人工智能的教育应用思辨

刘庆昌

(山西大学 教育科学学院， 山西 太原 030006)

人工智能(Artificial Intelligence，简称AI)被人们定位为即将到来的第四次技术革命。对比过去的三次技术革命给教育带来的影响，已见端倪但尚未完全到来的人工智能时代，却实实在在地引发了教育系统的欣喜与警觉，甚至引起了人文学者的忧虑。如何正确看待人工智能及其教育应用，理性分析人工智能深度介入教育过程所带来的收益与潜在风险，对身处其中主动或被动迎接技术革命浪潮的教育者而言显得尤为重要。本文基于历史与现实的视角，对人工智能的教育应用进行思辨。

一、人工智能时代教育系统的反应及教育学的应对

(一)技术进步对教育变革的推动

教育的变化是它与环境关系运动的必然，但其具体情形绝不是同一种格式在不同时间上的复演。在此意义上，一些曾经不受怀疑的判断，在新的历史时期也会变得缺少说服力。比如，教育思想对教育变革的引领作用，虽然从认识论角度分析不具有根本性，但在教育实践者那里的确是直接的。但在今天，我们会发现，技术的进步对教育变革的推动，已经比任何的思想引领更具有力量。对于这种情况，许多人会将其归因于技术理性的霸权，实际上并不完全合理，因为客观上并不存在把技术置于其他力量之上的某种指令。因而，今日的技术对教育变革的直接推动及其胜于教育思想的作用，一方面是因为技术自身的发展又进入到革命的阶段，另一方面则可能是因为教育思想尽管始终充满活力，但其性格仍是技术革命前的社会存在的产物。现实的情况正是：一种具有旧性格的教育思想和一种具有革命性的新技术，同时摆在教育过程的面前，而教育过程的主体几乎不经抉择便被技术牵引。如果我们对教育者的理性有足够的信心，那么对于新技术和已有思想的审视就显得十分必要。

我们所说的新技术就是近年来备受关注的人工智能，它被人们定位为即将到来的第四次技术革命。从这一新技术的内涵来看，其革命性已非技术自身的进阶，而是比以往任何一次技术革命更加触动人的心灵，甚至可能导致人与技术关系的异变。可以想象，在这一结果逐渐到来的过程中，教育自然会在各种力量的竞争中出现暂时性的迷惘与困惑。这绝不是危言耸听，须知人工智能与以往的技术革命存在着本体论意义上的微妙变化。

(二)人工智能时代教育系统的欣喜与警觉

回望历史，1780年代到1860年代发生的蒸汽技术革命，解决了机械劳动中的动力问题，把人类从农耕文明时代推向工业文明时代；1870年代到1960年代发生的电力技术革命，一方面提升了动力的等级，另一方面改变了能源结构；1970年代到2010年代，发生了计算机及信息技术革命，开创了信息时代，推动了人类问题的全球化，某种意义上改变了人类的生活和思维方式。从2010年代开始，人类已经步入人工智能时代。

对于每一次的技术革命，人们习惯性地将它与产业革命联系起来，而我则关心它与教育变革之间的真实关系。作为结果，我轻易地发现蒸汽技术革命与电力技术革命，客观上间接地改善了教育活动的条件，但对教育自身并无影响。技术革命与教育变革的真正连接，主要是计算机及信息技术革命以来的事情。由于个人电脑和因特网的使用，形成了现实世界与虚拟世界的联通，教育过程及其思想的支持发生了反应性的变化，教育中的时空概念不同于以往，学校教学的表现力实现了升级，整个教育的技术色彩开始逐渐浓厚，进而教育的科学与技术在教育者那里拥有了越来越高于教育的哲学和艺术的地位。尽管如此，教育系统还是主要受益于技术带来的效率和效果，并未带来教育者和教育系统深层的焦虑。相比较而言，已见端倪但尚未完全到来的人工智能时代，却实实在在地引发了教育系统的欣喜与警觉。其中的欣喜无疑源自人工智能将要创造的更高效率和更好效果；其中的警觉则源自不断发展的人工智能将不只是教育者的助力，如果缺乏足够的教育理性，很可能使他们产生身份的危机，并可能使迄今为止的教育概念成为历史。

(三)人工智能时代教育学的应对

对于未来的判断是建立在我们以往的认识和经验之上的，其应验的概率应是较高的，这也是我们对未来进行预见的价值依据。只有在洞察技术革命动向的基础上，做预先的教育思考，才能在接受技术带来的收益的同时，尽可能规避相关的风险。无论怎样，人工智能技术革命必将到来，而且它对教育本身的作用范围和程度将会前所未有。面向未来，任何盲目的悲观和乐观均无意义，正确的态度应该是立足于教育现实世界，对既有的相关事实和可能的相关事实进行分析，然后进行全面、综合的教育思考。具体来说，我们首先需要掌握人工智能技术的基本情况，分析和预测它在教育中的可能性应用，并对各种应用情形做必要的描述；其次，我们需要从各种应用情形的分析中获得人工智能与教育的利害关系信息，并对具体的利与害做出科学或人文的阐释；最后，我们还需要在事实分析和利害阐释的基础上，思考教育思维在人工智能时代的必然变化和应然变化。如上的作为对于教育研究者来说，基本上可被视为教育学研究者就教育的未来变革而进行的教育学应对。这样的应对既是必要的，也是必须的，它一方面有益于教育思想和理论自身的与时俱进，另一方面也可以为教育实践者提供思想和行动的参考。

二、人工智能及其教育应用分析

(一)对人工智能的理解

实际上，人工智能在教育过程中已经有所应用，但要应用者说清楚人工智能的究竟，又是一件艰难的事情。在信息量巨大、信息代谢速度较快的时代，人们的认知是很难深入到新事物内部的，只是在某些符号的刺激下做出与符号相关的从众反应。因而，无论多么新颖的刺激，一旦在操作的层面未见奇效，很快就会被更新的刺激替代。我很担心这样的情形也会发生在人工智能与教育的研究之中，原因是除了一部分教育技术专家之外，熟悉人工智能领域的教育者和教育研究者几乎可以忽略不计。从许多以人工智能为主题的文献中就可以发现，客观上既存在着人工智能和信息技术两个概念的混淆，也存在着对人工智能比较狭隘的理解。如果对人工智能本身缺乏必要的了解，那么，言说它的教育应用和未来可能产生的效益和风险，要么会肤浅，要么会想当然。由于我们并不探讨人工智能技术本身，在此仅对人工智能的基本信息加以梳理。

仅就人工智能这一术语的出现来说，源自1956年由约翰·麦卡锡、马文·明斯基和香农等一同发起的达特茅斯会议。在这次会议上，“人工智能”被正式提出和讨论，因此，人们一般就把这次会议作为“人工智能”的起源。60余年来，尽管人们对人工智能的理解并不完全相同，但还是形成了基本的共识：人工智能是专家在了解人类智能机制的基础上，创造的机器智能系统，目的是要机器去完成以往只能由有智能的人类才能胜任的任务；理想的人工智能机器，可以应用计算机的软硬件来模拟人类的某些智能行为。美国麻省理工学院的温斯顿教授说得更为简洁，他认为“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作”[1]。但这只是基本且粗放的信息，在更技术性的文献中，人工智能的意义则更为丰富。李开复等人就从强弱对比的角度廓清了人工智能的几个基本定义：其一是弱人工智能，指的是专注于且只能解决特定领域问题的人工智能；其二是强人工智能，也称为通用人工智能，指的是可以胜任人类所有工作的人工智能；其三是比世界上最聪明、最有天赋的人类还聪明的人工智能系统[2]119-127。李开复等人还引用了尼克博斯特罗姆对超人工智能的定义，即“在科学创造力，智慧和社交能力等每一方面都比最强的人类大脑聪明很多的智能”[2]119-127。我觉得这一定义因更为具体，也更具有震撼力。

对照以上三级人工智能的定义，集合历史的经验，我们可以得出如下的结论：第一，弱人工智能如果能够得以合理应用，应给人类现有的劳动领域带来更高的效率，可以减轻劳动者的部分劳苦；它可能带来的消极后果，与以往技术革命所带来的消极效果不应有性质上的不同，只是存在着数量上的差异。第二，强人工智能因与人具有同样的智能，理论上可以替代作为劳动者人类，又因共产主义社会尚未实现，必然会带来在现有思维下难以解决的矛盾和问题。第三，如果超人工智能真的能够出现，那只能是两种结局：要么是遵循良善法则的人工智能作为王者统治人类；要么就是人性的、遵循邪恶法则的人工智能奴役、欺凌甚至终结人类。这样想来。目前人文学者对于人工智能的警觉，应该主要指向强人工智能和超人工智能。

关于人工智能本身，我们还需要说明从1956年概念提出至今的发展状况。简略地说，1960年代以前，是人工智能发展的早期，主要的成果就是概念的提出和以“图灵测试”为标志的人工智能判定方法。从1960年代到20世纪末，属于人工智能发展的中期阶段。在这一阶段，人工智能从初始化理论向机器模型转变，也就是由理论走向实践，标志性的成果有1970年“Shakey”完全自动化运转机器人的研发成功和1989年网页浏览器在美国的推出。21世纪以来，人工智能发展进入新的阶段，相关理论和知识逐渐成熟，相关技术也从实验室走向人类的生产和生活领域。这一阶段人工智能发展的核心是深度学习，即“用数学模型对真实世界的特定问题进行建模，以解决该领域内的相似问题”[2]77。应该说，目前人工智能仍处于弱层级发展阶段，目前的应用领域主要有人脸识别、语音识别、自动驾驶、个人助理、智能家居、智能安防等，在教育领域的应用虽非空白，但还处于极其初级的阶段，所以我们有必要从教育系统的期望和人工智能的深层潜质两个角度讨论人工智能在教育中的应用问题。

(二)基于教育需求的应用期望

迄今为止的教育变革中，新的技术似乎总是作为先进的力量存在，从而，接受了它的教育就是进步的，不接受它的教育就是保守的。几乎没有人考虑教育系统是否真的需要一种新技术的介入，也没有人考虑教育系统是否有权利依据自身的法则拒绝一种技术。其实也可以说，已经发生的和将要发生的教育变革，大多数时候并非教育自身进化的需求，而是由教育之外的需求甚至是技术市场需求引发的。只要留心，就能发现许多教育技术的产品，一方面以市场运作的方式走进学校，另一方面又常常用符合教育改革决策方向的理念进行了包装。技术介入教育的理性基础表面上是“什么技术最有价值”的答案，究其实质则是“谁的技术更有价值”的答案。许多人可能注意到了每一种最终走进教育的技术都给教育带来了新的和积极的变化，但他们常常忽视了一个事实，即被技术挤压掉的教育劳动并非全部属于落后的因素，而因技术的运用而变得轻松的教育者，也未必能把节省下的力量用于更为重要的工作任务。其原因是不能被技术替代的那一部分核心劳动，它的质量与劳动时间基本上不存在逻辑关系，作为结果，教育者很多时候反而因为技术的介入及由此促生的他们对技术的依赖而在某种意义上退化。

那么，人工智能与教育的结合又是一种什么情况呢？最关键的是，目前较为成熟的人工智能技术与教育中的难题解决有没有关系？按照常理，人工智能如果能够帮助教育者或是自身就能解决教育中的难题，那教育系统就会对它产生积极主动的需求。如此一来，我们又需要追问，目前时代中教育的难题究竟是什么？面对这一问题，最难解决的其实是许多既合于目的、又合于规律的教育法则，因现代社会对教育规模和速度的要求而无法真正落实。具体而言，类似因材施教这样的教育法则，在集体教学体制下基本被悬置，而任何一种教育的方法似乎都无法使所有的受教育者获得有效的发展。鉴于此，我作为学校的教师，最关心的就是人工智能能否帮助我在集体教学体制下实现类似因材施教这样的教育法则；我当然也会关心人工智能对那些认知天赋较弱、人格行为乖张的个体有没有顶用的办法。就现在的情况看，人工智能在这两个方面恐怕都不会有什么惊人的表现。人脸识别、语音识别的成功，与因材施教所需求的思维识别和心态识别显然不是一回事；而教育人格行为乖张的个体所需要的情怀和智慧，目前的智能机器也远远不能胜任。在人工智能已初露锋芒的今天，我们无疑需要具有某种与时俱进的敏感，但这种敏感最好不要导致教育者对新技术的过分迷恋，立足于教育深厚的历史和现实以静制动应是一种明智。

(三)基于人工智能的应用预测

1.人工智能应用的尝试

我的态度看起来有点过于谨慎，不过我也乐见有人工智能专长的教育者，在人工智能与教育的结合上有所作为。毕竟教育自身的进步性变化，不仅依赖于系统内的观念自新和要素重组，而且要对可迁移到教育之中的新力量持开放的态度。如果技术与教育始终平行存在，那人类的教育不管在形式上发生怎样的变化，仍然无法超越口耳相传、诲人不倦的格局。值得注意的是，当代教育者在技术效用的刺激下已经具有了对相关技术的积极关注倾向。目前，在教学领域，人工智能开始受到教师的欢迎，这很显然不完全是技术市场引领的结果，至少在教育技术学研究领域，研究者对智能技术应用的可能性充满了热情，并在一定程度上使之成为现实。

在教育领域，人们已经开始了以下两类主要的尝试：

一是运用人工智能改变教学的方式。在这一方面，机器深度学习对人的学习开始反馈。要知道人工智能本质上是要模拟人类智能的，但这种模拟的对象并非某一人类个体，而是对人类群体在各个具体智能分支上最优异表现的模拟。也正因此，人类反过来又能从人工智能那里获得启示。最为典型的就是深度学习对教育的反馈现象。本来，“在人工智能语境中，深度学习是指基于样本数据通过一定的训练方法得到包含多个层级的深度网络结构的机器学习过程”[3]。现在，“深度学习的强大力量促使不少教育研究者将其原理迁移到人类学习之中，形成了认知取向的深度学习理论，帮助人类像机器一样达到深度学习”[3]。在这里，我们看到了人类与人工智能的互动，而其实质则是人类向自己的集体智慧学习。由于人工智能的教育应用，在深度学习之外，人工智能对个体学习的自适应功能，使学习者对学习的自主控制和教师对学习者的个性化指导更加现实；人工智能技术与大数据的结合使得自我测量和定制学习成为可能，我们期望的集体教学背景下的因材施教也不再是艰难的问题；虚拟学习环境则使学习在学习决策、任务完成和自我评价中可以成为真正的主体。应该说，无论个性化的学习方式，还是学习者成为主人的观念，都不是新生事物，但没有人工智能的介入，的确难以变为普遍的现实。

二是运用人工智能改变教学的环境。目前备受关注的要数智慧教室和智慧校园。实际上，最初的智慧教室并无人工智能的因素，1988年GTE公司开发的智慧教室(Smart Classroom)，“只是集成了个人电脑、交互式激光磁盘系统、闭路电视、家用录像系统等设备进行教学，以使学生能够按照自己的步调学习，从而取得比传统教室更好的学习效果。”[4]。人工智能与智慧教室的深度融合只是近些年来的事情。但无论如何，人工智能的运用的确创造了比原初智慧教室更好的教学环境。国内研究者在这一问题上也有贡献，提出了智慧教室的“SMART”模型，认为智慧教室的智慧性体现在内容呈现(Showing)、环境管理(Manageable)、资源获取(Accessible)、即时互动(Real-time Interactive)、情境感知(Testing)5个方面[5]。这样的教室，作为学生学习的环境自然是传统教室无法比拟的。至于智慧校园，在空间上超越了课堂，涉及学校对学生的综合服务，广义上也可以归入教学环境改善的范围。

2.人工智能的应用预测

以上两类尝试事实上也只是一个开端，整体上仍然处于舆论引导阶段，距离普遍的现实化尚有待时日。即使在未来基本实现，性质上也只是当前人工智能教育应用数量维度的扩张。在阅读和分析相关文献的过程中，我注意到人工智能和教育的结合基本上发生在教学和学习领域，这与人工智能研究在认知领域进展最为迅速有直接的关系。当然，学校教育虽然面向学生的全面发展，但仍然以知识教学为其工作的核心，这也是非常重要的原因。相比较而言，道德教育与人工智能的结合至今还没有进入人们的视野。然而，就人工智能技术本身的发展状况来看，它在教育中可以发挥作用的空间应该很大。即使在弱人工智能的前提下，其应用的广度和深度也都可以挖掘。如果在未来强人工智能足够成熟，还会有我们今天预料不到的景象。对于超越以上两类尝试的、人工智能未来与教育结合的景象，我觉得以下三种情形值得思考：

其一，教师辅助人工智能教学。计算机及信息技术在目前的教育实践中，实际上仍处于辅助教师教学的位置，但我们却能发现“计算机辅助教学”(Computer-Assisted Instruction)已经远离了流行的教育话语体系。我们不妨对“计算机辅助教学”的内涵加以回忆，其实就是教师将计算机作为教学媒体，用之辅助自己的教学或直接用之教学，以求得超越传统教学的效果。从技术应用的内容来看，“计算机辅助教学”综合运用了多媒体、超文本、人工智能和知识库等计算机技术。在其中，我们可以看到“人工智能”，但它在教学中的作用与多媒体、超文本等是处于同一等级的。但我们可以预见到，随着人工智能技术的进步和个性化学习理念的更深入人心，“教师辅助人工智能教学”应会成为现实。即便是现在，科大讯飞股份有限公司开发的阿尔法蛋，已经把人工智能与儿童教育深度结合，成为孩子的学习助手。我们可以设想，如果每一个孩子都与智能机器人在对话中进行学习，教师不就被挤到教学过程的边缘了吗？被挤到边缘的教师也不是无所作为，但他们的作为基本上只能局限在组织和管理的范围，相对于人工智能来说是处于辅助地位的。

其二，人工智能用于道德教育。这是一个可以想象的问题，原因只有一个，即是教育者在道德教育中的许多失误表面看来是方法问题，其根源则是他们对受教育者认知、情感、态度及价值的误判。进而言之，教育者在道德教育中的失误，是与他们不完美的认知、情感、态度及价值识别能力紧密相关的。那么，人工智能在这些方面会不会有优异的表现呢？我觉得，在弱人工智能等级上，这种单项信息识别能力，最终是会超越人类的。紧接着的问题是，如果有一天出现了这样的人工智能，教育者会把它引入道德教育过程吗？就目前教育者对技术的热情和期望来看，他们应该会做出这种选择。客观而言，道德教育的特殊性也决定了教育者对心灵洞察的技术更为渴望。知识学习者无法掩饰自己认知上的不足，所谓的“不懂装懂”也只是一个人相信无人对他进行切实评价而呈现的虚伪姿态；但被训育的受教育者，他们的道德精神真相就不那么容易暴露了。不诚实导致的撒谎如果在一个人那里没有形成众人皆知的习惯，教育者还真的难以做出准确的判断。站在技术的立场上，具有测谎功能的人工智能是可以在受教育者是否诚实方面派上用场的。那么，谁会认为教育者没有使用这种人工智能的兴趣呢？而假如类似人工智能测谎这样的技术在道德教育中得以应用，与“教书”或交织或平行的“育人”是不是截然不同于以往呢？

其三，VR技术与教育深度结合。VR是virtual Reality的缩写，即虚拟现实(三维动态视景与实体行为)。相信这一技术在教育过程中的应用在未来也是有限的，但其性能的确契合于一部分教学内容的传递和教学目标的实现，因而在教育高度智能化的条件下必将走进教学过程。具体地说，目前慕课(Massive Open Online Course)，尚依托于平面的载体，即便在现有内容不变的前提下，也能够借助VR技术，将屏幕上的图像转换为三维动态视景与实体行为，接受者的认知和情绪体验自然也会发生变化。实际上，VR技术仍然属于弱人工智能的层级，但其带给受众的感知体验却是平面的信息呈现和实物本身都无法提供的。有了VR的运用，凡可被空间化的知识和技能，均能以虚拟现实的方式让学习者走进知识和技能的内部，由此产生的教学效果是值得期待的。

三、 收益、风险及面向未来的思考

(一)收益与风险

新技术总是令人心动的，但每一次令人心动的原理却基本一致。回顾历史，具体行业的人们之所以对新技术充满好奇和热情，无非是冲着技术能带来的高效率和好效果而去的。做反向的思维，如果让我们动员教育领域的劳动者采用新的技术，我们会用什么东西吸引和打动他们呢？根据经验和专业的理性，我一定会告诉教育工作者新技术可以减轻他们的劳动负担，同时可以扩大他们教育劳动的收益。实际上，技术的优势正体现在它作为新的生产力因素所带来的效率和效益上。然而，一线的教育劳动者常常忘记了一个原理，即生产力的进步必然会对生产关系提出新的要求。如果只欣然接受新的教育技术而缺少教育劳动中的各种伦理和管理的原则，新技术的运行很难避免搁浅的结局。简而言之，人工智能必然会给既有的教育带来更新更好的收益，但也会带来各种可能的风险。

工作层面的思维通常是“目的—手段”的框架。进而言之，一切领域的劳动者对自己的劳动结果都会有所期望，在教育领域，直接的期望是受教育者个人的发展，间接的期望则是受教育者作为社会成员能够有效承担自己的社会角色。就受教育者的个人发展来说，教育劳动要追求的是受教育者的认知、人格的发展；就受教育者要承担的社会角色来说，教育劳动追求的则是受教育者作为社会建设者和接班人的综合素养。应该说，在教育理念上，这些认识已经家喻户晓，教育者的认识即使不那么严谨，一般也不会有认同上的障碍。但在教育实践领域，我们会注意到认知的和人格的发展、社会建设者和接班人的综合素养，并没有因为教育者认识上的到位而顺理成章地完全达成。历次的教育改革，无不关注学校教学过于重视知识的传授而在学生的认知发展上的乏力，就说明学生的认知发展作为教学的目标未能有效实现；而不绝于耳的学校德育实效性不足，则说明学生的人格发展作为教学目标也没有理想的结果。追寻原因，人们的意识自然会聚焦于教学的过程，更准确地说，会聚焦于教学的方式、方法和模式，也就是手段问题。这样的思考和进一步的行动努力始终在进行，但现实的状况却没有发生明显的改观。在对这种情况进行归因分析时，人们多能想到教师的素养和能力，从而围绕具体教学方式、方法和模式的培训总在此起彼伏地进行，但人们最终发现一些操作上的瓶颈始终难以突破。因而，每出现新的教育技术，教育领域都会格外敏感，想必也是希望能够借助新的教育技术突破已有的瓶颈。

问题在于以往的教育技术，说到底主要是在信息的呈现和表现上有所贡献，并没有在学生的认知和人格发展的核心问题上有大的作为。相对而言，人工智能就大不相同了，具有对话功能的人工智能，可以为学生进行学习指导的私人定制，教师的劳动负担可以因此而减轻，学生的学习因时间和空间的高度灵活而更有兴趣和效率。实际上，人工智能技术的教育应用不只是能够减轻教师的教育劳动负担，还能够借助技术提高教育行为的针对性和适切性，而且由于技术替代而节省出来的精力和时间可用于更深入的教育思考。

走近学校教师，我们就会知道他们在教育中的艰难一般并不在所承担的学科教学的知识方面，他们最感焦虑的往往是对学生的学习状态和学习风格的把握上。试想，如果有一种技术可以让教师比较准确地把握学生的学习状态，那他们就无需透过学生的“愤”“悱”之状貌决策是否“启”“发”了。如果有一种技术可以替代了解学生学习风格的心理测量量表，那教师“启”“发”的失败几率一定能被降低到最低限度。而更重要的是，人工智能在教育过程中的更多介入，必然会把教师从简单的劳动中解放出来，他们应该有时间和心情对教育做更深入的思考。

之所以提及这一点，是因为长期以来存在着教师为教育的细节所困的现象，许多一线教师在结束一个周期的教育劳动之后身心俱疲。因而，他们一方面会对能减轻劳动负担的新技术表示欢迎，另一方面也希望有时间和心情去思考更深层的教育问题。在学生的学习一侧，人工智能的应用应该有更大的作用，能够切中他们个性的人工智能可以让他们不必费力甚至痛苦地去适应不同教师的教学习惯，高度人性化的智能机器会“量体裁衣”，既给他们简洁、有趣的知识呈现，也给他们最为恰当的认知引领，他们学习的效率和效果提升几乎就是必然。在这里，我们还要思考一个问题，那就是人与人的教学交往固然可能更有温度，但这也不是一种必然。谁也无法否认人与人的交往既可以是更深刻的快乐的基础，也可以是更深刻的痛苦的源泉，其症结在于人是有局限性的。人工智能在人的控制下至少不会把自己的成见和社会性的局限带入教育过程。也就是说，教学中的学习者从人工智能的应用中所获得的收益绝不限于学习本身，还会连带与学习过程相伴随的较高概率的良好心理感受。

由于人工智能没有自然人的局限性，它的应用也会使教学现场的精神氛围发生相应的变化。当然，这种可能性的变化也不必然是积极的。从积极的方向思考，教学现场的精神氛围应该更为自由和轻松，主要的原因是智能机器只能是学习过程互动结构中不具有主体性的一方。即便智能机器具有了一定的能动性，也是智能意义上的能动性，它不会具有自然人所具有的强力意志。与学习者的自主性相匹配的是智能机器的灵活适应，那么，发生在两者之间的互动自然会比发生在学习者和教师之间的互动具有更大的自由度。

我们假设在学校的课堂中，每一个学习者均与自己的人工智能设备进行着不同节奏和风格的互动，感觉上是一群人，实质上却是一个个相对独立的教学互动。他们相互之间的纽带客观上只是共同的物理空间和管理意义上的班级，传统课堂中必然发生的消极心理事件没有了发生的基础，作为学习者的个体事实上有条件处于自适的状态。均处于自适状态的众多个体，共处于同一教学现场，其间的精神氛围应是自由和轻松的，如果有紧张，也只能存在于人际认知学习互动之中。不过，有一个因素也不能忽略，即是教师也会出席教学现场。我不认为人工智能的发展能够完全代替教师，充其量只能把教师的作为高度专业化。现在的教师，在理论设定上是一个教育全能运动员，换言之，他们在教学过程中承担着教授者、指导者、组织者、管理者等多重角色，而人工智能的介入将使他们作为组织者和管理者的角色凸显，同时使他们作为传授者和指导者的角色走向更为深刻和专业。所谓更为深刻，基于人工智能必有的局限；所谓更为专业，则基于教师对人工智能背景下学生学习困难的专门研究。

走出课堂，我们还可以预见到人工智能技术对教育高质量公平的贡献。慕课技术已经在很大程度上为解决教育资源配置的不均衡提供了物质的基础，偏远地区的适龄人口只要有政府或社会力量的资金支持，就可以享受到发达地区的优质教育资源。但在现阶段，计算机终端仍然是一种平面呈现的计算机。但我们完全可以设想，借助VR技术，未来可以在任何的空间生成三维动态视景与实体行为。高质量的教育公平因技术的进步和广泛使用也就逐渐成为现实。

人工智能的教育应用绝不止于我们所想到的，专业知识的短缺也限制了我们的想象力。即使如此，我们也需要思虑人工智能的教育应用可能带来的风险。做这样的思虑绝不是庸俗辩证法所导致的思维圆滑，而是因为尚不发达的教育技术已经给现实的教育带来的许多消极的影响。只是由于教育技术在当下尚不发达，所以我们似乎还有能力依靠理性对许多偏差进行纠正。但客观而言，应有的纠正并非一种普遍的存在；存在的纠正也没有产生理想的效果。比如教师对PPT的使用，目前在中小学整体上比较恰当，而在大学，已经产生了几乎不可逆的消极后果。一部分大学教师对PPT的过度依赖，已经不同程度地减损了他们的教学能力。那么，在未来人工智能高度介入教育过程的情况下，又会导致什么样的结果呢？这的确是一个值得预先思考的问题。一线的教育者对人工智能的兴趣总体上被组织在学习认知这一领域，只有一部分教育学者在乐见新技术教育应用的同时，替未来的教育担忧。我知道、也相信他们的担忧并非没有意义。

(二)面向未来的思考

面对未来人工智能的深度介入，我最为担忧的是以下两个方面：

一是教育者的精神危机。迄今为止的教育文化，仍然关注教育者的教育情怀，与此相联系的是对教育者的情感、态度和价值观的高期望。若问其缘由，皆因教育是“使人成人”的人文社会实践活动。现实的教育者个人，也许会对社会对他们教育情怀的高期望抱有警惕的态度，但他们能够安于清贫并乐于奉献的动力，正是他们对社会高期望的潜意识认同。饱含高尚的教育情怀事实上也成为他们诲人不倦的精神支持力量。然而，这一切均建立在教育者是教育全能运动员的基础之上。随着人工智能对教育者劳动的逐渐替代，一方面他们自己无需强大的精神力量支撑艰苦的教育劳动，另一方面社会对他们教育情怀的期望也会逐渐降温，那他们对自己的教育者身份认同难道不会发生变化吗？传统的本质的教育劳动被人工智能替代，未来的教育者又是什么样的教育者？对于这些问题的答案我们也不必急于找寻，但对教育者可能的精神危机的确需要预先思考。

二是教育过程的教育性减损。当课堂里的教师不再是知识和人格的权威，不再是教学的艺术家，而只是偶尔出场的指导者和作为背景性存在的组织者和管理者时，他们实际上已经被格式化为操作意义上的课堂公务员。实施经典的教育所需要的时间和空间被人工智能占用，教育过程的教育性减损实属必然。也许我们所预见的“教师辅助人工智能教学”并不会成为现实，但这只能是人的理性作用的结果。倘若教育在人们的理解中在未来没有多么人文，而主要在于“培训大批人员让他们在行政管理、军事发展和技术培训等具体工作岗位上，为资本和国家机器效力”[6]，那加上人工智能的介入，教育过程的教育性一定不再是人们注重的内容。作为教育过程教育性减损的结果，受教育者的不平衡发展必将成为现实。

应该说人工智能对各个领域的实践者是充满诱惑的，技术市场绝不会忘记教育这一应用潜力巨大的领域，进而人工智能与教育的结合必然会越来越紧密、也越来越普遍。新的存在会促生教育者新的意识，人类的教育思维也必将发生渐进而微妙的变化。保守地预测，在人类健全理性的作用下，即便“教师辅助人工智能教学”不会出现，教育者这一概念的内涵也会由具有教育权力和能力的自然人转换为“自然人与人工智能的协作体”。自然人的教育劳动内容也会由教书育人演变为教育现场的组织管理者和人工智能工作的控制者。今日教育者的积极教育会被未来学习者的主动学习替代，从而学习意志的价值也将远远大于教育意志的价值。面对正在到来的新的技术革命，我们既不必急切，也不必担心，因为弱人工智能最多是未来教育者的合作者，还因为强人工智能和超人工智能目前还存在于想象范畴。而更重要的是，人类的理性足以引导自己最大限度从技术中获得收益，同时最大限度地回避技术可能带来的风险。