基礎(chǔ)上的，是將學(xué)習(xí)者和智能體通過互教互學(xué)獲得的隱性知識轉(zhuǎn)化為具體觀念的過程，人機概念的生成需要人機協(xié)同推理、人機概念演繹和人機概念創(chuàng)造的支持。隨著概念的逐漸增多，學(xué)習(xí)者和智能體需要通過人機協(xié)同整理、人機協(xié)商分類和智能知識圖譜等方法或者工具，實現(xiàn)知識系統(tǒng)化構(gòu)建。人機概念生成和概念系統(tǒng)構(gòu)建是人機協(xié)同進行知識創(chuàng)造的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，是概念形成、發(fā)展和系統(tǒng)化的主要階段。新概念和知識系統(tǒng)需要通過“做中學(xué)”的途徑實現(xiàn)知識內(nèi)化，教師或設(shè)計者需要為人機學(xué)習(xí)共生體提供資源、工具和情境。學(xué)習(xí)者和智能體以主體身份參與到項目、任務(wù)或者問題解決的活動中，通過共同“做”實現(xiàn)人機協(xié)作、互動、交流和知識創(chuàng)造。人機協(xié)同操作是將新概念、新知識體系進行內(nèi)化的有效途徑，通過創(chuàng)建操作環(huán)境、提供操作工具和開展人機協(xié)作反思等促進學(xué)習(xí)者和智能體共同理解新知識。

“評價”是人機學(xué)習(xí)共生體學(xué)習(xí)模式的重要構(gòu)成要素，不僅是對教學(xué)設(shè)計流程各個環(huán)節(jié)運行狀況的實時監(jiān)控，而且也是對整體人機共生學(xué)習(xí)模式的總結(jié)性評估?！靶纬尚栽u價”是通過人工智能技術(shù)支持的學(xué)習(xí)分析功能實現(xiàn)的，包括智能體自身的學(xué)習(xí)效果分析、智能體對學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)效果分析、教學(xué)模式各個環(huán)節(jié)的設(shè)計分析以及人機共生活動過程中的實時數(shù)據(jù)分析等。譬如，后人工智能教育時代的學(xué)習(xí)者分析，需要從學(xué)習(xí)者單一維度向?qū)W習(xí)者和智能體雙向多維度轉(zhuǎn)變，不僅需要通過智能教育時代的學(xué)習(xí)者模型，開展多層次和全方位的建模分析[21]；而且必須將其作為學(xué)習(xí)共生體的智能體納入其中，通過學(xué)習(xí)者和智能體在教與學(xué)互動學(xué)習(xí)活動中的多維指標表現(xiàn)綜合評估學(xué)習(xí)效果。學(xué)習(xí)者和智能體的綜合性評價，體現(xiàn)了后人工智能教育時代人機學(xué)習(xí)共生體的學(xué)習(xí)角色觀，學(xué)習(xí)者與智能體是主體間性和他者性關(guān)系，這就說明了對學(xué)習(xí)者單一維度的評價是片面的，需要對人機學(xué)習(xí)共生體的認知發(fā)展規(guī)律、知識建構(gòu)模式、情感發(fā)生機制和人機互動過程等進行系統(tǒng)評價。

此外，后人工智能教育時代需要特別關(guān)注學(xué)習(xí)者和智能體的情感評價，需要在學(xué)習(xí)風(fēng)格理論、倫理學(xué)、情感計算理論和社會認知理論的指導(dǎo)下，構(gòu)建基于情感、學(xué)習(xí)興趣、學(xué)習(xí)風(fēng)格和社會倫理的情感分析模型[22]，為人機共生體的形成和發(fā)展提供支持，促使人機相互理解、共同合作以及實現(xiàn)知識創(chuàng)造。

四、人機學(xué)習(xí)共生體：人工智能教育實現(xiàn)的可能挑戰(zhàn)

（一）人機學(xué)習(xí)共生體中的智能體主體性

智能體是否能以主體身份參與學(xué)習(xí)活動，將是后人工智能教育時代的最大技術(shù)性挑戰(zhàn)，智能體不僅需要支持學(xué)習(xí)者的個性化學(xué)習(xí)，而且其本身要具有自我理解、與他人溝通、遵守規(guī)范以及創(chuàng)造知識等能力。雖然，當(dāng)代人工智能技術(shù)能夠在智適應(yīng)學(xué)習(xí)、自我學(xué)習(xí)和訓(xùn)練、輔助醫(yī)生診療和智能駕駛等領(lǐng)域取得一定突破，但是，人工智能教育應(yīng)用依然以輔助學(xué)習(xí)的形式存在。智能體目前的最大缺陷是缺乏獨立思考，情感計算發(fā)展緩慢，互動交流技術(shù)不完善，行為操作能力明顯滯后[23]。獨立思考是智能體能夠成為主體的一個根本能力，它必須具有自我意識、自我管理和自我思考的能力，才能夠與學(xué)習(xí)者組成共生體，實現(xiàn)教與學(xué)過程中的主體性、主體間性和他者性關(guān)系。智能體的情感表達和管理是人機學(xué)習(xí)共生體他者性實現(xiàn)的基本保障，他者性強調(diào)學(xué)習(xí)者或智能體的主體性是通過對他者負責(zé)體現(xiàn)的。如何能夠使智能體感知學(xué)習(xí)者的情感、情緒和行為反應(yīng)等，是智能體具有他者性的關(guān)鍵，所以需要進一步研發(fā)人工智能在情感感知、情境識別、言語交流和行為管控等方面的技術(shù)。

（二）人機學(xué)習(xí)共生體中的學(xué)習(xí)績效支持

按照學(xué)習(xí)金字塔理論，討論、實踐和教授他人等是發(fā)揮學(xué)習(xí)者主體性的主要方法，也是最有效的學(xué)習(xí)內(nèi)容掌握方法和學(xué)習(xí)者高階思維能力的培養(yǎng)方法。人工智能教育應(yīng)用若實現(xiàn)這一目的，就需要設(shè)計和開發(fā)能夠與學(xué)習(xí)者進行討論、實踐和被教授的智能體，創(chuàng)建后人工智能教育時代學(xué)習(xí)者與智能體之間相互教與學(xué)的基本模式。就人機會話討論而言，智能體不僅需要具備自然語言習(xí)得、學(xué)習(xí)和識別能力，而且需要能夠根據(jù)學(xué)習(xí)者的言語表達、情緒態(tài)度和邏輯推理等進行思考和交流。從人工智能教育應(yīng)用的人機實踐角度看，人工智能體需要具備類人的一些實踐功能，諸如：行走、操作、肢體行動以及相關(guān)的行為功能。智能體具備被教授能力是后人工智能教育時代的突出特征，學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)績效是通過智能體被教后的行為表現(xiàn)實施評價的。與當(dāng)前運用人工智能技術(shù)教授學(xué)生知識的方式不同，智能體需要通過學(xué)習(xí)者教授的相關(guān)技能和知識來獲得發(fā)展。面對這一挑戰(zhàn)，智能體不僅是預(yù)設(shè)程序的執(zhí)行者，而且是具備學(xué)習(xí)能力的學(xué)習(xí)者，是一種能夠與學(xué)習(xí)者進行協(xié)作互動、認知理解、溝通協(xié)商和行為表現(xiàn)的智能體。因此，智能體的學(xué)習(xí)能力開發(fā)，將是后人工智能教育時代面臨的重要挑戰(zhàn)。

（三）人機學(xué)習(xí)共生體中的學(xué)習(xí)模式探索

如果人工智能技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)人機學(xué)習(xí)共生體，那么，后人工智能教育時代的教與學(xué)模式將需要重新設(shè)計和實踐。教師、學(xué)習(xí)者、人工智能體、學(xué)習(xí)內(nèi)容以及學(xué)習(xí)資源等，將成為后人工智能教育時代教學(xué)模式的關(guān)鍵要素，人工智能體將會拓展或者取代當(dāng)今媒體在教學(xué)過程中的重要位置。教學(xué)設(shè)計中的教學(xué)對象，將會從學(xué)習(xí)者拓展為學(xué)習(xí)者和智能體；學(xué)習(xí)者兼具教師的培養(yǎng)對象和智能體的教學(xué)者這兩種角色。學(xué)情分析不僅需要了解學(xué)習(xí)者的知識與能力、預(yù)期發(fā)展水平、可能的困難與成因以及個性差異等；而且更重要的是需要了解和設(shè)定智能體的相關(guān)能力，諸如：語言表達、行為執(zhí)行和推理思維等，這將決定學(xué)習(xí)者如何通過教授智能體來培養(yǎng)自己的能力。教學(xué)任務(wù)從僅關(guān)注學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)內(nèi)容轉(zhuǎn)向了學(xué)習(xí)者和智能體共同的學(xué)習(xí)內(nèi)容，學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)內(nèi)容習(xí)得程度，主要通過智能體的行為反應(yīng)來體現(xiàn)。在人機組成的學(xué)習(xí)共生體中，教師在教與學(xué)過程中的角色應(yīng)當(dāng)如何確定？他是教授學(xué)習(xí)者知識，還是對人工智能體進行設(shè)置，以滿足學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)需求，或者是對整個人機教與學(xué)過程進行組織？智能體究竟智能到何種程度？智能體的存在是否可以替代教師？或者說智能體承擔(dān)了教師的何種角色？以上的疑惑將是后人工智能教育時代，教與學(xué)模式必須回答的問題。