智能技术具身下审美教育锚定人工智能素养的理路演进

张岩 罗旭 国玉霞 张辉

摘要：人工智能的具身化发展升级了技术具身的概念，“智能技术中的身体”和“智能技术身体”深刻变革人类认知方式转向人机共创的模式。审美教育具有学科共通性，智能技术具身演化了审美教育的新生态，形成了包括智能环境、人机协同融合模式、智能代理机制和大脑智能的新型智能架构。智能技术具身下审美教育目标就是找到提高学生审美认知的可行方法和有效方式。审美认知表现在以身体为中心的智能技术和学生心智的协同与耦合，相应地审美教育的目标就锚定了人工智能素养。人工智能素养导向的审美教育可以为学生审美认知赋能赋权，有力支撑学生知情意行和谐统一的教育总体目标，铺设学生思维升级的路径。智能技术具身下的审美教育成为培育学生人工智能素养的新范式，即以自动化实现为审美理念引导智能通识技能的升格、以解决问题为审美目标引导计算思维的提升、以协同创造为审美理想引导高阶思维的跃迁。

关键词：审美教育；审美认知；智能技术具身；计算思维；高阶思维

中图分类号：G434 文献标识码：A

* 本文系2021年国家社会科学基金教育学一般课题“智能生成艺术认知下的中小学生审美计算思维培育策略研究”（课题编号：BLA210217）阶段性研究成果。

① 张辉为本文通讯作者。

一、引言

从1956年美国计算机科学家马文·明斯基（Marvin Lee Minsky）提出人工智能（Artificial Intelligence，AI）的概念以来，越来越多非生物性技术正在重新建立人类从感知觉、情感体验到自我意识的逐层级表征，并以技术为媒介重新定义和延伸了人类的身体构成和精神活动。2002年美国技术哲学家唐·伊德（Don Ihde）提出“技术具身”这一融合身体和技术的概念，强调了人与技术的生存关系，以及技术对人的知觉的改变[1]。智能技术具身有两个层面的含义，一是指“智能技术中的身体”，智能技术帮助身体提升感知能力，人的身体主导性地控制和调配技术；二是指“智能技术身体”，智能技术主导性地与人的身体相结合，成为人们愿意或者必须依赖的一种生存“器官”，其记忆、判断、推理、联想和想象等智力功能超出人脑。最新BCI（Brain-Computer Interface，脑机接口）技术则直接在大脑中进行侵入性芯片的植入，真正消除了人-机-技之间的界差，不仅实现了人类肢体器官的延伸，而且创设了人工感知的拓展，更是激励了人类思维的跃迁和升级。人工智能是人类认识本质的技术化镜像，人工智能就是转化为计算机程序的认识论解释，揭示着认识论的原理机制[2]。人类与智能技术协同融合且共存共进正在成为一种新的生存方式。这表明人工智能素养不仅成为人类全面发展的基本要素，更是当代青少年学生学习成长和发展的核心素养。在学生知识和技能的教育框架中，科学、社会、技术、工程和艺术等学科的教育目标都是学生个体认知的提升，而审美是人类一切认知中最本能的最原始的需要，以情感为核心的审美教育就必然地融入了各个学科教育之中。随着人工智能与人类情感的直接关联，致使“人类共情”走向“人工共情”，引发人类审美范式重大转型[3]。从审美教育入手，可以充分挖掘智能技术具身下学生的认知规律和发展路径，引导生发新的教育思路和模式，有力高效地实施学生人工智能素养的培育。

二、智能技术具身下审美教育的智能生态构成

（一）智能技术具身创设审美教育的智能认知环境

著名美国实用主义哲学家和教育家约翰·杜威（John Dewey）主张以“具身经验”为中心的教育理论，提出了“什么经验最具教育价值的”的问题，并将问题的阐释和解答向美学转向，认为审美经验最具教育性。审美经验是個体在与环境的互动中受到情感和想象力的推动，不断克服阻力，整合过去和现在，面向未来而最终达到和谐完满的过程[4]。具身审美教育的任务是引导、促进和发展学生的具身审美认知。具身审美认知一直以来都是哲学和美学研究的重要内容。知觉现象学的创始人法国哲学家梅洛·庞蒂（Maurice Merleau-Ponty）认为，知觉在人感知和理解世界的过程中占据首要地位，而人的知觉主要是通过身体与世界的交流得以实现[5]。著名美国美学家理查德·舒斯特曼（Richard M.Shusterman）提出，身体既包括身体感官的感知和体验，又包括关涉身体的意识性、精神性的活动，从而使身体能够成为兼具主客性的感性审美欣赏与创造性自我塑造的核心场所[6]。智能技术具身视角下的审美认知是学生思维和机器思维并存于同一个时空中，那么就有必要将其进行整合，生成能够容纳二者，富有包容性和概括性的审美认知[7]。

包容性和概括性的审美认知是与认知科学的研究结论相契合的。2007年以具身认知为标志的认知科学提出了强调身体与环境相互促进和发展的4E+S认知理论[8]。在智能技术营造的强大媒介中，身体与环境的关系日趋紧密。2023年11月在ChatGPT4.0（Chat Generative Pretrained Transformer，生成型预训练变换模型）开放应用支持下，AI-PIN智能别针已经进入商品化，人们不需要AI眼镜和头盔，就可以在身临境遇中直观显性地获取、推演和生成所需要的知识。人-机-技协同融合的人工审美场景是审美教育必须应对的促进学生具身认知的新环境。为了确保学生在未来智能技术环境中学习工作的主体优势地位，教育应该有意识地建立更多样的智能技术具身场景，创设更丰富的智能技术具身情境，积极探索将人工智能的机器思维对标和映射到人类的计算思维及其他高级思维的方法，帮助和指导学生建立新的认知方式。智能技术具身嵌入和延展到人的感官感觉和大脑的思维活动，直到情感的产生和意识的体验，全过程多维度地参与人类的身体感知、自我认知和自我意识。审美认知的共通性使审美教育成为其他学科教育的交叉重叠部分，审美教育的提质增效必然辐射和带动其他学科教育的积极变革。

（二）智能环境构建审美教育的人机协同耦合模式

从智能生成艺术的具身人机交互式感知，到智能审美情境的身心沉浸式融入，再到智能技术身体的增强延伸式审美体验，智能技术具身化的程度正在不断提高和拓展。这个技术主导的历时性演进引发了学生审美经验的变革，不仅增强了学生身体感官的直接体验，更提出了对学生心智的活跃深度和延展广度等的更高要求。智能技术与身体联结改变的是身体与环境接触、交流和探索的方法，方法的改变必然产生思维的转换和创新。因此，智能技术具身为学生建立新的思维风格和认知偏好提供了依据。智能技术具身视角下的审美认知是学生思维和智能机器思维的相互碰撞与交融，同时也是学生通过参与审美活动，完成思想辨识、提升认识水平和开发实践能力的过程。追根溯源在于人工智能从对人的感知和认知的模仿，逐渐发展到了对人的决策和执行的模仿，智能程度从基础型和交互型发展到了自主型和自适应型。从感官觉知到情感体验，人工智能与人类智能具有逻辑和功能相似的审美发生、审美过程和审美机制。通过情感计算，人工智能可以逼近模拟人类潜在、细腻和复杂的抽象、联想、想象和直觉等思维活动。人工智能正是在这一点上与人类审美活动产生了密切的交集[9]。

在人类智能与人工智能的协同融合中，人类的心智不仅要完成与自我身体的对话，也要塑造智慧核心的角色，达成与认知对象及环境的深度耦合。从审美信息论来看，审美是对审美客体的信息进行加工和处理的过程。当审美者能够认识到审美客体背后的规律时，就表明审美者不仅捕获到了浅层次的审美信息，也认知到了深层次的审美内涵，进而与审美客体的内在模式进行耦合，主动接受审美客体，积极进行内容整合和意义重构，主控地位的审美旨趣不断深化和巩固。智能技术具身建造了怎样的审美教育的空间结构、时间过程和环境形态？学生能否成为审美的主导者？学生如何认识审美客体的生成原理和机制？对于这些问题的追究，不仅表达了人与机器智能的互动和协同的审美需要，也表达了深层次认知的人-机-技交融的审美诉求，更表达出智能技术身体引导下的审美觉醒。站在机器思维的角度，指导学生掌握抽象、解构、组合和重构等思维方法去认识产生美的形式，引导学生熟悉模拟、仿真和建模等思维方法去把握产生美的规律，帮助学生理解容错机制和故障恢复机制等思维方法去勇敢探索美和创造美，是一条值得探究和尝试的途径。

（三）人机协同耦合模式建立审美教育的智能代理机制

智能技术具身审美教育是以假设学生能够充分了解自己与智能代理（Intelligent Agent）的关系为前提条件的。智能代理以计算实体的身份驻留在一定系统中，它能够感知环境及其变化，产生自主运行活动，并将活动目标指向使用者意图的实现。为了保证智能代理提供优质高效的“人性”化服务，学生就不仅仅要熟悉和掌握智能技术，更要努力维护和促进个体意识与智能技术的相融性和一致性。智能代理的主要服务场景之一是依据学生的创作目标，自主生成艺术设计作品，关注的是创作结果的呈现。如果从审美角度来说，则需要学生审视和考量艺术设计作品的创作逻辑和思路是什么？艺术作品表现美的主要特征有哪些？这些特征的关系结构能否成为审美图式？

审美教育默认学生已经明确审美客体剖析、抽象和数字化的过程及其合理性，完全知晓智能代理可以灵活性地完成审美客体的分解、重构、编码等过程，也可以能动性地实现隐喻理解和意义展现，可以直接进入整体化的想象和创造阶段。例如，智能手杖所指示的或者智能眼动仪所注视的审美客体局部，可以直接呈现出该审美客体所需要提取和展示的认知切片或切块的表征，即审美对象特征的数字、编码或图式等。再例如，人工智能艺术依赖于程序和算法，而程序和算法依赖于清晰的逻辑，而这个逻辑所指的就是艺术创作过程的可分解、可流程化、环节关系清晰、可表征及可数据化[10]。根据形式主义美学家克莱夫·贝尔（Clive Bell）的观点，有意味的形式是所有視觉艺术作品所具有的那种共性[11]。审美的核心问题就是从所有的审美客体中提炼出来能够唤起美感的特质，也就是在客体的动态变化的表象中，捕捉到普遍有效的恒定特征，并且能够探索到表象之下的隐蔽的真实和本质。因此，学生就要在智能代理的引导下，去寻找、发现和挖掘审美客体的恒定和本质。在智能代理自治性计算功能的参与下，学生被引导和牵引，不断地对客体进行分解、解析和还原，直到能够确定原子性的单元或者单元组合，捕获到审美客体的恒定和本质特征。在智能技术创建的审美情境中，智能技术可以比学生更快速更准确地判定一个对象是否是美的，帮助学生分析和断定审美对象的恒定和本质特征，指引学生完成根本性的审美认知，形成合规律性的审美判断，获得合目的性的审美体验，升华审美活动的自我愉悦感和价值实现感。毫无疑问，这种审美取向对于学生的未来成长来讲是非常重要的，甚至对于人类的生存和发展都会产生积极的影响，因为获取审美客体的恒定和本质的特征对于人类来讲是一个需要反复演练的过程，甚至是需要人类长期的进化才能编入基因得以继承和延续。

（四）智能技术具身审美教育塑造的大脑智能

从1999年英国神经科学家塞米尔·泽基（Semir Zeki）的专著《内在视觉——探索艺术与大脑》标志神经美学的诞生以来，神经美学已经证实了视觉皮层里不同区域V1-V5的存在，其中V1和V2区域负责将收集到的视觉神经信号进行初级筛选，再将筛选后的信号传送到视觉皮层的其他相关区域，V3区域专门负责处理线条和形状，V4区域则主要针对色彩进行认知，V5区域位于枕叶的外部，对与运动相关的因素非常敏感[12]。在认知对象的空间和时间被技术重新定义，以及认知主体的技术具身化等因素基础上，神经美学进一步研究发现，审美体验主体的情感参与主要有两个方面，一是感知与行动的关联，包括在一定物理空间中对审美对象进行具体化视觉探索，并通过对审美对象动作的知觉反馈，逐步构造和组织视觉体验；二是运动和情感的关联，身体可以对审美对象中包含的情感和态度进行调节[13]。有研究表明，审美体验产生的影响因素主要来自教育经验和专业知识，教育经验能够塑造审美主体的审美动机和态度，专业知识则能够塑造大脑神经网络的结构和功能。因此，与学科教育一样，审美教育可以通过经验和知识的传递和教授，塑造学生的大脑。

知觉的预测加工理论是2005年到2013年期间由认知哲学家安迪·克拉克（Andy Clark）和神经科学家卡尔·弗利斯顿（Carl Friston）提出的，它将预测加工理论扩展到大脑中各个层次的认知。预测加工理论是认知神经科学研究引用贝叶斯分类方法的新式模型。预测加工模型以大脑的先前经验为前提，对感官获得的刺激进行预测，给出感官对象属于一个已有特定类别的概率，根据大概率原则，与大脑中已有的经验进行匹配，并进行误差反馈。根据信息论的自由能原理，预测结果与实际结果拟合的越好，自由能就越低，大脑就是不断地通过误差反馈优选出最小误差的预测结果[14]。基于预测加工理论的视觉审美实验已经证明，可以把审美知觉的预测思维看作是一个复杂的归纳和推理的反馈模型：从审美对象中提取模式，并根据之前提取的模式来解释审美对象[15]。认知科学研究正在关注人脑和审美体验之间的关系以及脑神经机制与运行原理等关键问题，采用非侵入性的EEG（electroencephalography，脑电图）、fMRI（functional Magnetic Resonance Imaging，功能性磁共振脑成像）或者fNIRS（functional Nearinfrared Spectroscopy，功能性近红外线光谱）等BCI技术，利用产生审美体验的激活脑区及其激活强度的数据检测、采集和量化，揭示审美认知中大脑神经加工过程、激活模式及活动规律。由此而言，可以通过审美教育不断提升学生的审美感知和审美智能，促进学生大脑智能的生物性扩增和进化。

三、审美教育为何锚定学生的人工智能素养

（一）聚焦人工智能素养的审美教育赋能学生的审美认知

2023年5月由中国自动化学会牵头发布了“青少年人工智能核心素养模型框架体系”（简称AICE测评）。新体系升级了原有的以“程序设计”为教学内容，以计算思维为培育目标的内涵，对于智能机器人、VR等智能产品和创新应用等提出了高阶思维和协同创新的培养方向。思维方式深刻地影响着认知模式，认知模式决定着知识和经验的获取和生成路径。新生代学生被认定为数智空间的原住民，整个群体已经能够认可、接受和熟悉技术透明的理念和模式，他们更迫切地想要参与到人工智能最新技术的应用环境以及场景之中，享受由此所带来的学习、工作和生活等方面的美好体验。但是，不同的人工智能应用水平和实践能力将会产生不同程度的差异体验，非常有必要建立可行高效的策略和模式，帮助和指导学生获得一定水平的人工智能素养。教育应从机器学习中汲取人才培养的经验，从机器学习和创造的成功经验中为学生的学习与创造寻求镜鉴[16]。以LLM（Large Language Model，大型语言模型）为例，充分利用大模型的前提条件是设计一系列逻辑递进的準确精炼的提示词或提示词组合。更重要的是，具备良好人工智能素养的学生可以形成基于小数据样本的工程化的思维链，不断迭代和递归产品的生成标准和执行计划。

人工智能素养在品质设定、价值标准和意义构建等方面，为学生的审美认知赋能赋权，积极强化学生“人在环路”系统中的影响和作用。因此，审美教育需要引导学生将已有的知识和经验整合到人工智能的应用和创新中，利用智能技术具身系统的个性化定制协同服务，实现与智能技术系统的双向供养和双向成长。这样，既可以尊重每一名学生的生物意义上的独特性和差异性，对齐人类社会的伦理价值和社会主义核心价值观，也能充分发挥每一名学生的自身优势和创造潜能，使他们积极主动地参与人与智能技术系统的共生共进的机制和生态之中，展示自身的人工智能素养，促成审美认知的升级。

（二）聚焦人工智能素养的审美教育促进教育认知的目标实现

智能技术具身视角下的“身体”是超越了自然身体的技术托举的存在。“身体”是在技术人工物的情境中构造的身体，身体知觉通过技术得以发现[17]。以人工智能艺术为例，它是计算机模拟人类思维的运算过程和结果，借由人工的途径最终成为技术理性的产物。再以智能生成艺术及其情境为例，它是人工造物和人工造物构造的世界，是技术的自然属性系统化的具体实践，是人与自然和谐共生现代化的全新表现[18]。知觉敏感化和丰富化的技术身体是否就能涵养情感和培养意识？有学者发出警示称，技术具身化如果不能支持智力或文化的发展，那么它只是一种感知媒介，沉浸其中将会导致严重意识丧失[19]。不仅如此，智能技术的透明性使得许多技术在直接的身体感知活动中是缺席的，它们以不可见或者闲置等潜在方式影响人类生活，这种潜移默化的日常化侵浸更容易使人们忘却对技术应该保持的清醒。如果技术具身只是停留在感觉和知觉层次，不能升级到情感和意识层面，那么学生就会在感官刺激和情绪漩涡中沉沦。美国人工智能专家迈克斯·泰格马克（Max Tegmark）提出生命3.0概念，并做出基本判断：人类必然要进化到能够运用自己的智慧去重塑自己身体的程度。智能技术身体就是通过技术化改造和升级，让自然人类以“人机一体”的方式演化成的身体形态[20]。人类已经通过学习和使用各种“外接器官”来拓展和延伸自己的身体机能，更进一步地，智能具身向人类提出了学习和使用嵌入在身体中的有机体智能设备的要求。因此，审美教育要注重培育学生的审美主体意识和能力，在与人工智能建立的新型关系中明确审美的主控性地位。

在智能技术具身化的审美教育中，审美教育的视点要与审美认知由第一代向第二代的转移相一致。第一代审美认知强化学生身体的生理变化和敏感程度，延伸学生身体感知的边界，而第二代审美认知探索学生身体在智能身体的牵引下，表现出的行动意向和身体模仿。所以，审美教育要注重对学生行动意向和身体模仿的引导和指导，通过培养学生的行动意向，推测和评价学生是否被美的对象激活或者避开不美的对象；通过鼓励学生的身体模仿，判断和测试学生的情绪和情感是否被调动，学生是否能够理解和判断审美客体的意义，学生的共情、移情或意象等深层认知能力是否得到发挥，学生是否能够创造出来审美的想象等。由此，审美教育就跳脱了原来单一化情感教育的局限和禁锢，趋向知情意行的整合化教育本质，从而达成了知情意行相统一的教育目标。

（三）聚焦人工智能素养的审美教育铺设学生思维的升级路径

目前，资本与技术的联动使得资本的逐利本质在催动人工智能技术的产业化和商业化方面表现得淋漓尽致，多模态人工智能艺术等初生态产品陆续被研发和推出。2022年国际性跨域艺术团队teamLab在北京推出了最大规模的沉浸式美术馆。这种类型的场馆正在不断出现，它们利用高新科技手段满足了大众不断增长的审美意愿，更成为学校开展审美教育的有力补充。审美认知是嵌入在所有认知分类中的最具有普遍性和基础性的认知，人工智能自然率先变革了审美认知及其活动。机器和技术的创造性构建出新的审美现实，因而需要探索理解新的审美形态发生的路径[21]。理解是阐释的核心，理解和阐释是一种教化或教育的养成，它不仅涉及技能和知识的掌握，还事关通过大量丰富的经验的积累达到人格的充盈[22]。因此，审美认知就是对于美的阐释过程，审美教育的任务就是为审美认知提供有效可靠的方法。计算思维概念提出的最初目的就是培养学生像计算机科学家一样地思考，计算思维也是随着人工智能的发展而不断完善和更新的概念。在审视智能技术具身的艺术环境和场景中，计算思维所强调从解决问题入手、抽象与模式识别、创建计算模型、自动化实现等思维方式将一定程度地影响学生的审美理解和阐释。

日益成熟的智能技术具身化促使教育不断设置和调整学生人工智能素养的内涵和结构，需要审美教育帮助学生在审美认知过程中建立机器思维到计算思维的投射、联结和融合。与人工智能的人机融合形态相匹配，机器思维和学生思维将在审美认知过程中共同发挥认识实践的主体性和能动性。人机融合涵盖着人机协同的意义，表明机器的情感计算可以与学生的真实情感产生共情和共鸣；人机融合涵盖人机共创的意义，表明可以激发机器的内容智能生成、学生有意识的内容创作等一系列知识产生和创造的涌现。这意味着，良好的人工智能素养可以指引学生自觉地回溯和反省自己的经验体会和思维活动过程，从而与元认知能力、批判性思维和创造性思维等实现进阶式的对标和映射。因此，构建智能技术具身下审美教育实践的内容和模式，有利于揭示人工智能素养对审美认知的影响和作用，同时也能够为学生人工智能素养的培育提供新范式。

四、审美教育如何锚定学生人工智能素养

（一）以自动化实现为审美理念引导智能通识技能的升格

美国认知科学家赫伯特·西蒙（Herbert A. Simon）认为智能就是一个基于符号的信息处理过程。心理表征就是计算机数据结构，心智内心的“计算”程序就是算法，而思维过程就是运行程序[23]。西蒙的主张和阐述表明，审美认知过程就是一个生命系统自动化运行的过程，人类的感性思维和理性思维自动衔接，接续展开，感性思维自动过渡到理性思维，理性思维反馈促动感性思维，审美体验贯穿了从审美感知、审美理解、审美判断到审美认知的整个过程。因此，审美教育活动的每个环节都不同程度地满足了学生认识和求解的审美本能需求，活动进程的自然推进将激发学生的情感，促动学生的思维，保证学生获得认识和实践上的成就感和价值感，甚至能够通过联想和想象，产生新的“美”，创造出新的“有意味的形式”或“有意味的组态”。

如何确立这种审美过程的自动化实现理念呢？ 2014年美国宾夕法尼亚州大学的神经科学家安简·查特杰（Anjan Chatteriee）提出了审美三环路的加工模型，一是“感觉——运动”神经回路，主要负责对审美对象基本特征进行感觉、知觉加工和具身认知；二是“情绪——效价”神经回路，主要负责个体审美过程中审美情绪、奖赏、喜爱等状态的神经回路；三是“知识——意义”神经回路，主要负责专业知识、语义背景和文化有关功能[24]。该模型表明审美过程是一个多功能组块协同调度的自动化执行过程，同时也是一个既包括从现象到理念也包括从理念到现象的双向自动执行过程。该模型也细致描绘了心理学的“原型”概念。人类遗传下来的一种先天的反应倾向和反应模式就是“原型”，它自身虽然不具有物质的存在，却决定着表象显现的原则。与机器思维的众多算法模型相类比，人类的不断进化也可以某种程度上地理解为“原型”的优化、重构和新建。在智能具身技术创设的审美教育环境中，学生应该有目的地认清“原型”的重要地位，积极地与智能技术协同融合，通识各种智能技术及其原理，熟悉和掌握智能技术的应用，通过智能技术的训导，实现心智的进步和升格。审美教育应该带领和鼓励学生主动思考能够促动审美思维的模型，建立和设计一些新颖的审美算法。这些算法在进行实证检验之后，通过反复的应用和强化，能够帮助学生建立以模型或算法为思维模式的审美新图式。例如，除了常规的图像的色相、明度和饱和度等基本要素之外，学生可以理解和使用图像的信息熵、梯度或者信息熵与梯度的矢量积等模型来对图像进行审美判断[25]，从而在更大尺度和更多维度上实现审美评价技能的升级。由此以来，审美教育就具有了审美自动化实现和算法模型的培育目标，要培养学生熟练掌握和灵活应用各种审美算法模型，形成审美认知的自然、连贯和流畅的思考方式，产生审美体验的自觉、自发和自洽的行为模式，并逐渐将通识智能技能迁移应用到其他学科教育之中。

（二）以解决问题为审美目标引导计算思维的提升

目前审美教育的基本观念和做法是沿袭表现主义的审美观，认为审美是将审美者带入创作者所创设的特殊场域和氛围之中，与创作者的情感产生共鸣。这种惯常模式是与审美的静观属性相对应的。在美术馆和艺术馆等绝大多数场景中，审美主体和审美客体是存在一定的心理距离的，审美客体本自具有神秘的疏离的“光晕”，而使审美主体臣服于静观的被动姿态。然而，在人工智能等技术助力之下，很多艺术展览已经不是原来的静观模式。例如，2023年5月12日在上海推出的“胡夫金字塔沉浸式探索体验展”等，观众不仅可以近距离观赏艺术品，还可以深入挖掘艺术品的内部构造和历史脉络，甚至是探索艺术品中鲜为注意的隐秘区域。显然，审美形态已经发生巨大改变，审美教育迎接的是全面开放的审美场景，深度探究式審美的发生需要学生自己设定问题和解答问题。如果从格式塔心理学的基本思想出发，审美必然强调艺术作品的整体性和学生心理对审美客体的组织构造和整体化的作用，即“完形”作用。现象学美学曾提出审美客体包含许多“不确定的点”，留下许多“空白”，强调审美主体的再创作作用，主张审美主体参与艺术创造活动，对“不确定的点”和“空白”进行具体化和重建，以完成作品并实现其潜在主旨。从神经生物学角度来讲，审美在更大程度上，是通过感官介入，与内侧眶额叶皮层A1区相连的身体的某种能力[26]。运用这种能力，审美主体试图寻找客体对象中能够理解和判断为美的关键所在，进而完成审美认知，产生审美体验。例如，智能手套能够感知到所接触物体时的力量或压力大小，并将这种触觉同步传递给学生的手指，智能手套成为与学生的手指高度耦合的“智能感觉器官”。通过智能手套触摸古玩、瓷器和雕塑等艺术品，感知它的形状起伏、纹理变化和材质弹性等，学生从仅仅审美观赏进入对审美客体的深度“把玩”和“研究”的意境中。如果将审美客体看作是一个需要认识和解决的问题，那么审美就是一个由学生完成的解决问题且满足认知需求的过程。与此相契合的是，计算思维的核心要义就是发现问题、界定问题和解决问题。由此而来，审美必然调动审美主体的计算思维，审美教育与计算思维的培养就建立起来了坚实的联结。

（三）以协同创造为审美理想引导高阶思维的跃迁

智能技术具身是对人类身体器官的塑造、置换、扩展和延伸，其所确证的身体维度恰恰为人类发挥创造性带来了可能。实际上，人类的进步史就是身体与技术之间的“互训”的历史。站在人工智能的角度，不得不承认人类智能与人工智能之争的关键不在理性维度，而是非理性，准确地说是感性维度[27]。在智能技术具身的审美教育场景和环境中，学生的人工智能素养会自发地调配与智能机器的适应关系，逐渐建立人机协同创造机制，并不断探索人机融合共创的创新创造模式。在这个循序递进的演进过程中，激活学生的创新意识，诱导学生捕获创作灵感，构塑创造意象，也就一定程度上实现了审美理想，收获了所追求的审美价值。虽然创新和创造是以概念、判断和推理等逻辑思维为基础的，但是想象和顿悟等感性思维却是创新创造的关键要素。学生需要克制和摆脱逻辑思维才能激发创造力。尽管审美活动有理性成分参与，但是审美的巅峰体验是感性成分决定的，审美意识即是知情意行的统一。意识具有自我指涉性，这种自反性就充分地表现在审美活动的主客同一性上，即学生同时是审美主体和审美客体。学生的审美活动需要经历两大阶段——审美认知和审美元认知，前者涉及学生对外在对象的审美加工，后者涉及学生对内在对象的审美加工，即借助元认知系统层递展开对自己心脑体的具身性的元感知、元评价、元创造、元完善和元体验，最终实现自己的最高审美价值目标[28]。

审美教育活动能够启动和激发学生的元认知系统。元认知系统的运行能够直接训练学生的批判性思维和创造性思维。批判性思维是一个以形成合理结论和决策为目标的分析、评估、推理和判断的过程。该过程对证据、语境、概念化、方法和准则给予合理的考量[29]。在元感知和元评价的反思过程中，学生不仅可以证实自己的审美判断，还可以在审美的多智能体交流环境中获得不同意见的回应和反对等形式的反馈，从而修正和辩护自己的结论，使批判性思维的认知能力得到跃迁。批判性思维是对自我思维的反观和评判，积极探索更多的不同思维和行为的可能性，这样批判性思维就积极地影响了思维的再创造，也就是批判性思维能够有力地促进创造性思维的跃迁。创造性思维是建设性的创新和创造，是对原状的突破，也是从无到有的生成。创造性思维的根本来源是想象，想象是不受原有框架限制的感性的自由的心理活动，而审美活动的实质就重点关乎共情想象和理想化塑造，在想象和塑造的过程中，元创造、元完善和元体验等元认知也将进行整合和统一，从而实现审美价值的创生。例如，AIGC（AI Generated Content，人工智能生成内容）意味着AI迈入了通用人工智能AGI（Artifical General Intelligence）阶段，AGI从B端（Business）和G端（Government）到C端（Consumer）的迅速延伸，冲破了技术对普通大众的封锁，使学生可以成为AGI的使用者，成为图像、动画、漫画、视频等AIGC的生产者和创造者。在AIGC人机协同创作方式中，机器负责输出经过训练和学习获得的通用性设计和生产技能，学生则承担着想象、叙事和意义构建等任务。AIGC最本质的内核是学习之后的模仿，没有模仿就没有内容的生成，即使是令人难以想象的超级模仿，也是对已知的已有内容的模仿，真正要达到从无到有的创造，则必须经由学生的二次创造才能实现。学生进行的二次创造是针对通用性设计和生产的再创造和再生产，需要学生丰富独特的阅历经验和深度思考。由此以来，审美教育就具有了围绕元认知的批判性思维和创造性思维的培育目标，要在智能技术具身环境下培养学生的元认知能力，突出强化批判性思维和创造性思维的训练，努力引导学生积极地与机器智能进行智能耦合和碰撞，在多模态感知的人机融合创作方式中，捕捉智能涌现的发端和意象，实现涌现效应向创新创造的价值转化。

五、结语

根据目前通用人工智能的发展趋势来看，人工智能的终极形态——具身智能正在蓄势崛起。与智能技术具身不同的是，具身智能是要建立具有感知、理解、判断、推理等能力，能够与物理环境进行交互的自主行为的解决问题和产生决策的智能系统。具身智能系统将成为一种新的主体，人类主体间性的认识和学习机制将不仅仅存在于人与人之间，它同样存在于人与智能系统之间、智能系统与智能系统之间。如果人类对自身奥秘和探索的路径是正确的，那么人类思维和机器思维的互为生成和相互促进则成为了心理活动的新模式。无论是智能技术具身还是未来可期的具身智能，新形态的审美教育都可以将学生的计算思维、批判性思维和创造性思维统一在一个整体性的思维系统中，借助智能通用技术的掌握，学生可以开展能动性的自由式的实践活动，从而促进学生个体的全面发展[30]。当学生思维更加懂得机器思维并能够积极反馈，有效促进机器思维的学习进度和效果，则机器思维就越能模仿和解释学生思维，也就更能融入学生思維中，使学生思维方式产生深刻的变革。思维方式是学生产生认识的基本手段，也是学生获得知识的根本途径。因此，学生不断提升的人工智能素养将进一步推进教育从知识聚焦到思维聚焦的转向。在聚焦思维的教育创新发展道路中，“人工智能+”审美教育将是一个适切的途径。

参考文献：

[1] 张刚要，李艺.教育哲学的技术向度：一个概念及其分析框架[J].电化教育研究，2016，37（5）：23-29.

[2] 肖峰.人工智能就是认识论[J].云南社会科学，2021，（5）：12-20.

[3] 邹广胜，刘雅典.人工共情引发审美心理范式转型[J].甘肃社会科学，2021，（5）：47-53.

[4] 温辉，彭正梅.审美经验最具教育性：基于杜威美学思想的研究[J].教育科学，2021，37（5）：12-20.

[5] 张晓东.论舒斯特曼对梅洛-庞蒂身体现象学的批判[J].中南大学学报（社会科学版），2019，25（1）：177-183.

[6] 田军.艺术、环境和身体：生活美学的多维观照与资源整合[J].西北工业大学学报（社会科学版），2017，37（2）：119-124.

[7] 马草.人工智能艺术的美学挑战[J].民族艺术研究，2018，31（6）：90-97.

[8] 张婧婧，牛晓杰等.学习科学中“4E+S”认知理论模型的内涵与应用[J].现代教育技术，2021，31（8）：23-31.

[9] 江宁康，吴晓蓓.人工智能·多元交互·情境美学[J].人文杂志，2021，（4）：51-59.

[10] 陈永东.对人工智能艺术可能性、创造力及情感的思考[J].长江文艺评论，2021，（6）：57-64.

[11] 张晶.审美感兴的价值论观照[J].复旦学报（社会科学版），2022，64（6）：92-103.

[12] 袁圣婴.视觉艺术与大脑——论塞米尔·泽基及其神经美学[J].南京艺术学院学报（美术与设计版），2014，（5）：93-97+8.

[13] 周文杰，唐国尧.多样性中的统一：神经科学方法论下的审美体验研究[J].自然辩证法研究，2022，38（8）：112-117.

[14] 叶浩生，苏佳佳.预测认知模型：认知科学的统一新范式 [J].南京师大学报（社会科学版），2022，（5）：65-78.

[15] 唐国尧，徐祥运.审美知觉研究的新视域：预测加工理论探析[J].科学技术哲学研究，2022，39（5）：27-32.

[16] 李永梅，谭维智.机器创造时代的人类创造危机与教育应对[J].中国电化教育，2023，（7）：35-42.

[17] 李雨浓，邱慧.伊德是否提出一种规范性的图像技术现象学[J].自然辩证法通讯，2021，43（8）：112-118.

[18] 张务农.人工智能时代教学主体的辨识与伦理反思[J].教育研究，2022， 43（1）：81-90.

[19] 穆楚乔，Robert Blalack.沉浸式审美体验的自我发现与再设计[J].工业工程设计，2020，2（6）：67-79.

[20] 简圣宇.论人工智能时代的身体美学基本范畴[J].上海师范大学学报（哲学社会科学版），2022，51（1）：85-96.

[21] 殷国明.从“智能美”到“智能美学”：关于一个新的美学时代的开启[J].文艺争鸣，2021，（9）：60-65.

[22] 王球.预测心智与阐释的规范性[J].学术研究，2023，（1）：8-16.

[23] 徐志磊，董占勋.认知科学与设计研究[J].包装工程，2021，42（2）：1-4.

[24] 胡俊.审美发生、过程及美感性质的神经美学阐释[J].国外社会科学前沿，2021，（9）：39-49.

[25] 张岩，刘哲等.基于图像颜色和纹理的审美信息测量[J].沈阳师范大学学报（自然科学版），2022，40（6）：548-553.

[26] 胡俊.“神经美学之父”泽基的审美体验及相关研究[J].文艺理论研究，2018，38（6）：194-202.

[27] 徐杰.人工智能时代的身体美学定位[J].西南民族大学学报（人文社会科学版），2021，42（2）：169-176.

[28] 丁峻，崔宁.审美认知的思想辩证法——兼论审美的“第二客体”[J].自然辩证法通讯，2019，41（2）：108-114.

[29] 武宏志.批判性思维定义中的“Judgment（s）”问题——与晋荣东教授商榷[J].延安大学学报（社会科学版），2021，43（1）：28-37.

[30] 钱宁.思维系统在罗素的知识教育中的作用探究[J].系统科学学报，2022，30（1）：64-69.

作者简介：

张岩：教授，硕士，硕士生导师，研究方向为教育信息化理论与实践。

罗旭：讲师，在读博士，研究方向为脑电信息与脑机接口技术。

国玉霞：副教授，硕士，研究方向为知识可视化与视觉传播。

张辉：教授，博士生导师，国家社会科学基金艺术学重大项目首席科学家，研究方向为艺术科技与全感觉认知。

How Can the Aesthetic Education Embodied in Intelligent Technology Anchors the Artificial Intelligence Literacy

Zhang Yan1， Luo Xu1， Guo Yuxia2， Zhang Hui3

1.Research Center for Elementary Education Informationization， Shenyang Normal University， Shenyang 110034， Liaoning 2.School of Journalism and Communication， Shenyang Normal University， Shenyang 110034， Liaoning 3. College of Art， Minnan Normal University， Zhangzhou 363000， Fujian

Abstract： The embodiment development of artificial intelligence has upgraded the concept of technological embodiment， both the “body in intelligent technology” and “intelligent technology body” will profoundly transform human cognitive methods. Aesthetic education has interdisciplinary commonality， and intelligent technology has evolved a new ecosystem of aesthetic education， forming a new intelligent architecture that includes intelligent environment， human-machine collaborative integration mode， intelligent agent mechanism， and brain intelligence. The goal of aesthetic education embodied in intelligent technology is to find feasible methods and effective models to improve students aesthetic cognition. Aesthetic cognition is manifested in the synergy and coupling between intelligent technology centered around the body and students minds， correspondingly the goal of aesthetic education anchors artificial intelligence literacy. Artificial intelligence literacy oriented aesthetic education can empower students aesthetic cognition， effectively support the overall goal of harmonious and unified education of students knowledge， intention， and action， and pave the way for students to upgrade their thinking. Intelligent technology embodied aesthetic education has become a new paradigm for cultivating students artificial intelligence literacy， that is， using automation as the aesthetic concept to guide the upgrading of intelligent general knowledge skills， problem-solving as the aesthetic goal to guide the improvement of computational thinking， and collaborative creation as the aesthetic ideal to guide the leap of higher-order thinking.

Keywords： aesthetic education； aesthetic cognition； intelligent technology embodiment； computational thinking； higher-order thinking

收稿日期：2024年2月22日

責任编辑：李雅瑄