ChatGPT时代“技术—教育”互构的变革与挑战

2024-01-23周恬恬

教学与管理(理论版) 2024年2期

*该文为教育部一般项目“教育供给与人口生育良性互动机制研究”（21YJC840017）的阶段性研究成果

摘要

ChatGPT类产品给教育领域带来巨大冲击，引发了人们对教育活动变革的诸多思考。从技术革命和教育变革两条进路出发，基于“技术—教育”互构论的研究视角，梳理我国“技术—教育”互构的阶段性特征。系统论述人工智能新技术应用浪潮下，技术与教育互构融合的可能场景，以及技术变革给教育数字化转型带来的风险与挑战。在技术跨越发展的背景下反思当前教育活动中的两种视角：技术主义与知识主义。ChatGPT时代在“技术—教育”的互构中重新发现教育，以教育的眼光看待数字技术，在持续生成的变革过程中实现数字技术的教育化改造。

关键词

ChatGPT；人工智能；教育数字化； “技术—教育”互构

引用格式

周恬恬.ChatGPT时代“技术—教育”互构的变革与挑战[J].教学与管理，2024（06）：28-32.

2022年ChatGPT横空出世，成为继AlphaGo之后又一深刻冲击经济、教育、文化等各领域的人工智能产品。2023年3月14日，人工智能公司Open AI宣布ChatGPT-4正式发布，公司官网指出ChatGPT-4在多种专业和学术指标下表现出近似于人类的水平，是“目前最先进的系统，能生产更安全和更有用的回复”[1]。可以说ChatGPT的出现与迭代是人工智能领域的巨大跨越。

ChatGPT类产品展现出前所未有的人工智能水平给教育领域带来了巨大的冲击，引发了人们对教育活动未来变革与面临挑战的诸多思考。以下将从技术革命和教育变革两条进路出发，梳理我国“教育—技术”互构的阶段性特征，论述人工智能新技术应用浪潮下，技术与教育互构融合的可能场景，以及技术变革给教育数字化转型带来的风险与挑战。

一、“技术—教育”互构：数字时代的技术革命与教育变革

纵观人类社会发展进程，技术革命与教育变革、社会变迁并非是同步的。对“技术—社会”的关系论述，包括“技术决定论”与“社会建构论”两种经典范式。技术决定论强调技术对社会的影响，认为技術变迁能够引起社会变迁[2]。社会建构论与前者相反，认为技术及其变迁是社会建构的产物，社会变迁引起技术变迁[3，4]。除上述两种强调单一因素决定性作用的理论外，一些学者提出了“技术—社会”互构理论[5，6]。该理论认为技术与社会之间相互依赖且相互建构。技术的“结构刚性”对组织和社会的结构提出新的要求，社会的“技术刚性”则对技术本身及其应用作出调适[7]。

教育作为社会重要的子系统，是知识生产、智力实践和情感互动的重要场域。技术与教育的互构是不同主体在教育活动组织、制度架构下应用教育技术的综合实践过程。技术变革对教育是否产生本质影响，与“技术—教育”的互构程度密不可分。从技术进步和我国教育信息化、数字化的发展历程来看，两者都具有明显的阶段性，教育与技术的互构呈现为渐进的演化过程。文章首先从技术革命与教育变革的发展阶段出发，梳理“技术—教育”发展的阶段性特征。

1.技术发展浪潮中的数字革命

（1）计算机：信息化起步阶段（1946-1969年）

计算机的发明使用与现代通信技术有机结合，是现代信息技术发展的重要起点，标志着信息化时代的到来。1946年，第一代电子管计算机ENIAC问世，此后计算机分别经历了第二代晶体管、第三代中小规模集成电路和第四代超大规模集成电路的迭代发展。20世纪70年代末，在局域网的发展下逐渐形成“计算机+局域网”的格局，并在20世纪80年代中后期加速了计算机系统小型化的发展趋势。21世纪之后，计算机向着超高速度、并行处理、微型化和智能化方向发展，在社会日常生活中实现了大范围普及。

（2）互联网：信息化发展时代（1970-2015年）

互联网是以计算机为基础建立的认知、交流与合作系统，计算机的发展与现代信息技术的结合为互联网时代奠定了重要基础。从第一代互联网web1.0的个人计算机“可读”时代到web2.0的移动交互“可写”时代，再到目前去中心化、以语义技术为核心的web3.0时代，互联网的技术架构、应用特征随着核心技术的进步持续发展，成为人类社会信息时代的“高速公路”。

（3）人工智能：数字智能发展时代（2016年至今）

1956年“人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）”概念首次提出，经历60余年的发展历程，人工智能技术已成为当前推动新一轮产业变革的决定性力量。随着大数据、云计算、互联网、物联网等技术的发展，泛在感知数据和图形处理器等计算平台正在推动以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，人类社会迈入数字智能时代[8]。2016年AlphaGo在人机对弈中大获全胜，展现了人工智能的新发展水平。2022年Open AI公司推出ChatGPT

产品，大步迈进人类科技史上的新时代。人工智能技术正在从技术的理念模型变成实际应用，从“可用”向“好用”、从“专用”向“通用”发展。

2.技术革命下教育信息化发展

技术与教育并非两个自在自为的系统，技术与教育的渐进融合过程，是在具体社会情境中各组织与各行动者相互建构、综合作用的过程。我国教育信息化发展呈现出明显的政府主导特征，作为国家教育的战略行动，教育信息化发展以行政为主要力量推动技术建设应用到教育领域。根据联合国教科文组织对信息技术与教育融合发展的四个阶段：起步、应用、融合、创新，我国教育信息化发展以国家战略行动为时间节点，分为教育信息化的起步萌芽、建设驱动、应用驱动、融合创新四个发展时期。

（1）教育信息化时代（2000-2021年）

我国教育信息化发展经历了教育信息化1.0时代和教育信息化2.0时代，十八届三中全会将“教育信息化”写入中央全会决议，确立了教育信息化的战略地位。十九大之前，是“教育信息化1.0”时代，十九大之后，进入“教育信息化2.0”时代[9]。

①教育信息化1.0（2000-2016年）

我国教育信息化萌芽于电化教育时期[10]。2000年，“全国中小学信息技术教育工作会议”召开，提出要“全面普及信息技术教育、启动‘校校通’工程”。此后，21世纪的第一个十年，国家以项目推进、建设驱动为抓手发展教育信息化，逐渐形成教育信息化的政策制度和战略部署，实现了以“三通两平台”为核心的信息化基础设施体系建设。在信息化基建接入与布局的基础上，2012年我国首个教育信息化长期战略规划《教育信息化十年发展规划（2011-2020年）》发布，该文件从国家战略层面对本世纪第二个十年的教育信息化工作进行了整体设计和全面部署，提出了“应用驱动”的工作方针。教育信息化1.0包含了建设驱动与应用驱动两个阶段，聚焦于技术、设备和场景的基础建设以及教育与技术的初步融合应用。

②教育信息化2.0（2017-2021年）

教育信息化2.0在1.0基础上从“简单应用”走向“深度融合”。党的十九大指出，我国经济发展由高速增长阶段转向高质量发展阶段，中国特色社会主义进入了新时代。教育信息化建设也从1.0期间技术的规模扩张与初步应用，向2.0阶段技术与教育的深度融合发展前进。2017年，党的十九大把办好网络教育写入十九大报告，我国教育信息化正式进入“融合创新、智能引领”的2.0时代。教育信息化2.0强调信息技术的全面融入，以技术应用驱动教育领域创新发展与结构变革，而非“进化式的修修补补”。在1.0信息技术设备接入和初步应用的基础上，2.0要在“互联网+”环境下跨越数字技术的“接入鸿沟”“使用鸿沟”和“素养鸿沟”，推动教育信息化由融合应用向创新发展转变[11]，实现技术逻辑向教育逻辑的理念变革，以教育信息化全面推动教育现代化。

（2）教育数字化时代（2022年至今）

黄荣怀等人指出，经过教育信息化1.0和2.0时代的建设，我国教育信息化建设目前正处于融合与创新并存的时期，教育数字化转型是教育信息化的特殊阶段[12]。2022年1月，全國教育工作会议提出“实施教育数字化战略行动”，教育部部长怀进鹏在多个场合提出要“推动实现教育数字化转型”。党的二十大首次将“推进教育数字化”写入报告，提出“建设全民终身学习的学习型社会、学习型大国”[13]。在人工智能技术跨越发展的背景下，教育数字化转型基于教育信息化前期的建设成果纵深发展。

第一层纵深发展在物质基础和教育场景上，是智能教育基础设施体系的建设升级。第二层纵深发展在思想理念上，是数字意识、数字素养的培育提升和数字理念的深层建构。第三层纵深发展在教育实践上，是数字化实践能力的创新应用。这既是加快建成教育强国的内在要求，也是技术“结构刚性”驱动下的深刻变革。

3.强人工智能时代的教育变革

ChatGPT的迭代与应用再一次展示了人工智能前所未有的交互性、创作性和认知性。上述特征的出现不仅引发了人类对“人与机器”二元关系的省思，也倒逼人们主动探索技术与教育互构融合的新机制，促使“教育+人工智能”产生“1+1>2”的效果。

（1）数字智能中的新教育模式

目前ChatGPT基于超数据模型训练的创造性生成是在已知数据上的文本生成，简单来说是“新瓶装旧酒”而不是“无中生有”。但得益于与人类认知的“对齐”（Alignment），它体现出一种“类人”的真实自然互动，能在一定程度上生成定制化与个性化的内容。

在学习上，尽管目前ChatGPT还存在准确性、可信度不高的问题，但其表现出来的自然语言理解与生成能力仍为自适应性教学提供了能力基座，为个性化学习教学提供了可能。在教学上，它能够提供如学情分析、作业批改和反馈、学习数据监测和评价等诸多教师辅助功能。同时，强人工智能将改变传统教育对知识传授的过度关注，转向对思维力、创造力和想象力的培养。在评价上，ChatGPT类产品基于技术具身的数字移动设备采集学习的过程性数据，实现由结果性评价向过程性评价、选拔性评价向发展性评价的侧重与转变。

（2）人机融合下的新教育主体

教育数字化发展的强人工智能时代，人机融合是教育数字化转型成功与否的决定性因素[14]。人与技术在数字环境中的交互融合将塑造新的教育者：教育主体与数字虚体、现实环境与虚拟环境有机融合的新教育主体。

随着机器学习、脑机接口、神经科学等技术的进步，未来技术、机器与人在物理和精神上将融合的更加紧密，发展为人机融合的新教育主体。以ChatGPT为例，“大数据”与“大模型”的技术基底使其能够成为使用者的“外脑”，成为生物性人脑的补充与延伸：使用者可以利用ChatGPT完成如搜索、汇总等基础性工作，与生物大脑共同形成一个“复合脑”提高人的学习力[15]。因此，能动地训练主体的高阶思维，提升人脑创造性解决复杂问题的能力将更加重要。强人工智能背景下，技术将不再停留于对教育效率的提升，而是要激发它的教育性功能与结果。

（3）技术具身下的新教学共同体

随着数字入口普及化、数字技术大众化和数字设备小型化，可移动和可穿戴的数字设备日益普遍。新教育主体在虚拟技术、教育元宇宙等生态架构下将生成新的教育互动模式和新的教学共同体。

“人—机—物”三元融合的数字化场景中，师生与生生在虚实结合的“数字语境”中互动，形成数字化的情感交流方式。实体的自我、数字的自我与不同平台上的用户“虚体”形成了“数字赛博格”的学习者集合。在技术具身与ChatGPT类产品的互动下，身体离场也可以进行教学、师生和朋辈的交往，形成新的教学共同体。可以预见，智能技术具身性、虚拟性、互动性的进一步发展将使教学打破班级、学校、地区等限制，数字虚实结合的行动者集合将形成新的数字化教学共同体。

（4）泛在终身的新学习型社会

习近平总书记在党的二十大报告中指出“建设全民终身学习的学习型社会、学习型大国”。教育与技术只有实现互构融合，才能形成终身学习的学习型社会和国家。

随时随地可接入的技术和网络、泛在开放的学习环境、数字化教育资源和智能化教育平台使学习成为个性化、终身化、泛在化的教育历程。工业社会智力选拔、成绩竞争等对教育简单异化的需求，要在人工智能时代扭转为促进人的全面发展和社会全面进步等多层次、多样化的需求。推动教育数字转型与融合创新，真正建设“人人皆学、处处能学、时时可学”的学习型社会、学习型大国，既是教育数字化战略行动的使命与目标，也是“教育—技术”互构融合后的社会发展趋势。

二、ChatGPT时代“技术—教育”互构的风险与挑战

“技术—社会”互构理论认为，互构的关键并非是技术本身，而是行动者、组织者以及对技术的应用，技术作为媒介只有在系统和组织的应用中才能体现其属性[16]。在现实的互构过程中，技术的应用要满足教育活动的特点与教育对人的发展要求，教育与新技术的融合将突破传统的融合场景与路径，面对新的风险与挑战。

1.风险

（1）算法歧视

人工智能本质上是算力、算法和数据的发展，数据的代表性问题和“算法黑箱”可能会引起不同程度的歧视与偏差。数据是机器学习的基础，人工智能的教育应用有赖于过去发生的和正在进行的两类教育活动数据。如果数据存在偏差，那么算法输出的结果也将是有偏的。历史数据本身就包含着过去教育发展中存在的“偏见”，正在发生的教学活动数据能否客观反映数据背后的内隐性因素？这些均会影响数据的代表性进而影响输出结果。其次，目前主流算法是数据驱动的算法，机器的深度学习是数据自我训练、自动学习的结果。在数据输入和答案输出之间，存在人们无法观察干预的过程，算法的“黑箱”属性将增加人工智能应用过程中的不透明性和隐蔽性。

（2）学术道德

机器学习的核心是通过数据学习进行概率性预测，并根据对话和提问输出“客观”的答案。但以现有发展水平，此类产品在生成内容的准确性、科学性和道德性上依然存在许多问题。由于对内容安全与准确性的担忧，许多国家和学校已经禁止学生在校内使用ChatGPT，防止人工智能引起学术不端。同时，为了避免ChatGPT受人工训练诱导生成非道德的回答，产品设计者限制它在争议问题上提出新观点，以保证回答的客观性。这使其以一种“安全”的方式避免表达立场，却也体现出非智能的道德冷漠（amorality）。一些学者将ChatGPT类产品的到来视为对教育系统的巨大威胁。语言学家诺姆·乔姆斯基将使用ChatGPT视为是虚假的承诺，是一种“高科技剽窃”和“逃避学习的方式”[17]。

（3）技术伦理

强人工智能的教育技术应用可能引发数据安全风险和人们主体的“存在”隐忧。首先，使用ChatGPT过程中会涉及大量的个人信息，这些信息被反馈用以改进模型，存在个人隐私泄露的数据安全问题。

此外，强人工智能的到来挑战着人类主体性，引发了人类“存在主义”的隐忧，尤其是强人工智能是否会演化出自我意识反向控制人类社会、威胁人类主体的存在。目前，这集中体现在技术对教育活动者的“控制”，对于缺乏自主性与内驱力的学习者，ChatGPT的到来既是威胁也是挑战，过于依赖机器智能的学习者习惯机器的输出与答案，减少了思维的锻炼，这种“人的机器化”发展趋势将异化作为“人”的存在。

2.挑战

（1）人机融合：从“技术可用”到“技术可供”

近年来，在国家战略的支持与推动下，数字转型、智能升级的教育新基建逐步完成，基础设施的完善使数字技术的接入鸿沟不再难以跨越。但技术本身并不能赋权教育主体、赋能教育活动，技术需要与主体、组织在制度的良性互动中融合，才能从“可用”的技术转变为“可供”（affordance）的技术。

尚俊杰教授等人认为教育数字化转型在学习场景、学习方式、组织管理等多个方面虽初见雏形，但仍面临许多困难和挑战，这些挑战反映了教育数字化技术的可供性障碍[18]。伊恩·哈奇比指出，行动的可能性是从技术中逐渐浮现出来的。技术的功能性赋予人们行动的潜力，但技术又是关系性的，需要在人与技术的互动中发挥技术功能的潜力[19]。在基础设施、服务体系逐步完善优化后，如何使“人—技术”“人—机”之间产生实质性、有意义的联结，最大化发挥技术潜在的教育功能，发挥“教育+数字智能”的成效，将是教育数字化转型面临的最大挑战。

（2）角色转型：从“教为中心”到“学为中心”

ChatGPT类产品在事实上重构了教育场景与流程，改变了学生、教师的角色定位。教师从教育教学的主导者变为学生学习的辅助者和支持者、信息资源的協调者、人机协同的合作者，并在机器智能的辅助下形成“双师”的教学管理模式。智能教育时代教师角色的转型需要相应的能力结构为支撑，否则智能技术的数字基座和教育教学的数字资源将成为束之高阁的摆设，无法实现教育与技术的互构融合。

尽管对于“数字原住民”学生来说新技术并不陌生，但如何“善用”技术促进自身发展，而非“依赖”机器智能逃避学习，成为未来亟需注意的地方。从以“教”为中心到以“学”为中心，学习将越来越个性化、自主化，学生学习的主体责任意识也越来越重要。“学”为中心意味着学习者将真正成为个体学习的主人，主动追求自身发展、激发学习的内驱力才能在人机智能的未来世界中保持自身的主体性，实现人类更高阶思维能力的发展。

（3）制度保障：从“路径依赖”到“机制创新”

人工智能是前沿学科深度融合、各类学科高度交叉的综合性学科，以人工智能技术为核心的教育数字化转型，需要制度的顶层设计与各方的协同推进。教育数字化转型作为结构性变革，离不开国家层面强有力的整体规划和战略推动，离不开公共政策的规范制定与制度保障。对于公共部门来说，提前做好预判与规划，最大程度减少、降低技术风险对教育活动的影响，才能为人工智能技术与教育的有机融合、良性发展提供制度支撑。同时，面对技术融合过程中的实施“壁垒”，要以体制机制创新作为“制度资本”，降低新技术在产、学、研推广应用过程中的“交易成本”。教育数字化转型不仅是教育内部的变革，更是文化、制度与组织的变革。突破既有制度的路径依赖，实现新技术背景下的体制机制创新，形成数字发展的思维意识，才能实现“技术—教育”的持续互构融合。

三、反思：在“技术—教育”的互构中重新发现教育

工业社会以来，技术的发展不仅使效率和速度成为“现代社会”的标志，也使教育系统不断加速发展。效率导向下加速的逻辑不断压缩教育的过程性，现代性所期许的多元化、个性化差异发展并未真正出现在教育中。技术的跨越发展与ChatGPT类产品的出现倒逼我们反思、警惕目前教育活动中的两种视角：技术主义与知识主义。

第一种技术主义。这种视角认为技术是主导社会进步与教育发展的根本逻辑。在技术主义范式下，技术的逻辑遮蔽并悬置了教育的逻辑，教育在技术刚性之下呈现线性、竞速的发展模式，教育的意义被忽略。第二种知识主义。知识主义范式认为，信息与知识的爆发式、指数级增长使其成为社会发展的主导力量，教育即是教知识，在教育领域集中反映为知识传授和专业培养的教育模式。对知识、技能与专业的迷思及相应的人才培养体系，使人的专业化发展依然为工业社会时期的发展标准，并未实现人的个性化发展。

来到ChatGPT时代，人与机器、技术的关系进入一个新阶段，在这一阶段要实现对教育的本质把握，亟需我们探索技术与教育的双向促进，即在“技术—教育”的互构中重新发现教育。教育的数字化转型不仅是技术维度上的发展，更是教育维度上的发现。技术的价值立场建构了技术应用的实践规范，教育中并不存在某种最好的技术方案，技术在融入不同教育场景、教育结构的过程中往往要经历复杂的互构过程。与其说是教育的数字化，不如以一种教育的眼光看待数字技术，在持续生成的变革过程中实现数字技术的教育化改造。

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