面向智能时代的知识观与学习观新论

王竹立

（中山大学 现代教育技术研究所，广东广州 510275）

面向智能时代的知识观与学习观新论

王竹立

（中山大学 现代教育技术研究所，广东广州 510275）

知识可分为两种，一种是软知识，一种是硬知识。对于软知识，目前至少有三种不同的理解。区别软知识和硬知识最主要的指标是知识的稳定性。稳定性又包含三层含义：一是结构的稳定性，二是内容的稳定性，三是价值的稳定性。由于网络与信息技术的飞速发展，在信息技术相关领域的软知识大量涌现。在迈向智能时代的今天，什么是软知识、如何看待软知识、软知识与碎片化知识的异同、学习软知识需要哪些新理念、新策略以及认识软知识有何现实意义等问题，对“互联网+”时代的一个学习者而言已变得越来越重要。

软知识；碎片化学习；关联主义；新建构主义；智能时代；互联网+

我们早已进入信息时代，并正在快速迈向智能时代。近年来，以人工智能 （Artificial Intelligence，AI）、机器人、物联网、区块链等为代表的新一波智能化技术浪潮正扑面而来。智能化的冲击与影响前所未有，我们的知识与学习正发生着巨大的变化，其中一个重要的变化就是软知识的大量出现以及其重要性的迅速提升。

面对日新月异的智能化新技术的冲击与影响，社会上的许多人还浑然不觉或准备不够充分。为此，在迎接即将到来的智能时代，如何认识软知识？如何正确把握软知识的作用及价值？如何转变知识观与学习观并有效推进教育、教学的深度变革？对于这些新问题，已成为我们当下亟待研究与解决的新课题。

一、软知识的概念与内涵

一般而言，知识可分为两种，一种是软知识，一种是硬知识。到底什么是软知识，目前有不同的看法或定义。根据“百度百科”对软知识的定义：“所谓硬知识，就是你在学校里学到的各种知识和技能，是可以用语言文字等描述和表达的；所谓软知识，是那些只可以意会而很难表达的学问，是在长期实践中总结和体会出来的学问。 ”[1]

从这个定义看，软知识类似于通常所说的隐性知识（又称为缄默知识或意会知识），而硬知识则对应于显性知识。但“百度百科”对软知识还有另一种说法：“从知识的本体看，所有知识可分二类:一类是实体性的，如，事实、定理、公式等，它们直接反映客观事物，是静态的知识，可称硬知识。另一类是抽象性的，即软知识，这类知识是人类思维的产物，是动态的知识。”按照上述并不规范的定义，硬知识强调的是知识的客观性，是对客观事物的直接反映；软知识则强调知识的主观性，是对客观事物的间接反映。

国外也有类似的将知识划分为软知识与硬知识的研究。一些学者认为，软知识是指那些不能被量化的、不容易获取和存储的知识；硬知识则相反。通常，硬知识是结构化的知识，而软知识是非结构化（Less Structured）的知识。有学者甚至认为，所有的知识都包含软的和硬的两部分，软知识指的是那些人们能够知道（Knowing）却难以表达的部分；硬知识指的是那些人们既知道又能够表达出来的部分。此即所谓“知识的二重性”（The Duality of Knowledge）。[2]这种说法，也跟隐性知识与显性知识的划分相类似。

建构主义理论认为，知识是主观与客观相互作用的结果，既不完全是客观的，也不完全是主观的。但有些知识更偏重于客观性，如，自然科学中的事实、定理、定律、公式、法则等，这些知识一般不会因为人的立场态度价值观而改变；另一些知识则更偏重于主观性多一些，容易受到人的立场态度价值观等的影响，如，人文社会科学中的观点、理论、学说、主义、意识形态等。因此，我们常常把前者视为硬知识，而把后者视为软知识。

还有一类知识是指那些将实体性知识有机组织起来的经验和手段乃至思维方式等，这类知识属于隐性知识的范畴，比较抽象，难以用语言文字符号来描述，因而也难以把握。这类知识也通常被认为是软知识范畴。

笔者在“中国知网”里用“软知识”为关键词进行检索，只找到寥寥几篇相关文章，其中有些文章将软知识理解为人的素养之类更为抽象的词语。可见，对软知识目前尚未有公认的理解和定义。

关联主义理论创始人西蒙斯则提出了另一种划分硬知识和软知识的方法。他在其专著Knowing Knowlegdge（中文版书名为 《网络时代的知识和学习——走向连通》，詹青龙译）一书中，对软知识有过这样一段描述：“知识会拥有不同的状态……今天的知识，仿佛是管道中流动的液体，具有一个连续的统一体。在那些变化慢的领域和时代，通常会产生硬知识。这些领域或时代的知识经由专家证实和公众接受的过程后，逐渐趋于稳定并最终变成硬知识。最近几十年，我们更多的知识已经变换成软知识。当事物迅速改变时，很多知识要素在它们被替换或修正之前，还没有时间变成硬知识。”[3]

西蒙斯的这个描述，强调了硬知识和软知识发生在不同的领域和时代。在某些领域，比较容易产生硬知识，比如，自然科学领域。但即使在自然科学领域，知识也有一个由软变硬的过程。自然科学中的一些假设和学说，如，当年爱因斯坦提出的相对论，以及现在量子力学中的某些对宇宙的假说，当其还没有得到充分证实，处于争议和只是有可能性的阶段时，还只能算是一种软知识。但一旦被实验或观察所证实，并经过专家认证和公众接受过程，就变成了硬知识。比如，引力波。这些知识相对稳定，不容易发生变化。而软知识则是指那些还没有被专家学者很好地组织和结构化、容易发生改变的知识。比如，现在网络中流传的很多碎片化知识都属于软知识。人文社会科学和一些新兴的领域里，软知识的数量往往比较多。

西蒙斯所说的时代，自然是指网络诞生的前后。值得注意的是，西蒙斯认为在网络时代，软知识大量出现，而且在知识总量中占比日益增大。这类知识的共同特点就是更新速度很快，产生快，淘汰也快。用西蒙斯的话说，就是知识的半衰期缩短了。知识不像过去那样稳定的和静止了，而变成流动的和不断变化的状态，西蒙斯形象地用“知识流”这样的概念来形容知识的这种变化。

从上述分析中我们可以发现，关于软知识，目前至少有三种说法：一种是指隐性知识，另一种是指抽象知识（与实体性知识相对应，带有一定的主观性），还有一种是产生于新的领域或时代、尚未变硬或淘汰的知识。这三种说法存在一定的交叉部分，但并不完全重合。细细推敲，每一种说法似乎都有这样或那样的缺陷。

笔者认为，区别软知识和硬知识最主要的指标是知识的稳定性。稳定性又包含以下三层含义：（1）结构的稳定性，是指某种知识已经形成比较完整的知识结构和知识体系；（2）内容的稳定性，是指知识不再容易受到主观因素和时间因素的影响而改变；（3）价值的稳定性，是指知识不容易随着时间的推移而失去其价值和意义，从而被新的知识所替换而淘汰。比如，隐性知识往往因人而异，没有稳定的结构与内容，难以被言说和把握，也很难通过语言文字和符号来传播，因而属于软知识范畴；一些抽象的知识，含义往往不太明确或具体，存在不同的理解和争议，属于内容不稳定，因而也属于软知识。比如，“知识”这个概念本身，就是一个抽象的知识，就属于一种软知识。

还有一些知识，会随着时间的发展而发展，因而也大体属于软知识的范畴。比如，马克思主义、自由主义、社会主义、资本主义等这类知识，会随着时代的变化而变化，因而大体上也可视为软知识，尽管它们已经被专家学者结构化和体系化。但软中可以有硬，硬中也可以有软，比如，马克思主义关于阶级的概念、剩余价值学说，自由主义关于民主与专制的论述、计划经济与市场经济的区别等，都描述了客观的事实，属于硬知识范畴。

因此，软知识和硬知识不是两个截然分开的事物，而是一个连续的统一体，大量知识处于软和硬这两个端点之间。比如，三个层次都稳定的知识属于最硬的知识，三个层次都不稳定的知识属于最软的知识，其他只有两个层次稳定的或只有一个层次稳定的知识则依次介于两者之间。软知识最终的命运只有两个，要么逐渐变成硬知识，要么被新知识淘汰或替换（见表1和图1）。

表1 不同软知识定义的异同

图1 各种知识分类及其对应关系

从表1可以看出，笔者的定义是在总结前面几个定义的基础上，提取出具有共性的特征，即稳定性与否，作为区别软硬知识最核心的标志。从图1可以看出，软知识位于知识流的上层，属于相对不稳定的部分；硬知识则位于知识流的底层，属于相对稳定的部分。软知识包含了隐性知识和抽象知识，也包含了部分不太稳定的显性知识与实体知识。

二、软知识在信息时代大量涌现

从前面的分析中可以看出，软知识并不是一个全新的概念，不是今天才有的，但信息时代软知识的大量涌现却是不争的事实。

以教育信息化领域为例，从计算机辅助教学、elearning、电子书包，到云计算、互联网+、互联网思维、泛在学习、微课、慕课、私播课、翻转课堂、翻转学习、智慧课堂、创客教育等等，不胜枚举。其中有些知识，尽管描述的是客观事实，但由于信息技术的飞速发展，相关的产品、方法和模式更新换代，这类知识也很快因为失去价值而被淘汰或取代。如，286电脑、计算机辅助教学、Authorwave软件、电子书包等等，因而，这类实体性知识也只能归于软知识范畴。但其中也有一小部分知识被沉淀下来，变得相对稳定而成为硬知识。如，计算机领域中的C语言、C++语言等，现在依然还是基础性知识，未来有没有可能被淘汰或取代还难以预测。从更长远的时间来看，硬知识可能也只是一个相对的概念。

这些年来，不少人常常对教育信息化领域中出现的一波又一波“热点”现象感到困惑，有所谓“江山代有热点出，各领风骚三五年”的调侃。其实从另一个角度来看，这种现象或许正是信息时代发展的一种常态。因为随着网络和信息技术突飞猛进地向前发展，相关领域的生态自然不可避免地发生相应的变化，各种新名词、新概念、新思维、新技术、新模式、新应用会层出不穷，形成“一浪高一浪、后浪推前浪”的热闹景观。这些新东西，其实大多属于或暂时属于软知识的范畴。

不仅在教育信息化领域，在一切与网络和信息技术关系密切的领域，软知识同样如雨后春笋般涌现出来。如，经济领域有知识经济、分享经济、共享经济、电子商务、物联网、网络银行、支付宝、微信红包、区块链等等；社会领域有网络舆情、电子政务、意见领袖、网络大V、网红主播等等；服务领域有滴滴打车、如约巴士、共享单车、快递服务、餐饮外卖等等；文化领域有网络文学、网络语言、新兴成语（诸如，不明觉厉、蓝瘦香菇）等等。只是在一些比较传统的领域，软知识的产生会比较慢、比较少。如，医学中的人体解剖学，由于对人体的形态结构已经研究得非常仔细，新的知识不容易产生。但这种传统领域也不是没有变化，只是变化较为缓慢而已。如，医学领域也出现了远程医疗、网络会诊、机器人手术等新事物。

我们已经进入一个智能化不断渗透的快速发展时代，过去那种静态的社会形态已经被今天动态的社会形态所取代。在网络诞生之前，知识主要以纸质书本和广播电视为载体，这些媒体由于制作成本较高、需要经过专家和编辑把关、单向传播等特征，信息流通与交换速度较为缓慢，因而知识与信息更新速度也相对缓慢。而网络出现之后，情况大为改观。网络传播速度之快之广，成本之低，双向互动之便利，都是前所未有的。更何况网络的自由开放让人人都可以发布信息与知识，仿佛每个人面前都摆了一个麦克风，可以对全世界发言，无需通过专家和编辑的审查。网络的超链接与迅速传播，更使得知识不再像在书本和广播电视中那样属于静态的层级结构，而成为动态的网络生态，可以不断地变化各种形态。

所谓生态，意味着有诞生、发展、成熟和凋亡的过程，意味着能够对外界的变化作出反应，随时调整自己的内容与结构而适应新的环境或需要。今天的知识，不再是在原有知识层级上的累积与叠加，而是对原有知识形态的不断更新与迭代。绝大部分旧知识，不是被作为经典保留下来、沉淀在知识河流的底部，而是被汹涌而来的新知识洪水直接冲走并消失得无影无踪。

三、软知识的演变及价值

尽管软知识属于不太稳定的知识，并且很有可能被更新的知识所取代，但这并不意味着软知识不重要，可以被我们所忽视。相反，软知识在一段时期内仍然发挥着不可替代的重要作用。

举个例子，在计算机辅助教学时期，由于感到多媒体课件带有鲜明的个人特征，不具备通用价值，黎加厚教授曾提出过“积件”的概念，希望通过鼓励大家制作可以随意重组的积件，以方便大家共享教学资源。[4]当时，这个概念一度非常流行，被教育技术界普遍接受。可惜没过几年，这个概念就很少被人提及了。然而，从“积件”这个被淘汰的概念中发展出后来的教学资源库，这几年风靡一时的微课，其实也可视为移动互联时代的一种新的“积件”延续。可见，关于“积件”的知识就是一种软知识。很多软知识虽然最终被淘汰了，或被新的概念所替代，但它在历史发展的某个阶段，也曾经发挥过一定的作用，甚至可能发挥过重要的作用。

必须指出的是，信息时代特别是面向智能化时代的软知识大多属于新知识的范畴，其中既有大量的隐性知识和抽象知识，也有大量的显性知识和实体性知识。只不过这些显性知识和实体性知识尚处于不断发展的过程中，在被专家学者加工整理、纳入原有的知识体系之前，就已经被更新的显性知识和实体性知识所取代，只有极少部分有可能沉淀为硬知识。

例如，电子阅读器刚开始出现时，大家都感到很新鲜，其承载的内容是纸质书的百倍甚至千倍，而且可以不断更新，还可以调节字体大小和背景颜色等，具有很多纸质书不具有的优势。于是，有人认为未来纸质书会被电子书所取代。人们首先想到应该用电子教材取代学生日益沉重的书包，电子书包的概念应运而生，并在当时出现的iPad和平板电脑的基础上开发出具有电子教材和电子学具功能的电子书包，在一些学校中试验并推广。然而好景不长，由于电子书包成本较高、容易损坏、观念相对落后、增加学生的认知负荷等缺点，不仅未能普遍推广，反而被后来性价比更高的宽屏手机等移动终端所逐渐取代，电子书包的实体概念也逐渐被后来的云存储、云书包、“云瑞一体”学习等抽象概念所迭代。

由此可见，即使是实体性知识，也有可能由于时代的变迁而变得没有再了解的必要。软知识的发展演变过程，实际上反映了科技快速发展背景下人们对新事物、新规律认识的不断深化过程（见图2）。

图2 软知识的变化趋势

今天，如果我们谁说只读书不读网，只学习硬知识不学习软知识，那么，你就很可能接触不到这个时代最前沿的思想观念与新生事物，你就很可能不能理解这个时代发生的种种变化，你就很可能难以预测未来的走向与趋势。一句话，你就很可能落后于这个时代。但同样，如果你只知紧跟风潮时尚、不断追踪新名词新技术新方式，你也很可能迷失在信息与知识的汪洋大海之中，浪费自己有限的时间与精力，最终一事无成。

所以，我们应该关注那些不断涌现的软知识，但不宜盲目跟风，而应该学会选择与思考。我们应该区别哪些是像流星一样稍纵即逝的软知识，哪些是可能有较长久价值的软知识。对于有较长久价值的软知识，我们应该及时了解和掌握，而不能等到它变成硬知识后才去学习。学会选择与思考，才是信息超载时代最重要的能力之一。

四、软知识与碎片化知识之关系

笔者曾经在新建构主义学习理论中指出，网络时代学习面临两大挑战：信息超载和知识碎片化。[5]软知识本身就是一种碎片化知识，或者具有碎片化特征。软知识由于没有稳定的内容与稳定的结构，容易发生改变，因而往往是不完整的、碎片化的，难以明确归类，或者可同时归为多类，更多的时候以一种游离或半游离状态出现。

典型的莫如“微课”这个概念，微课自提出后，对它的定义有十余种之多。有人认为是一种微视频资源，可归为教学资源范畴；有人认为是一种微型教学活动，可归为教学活动范畴；还有人认为是一种微课程，可归为课程范畴，等等。与软知识相关的学科或领域也是如此，比如，教育信息化领域有很多学科、部门与社会力量参与其中；又比如，教育技术学专业，有的学校归为教育学院，有的学校归为计算机或信息技术学院，有的学校归为网络中心或教育技术中心，还有的学校甚至划给政治与公共事务管理学院代管等。

随着现代信息技术等的飞速发展，不仅导致大量软知识的产生，也使得相当多的硬知识被更新与淘汰，或者变得不那么重要，这一过程可称为知识的软化过程。例如，过去我们很强调学生的记忆能力，要求学生熟记乘法口诀表、元素周期表、各种数学公式、物理定律或者化学方程式等，现在由于计算器的普及、网络搜索的便利，这些硬知识显得没有那么重要了；过去我们要求学生熟记许多人名、地名、历史事件、政治术语等，现在也大可不必了。

以前我们说“书到用时方恨少”，那是因为书的携带与查询不便以及知识总量有限；今天我们可以说“书到用时才需读”，因为今天书你永远读不完，而且无论你读多少书都不会够用，你面临的是一个知识爆炸、变化迅速的时代，你甚至难以预测自己未来需要什么知识、不需要什么知识。很多知识我们只要掌握通过网络检索或其他途径快速获取就可以了。用西蒙斯的话说就是：“知道在哪里、知道谁，比知道是什么、知道怎样更加重要”。

尤其是随着智能时代的来临，各种智能化工具与应用日益渗透于网络服务中，我们完全可以在需要的时候才去认真研读，无需事前都记在脑子里。今天的学习，更像一种“即学即用式”的学习，就像一个“万能插座”一样，随时随地随意地接入互联网，汲取自己所需要的知识。因此，我们更需要一种终身学习的意识和能力，更强调为做而学、在做中学、学以致用、用得顺手。图3揭示了软知识与碎片化知识的关系。

图3 软知识与碎片化的关系

图3 告诉我们，知识越不稳定，其碎片化程度也相应越高；反之，知识越稳定，其系统性一般也越高。假设某个知识处在图中的A点，由于其不稳定程度较低，所以，与碎片化程度相当但不稳定度较高的B点知识比较，A点的知识更偏于硬知识，而B点的知识更偏于软知识。

五、从信息迈向智能时代需要全新的理念

今天，我们正处在一个从信息时代迈向智能时代的节点，在这一全新的时代，知识从内容到形式都在发生着巨大的变化，更新、叠代、混合、嬗变成为常态。特别是与信息技术及其相关领域，大量软知识正取代硬知识成为知识的主流。而网络与信息技术与我们每个人的生活、学习、工作都息息相关，我们离网络与信息技术越近，所接触到的软知识也就越多。知识正在从静态的层级结构演变成动态网状体，构成一种复杂、多元的生态圈。总之，我们需要反思传统的教与学方式，需要一种全新的思维与学习理念。

（一）动态思维

既然今天很多知识不再是静态的、固定不变的，而是不断发展变化的，那么，学习最重要的不再是对知识本身的意义建构，而是建立一个动态的知识网络，这个网络能让我们与最新的知识节点保持连通，在我们需要的时候能随时随地的找到它们并加以利用。对于那些过时的知识节点，应该及时忘记和主动解除联系；对于最新的知识节点则应该及时建立关联。节点可以是人、组织、图书馆、数据库、博客、网站、书、杂志，或其他任何信息源。这就是关联主义理论的核心思想。

（二）迭代思维

旧的知识很可能被新的知识一次性取代，而不仅仅是一点点循序渐进式的更新，新旧知识之间既然存在迭代更替现象，那么，学习也不必都从旧知识学起，而可以直接从新知识学起。举个例子，今天我们完全不必学习以前的计算机软件，而可以直接学习最新的软件。如果不是为了研究历史，对那些已经淘汰的知识和技能，甚至连了解的必要都没有。

（三）零存整取

由于软知识的碎片化特征，对其的学习往往也是碎片式的。为了将碎片化知识整合到个人的知识体系之中，需要借助零存整取学习策略，通过积件式写作、个性化改写和创造性重构三个环环相扣、循环上升的过程，实现知识的化零为整、创新重构目标。“零存”的关键是学会选择，“整取”的关键是不断写作，因为写作可以促进思考。[6]新建构主义认为，网络时代的学习是一个零存整取、不断重构的过程，创新比继承更重要。[7]

（四）包容性思维

软知识的不完整及碎片化特征，导致彼此之间充满各种错综复杂的关系，有的彼此冲突对立，有的相互交叉包含，有的互相平行或类似。如何有效处理这些关系，将碎片化的软知识加工改造成统一的整体，需要一种全新的思维方式。包容性思维是指将一些看似互不关联、甚至互相矛盾的思想、观点、理论经过一定的加工改造，使之互相兼容、有机组合、融为一体的思维方法，这也是新建构主义一以贯之的思维方式。[8]

（五）分布式认知与思维

信息与智能时代的知识呈爆炸式增长，任何个体都只能拥有极少一部分，知识在网络各个节点中散在分布。这导致要处理如此庞大的知识体系，绝非人类个体所能做到，需要一种分布式认知与思维，即建立一种团队学习理念，通过人与人、人与机器之间的互动合作来完成每一项稍微复杂点的任务。今天个体的学习不再是最重要的，团队的学习才更有优势。组织一个知识互补的团队，开展合作性质的学习，才是成功的关键。当然，任何团队中都需要一个灵魂人物，起着把握方向与集大成作用。

（六）互联网思维

进入智能化时代，未来的学习一定是以互联网为基础。“互联网+教育”的结果，将会使未来的一切教与学活动都围绕互联网进行，老师在互联网上教，学生在互联网上学，信息在互联网上流动，知识在互联网上成型，线下的活动成为线上活动的补充与拓展。整个社会都被互联网连接为一个整体，互联网成为社会这个有机体的大脑与神经中枢，其他方面反而变成它的肌体与末梢。一切事物或多或少都要经历一个从碎片化到重构的过程。作为学习个体，我们需要做的就是将自己大脑中的神经网络与互联网这个外部巨型网络连接起来，不断搜索、选择、交流、思考、整合，成为这个“网络超级大脑”的一部分。

六、面向智能时代的软知识学习策略

综上，软知识已经成为信息、智能时代新兴领域的主流知识形态，如何学习软知识，就成为摆在我们每一个学习者面前的重要问题，软知识的学习策略也是当今学习领域的一个重要研究课题。这里，笔者结合关联主义与新建构主义两大网络时代学习理论，提出如下一些具体建议：

（一）善于连通

这是关联主义对信息时代学习的基本主张。由于软知识的不稳定性，我们对于大多数软知识无需像对待硬知识那样去进行深度的意义建构，而只要知其大概、在以后需要的时候能够随时随地查询就可以。根据笔者对连通的分类，[9]对于大多数软知识，只需进行弱连通（即间接连通、被动连通）；只有对其中极少部分才需要建立强连通（即直接连通、主动连通）。强连通本质上就是意义建构过程。

（二）学会选择

这是新建构主义应对信息超载的主要对策。选择的原则是以“我”为中心，即以“我”的兴趣爱好和个人需要为中心，进行信息与知识的筛选。对那些与个人兴趣爱好和个人需要密切相关的软知识，我们需要进行强连通和意义建构；反之，则只需建立弱连通即可。选择同样是一个动态的过程，随着我们的需要和兴趣的变化而不断变化。一些原来进行弱连通的软知识可能变成强连通，而另一些原来进行强连通的软知识也可能最终退回弱连通。

（三）不断重构

软知识在内容和结构方面处于不稳定状态，且大多具有碎片化特征，因此，对于软知识的学习不适合采取系统学习的方法，而适合采用碎片化学习的策略。新建构主义提出的碎片化学习策略是零存整取、不断重构，这一策略同样适合软知识的学习。不断重构，对软知识的更新迭代尤为适合。

（四）主动建构

软知识具有一种不断向前发展变化的态势。对于那些与个人关系密切的软知识，学习者同样可以参与其建构与完善过程。边学习、边创新是面向智能时代的需要，也是面向智能时代学习的新特征。我们应该主动参与那些自己擅长领域的软知识建构，成为某个知识领域的领跑者。

以笔者近年来一直专注于网络时代学习理论的研究为例，自李总理在2015年《政府工作报告》中提出“互联网+”概念之后，全国各行各业都在研究“互联网+”如何与本行业结合。“互联网+”是一个典型的软知识，其结构和内涵在当时均不确定。恰好在这时，《今日教育》杂志向笔者约一篇稿，题目是《“互联网+教育”意味着什么》，于是就根据自己的研究和思考撰写了一篇短文，作为卷首语发表在该杂志2015年第5期上。[10]该文其实首先登载在笔者的个人博客上，迅速被转载40人次；在“中国知网”上已被引31次。接着，笔者又应约撰写了《智能手机与“互联网+”课堂——信息技术与教学整合的新思维、新路径》一文，发表在《远程教育杂志》2015年第4期上，[11]该文在“中国知网”上已被引101次，在笔者个人博客上被转载73人次。这些文章作为在“互联网+教育”这个软知识领域较早的文章之一和高被引论文，对这一概念的建构发挥了一定的作用。

七、认识、把握软知识的现实意义

当前，教育教学正处于大变革的前夜。一方面，网络和信息技术的飞速发展对教育教学带来了巨大的冲击与挑战；另一方面，一些模糊不清的认识仍然制约着学校内教育教学变革的深入与发展。如何应对信息乃至智能时代的挑战，准确预测和顺应教育教学的未来趋势和走向，是一个急需解决的大问题。

在相当一部分教师甚至学者的观念里，仍然将知识视为一种确定不变的东西，视为一种独立于时代、技术乃至人的主观意识之外的客观存在。他们认为，不论时代如何变化、技术如何进步，知识还是原来的形态和结构，只不过数量上有所增加罢了。因此，教与学也不可能因为时代与技术的变化而发生本质的改变。一些人仍然坚持技术工具观，即认为技术不过是教与学的工具和手段而已，不会对教与学本身产生任何实质性影响。于是他们认为，不必对传统教育教学模式作出大的变革，并举出尽管技术进步但传统教与学模式并未发生根本变化的种种现状，作为支持自己观点的主要依据。

对软知识的辨析和研究，将有助于我们从一个全新的视角更深入地看待知识及其变化，以及技术与教育之间的关系。技术不仅仅是教与学的工具和手段，一些革命性的技术进步还直接导致了教与学赖以存在的环境与生态的变化。例如，今天所有的教与学均处在一个无所不在的移动互联网环境下进行，无不受到信息、智能技术日新月异发展的影响，软知识的大量出现与快速更新迭代就是一个明证。知识确实在发生着变化，无论是形态结构还是内容意义都在发生快速变化。因此，今天教与学的理念与方式也必然会发生相应的变化。这只要看看当前智能手机和移动互联网对传统教育教学模式的冲击，尤其是对课堂教学模式的挑战，我们就可以知其大概。事实上，传统的教育教学模式已难以为继。

这种变化虽然首先发生在与网络和信息、智能技术密切相关的领域和行业，在一些传统行业和领域虽然感受还没有那么深刻，但无论如何，变化已经到来，面对诸如教育大数据、教育人工智能、“区块链+”教育等新兴技术的不断渗透与影响，教与学的变革或迟或早必将发生。

八、智能时代的软知识与学习展望

人工智能是一个不断发展、日趋成熟的新兴科技领域，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。[12]早期的人工智能试图让机器模拟人类的智能，后来发现这是一条非常困难的路，因为机器很难完全模仿人类的思维过程，何况人类对自己到底是如何思维的也没弄清楚。第二代人工智能已与人类智能拉开了距离，它不是依靠对事物之间因果关系的逻辑分析来做出决策和判断，而是通过基于大数据的深度学习来发现事物之间的相关性。

因此，现在人工智能更为通用的说法是机器智能，它采取的不是对抽样调查数据进行分析，而是对全部数据进行分析，从而发现两组或多组数据之间的相关性，而无需知道其间的因果关系。对智能机器人来说，最重要的是大数据与数学模型（智能算法）。数据越多、越完备，则决策与判断就越准确、越不容易出错。[13-14]今天我们有了大数据，教育教学研究有可能通过数据之间相关性的分析，而不是因果关系分析来发现规律。由于教育教学属于具有较大不确定性的活动，用数据相关性分析比因果关系分析更具备可行性。这种思维方式的转变，对今后的教育研究有莫大的益处。

笔者认为，迈入智能时代，硬知识的重要性会进一步下降，因为人工智能将解决大部分靠硬知识就能解决的问题，甚至连传授硬知识给人类这样的工作也可由智能机器人来完成。我们可以想象，未来有可能出现这样一种智能机器人：它能够在与人类学习者进行一对一的交流中，了解该学习者在硬知识学习方面存在的问题，通过大数据即时分析，定制最优的教学方案，对学习者提供针对性的指导与帮助，还可以对学习者做出全面的分析与评价。

也就是说，未来对一个人学习成果的评价，将不再是一个简单的考试分数，而是一大波学习分析报告，其内容涵盖该学习者的知识面、操作能力、性格特征、思维方式等多方面；并与同类人群进行比较，分析其优势与劣势、擅长领域、未来发展趋势等。企业要聘用一个人，完全可以先让智能机器人对他进行一番全方位的评估，而不再是让面试专家进行面试。智能机器人将比人类的面试专家更专业、更全面，而且没有主观性。到那时，人类唯一可以与机器智能竞争的领域可能就是软知识领域。这是因为：

第一，软知识产生快、改变得也快，在还没有积累起足够的相关数据之前就可能已经淘汰。而智能机器人依靠的是大规模的数据，没有足够的数据，智能机器人什么也干不了。即一个内存里没有存储足够围棋对弈棋局的智能机器人，可能连人类一个普通的围棋手都战胜不了；但一旦它积累了人类全部高手对弈的棋局数据，并对这些数据进行深度学习之后，任何人类的棋手都将不是它的对手（“阿发狗”大战李世石就是一个典型案例）。

第二，软知识中包含大量的隐性知识和抽象知识，这些知识很难用语言、文字、符号乃至一切外显形式来表达，因而很难转化为机器人能够识别的数据，无法被机器所了解，而人类在这一方面可能具有某种先天优势。人类可以通过长时间的相处与沟通交流来获取他人的隐性知识和抽象知识。这里存在一个“心领神会”的过程，而不是简单的学习过程。

可见，随着智能时代各种智能工具、智能机器人的普遍应用，软知识极有可能将变得越来越重要，而硬知识将越来越多地被交给智能化机器等去学习与处理。我们应该为此早做准备，教育更应对已经走来的智能时代做好充分准备。

[1]软知识，百度百科.[DB/OL].[2017-03-14].http://baike.baidu.com/link? -url=chVYiL82Hrgsiksuq47-CG2g-NaD3kJXzU85vOyqBB1hIy44Mq-Qtj100jXHi990TIiio122cH20BZHiT1Ba4uDEb6EfTrhBcJ1gMZ5Y4-vry-FgM4S5PhyoL9aQyVUoZIt.

[2]Hildreth P J，Kimble C.“The duality of knowledge”Information Research[EB/OL].[2017-03-31].http://InformationR.net/ir/8-1/paper142. html.

[3]G·西蒙斯，詹青龙译.网络时代的知识和学习—走向连通[M].上海：华东师范大学出版社，2009，5：19.

[4]刘德亮.黎加厚博士谈教育信息化[J].中国电化教育，2002（1）：5-8.

[5]王竹立.新建构主义:网络时代的学习理论[J].远程教育杂志，2011（2）:11-18.

[6]王竹立.零存整取:网络时代的学习策略[J].远程教育杂志，2013（3）: 37-43.

[7]王竹立.新建构主义理论体系与创新实践[J].远程教育杂志，2012（6）:3-10.

[8]王竹立.包容性思考：网络时代学习的一种新思维方法[J].开放教育研究，2014（6）：88-94.

[9]王竹立.关联主义与新建构主义:从连通到创新[J].远程教育杂志，2011（5）:34-40.

[10]王竹立.“互联网+教育”意味着什么[J].今日教育，2015（5）：1.

[11]王竹立，李小玉，林津.智能手机与“互联网+”课堂——信息技术与教学整合的新思维、新路径[J].远程教育杂志，2015（4）:14-21.

[12]人工智能.百度百科[DB/OL].[2017-03-31].http://baike.baidu.com/ link?url=Roxg4rEWJyLA0Zy2iQCKxrQAjFm21csXcGsQTDx6hiip5-wy4pJZ8lIb_KVyjxBaAxvzO5zCW3kwj9XCDTSOXhCpQiqg2L3MY-ncII0HKa0iPA3RlAOCB4xx2rtmLndecS.

[13]吴军.大数据和机器智能对未来社会的影响[J].电信科学，2015，（2）：7-16.

[14]吴军.智能时代：大数据和智能革命重新定义未来[M].北京：中信出版集团，2016，8.

责任编辑：陶 侃

A New View on Knowledge and Learning Facing the Era of Intelligence

Wang Zhuli
（Modern Education Technology Institute，Sun Yat-sen University，Guangzhou Guangdong 510275）

Knowledge can be divided into two kinds，one is soft knowledge，the other is hard knowledge.There are at least three different understandings of soft knowledge.The most important index to distinguish soft knowledge and hard knowledge is the stability of knowledge.Stability includes three meanings:the stability of the structure，the stability of the content，the stability of the value.Due to the rapid development of network and information technology，a lot of soft knowledge emerges in the field of information technology.Facing the era of intelligence，what is knowledge，how to treat the soft knowledge，similarities and differences between soft knowledge and fragmented knowledge，the new concept and strategy for learning soft knowledge，the realistic meaning of understanding soft knowledge and other issues，which to a learner has become more and more important.

Soft knowledge;Fragmentation learning;Connectionism;New constructivism;Intelligent era;Internet plus

G420

A

1672-0008（2017）03—0003—08

2017年4月2日

王竹立，中山大学现代教育技术研究所副所长，硕士生导师，学术带头人，新建构主义学习理论提出者，主要研究方向：网络时代的学习、教学系统设计、创新思维训练等。