人机学习共生体*——论后人工智能教育时代基本学习形态之构建

李海峰 王 炜

（新疆师范大学 教育科学学院，新疆乌鲁木齐 830017）

一、人机学习共生体：人工智能教育困境的破解之路

自人工智能技术出现，人们一直试图将人工智能技术与教育相结合，来打造专家级智能教师，以实现对学习者精准的、个性化的、灵活的知识教学。人工智能教育研究滥觞于康纳蒂（Conati C.）等在1976年发表的《教育中的人工智能》理论初探。随着信息技术的发展，该领域逐步出现了计算机辅助教学、智能导师系统、智适应学习系统、教学智能体和智能会话伙伴等研究方向[1]。其中，计算机辅助教学是人工智能教育的初级阶段，由于信息通讯技术的智能化程度非常低，它只能作为教师进行知识传授的辅助工具，通过简单的程序控制，实现知识传授、信息交流和知识测验等教学过程。智能导师系统是传统教学模式的智能化模拟，研究者利用编程技术、数据分析技术以及相关算法等，实现专家型虚拟教师的功能，竭尽全力地创建一种智能化教学环境，打造专家型虚拟教师，为学习者学习提供学习支持服务。智适应学习系统为学习者打造了一个超级专家型教师，它能够精准获悉学习者纳米级知识点的掌握状况，

为学习者推荐最佳的学习路径，提高学习效率，促进个性化学习[2]。智适应学习系统通过分析学习者的学习动机、学习风格和学习行为等，为教学提供即时反馈，并通过人机协同为学习者提供精准化的智能教学[3]。

但遗憾的是，人工智能教育应用依然是传统教育中教师传授知识模式的反映，不过是不断地运用最先进的人工智能技术，使教学智能体更像一个超级专家型教师，以实现更加精致、个性化、智能化的知识传授。譬如，“乂学智适应学习系统”是一个最具代表性的人工智能教育系统，它通过纳米级的知识粒度分解、个性化学习路径荐引、快速精准的知识状态监测以及多元化的学习内容推荐等，对学习者进行精准教学。然而，无论这些人工智能教育技术多么的精准、个性化和智能化，它们所蕴含的教与学理论也仅停留在行为主义和认知主义阶段，难以实现对学习者高阶思维能力的培养。

依据学习经验之塔理论，当前人工智能教育所提供的绝大多数学习属于被动性学习，诸如：听讲、视听、阅读和演示等，难以实现教授他人、实践和讨论等这些主动性的学习方式。换言之，人工智能教育应用实现的是机器替代教师教授这种被动的传统教育模式，而并未实现学习者教机器这种主动学习方式。因此，人工智能教育应用必须从模仿传统教育教师教的行为，转向创建能够被学习者教授的学习智能体，直至形成人机互教互学的人机共生学习形态。

二、人机学习共生体：人工智能教育发展的理论召唤

人工智能教育应用的理论与实践，未能保持和教与学理论的同步发展，在以教为导向的人工智能教育应用的理论与实践中，人机学习共生体将是未来人工智能教育发展的实践方向。人工智能教育需要从理论和实践层面突破教与学理论与实践滞后的困境，推动人工智能教育的基本理论与实践发展。因此，后人工智能教育时代的人机学习共生体，需要顺应人工智能教育发展的理论与实践召唤，阐述人机学习共生体的历史发展必然性，明确人机学习共同体的基本内涵和特征。

（一）人机学习共生体是人工智能教育发展的历史必然

无论从教与学的理论历史发展，还是从教师与学习者角色关系的演变，以教师教为特征的传统人工智能教育模式，并不利于学习者综合素养的培养和发展。无论人工智能教育的智能化、个性化和适应性如何发展，以机器教人的学生学习过程始终是一种被动、低效的学习。因此，人机学习共生体被认为是后人工智能教育应用发展的历史必然，其根本原因是人工智能教育应用需要关照学习理论发展和师生关系的发展。

1.人工智能教育需要回应学习理论的发展

从人工智能教育模式的特点看，人工智能体的设计，主要是重复了传统教育中教师教的行为，通过学习分析、内容推荐以及活动设计等，实现精准教学。从行为主义和认知主义学习理论视角看，人工智能教育在知识教学方面基本上达到了专家型教师水平，特别是在智适应技术所体现的纳米级知识点分析、精准学习内容推荐以及个性化学习路径引导等智能化学习支持上。譬如，2017年乂学教育在郑州上演的“人机大战”教学比赛表明，智适应教学系统在与三名经验丰富的中高级教师比赛中，分别在平均分、最大提分和最小提升等方面完胜教师。此外，联合国教科文组织在2019年发布的《教育中的人工智能：可持续发展的机遇和挑战》工作报告中也再次强调，以人工智能技术构建双教师模式，来支持学习者的协作学习和个性化学习，教师借助“虚拟教学助理”可以完成作业评分、论文评价和资源推荐等日常教学事务，使得教师能够抽出更多的时间进行一对一的教学指导[4]。可见，人工智能虚拟教学助理是为缓解教师的教而设计的，其本质依然体现的是传统教育模式中教师进行知识传授的角色。

显然，智适应学习系统在精准掌握学习者学习状况、提高学习效率和个性化学习等方面，基本上超越了教师，但是从建构主义理论、经验学习理论以及脑科学理论的发展看，它并未实现对学习者高阶思维能力的有效提升。皮亚杰（Jean Piaget）将知识习得看作是一种连续不断的建构过程，学习者内在图式的形成和发展得益于认知结构的同化、顺应和平衡过程[5]。从皮亚杰的认识发生论视角看，人工智能通过对知识点的精准分析、学习内容推荐和知识教学等，确实明显地促进了学习者的知识习得，但是思维不是与生俱来、自然发生的行为，而是与社会、历史和文化的发展紧密相关的[6]。尽管人工智能导师教学系统发展迅速，但是其学习环境是以教师教为核心进行构建的，并未开发出具有社会、文化和历史特征的智能体，难以满足学习者与其进行深度互动的需求。以社会建构主义理论的“鱼牛故事”隐喻为例，青蛙是通过互动、交流和情境创设等，使鱼构建出牛的真实表征的，而不仅仅是通过图片呈现、视频介绍等简单形式使鱼记住牛的形象。以这种形式进行的人工智能教育应用仍然是知识传授型的传统教育方式，并未实现对知识的生成和创造。

就知识记忆和保留程度而言，早在上世纪60年代，戴尔（Edgar Dale）在《视听教学方法》中就提出了经验之塔理论：以阅读方式获得的知识仅能保留10%；以听觉获得的知识保留20%；以观察获得的知识保留30%；以听觉和视觉获得的知识能够保留50%；以说与写学习方式能够记住70%的知识；而高达90%的知识是学习者通过做学习活动获得的。在这些学习方式中，视听方式主要培养学习者知道、理解和应用等低中水平的学习能力；而参与、扮演、模拟和直接有目的的体验式学习，是学习者分析、评价和创造等高阶思维能力培养的主要方式[7]。美国国家训练实验室在戴尔研究的基础上提出了学习金字塔理论，学习者以听讲、视听、阅读和演示等被动学习方式所获得的知识，其最高保留记忆内容占30%；而以讨论、实践和教授给他人等主动学习方式获得的知识占50%以上；以教授给他人的方式能够保留高达90%的知识。根据经验之塔理论和学习金字塔理论可知，人工智能技术并未对学习者知识获得和高阶思维能力发展提供有力支持，尤其是“教给他人”这一学习方式未能得到有效发展。可见，如何实现人工智能体这种“被教”的能力，将是提高学习者学习效果和高阶思维能力发展的重要途径，更是人工智能教育应用突破传统教育模式的关键所在。因此，人工智能教育的教与学理论，应当从知识传授转向参与性、互动性、应用性等智能学习环境创建上，通过设计与开发人工智能体，为学习者“教会别人”的高级学习方式提供支持，而不仅仅是开发教师的教学助手或者是类似于游戏环境中进行对抗的“敌人”。

2.人工智能教育需要回应学习者的角色演变

从人工智能教育应用的模式看，学习者与智能体、学习内容与学习环境之间的关系是一种主客体关系，具体表现是智能体为主体、学习者为客体，或者是学习者为主体、智能体为客体。智适应学习系统的学习过程表明，人工智能教育技术的主要功能是：基于学习行为数据分析，向学习者推荐相应的学习资源和学习内容，使学习内容的记忆和掌握更符合学习者的个性特征[8]。譬如，“塞拉戈智适应学习系统”主要是帮助学习者进行记忆和管理知识，它是以神经科学和认知科学为理论依据开发的学习者辅助性记忆学习工具，通过向学习者提供智能互动卡片的学习方式，帮助学习者进行预习、学习或者复习知识点。该系统通过对学习进度、难易程度和知识点掌握程度的学习行为跟踪，以数字仪表盘的形式，对学习内容和学习行为等进行测评[9]。显然，以“塞拉戈智适应学习系统”为代表的人工智能教育应用，并未跳出学习者与人工智能体之间的主客体关系，学习者多以客体角色处于人工智能教育应用的模式中，人工智能教育应用一直试图模仿专家型名师，以实现对学习者的个性化、精准性和灵活性教学。人工智能体成为了传统教育中教师角色的代表，学习者则成为了知识接受的客体。正如学者郭炯等对人工智能教育应用的批判：人工智能教育应当超越知识获取、技能习得和知识传授等狭隘的学习方式，需要具备培养学习者的反思、问题解决、批判性和创造性等高阶思维能力的能力，被教授的学习者应当能够进行自主学习和独立思考，而不能过度依赖人工智能[10]。

人工智能教育应用如若能够实现学习者高阶思维发展，则需要重新构建教育活动过程中人工智能体与学习者之角色关系，需要以客体、主体、主体间、他者和类主体等角色观，重新审视人工智能在教育应用中的角色地位。尽管，当前人工智能教育已经在知识传授方面接近甚至超越了专家型教师，但是人工智能教育教授的学习者更像是一个知识存储器，缺乏高阶思维能力，原因是学习者在人工智能教育模式中的角色主要是客体或者个体主体，需要向主体间、他者和类主体角色转变[11]。人工智能在教育应用中最初承担着传统教师的知识传授功能，通过问答设计、情境设计和内容组织等进行知识传授，特别是智适应学习系统的发展，俨然成为了一个典型的专家型教师。但是这种人工智能教育的基本假设，是将学习者作为知识的接受者或者容器，而人工智能体被作为传授知识的教师角色，这会抑制学生高阶思维能力的发展。为了充分发挥学习者的主体性，人工智能教育已经在考虑提高学习者主体性的教与学方案。譬如，澳大利亚新南威尔士大学（The University of New South Wales）创建的“慧雀智适应学习系统”在“人机教学”比赛中获得佳绩，其特点是在在线课程中嵌入了大量的模拟实验，使学生能够“边做边学”，系统根据学习者的学习行为进行复杂的算法处理，通过不断互动和反馈来修改课程设计[12]。该学习系统以“做”和“教”相结合的学习方式，突破了人工智能教育应用中将智能体作为主体和学习者作为客体的模式局限，使学习者成为了学习活动的主体。换言之，“慧雀智适应学习系统”将人工智能教育应用中学习者的角色地位推向了个体主体，使学习者由知识接受者角色转变为知识的占有者，这可以说是人工智能教育应用的一次质的飞跃。

然而，现有的人工智能教育并未实现真正的学生主体发展。雅斯贝尔斯（Karl Theodor Jaspers）认为，人类交往包括共体主体性、交互客体性、外在主体间性、内在主体间性这四个由低到高的发展阶段。教育是人与人的精神契合，人与人的交往是我与你双方的交流和互换，通过教育理解他人和历史，了解自己与现实[13]。共体主体性是一种没有个体的共体，个体作为共体存在和发展的工具，存在于原始社会中的依赖关系。交互客体性是以与他人为交往为工具和手段的个人目的的自我实现，把对方作为被“我”占有的客体而存在，当前的人工智能教育应用就属于交往客体性阶段。智能体是学习者进行知识获得的对象，学习者将智能体看作实现自己学习目标的客体，人工智能教育应用成为了典型的工具主义代表。事实上，这种交互客体观并不利于学习者素养的全面发展，虽然学习者会从知识获得方面取得较大进展，但是对其知识保持、应用、情感和道德等方面的影响，将会产生更多的消极作用。因此，按照雅斯贝尔斯的人类交往理论学说，人工智能教育需要从互动客体性向外在主体间性和内在主体间性发展，从而实现学习者主体性的全面发展。

（二）人机学习共生体的基本内涵

人机学习共生体概念是为破解学习者与人工智能体之间的主客体关系这一问题而提出的。根据教与学理论和师生关系理论的发展，对学习者与人工智能体之间的关系进行了重新构建。人机学习共生体具有两个方面的含义：其一是指学习者与人工智能体之间形成的学习机制；其二是指学习者与人工智能体之间在学习过程中形成的角色关系。前者聚焦于如何运用教与学的最新理论，进行人工智能教育技术的设计、开发和学习模式构建；后者关注的是如何运用师生角色关系理论，构建后人工智能教育模式，来培养学习者的高阶思维能力。

1.人机学习

“人机学习到底是什么？”这个问题是回应人机学习共生体内涵首先需要直面的问题，它关系到人工智能在学习者学习过程中的地位和功能。“人机”指学习者和人工智能教育技术，人工智能教育技术根据功能又可划分为“教与学的人工智能教育技术”和“虚实空间的智能体”。虚实空间的智能体是指具有主体性思考、行动和交流等行为和能力的虚拟机器人或者真实机器人。人机学习是指学习者和人工智能技术共同所构成的教与学关系体及其活动。

那么，这种教与学关系到底是一种什么状态？需要我们从学习理论的历史演进视角，重新审视他们之间形成的教与学内涵。从人工智能技术最初提供的问答功能看，人工智能教育应用是典型的基于行为主义理论的学习过程，可以将斯金纳（Burrhus Frederic Skinner）提供的机器学习看作是人工智能教学最初的萌芽，通过问题与答案的组合构成了学习者的主要学习方式，学习方式就是在刺激与强化之间形成的联结过程。人工智能导师系统的诞生将仅限于刺激与反应的学习过程转向了知识传授，通过创造虚拟学习环境、仿真虚拟教师和学习工具等，帮助学生学习新知识。人工智能导师系统的开发与应用是从行为主义向认知主义理论的一种转变，学习过程不再是简单的应答学习活动，而是一种情境、讲授和交互的融合。而智适应学习系统的开发和发展，将人工智能教育的认知主义学习方式推向了高潮。人工智能技术充当了一个超级专家型教师，能够对学习者已经掌握的知识点进行精准分析，通过学习分析技术和个性化推荐技术，向学习者提供精准的学习内容。

但迄今为止，人工智能教育并未实现对学习者创造能力的培养，因此，需要运用建构主义理论和经验之塔理论等，重新厘定人机学习的基本内涵。人机学习并不仅仅是智能体传授学习者知识的学习过程，而是基于建构主义理论和经验之塔理论，运用人工智能技术构建的，一个能够与学习者进行互动交流、相互传授和相互学习的新型学习模式。因此，人机学习既是行为主义和认知主义等理论指导下的人工智能教育活动，又是建构主义、学习经验之塔理论等指导下的社会性学习活动。

2.学习共生体“人机应呈现一种怎样的关系？”这是回应人机学习共生体内涵的关键问题，涉及学习过程中学习者的能力培养问题。从知识习得向知识创造转变是学习方式发展的基本方向[14]，这决定了人工智能在教育过程中的角色和功能决不仅仅是知识的传授者，更应与学习者共同组成一个学习共生体，即通过协商、互动和探究等活动实现知识创造。学习共生体是学习者学习角色和地位的一个连续统发展过程与阶段，嵌入在主体、主体间、共生体以及他者等学习角色观的连续统发展过程中[15]。

首先，主体性是学习共生体发展的基础。在主体性师生关系中，教师和学习者之间存在着一种绝对的对象化关系，或者教师是主体，学习者是客体；或者学习者是主体，教师是客体。主体性师生关系产生了两种偏激型师生关系：或者是以教师为中心的知识灌输式教育；或者是以学习者为中心的发现式学习。人工智能教育在主体性师生关系的影响下，或者形成了以知识精准传授为导向的学习方式；或者形成了以学习者探究活动为基础的学习方式。如果人工智能体被看作主体，学习者被看作客体，那么，学习者与人工智能体之间的关系就是典型的知识传授关系，学习者是知识的容器而不是知识的创造者。如果学习者是主体，人工智能体是客体，那么，他们之间就形成了知识传授的另一种单向传输关系，人工智能体就是一个接受指令的客体。主体性师生关系是当前人工智能教育的发展阶段，需要从知识习得、知识传授向人机互动、相互交流的主体间关系发展。

其次，主体间性是学习共生体凝聚的途径。主体间关系是一种师生平等的、契约性的和个体主体性的关系，包括以个人利益为主导的外在主体间关系和以心灵共鸣与共生为导向的内在主体间关系。人工智能教育需要从人机的主客体关系走向主体间性关系，这也是后人工智能教育时代的重要特征。当前，人工智能教育应用鲜有将人工智能体作为学习过程主体看待，大多是将学习者作为人工智能教育应用的唯一主体进行学习活动设计。虽然，这种主客体人工智能教育设计对于发挥学习者的主体性有帮助，但是学习者会产生以知识占有为根本目的的利己主义倾向，不利于学习者的创新能力培养。人工智能教育中的人机关系，必须再次从我与你的主体间性走向他者关系，消解主体性的为我性，学习者之所以成为主体是以他者的承认作为前提的。

第三，他者性是学习共生体凝聚的保障。在后人工智能教育时代，学习者的学习绩效提升和高阶思维能力培养，不仅需要通过学习者对知识和技能的掌握得以体现，而且需要通过与人工智能体建立他者关系来得到发展。换言之，学习者的高阶思维能力是通过智能体的行为改变得到认可的，是否能够教会智能体某些知识和技能，是否能够提升智能体的高阶思维，是否能够与智能体进行深度协作并进行知识建构，将是未来人工智能技术教育应用的重要特征。人机学习共生体的建构，需要首先消除人工智能教育应用的机器认知观。应将人工智能教育应用看作是人与智能体之间形成的知识共生体，而非将人工智能体看作冰冷的机器或者知识占有的对象。学习者与人工智能体从主体间性走向他者性，既是对人与人工智能技术绝对差异的承认，更是培养学习者责任主体性的主要途径，并拓展了仅将人工智能体作为知识习得工具的认知局限。

综上所述，人机学习共生体是由学习者与人工智能技术共同构建的一个有机体，它以行为主义、结构主义、认知主义和建构主义等理论为基础，运用师生关系的主客体观、主体间性和他者性等，重构着学习者与人工智能技术之间的角色关系，通过互教互学、协商互动和伦理关照等，实现学习者的高阶思维和知识创造能力等培养。

（三）人机学习共生体的基本特点

人机学习共生体作为后人工智能教育时代的基本形态，呈现出了与当代人工智能教育应用的明显差别，主要体现在学习者与人工智能体在学习过程中的角色地位、互动关系以及学习目的等。

1.智能体作为主体存在

雅思贝尔斯认为，教育不过是人与人主体间的灵与肉的交流活动[16]。因此，人工智能教育绝不能仅仅停留在学习者与智能体的主客体关系上，智能体也需要作为教育过程的主体角色存在。只有将智能体作为学习过程的主体进行设计与开发，学习者才能在人工智能支持的教育中得到发展，才能够实现从知识的习得者向知识的创造者转变，他们的知识技能、高阶思维和思想品德等才能够不断获得提升。人工智能发展主要包括计算智能、感知智能和认知智能等三个阶段，具备认知智能的智能体能够像人一样思考和采取行动。后人工智能教育应用时代，智能教育作为辅助教育手段的观念将逐渐被消除，基于人工智能技术开发的教育智能体将在教与学过程中以“主体”身份重构教育过程和教育组织形式。

2.人与智能体是他者性关系

在人工智能技术支持下的教育活动过程中，不仅是知识的传递过程，而且需要学习者与智能体之间形成指向他者的共生体关系。作为智能体他者的学习者而言，学习不再是学习者通过人工智能技术进行知识习得的单一信息传播过程，而是将智能体赋予了具有教与学能力的主体角色。学习者的学习，通过智能体这一他者的行为变化而得以体现。智能体也不再仅仅是冰冷的机器，而是能与学习者进行教与学互动、感知学习者行为变化的主体，智能体的学习也在与学习者这一他者的互动过程中得以逐渐提升。这样，通过人与智能体所构建的他者关系，学习活动已经从智能体教人转向了他者视角的人机交往责任主体活动，学习者或者智能体需要为彼此的学习和情感负主体责任。

3.学习发生于人机互教互学

学习者教授智能体知识与技能将是后人工智能教育时代的典型特征。与当代以机器教人为特点的人工智能教育应用相比，后人工智能时代将突出学习者在教与学活动中的主体地位，消解将学习者作为教学客体的消极学习影响。在后人工智能教育时代，对学习者的学习绩效评价需要从对学习者自身的知识与技能考察，转向考核其能够使智能体达到的知识与技能程度。换言之，学习发生于学习者教授智能体知识与技能的过程中。在人机互教互学的过程中，智能体具有认知、情感、社交和创造能力，学习者通过与智能体的教与学互动，实现能力与素养的提升。

4.人与智能体协同知识创造

从知识传授向知识创造发展是后人工智能教育时代发展的必然趋势，人与智能体协同进行知识创造，将是这一时代的重要特征。随着人工智能技术的发展，人工智能体将会具有自我意识、自我思考、与人合作以及知识创造等能力。人工智能自我学习能力的逐渐提升，知识创造已经不再仅仅是人类的专利[17]。显然，在后人工智能教育时代，人工智能体将不再是知识传授者或者学习者获取知识的客体，而是与学习者共同构建的一个以知识创造为指向的共生体；学习结果也不再是对人类现有知识的理解和掌握，而是通过人机协同共同探究未知领域，不断生成新的知识。

三、人机学习共生体：后人工智能教育时代的学习形态

知识创造是人机学习共生体的根本目的，也是后人工智能教育时代的突出特征。我们通过对人机学习共生体的内涵和特征分析，以“知识创造”为核心构建了后人工智能教育时代的人机学习共生体的理论模型和学习模式。

（一）人机学习共生体的理论模型

“共生”既是学习者和智能体在学习过程中的关系表达，又是对共生体知识创造这一目标的理想追求，野中郁次郎的知识创造理论，为人机共生体的系统构建提供了有力支持。在他看来，知识创造发生于隐性知识与显性知识之间的相互作用和相互转换，知识转换是一个发生在主体间的社会化过程[18]。因此，人机学习共生体需要围绕隐性知识和显性知识之间的知识转化[19]，构建学习者与智能体之间的人机共生关系，通过共同化、表出化、联结化和内在化等知识转化过程，阶段性地实现知识创造，如图1所示。

1.人机互教互学的共同化

图1 人机学习共生体的理论模型

学习者和智能体之间的隐性知识相互转化，形成了人机师徒关系的共同化，教授、观察、模仿和练习等方式是获得默会知识的主要途径。默会知识是与特定情境相关的非语言个人知识，通常难以通过语言、符号和图表等形式，对其进行明确表述、逻辑阐述与互动交流，但是学习者与智能体之间形成的师徒模式可以促进默会知识的学习。柯林斯（Allan Collins）在边缘化参与、做中学以及社会建构主义等理论基础上提出了认知学徒制[20]，通过情境学习、脚手架、学习共同体、清晰表达和反思等学习活动，实现隐性知识的学习。在计算机和人工智能技术的支持下，认知学徒制虽然实现了智能导师传授、学习情境创建和认知工具支持，但它们依然将智能体作为教师进行知识传授角色的替代者。在后人工智能教育时代，人工智能技术支持下的认知学徒制，将是人机互教互学的共同化过程。智能体不仅能够教授学习者知识，而且学习者也能够教授智能体知识，他们之间通过互教互学的方式，将学习置于教授、观察和模仿的活动过程中。学习者和智能体都是学习过程中的主体，他们之间通过互为师徒的角色关系，共同促进自身对知识的理解。

2.人机概念生成的表出化

从隐性知识向显性知识转化是概念知识的生成过程，也是人机协同知识创造的精髓。“表出化”是隐性知识向显性知识转化的基本过程，其灵感源自于学习者、教师和智能体在实践过程中进行的对话和集体反思。表出化建立在学习者、智能体和教师三者形成的认知学徒制基础上，通过他们之间的共同化过程，实现隐性知识的表出化，并通过对话、建构和反思促进两种知识的转化和表出化。表出化即概念化，是学习者和智能体在教师帮助下，对默会知识形成概念和创造概念的过程。在表出化的概念生成过程中，智能体和学习者将以主体、主体间和他者的角色关系，通过演绎、推理、类比、概念、模型或假设等方式进行互动交流。智能体作为概念生成的主体，不仅需要具有演绎、类比和假设等逻辑思维能力，而且需要根据学习者之间的交流进行主体间的逻辑思维活动。智能体要通过图片、言语或者行为等方式与学习者进行逻辑思维互动；同时，学习者也需要通过智能体的感知能力、分析能力和推理能力等与其进行概念生成活动。在从隐性知识向显性知识的转化过程中，人机互动推动了新概念从隐性知识之中生成，通过使用比喻、类比和模型的方式，实现概念生成和创造。

3.人机知识系统的联结化

学习者和智能体通过概念知识的表出化进行新概念的创造，“联结化”就是将这些新概念进行整理、分类和结合，以实现重新构造，促进新知识体系的生成。从表出化向联结化的转变过程中，学习者和智能体需要在教师的指导下进行组织、表达和创造等学习活动，通过组织、沟通和工具的支持促进概念联结。在通过联结化形成系统知识的过程中，智能体将发挥大数据处理的优势功能，通过学习分析、数据挖掘、知识图谱和其它工具等实现概念联结，这将为学习者进行系统知识的建立提供有力支持。学习者将与智能体进行沟通，通过整理、结合和分类等知识联结活动，进行协商、交流和修改。在学习者和智能体进行的知识联结过程中，表出化形成的新概念再次通过联结实现知识创造，这是他们以主体和主体间角色关系形成的知识创造成果。智能体通过多种数据分析方法和表征工具，能够实现自我知识联结的表达，学习者则在通过与智能体的沟通过程中，进一步完善知识系统。

4.人机概念知识的内在化

“内在化”以“做中学”方式促进显性知识向隐性知识转化，学习者和智能体通过形成的共有心智模式或者工具资源，将显性知识内化到彼此的隐性知识体系中。学习者和智能体以学习主体的身份参与到“做中学”活动中，学习者与智能体协作完成相应的项目、任务或者操作等，实现对系统知识或者诸多概念的体验和理解。“人机做中学”需要情境、资源和工具的支持，学习者和智能体需要以参与、协作和探究的形式实现知识转化。情境是“做中学”中知识生成的重要条件，也是将知识含义内化的基础。人工智能技术可以通过创建人工智能导师、智慧学伴或者智能物体等方式创建智能环境，创造与项目、任务或者问题相关的情境。情境是智能化的，而非仅指图片、视频或者场景，情境中的事物是基于人工智能技术的具有“生命”的物体，这就决定了人机共生体所进行的“做中学”活动是“真实的”学习活动。他们通过“做”所获得的操作性知识，具有“真正的”个人体验。资源是提供给学习者和智能体进行操作、体验和感知的信息化资源，既包括智能虚拟物体、音视频或者文本，又包括可供操作、加工和处理的智能物体，这些是实现人机协作的重要基础。工具是人机协同探究的重要条件，是实现人机操作、人机协作和数据分析的前提。譬如，在人机协同完成的虚拟病人手术中，手术刀、无影灯、手术室计时器、医用气源装置、医用多功能气体吊塔、器械柜、药品柜、麻醉品柜等，都是智慧虚拟手术室中必须提供的智能工具，学习者和智能体能够操作这些工具完成标准的手术。

此外，在从显性知识和隐性知识的内在化向隐性知识和隐性知识的共同化转变过程中，需要创建一个促进学习者和智能体进行体验分享和共有心智模式的人机场域。“场”是由工具、资源和情境组成，目的是为知识转换的内在化和共同化创建知识的生成场所。“人机场域”的最大特点是支持学习者和智能体的操作知识和共感知识发展，是显性知识内化和隐性知识共享的协作学习场域。课程设计者或者教师需要为学习者和智能体的操作、观察、分享和参与，提供相应的资源、工具和环境，以支持学习者和智能体进行协作、互动和探索等活动。学习者和智能体通过“人机场域”实现了隐性知识的生成和共享。

（二）人机学习共生体学习模式

从“人机知识习得”向“人机知识创造”转变，是人机学习共生体理论的重要进步，这也决定了基于人机共生体理论模型的人工智能教与学模式，必须体现人机主体间协同知识创造的基本特征。根据人机学习共生体理论模型，我们提出的人机共生体学习模式设计流程，描述了学习者、智能体和教师构成的以共生为核心的学习过程，如图2所示。

图2 人机共生体学习模式

学习目标分析是人机共生体学习模式的伊始，教师、智能体和学习者分别需要对学习目标进行分析。智能体作为人机共生学习的主体而存在，需要对学习目标进行智能化分析，其目的不仅是确定学习者通过学习活动所要达成的目标，而且为智能体实时分析学习者和自身对学习目标的达成程度，提供评价标准。智能体对自我和学习者的学习目标达成情况的分析，是实现人机知识共生的重要基础，也是保证人机互教互学的主体间性的前提条件。教师对学习目标分析的目的，是确定学习内容、制定教学策略、安排教学事件以及制定评价内容；教师的学习目标分析也是评价智能体智能化程度的一个基础，教师或人工智能设计者，可以针对学习目标进行功能设计、开发和调节，使智能体能够具备内容学习、分析和评价等能力需求。学习者对学习目标的分析，不仅使其能够明确课程学习的目的，而且能够检验学习者教授智能体的学习效果，特别是在人机形成的认知学徒共同体中尤为重要。对教师、学习者和智能体而言，学习目标分析即精致学习内容和创建知识序列，智能体通过纳米级的知识点分解，能够将学习目标和学习内容进行精细分解和序列化，为实时检验学习者的学习进度、效果和内容推荐等提供保障。学习者特征分析是教师、学习者和智能体分别需要完成的任务。教师是为了制定个性化学习方法、确定学习者的教学起点和设定智能体的相应功能和程序；学习者是为了实现主体自我了解和选择学习方法；智能体是为了进行学习效果的自我检验以及支持学习者的个性化学习，诸如：内容推荐、会话方式和学习风格等。

“人机共生”是人机共生体理论在教学中应用的重要环节，是学习者和智能体相互融合进行知识创造的基本过程，包括人机学徒活动、人机概念生成、构建知识系统和人机协同操作等四个阶段，它们通过螺旋循环的方式，实现知识创造的持续发生和发展。人机学徒是以认知学徒制为基础创建的学习者和智能体互教互学学习活动，是对学习内容理解、掌握和运用的基本活动场域。学习者和智能体在互为学徒的知识创造过程中，通过各种技术手段实现相互观察、相互模仿和相互学习。教师或设计者需要为人机学徒活动创建虚实场所、提供认知支持以及人机活动条件等。在人机学徒活动过程中，智能体需要进行功能预设，以满足学习者和智能体互为师徒的认知学徒关系活动。人机学徒活动最能体现人工智能教育从教师中心向学习者和智能体共生模式转变的特征，它将学习者教会智能体相关知识和技能作为重要的学习评价标准。

人机概念生成是建立在人机会话基础上的，是将学习者和智能体通过互教互学获得的隐性知识转化为具体观念的过程，人机概念的生成需要人机协同推理、人机概念演绎和人机概念创造的支持。随着概念的逐渐增多，学习者和智能体需要通过人机协同整理、人机协商分类和智能知识图谱等方法或者工具，实现知识系统化构建。人机概念生成和概念系统构建是人机协同进行知识创造的关键环节，是概念形成、发展和系统化的主要阶段。新概念和知识系统需要通过“做中学”的途径实现知识内化，教师或设计者需要为人机学习共生体提供资源、工具和情境。学习者和智能体以主体身份参与到项目、任务或者问题解决的活动中，通过共同“做”实现人机协作、互动、交流和知识创造。人机协同操作是将新概念、新知识体系进行内化的有效途径，通过创建操作环境、提供操作工具和开展人机协作反思等促进学习者和智能体共同理解新知识。

“评价”是人机学习共生体学习模式的重要构成要素，不仅是对教学设计流程各个环节运行状况的实时监控，而且也是对整体人机共生学习模式的总结性评估。“形成性评价”是通过人工智能技术支持的学习分析功能实现的，包括智能体自身的学习效果分析、智能体对学习者的学习效果分析、教学模式各个环节的设计分析以及人机共生活动过程中的实时数据分析等。譬如，后人工智能教育时代的学习者分析，需要从学习者单一维度向学习者和智能体双向多维度转变，不仅需要通过智能教育时代的学习者模型，开展多层次和全方位的建模分析[21]；而且必须将其作为学习共生体的智能体纳入其中，通过学习者和智能体在教与学互动学习活动中的多维指标表现综合评估学习效果。学习者和智能体的综合性评价，体现了后人工智能教育时代人机学习共生体的学习角色观，学习者与智能体是主体间性和他者性关系，这就说明了对学习者单一维度的评价是片面的，需要对人机学习共生体的认知发展规律、知识建构模式、情感发生机制和人机互动过程等进行系统评价。

此外，后人工智能教育时代需要特别关注学习者和智能体的情感评价，需要在学习风格理论、伦理学、情感计算理论和社会认知理论的指导下，构建基于情感、学习兴趣、学习风格和社会伦理的情感分析模型[22]，为人机共生体的形成和发展提供支持，促使人机相互理解、共同合作以及实现知识创造。

四、人机学习共生体：人工智能教育实现的可能挑战

（一）人机学习共生体中的智能体主体性

智能体是否能以主体身份参与学习活动，将是后人工智能教育时代的最大技术性挑战，智能体不仅需要支持学习者的个性化学习，而且其本身要具有自我理解、与他人沟通、遵守规范以及创造知识等能力。虽然，当代人工智能技术能够在智适应学习、自我学习和训练、辅助医生诊疗和智能驾驶等领域取得一定突破，但是，人工智能教育应用依然以辅助学习的形式存在。智能体目前的最大缺陷是缺乏独立思考，情感计算发展缓慢，互动交流技术不完善，行为操作能力明显滞后[23]。独立思考是智能体能够成为主体的一个根本能力，它必须具有自我意识、自我管理和自我思考的能力，才能够与学习者组成共生体，实现教与学过程中的主体性、主体间性和他者性关系。智能体的情感表达和管理是人机学习共生体他者性实现的基本保障，他者性强调学习者或智能体的主体性是通过对他者负责体现的。如何能够使智能体感知学习者的情感、情绪和行为反应等，是智能体具有他者性的关键，所以需要进一步研发人工智能在情感感知、情境识别、言语交流和行为管控等方面的技术。

（二）人机学习共生体中的学习绩效支持

按照学习金字塔理论，讨论、实践和教授他人等是发挥学习者主体性的主要方法，也是最有效的学习内容掌握方法和学习者高阶思维能力的培养方法。人工智能教育应用若实现这一目的，就需要设计和开发能够与学习者进行讨论、实践和被教授的智能体，创建后人工智能教育时代学习者与智能体之间相互教与学的基本模式。就人机会话讨论而言，智能体不仅需要具备自然语言习得、学习和识别能力，而且需要能够根据学习者的言语表达、情绪态度和逻辑推理等进行思考和交流。从人工智能教育应用的人机实践角度看，人工智能体需要具备类人的一些实践功能，诸如：行走、操作、肢体行动以及相关的行为功能。智能体具备被教授能力是后人工智能教育时代的突出特征，学习者的学习绩效是通过智能体被教后的行为表现实施评价的。与当前运用人工智能技术教授学生知识的方式不同，智能体需要通过学习者教授的相关技能和知识来获得发展。面对这一挑战，智能体不仅是预设程序的执行者，而且是具备学习能力的学习者，是一种能够与学习者进行协作互动、认知理解、沟通协商和行为表现的智能体。因此，智能体的学习能力开发，将是后人工智能教育时代面临的重要挑战。

（三）人机学习共生体中的学习模式探索

如果人工智能技术能够实现人机学习共生体，那么，后人工智能教育时代的教与学模式将需要重新设计和实践。教师、学习者、人工智能体、学习内容以及学习资源等，将成为后人工智能教育时代教学模式的关键要素，人工智能体将会拓展或者取代当今媒体在教学过程中的重要位置。教学设计中的教学对象，将会从学习者拓展为学习者和智能体；学习者兼具教师的培养对象和智能体的教学者这两种角色。学情分析不仅需要了解学习者的知识与能力、预期发展水平、可能的困难与成因以及个性差异等；而且更重要的是需要了解和设定智能体的相关能力，诸如：语言表达、行为执行和推理思维等，这将决定学习者如何通过教授智能体来培养自己的能力。教学任务从仅关注学习者的学习内容转向了学习者和智能体共同的学习内容，学习者的学习内容习得程度，主要通过智能体的行为反应来体现。在人机组成的学习共生体中，教师在教与学过程中的角色应当如何确定？他是教授学习者知识，还是对人工智能体进行设置，以满足学习者的学习需求，或者是对整个人机教与学过程进行组织？智能体究竟智能到何种程度？智能体的存在是否可以替代教师？或者说智能体承担了教师的何种角色？以上的疑惑将是后人工智能教育时代，教与学模式必须回答的问题。