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摘 要：教育是确定性与不确定性的矛盾统一体.作为教育的一种客观存在,教育不确定性是学生成长的无限可能性、偶然性以及对此进行的历史性认识与理解,具有非线性、生成性和情境性的特征.人工智能以算法为本质和核心,其教育本质是对于技术统摄的追求以及对于教育进行确定性理解.人工智能以算法为尺度,通过度量与限定、禁锢与强求、剥离与虚拟等方式对教育不确定性进行规训.省思人工智能时代的教育理念与教育制度,统一人工智能之工具理性与教育不确定性之价值理性,消解人工智能的教育风险,藉由人工智能与教育不确定性的弥合互摄、共生共荣与实践统合,方能寻得人工智能时代的本真教育.
关键词：人工智能;教育不确定性;寻求
中图分类号：G434 文献标识码：A
强调,人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量,产生了带动性很强的“头雁”效应.近年来,人工智能以其深度学习、跨界融合、人机协同等特性在社会各领域得到广泛应用,随着自然语言处理、表情识别、AI教师等智能技术的飞速发展与广泛应用,人工智能正在改变并重塑着教育.所有的技术进步在解决社会问题的同时,往往义都包含着难以预料的结果.而人工智能,仿佛一个让我们既爱又恨、欲迎还拒的“幽灵”,到底是促进教育教学的变革,还是为其套上确定性的辕轭?教育作为确定性与不确定性的矛盾统一体,正处于被人工智能裹挟的潮流中.重新审视人工智能的本质,重新审视人工时代教育不确定性的时代价值与教育意义,既不是对技术进步与社会变革的漠视与拒绝,也不是对人工智能的跟风盲从与随波逐流,而恰恰是对人工智能时代教育本真的反思、叩问与寻求.
一 教育不确定性的本真形态
千百年来,确定性的世界为人们孜孜以求并逐渐被近现代自然科学所证实,但不确定性依然是客观世界的真实存在.在教育领域,人成长、发展的无限可能不仅作为教育的对象,更是教育的本质所在.因此,教育不确定性无疑指向了学生成长的无限可能以及師生对此的持久探索,它所具有的非线性、生成性及创造性等特征,对于人工智能时代的教育来说,弥显珍贵.
(一)教育的不确定性
如果没有人类的实践性活动,自然界是自由自在的存在着的,无所谓什么不确定性与确定性.但正是由于人类实践的界人,人就“生活在危险的世界之中,便不得不寻求安全”[1],开始踏上祛魅的征程,寻求对世界的确定性认识.
古希腊的赫拉克利特（Heraclitus）提出了“逻各斯”这一概念,意为理性、规律,他认为“智慧就在于说出真理”“一切都遵循着这个逻各斯”[2].文艺复兴以降,自然科学的发展突飞猛进,牛顿力学体系奠定了世界确定性的大厦.人们普遍认为,客观世界与众生万物都存在着必然性规律,人已然成为万物的尺度.即使面对量子力学及其随机性特征,爱因斯坦（Alhert Einstein）仍固守世界乃确定性的观点,确信上帝无论如何都不会掷.但实际上,当人们追求确定性的时候,不确定性也就同时产生了.人们在推崇白然科学之确定性力量的同时,发现由于认识上的不可穷尽性以及人自身认知的局限性,世界还存在着不确定性的一面.人们逐渐认识到,不确定性是与确定性相对的、共生的,两者都是客观世界的固有状态,即客观世界既有确定性的一面,也有不确定性的一面.
教育是人类特有的社会实践活动.对于教育的理解,叶澜认为,教育是由专职人员和专门机构承担,有目的、有系统、有组织的,以影响入学者的身心发展为直接目标的社会活动[3];雅斯贝尔斯（Karl Jaspers）认为“教育是指向人的”[4].关于教育本质的论述纷呈繁杂,但不可否认,教育的本质与目的都指向了学生的成长与“人”的培养.教育不确定性作为客观世界的本性,也是教育活动中的一种客观存在,而且需要通过人的认识才能得以理解,通常从本体论与认识论的角度来进行认知.从本体论角度看,不确定性是指世界乃客观性存在,处于永续的生发、发展与衰退之中,而且这种发展变化不是线性的、预定的,而是时常处于历史性的“分叉点”上,虽不神秘但难以预测;从认识论的角度说,不确定性是指人由于认知主体的局限性,只能在一定历史阶段和一定条件下去认识客观世界,认识结果也因人而异.照此逻辑,从本体论角度来看,教育不确定性是指学生作为“人”的成长过程,具有发展方向与程度的无限可能性和偶然性,是一种客观实在;从认识论角度来看,教育不确定性则认为,教师与学生本人对于学生成长过程的认识与理解是一个无穷尽的认知过程,这一过程虽然在某一时期是确定性的,但终究还是阶段性、历史性的.因此,人工智能时代的教育仍然是人的教育,是实现人的无限发展可能的教育.“教育是人灵魂的教育”[5],教师的引导点拨、学生的自由成长等种种不确定性,仍然是教育的灵魂与魅力所在.
(二)教育不确定性的特征
人的发展方向与程度存在着无限可能,教育也由此充满着种种不确定性.教育不确定性体现出如下特征：教学过程与学习过程由程序性和预设性转向非线性,由灌输和死记硬背转向生成性,由枯燥传承转向创造性与情境性.
1、教育不确定性的非线性特征
教育的理想过程是将教学与学习过程划分为不同的阶段,前后衔接,环环相扣,按照一定的因果关系逐步展开.但在实际教学实践中,学生的认知过程往往并不按照预设的学习路径去发展,而是经常出现突发奇想、灵感迸发等不确定性和多种可能性;教师因为学生在认知过程中的种种临时“变向”,被迫打破已有对于教学的线性预设,转而因材施教、因时施教,利用自己的教学智慧,及时调整讲授内容与教学策略,突破精确性教学设计的预设和束缚,导致教育教学活动出现一定的“偏离”,使得教学进度和学习过程呈现出非线性、灵活性、不确定性的特征.
2、教育不确定性的生成性特征
教育不确定性允许学生对于知识理解存在个体性差异,换言之,每个学生对于知识的理解并不是相同的、一致的、确定的,而是有着个体性的建构与理解.对于学生在发展方向与认知程度上存在着的无限可能性而言,学习内容不应是预先生成、固定不变的“确定性知识”,不是死板的、死记硬背的知识,而是学生基于自身理解与建构的更深层次的个体性知识.另外,教师对于知识的传授,也不应是机械的灌输与照“屏”宣科,而是根据学生的学习风格,用自己的教学智慧去启发、引导、点拨学生.通常教师的一个眼神、一句话语、一个动作,都可能使得学生醍醐灌顶,茅塞顿开,浮想联翩.世界是人参与其中的世界,是人主动建构意义和价值的世界.有时候,境随心转;有时候,心随境转[6].教育不确定性不可能是预设的、程式化的,而是由教师和学生主动理解、建构和生成的.
在充斥着各种不确定性的教育实践中,人工智能对于教育不确定性的强求,不仅难以培养完全意义上的人,反而更容易将量化与精确当作知识可靠性的唯一标准.虽然人工智能以算法和程序来诠释教育实践中的不确定性因素,但“人类是不可能依赖任何人、任何机器去成长学习的,因为人是自主的、自然的”[13].机器永远代替不了人的思考和情感,不论人工智能作为预先编制的教学系统,还是将情感交流和灵魂对话抽取为数字化信息,都意味着教育的不确定性被人工智能强行确定.
3、人工智能对教育不确定性的虚拟
在教育史上,印刷术、无线电广播、网络等技术都对教育产生了深远的影响.不管何种技术以何种方式,在何种程度上变革了教育,教育作为人而不是作为物的教育这一认识,以及我们所珍视的面对面交流、知识的情景化理解、情感的陪伴、思维的启迪,并没有因技术的涉入而漸行渐远,反而在技术的涤荡中光彩依然、岿然屹立.
正如杰弗里·杰弗逊（Geoffrey Jefferson）所说,除非有一天,机器能够有感而发,写出十四行诗,或者谱出协奏曲,而不只是符号的组合,我们才能认可,机器等同于大脑——不光要写出这些,而且还要感受它们.任何机器都无法对成功感到喜悦,对电子管故障感到悲伤,对赞美感到温暖,对错误感到沮丧,对性感感到着迷,对失去心爱之物感到痛苦[14].某种程度上,人工智能不仅不能完全理解真实世界,还使得教育正从真实的、面对面的课堂教学逐步转向虚拟的、非接触的数字化教学状态.在这种状态下,人工智能将教学与学习过程定义为一个个机械的程序与步骤,学生在这些程序性路径中将自己的学习路径绑定,教育活动变成一条条规划好的线性路径.人工智能虽然可以理解人的自然语言,代替教师和学生进行交流互动、答疑解惑,但很难做到思想交流上的“信达雅”.教师对学生“当头棒喝”所产生的醍醐灌顶、学生被教师当众表扬时的洋洋得意,被人工智能统统虚拟为屏幕上的笑脸表情或者“真人语音”.因此,教育中的语言交流更多时候不是预设的,而是师生思维活动的即时性外显,人工智能将知识认知过程从具体语境和交互中剥离出来,成为虚拟的、没有个体认知背景的知识.教育变得虚拟化、线性化,失去生机与活力.
(三)人工智能对教育不确定性的规训程度
从程度和能力的角度来看,人工智能对教育不确定性的规训可以分为两种状况：其一,人工智能对于非线性、生成性及灵感创造等教育不确定性的无法规训性;其二,人工智能对于学生学习效果的评价以及情绪体验等教育不确定性的有限规训性.
“没有一种教育学说能够确定无疑地告诉人们：这个学生或那个学生明天在课堂里一定会发生什么”[15].对于教师来说,人工智能的程序和算法无法预测学生会提出什么问题,也无法确定教师会做出哪种教学决策.对于学生来说,人工智能无法预测学生的创造灵感到底来自教师的哪一句讲解、哪一时刻的点拨,也无法预测知识的理解与顿悟究竟发生在哪一瞬间.人工智能对于教师的教学智慧、学生的创造顿悟、教与学的随机性都是无奈的.如同人工智能对于教育不确定性的强求,对于这些教育中的非线性、生成性及灵感创造等不确定性因素,人工智能干扰了它们自身原有的顺其自然的展现方式,因而也是无法规训的.
在技术的尺度上,人工智能可以极大程度促进教与学的变革.但“教育会随着时间和地点的不同而发生无穷无尽的变化”[16].在教授学生进行词语学习时,人工智能的语音识别技术可以识别学生口语发音的准确性,纠正不正确的发音,但往往很难界定词语在某一特定语境中的涵义以及学生个体化理解.对于学生来说,人工智能可以收集海量教育数据并进行相关性分析,为学生描述其个性化的学习路径与学习风格,甚至可以通过情绪计算和表情分析来测算学生在学习过程中注意力的集中程度及时间分布[17],但由于学生自身复杂心理活动的影响和人工智能自身的局限性,学生的情绪、情感等只能被部分地估算出来,很难通过人工智能技术得以完全测定.对于学生在情感技能知识等各方面的学习效果评价以及情绪体验等不确定性因素,人工智能无法完全将其规训,对于教育不确定性中那些可以规训的部分,则以技术的意志和手段来进行有限程度的规训.
三 人工智能时代教育的进路寻求
如果既欲使教育藉由技术的涉入而发生深刻变革,义想使教育摆脱技术的枷锁与桎梏,实现人的解放,实现教育立德树人的历史性任务,就必须廓清人工智能时代的教育理念及技术观点,还人工T智能与教育不确定性以各自本真的面目,各取所长,协同弥合,互摄共生,消解技术带来的教育风险,顺应社会需求,变革教育制度,在教育改革中完成实践性的统合.
(一)人工智能与教育不确定性的弥合互摄
人工智能与教育不确定性表征了当今教育的两个向度,必须去除人工智能强加于教育不确定性之上的“限定”枷锁,各展白身之所长,实现人机协同,实现人工智能与教育不确定性的弥合互摄.“我们究竟会变成什么样子不仅仅取决于我们创造的东西,还取决于那些我们拒绝毁灭的东西”[18].虽然人工智能可以为学生提供个性化学习环境,辅助教师的教学活动,但是不论技术如何发展,如何进步,我们都应警惕技术对教育的机械性与确定性控制,都应保持对教育不确定性的敬畏.哈贝马斯（Jurgen Habermas）认为,我们不是去否定技术,而是应引入交往理性,以平衡现代科学技术所带来的工具理性[19].因此,在唤醒学生创造力和想象力等关键节点上,除了人工智能的技术支持,更需要教师对学生的启发与点拨,采用“产婆术”等方式引导学生积极思考并最终形成自己的理解,“不愤不启,不悱不发”,恰到好处地进行对学生进行启发和开导.
教师要善于和人工智能合作,善于分配任务,把重复性、机械性工作安排给人工智能,让群智发展成为常态[20].人工智能可以进行程序性知识的教学,教师可以集中精力从事学习环境的设计、动机的激励与感情的陪伴等任务.人工智能可以作为教学助理根据算法与大数据技术分析学生的学情信息,为学生提供适合的学习路径和学习资源,对学习结果进行评价打分,让教师脱身于布置作业等繁冗重复的机械性工作,将更多时间和精力用于学生思维启迪与知识创新等创造性工作.要实现这一理想状态,就要求教师不仅要具有人工智能素养,熟练利用人工智能技术,还要对学生进行交流与启发,给予个别化指导.一个肯定的眼神、一个认可的点头,都可能使得学生醍醐灌顶,茅塞顿开,浮想联翩,终生难忘,弥补人工智能之不能.
（二）人工智能与教育不确定性的共生共荣
人工智能与教育不确定性的共生共荣,应发挥人工智能和教育不确定性的各自优势,廓清教育中人工智能技术的应用边界,将教育不确定性从人工智能的“强求”中解放出来,让人工智能和教育不确定性各归其位,各得其所,各自生发,竞争互生.教育要以人为尺度,而不是以技术为尺度,将教育不确定性从技术的桎梏中解放出来,去除对教育不确定性的“限定”,对学生进行灵魂启发与情感关怀;同时,又要顺应人T智能潮流,利用人工智能推进教育变革和创新,使教育的本真“在技术的挑衅下比其自由状态下更易暴露出来”[21].一日人与自然万物恢复了本有的独立性和自主性,一种新的人与自然的关系便会显露出来,我们如果把人工智能限定和收回到使它得以可能的基础上,教育的本真形态就恢复了.
人工智能应用于教育有其边界与定位,无法取代教师,不能过度依赖技术而忽视人的主导性作用[22].所以要发挥人工智能在技术支撑教学方面的特长,同时重视教师在学生理解知识、启迪思维等方面的作用,使两者在竞争共生同促进教育的变革.技术的本质在于解蔽,是真理的开显方式.人工智能要充分发挥技术优势,通过数据辅助教师的教学,为学生提供个性化的学习路径与学习资源.但在培养学生的创造性思维、同理心等不确定性方面,则更应突出教师的作用,注重教师与学生的互动交流.MOOCs三大平台之一的edX的首席科学家平托·采特斯（Piotr Mitros）强调,无论机器如何先进,都无法取代校园内人们之间的关怀、同情以及师生之间的亲密关系[23].教师在借助智能平台批改作业、智能助手帮助解决疑难问题的同时,更重要的是要突破人工智能技术对教育的束缚,培养学生的同情心、想象力、创新能力,在技术世界中进行灵魂的呼应、情感的共鸣.只有扎根于各自适宜的教育土壤,人工智能和教育不确定性才可以在独立性和自主性的基础上得以共生共荣.
(三)人工智能与教育不确定性的实践统合
人不仅是“理性的动物”,还是“劳动的人”“实践的人”,“哲学家们只是用不同的方式解释世界,而问题在于改变世界”[24].对于学生认知过程而言,人工智能虽然极大程度地促进了教育变革,但技术环境下的学习终究是一种旁观者知识模式,知识经过预设并在机器终端直接呈现出来,没有经过师生之间充分的交流、争论与思维碰撞,学生很难将其内化到自己头脑中.也就是说学生有时候只是实现了对知识的识记,而没有完成对知识的个体性建构.人工智能与教育不确定性的实践统合,要求我们将人工智能的技术优势与师生间的情感交流、授业解惑统合在教育实践中,实现学生对知识个性化的理解与建构,在教育实践中理解知识、创造创新.
实践活动乃是在实际上和具体上使存在发生变化的活动[25].在教育实践中,教师、学生、校长及各级教育管理人员,必须改变“技术是包治教育百病的良方”之观点,坚持教育实践是检验人工智能时代教育效果之标准的理念,深入思索究竟何为人工智能时代的教育,不盲从人工智能的技术风向;不能让人工智能停留在实验室中,而要推进人工智能走进教书育人实践;不搞花架子,不走形式,不能让人工智能只限于示范课和观摩课,而要逐步强化人工智能与教育不确定的统合程度,促使人工智能与教育不确定性在教材内容、教学方法、效果评价等方面得到自然而恰当的实践性融合.
(四)省思人工智能时代的教育理念与制度
教育是确定性与不确定性的矛盾统一体.教育确定性和教育不确定性作为教育的客观存在,各具优势,和谐共生,不可偏废.人工智能以算法为尺度,追求教育确定性的一面,力求对知识和学生学习路径进行确切性界定与描述,通过数据和行为评价学生的学习效果.而教育不确定性强调知识内容是历史性的,是不断发展的,强调学生对知识的理解是非线性的,具有个体差异性、具身性和偶然性,强调教师的讲授要因时而教、因材施教,随着学生的认知活动而变动.人工智能虽然在技术方面促进了学生的学习与教育的变革,但在学生成长过程中的情感、省悟方面仍然需要珍视教育不确定性.我们应反省人工智能时代的教育理念,不可偏執技术的工具理性,将人的培养误解为器物的制造,而应寻求技术与情感、交流、点化等不确定性的融合,实现人工智能的工具理性与教育活动的价值理性之统一.
“技术是人的行动”[26],要实现人工智能与教育不确定性的实践统合,不仅需要师生、管理者的理念转变与身体力行,更需要变革异化的教育制度.既然已经认识到手推磨给人们以封建领主为首的社会,蒸汽机给人们以工业资本家为首的社会,教育行政管理部门就要主动呼应技术发展潮流与时代需求,改革教育教学管理与评价体系,赋予师生自主选择应用人工智能的自由权利,改革滞后的教育生产关系以适应人工智能时代飞速发展的教育生产力.唯此,方能寻得人工智能时代教育的本真;唯此,方能寻得人工智能时代本真的教育.
参考文献：
[1][25]杜威.傅统先译.确定性的寻求[M].上海：上海人民出版社,2005.
[2]北京大学哲学系哲学史教研室.西方哲学原著选读（上卷）[M].北京：商务印书馆,1981.
[3]叶澜.教育概论[M].北京：教育科学出版社,1991.
[4][5]雅斯贝尔斯,邹进译.什么是教育[M].北京：生活·读书·新知三联出版社,1991.
[6][22]宋灵青,许林.人工智能教育应用的逻辑起点与边界——以知识学习为例[J].中国电化教育,2019,（6）：14-20.
[7][8][10][11][12]许亮.技术哲学[M].上海：复旦大学出版社,2004.
[9]张成岗,王天.技术之路：死亡与拯救——超越论者的技术批判思想研究[J].自然辩证法研究,2000,（10）：20-24.
[13]谭维智.互联网时代教育的时间逻辑[J].教育研究,2017.（8）：12-24.
[14]牟怡.传播的进化：人工智能如何重塑人类的交流[M].北京：清华大学出版社,2017.
[15]岳伟.教育过程的不确定性与教育计划、教育预测的限度[J].教育发展研究,2006,（9）：58-62.
[16]爱弥儿·涂尔干.陈光金等译.道德教育[M].上海：上海人民出版社.2001.
[17]Shen L,Wang M.et al.Affective e-Learning：Using"Emotional"Datato Improve Learning in Pervasive Learning Environment [J].Journal ofEducational Technology&Societv.2009,12（2）：176-189.
[18]雪莉·特克尔.王晋等译.重拾交谈[M].北京：中信出版社,2017.
[19]连水兴,梅琼林.媒介批判的转向：从“工具理性”到“交往理性”——论哈贝马斯的媒介批判理论[J].社会科学研究,2010,（5）：184-187.
[20]宋灵青,许林.“AI”时代未来教师专业发展途径探究[J].中国电化教育,2018,（7）：73-80.
[21]顾建军.技术的现代维度与教育价值[J].华东师范大学学报（教育科学版）,2018,（6）：1-18.
[23]王海莹,王毓珣等.美国MOOCs发展历程及动向分析[J].比较教育研究,2018.（12）：75-83.
[24]马克思恩格斯选集（第1卷）[M].北京：人民出版社,1972.
[26]冈特·绍伊博尔德.海德格尔分析新时代的技术[M].北京：中国社会科学出版社,1993.
作者简介：
刘丙利：副教授,在读博士,研究方向为教育信息化、教育领导与管理（315815717@.com）.
胡钦晓：教授,博士,研究方向为高等教育历史与比较（2854720711@.com）.
收稿日期：2020年4月2日 责任编辑：李雅碹
总结：归纳上文:本文是适合不知如何写人工智能方面的大学硕士和本科毕业论文的毕业生以及可作为关于人工智能论文开题报告和相关职称论文课题写作参考文献资料.
人工智能引用文献:
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[2] 比较好写的人工智能论文题目 人工智能论文题目怎么定
[3] 计算机人工智能学论文参考文献 计算机人工智能英语参考文献哪里找
