摘要：人工智能的發(fā)展秉承計算主義的強綱領，其本質是人工制造的信息處理系統(tǒng)和預測模型按照事先設置好的形式語言和算法規(guī)則加以運算。人工智能教育應用建立在數(shù)據(jù)、算法及其計算的基礎上，遵循形式化的技術邏輯規(guī)則，這使得人工智能教育應用在實踐中充滿了各種形式化陷阱，進而使人成為技術促逼的持存物，而全然不顧教育發(fā)展本身所具有的復雜性和多樣性。這種技術教育應用異化的根源在于技術理性的“算計之思”，它極易加劇當前標準化教育的泛濫，固化教育路徑，鈍化師生思維，并使教育陷入“無思”。為解蔽人工智能教育應用的陷阱，需在認識論層面超越主客二分的狹隘思維，在生存論層面持有泰然讓之的技術態(tài)度，從技術哲學層面探討人、技術和教育的本真存在并構建三者之間的和諧共在關系。如此，人工智能技術就能為教育的展開設置一個“敞開境域”，在這個境域中，技術并不具有決定性，而是與其他因素相契合，共同為學生成長提供庇護，顯現(xiàn)教育本真，守護教育真諦。

關鍵詞：人工智能;教育應用;技術理性;價值批判;海德格爾

中圖分類號：G434? ?文獻標識碼：A? ? 文章編號：1009-5195（2020）06-0009-07? doi10.3969/j.issn.1009-5195.2020.06.002

基金項目：2018年度國家社科基金項目“農(nóng)村留守兒童的網(wǎng)絡行為及網(wǎng)絡素養(yǎng)教育研究”（18BXW074）。

作者簡介：安濤，博士，副教授，碩士生導師，江蘇師范大學智慧教育學院（江蘇徐州 221116）。

一、引言

隨著人工智能的快速發(fā)展，其正在重塑人類現(xiàn)實，甚至可能引爆人類歷史又一次發(fā)生深刻變革。教育發(fā)展需要人工智能技術的支持，人工智能與教育的融合是大勢所趨。但我們在對人工智能教育應用加以關注的同時，仍需要保持清醒頭腦。因為每一次技術革命都會引發(fā)教育學人的無限憧憬和學術研究的繁榮，但教育并未因新技術的應用而改變。幾乎每一次教育技術運動都留下“新瓶裝舊酒”的尷尬結局。

當前關于人工智能教育應用的研究如雨后春筍，但大多研究是從教學模式、策略與方法等方面探討人工智能技術對教育過程和資源的優(yōu)化。雖然這些探索值得肯定，但人工智能教育應用不應以教育更加技術化為目的，而應該擺脫技術理性對教育的戕害，使教育獲得真正的革命。本研究將從科技哲學的視野來對人工智能教育應用的本質進行探析，并以馬丁·海德格爾（Martin Heidegger）的技術哲學為理論工具對人工智能教育應用進行價值批判。

二、計算主義：人工智能發(fā)展的本體論承諾

人工智能進入公眾視野源于人類頂尖棋手與“深藍”（Deep Blue）和“阿爾法狗”（AlphaGo）的兩次人機大戰(zhàn)，人們被人工智能的強大運算力所折服。其實，人工智能并不是一個新概念，它早在1956年美國達特茅斯學院舉辦的學術研討會上就已提出。一般認為，人工智能是關于人造物的智能行為，是對從環(huán)境中感知信息并執(zhí)行行動的代理（Agent）的研究（Stuart J. Russell等，2013），其長期目標是發(fā)明出可以像人類一樣能更好地完成智能行為的機器。更形象地說，人工智能就是機器能模擬人類的判斷、決策和自主學習等行為，具備像人類一樣分析問題、解決問題和認知學習的能力。

1.人工智能發(fā)展的哲學基礎

人工智能的迅猛發(fā)展既得益于其廣闊的跨學科研究視野，又賴以其產(chǎn)生的哲學基礎。盡管人工智能存在不同的研究范式，但研究者都認同人工智能的出發(fā)點是建立在“計算主義”這一強綱領基礎上的。計算主義植根于西方理性主義，其思想淵源可以追溯到早期的認知計算主義，甚至是畢達哥拉斯學派“萬物皆數(shù)”的哲學理念。計算主義是一種伴隨計算機的興起而逐漸發(fā)展起來的世界觀，并從認識論逐漸演變?yōu)橐环N本體論，其核心命題可以概括為“認知即計算”。簡言之，認知能力可以由主體的計算來給出解釋，主體的認知過程和行為就是被解釋項，而主體認知系統(tǒng)的計算則成為解釋項（賈向桐，2019）。甚至計算主義還把“計算”看作是人們認識世界的一種視角與方法，世界萬物、生命運動包括人的心智都是可計算的，都是一種計算裝置?？梢哉f，計算主義是一種簡潔、深刻而又徹底的世界觀，對世界具有強大的解釋力。從20世紀70年代起，計算主義已經(jīng)無可爭議地上升為一種統(tǒng)帥人工智能研究的強綱領（劉曉力，2003）。

在計算主義的引領下，人工智能經(jīng)歷了從符號主義到聯(lián)結主義再到行為主義研究范式的轉換。符號主義人工智能旨在模擬人腦的功能，趨向于把智能主體看成是一個將預先確定的概念重新組合的過程（閆坤如，2019）。它遵循演繹邏輯，基于形式化的知識或規(guī)則，并通過數(shù)理邏輯推理來處理具體問題。專家系統(tǒng)是一種符號主義的典型技術成果，它擁有某個領域的專家水平知識，能模擬人類專家進行分析和決策?！吧钏{”是符號主義人工智能的典型代表產(chǎn)品，它具有強大的專家系統(tǒng)，配備了龐大的棋譜數(shù)據(jù)庫，并依靠強大的運算能力擊敗了人類棋手。聯(lián)結主義人工智能擯棄了為機器規(guī)定邏輯和規(guī)則的做法，轉而用并行計算建構大腦，通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡來模仿人腦結構以從外部抓取數(shù)據(jù)進行機器學習，這種智能模式依賴大數(shù)據(jù)，強調從數(shù)據(jù)中學，數(shù)據(jù)越多能力越強大。行為主義人工智能提出“感知—動作”模式，強調運用仿生學制造智能主體。該范式認為智能不需要知識和推理，而是與外部環(huán)境交互而表現(xiàn)出來，并通過強化學習算法對機器行為加以強化，從而確定其行為策略趨勢?！鞍柗ü贰笔呛髢烧呓Y合的產(chǎn)物，它通過學習16萬人類棋譜自動生成了3000萬盤對弈數(shù)據(jù)，并通過自我博弈來進行強化學習，以提高其對弈能力。

2.人工智能的本質在于計算

人工智能所做的工作本質上就是計算，皮埃羅·斯加魯菲（Piero Scaruffi）稱之為“暴力計算”，“人們使用計算機制造智能機器，都在努力尋找媲美或超越人類智能的算法或算法集。因此，真正起到關鍵作用的既不是硬件也不是軟件的進步（這些僅僅是應用型技術），而是計算數(shù)學的進步”（皮埃羅·斯加魯菲，2017）。

更進一步說，人工智能本質上是人工制造的信息處理系統(tǒng)和預測模型按照事先設置好的形式語言和算法規(guī)則加以運算。因此，人工智能的表達與推理更為精確，它“是一個由給定程序、規(guī)則和方法明確界定了的有邊界的意識世界。事實上也正是這種封閉性保證了高效率”（趙汀陽，2019）。但是由于人工智能知識表征的高度形式化和封閉性，它只能在預先設定的算法系統(tǒng)中運行，對外部語境變化的適應能力相對有限。比如，當人工智能機器識別一張照片時，它能看到的只是一串二進制代碼，而并不能理解圖片承載的內在意義。又如科幻電影中的人工智能大多是強人工智能，在目前的現(xiàn)實世界里也難以實現(xiàn)。

從這個意義上說，人工智能技術支持的教育在實質上也是一種“計算”。人工智能技術首先將教育活動或現(xiàn)象予以認識，加以數(shù)字化處理，轉換成數(shù)字代碼，然后基于自身強大的計算力按照既定程序規(guī)則進行運算，并輸出處理結果。雖然人工智能技術具有遠比人腦強大的運算力，但它不具備諸如直覺、靈感、頓悟和創(chuàng)造等生物性和人格特征，能感知卻難以理解事物，能行動卻不自知，也無法從因果的角度理解教育現(xiàn)象和問題。因此，人工智能教育應用是建立在人工智能技術的暴力計算之上的，呈現(xiàn)出鮮明的技術邏輯。

三、形式化：人工智能教育應用的技術邏輯

與其他技術不同，人工智能技術具有一定的認知能力，并能生成相應的機器智能。人工智能在處理信息與深度學習方面的能力和速度已然超越人腦的生物智能，諸如機器學習、專家系統(tǒng)與自然語言理解等人工智能技術已經(jīng)嵌入到教師教學、學生學習與教育決策的過程中，并已取得一些積極成果，但人工智能教育應用的技術路線依然遵循形式化的邏輯規(guī)則，并建立在數(shù)據(jù)、算法及其計算的基礎上。

1.何為“形式化”

形式化就是一種實現(xiàn)規(guī)定好的運行方式。將某一過程形式化也就是建立一種算法，并將這一過程描述出來（瑪格麗特·博登，2001）。形式化邏輯在計算機科學等領域已取得重大成功，它能抓住問題的核心，將復雜問題簡單化和程序化。而且，人工智能也被認為是基于數(shù)據(jù)的算法模型。算法即計算的規(guī)則，在形式化的意義上，算法被定義為“一種有限、確定、有效并適合用計算機程序來實現(xiàn)的解決問題的方法”（Robert Sedgewick等，2012）。它旨在解決“如何去做的問題”，即確立人工智能機器所要實現(xiàn)的目標及運算的路徑與方法，將復雜的真實世界、混沌事件轉換為可認知、可掌控的對象。此外，數(shù)據(jù)既是人工智能技術處理的對象和原材料，也是機器智能的源泉。在某種意義上，人工智能是有效數(shù)據(jù)“喂養(yǎng)”的結果，即數(shù)據(jù)量越多，越能從不同角度對事實進行更為逼近真實的描述。因此可以認為，數(shù)據(jù)和算法既是構成人工智能的兩大基石，也是促進人工智能教育應用的基礎。

人工智能教育應用旨在解決教育問題，但必須將教育問題及其意義形式化，轉化為計算機語言和推理模型算法。符號主義的算法模型是預先設置好的，以不變應萬變來解決教育問題;聯(lián)結主義則是基于一定的邏輯系統(tǒng)，將算法設置成“特定公理”，讓機器根據(jù)教育情境進行運算和推理。簡言之，人工智能教育機器能識別教育問題，將教育問題定量刻畫，轉化為可計算和可運行的數(shù)據(jù)和算法。因此，人工智能教育機器的算法設計既依賴相關的計算機算法，創(chuàng)設技術性的智能架構;還需要嵌入教育學、心理學與認知科學等理論，以闡明教育發(fā)展和學生學習等問題的內在機制，滿足一定的教育功能并解決相應的教育問題。比如，智能導師系統(tǒng)能模擬教師和學生之間一對一的智能化教學，它是由領域模型、導師模型和學習者模型構成的，三個模型是教師、學生與學習內容三要素經(jīng)計算機程序化模擬的產(chǎn)物。其中領域模型包含學習領域的基本概念、規(guī)則和問題解決策略，導師模型決定適合學習者的學習活動和教學策略，學習者模型動態(tài)描述學生在學習過程中的認知風格、能力水平和情感狀態(tài)（梁迎麗等，2018）。就當前人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀而言，算法具有專用性，對特定教育問題的解決依靠特定算法，一旦程序設計或數(shù)據(jù)訓練完畢，那么其運算路徑便不會發(fā)生改變，換言之，它并不具備對其他教育現(xiàn)象或問題的認識與推理能力。

2.人工智能工作路徑的形式化

人工智能的形式化還表現(xiàn)在智能的生成機制上。人類智能生成可借助知識、經(jīng)驗與直覺、靈感等理性與非理性邏輯，但人工智能生成則依靠形式化的推理和數(shù)據(jù)計算，它“不是從對因果性的理解和把握的基礎上掌握決策的根據(jù)，而只是從相關性分析中統(tǒng)計出一種數(shù)據(jù)意義上的最優(yōu)方案，所進行的是一種純計算，也就不涉及到‘懂得和‘理解的問題”（肖峰，2020）。而且，人工智能的工作過程是建立在特定的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)之上，其工作對象也要經(jīng)過數(shù)據(jù)化處理才能被認識。教育人工智能的生成機制可用“數(shù)據(jù)—信息—知識—智能”的邏輯鏈表示。在算法的驅動下，機器接受外部教育數(shù)據(jù)輸入，或者對教育活動、現(xiàn)象或內容進行感知，并將相關的教育事實進行數(shù)據(jù)化、信息化和知識化處理，最后在算法知識的支持和目的的引導下，把機器感知信息轉換成為解決問題的智能策略或行為（鐘義信，2017）。在這個過程中，機器需要將教育過程中出現(xiàn)的海量的非結構化數(shù)據(jù)進行結構化處理，并對教育問題和對象進行一般化和程式化規(guī)制，但卻忽略了認識對象行為背后的特殊性和非量化因素。

3.人工智能的形式化陷阱

不可否認，人工智能具有強大的數(shù)據(jù)運算和分析能力，已然超越了教師、管理者的人腦計算能力，并能促進教育發(fā)展。由于算法的確定性和有效性，教育人工智能可以對教育活動進行自動化、精準、高效的分析與判斷，從而推動教育發(fā)展。首先，人工智能超越了以往教師的教學經(jīng)驗，教師借助智能技術的精確分析，能對教學進行更全面和更科學的把握。教師的工作結構也會產(chǎn)生變革，有些教學職能將由技術承擔，并能實現(xiàn)替代或強化教師的作用。其次，人工智能可以根據(jù)學生學習興趣、路徑與習慣的反饋進行學習內容和方式的個性化推薦，還能基于學習者的基本情況、學習過程和結果的數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)畫像，為學習者規(guī)劃個性化的服務路徑，這在某種程度上也能促進學生的認知發(fā)展。

但是，技術優(yōu)勢未必能完全轉化為教育效能，兩者之間不存在直接的因果關系，人工智能更易使教育陷入形式化的陷阱中。算法本身也具有有限性。人工智能所具有的技術偏向性和路徑依賴性，使得其在設計開發(fā)過程中受到硬件、軟件和設計人員水平的影響。固化的形式化路徑所具有的封閉性，會削弱人工智能對世界認識的多樣化。更為重要的是，人工智能沒有情感能力。誠如有學者指出的那樣，“無可否認，人工智能的最大困難是不能使計算機產(chǎn)生真正人的感覺（意識經(jīng)驗）。甚至可以說，凡屬‘感的范疇，計算機都無能為力”（向玉瓊，2019）。而教育則具有精神屬性，“教育過程首先是一個精神成長過程，然后才成為科學獲知過程的一部分”（雅斯貝爾斯，1991），而且教育和學生發(fā)展具有復雜性、情境性和多樣性。由此可見，人工智能和教育之間存在形式化與復雜性、封閉性與多樣性的矛盾。當我們用人工智能來表征和解決教育問題時，實際上僅僅是對教育活動進行了數(shù)據(jù)化處理，而忽略了其所處的復雜情境和內隱其中的情感。因此，教育人工智能會給教育和學生的個性發(fā)展帶來風險，還需必要的價值批判。

四、“算計”：人工智能教育應用的價值批判

人工智能本質上是一種技術，人工智能教育還應置于技術哲學視角進行審視，以進行必要的價值重思與實踐檢省。馬丁·海德格爾后期哲學對現(xiàn)代技術進行了深刻批判，這種批判對當前的人工智能教育應用具有重要啟發(fā)意義。

1.馬丁·海德格爾的技術批判

海德格爾認為現(xiàn)代技術不僅是一種工具，其本質是“座架”。座架“意味著將促逼著人，使人以訂造的方式把顯示當作持存物來解蔽……它在現(xiàn)代技術之本質中起到支配作用”（馬丁·海德格爾，2005）。換言之，現(xiàn)代技術本質表現(xiàn)為利用、征服和控制人和自然，人和自然受到了現(xiàn)代技術的促逼，世界被簡化為可控制、透視與擺置的圖像，人和世界萬物進入到非本真的狀態(tài)。在海德格爾看來，現(xiàn)代技術異化的根源是主客二分的思維方式，也就是形而上學的“算計之思”，這種思維“把自身逼入一種強制性中，要根據(jù)它的探究的合邏輯性來掌握一切”（馬丁·海德格爾，2000）。它能“權衡利弊，權衡進一步的新的可能性，權衡前途更為遠大而同時更為廉價的多種可能性……唆使人不停地投機”（馬丁·海德格爾，1996）。因此，現(xiàn)代技術與算計思維共謀，將人設置為可謀算的對象，將豐富的人性進行肢解，使人的行為被塑造和訂制，人被技術嚴重物化，人性亦遭到扭曲并淪為物性。

那么，現(xiàn)代技術與算計何以共謀？海德格爾指出，現(xiàn)代技術是建立在數(shù)學語言的基礎上的，數(shù)學“并不是以經(jīng)驗方式從物那里抽取出來的，它是對物的一切規(guī)定的基礎，使后者成為可能并為之創(chuàng)造了空間”（馬丁·海德格爾，1996）。數(shù)學知識具備絕對性、確定性以及邏輯化和形式化等特征，是理性的完美化身。它不僅是一種計算語言，還是一種方法論和對待世界的態(tài)度。但隨著數(shù)學形式化的計算裹挾著現(xiàn)代技術大行其道，技術理性無限擴張，正在肆無忌憚地對人和世界進行算計，逐漸消解人的生存價值基礎。更進一步說，豐富的生活世界將蛻變?yōu)槔浔目茖W世界，數(shù)學精確計算和技術理性將強行把現(xiàn)實世界數(shù)字化和符號化，逐步消解現(xiàn)實世界中的感性內容。這也導致了精確的機械因果觀，摧毀了生活世界的真正意義，世界將變得更加“透明”而毫無神秘可言。

2.人工智能教育應用的價值批判

教育也遭受到現(xiàn)代技術的算計，并異化為標準化知識的傳輸工廠。當代教育體系猶如一架“普羅克拉斯提斯鐵床”，學校也像一個個“精致的鐵床”，學生上學就是經(jīng)過“鐵床”的考驗進而被打上“標準產(chǎn)品”標簽的過程（高德勝，2019）。由此，教學過程蛻變?yōu)橹R傳輸過程，學生變成知識的容器，可任由教師進行灌輸，衡量學生的標準也就變?yōu)閷W生掌握知識的多寡。這一問題的深層原因在于技術理性對教育的侵蝕，正如馬克斯·霍克海默等（2003）所言，“理性成了用于制造一切其他工具的工具一般……它最終實現(xiàn)了其充當純粹目的工具的夙愿?！笨梢哉f，技術理性預設了教育的出場方式和發(fā)展邏輯，而人工智能教育應用面向的是教育信息的深度處理，因而它極易陷入技術理性的陷阱，甚至可能加劇當前標準化教育的泛濫。

首先，人工智能具有強大的數(shù)據(jù)獲取和分析能力，能更全面深入地掌握學生的狀況，但也會導致教育的“全景敞視”主義。法國哲學家米歇爾·福柯（Michel Foucault）根據(jù)英國哲學家杰里米·邊沁（Jeremy Bentham）的“環(huán)形監(jiān)獄”提出全景敞視主義，它展示了微觀權力技術的強大規(guī)訓作用。在人工智能的“監(jiān)視”下，學生的學習數(shù)據(jù)被分析處理成可視化圖像，教育者能精確地把握學生的狀況，從而使學生變成“透明人”，使教育變成“透明的教育”。如此，學生發(fā)展的主導權就落到了教育者手中，甚至可以說，知識是“硬塞”給學生，學生的學習過程完全掌握在教師的“算計”之下。教育因而變得更加精致，但也變得更加“單向化”。

其次，人工智能的形式化和偏向性會導致教育路徑的固化。特別是在算法的支配下，數(shù)據(jù)的獲取和分析等環(huán)節(jié)都具有了相應的內在技術指向。技術雖然在一定程度上能促進學生學習并賦能教育發(fā)展，但形式化技術指向不可避免地簡化了教育過程，阻礙了多元化的教育路徑，甚至消解了教育的豐富內涵。教育本身具有開放性、復雜性和情境性，學生學習是在心理取向、教育取向與社會取向等多元因素綜合作用下發(fā)生的。因此，經(jīng)由人工智能技術固化的教育路徑脫離了學生學習賴以存在的具體情境。另外，人工智能技術雖然能提供豐富的信息量，但其算法具有一定的偏向性，總是從某個角度為學生推薦學習內容，這就可能導致為學生營造“信息繭房”，而忽略了更廣闊的知識體驗。

最后，人工智能教育應用可能導致教學的程式化和師生思維鈍化，并使教育陷入“無思”。人工智能的工具性思維和形式化思維難免會使教師對其產(chǎn)生依賴，并對教師教學藝術與智慧產(chǎn)生制約作用。當教學活動變得程式化后，教師的教學創(chuàng)造性與藝術性就可能被消解，豐富的教學智慧也可能會淪為簡單的“照單抓藥”。同樣，人工智能的過度應用會催生人的原始惰性，鈍化人的思維。各種智能工具造成的碎片化知識也會導致學生的淺表學習，削弱學生的創(chuàng)造力和想象力?？傊斯ぶ悄艿那楦忻^(qū)會造成學生社會情感學習的缺失，進而使人成為一個單向度的人。

因此，人工智能雖具有強大的技術優(yōu)勢，但也會在教育發(fā)展中產(chǎn)生極大隱患。如果從傳統(tǒng)教育理念和技術理性的視角來審視人工智能技術的話，它難免會淪為強化灌輸教學理念的工具，相應地，依托人工智能培養(yǎng)出來的人，在未來人工智能環(huán)境下也將無用武之地（馮安華，2018）。因此，我們應轉換思維視角，持有新的技術態(tài)度，以期人工智能開顯教育價值和意義，并使學生獲得完整人生的意義。

五、泰然讓之：人工智能教育應用的技術態(tài)度

技術是人的存在方式。技術不僅在改變人們的生活方式，也在塑造著社會形態(tài)。我們既不能盲目崇拜人工智能技術的力量，高估其對教育的影響;也不能因循守舊，全盤否定其教育應用價值。海德格爾對待技術的態(tài)度有助于我們建立人工智能教育應用的合理取向。

1.泰然讓之的技術態(tài)度

海德格爾并不反對技術，他明確指出“盲目抵制技術世界是愚蠢的，欲將技術世界詛咒為魔鬼是缺少遠見的”（馬丁·海德格爾，1996）。但是，面對現(xiàn)代技術對人造成的致命威脅，海德格爾主張采取“泰然讓之”的態(tài)度，正如他所言，“我們讓技術對象進入我們的日常世界，同時又讓它出去，就是說，讓它們作為物而棲息于自身之中”（馬丁·海德格爾，1996）。但我們應注意，這種泰然讓之的態(tài)度并不是日常生活中那種隨意的態(tài)度，也不是一種虛無的態(tài)度，而是極富海德格爾存在論的意蘊。它意味著等待，即不以任何存在者為目的，并保持敞開狀態(tài)，惟其如此賦物性才能發(fā)生，物才能在其自由狀態(tài)中成其所是。簡言之，技術不能僅被看成一種有用的物，而應讓其“如其所是”地展現(xiàn)自我。比如，河流不應當成為發(fā)電場所，而應讓其碧波蕩漾，與人和諧共存。

海德格爾泰然讓之的技術態(tài)度還建立在其技術存在論的邏輯基礎之上。他認為人的生存機制可用“人—技術—世界”加以表述，技術本質上是一種解蔽，是真理的開顯方式，技術呈現(xiàn)出一個世界的聚集，把人、物甚至神性聚集于自身并開啟了一個生成性世界。因此，技術不能被看成是單純的對象，而是應當置于敞開的關系中，讓其展現(xiàn)自身的存在。泰然讓之不是認識和占有，而是在廣闊境域內敞開關系，彼此相遇和參與。這種態(tài)度“絕非是一種旁觀地站在彼岸的寧靜，也非與運動相對的寧靜，毋寧說，它意味著一種對世界及其物與發(fā)生的始終活動的游戲的參與”（烏特·古佐尼，2005）?？梢哉f，泰然讓之超越了主客二分的認識論思維，是存在論哲學思維的體現(xiàn)。人、技術與世界在參與中完成和諧的關系，人不再是技術促逼的持存物，而是既能綻出生存的豐富性和多樣性，也能展現(xiàn)出世界無限性和開放性的存在。

2.泰然讓之的技術教育應用態(tài)度

要建立泰然讓之的技術教育應用的態(tài)度，首先要對教育的存在論結構進行審視。教育是人賴以成長的世界，人開啟了自身存在的世界，也創(chuàng)造了教育。借鑒“人—技術—世界”的存在論結構，教育的存在結構也可用“人—技術—教育”加以表述（安濤，2019）。因此，思考人工智能教育應用的切入點不是人工智能技術本身如何使教育更加技術化，而是應從人、技術和教育的關系入手，從“存在者整體”角度對三者的關系進行重新思考，探討人、技術和教育的本真存在，建立三者之間的共在關系，以擺脫技術的算計和戕害。

一方面，泰然讓之的技術態(tài)度要求我們建構和諧共生的人機關系。人是未特定化的自然存在，又是自為性與文化性的超自然生命的存在（馮建軍，2004）。人只有在自我超越的追求中，不斷尋找新的自我規(guī)定性，才能不斷超越自己和創(chuàng)造自己。作為人類智慧的結晶，人工智能能為人的超越發(fā)展創(chuàng)設條件。關于人和技術的關系問題，海德格爾區(qū)分了“上手”和“在手”兩種類型（馬丁·海德格爾，1987）。其中，上手狀態(tài)的技術具有“不觸目”的性質，與人形成一種最原始、最基本的共生共發(fā)關系，并在先在的因緣關系中得以先行描繪。當技術不合用時，人對用具進行“專題研究”，這時人與技術就處于“在手”狀態(tài)。上手狀態(tài)構成了人和技術非對象性的本真關系，也展開了人的周圍世界。貝爾納·斯蒂格勒（Bernard Stiegler）秉承海德格爾的存在論，提出“代具”技術理論。他認為人存在先天缺陷，而技術則充當了人在世界中生存的“代具”，從而形成了“人—技術”的人性結構（貝爾納·斯蒂格勒，2000）。人工智能技術強大的數(shù)據(jù)分析和計算能力，能有效彌補和拓展人的大腦功能和認識能力。另外，人工智能技術所具有的透明性和上手性，使其能以高度的信息化和自動化建構虛實融合的信息圈，并嵌入到學生學習的過程中而讓其渾然不覺。這就猶如我們的眼鏡，雖能矯正視力卻已從我們的使用場景中抽身而去。因此，人工智能技術應有效融入學生學習的過程中，學生因而變得更“聰明”，能做到知己知彼，把握自身學習特點與個性差異，進而選擇適宜的個性化學習方式和路徑。更進一步說，人工智能技術應在學生學習過程中發(fā)揮“人體的延伸”作用，并通過構建融合共生的人機關系，形成“人—技術”的存在結構，開啟學生生命發(fā)展的超越之路。換言之，人工智能技術不是加在學生身上的枷鎖，學生也不是技術侵蝕的對象，人和技術并育而不相害，使其各自成為其自身。

另一方面，泰然讓之的技術價值取向需回歸教育本真，守護教育真諦。人的天性需要通過教育得到發(fā)展，教育能使人脫離自然屬性，實現(xiàn)個體的生命自由。但現(xiàn)代技術將教育置于標準化的鐵床之中，遮蔽了教育的本真，扼殺了教育發(fā)展的多樣性和個性，并使教育異化為單調的知識與技能的訓練和規(guī)范。教育不在于知識灌輸，而在于點燃火焰?？枴の鲓W多·雅斯貝爾斯（Karl Theodor Jaspers）認為，教育是人對人主體間靈肉交流的活動，包括知識內容的傳授、生命內涵的領悟、意志行為的規(guī)范，并使年輕一代自由地生成，進而啟迪其自由天性。教育過程即是讓受教育者在實踐中自我練習、自我學習和成長（雅斯貝爾斯，1991）。因此，教育應為學生成長提供可能條件，以喚醒與激發(fā)蘊含在學生身上的發(fā)展?jié)撃堋？傊逃皇菍W生的強求，而是等待和照料，猶如農(nóng)夫照料種子生根、發(fā)芽、茁壯成長那樣。