付道明 華子荀

（廣東第二師范學(xué)院 教師教育學(xué)院，廣東廣州 510303）

計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過(guò)50 多年的發(fā)展，類腦互聯(lián)網(wǎng)形態(tài)的進(jìn)化正在逐步孕育成形。主要體現(xiàn)在人與機(jī)器的溝通、人類智能與機(jī)器智能的溝通以及人類智能體與仿生智能體的溝通。

近年來(lái)，許多國(guó)家紛紛制定并展開(kāi)“大腦計(jì)劃”等重大研究，并把這種研究與“智能+教育”發(fā)展、創(chuàng)新性人才培養(yǎng)戰(zhàn)略等掛鉤。一方面，當(dāng)前大腦神經(jīng)元的聯(lián)系性及教育神經(jīng)科學(xué)的諸多發(fā)現(xiàn)，都為人腦與類腦聯(lián)結(jié)提供理論支撐；另一方面，以人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等為代表的新一代信息技術(shù)，正在重構(gòu)互聯(lián)網(wǎng)大腦的神經(jīng)系統(tǒng)，為依托于智能技術(shù)的類腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建構(gòu)提供了支撐。當(dāng)技術(shù)達(dá)到一定的成熟程度后，人腦與類腦的深度聯(lián)系將不再遙遠(yuǎn)，作為人工生命體的智能體已經(jīng)出現(xiàn)，它可以對(duì)復(fù)雜問(wèn)題作出選擇和決策[1]。這種發(fā)展對(duì)于教育的意義，在于可構(gòu)建一種類腦智能體，實(shí)現(xiàn)并支撐學(xué)習(xí)者個(gè)體乃至社群的智能化泛在學(xué)習(xí)過(guò)程。

2017年，國(guó)務(wù)院頒布的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，明確提出了人機(jī)協(xié)同的混合增強(qiáng)智能理念以及智能教育的發(fā)展方向，進(jìn)一步推動(dòng)了人工智能在教學(xué)、管理、資源建設(shè)等方面的應(yīng)用[2]。因此，開(kāi)展教育領(lǐng)域的類腦研究，有助于進(jìn)一步開(kāi)拓人工智能+教育的“變革之路”與“創(chuàng)新之路”，實(shí)現(xiàn)將人工智能（AI）的新技術(shù)、新理念有效融入教育教學(xué)過(guò)程；同時(shí)，更需要通過(guò)構(gòu)建教育類腦智能體來(lái)反哺技術(shù)發(fā)展，促進(jìn)教育流程再造[3]，提供人工智能教育應(yīng)用場(chǎng)景的新方案。

我們根據(jù)對(duì)現(xiàn)有類腦科學(xué)、教育神經(jīng)科學(xué)及類腦泛在學(xué)習(xí)、智能技術(shù)支撐的類腦泛在學(xué)習(xí)系統(tǒng)的梳理后發(fā)現(xiàn)，類腦是隨著人腦和技術(shù)發(fā)展而存在，對(duì)類腦在教育領(lǐng)域的應(yīng)用，具有重要的前瞻性研究意義。據(jù)此，本文著重探索以下三個(gè)問(wèn)題：（1）人腦與類腦都具有可塑性，并且兩者具有相互影響。那么，通過(guò)類腦促進(jìn)人腦、隨著人腦發(fā)展又優(yōu)化類腦系統(tǒng)的機(jī)理為何？（2）類腦的發(fā)展需要各種感官數(shù)據(jù)支撐的科學(xué)驗(yàn)證，而泛在學(xué)習(xí)又是一種有效的促進(jìn)“人腦—類腦”互動(dòng)發(fā)展的學(xué)習(xí)方式。那么，學(xué)習(xí)者依托類腦系統(tǒng)的泛在化學(xué)習(xí)方式具體為何？（3）人工智能發(fā)展的每一階段都對(duì)類腦具有革命性影響，但技術(shù)的局限性依然使得類腦的功能性與人腦相去甚遠(yuǎn)。那么，充分挖掘智能技術(shù)構(gòu)建類腦泛在學(xué)習(xí)系統(tǒng)的具體框架為何？

一、研究現(xiàn)狀及技術(shù)支撐

（一）腦科學(xué)及類腦科學(xué)研究現(xiàn)狀

1.腦科學(xué)研究現(xiàn)狀

人類大腦大約有1000 億個(gè)神經(jīng)元，而且神經(jīng)元之間通過(guò)錯(cuò)綜復(fù)雜的突觸進(jìn)行信息溝通和聯(lián)系[4]，這種聯(lián)系涉及了人類的感知、記憶、認(rèn)知和發(fā)展等一系列研究主題。因此，對(duì)人類大腦結(jié)構(gòu)、功能的研究及其模仿，成為腦科學(xué)、神經(jīng)科學(xué)等領(lǐng)域的重要趨勢(shì)和研究熱點(diǎn)[5]。隨著腦科學(xué)的發(fā)展，出現(xiàn)了“類腦”概念與類腦研究?，F(xiàn)在大部分專家認(rèn)為，類腦研究（Cybrain，Cybernetic Brain）或稱仿腦、融腦[6]，主要是以“人造超級(jí)大腦”為目標(biāo)，借鑒人腦的信息處理方式，模擬大腦神經(jīng)系統(tǒng)，構(gòu)建以計(jì)算為基礎(chǔ)的虛擬機(jī)器腦，通過(guò)腦機(jī)交互技術(shù)，構(gòu)建虛擬腦與生物腦一體化的超級(jí)大腦，最終建立新型的計(jì)算結(jié)構(gòu)和智能形態(tài)。

眾所周知，腦科學(xué)研究與人工智能的發(fā)展關(guān)系密切，甚至可以說(shuō)人工智能的發(fā)展過(guò)程，就是在機(jī)器模擬角度上的一種腦科學(xué)研究探索。20世紀(jì)中葉，諾依曼（John von Neumann）和圖靈（A.Turing）分別進(jìn)行了以機(jī)器模仿人腦的嘗試，并奠定了人工智能的學(xué)科雛形[7]。20世紀(jì)70 至80年代，部分學(xué)者開(kāi)始應(yīng)用類似大腦的仿生結(jié)構(gòu)進(jìn)行計(jì)算機(jī)制的研究，如，米德（C.Mead）的神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算[8]。20世紀(jì)90年代，美國(guó)便開(kāi)始了對(duì)大腦的學(xué)術(shù)研究與教育改造運(yùn)動(dòng)，其中，以腦科學(xué)研究和關(guān)注學(xué)齡前兒童的腦認(rèn)知發(fā)展研究最具有代表性[9]。

2.類腦科學(xué)研究現(xiàn)狀

這些年來(lái)，我國(guó)的腦科學(xué)教育研究也取得了重要突破。有三個(gè)重要的腦科學(xué)研究機(jī)構(gòu)分別在認(rèn)知科學(xué)機(jī)理、人類學(xué)習(xí)和多學(xué)科融合研究方面，取得進(jìn)展：其一是由中國(guó)科學(xué)院陳霖院士創(chuàng)立的中國(guó)科學(xué)院腦與認(rèn)知科學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，長(zhǎng)期從事腦科學(xué)研究中的學(xué)習(xí)、記憶、注意和抉擇機(jī)制仿真研究[10]，并在“認(rèn)知基本單元”“學(xué)習(xí)和抉擇認(rèn)知”方面取得了重大進(jìn)展[11]；其二是由北京師范大學(xué)董奇教授創(chuàng)立的北師大認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)與學(xué)習(xí)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室[12]，著重解決“學(xué)習(xí)與腦的可塑性”問(wèn)題，并在人類高級(jí)認(rèn)知、老年群體腦的進(jìn)化、人腦健康、社會(huì)認(rèn)知與情緒問(wèn)題等方面開(kāi)展研究[13]；其三是2010年成立的華東師范大學(xué)教育神經(jīng)科學(xué)研究中心[14]，旨在融合生物學(xué)、心理學(xué)、數(shù)學(xué)、物理學(xué)、化學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、信息科學(xué)與自動(dòng)化控制等學(xué)科，解決腦認(rèn)知的問(wèn)題，對(duì)人類腦發(fā)育、分子認(rèn)知、痛覺(jué)、人類學(xué)習(xí)與適應(yīng)性行為、空間認(rèn)知與行動(dòng)等開(kāi)展深入研究[15]。

可見(jiàn)，國(guó)內(nèi)外腦科學(xué)研究發(fā)展至今，獲得諸多重大發(fā)現(xiàn)，而且在教育領(lǐng)域的應(yīng)用也在不斷深入，出現(xiàn)了情緒神經(jīng)科學(xué)[16]、腦機(jī)接口[17]、多模態(tài)學(xué)習(xí)情感計(jì)算[18]等研究方向，極大地拓展了腦科學(xué)研究在教育中的應(yīng)用，對(duì)促進(jìn)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)具有重要作用。

（二）教育神經(jīng)科學(xué)與類腦泛在學(xué)習(xí)的研究現(xiàn)狀

1.腦科學(xué)與教育神經(jīng)科學(xué)的聯(lián)系性研究

類腦科學(xué)研究與教育神經(jīng)科學(xué)研究具有密切聯(lián)系，這使得腦科學(xué)知識(shí)為學(xué)與教的發(fā)生、發(fā)展機(jī)理奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，并將心智、腦機(jī)理與教育知識(shí)聯(lián)系起來(lái)，以支持并促進(jìn)學(xué)生的學(xué)習(xí)[19]。經(jīng)過(guò)近30年的學(xué)科發(fā)展歷程，腦科學(xué)、教育神經(jīng)科學(xué)的研究機(jī)構(gòu)、學(xué)術(shù)團(tuán)體、學(xué)術(shù)刊物不斷涌現(xiàn)，以哈佛、斯坦福、劍橋等為代表的世界名校，紛紛建立專門的研究機(jī)構(gòu)開(kāi)展相關(guān)研究[20]。2003年，國(guó)際心智、腦與教育學(xué)會(huì)成立，并創(chuàng)辦了專業(yè)刊物《腦科學(xué)與教育》。教育神經(jīng)科學(xué)的研究發(fā)展為腦科學(xué)研究提供了科學(xué)依據(jù)[21]，比如，在學(xué)習(xí)者的認(rèn)知發(fā)展過(guò)程中，學(xué)習(xí)在不斷改變著人類的大腦結(jié)構(gòu)[22]。因此，人類大腦的可塑性成為學(xué)習(xí)者與機(jī)器可塑性的重要依據(jù)。換言之，基于腦科學(xué)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)研究，可以促進(jìn)人工智能技術(shù)深度融入教育信息化的進(jìn)程中[23]。

2.泛在學(xué)習(xí)對(duì)類腦的促進(jìn)性研究

伴隨著腦科學(xué)和教育神經(jīng)科學(xué)的探索，以及社會(huì)網(wǎng)絡(luò)化的加深，泛在學(xué)習(xí)能夠在促進(jìn)大腦發(fā)展方面發(fā)揮獨(dú)特作用。對(duì)于泛在學(xué)習(xí)，早在12世紀(jì)，南宋朱熹就已經(jīng)提出“無(wú)一事、無(wú)一時(shí)、無(wú)一處而不學(xué)”的理念。西方則在17世紀(jì)夸美紐斯（A.Comenius）的《大教學(xué)論》中，對(duì)泛在學(xué)習(xí)理念有所著述，“把一切事物教給一切人”的“泛智”和“泛教”理念，成為西方近代教育的理想追求[24][25]。但由于教學(xué)技術(shù)和學(xué)習(xí)方式的限制，朱熹的泛在學(xué)習(xí)理念一直是難以完全實(shí)現(xiàn)。同樣，夸美紐斯根據(jù)學(xué)段差異、學(xué)校特色打造的涵蓋各種學(xué)科的“泛教”課程，在近代傳統(tǒng)教育體系和學(xué)習(xí)形態(tài)下，也沒(méi)有達(dá)到“泛智”的教育設(shè)想。

近年來(lái)的一些研究已經(jīng)揭示，在學(xué)與教活動(dòng)中所使用的工具因素，對(duì)學(xué)習(xí)者的成績(jī)、錯(cuò)誤以及心智水平的提高產(chǎn)生直接影響，使得學(xué)習(xí)者的外顯行為產(chǎn)生變化。因此，泛在學(xué)習(xí)者的大腦發(fā)育和內(nèi)部結(jié)構(gòu)的形成，受到外部環(huán)境因素的影響。而大腦的內(nèi)部功能的形成——心智，則受到泛在學(xué)習(xí)環(huán)境中的教學(xué)、文化機(jī)構(gòu)乃至社會(huì)因素的影響，大腦支配下的學(xué)習(xí)者外部功能——行為，則受到教學(xué)工具或技術(shù)因素的影響[26]。泛在學(xué)習(xí)者個(gè)體在隨時(shí)隨地的學(xué)習(xí)情境下，通過(guò)對(duì)文化機(jī)構(gòu)和社會(huì)因素進(jìn)行綜合性的信息加工，可對(duì)存在于智能泛在學(xué)習(xí)系統(tǒng)中的虛擬體、人類學(xué)習(xí)者個(gè)體間的關(guān)系進(jìn)行理解與推測(cè)[27]。另外，哲學(xué)、心理學(xué)及神經(jīng)科學(xué)等不同學(xué)科領(lǐng)域的學(xué)者們，對(duì)人類社會(huì)認(rèn)知的形成、發(fā)展及運(yùn)作進(jìn)行了深入的研究，先后形成了心智化社會(huì)認(rèn)知觀和具身社會(huì)認(rèn)知觀[28]?？傊涸趯W(xué)習(xí)活動(dòng)在文化機(jī)構(gòu)和社會(huì)的支持下，開(kāi)展社會(huì)性互動(dòng)和知識(shí)意義的建構(gòu)，進(jìn)而形成社會(huì)認(rèn)知。

因此，腦科學(xué)與教育神經(jīng)科學(xué)的發(fā)展，為類腦泛在學(xué)習(xí)提供了理論支撐（內(nèi)部支撐）；而5G、人工智能技術(shù)的進(jìn)步，又為泛在學(xué)習(xí)提供了物質(zhì)支撐（外部支撐）。在這種融合性的技術(shù)場(chǎng)域中，大量的深度學(xué)習(xí)、跨界深度融合、多主體交互與協(xié)同，以及智能主體的自主操作等支持的泛在學(xué)習(xí)生態(tài)體系，會(huì)得到迅速普及和大量應(yīng)用[29]。換言之，泛在計(jì)算技術(shù)和智能技術(shù)，使得“人人、時(shí)時(shí)、處處”——通過(guò)任何技術(shù)、任何方式學(xué)習(xí)任何知識(shí)的泛在學(xué)習(xí)方式，得以有效實(shí)現(xiàn)；并且促使時(shí)空、地點(diǎn)、學(xué)習(xí)形式和途徑與技術(shù)賦能教育的情境，實(shí)現(xiàn)有效融合[30][31]。

（三）智能技術(shù)支撐的類腦泛在學(xué)習(xí)研究現(xiàn)狀

1.人工智能發(fā)展對(duì)類腦研究的支撐

隨著技術(shù)的發(fā)展，智能+等進(jìn)一步豐富了教育場(chǎng)域，出現(xiàn)了能夠支撐、解釋、促進(jìn)大腦認(rèn)知的相關(guān)理論；同時(shí)，也出現(xiàn)了依托于技術(shù)的類腦系統(tǒng)以促進(jìn)學(xué)習(xí)者的認(rèn)知，表現(xiàn)為機(jī)器智能或“新主體教師”[32]，即類腦在教育領(lǐng)域應(yīng)用的新形態(tài)。如今，在普適的計(jì)算環(huán)境中，學(xué)習(xí)活動(dòng)的設(shè)計(jì)更加符合大腦的認(rèn)知規(guī)律，以滿足實(shí)現(xiàn)“人人皆學(xué)、處處能學(xué)、時(shí)時(shí)可學(xué)”的個(gè)性化需求，并通過(guò)“計(jì)算智能”到“感知智能”再到“認(rèn)知智能”[33]，實(shí)現(xiàn)類腦學(xué)習(xí)系統(tǒng)的逐步意識(shí)化。

從由人腦與類腦所構(gòu)成的社會(huì)化互動(dòng)視角來(lái)審視，對(duì)人腦的研究進(jìn)展以及類腦系統(tǒng)建構(gòu)的研究，使得擬人性系統(tǒng)智能體分別在兩個(gè)維度上獲得發(fā)展。尤其是作為人工智能基礎(chǔ)分支的普適計(jì)算、情感計(jì)算、深度學(xué)習(xí)等，進(jìn)一步增強(qiáng)了類腦的計(jì)算智能和感知智能特征，使得類腦系統(tǒng)不斷向認(rèn)知智能的方向進(jìn)化，并逐步實(shí)現(xiàn)類腦智能[34]。例如，2012年，我國(guó)科學(xué)家率先開(kāi)展了旨在解析和模擬腦功能的神經(jīng)聯(lián)結(jié)通路和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)“MBFC 2012-2020 計(jì)劃”，即“腦功能聯(lián)結(jié)圖譜計(jì)劃”（Mapping Brain Functional Connections，MBFC）[35]，提出了智能處理器指令集，并在全球首次實(shí)現(xiàn)“深度學(xué)習(xí)”的低功耗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理芯片。這些成果，對(duì)今后教育神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)支撐的類腦研發(fā)具有深遠(yuǎn)影響。2015年，國(guó)內(nèi)科學(xué)家在AI 支撐下從昆蟲(chóng)、動(dòng)物形態(tài)中挖掘類腦機(jī)理，將昆蟲(chóng)界定為簡(jiǎn)化式類腦維度范型、脊椎動(dòng)物界定為復(fù)雜式類腦維度范型[36]，從而提出了類腦系統(tǒng)設(shè)計(jì)的雙維度框架。

智能泛在學(xué)習(xí)的目標(biāo)，在于學(xué)習(xí)過(guò)程中所使用的計(jì)算設(shè)備和技術(shù)，自然“消失”在學(xué)習(xí)者日常生活和學(xué)習(xí)任務(wù)的背景當(dāng)中，以保證學(xué)習(xí)者在得到計(jì)算服務(wù)的同時(shí)，無(wú)需覺(jué)察計(jì)算機(jī)的存在和為此分心，從而使其注意力集中于學(xué)習(xí)任務(wù)本身。當(dāng)前，以5G、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、區(qū)塊鏈、XR、數(shù)字孿生以及學(xué)習(xí)分析技術(shù)為代表的新一代智能技術(shù)，正在為人們提供更多的智能化泛在學(xué)習(xí)支持。如同路易斯（J.A.Lewis）撰寫的報(bào)告《5G 將如何塑造創(chuàng)新和安全》（How Will 5G Shape Innovation and Security：A Primer）中指出的：5G 技術(shù)為人們提供了更加立體化的數(shù)字化環(huán)境。數(shù)智驅(qū)動(dòng)和學(xué)習(xí)技術(shù)的融合，使得5G 技術(shù)的教育應(yīng)用更加“以人為本”和“立體交互化”，促進(jìn)著智能技術(shù)支撐下的類腦泛在學(xué)習(xí)不斷發(fā)展。

2.智能教育對(duì)類腦研究的支撐研究

目前的智能教育，主要包括以下幾種技術(shù)形態(tài)：智能教育管理系統(tǒng)、智能導(dǎo)師系統(tǒng)、智能評(píng)分系統(tǒng)、個(gè)性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)、智能審核系統(tǒng)、學(xué)習(xí)質(zhì)量提升系統(tǒng)、虛擬現(xiàn)實(shí)學(xué)習(xí)系統(tǒng)、高價(jià)值反饋系統(tǒng)、學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)分析系統(tǒng)等。然而，現(xiàn)有的智能教育研究成果，如，圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、人臉識(shí)別等，其“認(rèn)知智能性”依然難以與人類大腦的復(fù)雜功能相比較。因?yàn)椋疃葘W(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)模型只有“前饋”聯(lián)結(jié)，缺乏類似人類的認(rèn)知過(guò)程、推理過(guò)程和表達(dá)過(guò)程，且缺乏短時(shí)記憶和高層次的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)能力[37]，難以處理人類普遍面臨的復(fù)雜性真實(shí)問(wèn)題。更進(jìn)一步地，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比智能算法的“智能性”更高，源于它是按照大腦神經(jīng)細(xì)胞拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)為原型而建立的數(shù)學(xué)模型，但目前科學(xué)家所構(gòu)造的復(fù)雜性人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，也與生物神經(jīng)系統(tǒng)相去甚遠(yuǎn)，對(duì)人腦的模仿能力還只是管中窺豹[38]?？梢?jiàn)，智能技術(shù)的發(fā)展雖然為類腦研究提供了支撐，但是人類對(duì)于大腦的本質(zhì)及其結(jié)構(gòu)、功能研究，仍然缺乏足夠科學(xué)的手段，也就難以通過(guò)智能技術(shù)的類腦模擬人腦。因此，對(duì)類腦泛在學(xué)習(xí)及其實(shí)現(xiàn)路徑的研究，仍是一項(xiàng)具有極大挑戰(zhàn)性的教育研究課題。

二、類腦泛在學(xué)習(xí)機(jī)理的三大特征

根據(jù)現(xiàn)有研究及文獻(xiàn)綜述我們發(fā)現(xiàn)，人腦與類腦具有相互融通的影響性，對(duì)類腦泛在學(xué)習(xí)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，必須探究其底層——類腦泛在學(xué)習(xí)機(jī)理?；诖?，我們?cè)噺娜伺c技術(shù)的關(guān)系角度，探究人腦與類腦的互動(dòng)機(jī)理：首先探究人腦的功能特點(diǎn)，其次探究類腦的功能特點(diǎn)，最后探究人腦與類腦聯(lián)系的功能特點(diǎn)。在此基礎(chǔ)上，提出類腦泛在學(xué)習(xí)機(jī)理的三大特性，即人類大腦神經(jīng)的可塑性、類腦泛在化發(fā)展的躍進(jìn)性、類腦與人腦元素的聯(lián)結(jié)性。

（一）人類大腦神經(jīng)的可塑性

巴普洛夫（P.Pavlov）與斯金納（B.Skinner）分別從人類的自愿和非自愿行為，揭示了環(huán)境刺激對(duì)人類感官的影響，進(jìn)而影響有機(jī)體神經(jīng)的聯(lián)系性[39]。隨著腦科學(xué)在教育領(lǐng)域中的不斷探索，揭示了人的大腦在結(jié)構(gòu)和功能上均會(huì)受到環(huán)境的影響，通過(guò)外界刺激使得個(gè)體的經(jīng)驗(yàn)發(fā)生變化，進(jìn)而促進(jìn)認(rèn)知發(fā)展。這種外界刺激下的認(rèn)知發(fā)展伴隨著人的一生，科學(xué)家將這種大腦的學(xué)習(xí)機(jī)理稱為“神經(jīng)的可塑性”。由神經(jīng)的可塑性可推導(dǎo)出教育的可塑性機(jī)理，即教育會(huì)塑造人腦的神經(jīng)功能[40]，學(xué)習(xí)者可以在特定學(xué)習(xí)環(huán)境支撐下，由經(jīng)驗(yàn)的變化觸發(fā)其大腦激活特定區(qū)域[41]，并改變了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、使突觸聯(lián)系加強(qiáng)，實(shí)現(xiàn)神經(jīng)元的增多和聯(lián)結(jié)性的增強(qiáng)。例如，人在幼年時(shí)期更容易發(fā)展視覺(jué)功能、語(yǔ)言功能，而在青少年時(shí)期更容易發(fā)展概念學(xué)習(xí)和邏輯推理等能力；另外，針對(duì)閱讀、數(shù)學(xué)等的專門性訓(xùn)練，也可以促進(jìn)腦結(jié)構(gòu)和腦功能的變化。當(dāng)前的神經(jīng)科學(xué)研究亦表明，人類大腦的神經(jīng)元突觸在外界信息的刺激下，其數(shù)量會(huì)增多、突觸聯(lián)系加強(qiáng)，而較少使用的神經(jīng)元會(huì)隨著時(shí)間逐步變細(xì)進(jìn)而消失。

（二）類腦泛在化發(fā)展的躍進(jìn)性

神經(jīng)科學(xué)的研究成果，對(duì)泛在學(xué)習(xí)活動(dòng)的啟迪價(jià)值在于：我們需要從簡(jiǎn)化模型[42]的角度，勾勒出其進(jìn)階的方向和框架：（1）從神經(jīng)科學(xué)的細(xì)胞生物學(xué)與分子生物學(xué)機(jī)制，初步構(gòu)建學(xué)習(xí)者大腦細(xì)胞水平層面的信息傳遞機(jī)制；（2）從認(rèn)知心理學(xué)與神經(jīng)科學(xué)相結(jié)合的角度，進(jìn)一步分析泛在學(xué)習(xí)者心智（如，感知、檢索、記憶等）的生物學(xué)基礎(chǔ)；（3）通過(guò)研究大腦神經(jīng)活動(dòng)，充分探究學(xué)習(xí)者注意、歸納、記憶、情緒等心理機(jī)制形成的原因；（4）探究教學(xué)理論與方法，如何影響人類大腦神經(jīng)與類腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可塑性發(fā)展；（5）把普適計(jì)算技術(shù)環(huán)境中的學(xué)習(xí)者教育神經(jīng)機(jī)制，融入到泛在學(xué)習(xí)的應(yīng)用場(chǎng)域中。從而形成新一代信息技術(shù)環(huán)境中的泛在學(xué)習(xí)與教育活動(dòng)，實(shí)現(xiàn)5G+隨時(shí)隨地的學(xué)習(xí)效果（如圖1所示）。

從更廣闊的場(chǎng)域來(lái)看，進(jìn)入智能化時(shí)代，各類新理念、技術(shù)、工具與教育的深度融合，形成了多AI 設(shè)備及算法所構(gòu)成的泛在神經(jīng)元，泛在神經(jīng)元又促進(jìn)了泛在學(xué)習(xí)的快速發(fā)展，主要體現(xiàn)在：（1）泛在學(xué)習(xí)情境下師資的多元化：互聯(lián)網(wǎng)思維、創(chuàng)新性思維、終身學(xué)習(xí)理念與教育相融合，推動(dòng)師資來(lái)源渠道多元化、師資角色多元化和師資能力提升路徑多元化；（2）泛在學(xué)習(xí)系統(tǒng)中教育環(huán)境智能化：大數(shù)據(jù)、學(xué)習(xí)分析等能全面、精確地分析師生教學(xué)行為數(shù)據(jù)，為教學(xué)反思與改進(jìn)提供有效支持；AI 能實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)智能資源推送、自適應(yīng)學(xué)習(xí)診斷，實(shí)現(xiàn)在線的智能化學(xué)習(xí)；師范生/在職教師可在基于虛擬現(xiàn)實(shí)/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（VR/AR）的虛擬教學(xué)場(chǎng)景中，進(jìn)行技能練習(xí)與提升；（3）泛在學(xué)習(xí)系統(tǒng)中教育資源多樣化：“互聯(lián)網(wǎng)+”支持各地區(qū)間資源共建共享，擴(kuò)大優(yōu)質(zhì)教育資源數(shù)量，例如，MOOC、SPOC、一師一優(yōu)課等資源；支持資源深度優(yōu)化，滿足個(gè)性化需求；（4）泛在學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)一體化：運(yùn)用互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等，構(gòu)建個(gè)性化教育教學(xué)檔案，實(shí)現(xiàn)全動(dòng)態(tài)的教育評(píng)價(jià)和評(píng)價(jià)一體化。

（三）類腦與人腦元素的聯(lián)結(jié)性

20世紀(jì)60年代，仿生科學(xué)的概念被提出，它是一門模擬生物物種結(jié)構(gòu)和功能的學(xué)科，其應(yīng)用領(lǐng)域是在各類工程技術(shù)研發(fā)工作中，做出具有人類或其他生物功能的仿生材料或機(jī)器[43]。類腦機(jī)理研究便是建立在模擬生物功能的仿生科學(xué)基礎(chǔ)上加以拓展而來(lái)。事實(shí)上，自計(jì)算機(jī)問(wèn)世以來(lái)，人們就一直希望通過(guò)計(jì)算機(jī)模擬人腦的功能機(jī)制[44]，而其機(jī)理研究是對(duì)人腦模擬的本質(zhì)特征之探究過(guò)程。

可見(jiàn)，心智、大腦與泛在化教育的整合研究，對(duì)探索泛在學(xué)習(xí)的本質(zhì)及應(yīng)用具有重要意義。在新一代信息技術(shù)的支持下，泛在學(xué)習(xí)者在更加立體化和以人為本的學(xué)習(xí)環(huán)境中[45]，能夠更加自然地、動(dòng)態(tài)地進(jìn)行對(duì)話和交互，對(duì)所獲得的信息進(jìn)行加工、整合、反饋等，并改變?cè)械恼J(rèn)知結(jié)構(gòu)，從而通過(guò)神經(jīng)可塑性實(shí)現(xiàn)教育的可塑性[46][47]。具體見(jiàn)表1所示。

表1 泛在學(xué)習(xí)環(huán)境與學(xué)習(xí)者交互作用的神經(jīng)機(jī)理

泛在學(xué)習(xí)者與腦神經(jīng)、環(huán)境的關(guān)聯(lián)，表現(xiàn)在多方面。相關(guān)研究發(fā)現(xiàn)，氧氣和營(yíng)養(yǎng)所發(fā)揮的作用非常明顯。如，麻省理工學(xué)院醫(yī)學(xué)中心的實(shí)驗(yàn)表明，學(xué)習(xí)者大腦對(duì)氧氣非常敏感。而人體必需的營(yíng)養(yǎng)素可以直接調(diào)節(jié)血糖水平，處于正常且穩(wěn)定的血糖水平，可使學(xué)習(xí)者的大腦維持興奮度和較高的注意力。另外，泛在學(xué)習(xí)者所處學(xué)習(xí)環(huán)境中的毒素，如，大氣細(xì)顆粒物（簡(jiǎn)稱PMs）除了對(duì)學(xué)習(xí)者呼吸、心血管系統(tǒng)等帶來(lái)?yè)p傷之外，更會(huì)因暴露而產(chǎn)生神經(jīng)毒性，形成學(xué)習(xí)者的腦神經(jīng)組織損傷[48]。

隨著新一代智能技術(shù)和腦科學(xué)的快速發(fā)展與整合研究，互聯(lián)網(wǎng)大腦這一龐大的智能形態(tài)，正在逐步形成自然界有史以來(lái)前所未有的超級(jí)智能體，甚至是“全球腦”，使得類腦與人腦產(chǎn)生異常復(fù)雜的聯(lián)系。在教育領(lǐng)域，以教育大數(shù)據(jù)為支撐，教育互聯(lián)網(wǎng)大腦平臺(tái)也在以生態(tài)進(jìn)化的形態(tài)，形成泛在教育神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。人類正在互聯(lián)網(wǎng)大腦的支配下實(shí)現(xiàn)萬(wàn)物互聯(lián)，使得學(xué)習(xí)者、學(xué)習(xí)資源、學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)和虛實(shí)場(chǎng)景之間實(shí)現(xiàn)融合貫通。下一代智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)必須解決人類學(xué)習(xí)者與人類學(xué)習(xí)者、人類學(xué)習(xí)者與智能虛擬體、智能虛擬體與智能虛擬體之間復(fù)雜多元的交互問(wèn)題。

三、類腦泛在學(xué)習(xí)系統(tǒng)的進(jìn)化與設(shè)計(jì)

（一）系統(tǒng)進(jìn)化

根據(jù)前述，類腦泛在學(xué)習(xí)系統(tǒng)的進(jìn)化，我們將之分為四個(gè)階段：機(jī)器互聯(lián)階段、感知溝通階段、神經(jīng)元建構(gòu)階段和類腦智能體階段（如圖2所示）。

1.機(jī)器互聯(lián)階段

以互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)為標(biāo)志，通過(guò)計(jì)算機(jī)與設(shè)備的互聯(lián)，構(gòu)建了互聯(lián)網(wǎng)大腦的大體框架。1969年，由四所美國(guó)大學(xué)提供的計(jì)算機(jī)構(gòu)建成局域型網(wǎng)絡(luò)，標(biāo)志著互聯(lián)網(wǎng)的誕生；之后較長(zhǎng)一段時(shí)間，互聯(lián)網(wǎng)都在分布式、異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)下進(jìn)行數(shù)據(jù)的交換和信息的溝通。雖然作為以計(jì)算機(jī)思維解決人類客觀問(wèn)題的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，已不能滿足智能時(shí)代的人類社會(huì)協(xié)同需要及虛擬體之間日趨復(fù)雜的交互問(wèn)題。但這些拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)依然為智能系統(tǒng)的構(gòu)建提供了重要支撐，如，Client/Sever模型、分布式應(yīng)用模型、Web 應(yīng)用模型等[49]?；ヂ?lián)網(wǎng)發(fā)展至今，已經(jīng)由分散的、個(gè)別的轉(zhuǎn)化為統(tǒng)一的、整體的類腦結(jié)構(gòu)，這種高度近似人類大腦的互聯(lián)網(wǎng)結(jié)構(gòu)，為泛在學(xué)習(xí)提供了智能交互的生態(tài)環(huán)境[50]。

2.感知溝通階段

以采集人類感知覺(jué)數(shù)據(jù)與互聯(lián)網(wǎng)的整合為標(biāo)志，為人類的感知與類腦機(jī)器之間架起橋梁，即人腦與類腦的初步溝通。隨著多模態(tài)數(shù)據(jù)采集方式的日益精確，人類的各種感覺(jué)可以基于技術(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化、采集與存儲(chǔ)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)了人類感覺(jué)與知覺(jué)的延伸。從早先貝爾（A.Bell）發(fā)明的電話，將聲音傳輸?shù)礁h(yuǎn)的地方，使得人類可以遠(yuǎn)距離進(jìn)行語(yǔ)音交流；到后來(lái)望遠(yuǎn)鏡、顯微鏡的發(fā)明與應(yīng)用，使得人類視覺(jué)處理系統(tǒng)延伸到更宏觀的宇宙深處和更微觀的分子、原子甚至亞原子結(jié)構(gòu)；汽車、飛機(jī)等交通工具的出現(xiàn)，使得人類逐漸突破物理與地域距離的限制，通過(guò)航天器等甚至能夠探索浩瀚的宇宙。這些均為互聯(lián)網(wǎng)模擬人類大腦、構(gòu)建類腦系統(tǒng)，提供了堅(jiān)實(shí)的支撐。

3.神經(jīng)元建構(gòu)階段

以普適計(jì)算環(huán)境作為基礎(chǔ)架構(gòu)，標(biāo)志著類腦開(kāi)始模仿人腦構(gòu)建起復(fù)雜的交互神經(jīng)元及其交流機(jī)制；并隨著網(wǎng)絡(luò)的演進(jìn)，構(gòu)建起包含泛在人工智能神經(jīng)元在內(nèi)的類腦泛在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。智能時(shí)代的計(jì)算設(shè)備甚至可以進(jìn)行自主感知、計(jì)算和自動(dòng)化高速處理大數(shù)據(jù)信息，以諸多感知覺(jué)采集設(shè)備與傳感器為支架，構(gòu)建出諸如類腦視覺(jué)系統(tǒng)、類腦聽(tīng)覺(jué)系統(tǒng)、類腦動(dòng)覺(jué)系統(tǒng)、類腦思維系統(tǒng)等，成為類腦泛在神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的重要組成部分。有學(xué)者指出，互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展將實(shí)現(xiàn)人類大腦充分互聯(lián)，最終進(jìn)化為與人類大腦高度相似的組織結(jié)構(gòu)——具有觸感知的智聯(lián)網(wǎng)。

4.類腦智能體階段

以更加復(fù)雜的類腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與新一代智能技術(shù)支撐為標(biāo)志，建立起人腦與類腦深度連接的互聯(lián)網(wǎng)大腦。在新一代信息技術(shù)的推動(dòng)下，不斷進(jìn)化為類腦泛在神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的智慧互聯(lián)網(wǎng)，讓人腦的視覺(jué)功能、聽(tīng)覺(jué)功能、動(dòng)覺(jué)功能、思維功能與類腦的視覺(jué)系統(tǒng)、聽(tīng)覺(jué)系統(tǒng)、動(dòng)覺(jué)系統(tǒng)、思維系統(tǒng)等深度匹配，使得人腦與互聯(lián)網(wǎng)大腦實(shí)現(xiàn)高速互聯(lián)互通。近年來(lái)，互聯(lián)網(wǎng)大腦在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用已比較活躍，例如，以“源—網(wǎng)—荷—儲(chǔ)”協(xié)調(diào)運(yùn)行的智慧能源互聯(lián)網(wǎng)，融合移動(dòng)通信、智能控制、物聯(lián)網(wǎng)以及能源技術(shù)，為人類提供綠色環(huán)保、安全可靠、泛在化、配置優(yōu)化的能源生態(tài)供給。未來(lái)，在宇宙空間技術(shù)等的推動(dòng)下，互聯(lián)網(wǎng)云腦架構(gòu)將進(jìn)一步進(jìn)化為融合星聯(lián)網(wǎng)、大腦與宇宙的“智慧宇宙大腦”。

（二）系統(tǒng)設(shè)計(jì)

正因?yàn)槿祟惔竽X與智能化機(jī)器類腦都具有可塑性，并且以網(wǎng)絡(luò)與智能技術(shù)為橋梁，使得人腦與類腦的聯(lián)系更加密切，實(shí)現(xiàn)了從表層感知到深層認(rèn)知的聯(lián)結(jié)，使得類腦泛在學(xué)習(xí)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與構(gòu)建成為可能。

1.基于學(xué)習(xí)細(xì)胞的架構(gòu)

腦科學(xué)已經(jīng)揭示，腦結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)極其復(fù)雜。研究表明，成年學(xué)習(xí)者大腦由約1015個(gè)突觸相互連接的1011神經(jīng)元細(xì)胞所構(gòu)成的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，分別形成微尺度空間結(jié)構(gòu)——神經(jīng)元、中間尺度空間結(jié)構(gòu)——神經(jīng)元集群和大尺度空間結(jié)構(gòu)——大腦腦區(qū)三個(gè)能量級(jí)別的復(fù)雜空間尺度[51]。外部的氧氣、營(yíng)養(yǎng)、毒素等環(huán)境因素，可對(duì)學(xué)習(xí)者的大腦結(jié)構(gòu)在微尺度空間水平的神經(jīng)細(xì)胞、突觸、蛋白質(zhì)甚至整個(gè)神經(jīng)系統(tǒng)產(chǎn)生作用，并在學(xué)習(xí)者大腦中形成突觸、神經(jīng)聯(lián)結(jié)。神經(jīng)元是學(xué)習(xí)者大腦最基本的結(jié)構(gòu)和功能單元[52]，其基本構(gòu)造為：一個(gè)細(xì)胞體、一個(gè)軸突和若干個(gè)樹(shù)突[53]。

在泛在學(xué)習(xí)的活動(dòng)場(chǎng)域中，隨時(shí)隨地的外部環(huán)境將直接對(duì)神經(jīng)元的樹(shù)突產(chǎn)生形態(tài)和功能上的作用，并通過(guò)突觸的改變使其發(fā)生短程記憶和長(zhǎng)程記憶，這就是神經(jīng)元突觸的可塑性原理。正是這種依托于泛在學(xué)習(xí)環(huán)境的作用機(jī)制，人類大腦的神經(jīng)元也可以被智能技術(shù)構(gòu)建出類腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并且這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也具有可塑性。它類似于大腦神經(jīng)元，成為類腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元，被稱為學(xué)習(xí)元（Learning Cell）或稱學(xué)習(xí)細(xì)胞。學(xué)習(xí)元在類腦泛在學(xué)習(xí)系統(tǒng)中是最基本的資源組織，有研究者根據(jù)學(xué)習(xí)元的特征，提出了“泛在學(xué)習(xí)資源組織與描述框架”（Ubiquitous Learning Resource Organization and Description Framework）標(biāo)準(zhǔn)，該標(biāo)準(zhǔn)于2021年4月正式通過(guò)了國(guó)際化標(biāo)準(zhǔn)組織ISO 的審查并獲得國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)號(hào)（ISO/IEC 2316）[54]。并且在運(yùn)行環(huán)境、模型建構(gòu)、關(guān)鍵技術(shù)以及應(yīng)用模式等方面，形成了有益的、可供參考的實(shí)施案例。它為今后的泛在學(xué)習(xí)提供了資源建設(shè)的開(kāi)放、共享和規(guī)范的技術(shù)指南，對(duì)泛在學(xué)習(xí)研究也具有重要參考價(jià)值。

類腦泛在學(xué)習(xí)系統(tǒng)的學(xué)習(xí)元作為細(xì)胞層的組成部分，一方面來(lái)源于學(xué)習(xí)者的行為并服務(wù)于學(xué)習(xí)者，另一方面在技術(shù)層面上，學(xué)習(xí)元由知識(shí)資源、多源數(shù)據(jù)、組織方式和聚合類型等規(guī)則組成，其內(nèi)容大體上包含基本信息、學(xué)習(xí)內(nèi)容、學(xué)習(xí)目標(biāo)、學(xué)習(xí)活動(dòng)、內(nèi)容版本、評(píng)價(jià)、練習(xí)/測(cè)試、傳感器、生命周期、標(biāo)注、關(guān)系、版權(quán)、組織等數(shù)據(jù)，其架構(gòu)與內(nèi)容如見(jiàn)圖3所示。

2.基礎(chǔ)層

基礎(chǔ)層的構(gòu)建依托于普適計(jì)算模式，普適計(jì)算（Ubiquitous/Pervasive Computing）是一種包含融合計(jì)算的模式，能通過(guò)多層次、多視角的融合，為人們提供更加方便的、信任度高的訪問(wèn)信息和計(jì)算服務(wù)[55]。普適計(jì)算的思想在上世紀(jì)90年代初被提出后，在計(jì)算機(jī)和教育技術(shù)等領(lǐng)域就受到了廣泛的關(guān)注[56]。進(jìn)入21世紀(jì)以來(lái)，尤其是近十年以人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)為代表的第四次科技革命的蓬勃發(fā)展，智能教育成為普適計(jì)算進(jìn)入數(shù)智驅(qū)動(dòng)階段的典型應(yīng)用。

基于普適計(jì)算原理構(gòu)建的普適計(jì)算環(huán)境，成為類腦泛在學(xué)習(xí)系統(tǒng)的基礎(chǔ)層內(nèi)容。普適計(jì)算環(huán)境包括了普適設(shè)備、信息通道、知覺(jué)界面和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境：（1）普適設(shè)備是被學(xué)習(xí)者直接接觸并使用的相關(guān)設(shè)備，這些設(shè)備具有可移動(dòng)性、攜帶便利、可接入其他設(shè)備等特征[57]。例如，手機(jī)、平板電腦、便攜式傳感器等。（2）信息通道是指實(shí)現(xiàn)普適設(shè)備之間相互交換信息、數(shù)據(jù)的傳輸渠道，云計(jì)算和區(qū)塊鏈技術(shù)的應(yīng)用，使信息通道的采集與分享呈現(xiàn)出分布式特征，凸現(xiàn)了類腦的泛在性、分布式MMRDBMS、視覺(jué)文檔索引、文本修復(fù)等。（3）知覺(jué)界面即普適設(shè)備與使用者感官相聯(lián)系的物理界面，隨著傳感器技術(shù)的發(fā)展和普及，可以采集學(xué)習(xí)者的多模態(tài)知覺(jué)數(shù)據(jù)，進(jìn)一步促進(jìn)了類腦的感知性。例如，多屏幕顯示、姿態(tài)認(rèn)知、耳麥陣列處理等。（4）網(wǎng)絡(luò)環(huán)境主要是指5G 網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的運(yùn)營(yíng)和普及，5G 網(wǎng)絡(luò)的超大帶寬、超低時(shí)延和海量連接的特性[58]，促進(jìn)著類腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更具深度和廣度。以上四個(gè)層面所構(gòu)建的普適計(jì)算環(huán)境，共同構(gòu)成了類腦泛在學(xué)習(xí)系統(tǒng)的基礎(chǔ)層結(jié)構(gòu)（見(jiàn)圖4）。

3.交互層

在細(xì)胞層功能的基礎(chǔ)上，依托智能感知技術(shù)，使得學(xué)習(xí)形態(tài)不斷趨向感知、泛在、智能化的方向發(fā)展，形成類腦泛在學(xué)習(xí)系統(tǒng)的交互層。

在泛在學(xué)習(xí)活動(dòng)系統(tǒng)中，服務(wù)是實(shí)現(xiàn)隨時(shí)隨地學(xué)習(xí)最重要的支持方式，它貫穿在整個(gè)學(xué)習(xí)過(guò)程中。作為計(jì)算機(jī)世界解決人類客觀世界問(wèn)題的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)應(yīng)用模型已無(wú)法完全適應(yīng)基于智能空間（Smart Space）普適計(jì)算環(huán)境下的各種問(wèn)題。為了適應(yīng)基于上下文感知的泛在學(xué)習(xí)需求，需要對(duì)學(xué)習(xí)者在智能空間中的知覺(jué)界面與移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)中的“使用服務(wù)”與“提供服務(wù)”進(jìn)行再設(shè)計(jì)，以實(shí)現(xiàn)信息空間和物理空間的融合。

因此，類腦泛在學(xué)習(xí)系統(tǒng)的交互層，是基于拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)所構(gòu)建的復(fù)雜性交互神經(jīng)元。而拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)（Network Topology）作為計(jì)算機(jī)世界解決人類客觀世界問(wèn)題的技術(shù)架構(gòu)，在泛在化教育情境中，依托普適計(jì)算環(huán)境，使得學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)過(guò)程中與泛在AI 神經(jīng)元、泛在學(xué)習(xí)元進(jìn)行交互，由此產(chǎn)生結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的多維數(shù)據(jù)，形成多維多粒度的個(gè)性化在線/混合學(xué)習(xí)的多元選擇。即基于拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的類腦智能體與人類學(xué)習(xí)者之間，可以兩兩產(chǎn)生學(xué)習(xí)交互。而多維多粒度的個(gè)性化建模及學(xué)習(xí)策略，需要借助新的、智能化的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，來(lái)解決人類在智能時(shí)代的學(xué)習(xí)需求。

比如，在知覺(jué)界面中，通過(guò)普適計(jì)算環(huán)境技術(shù)的支持，形成文本、語(yǔ)音、圖像多維數(shù)據(jù)所集成的智能虛擬體，并在移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)中以服務(wù)的方式，為學(xué)習(xí)者提供智能空間形態(tài)下的學(xué)習(xí)支持。通過(guò)智能設(shè)備對(duì)學(xué)習(xí)者聲音、圖像、傳感信息和融合信息進(jìn)行采集，類腦聽(tīng)覺(jué)、視覺(jué)、感覺(jué)和運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)與泛在AI 神經(jīng)元、學(xué)習(xí)元進(jìn)行連接，從而在基于智能空間的類腦泛在學(xué)習(xí)系統(tǒng)形成知覺(jué)界面。在知覺(jué)界面和移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)之間實(shí)現(xiàn)“提供服務(wù)”“使用服務(wù)”，而在普適設(shè)備和信息通道之間形成物理空間和信息空間的融合（見(jiàn)圖5）。

4.傳播層

類腦泛在學(xué)習(xí)系統(tǒng)傳播層主要依托兩項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)：一是上下文感知計(jì)算，二是“人—機(jī)—物”互聯(lián)環(huán)境。上下文感知計(jì)算為類腦泛在學(xué)習(xí)系統(tǒng)提供了物理層面與信息層面的溝通支撐，“人—機(jī)—物”互聯(lián)環(huán)境則支撐學(xué)習(xí)者在泛在環(huán)境中實(shí)現(xiàn)智能泛在化學(xué)習(xí)。

一方面，上下文感知計(jì)算技術(shù)是構(gòu)建智能空間類腦泛在學(xué)習(xí)系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)之一[59]，它能夠在用戶不發(fā)出服務(wù)請(qǐng)求或在非精確交互的情況下，智能地提供計(jì)算服務(wù)，形成類腦泛在神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)，支持隨時(shí)隨地學(xué)習(xí)交互的開(kāi)展。泛在學(xué)習(xí)環(huán)境中的上下文感知是指信息空間自動(dòng)地覺(jué)察物理空間中狀態(tài)的改變，從而改變相應(yīng)對(duì)象的狀態(tài)或觸發(fā)某些事件，來(lái)自動(dòng)適應(yīng)學(xué)習(xí)環(huán)境。該技術(shù)有助于系統(tǒng)對(duì)用戶注意以外的任務(wù)進(jìn)行智能化、自動(dòng)化處理，以緩解注意干擾給交互過(guò)程帶來(lái)的不良影響。泛在學(xué)習(xí)環(huán)境中的上下文大致可以分為以下三類：環(huán)境上下文（包括位置、時(shí)間和速度等環(huán)境因素），設(shè)備上下文（包括網(wǎng)絡(luò)帶寬、屏幕大小等設(shè)備特性），用戶上下文（包括操作習(xí)慣、個(gè)人喜好和個(gè)性化需求等）。智能空間通過(guò)提供靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)和動(dòng)態(tài)信息化環(huán)境，嵌入計(jì)算機(jī)、信息工具和多模態(tài)傳感器，允許學(xué)習(xí)者借助計(jì)算機(jī)多層次的信息訪問(wèn)方式，以有效執(zhí)行學(xué)習(xí)任務(wù)。

另一方面，“人—機(jī)—物”互聯(lián)環(huán)境基于5G 移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)，為類腦系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)真正意義上的隨時(shí)隨地泛在學(xué)習(xí)提供場(chǎng)域條件。5G 時(shí)代的海量數(shù)據(jù)增長(zhǎng)，5G 網(wǎng)絡(luò)在網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)層面由宏基站連接不同的區(qū)域，大量高密度、低功率的小蜂窩狀基站分布于宏基站中。這種密集型的蜂窩基站解決了4G 網(wǎng)絡(luò)中無(wú)法支持海量的移動(dòng)數(shù)據(jù)傳輸和智能設(shè)備交互的問(wèn)題，通過(guò)頻譜復(fù)用提升信息傳輸效率，使得困擾泛在學(xué)習(xí)應(yīng)用的技術(shù)瓶頸——移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)帶寬得以解決。學(xué)習(xí)者能夠在海量的移動(dòng)數(shù)據(jù)和智能設(shè)備間進(jìn)行便捷、自在地交互，進(jìn)行智能的、多樣化的隨時(shí)隨地學(xué)習(xí)（見(jiàn)圖6）。

四、研究結(jié)論與未來(lái)展望

本文從腦科學(xué)研究的角度出發(fā)，總結(jié)了人類大腦神經(jīng)的可塑性機(jī)理，聚焦于教育應(yīng)用領(lǐng)域，對(duì)教育神經(jīng)科學(xué)與類腦泛在學(xué)習(xí)的發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行梳理，概括出類腦泛在化發(fā)展的躍進(jìn)性機(jī)理，通過(guò)概述當(dāng)前智能技術(shù)發(fā)展成果及其支撐人類泛在化學(xué)習(xí)的發(fā)展現(xiàn)狀，提出了類腦與人腦在多維感知元素上的聯(lián)結(jié)性機(jī)理。在理論層面，基于類腦泛在學(xué)習(xí)機(jī)理，形成類腦泛在學(xué)習(xí)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)思路，提出類腦泛在學(xué)習(xí)系統(tǒng)應(yīng)由基礎(chǔ)層、細(xì)胞層、交互層、傳播層四個(gè)部分構(gòu)成。其中，基礎(chǔ)層為類腦系統(tǒng)提供了技術(shù)基礎(chǔ)，細(xì)胞層實(shí)現(xiàn)了知識(shí)神經(jīng)元和學(xué)習(xí)元，交互層通過(guò)智能感知技術(shù)為人腦與類腦溝通搭建橋梁，傳播層通過(guò)上下文感知計(jì)算與“人—機(jī)—物”互聯(lián)環(huán)境關(guān)鍵技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)類腦智能體。在實(shí)踐層面，對(duì)類腦的進(jìn)化階段進(jìn)行了分析，提出類腦的進(jìn)化一般應(yīng)經(jīng)歷機(jī)器互聯(lián)階段、感知溝通階段、神經(jīng)元建構(gòu)階段和類腦智能體階段。未來(lái)類腦泛在學(xué)習(xí)機(jī)理及其系統(tǒng)研究，應(yīng)進(jìn)一步將先進(jìn)的腦科學(xué)、教育神經(jīng)科學(xué)等研究成果相結(jié)合，通過(guò)科學(xué)的腦機(jī)制驗(yàn)證手段為類腦機(jī)理提供證據(jù)；同時(shí)，又以教育神經(jīng)科學(xué)的先進(jìn)機(jī)制優(yōu)化類腦泛在學(xué)習(xí)系統(tǒng)的功能。

我們認(rèn)為，教育神經(jīng)科學(xué)的發(fā)展為互聯(lián)網(wǎng)大腦的進(jìn)化提供了科學(xué)依據(jù)，模擬人腦高級(jí)功能的類腦智能系統(tǒng)，將有效促進(jìn)人類學(xué)習(xí)績(jī)效的提升。隨著智能技術(shù)的不斷演進(jìn)，基于理論與技術(shù)支撐的類腦泛在學(xué)習(xí)系統(tǒng)正在不斷成形，通過(guò)類腦泛在學(xué)習(xí)系統(tǒng)的“人—機(jī)—物”互聯(lián)與感知互聯(lián)，可以實(shí)現(xiàn)類腦以及人腦的雙優(yōu)化。而且，對(duì)類腦系統(tǒng)的研究，也是人工智能由可感知的智能水平，向可認(rèn)知的智能水平過(guò)渡的關(guān)鍵一步。因此，這一研究具有理論與實(shí)踐的雙重研究?jī)r(jià)值。隨著互聯(lián)網(wǎng)功能的完善與形態(tài)進(jìn)化，類腦泛在學(xué)習(xí)系統(tǒng)的功能也將得到進(jìn)一步的提升，通過(guò)以下策略可大大提高為教育教學(xué)賦能的價(jià)值。

（一）量變優(yōu)化策略：實(shí)施智能化精準(zhǔn)教學(xué)

質(zhì)的飛躍是量變的過(guò)程，而非一蹴而就。類腦泛在學(xué)習(xí)系統(tǒng)的構(gòu)建需要長(zhǎng)時(shí)間的經(jīng)驗(yàn)積累，其基本架構(gòu)的構(gòu)建既需要技術(shù)積累，也需要長(zhǎng)時(shí)間的經(jīng)驗(yàn)積累。隨著智能技術(shù)在教育教學(xué)過(guò)程中應(yīng)用的深入，不僅可將智能技術(shù)的新理念、新方法、新形態(tài)應(yīng)用于教育領(lǐng)域，而且還催生出專門化的智能教育解決方案，這就是由技術(shù)應(yīng)用的量變而產(chǎn)生質(zhì)變的過(guò)程。一方面，需要構(gòu)建具有自身特色的類腦泛在學(xué)習(xí)系統(tǒng)，實(shí)施智能化精準(zhǔn)教學(xué)；另一方面，唯有通過(guò)自身較長(zhǎng)時(shí)間的智能教育實(shí)踐，方能催生出可供實(shí)施精準(zhǔn)教學(xué)的類腦系統(tǒng)。因此，實(shí)施智能化精準(zhǔn)教學(xué)的關(guān)鍵策略是找準(zhǔn)“應(yīng)用者”和“應(yīng)用技術(shù)”，“應(yīng)用者”即實(shí)施教學(xué)者，要通過(guò)技術(shù)融入的教學(xué)過(guò)程不斷優(yōu)化技術(shù)的使用方法，方能找準(zhǔn)技術(shù)的適應(yīng)教學(xué)法；而“應(yīng)用技術(shù)”即合適的技術(shù)，在智能教育的框架下，有各種工具、方法、算法、模式等，它們都屬于智能教育范疇，只有找準(zhǔn)合適的技術(shù)，方能有效解決具體的教學(xué)問(wèn)題。因此，通過(guò)“應(yīng)用者”和“應(yīng)用技術(shù)”的量化積累和優(yōu)化，可以為構(gòu)建類腦泛在學(xué)習(xí)系統(tǒng)提供重要的經(jīng)驗(yàn)積累，進(jìn)而不斷推進(jìn)類腦泛在學(xué)習(xí)系統(tǒng)各環(huán)節(jié)、架構(gòu)的迭代與優(yōu)化。

（二）思維應(yīng)用策略：開(kāi)展高階學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)

類腦泛在學(xué)習(xí)系統(tǒng)的構(gòu)建，關(guān)鍵在于應(yīng)用思維，而不僅僅是應(yīng)用能力。隨著教育信息化發(fā)展從1.0階段向2.0 階段邁進(jìn)，使得技術(shù)的應(yīng)用已從“建設(shè)”“應(yīng)用”的視角，轉(zhuǎn)向“融合”“創(chuàng)新”的視角。應(yīng)該說(shuō)，即使在1.0 階段，也不乏可促進(jìn)實(shí)施學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)的智能技術(shù)，且2.0 階段的評(píng)價(jià)技術(shù)并非更加先進(jìn)，其改進(jìn)的關(guān)鍵點(diǎn)在于思維應(yīng)用能力的提升，只有從技術(shù)本位上升為教學(xué)本位，方能透過(guò)技術(shù)看透應(yīng)用技術(shù)解決問(wèn)題的本質(zhì)。類腦泛在學(xué)習(xí)系統(tǒng)的思維應(yīng)用策略，旨在通過(guò)類腦系統(tǒng)有效解決具體問(wèn)題，如，個(gè)性化資源的泛在智能推送、學(xué)習(xí)者行為的泛在分布式協(xié)同、對(duì)學(xué)習(xí)者更加多元化的評(píng)價(jià)方式等。同時(shí)，依托互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)化的新形態(tài)，使得教育教學(xué)的各個(gè)環(huán)節(jié)得以互聯(lián)互通，支撐AI+學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)方式、評(píng)價(jià)來(lái)源、評(píng)價(jià)結(jié)果的多元化，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)高階學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)，即深層次學(xué)習(xí)方式的評(píng)價(jià)。

（三）低耗整合策略：提升泛在學(xué)習(xí)績(jī)效

技術(shù)進(jìn)步是一個(gè)積累的過(guò)程，而非替代的過(guò)程。應(yīng)實(shí)施低耗整合策略，提升泛在學(xué)習(xí)績(jī)效。雖然對(duì)類腦泛在學(xué)習(xí)系統(tǒng)已經(jīng)提出了既有的框架結(jié)構(gòu)，但具體的類腦泛在學(xué)習(xí)系統(tǒng)形態(tài)與特色功能還沒(méi)有完全揭示。我們認(rèn)為，凡是通過(guò)智能技術(shù)能夠提升泛在學(xué)習(xí)績(jī)效的，都應(yīng)歸屬于類腦泛在學(xué)習(xí)系統(tǒng)中，并且應(yīng)該存在針對(duì)解決關(guān)鍵教學(xué)問(wèn)題的、具有特定功能的類腦系統(tǒng)，這樣的實(shí)踐路徑是具有實(shí)施成效且具有經(jīng)濟(jì)效益的。當(dāng)前，一些學(xué)校所采用的智能教育解決方案的成本越來(lái)越高，技術(shù)系統(tǒng)的迭代速度越來(lái)越快，也許當(dāng)某所學(xué)校剛剛完成其基礎(chǔ)設(shè)施環(huán)境工程之時(shí)，其技術(shù)應(yīng)用的理念就已經(jīng)落后。因此，為節(jié)約成本、提高效益、充分挖掘現(xiàn)有技術(shù)的利用率，應(yīng)采用低耗整合的方法建設(shè)類腦泛在學(xué)習(xí)系統(tǒng)。在基礎(chǔ)層面，要充分應(yīng)用校園已有的設(shè)備和學(xué)生BYOD 設(shè)備開(kāi)展泛在學(xué)習(xí)；在交互層面，要為已有資源、技術(shù)、功能、系統(tǒng)等賦值或采用可嵌入式標(biāo)簽，實(shí)現(xiàn)AI神經(jīng)元的深度整合；在傳播層面，必須改進(jìn)已有平臺(tái)的傳播模式，使之分階段實(shí)現(xiàn)類腦泛在學(xué)習(xí)系統(tǒng)“人—機(jī)—物”的深度傳播，進(jìn)而切實(shí)提升泛在學(xué)習(xí)的績(jī)效。