人工智能时代的知识教学变革

王天平,闫君子

(西南大学 基础教育研究中心/教育学部，重庆 400715)

人类正在从网络时代快速步入智能时代，智能技术渗透进社会生活的方方面面。面对前所未有的人工智能技术的影响，知识与教学正在发生巨大的变化。面对即将到来的人工智能时代，只有着力探索人工智能时代下知识教学变革的原因，深入了解知识教学变革的目标，以此发掘人工智能时代知识教学变革的路径，才能更好地使教学活动适应人工智能时代的变化，有效地实现知识教学变革，促进知识教学的和谐发展。

一、人工智能时代知识教学变革的原因

随着人工智能的发展，算法的不断优化使人工智能可试图模拟人的思维，积极地挣脱人类的束缚，主动地获得自我的自由与自觉[1]，在一定程度上带动人工智能对人类世界的主动影响和渗透。人工智能较强的自主性产生了无穷尽的知识生产方式、流动性较强的知识体系，以及丰富的知识信息和便捷的传播，诱发了知识教学中更高效的知识生产方式、更软化的知识形态和更灵活的知识传播环境，从而推动知识教学发生深度变革。

1.更高效的知识生产方式

人类的知识生产是以自身经验为基础对已有知识进行理解和反思，它依靠人类大脑的驱动完成。此时，人类无疑在知识生产过程中发挥绝对的主体作用。人工智能时代的知识生产则是机器虚拟世界中基于大量信息的搜集和判断所进行的复杂算法操作。它的自主性决策正在尝试取代人的思维活动，可对人类感官和大脑部分功能进行延伸与扩展，通过对大量信息的加工和处理等方式代替人类大脑进行决策和思考，进而“得到特定的数据信息和数据知识”[2]。人工智能的出现打破了以人类为主体进行的知识生产，弱化了人类对特定知识的专属性。人类绝对的知识主体作用正在部分地让渡于机器，部分功能在人工智能时代将被弱化甚至替代。基于此，知识生产主体由人类主体变为人类主体和智能机器，即人—机主体。人—机主体的出现改变了知识生产方式，使知识生产方式更加高效。

人工智能可利用机器的深度学习从丰富的资源中获取、选择相关知识，提升知识规律与经验提炼的速度和精度，并通过对信息的多次编码和解码，自主进行知识生产。在知识教学活动中，人—机主体会产生大量的灰知识和暗知识。所谓灰知识是由人—机主体产生的，能够为人类所利用，但不能被人类表达和感知的知识。暗知识是完全由机器产生的，它是在机器有可能会拥有相应自我意识的前提下，所能够产生、应用的一些知识，这类知识是人类不能感知、表达和利用的，完全由机器自身所掌握[3]。灰知识和暗知识在一定程度上可理解为以机器适应的方式进行知识的生产，但人类并不能探知机器到底能够生产多少知识，它处于一种无穷尽的知识生产状态。事实上，人—机主体的结合是一种利用智能技术延伸人类大脑的方式，是人机思维有效结合的体系，未来可能会取代以人类为主体的思维体系。因为人脑和机器均具有知识生产的属性，人脑通过经验积累使知识生产偏向于定性的方面，而机器通过速度和算法使知识生产偏向于定量的方面。两者作为知识生产主体共同进行知识的生产，可充分发挥各自优势，超越人类进行知识生产的极限。由此可知，在人工智能时代，机器无穷尽的知识生产状态能够源源不断地批量生产知识，知识生产主体的人—机化改变了教学活动中单纯以人类为主体进行知识生产的有限性和长时性。两者相互结合各显其能，既能实现知识生产的最大化，提高知识教学活动中知识生产的效率，又能使人类借助机器进行思维上的提高，提升个体思维的认知能力。

2.更软化的知识形态

从知识形态来看，以往知识教学中的知识形态呈现固化、封闭化、模块化等特点。在人工智能时代，知识形态则更加软化，呈现流动性、开放性、情境性等特点。“软硬知识”的概念最早由乔治·西蒙斯(George Siemens)在《Knowing Knowledge》中提出：“我们更多的知识已经变成软知识。”[4]硬知识指经过专家学者整理加工过的系统化、结构化的成熟知识，知识形态较为稳定与固定，一般以文本形式存在于具体载体当中。软知识是“一种正在形成过程中的知识，它来源于实践，具有实用性、时效性和情境性，尚未被专家学者加工整理成系统化的知识”[5]。其知识形态的不稳定性和流动性较为明显。

在人工智能还未出现之前，早期的人类依赖口头语言、人脑的记忆、背诵等功能进行知识学习，此时知识形态为固定的口语形态。文字和印刷术出现后，知识通过纸质载体得以长期保存，且随着近代教育的快速发展，逐渐繁衍出系统化、结构化、稳定化的知识体系，在一定程度上增加了知识形态的稳定性。当互联网技术出现后，自由开放的网络让人人都能传递自己的信息，正如戴维·温伯格 ( David Weinberger)所言，“在网络世界中，知识不存在于书籍之中，也不存在于头脑之中，而是存在于网络本身”[6]。不需要经过官方审定、确证与确权的软知识形态一跃成为网络时代的知识新样态[7]。到了人工智能时代，虚拟现实、仿真模拟等一系列以虚拟手段为主的智能技术出现后，技术模拟所创设的真实环境更加凸显具有情境性和流动性的软知识，进而促使知识教学对知识形态的“硬度”降低。更多具有“数字化”烙印的软知识出现在知识教学中，它在形态上超越了固定、静止等稳定特点，更多地以碎片化、直观化、流动性的方式出现，使得知识教学活动中系统化、固化的知识形态不断被打破，呈现开放性、动态化的知识形态[8]。人工智能时代知识形态的软化使知识教学中的软知识急剧增加，进而促使知识教学可以为学习者提供更具情境性的知识，提升学习者知识学习的效果。

3.更灵活的知识传播环境

知识传播是在特定环境中借助特定的传播手段进行知识信息传播的过程，受到特定的传播主体和传播条件的制约。由此可见，知识传播需具有特定来源的知识信息，还需具有特定的传播手段和条件。人工智能时代知识与信息的丰富性、知识组合的有机性、知识传播主体的价值关涉，以及知识传播路径的网络化使知识传播可依据实际情况进行选择，进而使知识教学具有更加灵活的知识传播环境。

首先，知识与信息获取方式的多样性。通过对小样本数据进行精准化分析，再确定所获得知识的科学性和稳定性的确证思维方式已发生改变，大量的资源与信息消解了人类对知识内容有限性的认知。人工智能时代的知识内容是无穷尽的，它能够“集成泛在分布的海量资源，汇聚不同类型的优质资源，使之按照科学、有序的方式分门别类，建构开放、可扩展的资源库”[9]。从源头为知识传播提供了多样化的选择，保证了知识教学中知识与信息的丰富性。

“在大数据时代下，企业何去何从？谁主沉浮？业界将大数据的特征归纳为 4 个“V”—Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。通俗的讲，有以下四个层面：第一，数据体量巨大。从TB 级别，跃升到PB 级别；第二，数据类型繁多。如网络日志、视频、图片、地理位置信息等。第三，价值密度低，商业价值高。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。第四，处理速度快。

其次，知识组合的有机性。以往的知识传播是信息逐级递减的，因此在知识组合上具有有限性，而人工智能时代数据的极度丰富性可以形成知识内容之间互联互通和开放动态的知识网络。在网络中，“各个节点或要素之间有充分的信息交流和协作关系，具备信息交换和信息流动等基本特征”[10]。同时，人工智能对于隐性知识的自动挖掘改变了原有知识组合的路径，使之通过深度学习组合了以往只能通过知识学习才能领悟的隐性知识，根据实际需要形成联结型的知识组合，使学习者在知识教学中可借助人工智能技术，依据自己喜欢的方式将知识进行重新组合与排列，进而传递有价值的知识信息。

再次，知识传播主体的价值关涉。“知识是纯粹经验和理智的产物，只与认识对象的客观属性和认识主体的认识能力有关，而不与认识主体的性别、种族及所持的意识形态等有关。”[11]在知识传播过程中，知识无涉的价值属性逐渐受到社会价值指向和认知主体价值指向的影响。前者表现为在人工智能时代，人类获取知识的手段与工具存在差异，因“技术的选择和使用越来越显示出价值的倾向”[12]，所以知识传播过程中对技术手段和工具的选择能够在一定程度上反映社会的文化偏好；后者表现为知识认知主体对知识的理解存在差异。在知识价值关涉理念的影响下，知识教学中的学习者可基于自身兴趣和经验传播相关知识。

最后，知识传播路径的网络化。人工智能可为知识的传播提供深度参与的环境，使知识摆脱了对单向和线性传播路径的依赖，形成以点为知识中心的信息源之间的连接[13]，从而建立发散的同步传播环境，组成具有多边、多维、多节点的知识分布式传播网络。在知识分布式传播网络中，学习者可进行跨时空、跨地域、分布式的知识传播，人工智能可为知识传播提供特定的情境、时空和场所，以此保证知识在特定环境和时空下的真实含义。

二、人工智能时代知识教学变革的目标

知识教学的目标是促进学习者对知识的理解、巩固、应用等。更高效的知识生产方式、更加软化的知识形态、更灵活的知识传播促使人工智能时代的知识教学需具有较强的生成性[14]。因此，人工智能时代的知识教学更需增强学习者在知识理解中自主建构知识意义的能力、培养学习者在知识巩固中的批判反思意识、提升学习者在知识迁移中应用知识的水平。

1.增强学习者在知识理解中自主建构知识意义的能力

知识教学通过提升学习者的自主建构程度实现对知识的理解。在人工智能时代，知识生产方式的高效性可有效促进学习者自主进行知识建构，因为教学活动中对知识本质的理解，事实上是以机器所适应的方式将知识存储，并形成机器内部的表征与关联，从而为解决实际问题提供资源。在这一过程中，人工智能进行知识生产的过程可为学习者自主建构知识意义提供条件。当前对人工智能知识生产的理解主要包含三种：符号主义、联结主义与行为主义。以不同的知识生产观为依据，教学活动中包含三种不同的知识理解方式，即符号主义依据提前植入的知识进行知识的推理、计算、预测，联结主义认为知识是经过训练后达到的状态，行为主义提倡知识的行动化、具身化和境域性[15]。由此可知，人工智能时代的知识理解强调经验、训练、情境，在一定程度上为学习者自主建构知识搭建了良好的技术环境，能够促进学习者更好地进行知识的自主建构。

一方面，学习者依据自身经验进行知识自主建构的程度得到提高。人工智能中的符号主义知识本质观能够根据学习者已有经验为知识理解提供个性化支持，充分提升了学习者作为学习主体的自主程度。学习者的自主具有能动性和相对独立性的特点[16]。人工智能可预先将学习者的经验性知识移植到系统中，依据经验性的知识进行一定的推理和预测，进而为学习者针对性地推荐适合自身经验发展的教育资源，使他们根据学习需求自主选择所需要的知识内容，且“在短时间内提出超过人类现有的学习能力和知识体系，给出创新式的问题解决方案”[17]。这使学习者在学习知识时能够摆脱对外界的依赖，以自身已经具有的知识经验自行、独立地进行知识的理解和自我建构，并结合已有经验、学习环境及条件使知识的理解过程达到最优状态，进而促进教学活动中的知识变革。

另一方面，学习者依据训练和情境进行知识自主建构的能力获得提升。人工智能中的联结主义和行为主义能够促进学习者在情境中通过训练与环境进行交互，再通过交互获得知识的自主建构。人工智能可凭借高速的搜索、再检索能力和自我学习能力，通过人工神经网络之间的联结对语义进行理解、分析和判断，实现与人类的交流[18]。由此可知，人工智能在知识理解的检索、分析方面具备强大的能力，能够为学习者将碎片化的知识充分整合为具有一定意义的知识提供技术支持，使学习者直接在训练中进行学习，进一步提升学习者在知识学习过程中的分析与判断能力，促进学习者对知识理解的程度。此外，“人类不仅能够感受和体验知识的意义，还能够对知识进行主动建构”[19]。在教学活动中，教师要善于利用人工智能在知识理解过程中的优势，配合学习者自身对知识的感知觉，为学习者搭建基于感知觉基础之上的学习环境，使学习者能够通过感知觉的刺激形成与环境的交流和互动，在交流和互动的过程中加深对知识的有意义理解。基于此，知识教学需关注学习者对知识的理解和主动建构，在借助人工智能的强大理解优势的基础上，提升学习者对知识有意义理解的程度，增强学习者对知识自主建构的能力。

2.培养学习者在知识巩固中的批判反思意识

知识巩固一般分为记忆、积累、综合与提高四个渐进阶段。记忆指掌握基础的规律与概念；积累指在记忆的基础上，提升知识的全面性与系统性；综合指知识学习中的联系与贯通；提高指基于前三个阶段，提升学习者学习知识的灵活性和创新性。由知识的巩固过程来看，记忆与积累为对知识的简单复习与处理，主要针对变化少且以客观经验和事实为主的陈述性知识和程序化知识；综合与提高是对知识的融合和创新，更多侧重于学习者在巩固知识过程中的能力培养。在人工智能时代，知识形态的变化产生了较多碎片化、不稳定的知识。若要促进教学过程中学习者对动态知识的融合与反思，教学活动则需强调知识掌握过程中的批判与反思，使其将知识转变为学习者的经验并用于解决实践问题，在实践中提升学习者将知识内化为自身能力的水平，从而推动知识教学的变革。

3.提升学习者在知识迁移中应用知识的水平

知识迁移也称作学习迁移，是指一种知识学习对另一种知识学习的影响。任何一种知识的学习必然会受到学习者已有经验的影响，因此对知识的学习必然存在知识的迁移。它是知识在学习过程中从记忆、积累等阶段走向更高的巩固、深化等阶段的必经路径，强调教学活动中个体对知识的应用。根据个体迁移场景的不同，知识迁移可分为自迁移、近迁移和远迁移，其中自迁移指个体所学习的经验影响相同情境中的任务操作，近迁移指个体把所学习的经验迁移到与原来学习情境相似的情境中，远迁移指个体把学习到的经验迁移到与原来不相似的情境中[21]。自迁移、近迁移、远迁移体现了教学中知识应用程度的逐级提升，三者是层层递进、相互联系的，自迁移和近迁移是知识应用的基础阶段，远迁移建立在自迁移和近迁移之上。

在人工智能时代，“人工智能需获得相对确定性的外部知识供给，才能做出较为准确的判断，使得人工智能在单一人物场景的处理中显示出超人的能力”[22]。由此可知，人工智能已经能在完全概念化的情境中进行知识的演绎与归纳，较为擅长对知识情境的识别，在一些依赖于计算、记忆或单一任务场景中的领域展现出强大的迁移能力。因自迁移与近迁移为单一、相似场景中的知识应用，故可在教学活动中应用人工智能技术促进学习者自迁移和近迁移的发生。知识和信息的丰富性、知识组合的有机性、知识传播主体的关涉性和知识传播路径的网络化增强了知识传播环境的灵活程度，可保证学习者进入知识迁移的技术环境。它通过大量的知识信息使学习者深度挖掘知识的内在关联，进而选择感兴趣的知识学习，为学习者提供基于大量文本分析基础之上的正确规则和相匹配的有限选择，从而提升学习者借助人工智能系统、规则的方式解决单一情境下复杂活动的能力，为学习者的远迁移奠定坚实基础。此外，因人工智能时代知识传播路径强大的关联性和网络性，知识教学变革的场所大多在分布式协作网络中形成，每一个协作式网络均具有自身的特性，处在不同的情景当中，在一定程度上增加了教学活动中促进学习者知识迁移的机会。因此，教师在教学过程中需借助人工智能有效促进学习者自迁移和近迁移行为的发生，强调学习者对知识的举一反三的应用能力，进一步推动远迁移的发生，加深学习者对知识的深度理解，最终推动教学活动中的知识变革。

三、人工智能时代知识教学变革的路径

人工智能时代的知识教学变革使知识教学需以增强学习者在知识理解中自主建构知识意义，培养学习者在知识掌握过程中的批判反思意识，提升学习者在知识迁移过程中应用知识的程度为目标。可见，人工智能技术在知识教学转型中发挥着重要作用，逐渐由“外来者”变为“内在者”，使知识教学过程更加强调教学目标中高阶思维能力的培养，注重教学主体中人的主观能动性的发挥，重视教学情感的表达与培养，强调知识教学变革效率的提升。基于此，教师应正确看待人工智能时代知识教学变革所带来的知识教学转型，需要在教学活动中有效发挥人工智能的优势，进而寻求支持知识教学变革的有效路径。

1.紧扣教学目标的内涵，注重高阶思维能力的养成

“人工智能作为科学进步的客观产物，其工具属性规定了技术的限域边界。作为一种新工具，智能技术可以改变社会的生产方式，影响人们的生活方式，但却难以挣脱人类思维的限制。”[23]就知识方面的教学目标而言，人工智能技术可在一定程度上提升知识学习和知识搜集的效率，但在涉及知识掌握和知识迁移等多场景知识应用方面存在一定的局限性，具体表现为：对学习者的能力、思维等方面的培养与预期目标存在较大差异，不能真正做到教与学的统一；教学目标在能力和思维培养等方面的内涵被忽略和窄化，不能较好地培养学习者对知识的批判反思和迁移应用等促进知识教学变革的能力。因此，紧扣知识教学目标的内涵，在深化对知识体系进行教学的基础上，侧重知识教学中高阶思维能力的培养，才能更好地推动知识教学变革。

其一，高阶思维能力的培养为知识教学变革提供基础支撑。高阶思维能力是发生在较高认知水平层次上的心智活动或认知能力。它在教学目标分类中表现为分析、综合、评价与创新，主要指对学习者创新能力、问题解决能力、迁移抽象能力、批判思维能力的培养。人工智能在知识的积累、搜集、识别等方面具有一定的优势，因此教学活动可紧扣教学目标中针对学习者能力方面的内涵，在知识学习的基础上聚焦对学习者高阶思维能力的培养，促使学习者在大量知识积累的基础上进行知识之间的关联与扩展，使之具备更能促进教学活动中知识变革的思维和能力优势，充分结合人工智能和教学活动各自的优势，为知识教学变革提供基础支撑。

其二，高阶思维能力的培养是知识教学变革的内部条件。知识教学变革依靠的不仅是对知识点的重新组合，更多的是对既有知识的批判式反思[17]。由此可知，知识教学变革是基于对已有知识理解的批判与思考，强调知识教学变革过程中以人类为主体的批判、反思等高阶思维能力的重要性。由于人工智能是基于一系列复杂算法的程序运算，自身所具备的高度的理性和超强的判断力使知识学习充满客观性的意味，因而为学习者的批判能力、反思能力、创新能力等高阶思维能力的形成奠定了理性基础。此时，具有主体性的人类借助于人工智能的理性基础产生更强的批判式思维，才有可能完成高阶思维能力基础上对知识的创造。因此，高阶思维能力的培养是知识教学活动中必不可缺的能力培养；聚焦教学目标中对学习者高阶思维能力的培养，以此深化教学目标的内涵，是知识教学变革的内部条件。

2.重构教学主体关系，充分发挥人的主观能动性

人在知识教学变革活动中的“主体地位随着人工智能的介入，将出现阶梯式消解”[24]。由此可知，当人沉浸于对人工智能的依赖和狂欢之时，所失去的不仅仅是对教学活动中知识变革的能力，还包括自身主体地位在知识教学变革过程中的消解。人工智能在教学活动中的出现可弱化甚至磨灭人的主体作用，使作为技术主导者的人的地位面临挑战。因此，需正确认识知识教学活动中人类主体与机器主体的关系，让“教学活动的逻辑真正回到人自身，使教学主体真正地完全体现和发挥自身的主体性”[25]，进一步发挥人在知识教学变革过程中的价值。

其一，正确看待教学活动中人类主体与机器主体之间的关系。人工智能促使教学活动中的部分工作被机器代替，从而减轻了教育者的教学负担，但再强的技术也无法单独对需要付出大量人类情感和高度智慧参与的教学活动进行知识变革，因此在教学活动中要人类主体与机器主体相互配合，才能更好地促进学习者的发展，提高教学效率。这需正确看待教学活动中人类主体与机器主体之间的既竞争又合作的动态关系[26]，充分发挥人工智能技术与人类的各自的优势。人工智能技术是在人的主导下发展出来的模仿人类智能的技术，因此在一定程度上依旧是人类意识发展和科学进步的客观产物。随着人工智能技术对教学活动的嵌入逐渐深入，人的主体因素在教学活动中逐渐减弱，究其本质是人类主体性的逐渐消解，其在知识教学变革活动中的主体地位逐渐下降。在知识教学变革过程中，人类主体与机器主体逐渐走向人—机协同或人—机结合的状态，而非技术或机器变为教学活动中的主体，两者之间的关系是一种不断变化、相互调试的动态过程。故从知识教学变革的角度来思考，人工智能时代的知识教学变革主体主要还是人类主体而非机器主体。

其二，树立人工智能时代知识教学主体的发展理念。在人工智能时代背景下，知识教学主体在彰显自我意识的同时，需正确看待技术的变化，从而助推人工智能技术在知识教学变革过程中适应教学，以推动知识教学变革。一方面，教学活动中的人类主体可彰显自主意识，保障教育者和学习者根据自身需求能够自主选择知识内容、自由选择知识学习方式、自定知识学习步调。同时，教学活动中人类主体的确立能更好地促进人工智能技术的使用，通过人类主体使用机器，才能更好地引导师生为知识教学变革服务，以提升人工智能技术在知识教学变革过程中的作用效率。另一方面，基于人工智能技术支持下的知识教学变革，是智能技术在某种程度上接受并适应知识教学，根据知识教学变革的表征和条件为其提供合适的环境与情境，以保障知识教学变革能够实现相应目标。因此，知识教学主体需确立发展的理念，在确保自身知识学习需求的同时，利用人工智能技术更好地为知识教学提供个性化、定制化的服务，以推动教学活动中的知识教学变革。

3.侧重教学情感培养，理解知识表达的意义

人工智能变革了知识教学，使知识教学处在智能化的生存环境中。原本追求人与人之间交互的教学活动逐渐变为人与机器之间的交往活动。机器的“冰冷性”在一定程度上会导致教学活动中人的社会情感态度和人文意识的缺失，进而使人类主体缺乏进行知识教学变革的动力和源泉。不可否认的是，在人工智能时代，教学活动中的人类主体对他人的需求逐渐弱化，某种程度上被人类对技术的需求所代替。但教学活动中的知识理解、知识巩固与知识应用，都离不开人类主体的情感与态度，因为机器始终不能理解知识背后的意义。唯有保持教学活动中知识变革的人文情怀，才能更好地理解知识背后的意义与内涵。2015年，联合国教科文组织在《反思教育:向“全球共同利益”的理念转变》一书中重申人文主义教育方法，强调“维护和增强个人在其他人和自然面前的尊严、能力和福祉，应是二十一世纪教育的根本宗旨”[27]。因此，人文情怀一直是教育领域中的重要价值追求，人工智能时代更不能因技术的极大进步、知识的迅速更迭而忽视人文情怀的培育。故人工智能时代的知识教学还需注重教学情感的养成，体现知识教学变革过程背后所蕴含的人文精神：

一方面，侧重教学活动中社会情感的培养。教学活动是人与人之间的交往实践活动，具有社会性、广泛性和交互性。这些是教学活动的社会属性，但“信息化程度的增加并不必然意味着社会理性的加强。今天的人们害怕失去认同感。社会中的个人面对社会以技术为媒介的生活方式感到依赖性和孤独无助时，他就无力形成认同感”[28]。人工智能技术的介入对知识教学的社会属性有利有弊：有利之处为知识产生机制的包容协作催生更多的线上合作群体，推动更多人群进行线上交流与创新；弊端则是知识教学越来越依赖于技术的推动，使人与人之间面对面交流所产生的社会关系产生淡漠、疏离的倾向。因此，在教学活动中，对学习者社会情感的培养，能够缓解现实情境中社会关系的淡化，为人文关系的培养奠定基础。

另一方面，追求教学活动中的人文精神。“人工智能驱动模型受数据资源有限性和人为工程性的影响，在一定程度缺失人文精神资源，人类将成为自然世界中被边缘化的物种。”[29]因此，人文精神的缺失导致人在教学活动中的边缘性，人的边缘性也会导致人类在知识教学变革过程中的主体作用的消失，故教学活动中人文精神的培养是保持知识教学变革的动力源泉。尽管人工智能也能进行知识的变革，但人工智能依托于复杂算法和概率统计的变革方式是理性客观的，而人类大脑依托于情感诉求和思维运作的变革方式是具有人文意识和感性经验的，两者之间存在本质上的不同。缺乏人文精神的知识教学变革会使其过分注重技术的工具理性，忽略了知识变革的人文意识，从而导致知识教学变革过程中人文情怀的缺失。因此，教学活动要注重对学习者人文情怀的培养，才可能真正使知识教学回归到意义本身。

4.合理利用人工智能技术，提高知识教学变革的效率

在教学活动中，教师可通过人工智能技术提升学习者进行知识变革的程度，在教学活动中兼顾人类参与知识变革和人工智能促进知识变革的不同特点，利用人工智能提升知识教学变革的效率，以促进教学活动中知识教学变革目标的实现。其主要表现为提升知识教学变革过程的高效性和增加知识教学变革路径的多样性。

第一，提升知识教学变革过程的高效性。传统教学活动往往在真实的现实场景中进行，教师通常使用面对面的方式进行教学，注重对知识的识记与背诵，但却不能很有效地了解知识发生的过程。人工智能技术的出现，促使传统教学活动中的真实场景面临转换。它能够在特定条件下创设虚拟的环境，将静态的知识体系转化为立体、逼真的动态过程，支持知识学习的沉浸式体验，提高学习者在知识教学活动中参与知识变革的效率。因为真实的环境侧重于凸显学习者进行知识学习的社会性，培养学习者的思维能力；虚拟的环境侧重于促进学习者知识学习过程中的沉浸感和交互感，促使学习者投入更多情感。总的来说，虚实结合的学习环境让学习者可根据知识变革的需求选择适合的环境；知识、能力、情感的共同投入能更好地提高知识教学变革的效率，实现“自身自主建构知识意义、形成批判反思能力、有效应用知识”的知识教学变革目标。

第二，增加知识教学变革路径的多样性。知识教学变革是基于深入思考之上对知识的内化和转化。随着人工智能时代的到来，知识教学变革主体逐渐变为人—机主体，表明机器在一定程度上也可进行知识的学习与创新，增加知识教学变革过程和结果的不确定性和多重性。此时，以人为主体的传统知识教学变革路径随着人工智能技术的介入使知识教学变革方式和效率发生新的变化。人工智能可通过对人工神经元网络中对数据的深度学习，发现各种事物之间的隐秘关系[30]。这种隐秘关系能够帮助学习者发掘知识形成的不同逻辑，使学习者可借助不同的知识形成逻辑进行不同路径的知识教学变革，从而产生多样化的知识教学变革过程和结果。此外，当前学习者利用人工智能技术进行知识教学变革更多地依赖以视觉、听觉为主要渠道的感官接受方式，使知识教学变革的路径更多倾向于以视听为主的技术渠道。但人体的感官方式除了依靠视觉与听觉，还借助触觉、味觉、嗅觉等。正确开发并使用人工智能技术，增加知识教学变革过程中人体接受信息的感官途径，以此增强人体的具身化体验，才能使人体全方位地感受知识教学变革，提升对知识的理解与掌握，进而促进知识教学变革新路径的产生。