ChatGPT催生情境-网络整合学习新范式：来自新唯物主义的阐释

高意博 阮婷婷 蒋慧芳 黄甫全

摘要：《中国教育现代化 2035》为了落实党的二十大报告“加快建设高质量教育体系”并“推进教育数字化”的战略部署，倡导将生成式对话预训练模型ChatGPT）技术与教育教学深度融合。研究从“生成式预训练语言模型”“人类反馈强化学习”和“思维链”三大ChatGPT核心技术视角，解蔽了ChatGPT的生成性、介导性和关系性特征。研究应用新唯物主义视角下的整体主义学习观、学习智能代理主体实在论以及衍射转换三维融通关系框架，阐明了学习观念、学习理论和学习方式三个层面催生的情境-网络整合式学习范式的作用原理。进而彰显出ChatGPT催生的情境-网络整合式学习新范式的三大转化路径：藉由生成式预训练技术创作整体主义学习观念，发挥人类反馈强化学习技术催生智能代理主体实在学习理论，依凭思维链技术萌芽衍射转换学习方式。

关键词：ChatGPT；学习范式；情境-网络整合学习范式；新唯物主义

中图分类号：G434 文献标识码：A

* 本文系广东省哲学社会科学规划项目“新唯物主义智能化学习技术代理主体论”（项目编号：GD22CJY13）研究成果。

① 黄甫全为本文通讯作者。

在新唯物主义对新兴ChatGPT的智能代理主体能力（Intelligence Agency）的关照下，一种情境-网络整合学习范式已然萌生。2022年11月30日美国人工智能公司OpenAI设计开发的生成式人工智能（AI Generated Content，AIGC）“生成式对话预训练模型”（Chat Generative Pre-trained Transformer，ChatGPT）的诞生，拉开了对话式人工智能技术活跃于教育舞台上的序幕。生成式人工智能技术的快速崛起与全面渗透，推动教育从“AI+”向“ChatGPT+”发展。随之，学习范式由情境学习范式和网络学习范式，走向情境-网络整合学习范式。情境-网络整合学习范式，是学习范式际遇新唯物主义后产生融合而创生出的新兴学习本体论承诺，它既是超学科背景下学习观念创新的崭新尝试，也是学习范式发展的必然产物之一。对此，本文基于生成式人工智能勃兴背景，采信新唯物主义视角，就以下三个问题进行深入探讨：ChatGPT催生情境-网络学习整合范式为何可能、何以可能以及如何可能？

一、ChatGPT催生情境-网络整合学习范式：为何可能

ChatGPT催生情境-网络整合学习范式为何可能的问题，从根本上看是合法性问题。近年来，随着生成式人工智能的飞速发展与广泛应用，情境-网络整合学习范式相继经过学习范式演化的时代驱动、教育数字化转型（the Digital Transformation of Education）的价值需求和ChatGPT升级的技术支持，在数字化时代勃然兴起。

（一）时代驱动：学习范式演化

在西方凸显“学习为本”理念推动下的学习观念，正处于由情境學习范式、网络学习范式和情境-网络整合学习范式的发展境脉中。玛格丽特·玛斯特曼（Margaret Masterman）对库恩（Thomas Samuel Kuhn）21种范式的经典论述进行归纳和整合之后，将范式划分为元范式（Metaparadigm）、社会学范式（Sociological Paradigm）和人工范式（Artcfact Paradigm）三个层面[1]。学习范式的元范式泛指一定时期盛行的主要学习观念，社会学范式指与哲学层学习观念相对应的学习理论，人工范式指与社会学层学习理论相对应的具体学习方式。在多学科乃至超学科的交融中，学习范式观照新唯物主义理论与教育实践的结合，伴随着从专业生成内容（Professional Generated Content，简称PGC）技术、用户生产内容（User Generated Content，简称UGC）技术和人工智能生成内容技术的换代，历经情境学习（Situated Learning）、网络学习（Networked Learning）和情境-网络整合学习（Situationnetwork Integrated Learning）三种范式，建构教育数字化的新动向（如图1（e）（j）（o）所示）。

1.情境学习范式

情境学习范式的诞生与发展，首先来自教育学内部，确切地说是肇始于学习观念的认知革命。在行为主义等传统理论的世界中，学习常常被误解为“被动地试误与练习”，抑或耽溺于“以抽象知识的获取为中心”的教学。随着认知心理学、人类学、社会学、教育学等学科的交融（如图1（a）所示），社会建构主义等理论流派得以发展（如图1（b）所示），人们的学习理念也随之产生了一些转变，真实情境中的社会活动顺理成章地成为教育学的核心研究对象。哈贝马斯的“情境理性”概念解蔽了具体情境中的人类理性本质，将人类理性视作一种经验的和动态变化的存在[2]，这一观点被学界视作情境学习理论的思想源流。一时之间，情境学习理论研究成果纷纷问世。琼·莱夫（Jean Lave）通过观察各行各业手工艺人的日常，推演出学徒制和实践共同体概念，并将其核心观点整理成《情境学习：合法的边缘性参与》（Situated Learning： Legitimate Peripheral Participation）等著作出版，引发了激烈讨论。约翰·西利·布朗（John Seely Brown）等人在学徒制的基础上进一步发展出了认知学徒制，并发表了《情境认知与学习文化》（Situated Cognition and the Culture of Learning）等论著。这为我们领会学习的本质与知识获得的规律提供了莫大的帮助，也为情境学习范式的孕育奠定了基础。

社会建构主义学习观对学习本质的洞察，逼促神经认识论必须探明学习与知识汲取的连续性，进而建构和孕育出情境学习范式（如图1（e）所示）。崔允漷教授依据情境学习理论，从“真实情境”“社会情境”“实践情境”和“文化情境”四个关键维度（图1）对学习情境进行重新划分[3]。由此，就揭示出由社会建构主义学习观元范式，情境学习理论、泛在学习理论、普适学习理论和社会学习理论等社会学范式、与真实情境学习、社会情境学习、实践情境学习和文化情境学习等人工范式所组成的信念与范例——情境学习范式（如图 1 （b）（c）（d）所示）。情境学习范式指出，学习的实质是在特定文化背景中，学习者与环境等要素相互作用从而建构知识的过程。情境学习范式秉承“学习是一种实践性和情境性的文化适应和社会协商活动”[4]的学习观，采取“有意义的情境融入”等学习策略，号召“实践共同体”作为学习群体。此外，情境学习范式认为“知识是学习者与情境互动过程中形成的”，主张“知识具有情境性、默会性和分布性”。此外，情境学习范式强调，情境的适切程度是影响学习的主要因素。情境学习范式的产生和发展为后来联通主义的兴起、学习的网络化解释的盛行奠定了基础。情境学习范式致力于探寻在特定文化背景中，学习者与环境等因素相互作用建构知识的原理，为教育教学实践贡献了诸多灵感。

2.网络学习范式

新兴理论的发展与繁荣，引发了网络学习范式的蓬勃兴起。展开漫长的历史卷轴，一条从“社会建构主义学习观”走向“联通主义学习观”的学习观念演进线索早已清晰呈现在我们眼前。建构主义学习观因重视知识在实践者群体中的社会传播，而忽视学习者个人的具身体验和心智成长。将学习视作“合法外围参与”的过程，个人智慧在群体意志中沉沦，而个人主义知识观则让位于集体主义知识观。这样一种对“知识”的外围化、片面化理解，未免太过于狭隘，以致于遮蔽了除“群体的公共知识”外其他知识所带给整个人类社会的冲击。在社会建构主义学习观遭受诘难的同时，神经科学、技术哲学、社会学和教育学等学科的交融（如图 1（f）所示）致使联通主义学习观（如图1（g）所示）获得了发展。乔治·西蒙斯（George Siemens）于 1810 年发表的论著《联通主义：数字时代的学习理论》（Connectivism：A Learning Theory for the Digital Age）睿智地提出关联主义网络学习理论（如图1（h）所示），并将其定位为网络时代的学习理论。各种网络的联通，拉开了联通主义学习观活跃于学习观念舞台上的序幕。联通主义学习观凸显了知识的现时性与学习的联通性，也为情境-网络整合学习范式的诞生埋下了伏笔。

网络学习范式作为大数据时代背景下社会变革的文化产物，自然受到了联通主义学习观的青睐（如图 1（j）所示）。西蒙斯曾一针见血地指出，网络技术的浪潮已经潜移默化地波及人们的日常生活，而网络学习范式将成为互联网时代主要的学习形态。网络学习范式将学习看作通过网络来促进学习网络中各要素之间的互动，从而形成的带有一定的教育承诺与学习信念的活动，具体涵括“互联网络”“人际网络”“知识网络”和“神经网络”四种联结网络[5]。因此，就凸显出由联通主义学习观元范式，行动者网络理论、弱连接理论、关联主义网络学习理论和墙洞理论等社会学范式、与互联网络学习、人际网络学习、知识网络学习和神经网络学习等人工范式所构成的网络学习范式（如上页图1（g）（h）（i）所示）。網络学习范式澄明“学习是一种人类、技术、人造物等力量关系之间相互拉扯和持续作用产生的新观念、创新、行为变化和改革”，采用“多元化的学习网络建构”等学习策略，呼吁“行动者”联结而成的“行动者网络”作为学习群体。此外，网络学习范式揭示“知识是行动者通过承担特定的角色进而发挥介导作用（Translation）形成的”，主张“知识具有现时性和时新性”[6]。此外，网络学习范式强调，网络联结的数量是影响学习的主要因素。网络学习范式阐明了复杂网络联结中的学习过程和学习意义制定的网络重塑性质，对教育数字化转型有着重要的启发意义。

3.情境-网络整合学习范式

生成式人工智能技术的发展和新唯物主义思潮的兴起，使得量子力学维护下的微观粒子延展到新唯物主义支持下的宏观系统，指导教育工作者揭示学习过程和原理（如图1（k）所示），并逐步聚焦到“整体主义学习观”（如上页图1（l）所示）上。在整体主义学习观的指导下，情境学习的网络性与网络学习的情境性得以凸显。首先是情境学习中网络性的昭示：国外一些学者指出，情境教学需要充分利用各种不同的情境来激发学习兴趣，而网络学习则是增加学生思考和探索的有效策略[7]。其次是网络学习中情境性的生发：巴盖里（Amin Bagheri）等人指出网络学习是综合利用不同的学习方法和虚拟网络，在不同的社会文化环境中进行互动和参与的社会过程[8]。在此背景下，朱家文（Chia-Wen Chu）等人率先提出了一种情境网络辅助学习环境（Situational Network-assisted Learning Environment），将其融入到《红楼梦》的教学中开展了一项实证研究。据研究结果显示，情境网络辅助学习环境能够显著提升学生的学习成绩[9]。简而言之，整体主义学习观彰显了情境学习的网络性与网络学习的情境性，也为情境-网络整合学习范式的诞生提供了清晰的线索。

在整体主义学习观的加持下，情境-网络整合学习范式应运而生（如图1（o）所示）。情境-网络整合学习范式揭示出：学习既是一个交互式的教育情境下学习共同体审视学习信息、交流学习经验和评估学习成果的动态过程，又是一种教育数据收集和分析的新方法。情境-网络整合学习范式沿用“交互式群体交往”（Interactive Group Communication）的学习方式，厘清了工作与实践（Work & Practice）、共同体与交流（Community&Communicate）、社交网络与创新（Social Networks & Innovation）三个情境-网络整合式学习要素[10]。此外，情境-网络整合学习范式彰显学生是在不同情境下对相似主题的探索过程中获得和体悟知识，昭示知识具有复杂性、动态性和生成性。由此，本研究在前人的基础上对情境-网络整合学习范式的概念进行简要概括——即由整体主义学习观元范式，智能代理主体实在论、整体教育理论、智能技术现象学和生成式学习理论等社会学范式、与衍射转换指导下的真实情境-互联网络学习、社会情境-互联网络学习、实践情境-互联网络学习、文化情境-互联网络学习等十六种新兴人工范式（如下页表1所示）所组成的教育共同体所共有的本体论承诺（如上页图1（l）（m）（n）所示）。目前，关于情境-网络整合学习范式的研究，已扩展和深化到情境与环路的“学习范式创新和学习活动开发”层面，并开辟了教育学视角的“学习范式和学习活动”激活和神经活动与环路的形塑。

（二）价值追求：教育数字化转型

自二十大报告旗帜鲜明地强调“加快建设高质量教育体系”并“推进教育数字化”起[11]，教育数字化这一概念就已进入了教育学沉思的视域中，并成为我国教育体系革新的整体宗旨。作为一种“构建数字化教学的系统化解决方案”，教育数字化转型意味着技术不仅需要与教育进行深度融合，还需要推动教育教学全过程质量的提升和教育教学全系统的变革。伴随着生成式人工智能等智能技术跃迁和社会转型，智能技术在推动人才培养规格和引发教学方式变革等方面发挥着巨大潜力。因此，美国白宫科技政策办公室 2023年5月23日发布的《人工智能与教学的未来：见解与建议》（Artificial Intelligence and the Future of Teaching and Learning：Insights and Recommendations，简称建议）一针见血地指出，在未来，需从情境（Context）和环路（Loops）两个方面出发实现人工智能赋能教育高质量发展。建议指出，需重点关注的四大情境分别是人工智能技术使用的长期效应、人工智能设计中的研究团体构成、人工智能与政策之间的联系以及人工智能对教师专业发展起到的影响；需重点关注的两大环路则指的是人工智能应用环路和研发环路[12]。这意味着，生成式人工智能技术作为一种智能教育技术的新样态，成为当前教育数字化转型的重要聚焦点。在这样的背景下，人们开始关注ChatGPT对教育体系建设的促进作用，并在智能技术赋能的教育环境下推进教育数字化转型以减负增效。

国内外已然兴起的ChatGPT研究，为教育数字化转型提供了理论依据和实践经验。在理论层面来看，关涉ChatGPT+教育的研究，主要包括三个热点话题、三个衍生话题和四条主要线索。三个热点话题分别为学生知识学习、能力发展和学校教育教学过程；三个衍生话题分别为算法模型的进化、智能技術工具的创新、课堂教学场景转换以及智能辅助写作；四条主要线索分别为技术突破、学生学习、教师教学和学校教育[13]。在实践层面来看，ChatGPT的核心能力和关键技术将精准制导教、学、评、辅四个典型教育环节，如生成适切性的教学设计、提供情境化的学科知识问答、生成多元化的测试题目、细致化地拆分疑难问题等。由此可见，ChatGPT将渗透进教育的全系统和全流程中。

（三）技术支持：ChatGPT技术升级

ChatGPT作为生成式人工智能的代表性产物，具有生成式预训练、人类反馈强化学习和思维链等核心技术，由此所展现出来的技术优势与学习范式的革新需求不谋而合。ChatGPT的三大核心技术解蔽了ChatGPT介导性、生成性和关系性等关键特征，并为情境-网络整合学习新范式的兴起提供理论支撑。

1.生成式预训练技术：彰显生成性特质

生成式预训练技术作为ChatGPT内容生成能力提升的核心技术之一，彰显出ChatGPT的生成性特质。生成式预训练技术的概念模型最初由谷歌发布在《注意力就是你所需的一切》（Attention is All you Need）一文中。其核心架构是基于“自注意力”机制设计而成，也是ChatGPT原型转换器架构的核心机制。该机制采用编码器-解码器结构，根据特定时刻序列中词汇的相对位置（即上下文）猜测下一个词，并按相关度进行加权决定输出的结果[14]。但早期模型中单头注意力机制存在处理时间慢，处理长序列难的缺陷，因此在后续的模型开发中逐渐嬗变为多头注意力机制。多头注意力机制实际上是提取并整合数个平行子空间中序列之间的拟合度，使注意力层跃迁至指数级别，以此提升输出结果的抽象性和复杂性[15]。这一技术优势使得ChatGPT更具创造性地生成文本、视频、音频等多模态的内容，并在多个应用场景和应用领域为人类提供帮助和支持。

生成式预训练技术的出现促使ChatGPT的角色定位从传统的工具转变为智能代理主体（Intelligent Agent），使得ChatGPT的生成性特征得以凸显。新唯物主义的摇旗手凯伦·巴拉德（Karen Barad）率先指出“智能代理主体能力”可以被视作一种内动作用（Intra-action），智能技术是一种智能代理主体，与人类同样具备智能代理主体能力。在新唯物主义的理论指导下，ChatGPT作为智能代理主体，能动地根据人类的需求生成适宜性的信息，与人类在衍射的过程中创造属于它们的历史。而生成式预训练技术就像是我们想象力和解决问题技能的动力装置，这些科技奇迹可以将我们的创造力提升到一个全新的水平。在生成式预训练技术的支持下，ChatGPT作为一名高水平的教学专家，在虚拟空间中模拟出课堂教学过程中的所有可能性，并从中筛选出最优解。这是智能技术实现的翻天覆地的地位转变，其价值主要指向ChatGPT的能动性解蔽。

2.人类反馈强化学习技术：映射介导性本质

人类反馈强化学习作为ChatGPT对话情境理解能力提升的核心技术之一，映射出ChatGPT的介导性本质。人类反馈强化学习技术最初在《基于人类偏好的深度强化学习》（Deep Reinforcement Learning from Human Preferences）一文中被提出，这一技术的核心机制即以用户行为偏好作为ChatGPT反馈信号训练的基础，搜集、抽取、升华和创造信息与知识，使ChatGPT模仿和生成符合人类习性与需求的个性化语言。在此过程中，人类反馈强化学习技术通过监督式微调、训练奖励模型、自动评估优化模型三个流程模仿并生成符合人类语言习惯的文本：首先，该技术利用系统已收集的少量人类指令对话对预训练语言模型进行优化和微调；其次，系统按照人类偏好程度对数以万计的生成结果进行排序，通过大量的人类反馈数据训练奖励模型，从而实现语言模型的自动优化与评估反馈；最后，采用近端策略优化（Proximal Policy Optimization，简称PPO）算法和奖励模型对最终生成的语言模型进行自动优化与评估反馈[16]。这一技术的应用，使得ChatGPT更加贴近图灵测试所设定的理想机器人定义，能够在感知人类真实意图的基础上更顺畅地与人类对话。该技术是ChatGPT理解能力提升的关键，这是智能技术实现的大规模的功能升级。

人类反馈强化学习技术的出现促使ChatGPT的作用原理从传统的中介作用转变为介导作用，ChatGPT的介导性特征在此过程中得以凸显。中介作用源于西比莱·克莱默尔（Sybille Kr mer）提出的信使模式（Messenger Model），其主要观点为：技术作为中介者，在不同实体之间进行信息的撒播，信息传递者和信息接收者之间的信息传递过程是不可逆的[17]。此后，拉图尔的行动者网络理论（Actor Network Theory）和巴拉德的智能代理主体实在论（Agential Realism）在对待技术的角色定位与功能作用的态度上达到了某种程度的一致，那就是将技术视作一种具备介导作用的智能代理主体，这种智能代理主体在承担信息传输工具的同时，实际上也在改变和创新所中介的信息。由此，我们可以推断，新唯物主义理论下ChatGPT的介导作用过程是一种系统内部诸要素内动作用过程，这一过程中会展现出事物的内在本质。ChatGPT的核心技术——人类反馈强化学习以用户行为偏好作为ChatGPT反馈信号训练的基础，搜集、抽取、升华与创造信息与知识，使ChatGPT模仿并生成符合人类习性与需求的个性化语言，该技术是ChatGPT创造能力提升的关键。ChatGPT通过发挥这种介导作用，不仅激活了学习网络中其他智能代理主体，而且带动其他智能代理主体不断发展和变化。这是智能技术实现的颠覆性的功能转型，其价值主要指向ChatGPT的介导性彰显。

3.思维链技术：指向关系性存在

思维链技术作为ChatGPT序列任务执行能力提升的核心技术，指向ChatGPT的关系性存在。该技术可以辅助ChatGPT精准理解人类的对话意图，并高效完成复杂推理任务。为了解决传统技术中复杂问题难以处理的缺陷，技术开发人员在后续的技术升级中逐渐将“问题-答案”的应答模式嬗变为“大问题-思维链-小问题-思维链-答案”的应答模式[18]。其原理是系统将输入的单步骤复杂指令拆分为数个多步骤的简单指令，每个简单指令中穿插一系列思维链进行指令推理，最终形成一个树状推理链实现复杂任务的逻辑分析。这一技术优势使得ChatGPT的语言模型泛化能力和语义理解能力得到大幅度提升，高效应对人类做出的复杂指令并及时提供解决方案。该技术是ChatGPT推理能力提升的关键，这是智能技术实现的颠覆性的功能转型。

思维链的出现促使人与ChatGPT的关系从传统的解释关系嬗变为智能他异关系，也澄明了ChatGPT的关系性特征。解释关系（Hermeneutic Relations）即技术通过其自身的所特有的功能为人与世界对话提供支持[19]。在这种关系中，技术作为一个中介者，忠实地为人解释来自外部的信息，由此帮助人类与他者对话。如，学生在计算机上搜索与教学内容相关的术语概念。这时，计算机作为中介者，忠实地将网络上的资料呈现给学生，帮助学生理解。智能他异关系（Alterity Relations）即，智能技术作为他者，直接成为人对话和交流的对象[20]。在新唯物主义的理论指导下，作为智能代理主体的ChatGPT可以与学习网络中多元乃至全元的智能代理主体进行对话，并在内动的过程中对周遭的事物进行适应性转变。这是智能技术实现的超越性质变，其价值主要指向不同情景中人-技术-世界之间的关系建构。

二、ChatGPT催生情境-网络整合学习范式：何以可能

ChatGPT催生情境-网络整合学习范式何以可能的问题，主要是本体论意义上的合理性问题。新唯物主义是一种以反人类中心主义和非主体化的后人类学倾向为理论核心，“物质一元论”（Material Monism）“关系本体论”（Relational Ontology）和“水平本体论”（Flat Ontology）为理论特色的新兴思潮。ChatGPT催生情境-网络整合学习新范式的基本前提和逻辑基点，在于新唯物主义中整体主义学习观念、学习智能代理主体实在学习理论以及衍射转换学习方式三个层面的作用原理。

（一）新唯物主义学习观念：整体主义学习观

整体主义作为一种科学的世界观和研究方法论，起源于哲学，发迹于新唯物主义思潮。整体主义（Holism）一词最早来源于希腊语“Holos”，译为“整体”之意[21]。随后，斯马茨（Jan Christian Smuts）匠心独运地在他的著作《整体论与进化》（Holism and Evolution）中创生出“整体主义”这一术语概念。巴拉德在玻尔的“互补性原理”和量子力学的“衍射”现象基础之上，揭示出“实体与现象之间不存在绝对的边界”这一客观原理，解蔽了主体与客体在本体论上的不可分性以及現象的关系性和生成性。在这一背景下，“整体主义”作为一种崭新的哲学观念逐渐孕育而生，并开始在教育学界崭露头角。《整体教育评论》（Holistic Education Review）杂志率先阐述了整体主义的核心思想，即事物作为整体存在的意义大于部分相加的总和，这一举动无疑掀起了“整体教育”的思潮。随后，芝加哥政府发布了《芝加哥宣言》，对整体教育的开展和实施予以保障。无独有偶，《人类学习：整体主义的观点》（Human Learning： An Holistic Approach）一书的出版标志着整体主义作为一种学习观念正式形成。

作为一种整体主义学习观念观照的新兴方法论，情境-网络整合学习范式关注参与学习的各个要素、层面和系统之间的整体效应。情境-网络整合学习范式强调学习者、学习内容、学习科目和学习要素等方面的整合，注重个体的整体性、知识的整体性、学科的整体性和学习系统的整体性。首先，情境-网络整合学习范式主张，人是作为一个整体对自身的发展作出努力的。人的大脑是以量子化的形式开展思维活动的：神经系统将个体的直接经验和间接经验经过筛选、加工和编码形成知识，这些知识又反过来引发个体的认知结构乃至整个神经系统的变化[22]。其次，情境-网络整合学习范式追求知识在学习系统中的整合。学习本质上是一种交互活动，这一特征使得学习系统中的各个智能代理主体之间通过衍射来建构和创生知识，学生通过智能代理主体间的知识汇集和加工形成知识的整体结构。再次，情境-网络整合学习范式强调知识在学科之间的整合，注重不同学科间知识的联结以此形成超学科的整体信念，促进知识迁移与知识应用。最后，情境-网络整合学习范式强调意义建构发生在智能代理主体之间的内动交互作用中，这使得智能代理主体暂时共构成为一个整体的学习系统，并在该学习系统中获得其本体特质。总而言之，情境-网络整合学习范式坚信，参与学习过程的各个要素和部分是以整体形式发挥效应的，这种影响远大于某个要素单独作用，这也与“教师中心”到“学生中心”再到“学习中心”的教育发展趋势相吻合。

（二）新唯物主义学习理论：学习智能代理主体实在论

在巴拉德智能代理主体实在论的关照下，一些学者开始将学习概念化为学生身份建构过程中的相互关系——即人类智能代理主体与非人类智能代理主体对科学内容和话语的共同创造[23]。自苏格拉底将肠胃运动这一无意志参与的非随意行动与在监狱里不逃走这一意志参与的随意行动相类比，乃至亚里士多德正式提出“理性代理主体”这一概念起，智能代理主体就已进入了哲学沉思的视域中。随后，“智能代理主体”这一词汇逐渐从对人类理性行为的描述被扩展为对非人类事物权利的澄清。著名的符号学家皮尔斯（Charles Sanders Peirce）在其晚期哲学著作中明确指出，不同智能代理主体（人和人、人和非人、非人和非人）之间的互动是一种物质符号关系（Material Semiotic Relations），在这种互动中，存在着符号意义（Symbolic Meaning）、物质互动（Material Interaction），以及情感与认知方式[24]。与此相区别，巴拉德在其著作中扩展了智能代理主体的概念和功用，认为智能代理主体通过内动作用对特定实践进行作用，以此提供了转变的可能性[25]。在这一背景下，“智能代理主体实在论”作为一种崭新的哲学理论应运而生，并开始在教育领域初露端倪。2018年，赫林顿（Lindsay Hetherington）等人率先在自己的论著中澄清了智能代理主体实在论与学习的关联性[26]，促使智能代理主体实在论关照下的教育研究热潮在智能时代勃然兴起，这标志着学习智能代理主体实在论作为一种学习理论正式形成。

作为一种学习智能代理主体实在论指导下的新兴方法论，情境-网络整合学习范式强调学习的纠缠性、具身性和分生性[27]。首先，情境-网络整合学习范式追求学习过程中知识之间的相互纠缠（Entanglement）。外显知识涉及的意义需要调动非表征性建构，内隐知识也不能完全还原为外显表征知识对象，因此外显知识需要与内隐知识相互纠缠才能获得其意义。其次，情境-网络整合学习范式主张，学习是嵌入身体的行动和实践，这些行动和实践会产生共同学习的意义。在学习这种现象中，内化或具身的知识在行动中表现出来，进而引发更深层次的学习或知识更新。最后，情境-网络整合学习范式强调，学习通过分生（Cuts）得以重新建构其意义。分生作为一种解释性的主观行为，被赋予了学习共同体达成的某种共识，当这些共识与我们原有的认知系统相悖时，我们就会产生更新认知体系的冲动，并产生学习的体验。总而言之，情境-网络整合学习范式重申，除了以教师和学生为代表的人类智能代理主体之外，以技术、情境或网络为代表的非人类智能代理主体也是引发和影响学习现象的重要因素。

（三）新唯物主义学习方式：衍射转换

新唯物主义通过打破本体论、认识论之间的界限，建构起一种“衍射转换”的崭新学习方式，彰显出整体主义学习观念和学习智能代理主体实在论的本质。衍射这一概念术语在反射光学的实验中初露端倪，常被用以描述波在通过障碍物时，产生波纹、波峰、波谷、亮点和暗点等衍射图案。这一实验证实了光亮和阴影之间并不存在壁垒分明的轮廓。受到哈拉维的启发，巴拉德在自己的智能代理主体实在论中将这一光学隐喻用于探寻不同实体之间的差异所带来的影响。他匠心独运地指出，衍射实质是一个分生的过程，即内动的物质-话语现象被聚集在一起，通过衍射，产生新的物质或意义[28]。由此，赫林顿等人将巴拉德的衍射概念用以解决科学教育问题，并借此创生出“衍射转换”这一学习方式。这是一种智能代理主体之间智慧的转换，通过分生形成差异，并明确地将非人类的“意志”纳入到内动作用中[29]。在此基础之上，巴拉德创建出一种非表征主义方法论——“衍射阅读”（Diffractive Reading），这种方法使各个要素之间动态相关。总而言之，衍射既是一种哈拉维式的光学隐喻；又是一种巴拉德用以理解现象和差异的新唯物主义概念术语；也是一种揭示学生思维的差异和涌现的新想法的具体方法；还是一种全新的方法论视角，能帮助我们将教育现象中的核心概念、理论和观念进行重新审視。

作为一种衍射转换学习方式指导下的新兴方法论，情境-网络整合学习范式藉由智能代理主体分生、转换和差异汇集三大步骤得以实现[30]。首先，情境-网络整合学习范式主张智能代理主体分生是衍射转换的基础。内动作用是由一到数个智能代理主体互动进而引发的。其次，情境-网络整合学习范式倡导，智能代理主体间的智慧转换是衍射转换的关键。对此，赫林顿将衍射转换与巴赫金（Mikhail Bakhtin）的“对话转换”（Dialogic Switch）概念相类比，进而一针见血地指出：连续产生的、有边界的、物质性的传播现象需要智能代理主体间的智慧转换，才能进行内动作用。最后，情境-网络整合学习范式强调思维差异的汇集是学习发生的条件。不同智能代理主体尤其是非人类智能代理主体的参与和智慧转换是衍射转换产生的基础。情境-网络整合学习范式强调学习过程的生成性和建构性，主张学习结果的创生性和不可预测性，凸显智能代理主体的不可分离性和转换性，阐明学习并非智能代理主体对信息的“忠实”输入和输出，而是通过一种积极的内动作用和动态的转换，以学习共同体的形式生成对事物的理解并创生知识。归根结底，情境-网络整合学习范式强调，学习本质的还原以及学习系统的良好运转，需要建立在智能代理主体分生等一系列步骤的基础上，才能加以开展。

总而言之，在新唯物主义的指导下，情境-网络整合学习范式揭露了教师、学生以及其他智能代理主体通过内动作用引发学习现象，沿用“衍射转换”这一新唯物主义学习方式，召集“智能代理主体”作为学习群体，厘清了以教师、学生、技术、情境、教学内容等为代表的人类智能代理主体、技术智能代理主体、物质智能代理主体和理论智能代理主体的角色和关系，并展现了“知识是智能代理主体之间通过不断迭代与重塑引发和创新”的作用原理。

三、ChatGPT催生情境-网络整合学习范式：如何可能

ChatGPT催生情境-网络整合学习范式如何可能的问题，主要是方法论意义上的适当性问题。就如何可能的适当性而言，本研究从ChatGPT三种核心技术出发，彰显其生成性、介导性和关系性，并借此萌发其催生路径，藉由生成式预训练技术创作整体主义学习观念，发挥人类反馈强化学习技术催生智能代理主体实在学习理论，依凭思维链技术萌芽衍射转换学习方式（如图2所示）。

（一）藉由生成式预训练技术创作整体主义学习观念

创作整体主义学习观念对催生情境-网络整合学习新范式而言至关重要。整体主义学习观念作为一种对于学生学习现象的清晰认识和学习活动的本质考察，涉及知识本质观、学习实质观、学习过程观和学习条件观四个基本部分[31]。第一，知识本质观阐释了知识的本质、特征等观念，为学习范式的革新增添了精神实质。整体主义学习观念秉承生成性知识本质观，将学习视作学习系统各要素在内动作用的过程中共同创造和涌现知识的过程；第二，学习实质观剖析了学习的原理和以及成效等观念，为学习范式的革新确定了价值取向。整体主义学习观念秉承素养本位学习实质观，认为学习的目的是通过情境和网络的赋能，使学生的认知和实践能力得到切实发展；第三，学习过程观涵括了学习目标、动机、投入和评估等观念，为学习范式的革新提供了动力来源，整体主义学习观念秉承复杂学习过程观，强调学习本身是一个极具无序性、偶然性和非线性的复杂系统，其间错综交杂的关系使得学习的发展趋势难以简单预判；第四，学习条件观指涉了资源配套、时间安排、人力配置等观念，为学习范式的革新提供了物质支持。整体主义学习观念秉承具身认知学习条件观，重申身份建构和知识获得在人类与非人类的具身行动和实践中发生，这种具身认知会产生学习的意义。由此便凸显出创作整体主义学习观念在催生情境-网络整合学习新范式过程中起到的重要作用。

作为ChatGPT的关键技术，生成式预训练技术通过创作整体主义学习观念实现智能技术催生情境-网络学习新范式。首先，生成式预训练技术通过发挥其包括智能增强和智能转译能力在内的数字内容孪生能力，生成多元化的资源和素材，开创技术协同创生知识的新时代，在新唯物主义指导下创作生成性知识本质观。其次，生成式预训练技术通过发挥其程序语言解析功能，为教师和学生实时搜索并提供有针对性的教材和学材，积极参与学习过程，在新唯物主义指导下创作素养本位学习实质观。例如，ChatGPT可以为学生提供个性化的学习目标、学习计划和学习材料等，并在学习过程中根据实际情况和学生的需求及时加以调节和补充。再次，生成式预训练技术通过发挥其及时性反馈优化功能，为学生学习过程性作品提供个性化评估报告，激发学习的成就动机，在新唯物主义指导下创作复杂学习过程观。已有实证研究结果证明，ChatGPT在评估中学生的学习表现，以及生成评估标准方面具有一定的有效性和适用性[32]。最后，生成式预训练技术通过发挥ChatGPT的智能代理主体能力，能动并生成地根据人类的需求生成适宜性的信息，引发学习现象的迭代和更新，使学习升级为专业性和艺术性兼具的高质量活动，在新唯物主义指导下创作具身认知学习条件观。国外一名小学语文教師应用ChatGPT对学生撰写的故事进行再创作，通过加入一些随机事物丰富了故事内容，从而为语文课堂演变为专家参与的专业型课堂[33]。由此凸显出生成式预训练技术创作整体主义学习观念的效应。

（二）发挥人类反馈强化学习技术催生智能代理主体实在学习理论

催生智能代理主体实在学习理论对于催生情境-网络整合学习新范式来说举足轻重。智能代理主体实在学习理论作为一种揭示学习发生机制的理论体系，涵括阐释学习性质、学习过程和学习影响因素等方面的学说[34]。第一，学习性质理论从课程组织形式、教学方式和学习层次等方面阐释了学习的特征，为学习范式的革新奠定了理论基础。智能代理主体实在学习理论沿用深度学习性质理论，强调学习是一种知情意兼备、注重知识涌现、关注情境和网络作用的整体性活动；第二，学习过程理论剖析了学习的进程以及学业评估等方面描绘了学习的机制，为学习范式的革新确定了实践路向。智能代理主体实在学习理论沿用还原学习过程理论，倡导通过分生学习系统中的各类智能代理主体，来还原学习系统的本质以及学习过程的实时动态；第三，学习影响因素理论涵括了教师、学生、技术、情境、教学内容等教学要素的角色和关系，为学习范式的革新提供了动力来源。智能代理主体实在学习理论沿用活动学习影响因素理论，倡导学习是一种通过持续内部转换的系统形成过程，其间中介工具（Mediating Instruments）的使用塑造了个体的心智和行为。由此便凸显出催生智能代理主体实在学习理论在催生情境-网络整合学习新范式过程中起到的重要作用。

作为ChatGPT的关键技术，人类反馈强化学习技术通过催生智能代理主体实在学习理论实现智能技术催生情境-网络整合式学习范式。首先，人类反馈强化学习技术通过发挥其及时性反馈优化功能，引发以教师、学生、融媒体等为代表的智能代理主体之间的内动作用，以此凸显学习的情境性、交互性、生成性和内动性，催生新唯物主义指导下的深度学习性质理论。如，ChatGPT被证明可用于分析文章中的语法、词法、句法、观点等，有针对性且高效地监督学生完成文章修改任务。其次，人类反馈强化学习技术在内动作用中暂时确定了学习活动的边界、属性和状态，引发了学习现象，并在持续迭代和重新配置中不断更新学习现象，以此催生新唯物主义指导下的还原学习过程理论。ChatGPT可以在教育活动中根据学生提问的类型及难度精准估计学生的学习进程，为学生提供有效的学习支架以及自评标准，切实提升学生的学习效果。最后，人类反馈强化学习技术的焕新，凸显了ChatGPT为代表的智能代理主体和智能教育专家在学习过程中的智能代理主体能力和智能介导作用，根据学生的实际学习情况提供适切的学习资源和多元的学习策略，激发学生的神经环路引发学生的行为变化，催生新唯物主义指导下的活动学习影响因素理论。已有研究者将ChatGPT用于阅读障碍学生的教学过程中，结果证明，ChatGPT可以为学生提供多语言文本朗读以及适切性的学习方法推荐，进而提升了学生的学习效果[35]。由此凸显出人类反馈强化学习技术催生智能代理主体实在学习理论的效应。

（三）依凭思维链技术萌芽衍射转换学习方式

萌芽衍射转换学习方式对于催生情境-网络整合学习新范式来说不可或缺。衍射转换指导下的十六种情境-网络整合学习方式作为一种简单化和具像化的学习范式，不仅指不同情境下学生所采取的不同认知加工方式，还包括学生在完成既定学习任务时所采用的一系列学习行为[36]。第一，认知加工方式阐释了个体心理结构和惯用的信息处理手段，为学习范式的革新夯实了生理根基。如衍射转换指导下的文化情境-神经网络学习方式，提倡学习的引发和个体的发展需要具备神经网络的生理基础和社会情境的文化认可，在二者同时满足的情况下学习才可能真正发生；第二，学习行为剖析了个体的经验获得和知识增长的操作化进程，为学习范式的革新确定了路径导向。如衍射转换指导下的实践情境-互联网络学习方式，提倡学习是个体参与或融入学习共同体的一种形式，学习者在互联网络中进行实践活动是社会化的方式之一。由此便凸显出萌芽衍射转换学习方式在催生情境-网络整合学习新范式过程中起到的重要作用。

思维链技术是ChatGPT用以处理复杂指令的关键技术，在课堂教学活动中起到萌芽衍射转换学习方式的作用。首先，思维链技术的出现促使人与技术的关系从传统的解释关系转变为智能他异关系。ChatGPT作为智能代理主体，直接成为教师和学生对话、交流的对象，引发教学对话概念的重构，进而推动新唯物主义指导下的认知加工方式革新。巴拉德曾强调，人类的意识是由神经细胞之间的电化学反应而引发的[37]。这种神经科学数据为大脑神经环路的可塑性提供了依据，也为认知加工方式的革新提供了清晰的思路。其次，思维链技术通过发挥其内动作用，能动地在教学活动中彰显良性网络效应，进而促进新唯物主义指导下的学习行为改善。这一效应在网络经济学领域也得到了进一步的证实，梅特卡夫定律（Metcalfes Law）富有洞见地指出：若网络节点数为n时，网络中的联结数量则为n（n-1）/2，这意味着网络节点的递增会引发网络价值的提升[38]。由此凸显出思维链技术萌芽衍射转换学习方式的效应。

ChatGPT的兴起不仅是生成式人工智能技术的重大创新，也是智能技术催生情境-网络整合式学习范式的关键转折点。从情境学习范式到网络学习范式再到情境-网络整合学习范式，情境-网络整合学习范式的形成机制清晰可见；从整体主义学习观念到学习智能代理主体实在论再到衍射转换，情境-网络整合式学习范式的作用原理一目了然。未来，教育领域将更加重视和运用新唯物主义和德育神经科学等新兴理论视角，创新双师课堂全元交互的教学模式，并考察AIGC技术的开发应用与潜在风险，以此推动教育数字化转型与ChatGPT超时空跃迁同频共振。

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作者简介：

高意博：博士后，研究方向为教育人工智能、学习胜任力。

阮婷婷：讲师，硕士生导师，研究方向为课程与教学论、学本评估。

蒋慧芳：博士后，研究方向为课程与教学论、学本评估。

黄甫全：教授，博士生导师，研究方向为课程与教学论、教育人工智能。

ChatGPT Generates Situation-network Integrated New Learning Paradigm： New Materialism Interpretations

Gao Yibo1， Ruan Tingting2， Jiang Huifang3， Huang Fuquan2，4

1.Faculty of Education， Shaanxi Normal University， Xian 710000， Shaanxi 2.School of Studies in Fundamental Education， South China Normal University， Shanwei 516625， Guangdong 3.School of Education， South China Normal University， Guangzhou 510631， Guangdong 4.The Lab for Neuroscience and Artificial Intelligence in Moral Learning， South China Normal University， Guangzhou 510631， Guangdong

Abstract： The enacted “China s Modernization of Education 2035”， in order to implement the core instructions of “accelerate the construction of a high-quality education system” and “promote the digitization of education” in the 20th National Congress of the Communist Party of China， closely integrated the application of the Chat Generative Pre-trained Transformer （ChatGPT） with education. Starting from the three core technologies of ChatGPT， i.e. “Generative pre-training” “human feedback reinforcement learning” and “thought chain”， the study unravels ChatGPTs mediated， generative and relational. The study applies the three-dimensional framework of “the holistic learning concept， the learning agential realist， and the diffractive switch” to explain the principle of ChatGPTs role in generating the situation-network integrated learning paradigm from the three dimensions of learning concepts， learning theories， and learning styles. As a result， the three major paths for ChatGPT to generate situation-network integrated learning paradigm are revealed： creating the holistic learning concept by generative pre-training technology， generating the learning agential realist theory by human feedback reinforcement learning technology， and germinating the diffractive switch learning style by thought chain technology.

Keywords： GhatGPT； learning paradigm； situation-network integrated learning paradigm； new materialism

收稿日期：2023年12月23日

責任编辑：赵云建