智能时代学校教学形态的变革*——基于生成性教学的实践审思

刘洋溪 钱梦婷 吴南中

随着人类步入智能时代，科技创新速度显著加快。以信息技术、人工智能为代表的新兴科技快速发展，大大拓展了时间、空间和人们的认知范围，人类正在进入一个“人机物”三元融合的万物智能互联时代[1]。当前，人工智能等新技术的运用在学校信息化建设中占有重要地位，正在引发传统教育教学链式的突破，推动学校各领域从数字化、网络化向智能化转型升级。在人工智能高速发展的今天，对于所有学生而言，无论学何种专业，无论未来所处何种行业，人工智能都将是日常学习、生活和工作中不可或缺的重要工具。2021年7月，商汤教育在2021世界人工智能大会上提出，经过数年发展，其已经涵盖了教学实验平台、项目创作平台、精品课程、AI教材、拼搭机器人等丰富的教学资源，并拟将这些资源重新拆分、整合，按照不同的属性和目标进行归类，划分出体验、课程、实验、创作、硬件、师培六大“元”素。通过对AI教育行业的完全开放，全体教师和学生可以从这些“元”素中各取所需，结合自身学情和发展目标来灵活调配、自由组合相应的教学资源，进行课程和学习计划的定制。未来学校教育的新样态已经初步展现，可以预见，人工智能将是实现学校教学形态变革的有效手段。人工智能技术在学校教学场景中的深度运用，将推动日常教学活动更加“数字化”“精准化”与“智能化”。

一、问题的提出

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一门致力于研究和拓展人类智能理论和方法的全新技术科学，其成果已被广泛用于各行各业。尽管人工智能与教育行业的融合相对滞后，但它对教育的深刻影响已然显现，在学校的教育环境、课程内容、学习方式和评价体系等方面均有体现。

（一）教学形态的内涵诠释

何为教学形态？蒋洪兴认为，教学形态是各种教学要素组合在一起所呈现出来的状态特征。[2]邵志明认为，教学形态是指在教学活动中，由于各种相关要素的不同组合而形成的一种动态特征，也可称为“教学态势”。[3]单新涛认为，时间和空间是教学的栖居之所，具体来说，教学时空的交织可形成同位同步型教学、同位异步型教学、异位同步型教学和异位异步型教学四种基本的教学形态。[4]黄湖认为，人和知识是教学活动的重要构成要素，教学形态的内在结构是人和知识的关系，外在表现是人和知识的时空组织形式。[5]教学目标、教学主体、教学空间与教学过程等要素的不同组合便是教学形态的重要体现。总而言之，教学形态指在教学活动中所形成的目标、环境、主体、过程等要素的综合体系。它是教学文化的一种外在表现形式，具有联动性等特征，可根据不同的、特定的教学活动，对上述各要素进行多维度的排列组合，为全体师生呈现出多元化的教学模式。

（二）动态生成是智能时代教学形态变革的着力点

在目前大规模在线教育的背景下，使用人工智能赋能学校教学可能带来的负面影响就是个性化教学需求被忽视。人工智能无法像教师一样，在思想上真正顾及学生的全面发展和素质教育。叶澜认为，当下必须突破传统的“特殊认识活动论”，从生命的层次，用动态生成的观念去全面认识课堂教学，构建新的课堂教学观，用生成性教学模式让课堂焕发出生命的活力[6]。由此，学校教学可在人工智能技术的支持下，聚焦每位学生的学习需求，制订个性化的学校课程和教学活动，开展更加富有挑战性的智慧学习。在新的教学形态下，学校将实现规模化教育和个性化培养的有机融合，更注重培养学生坚实的知识基础与创新的思维能力，推动构建一种兼具创新力、学习力、发展力以及具有智能时代显著特色的教学新形态。可以预见，智能时代的学校教学形态应呈现出四个特点：一是要凸显教学的人本性目标与发展性目标；二是要融合知识呈现的形式与场景；三是要实现多环节、多情景、多方式、多模式教学的自由转换；四是要科学推进教学任务的评价与反馈[7]。在未来学校的愿景中，教学只有适应技术、接受技术、运用技术，继而改造技术，才能回应好信息社会的挑战，真正彰显出生命的价值[8]。

二、智能时代学校教学形态变革的生成性诉求

思维概念蕴含着教学主体对教学形态价值的理性思考，是沟通教学理论与实践的桥梁，影响着人们对教学形态的认知[9]。智能时代教学形态的表征形式，应基于对生成性教学的深层次追问，构建起以本原思维、异质思维、融合思维和数据思维为主要维度的教学形态分析框架，以非预设性作为教学目标的起点，以交互性作为教学主体的着力点，以参与性作为教学空间的联结点，以数据性作为教学过程的生成点。

（一）以非预设性作为教学目标的本原生成点

本原思维强调对事物来源的认识和分析。教学目标是教学活动的出发点与归宿，在一定程度上可以称为教学活动的“本原”。生成性教学哲学秉持着从“预成”到“生成”的教学目的论[10]。在布鲁姆、克拉斯沃尔和哈罗等西方教学论代表人物的影响下，我国的教学目标经历了从“双基”“三维目标”到“核心素养”的转变。核心素养又分为自主发展、社会参与和文化基础三个维度。无论是何种教学目标，均主张逐渐摆脱预设性的目标价值取向，基于可变的教学活动来进行进一步的目标架构[11]。智能时代，教学形态将发生实质性变革，教师不再是教授知识的唯一角色，教学过程将不再由教师全然决定，教师教学工作的重心将发生转移。在高效的课堂教学活动中，生成性教学主张师生通过集体讨论、双方质疑对话，而后通过探究性的活动来共同完成教学工作。在人工智能赋能课堂教学的情境中，师生将共同参与到现编现导的智能化课堂中。此时教学的各个要素之间不再是序列型的积累，而是呈现出层层递进的复杂性。这种矛盾交织的过程越来越深刻与复杂。由此可见，教学的目标开始处于转换和生成之中。信息化教学系统的复杂性使得我们不能对课堂教学作出断然的预测，而应将“非预设性”作为教学目标的起点。

（二）以交互性作为教学主体的异质生成点

异质思维反对教学主体的绝对性，提倡教学主体的多样性和个性化，以及将“非人”主体纳入广义的“教学主体”这一概念中。生成性教学论强调教学是基于教学主体交互而产生的一个双边互动过程[12]。智能时代，“教学主体”的概念不可避免地会扩展到“非人”的层面。智能化的教学活动不会全然根据原先预设的轨道行进，而是教学主体之间彼此推进的交互过程。交互性使得教学形态成为一个交叉型的网状形态。在传统教学论中，学生被认为是教学的主体，教师在教学中起主导作用，两者在教学过程中缺一不可。现代有学者提倡双主体论，即学生和教师都是教学活动的主体，彼此可以实现教学相长，达成一种学习共同体的互助关系。而人工智能的出现打破了这一定律，将教学主体延伸至了机器领域。后人类主义视域下，主张把“非人”纳入广义上的“人”这一概念，体现了对教育技术的积极接纳态度。基于该理论，有学者提倡从“人”与“非人”的双重视角来构建新型的教育主体关系。格雷在《拉纳克》中指出，人形自动机在飞翔时仍需从人的身上汲取力量。这一隐喻折射到如今，表明智能教学机器虽不能脱离人而独立存在，但它通过与人的交互可以增强教育的效果[13]。由此可见，教学主体之间的交互作用是教学生成的动力。

（三）以参与性作为教学空间的融合生成点

融合思维提倡将不同元素基于特定的要求进行集合，从而达到一定的目的。生成性教学强调学习者在特定空间中的参与，认为学习者的积极参与是教学有效生成的重要保障。置身于智能时代，各类虚拟空间的存在扩充了“教学空间”的内涵。教学空间由教的空间、学的空间联合共建而成。自20世纪90年代起，建构主义理论、情境认知理论、分布式认知理论等教学理论相继被提出，打破了传统派学者对教学空间的片面认识。智能时代，越来越多的学者认为教学不能只在一个固定且封闭的空间内开展[14]。从空间的角度来看，生成性教学论者并不把空间限制于课堂，而是认为凡是能实现学习者参与的场所都可称为教学空间。在相应的教学空间内，学习者可通过活动把“公共知识”转化为“个体知识”，并主张通过参与来形成对话，再由对话来实现知识的建构与生成。以人工智能为支撑的动态教学系统将逐渐打破只有教室才能传授知识的单一化空间限定，让学生进入到可以无限扩展的虚拟化教学空间中，并且参与教学的全过程。出于生成的需要，学习者需要扩展多方的教学空间，并在教学时积极参与其中。无论是真实的教学空间，还是虚拟的教学空间，生成性教学均需要学习者对自我认知活动采取一定的监控与调试。通过人工智能有利于实现“人—机—物—环境”的教学空间重组与融合，在学习者的参与过程中进一步助推教学活动的生成。

（四）以数据性作为教学过程的动态生成点

动态思维反对教学活动的单一性与经验性。教学过程是指师生为完成教学任务而开展的一系列活动状态和时间流程。生成性教学论者认为，教学过程不光是一个“教成”的过程，更是一个动态“学成”的过程。这个动态的过程经常需要对教师主导的静态控制活动实现一定的变革[15]。传统教学多是基于经验而展开的，缺乏基于教学数据的精准分析。随着经济社会的高速发展，学校招生人数不断增多，在校生规模逐渐扩大，任课教师对学生的生成性教学越来越难以实现，若是不以数据为支撑对学生展开分析，很难满足每个学生的个性化学习需求，从而给学校人才培养质量的提升带来功能性阻碍。当前，用数据来支撑教学过程的科学决策是大势所趋。将生成性教学融入其中，就是力图实现对经验性和控制性教学的超越，它是基于对控制性教学论的批判而提出的。控制性教学理论以赫尔巴特最为典型。赫尔巴特提倡的教师中心说思想，主张充分发挥教师的经验和控制作用，从而对教学过程实现有效的把控。早期的生成性教学囿于方法技术层面的局限性，限制了教学方法的进一步探索。但生成性教学实际上应是一种集价值论、认识论、知识观和方法论于一体的教学哲学，能为人们更好地理解教学过程提供一种思维模式。智能时代，以科学、翔实的教学数据为支撑，生成性教学所秉持的由“预成”到“生成”、从“教成”到“学成”等方法论将得以实现。

三、人工智能加速学校教学形态变革的发展趋向

在信息化的发展进程之下，人工智能赋能教育将是未来学校高质量发展的愿景。根据时代的发展，教学如何实现多元、共生、对话与交流，如何为学生更好地提供因材施教、因需导学的个性化教育，值得深思。生成性教学思维将助力人工智能与教学形态实现双向耦合，即基于对教学目标、教学主体、教学空间、教学过程的关注，重新审视人工智能发展与教学形态的关系，实现人工智能与教学形态的双边联动。

（一）从“知识”到“素质”的教学目标转化

教学目标的设定是教学活动中最重要的一个环节，对教学形态的重构起着极为重要的导向性作用。从总体目标来说，生成性教学不反对预设教学目标，但是反对使用僵化的教学目标，认为教学首先应该是一项培养人的事业，不应把知识性的目标看得过重，而应注重对学生综合素质的把控。《OECD学习指南2030》（OECD Learning Compass 2030）指出，教育的终极目标是让社会和个体都能幸福生活。其中重点提出了需通过教学让每一位学生成为有目标、有思考的主体，积极投入学习并实现目标，而不是简单地从教师处接受预设的教学知识或常规的业务指导。智能时代的教学目标应以深度学习为基础，对标学生全面发展的核心素养，重点聚焦学生学什么、怎么学、达到什么水平等问题。基于此，在因材施教、因需导学的个性化教育教学活动中，生成性教学可以使教师在人工智能的辅助下，以全新的视角来看待和使用原有教学法，实现对已有教学法的生成性改造[16]，推动非预设的教学目标顺利进行，聚焦学生在学习中会发生何种变化，以及学生期待从学习中得到何种学习结果。该观点强调根据个性化需求来动态定制不同学生的因材施教路径，通过机器学习、人机交互来引导学生完成新的教学任务，从而实现教学目标的转化。“有目的地培养人的社会活动”是教育质的规定性，也是教育区别于其他社会活动的主要特征。未来的社会将进入人工智能与人类相互合作、交互融合的一个全新时代。人工智能虽然在很多方面具有超越人类的潜力，但是人类在情感、创新、管理与复杂决策等方面相较于人工智能仍具有先天的优势。许多非智力性因素是人工智能所无法取代的。因此，智能化教学应该注重以学生的全面、自由、个性发展为目的，综合提升学生的人机协作能力、创新管理能力、社会责任感与复杂问题解决能力等。此外，在不可预知的教学进程中，教师还可以用数据驱动来不断优化非预设的教学目标，持续完善数据驱动下教学的可变性、适应性和生成性[17]。

（二）从“师生”到“人机”的教学主体转化

生成性教学的另一特点是交互性。智能时代，机器学习、智能算法、知识图谱、NLP（自然语言处理）等技术的存在进一步拓宽了教学主体的概念，也延伸了交互性的内涵。一方面，实现了教学主体从“师生”到“人机”的转化；另一方面，交互性不再只是师生言语上的交流，更是一种面向整个教育体系的交互。人和现代技术之间存在着背景、诠释、具身和它异这四种关系[18]。虚拟双师型课堂能使真人教师和虚拟教师协同进行交互活动。AI教师、教学机器人、智能导师、智慧学伴等技术的开发有助于打造以真人教师主导、AI教师辅助的智能化“人机”交互模式[19]。然而，智能技术的出现可能会弱化甚至消弭人的主体作用。因此，需要正确看待和处理“人机”这一主体关系，让交互性回归人的本身，即基于人类个体的价值去发展技术。教师应树立正确的教学主体发展概念，合理利用人工智能促进交互式学习。教师在保障正常教学进程的基础上，应积极促进双边教学活动的达成，进一步激发教学生成性的最大潜能。在此基础上，应选择合适的教学法，根据学生的个性化需求来制订符合学生全面发展的教学目标，以提升教学质量。同时，应正确看待“人机”之间的关系。随着人工智能的运用，教师劳动力将会获得一定程度的解放，教师可以将更多的时间精力放在学生的情感参与、复杂性交互活动组织等方面，从而进一步提升教学效率。在教学过程中，教师、学生与机器之间的状态逐渐从“人机协同”走向“人机结合”。

（三）从“分离”到“融合”的教学空间转化

生成性教学以学习者的积极参与为前提条件，而教学空间的延伸则可无限突破学习者参与教学的时空局限性。教学空间能够对教学形态和学习形式起到表征作用，是教学活动的“载体”与“栖息地”。伴随着互联网、大数据、云计算等信息技术的发展，教学将超越时空局限性而存在。智能化可视教学、动态自适应教学、个性定制化教学、虚拟双师型教学和人机协同化教学等形式不断涌现，但无论采取何种形式，都应注重以下几点。第一，应发展以学生为中心的教学空间。随着异位的教学形态逐渐增多,教学空间应融合一切以学生为中心的场域，更加关注学生的学习体验，在技术赋能的前提下实现空间之间的联通融合[20]。第二，应实现物理空间与虚拟空间的无缝融合。学校可以将网络作为物理化教学空间与虚拟空间融合的桥梁，并通过物联网设备控制中心、教学服务支持中心和教学数据汇集中心来提供相关的技术支持，即基于“三通一核”构建新型的信息化教学平台，与其他地区的教育部门和学校就教学资源共享、教学空间建设等内容进行合作交流。第三，教学空间应满足不同学生的差异性教学需要。智能化教学相较于传统教学，在场景上更加讲究虚实结合。教学应实现在不同空间中教学行为数据的有效收集、快速运输与合理分析，并且能针对师生的不同性格特质、个体需要和场景需求呈现出特色化的反馈信息。数字孪生系统的运用实现了物理空间和信息空间的交融。数字孪生讲台通过“在线问”和“在线学”等方式为教学空间注入全新的数字生产力，使学生实现了身临其境的沉浸式教学体验，有利于发展学生的智力和空间思维能力，进一步提升学生的各项技能[21]。如QST青软实训与50余所学校开展深度合作，针对软件工程等相关专业的学生开发了一套“游泳池”实训空间。该空间是一种“压力系统”与“吸引力系统”并存的沉浸式实训空间，有利于培养学生的抗压能力与创新能力[22]。可以明确的是，无论在何种教学空间中，生成性教学的形成均有赖于学习者的全程参与、积极参与、有效参与，而学习者参与程度的丰富程度越高，生成性也就越深刻。

（四）从“经验”到“数据”的教学过程转化

教学过程的复杂性、动态性和情境性等特征，是生成性教学存在的直接动因。方法技术的局限性影响了生成性教学论对教学过程的进一步把控，人工智能赋能教育将有效打破这一局限性。教学过程的基本任务是使学生实现个人的经验世界与社会“精神文化世界”的创造性转换[23]。如美国罗伯特·索特拉博士研究团队开发了一套基于人工智能教学理论的框架与开源软件。该智能教学系统（Generalized Intelligent Framework for Tutoring，简称GIFT）是基于各类智能导学系统开发的，能让一些缺乏智能化经验的师生快速掌握，并且用于教育教学。该系统的显著特点是能很好地记录教学行为数据[24]。从技术维度来重构学校的教学模式，通常需要基于多模态的数据。多模态数据是一种全新的结构化数据，它基于对人体各种信息的分析，包括图文、数据、语音和生物信息等。它能对学生的数据进行融合与可视化分析，对学生的知识掌握情况、学习动态、主要品格和个人能力展开动态画像评价，从而对个人进行综合认证，同时也能为学生的整个教学活动提供可靠数据。此外，“知识图谱”被应用在了教育领域中。该技术最早由谷歌提出，主要在搜索领域中使用。随着时代的发展，各行各业都在逐步推进“知识图谱”的应用。在学校的教学过程中，“知识图谱”基于统计分析技术与数据挖掘技术而存在，能用实际的教学数据来表征各个学生的学习特征，并且实现数据共享。同时，它还能对教学过程中的数据进行自动抽取、有效整理和结构性存储，从而有效促进教师对教学过程的把控[25]。未来，教学数据的高效应用将进一步促进知识的融合吸收与教学的生成，其在本质上也是一种自下而上的生成性活动，构成了人工智能推动学校教学形态转型与创新的重要组成部分。