人工智能赋能高校传统文化教育的理论维度和模式转换

王新宏，朱定局

（1.广州美术学院 工艺美术学院，广东 广州 510006；2.华南师范大学 计算机学院，广东 广州 510631）

随着人工智能技术的发展，人工智能技术在高校传统文化教育中的赋能日益重要，传统文化教育从人这一教育主体与技术工具、教育客体与自我价值实现、教育要素之间的相互关系上都应融合新技术的发展。

一、人工智能赋能高校教育的三个基本理论维度

人工智能赋能高校教育是教育发展的必然趋势，结合人工智能对传统文化教育的实践，可以进行指向性的教育轨迹预判和效果反馈。异化理论、人的自由发展理论、交往实践理论为人工智能时代高校教育工作提供了理论支持。

（一）异化理论

异化理论是马克思基于前人探讨人与自己创造物之间的对立关系发展而来的，异化理论进一步指出了劳动异化、人的异化现象，将异化理论运用到了资本主义劳动剥削的解释上。当前，异化理论也具有普遍性意义，可以用来思考人工智能发展的未来和对传统文化教育的影响问题。

根据异化理论，我们可以发现人工智能赋能高校传统文化教育工作所可能展示的场景。第一，是人和人工智能成果的异化。人与人脑创造的人工智能产物并不是线性联系，而是对立统一联系。在高校教育中运用人工智能成果服务于教育，同时人又要通过自身的努力控制人工智能的发展，展示正确的教育方向。人工智能是一把双刃剑，人将其发明并发展的初衷是为了将人类从脑力劳动中解放出来，但如果人工智能的脑力超过了创造人工智能的人类，又会给人类造成威胁，正如火可以帮人类煮熟食物，又会让人类有着引火自焚的危险。第二，人脑与自己脑力劳动的异化。虽然人脑学习和使用人工智能本身会给脑力带来发展，但人脑也会对人工智能产生依赖，从而会造成相应的退化。在高校教育中运用人工智能，一定程度上会减少教育者和受教育者收集资料和形成认知的脑力劳动的强度，因此要防止人的脑力劳动退化现象。同时，由于对立统一的矛盾论关系，人工智能争夺人脑控制权的过程也是人脑的劳动活动改变思维方式应对的过程，也会促进人脑劳动力的飞速发展。第三，不同个体在异化中的差异性。人脑与人脑的创造物发生疏离和对立，更加考验人工智能运用者之间的智力角逐。未来传统文化教育的发展，争夺意识形态控制最高主导权的是不同个体对人工智能的运用和控制水平，即教育者要控制技术，把握主流价值观的主导控制权。人工智能本身像是一把剑，在善人的手里，能够斩妖除魔，在恶人的手里，会伤害无辜。所以人工智能的思想导向如果是主流价值观，那么人工智能就会造福社会，否则就会给社会造成危害。

在预示场景之外，异化理论为人工智能运用于高校教育工作指出了可行的结论。异化理论对异化的辨证发展定位是对立统一的基本原理，即指向的是互为制约互为促进的关系，最终指向是社会生产力的巨大发展。同理，人工智能的异化最终指向的是与教育发生关系的高校教师、学生个体与高校教育工作新模式成果之间的良性互动，最终促进高校教育工作的进步和发展。这就从理论上为人工智能运用的可行性做出了辨证的判断，也为高校教育工作模式的发展指明了方向。

（二）人的自由全面发展理论

人工智能走进高校传统文化教育工作，不仅有助于传统文化教育方向的发展，更重要的是体现了教育从对人的“控制”转向对人的价值追求的引导和主体高扬，是教育实现人与人的价值选择和价值实现的过程，指向教育的最终目的：人的自由全面发展和人的解放。人的自由全面发展指向人应有的本质“以一种全面的方式，也就是说，作为一个完整的人，占有自己全面的本质”。［1］在网络共同体的社会下，坚持人的全面自由发展，就是要站在教育的最终目标上去思考问题，即高校教育的目标是处于教育环境之下的人，包括教育者和学生，都摆脱了物质束缚、精神捆绑、技术异化，真正从人的能动性特点出发，发展真正属于人自身需要的物质与精神需求，享受人工智能科技发展带来的自由时间，也有具有主流价值观引领的自觉。

在师生有更多的自由时间的前提下，师生就能更多关注所教学的知识对于社会的价值，并且能够有更多的时间从主流价值观的角度来审视所教、所学的知识，从而为传统文化的教育进入所有课堂和课程、入脑入心提供了客观条件。马克思主义关于人的自由发展理论中强调了自由时间的运用，人工智能作为改变未来人类生活方式的一种关照，能实现更多的自由可能。人工智能使教育者在教育过程中寻找资源的途径和方式发生改变，较之传统方式缩短了寻找资源的时间，拥有更多的自由时间去学习和提高。人工智能也使受教育者的学习效率得到提高，从而得到了更多的不受外力限制的“自由支配”的“自由时间”。实现了“自由的时间”，人的全面自由发展的前提就有可能实现。所以，人工智能时代教育通过技术发展使自由时间增多，人工智能的运用——教育效率的提高——自由时间的增多，这是马克思主义关于人的自由发展的必要条件，三个条件层层递进，说明了人工智能在教育领域的运用遵循了人的自由发展的理论规律。

（三）交往实践理论

马克思主义唯物史观认为，实践是人与社会联系的方式，它在主体与主体之间、人与人之间形成了一个介体，马克思称之为“交往”的关系，由此形成了交往实践理论。“交往实践是在生产实践的基础上主体之间进行意义的沟通、认同和创造，从而生成一个对主体始终有效的、开放的、不断生成的意义领域。”［2］从马克思主义交往实践理论的视角看人工智能赋能高校教育的未来，交往实践理论构筑的是从单一的教育者为中心的模式转向“教育者——教育介体——被教育者”之间的多维交往实践模式。

人工智能可以被嵌入到教学系统中，能够智能地帮助师生监控教学质量、进行教学内容的智能推荐，也能以虚拟助教的身份出现在线上课堂甚至现场课堂。但不管以哪种方式出现，人工智能都能极大地加强教师和学生间接交往的密度和相互理解的程度，教师可以通过人工智能掌握学生的整体情况和特异情况，从而使得教师可以有针对性地因人施教，进而提高教学质量。交往实践理论下的传统文化教育的运行，是教育者和被教育者之间达成的互相理解和趋同认知，教育者和被教育者作为教育的主体，通过客体——人工智能这个教育介体，使主体之间具有关联性、传导性和互动性。人工智能承担了传递教育信息的方式，充当了隐性教育者。人工智能与传统文化教育的结合运行图式将教育的主体强势灌输的身份巧妙地加以转化，营造出更为自主性、有选择性、体现个体需求的教育氛围，即进行有意义的教育和能量交换，使思想观念、价值认同等内化为受教育者的内在需要，使教育者和受教育者两个主体之间进行精神交流和能量互换，从而实现交往实践理论的教育主体的互相建构关系。

二、高校传统文化教育在人工智能时代的模式转换

高校传统文化教育在内容和实践上要适应人工智能时代的学生学习需要，实现从形式到内容上的创新。在研究人工智能赋能高校传统文化教育的模式转换和实践时，我们可以运用教育结构论来解决从传统文化教育到人工智能时代立体教育模式和反馈模式的转换。教育的基本结构包括：教育的主体、客体、介体和环体，教育运行的过程主体处于绝对主导地位，客体有能发挥能动性的作用，介体是主体和客体之间链接的介质和纽带，环体是其他要素运行的社会环境。四个要素互相促进、互为条件，存在辩证统一的关系。

当前人工智能技术的运用可以归结为大数据、机器学习和深度学习这三大模块的运用。人工智能高潮的到来主要是得益于深度学习技术的出现。深度学习属于机器学习的一种，之所以将其独立出来作为一个模块，是为了突显其优越的效果。大数据有着自己的一套分析方法，同时也是深度学习的数据来源。大数据是以地毯式数据收集代替以往的样本式数据收集方法，对比以往文化教育的事后反馈，人工智能的赋能可以通过对大规模的数据收集和挖掘形成对高校传统文化教育的方法、过程、效用的分析结果，为进一步获得基于数据分析的决策见解提供数据基础。机器学习、深度学习是学习、预测的过程，先从历史大数据中进行学习得到预测模型，然后通过预测模型来对现实的数据进行预测，是对教育数据的发展趋势和特征规律的学习和预测过程。

基于人工智能的技术模块，其在高校传统文化教育的运用主要聚焦于“多模态学习分析、适应性反馈、人机协同”［3］三种模式。高校从传统学习模式到人工智能赋能的模式转换除了时代、环境和技术的促进外，更有其必然的发展规律。

（一）多模态学习分析实现了传统文化显性教育的客体个性化需求

高校传统文化教育是通过显性教育的方式，通过课程思政、课程主体等，在课堂上实现传统文化教育的目标。自由全面发展理论维度强调了人的个性化需求的满足对于教育目标达成的重要性，多模态学习分析正是实现教育客体个性化需求的常用技术手段之一，通过受教育者的全景式画像实现教育主体的多样化。通过多模态学习分析，高校教育者可以通过大数据提取受教育者在各类网络中的留痕和路径，也可以通过视觉跟踪技术、表情识别、运动传感器等方式，分析课堂教育过程发生前学生对传统文化的兴趣点、关注点、情感变化和行为活动等的变化，通过人工智能算法进行决策，为传统文化教育选材和教育行为的针对性提供有效支持。高校的传统文化教育客体指向青年学生，他们是在迅速发展的网络时代成长的一代，传统的灌输式思政大课堂已经不能满足青年学生对世界发生事件的真实感受，随着网络时代中知识获取的方式多样，传统的教师主体性已经大大减弱，教师如果只是重复讲授原有的经验体系，或者教师的讲授内容已经可以容易地通过其他互联网的途径获取，受教育者就会对教育过程失去兴趣。没有对受教育者进行全面的多模态学习分析，就很难有针对性地开展课堂的传统文化教育。人工智能可以弥补高校在传统文化课堂教育中的针对性不足问题，不仅可以精准提供学生的个性化画像，还能动态研判学生的思想动态、教育接受程度，绘制出某一专业、某一年龄段的学生群体教育基础图像，为高校的传统文化教育课堂内的针对性、有效性实施提供依据。

（二）适应性反馈实现了传统文化隐性教育的主客体融合互动

相对于多模态学习分析对显性文化教育的针对性把握，适应性反馈重点关注隐性教育过程的变化评估和反馈调整。高校传统文化教育的过程是一个系统工程，教育的准备、过程和结果都相互影响、相互联系，在教育过程中必须关注受教育者的接受情绪和行为变化，实现教育主体和客体的交往实践转化，实现高校教育者和青年学生的教育互动、价值趋同和知行合一。传统的高校教育场景难以及时把握学生的适应性变化，一方面是因为受教育者与教育者之间存在信任鸿沟，受教育者不愿意及时坦露心声，另一方面是因为传统教育方式的反馈存在延迟性，无法及时获知反馈而调整教育内容。人工智能通过适应性反馈的方式，通过算法分析，在课堂显性教育之外，通过校园文化活动、环境铺设和宣传引导等多方面的隐性教育举措，利用碎片化时间即时完成教育过程中的学习建议的提供，并向受教育者推送和投递符合个性化需求的学习资源。适应性反馈能应用历史数据对学生的课堂学习情况进行即时评估反馈和预测，课后可以根据学习过程和状态同期提供学习规划和推送个性化知识，也可以“构建概念地图的知识图谱应用，支持受教育者自行搭建形成型、反思型和延迟型地图，使受教育者通过主动建构与反思，形成对自身知识水平、学习状况的清晰认知”［4］。

（三）人机协同实现了高校传统文化教育体系化和多样化发展

人工智能在高校传统文化教育中的人机协同运用不仅是通过人工智能系统减轻教学系统中收集资料或者减少低级脑力劳动的损耗，更多的意义在于实现异化理论中提出的人脑和它的异化物之间的和谐共处，共生共存，并由此服务于教育的多样化发展。高校传统文化的教育作为一个育人体系，体现在教育过程的体系化和教育手段的协同性上。人机协同作为结构介体给高校传统文化教育提供了多样性发展的条件，人工智能可以在传统文化教育者和受教育者之间、教育课堂与学生之间、教育环境与受众之间，形成人机协同的新形态。人机协同的状态为传统文化教育从继承走向发展、从守正走向创新创造了新的教育手段和教育方式的可能性，也是传统文化教育走向未来、革新发展的必要条件。

在人工智能发展日趋成熟的时代，高校传统文化教育要以面向未来的眼光，直面人工智能时代的挑战。从显性课堂教育到隐性教育实践上，传统文化教育作为学生文化素养培养点重要一环，都应该从教育的目标本身出发，探索与人工智能技术在教育方式、教育目标上的耦合，实现各教育要素之间的运行规律和革新转化。