摘要：當(dāng)前，鑒于專家學(xué)習(xí)者教育研究的既有范式使其陷入了困囿，以及智能時(shí)代學(xué)習(xí)型人才的培育缺少方向指引，從人工智能教育應(yīng)用邏輯解構(gòu)的新視角開展專家學(xué)習(xí)者培育研究，具有范式突破和實(shí)踐參照的雙重價(jià)值。為此，文章首先闡述了專家學(xué)習(xí)者概念的起源，解析了概念引入教育領(lǐng)域并身陷研究困囿的原因；然后，文章從智能技術(shù)介入、知識(shí)價(jià)值塑造、主體能力強(qiáng)化、學(xué)習(xí)場(chǎng)景改造四個(gè)維度對(duì)人工智能教育應(yīng)用邏輯進(jìn)行了解析；接著，文章歸納了智能時(shí)代專家學(xué)習(xí)者特征；最后，文章從重構(gòu)學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)路徑、重拾知識(shí)學(xué)習(xí)取向和重立學(xué)習(xí)場(chǎng)景構(gòu)向三個(gè)層面提出智能時(shí)代專家學(xué)習(xí)者的培育策略，以期在助力學(xué)習(xí)者有效投身智能環(huán)境下的學(xué)習(xí)活動(dòng)的基礎(chǔ)上，為人工智能教育應(yīng)用的理論和實(shí)踐提供靶向指引。

關(guān)鍵詞：人工智能；專家學(xué)習(xí)者；能力培育；知識(shí)學(xué)習(xí)；學(xué)習(xí)素養(yǎng)

【中圖分類號(hào)】G40-057 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A 【論文編號(hào)】1009—8097（2024）06—0035—10?【DOI】10.3969/j.issn.1009-8097.2024.06.004

一 研究緣起

專家學(xué)習(xí)者是指在學(xué)習(xí)這一專業(yè)領(lǐng)域具備特定專長、表現(xiàn)杰出的學(xué)習(xí)者^[1]。由于不同時(shí)期的學(xué)習(xí)境脈存在較大差異，人們對(duì)學(xué)習(xí)的理解及所需的學(xué)習(xí)專長不盡相同，因此專家學(xué)習(xí)者的特征和培育方式始終處于動(dòng)態(tài)的變化當(dāng)中。本研究選擇以人工智能教育應(yīng)用邏輯的解構(gòu)為立足點(diǎn)，通過洞悉智能時(shí)代專家學(xué)習(xí)者的特征，繼而生成具有針對(duì)性的培育策略，不僅是教育領(lǐng)域突破專家學(xué)習(xí)者研究困囿的必要舉措，也是培育智能社會(huì)所需學(xué)習(xí)型人才的有效途徑。

1專家學(xué)習(xí)者概念的起源及教育引入

專家學(xué)習(xí)者概念的提出以及“學(xué)習(xí)”之所以能夠被視為一種專業(yè)領(lǐng)域，得益于認(rèn)知科學(xué)研究者的工作。20世紀(jì)90年代，當(dāng)認(rèn)知科學(xué)研究者在極力展示各領(lǐng)域?qū)＜要?dú)特的認(rèn)知圖景時(shí)，發(fā)現(xiàn)信息時(shí)代的來臨讓學(xué)習(xí)者處于一個(gè)快速更迭的境脈中，面對(duì)開放多元和復(fù)雜多變的世界，學(xué)習(xí)績(jī)效已無法簡(jiǎn)單用知識(shí)掌握的多少來衡量，學(xué)習(xí)過程的多樣性、變異性及其塑造的多種可能性，讓學(xué)習(xí)同樣能夠被視為一種專業(yè)性、領(lǐng)域化的活動(dòng)，故而推出了“專家學(xué)習(xí)者”概念，目的是為專家認(rèn)知領(lǐng)域的研究提供新的增長點(diǎn)。進(jìn)一步而言，認(rèn)知科學(xué)研究者利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬專家學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為和決策過程，繼而構(gòu)造仿生學(xué)習(xí)模型，以便讓智能機(jī)器在某個(gè)領(lǐng)域能夠重組已有知能，持續(xù)改進(jìn)自身性能。

當(dāng)前，金融危機(jī)頻發(fā)、資源過度消耗、氣候急劇變暖、物種數(shù)量銳減等一系列人類社會(huì)內(nèi)部及其與自然之間的問題給教育帶來了前所未有的挑戰(zhàn)。當(dāng)傳統(tǒng)教育珍視的經(jīng)典知識(shí)及其構(gòu)建的社會(huì)能力難以應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)時(shí)，全球教育思想隨之發(fā)生了巨大變化，其中最具代表性的當(dāng)屬學(xué)習(xí)理念的轉(zhuǎn)變，即徹底拋棄“學(xué)習(xí)是一勞永逸”的觀念，取而代之的是通過普及終身學(xué)習(xí)理念以及打造學(xué)習(xí)型社會(huì)，讓個(gè)體和社會(huì)都能夠建立一個(gè)不斷演進(jìn)的知能體系，以此來推動(dòng)人類社會(huì)突破困境。因此，專家學(xué)習(xí)者作為學(xué)習(xí)領(lǐng)域的“行家里手”，其概念一經(jīng)推出就迅速進(jìn)入教育學(xué)者的研究視野。具體而言，教育學(xué)者企圖借助腦科學(xué)成果，對(duì)專家學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)特征、學(xué)習(xí)技能、認(rèn)知特點(diǎn)等方面進(jìn)行洞悉，為人類學(xué)習(xí)素養(yǎng)的培育提供莖蔓可攀。

2專家學(xué)習(xí)者教育研究的困囿及突破

作為專家認(rèn)知領(lǐng)域的研究對(duì)象，機(jī)器學(xué)習(xí)針對(duì)專家學(xué)習(xí)者的仿生能力不斷提升。而作為教育領(lǐng)域的研究對(duì)象，專家學(xué)習(xí)者的研究境遇卻大相徑庭，在當(dāng)下陷入了困囿。世紀(jì)之交，腦科學(xué)研究者發(fā)現(xiàn)了主控學(xué)習(xí)活動(dòng)的三組腦功能網(wǎng)絡(luò)（識(shí)別網(wǎng)絡(luò)、策略網(wǎng)絡(luò)和情感網(wǎng)絡(luò)）^[2]，在國際教育屆一度掀起專家學(xué)習(xí)者研究熱潮，并推動(dòng)一批以“通用學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)”為代表的教育理念快速成型。但此后，專家學(xué)習(xí)者研究似乎走到了盡頭，喪失了持續(xù)發(fā)展的生命力。更值得關(guān)注的是，隨著技術(shù)進(jìn)步與教育發(fā)展逐步形成共振，諸多致力于培育專家學(xué)習(xí)者的實(shí)踐人員開始質(zhì)疑已有的研究成果。例如，Mark等^[3]在早期的研究中發(fā)現(xiàn)，影響在線學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)水平的首要因素為學(xué)習(xí)者態(tài)度和技術(shù)獲取水平，并非之前專家學(xué)習(xí)者研究人員所指出的元認(rèn)知監(jiān)控等方面的能力；Mavrou等^[4]通過調(diào)查美國推行的一些國家課程后發(fā)現(xiàn)，根據(jù)三組腦功能網(wǎng)絡(luò)開發(fā)的“通用學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)”三大教學(xué)原則未能有效融入課程教學(xué)，且專家學(xué)習(xí)者培育成效遠(yuǎn)低于預(yù)期。

這一現(xiàn)象出現(xiàn)的根本原因可歸結(jié)為該領(lǐng)域的工作陷入了神經(jīng)迷思和絕對(duì)主義泥潭。所謂“神經(jīng)迷思”是指因曲解、誤讀或錯(cuò)誤引用大腦及其功能信息而產(chǎn)生的迷思觀念，并以此為教育或其他領(lǐng)域使用大腦研究成果提供依據(jù)與理由^[5]。諸多腦科學(xué)家^[6][7][8]指出，由于人類大腦結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性及其研究多層次、多水平的交叉性，導(dǎo)致神經(jīng)生物學(xué)（腦科學(xué)）學(xué)科壁壘較強(qiáng)，其他領(lǐng)域容易簡(jiǎn)化或誤讀腦科學(xué)成果。此外，一些被廣泛認(rèn)可的腦科學(xué)假說有可能隨著新證據(jù)出現(xiàn)，在大眾不知情的情況下被糾正。一系列神經(jīng)迷思調(diào)查顯示，各個(gè)國家的教育從業(yè)者均普遍持有不同程度的迷思觀念，無論學(xué)科領(lǐng)域與學(xué)術(shù)水平如何都無法正確識(shí)別神經(jīng)迷思與科學(xué)事實(shí)^[9]。由此可見，當(dāng)腦科學(xué)成果從實(shí)驗(yàn)室流向教育實(shí)踐時(shí)，致力于借助其來研究和培育專家學(xué)習(xí)者的教育工作者或多或少存在神經(jīng)迷思問題，繼而對(duì)研究結(jié)論及教學(xué)改革產(chǎn)生負(fù)面影響。

絕對(duì)主義指的是由于專家學(xué)習(xí)者這一概念來源于認(rèn)知科學(xué)領(lǐng)域，教育研究者遂將腦科學(xué)奉為指導(dǎo)各項(xiàng)工作的“圣經(jīng)”，忽略其他視角和影響因素研究的積累。雖然說教育科學(xué)在很大程度上就是腦科學(xué)，學(xué)習(xí)能力的培育需要遵循大腦工作的機(jī)制，但是教育作為一種影響人身心發(fā)展的社會(huì)實(shí)踐活動(dòng)，有自身運(yùn)行發(fā)展的規(guī)律，其研究不應(yīng)該只遵循腦科學(xué)研究的軌跡。然而，當(dāng)前專家認(rèn)知領(lǐng)域的教育研究者只是將腦科學(xué)作為學(xué)習(xí)品質(zhì)刻畫的“鏡像”，并將其視為學(xué)習(xí)能力培育的唯一參照，勢(shì)必會(huì)造成研究成果的單一性、片面性和孱弱性——這也是在腦科學(xué)研究取得重大突破之后的間歇期，專家學(xué)習(xí)者的教育研究會(huì)停滯不前的根本原因。

綜上所述，教育工作者亟需開辟新的視角和路徑開展專家學(xué)習(xí)者研究，不僅可以借助領(lǐng)域之間成果的相互校驗(yàn)，突破神經(jīng)迷思困局，還可以形成多元研究趨向，擺脫絕對(duì)主義枷鎖。當(dāng)前人工智能成為影響教育的主要因素之一，同時(shí)專家學(xué)習(xí)者具備了全新特征。因此，從人工智能教育應(yīng)用邏輯的解構(gòu)入手開展專家學(xué)習(xí)者的培育研究，具有范式突破和實(shí)踐參照的雙重價(jià)值。

二 人工智能教育應(yīng)用邏輯的解構(gòu)

與其他技術(shù)不同的是，人工智能具有一定的認(rèn)知水平和學(xué)習(xí)能力，并能夠模擬人類大腦的功能進(jìn)行信息處理、數(shù)據(jù)分析和決策建議，其讓技術(shù)以全新的方式介入教育，徹底顛覆了以往技術(shù)在教育中的運(yùn)用路線。因此，關(guān)注人工智能的教育應(yīng)用首先應(yīng)厘清技術(shù)介入的邏輯。同時(shí)，人工智能強(qiáng)大的知識(shí)發(fā)現(xiàn)和推理能力，開啟了技術(shù)生產(chǎn)知識(shí)的先河，不僅帶來了知識(shí)數(shù)量的指數(shù)級(jí)增長，更會(huì)因?yàn)槠渥詭?qiáng)化智力的屬性重塑知識(shí)的價(jià)值。此外，人工智能的發(fā)展也是對(duì)教育主體能力無法突破域限的外化延伸，以及對(duì)學(xué)習(xí)場(chǎng)景功能和結(jié)構(gòu)的深度改造。故而，本研究將從智能技術(shù)介入、知識(shí)價(jià)值塑造、主體能力強(qiáng)化和學(xué)習(xí)場(chǎng)景改造四個(gè)維度對(duì)人工智能教育應(yīng)用的邏輯進(jìn)行解構(gòu)。

1形式科學(xué)：智能技術(shù)介入的邏輯

人工智能研究包括符號(hào)主義、聯(lián)結(jié)主義和行為主義三大范式。其中，符號(hào)主義將心智看作一種單純的“計(jì)算心靈”，提倡基于邏輯推理的智能模擬方法，認(rèn)為只要遵從物體定律就可以用某種符號(hào)描述認(rèn)知過程，智能裝置通過抽象運(yùn)算即可實(shí)現(xiàn)智能行為，人工智能鼻祖“深藍(lán)”和基于大數(shù)據(jù)知識(shí)工程的知識(shí)圖譜是符號(hào)主義應(yīng)用的典型代表；聯(lián)結(jié)主義又被稱為仿生學(xué)派，主張利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模仿人類大腦的工作原理，采用雙向傳播算法進(jìn)行人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，當(dāng)前經(jīng)常談?wù)摰纳疃壬窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)就是一種典型的聯(lián)結(jié)主義人工智能；而行為主義采用的是基于“感知-行動(dòng)”的智能模擬方法，主張略去知識(shí)的表達(dá)與推理環(huán)節(jié)，利用智能機(jī)器與真實(shí)世界的交互進(jìn)行學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)手段是采用信息數(shù)學(xué)模型模擬進(jìn)化的遺傳算法^[10]。可見，無論關(guān)注抽象思維的符號(hào)主義，還是專注形象思維的聯(lián)結(jié)主義，抑或熱衷于感知思維的行為主義人工智能，都是建立在“計(jì)算主義”的強(qiáng)綱領(lǐng)之上。

從這個(gè)意義來說，人工智能的教育應(yīng)用同樣是一種計(jì)算，其對(duì)教育問題或教育現(xiàn)象進(jìn)行數(shù)字處理，繼而轉(zhuǎn)化為計(jì)算（數(shù)學(xué)）問題，在算法的驅(qū)動(dòng)和海量數(shù)據(jù)的供養(yǎng)下，通過人造處理系統(tǒng)和預(yù)測(cè)模型以固化形式進(jìn)行結(jié)果的運(yùn)算。因此，人工智能的教育應(yīng)用過程深刻詮釋了包括計(jì)算機(jī)領(lǐng)域在內(nèi)的自然科學(xué)所推崇的形式科學(xué)邏輯。同樣，邱德均^[11]根據(jù)梳理的AlphaGo歸納學(xué)習(xí)進(jìn)展，得出智能的核心推理是形式化；安濤^[12]通過解析人工智能發(fā)展的本體論，認(rèn)為人工智能教育應(yīng)用的技術(shù)路線依然遵循形式科學(xué)的邏輯規(guī)則，并建立在數(shù)據(jù)、算法及計(jì)算的基礎(chǔ)上。所謂形式科學(xué)是指對(duì)某一問題或?qū)ο笞龀龀淌交硎觯?yán)格按照規(guī)定好的方式運(yùn)行。形式科學(xué)的優(yōu)勢(shì)在于能夠捕捉教育問題或教育現(xiàn)象的核心本質(zhì)，將復(fù)雜混沌的事件和問題轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)可掌控的對(duì)象。也就是說，人工智能之所以能夠介入教育并在某些方面具有卓越能力，是因?yàn)槠鋵?duì)復(fù)雜的教育進(jìn)行了形式科學(xué)處理，并通過不斷優(yōu)化特定的算法集，統(tǒng)計(jì)出一種數(shù)據(jù)意義上最優(yōu)的解決方案。

2尚智趨向：知識(shí)價(jià)值塑造的邏輯

知識(shí)價(jià)值講的是知識(shí)學(xué)習(xí)的目的，或者說究竟為什么要學(xué)習(xí)與發(fā)展知識(shí)。鑒于知識(shí)是對(duì)客觀世界比較可靠的認(rèn)識(shí)成果，因此無論之前人們?nèi)绾钨|(zhì)疑和批判“為知識(shí)而教”和“為了知識(shí)而追求知識(shí)”的教育主張，通過學(xué)習(xí)來接受、存儲(chǔ)前人已發(fā)現(xiàn)知識(shí)的大眾信念從未減弱。相關(guān)學(xué)者為了迎合時(shí)代發(fā)展提出了回歸論、建構(gòu)主義等新型知識(shí)觀，企圖讓教育的重心從“知識(shí)傳授”走向“思維培養(yǎng)”，讓學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)從“知識(shí)汲取”走向“轉(zhuǎn)識(shí)成智”。但在現(xiàn)實(shí)的教育實(shí)踐中，多數(shù)教育工作者施行這些理念的落腳點(diǎn)仍是為了便于讓學(xué)習(xí)者獲取知識(shí)，指向高級(jí)思維培養(yǎng)的知識(shí)活動(dòng)同樣成為學(xué)習(xí)者在完成知識(shí)的了解、記憶和內(nèi)化這一閉環(huán)后的奢侈品。這并不能簡(jiǎn)單歸結(jié)于教育實(shí)踐者對(duì)知識(shí)價(jià)值產(chǎn)生的誤解或者自身素養(yǎng)問題，而是學(xué)習(xí)者知識(shí)增長確實(shí)是重要的，也是能夠真正抓得住的。因此，在當(dāng)前教育實(shí)踐中知識(shí)的價(jià)值容易被窄化為知識(shí)的淺層學(xué)習(xí)，可以說現(xiàn)代教育的困境是困在了“知識(shí)”中^[13]。

智能時(shí)代的到來催生了新的知識(shí)生產(chǎn)方式：①智能體向知識(shí)生產(chǎn)主體靠近，自身同樣具備了知識(shí)生產(chǎn)能力；②人機(jī)協(xié)同的智能模式擴(kuò)大了知識(shí)生產(chǎn)機(jī)會(huì)。由此，新的知識(shí)生產(chǎn)方式將會(huì)加速知識(shí)容量的極度膨脹。更為重要的是，隨著生成式信息獲取服務(wù)的通用人工智能技術(shù)不斷取得突破，知識(shí)的檢索將變得異常簡(jiǎn)單，因而學(xué)習(xí)者純粹的知識(shí)獲取將變得徒勞無益。此外，人工智能是不斷汲取人類智慧來對(duì)待和理解世界的產(chǎn)物，人們倘若要在與其博弈和協(xié)同中占據(jù)主導(dǎo)地位，憑借的是自身的智力水平而絕非擁有的知識(shí)存量。因此，人工智能的教育普及讓強(qiáng)調(diào)客觀性和即成性的傳統(tǒng)知識(shí)觀遭遇挑戰(zhàn)，而以生成性和情境性為特征的相對(duì)主義知識(shí)觀或?qū)⒄嬲蔀橹髁?。在此過程中，人們對(duì)知識(shí)的訴求也會(huì)從知識(shí)的本身轉(zhuǎn)變?yōu)橐愿唠A思維發(fā)展和復(fù)雜問題解決能力為核心的智力發(fā)展，從而在根本上幫助人們擺脫知識(shí)本位的枷鎖。

3認(rèn)知延展：主體能力強(qiáng)化的邏輯

從技術(shù)人類學(xué)的觀點(diǎn)來看，如果說傳統(tǒng)技術(shù)是對(duì)人類身體進(jìn)行的延展，那么人工智能的顯著特征就是對(duì)人類認(rèn)知進(jìn)行的延展。前者不言而喻，其觀點(diǎn)受到了諸多學(xué)者的證實(shí)，如斯蒂格勒^[14]對(duì)于“人-技術(shù)”存在結(jié)構(gòu)的獨(dú)特見解、Merleau-Ponty曾提到“盲人與拐杖”的典型例證^[15]，以及Ihde^[16]關(guān)于技術(shù)與人之間四種關(guān)系的經(jīng)典論述等。而人工智能對(duì)人類認(rèn)知延展的觀點(diǎn)源于Clark等^[17]提出的延展認(rèn)知假說，該假說認(rèn)為人類的認(rèn)知過程并不局限于顱骨和體膚的范圍內(nèi)，認(rèn)知可以超越大腦，延展到身體之外的技術(shù)實(shí)體上。這種現(xiàn)象需要同時(shí)滿足兩個(gè)條件：①同等性，即外部實(shí)體和大腦組織發(fā)揮了同等作用；②動(dòng)態(tài)耦合性，即外部實(shí)體與人體構(gòu)成了即時(shí)性的動(dòng)態(tài)互動(dòng)系統(tǒng)。作為人類智能的物質(zhì)進(jìn)化載體，人工智能無須進(jìn)行物理性連接就能與人腦神經(jīng)系統(tǒng)存在功能上的耦合關(guān)系，其在教育中的應(yīng)用事實(shí)上是作為一種延展認(rèn)知技術(shù)。

人工智能的教育應(yīng)用有兩種演進(jìn)路徑：①協(xié)同路徑。智能工具支持多輪對(duì)話或具備環(huán)境感知能力，教育主體能夠與其溝通繼而開展智能合作，完成復(fù)雜的學(xué)習(xí)任務(wù)，如回答復(fù)雜學(xué)科問題的計(jì)算知識(shí)引擎、感知學(xué)情提供個(gè)性化輔導(dǎo)的AI導(dǎo)師等。在協(xié)同路徑下，教育主體與智能工具形成了“有機(jī)體智能”，面向任務(wù)時(shí)負(fù)責(zé)與外部物理世界建立雙向交互。在這個(gè)動(dòng)態(tài)的耦合系統(tǒng)中，外在智能工具是不可剔除的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，成為智能環(huán)境下教育主體認(rèn)知延展的典型形式。②獨(dú)立路徑。智能工具通過采集教育主體遺留的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)或痕跡，獨(dú)立完成某些相對(duì)完整的任務(wù)，如借助記錄的文本生成知識(shí)脈絡(luò)的智能筆記程序、采集歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)障礙診斷與反饋的智能分析師等。盡管獨(dú)立路徑下的智能工具沒有與人類大腦進(jìn)行直接的交互，但由于技術(shù)自身不具有意向性能力，其運(yùn)轉(zhuǎn)滲透了使用者所賦予的意識(shí)與功能歸屬，因此該類智能工具仍可視為教育主體認(rèn)知的物理性延展，服務(wù)于大腦的認(rèn)知活動(dòng)^[18]。作為當(dāng)前極具變革性的延展認(rèn)知技術(shù)，人工智能對(duì)教育主體認(rèn)知能力的強(qiáng)化，讓原本獨(dú)立的個(gè)體認(rèn)知拓展到了“人+技術(shù)”認(rèn)知，從而大幅提升其認(rèn)識(shí)和改造世界的能力。

4虛擬交互：學(xué)習(xí)場(chǎng)景改造的邏輯

學(xué)習(xí)場(chǎng)景具有中介物的功能屬性，是促進(jìn)學(xué)習(xí)發(fā)生的間接支持條件，其擔(dān)負(fù)的重要職責(zé)是幫助學(xué)習(xí)者感知學(xué)習(xí)對(duì)象，構(gòu)建與世界之間的交往關(guān)系。智能學(xué)習(xí)場(chǎng)景要求學(xué)習(xí)者與智能機(jī)器之間可進(jìn)行智慧溝通，鑒于后者運(yùn)行的科學(xué)形式邏輯，其構(gòu)建的資源和提供的服務(wù)都是數(shù)字化的表達(dá)，因此智能化學(xué)習(xí)場(chǎng)景本身就是一種虛擬與現(xiàn)實(shí)融合的場(chǎng)景，虛擬交互是學(xué)習(xí)者進(jìn)行交往和感知對(duì)象的重要形式。人工智能改造學(xué)習(xí)場(chǎng)景的另一種手段是借助虛擬技術(shù)創(chuàng)設(shè)高質(zhì)量的仿真環(huán)境，使學(xué)習(xí)者產(chǎn)生親臨真實(shí)環(huán)境的感受，能夠沉浸式感知學(xué)習(xí)對(duì)象?？梢哉f，通過人工智能強(qiáng)大的計(jì)算能力以及內(nèi)容生產(chǎn)智能化的加持，虛擬技術(shù)真正達(dá)到了對(duì)現(xiàn)實(shí)世界的高度還原，不僅解決了虛擬世界模仿真實(shí)世界“樣子像”的問題，還解決了“功能像”的難題，還原了“虛擬現(xiàn)實(shí)”（Virtual?Reality）概念的本意。

從詞源來看，Virtual的含義為“雖不客觀存在，但從功效來看相當(dāng)于存在”^[19]。例如，一般說Virtual?Classroom，意為其在物理層面上不是教室，但實(shí)質(zhì)上能夠發(fā)揮教室的功能。因此，人工智能推動(dòng)虛擬現(xiàn)實(shí)積極呈現(xiàn)功能意義上的“真實(shí)”，其與真實(shí)世界一樣是學(xué)習(xí)場(chǎng)景的重要組成部分。更為重要的是，以人機(jī)交互見長的人工智能為學(xué)習(xí)者提供了深度參與的接口，實(shí)現(xiàn)了虛擬現(xiàn)實(shí)媒介性質(zhì)的反轉(zhuǎn)。麥克盧漢^[20]依據(jù)媒介能夠提供信息的清晰度和受眾接收的參與度等，將其劃分為冷媒介和熱媒介，其中冷媒介攜帶的信息量少且模糊，受眾的參與需調(diào)動(dòng)多種感官以及豐富的想象力，同時(shí)具有再創(chuàng)造的可能性，而熱媒介的特性恰好相反。作為熱媒介的虛擬現(xiàn)實(shí)所攜帶的豐富情境信息較好地促進(jìn)了學(xué)習(xí)對(duì)象的理解，但其對(duì)受眾感知器官的裹挾以及參與主動(dòng)性的遮蔽，導(dǎo)致學(xué)習(xí)者廣泛存在“人雖在場(chǎng)，身卻缺席”的問題，而智能交互起到了關(guān)鍵的“降溫”作用。學(xué)習(xí)者通過智能交互實(shí)現(xiàn)對(duì)虛擬對(duì)象的自然化操作，同時(shí)虛擬對(duì)象也針對(duì)操作形成自然化的反饋。這種自然化的交互狀態(tài)是以身體經(jīng)驗(yàn)為基礎(chǔ)的具身學(xué)習(xí)，即學(xué)習(xí)者通過“體認(rèn)”的方式建立對(duì)虛擬對(duì)象的知覺映像，達(dá)成與外部事物的實(shí)質(zhì)性關(guān)聯(lián)^[21]。可以說，作為人工智能改造學(xué)習(xí)場(chǎng)景的邏輯，虛擬交互不僅是人機(jī)協(xié)同的根基，還徹底解決了以往技術(shù)所帶來的“身-心”二元對(duì)立的問題。

三 智能時(shí)代專家學(xué)習(xí)者的特征解析

人工智能憑借巨大的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，能夠提供個(gè)性、精準(zhǔn)和系統(tǒng)化的學(xué)習(xí)支持服務(wù)，然而學(xué)習(xí)是一扇只能由內(nèi)向外開啟的“心門”，即學(xué)習(xí)主體憑借心理動(dòng)作對(duì)外部環(huán)境信息進(jìn)行內(nèi)部加工的過程。因此，智能時(shí)代的學(xué)習(xí)者不能以學(xué)習(xí)更加技術(shù)化為目的，而應(yīng)該審視智能技術(shù)重塑的知識(shí)狀態(tài)、學(xué)習(xí)機(jī)制和教育場(chǎng)景等，培養(yǎng)時(shí)代所需的學(xué)習(xí)專長，以便充分發(fā)揮主觀能動(dòng)性，規(guī)避技術(shù)理性陷阱，借助技術(shù)優(yōu)勢(shì)高質(zhì)量投身學(xué)習(xí)活動(dòng)。為了適應(yīng)人工智能教育應(yīng)用的四種邏輯并規(guī)避其帶來的風(fēng)險(xiǎn)，智能時(shí)代的專家學(xué)習(xí)者理應(yīng)具備以下特征：

①知識(shí)淵博且善于反思。該特征主要體現(xiàn)了專家學(xué)習(xí)者如何應(yīng)對(duì)智能技術(shù)介入的形式科學(xué)邏輯，具體內(nèi)容如表1所示。智能技術(shù)教育介入的形式科學(xué)邏輯，使其遠(yuǎn)超人腦的運(yùn)算力，刻畫的學(xué)情以及提供的決策等學(xué)習(xí)服務(wù)更加高效、精準(zhǔn)。然而，建立在“暴力計(jì)算”基礎(chǔ)上的人工智能，由于算法的專有性和偏向性，可能會(huì)營造“信息繭房”，讓學(xué)習(xí)者產(chǎn)生知識(shí)盲區(qū)。此外，人工智能對(duì)學(xué)習(xí)問題處理的程式化邏輯，極易使復(fù)雜的學(xué)習(xí)過程淪為簡(jiǎn)單的“照單抓藥”，鈍化學(xué)習(xí)者的思維并使其陷入“無思”，加劇標(biāo)準(zhǔn)化教育的泛濫。因此，“知識(shí)淵博且善于反思”成為智能時(shí)代專家學(xué)習(xí)者所需具備的首要品質(zhì)。

為應(yīng)對(duì)“信息繭房”威脅，智能時(shí)代專家學(xué)習(xí)者需要“知識(shí)廣涉”，并善長“技術(shù)識(shí)別”。前者是指專家學(xué)習(xí)者能夠廣涉多領(lǐng)域知識(shí)，為智能環(huán)境下新知識(shí)的學(xué)習(xí)提供大量的背景性知識(shí)，打通新舊知識(shí)通道，以便建立知識(shí)之間的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，全面評(píng)估新知識(shí)的價(jià)值；后者則關(guān)注智能技術(shù)的發(fā)展和工具的迭代更新，理解不同類型人工智能運(yùn)作的基礎(chǔ)原理，能夠正確識(shí)別其提供學(xué)習(xí)服務(wù)的特征尤其是局限性，繼而有針對(duì)性地拓寬學(xué)習(xí)渠道。為了抵御“思維鈍化”侵染，智能時(shí)代專家學(xué)習(xí)者還需善于“方向引領(lǐng)”和“學(xué)習(xí)調(diào)整”。前者是指專家學(xué)習(xí)者需要清楚自己的認(rèn)知特點(diǎn)，結(jié)合所要達(dá)到的學(xué)習(xí)預(yù)期，為智能學(xué)習(xí)服務(wù)提供方向性的指引；后者則是專家學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)過程中能夠時(shí)刻反思自身學(xué)習(xí)特征與智能技術(shù)所創(chuàng)學(xué)習(xí)情境的相容性，并根據(jù)對(duì)認(rèn)識(shí)對(duì)象的把握程度，實(shí)施監(jiān)控和調(diào)整學(xué)習(xí)的路徑，以克服技術(shù)程式化影響。

②以知養(yǎng)德且動(dòng)機(jī)持久。該特征主要體現(xiàn)了專家學(xué)習(xí)者如何應(yīng)對(duì)智能時(shí)代知識(shí)價(jià)值塑造的尚智趨向邏輯，具體內(nèi)容如表2所示。智能時(shí)代知識(shí)價(jià)值塑造的尚智趨向，相較于只強(qiáng)調(diào)知識(shí)本身的學(xué)習(xí)無疑是一種進(jìn)步，然而智育所占據(jù)的“獨(dú)大”地位也會(huì)帶來“知識(shí)與德性”疏遠(yuǎn)的問題。一方面，學(xué)習(xí)者對(duì)知識(shí)智力價(jià)值的崇拜，勢(shì)必會(huì)擠占知識(shí)德性育人的空間；另一方面，學(xué)習(xí)者的智力借助外在的技術(shù)力量確實(shí)得到了較好的發(fā)展，但情感、意志、精神等德性因素在學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)性作用將被長期忽視，從而導(dǎo)致學(xué)習(xí)本能的退化。由于“智力天生就不能理解生命”^[22]，知識(shí)的智力價(jià)值唯有通過聯(lián)結(jié)其德性價(jià)值才能促進(jìn)生命的整全發(fā)展，繼而學(xué)習(xí)的意義才能全部顯現(xiàn)。故而，“以知養(yǎng)德且動(dòng)機(jī)持久”的學(xué)習(xí)專長，回應(yīng)了智能時(shí)代學(xué)習(xí)領(lǐng)域的行家里手應(yīng)該更像“智能機(jī)器”還是更像“人”的命題，成為智能時(shí)代專家學(xué)習(xí)者的第二個(gè)特征。

依據(jù)“以知養(yǎng)德且動(dòng)機(jī)持久”特征的層次，其可劃分為“立場(chǎng)守護(hù)”意識(shí)、“知識(shí)揀擇”能力、“積極內(nèi)化”素養(yǎng)和“發(fā)展驅(qū)動(dòng)”功效四個(gè)維度。其中，“立場(chǎng)守護(hù)”指的是專家學(xué)習(xí)者持有契合智能時(shí)代的知識(shí)學(xué)習(xí)觀，即面對(duì)智能時(shí)代知識(shí)的激增，純粹的知識(shí)獲取將變得徒勞無益，鑒于德性所處的境遇及價(jià)值，其應(yīng)同時(shí)轉(zhuǎn)化為德性成長的養(yǎng)料；“知識(shí)揀擇”要求專家學(xué)習(xí)者擁有解構(gòu)思維，知道如何揀擇“有益”知識(shí)，化解智能時(shí)代暴增的知識(shí)生產(chǎn)量；“積極內(nèi)化”是指專家學(xué)習(xí)者能夠積極調(diào)動(dòng)主觀能動(dòng)性，通過覺悟和體悟等方式將知識(shí)學(xué)習(xí)深化為審美旨趣、道德品質(zhì)和價(jià)值觀的培養(yǎng)；“發(fā)展驅(qū)動(dòng)”則體現(xiàn)專家學(xué)習(xí)者對(duì)知識(shí)德性反哺功能的重視，為學(xué)習(xí)的推進(jìn)提供不竭動(dòng)力。

③善用策略且注重協(xié)同。該特征主要體現(xiàn)了專家學(xué)習(xí)者如何應(yīng)對(duì)人工智能對(duì)學(xué)習(xí)主體能力強(qiáng)化的認(rèn)知延展以及對(duì)學(xué)習(xí)場(chǎng)景改造的虛擬交互邏輯，具體內(nèi)容如表3所示。人工智能對(duì)學(xué)習(xí)主體能力強(qiáng)化的認(rèn)知延展邏輯，將學(xué)習(xí)者與技術(shù)工具之間的人機(jī)合作從一般性體力勞動(dòng)拓展到了學(xué)習(xí)決策領(lǐng)域。進(jìn)一步而言，人工智能通過精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)建模和算法，推送與學(xué)情相匹配的學(xué)習(xí)策略或資源，進(jìn)而參與到具體的學(xué)習(xí)決策過程中，但復(fù)雜的學(xué)習(xí)任務(wù)或情境更需要學(xué)習(xí)者綜合考量客觀決策，利用相關(guān)經(jīng)驗(yàn)對(duì)其合理優(yōu)化和運(yùn)用，從而實(shí)現(xiàn)人機(jī)合作的智慧生成。而人工智能對(duì)學(xué)習(xí)場(chǎng)景改造的虛擬交互邏輯，雖然讓“虛擬化”客觀實(shí)在成為促進(jìn)學(xué)習(xí)發(fā)生的優(yōu)良對(duì)象或環(huán)境，但其中更多體現(xiàn)的是人與技術(shù)之間的關(guān)系，學(xué)習(xí)者之間及其與社會(huì)之間的關(guān)系被嚴(yán)重削弱，從而導(dǎo)致“數(shù)字化孤獨(dú)”以及學(xué)習(xí)者社會(huì)適應(yīng)能力的欠缺。因此，智能時(shí)代專家學(xué)習(xí)者的第三個(gè)特征為“善用策略且注重協(xié)同”。

面向復(fù)雜學(xué)習(xí)任務(wù)和情境的挑戰(zhàn)，不管是由自身構(gòu)建還是由人工智能提供的學(xué)習(xí)策略，專家學(xué)習(xí)者都應(yīng)對(duì)其有深入的理解和把握：要能夠做到“策略知悉”，即熟悉主動(dòng)或被動(dòng)提供的學(xué)習(xí)策略目標(biāo)意圖和使用細(xì)節(jié)；可以較好地實(shí)現(xiàn)“策略綜合”，即在面對(duì)復(fù)雜的學(xué)習(xí)任務(wù)或情境時(shí)善于綜合組織多種策略來創(chuàng)新問題的解決方案。此外，為了疏通學(xué)習(xí)者之間及其與社會(huì)之間的關(guān)系，智能時(shí)代專家學(xué)習(xí)者理應(yīng)具備良好的“團(tuán)隊(duì)協(xié)同”和“社會(huì)協(xié)同”能力，前者是指具有協(xié)作學(xué)習(xí)的意識(shí)和能力，能夠在團(tuán)隊(duì)合作中積極擔(dān)負(fù)協(xié)同認(rèn)知的責(zé)任；后者則是要重視社會(huì)發(fā)展對(duì)個(gè)體發(fā)展提出的教育新要求，通過學(xué)習(xí)成為合格的社會(huì)公民。

四 智能時(shí)代專家學(xué)習(xí)者的培育

面對(duì)千差萬別的學(xué)習(xí)者，依據(jù)傳統(tǒng)教學(xué)的結(jié)構(gòu)開展智能時(shí)代專家學(xué)習(xí)者的培育顯然是一項(xiàng)極富挑戰(zhàn)性的任務(wù)。不過，人工智能的支持讓教師不再受制于教學(xué)條件的束縛，能有效參與學(xué)習(xí)資源和策略的多樣化設(shè)計(jì)，滿足學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)的個(gè)性化需求，這為重構(gòu)智能時(shí)代學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)的路徑，繼而進(jìn)行專家學(xué)習(xí)者培育奠定了基礎(chǔ)。在此過程中，厘清知識(shí)學(xué)習(xí)的取向以及學(xué)習(xí)場(chǎng)景的構(gòu)向同樣具有重要意義。

1從教學(xué)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)向?qū)W習(xí)結(jié)構(gòu)：重構(gòu)智能時(shí)代學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)的路徑

當(dāng)前教師在組織教學(xué)活動(dòng)的過程中大多采用的是教學(xué)結(jié)構(gòu)，即為了達(dá)成特定的教學(xué)目標(biāo)，教師對(duì)可能影響教學(xué)過程的相關(guān)要素進(jìn)行的系統(tǒng)組織與安排^[23]。由于教學(xué)結(jié)構(gòu)具有統(tǒng)一性和規(guī)定性，因此其常被視為一種穩(wěn)定的結(jié)構(gòu)。倘若讓學(xué)習(xí)者以穩(wěn)定的教學(xué)結(jié)構(gòu)完成學(xué)習(xí)過程，不僅回避了學(xué)習(xí)者存在差異的這一現(xiàn)實(shí)，也忽視了智能時(shí)代專家學(xué)習(xí)者所珍視的知識(shí)廣涉、學(xué)習(xí)調(diào)節(jié)、策略綜合等能力的培養(yǎng)。學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)則主張由學(xué)習(xí)者主持自己的學(xué)習(xí)行為，即學(xué)習(xí)者在教師和人工智能的支持下，根據(jù)學(xué)習(xí)目標(biāo)的引導(dǎo)，自主設(shè)計(jì)學(xué)習(xí)進(jìn)度，并選擇合適的方式來完成自己的學(xué)習(xí)^[24]。在學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)中，教師和人工智能負(fù)責(zé)資源策略的供給以及學(xué)習(xí)的反饋等，通過給學(xué)習(xí)者適當(dāng)?shù)膸头?，使其建立一條適合自己認(rèn)知的學(xué)習(xí)路徑。在此過程中，學(xué)習(xí)者通過對(duì)自身認(rèn)知的不斷審視，逐步建立適合個(gè)性化學(xué)習(xí)所需的學(xué)習(xí)調(diào)節(jié)和策略綜合能力，并會(huì)自主補(bǔ)充知識(shí)背景，滿足知識(shí)理解的需要。這樣一來，學(xué)習(xí)者的差異不再被粗暴地理解為學(xué)習(xí)能力的優(yōu)劣，反而成為個(gè)體學(xué)習(xí)力增長的基石。

2從功利價(jià)值轉(zhuǎn)向內(nèi)外兼修：重識(shí)智能時(shí)代知識(shí)學(xué)習(xí)的取向

在知識(shí)遍地的智能時(shí)代，單純的“育分”“應(yīng)試”等功利性學(xué)習(xí)將走向窮途末路，否則我們終其一生培育的學(xué)習(xí)者只是具備了被智能機(jī)器淘汰的能力——知識(shí)的存儲(chǔ)和提取。在人工智能科學(xué)邏輯的程式化規(guī)制下，知識(shí)學(xué)習(xí)的外化功能應(yīng)重視不同學(xué)科知識(shí)對(duì)學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)素養(yǎng)養(yǎng)成的系統(tǒng)性支持，以便應(yīng)對(duì)復(fù)雜的問題情境。這就要求教師充分利用智能學(xué)習(xí)空間，通過整合、滲透多學(xué)科知識(shí)，引導(dǎo)學(xué)習(xí)者解決劣構(gòu)性問題，培養(yǎng)其探究意識(shí)和應(yīng)對(duì)復(fù)雜問題情境的能力；就知識(shí)學(xué)習(xí)的內(nèi)化功能而言，由于智能時(shí)代人們對(duì)于知識(shí)智力價(jià)值的崇拜嚴(yán)重腐蝕了教育的“精神氣質(zhì)”，因此該時(shí)期的學(xué)習(xí)比任何時(shí)候都有必要成為“人”的學(xué)習(xí)。針對(duì)專家學(xué)習(xí)者的培育，一方面需要教師打破傳統(tǒng)“由外而內(nèi)”的知識(shí)教學(xué)過程，通過外在情境的激發(fā)、人工智能的輔助、具象性知識(shí)的佐證，借助啟發(fā)、引導(dǎo)、體悟等方式，指導(dǎo)學(xué)習(xí)者“由內(nèi)而外”發(fā)現(xiàn)心中的真知本慧，促進(jìn)其思想品質(zhì)、道德觀念等德性的成長；另一方面，需要教師善于利用人類歷史沉淀下來的精神文化成果重塑學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)取向，使其追求德性、自由及和諧的美好生活。

3從虛擬具身轉(zhuǎn)向虛實(shí)共生：重立智能時(shí)代學(xué)習(xí)場(chǎng)景的構(gòu)向

人工智能將學(xué)習(xí)者與數(shù)字世界直接聯(lián)結(jié)，并通過其強(qiáng)大的交互能力，使學(xué)習(xí)者能夠以虛擬方式高度感知學(xué)習(xí)對(duì)象，并獲得與身處現(xiàn)實(shí)世界相同的知覺感受，從而達(dá)到虛擬具身的效果。然而，當(dāng)前憑借人工智能構(gòu)造的數(shù)字虛擬環(huán)境與現(xiàn)實(shí)世界只存在概念上的依賴關(guān)系，在某種程度上類似于美國哲學(xué)家Lewis^[25]所提出的“一種形而上學(xué)的可能世界”。換言之，數(shù)字虛擬世界與現(xiàn)實(shí)世界是鏡像交映式的，它們之間不存在實(shí)質(zhì)性的信息流動(dòng)或者因果交互影響^[26]，其帶來的直接后果就是阻礙了個(gè)體的社會(huì)化進(jìn)程。智能時(shí)代的專家學(xué)習(xí)者不僅知道社會(huì)進(jìn)步對(duì)個(gè)體發(fā)展的期待要求，更會(huì)通過學(xué)習(xí)將其轉(zhuǎn)化為自身的現(xiàn)實(shí)品質(zhì)。因此，智能時(shí)代學(xué)習(xí)場(chǎng)景的構(gòu)建需要從虛擬具身轉(zhuǎn)向虛實(shí)共生，通過虛擬世界與真實(shí)環(huán)境的無縫對(duì)接，將學(xué)習(xí)的實(shí)景模擬與真實(shí)應(yīng)用、個(gè)人志向與社會(huì)需求、自身發(fā)展與集體角色、主觀能動(dòng)與社會(huì)規(guī)約等要素進(jìn)行匹配，提高學(xué)習(xí)者的人際適應(yīng)和協(xié)作能力，增強(qiáng)社會(huì)對(duì)其自身學(xué)習(xí)的影響，培育其適應(yīng)未來社會(huì)的學(xué)習(xí)意識(shí)和能力。

五 結(jié)語

自從人工智能介入教育以來，學(xué)者就對(duì)其影響下的教學(xué)模式、學(xué)習(xí)方式、服務(wù)機(jī)制和教育倫理等進(jìn)行了探究，雖有涉及學(xué)習(xí)專長及培育的描述，但總體上來看還不夠深入。作為教育教學(xué)的出發(fā)點(diǎn)和落腳點(diǎn)，學(xué)習(xí)者尤其是專家學(xué)習(xí)者專題研究的闕如，導(dǎo)致人工智能教育研究無法聚焦，并弱化了理論成果的實(shí)踐轉(zhuǎn)化效果。本研究發(fā)揮靶向指引作用，當(dāng)多數(shù)教育工作者能夠?qū)⒅悄軙r(shí)代專家學(xué)習(xí)者的培育視為研究和實(shí)踐的歸旨、學(xué)習(xí)者可以普遍洞察其特征并成為學(xué)習(xí)的自治者時(shí)，“專家”這一修飾詞即可去掉，屆時(shí)人工智能才算真正對(duì)教育革命發(fā)揮了效用。

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Cultivating Expert Learners in the Era of Intelligence

——Based on the Deconstruction of Application Logic of Artificial Intelligence in Education

YANG?Xu-Hui

（School of Education Science， Huaiyin Normal University， Huaian，?Jiangsu， China?223300）

Abstract：At present， in view of?the dilemma of the existing paradigm of expert learner education research?and the lack of direction for the cultivation?of learning talents in the intelligence era， the?research on the cultivation of expert learners?from the?perspective of the logical deconstruction of the artificial intelligence education applications has the dual value of paradigm breakthrough and practical reference. Firstly， the paper elucidated the origin of the expert learners?concept， analyzed the reasons why the concept was introduced into the field of education and trapped in research. Then， the paper analyzed the application logic of artificial intelligence education from four dimensions of?the intervention of intelligent technology， the shaping of knowledge value， the strengthening of subject capacity， and the transformation of learning scenarios. Subsequently， the characteristics possessed by expert learners in the era of intelligence were summarized. Finally， the cultivation strategies of?expert learners in the intelligent era were?proposed from three levels?of?reconstructing the learning design path， regaining knowledge learning orientation， and reconstructing learning scenarios， expecting?to provide targeted guidance for the theoretical and practical application of artificial intelligence education?on the basis of?promoting learners to effectively engage in learning activities in intelligent environments.

Keywords：artificial intelligence; expert learners; ability cultivation; knowledge learning; learning literacy

*基金項(xiàng)目：本文為2023年度江蘇高校哲學(xué)社會(huì)科學(xué)研究重大項(xiàng)目“指向?qū)W習(xí)體系的AI雙師課程構(gòu)建研究”（項(xiàng)目編號(hào)：2023SJZD052）、江蘇省社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目“教育高質(zhì)量發(fā)展背景下‘學(xué)為中心的AI課堂構(gòu)建研究”（項(xiàng)目編號(hào)：23JYB002）、江蘇省教育科學(xué)“十四五”規(guī)劃2022年度重點(diǎn)課題“從社會(huì)建構(gòu)走向社會(huì)實(shí)在：中小學(xué)人工智能教育課程的重構(gòu)研究”（項(xiàng)目編號(hào)：B/2022/01/164）的階段性研究成果。

作者簡(jiǎn)介：楊緒輝，副院長，副教授，博士，研究方向?yàn)樾畔⒒虒W(xué)設(shè)計(jì)、智慧學(xué)習(xí)環(huán)境，郵箱為yitiaosan@126.com。

編輯：小時(shí)