摘 要：教育是一种信息型实践，在教育系统内流动的不是社会生产所需的物质和能量，而是支撑教育者和受教育者之间交互的信息。当前，以通用大模型为代表的智能技术快速发展，推动社会生产格局再一次迎来变革，使人的发展被赋予新的内涵。在此过程中，通用人工智能技术可以实现较高质量的内容生产，乃至实现一定程度的知识生产，但其主要缺陷在于难以实现自主的创新创造。因此，应充分分析智能技术的优势与不足，优化学生发展目标，加强人与技术的双向度联系，构建以学生发展为核心的智能时代协同式“人—技”联系教育实践框架。这需要重塑联系，在人技协同实践中构建教育教学新生态；赋能教师，在人技互适的实践中促进教师专业发展；解放学习者，在人技共创的实践中助力创新学习与成长。智能技术介入教育是一个不可逆转的历史进程，唯有直面技术冲击的时代浪潮，科学把握其内在逻辑，才能驾驭技术变革教育的复杂性，实现人与技术的融合共生，真正促进学生发展。
关键词：智能技术；通用人工智能；学生发展；教育实践
一个多世纪以来，人们一直寄希望于技术进步能够解决教育中的一些深层次问题，但往往不可得，由此引发的“乔布斯之问”[1]发人深省。今天，智能技术已经大范围介入教育，尤其是以聊天生成式预训练变换模型（Chat Generative Pre-trained Transformer，以下简称ChatGPT）等通用大模型为代表的智能技术的广泛应用，刷新了人们对智能技术之于教育影响的认知。[2]促进学生发展是教育的根本目的和价值追求，智能技术何以能够促进学生发展，需重点关注两方面内容。一是智能技术对学生发展目标的影响，也就是“发展什么”；二是智能技术对学生发展方式的变革，也就是“如何发展”。[3]当前，为应对智能技术的快速发展，我国高度重视教育数字化的制度创新和物质升级，[4]尤其是在基础教育阶段，打造了相对完善的制度“软环境”和物质“硬环境”[5]。然而，学生在该环境中应当发展什么，以及如何在该环境中实现发展，需要在理论认识和实践路径上做深入探讨。本文尝试从辩证唯物主义的认识论视角出发，阐释智能技术进步何以促进学生发展目标的转型和发展方式的变革，以期对智能时代的教育变革有所借鉴参考。
一、技术进阶与人的发展：认识论视角下学生发展目标的转变
辩证唯物主义的认识论揭示了人类认识与实践的基本规律，奠定了科学的实践哲学框架，为思考和回答智能技术进步如何促进学生发展目标转型与优化提供了理论依据。
（一）超越工具中介的智能技术形塑学生发展目标
辩证唯物主义的认识论指出，实践包含主体、客体、中介三个基本要素。其中，主体是指具有一定主体能力、从事社会实践活动的人；客体是指实践活动所指向的对象；中介是指各种形式的工具、手段和应用，以及操作这些工具、手段的程序和方法。[6]教育本质上是一种信息型实践，在教育系统内流动的不是社会生产所需的物质和能量，而是支撑教育者和受教育者之间交互的信息。历史地看，产生和传递信息的技术在教育实践中的中介属性一直未动摇。农耕时代，早期教育以口头传授和身体演示为主要信息传递方式；随着造纸术和印刷术的发展，信息传递速度得以提高，但总体上不足以支撑开展大规模教育。因此，这一时期大多以个别化或小规模集体讲学的形式传授基本的道德知识和生存技能。工业时代，以古登堡印刷机为代表的技术催生了班级授课制，黑板、教材等技术工具作为中介促使信息可以在个别教育者和集体受教育者之间广泛流转，快速传递结构化的知识经验。[7]信息时代，以互联网为代表的技术开创了远程教育、在线教育等新模式，计算机、移动终端等技术作为中介进一步加快和拓展了信息传播的速度和范围，教育活动在时间和空间维度都得到极大拓展，使泛在学习和终身学习成为可能。
每个时代的技术进步都是一场信息传递的革命，但这些技术具有交互单向性和迭代滞后性特征，根本上是一种工具性的实践中介，难以触及实践主客体之间的交互和改造。印刷技术的应用使教材大大改善了知识传播范围和速度，但实践主客体与教材的交互是单向度的，教材本身不会自主地参与交互而实现自我改造，只有经过一段时间的使用才会得到修订。尽管互联网技术缩短了信息迭代周期，但其依然没有突破交互单向性和迭代滞后性的囹圄。综上所述，技术在教育实践中长期充当信息传递的中介角色，很少触及信息的再生产与再创造，难以对实践主客体的改造产生较大影响。因此，技术长期以来在重构学生发展目标上作用并不大。尤其对于基础教育而言，长期将技术作为信息获取和传递的工具，其教育实践偏重于基础知识的掌握和基本技能的习得，以支撑学生参与未来的生产劳动。
到了智能时代，这一局面有了改观。理想中智能技术具有双向交互性和感知迭代性的特点。双向交互性是指智能代理能够理解人类话语和指令，生成个性化的内容反馈，并与人类进行逻辑连贯的持续互动。感知迭代性是指智能代理能够感知外部信息，模拟人类知识处理思维，不断改进自身算法规则和参数，实现更加类人的推理与决策，完成人类的智力任务。智能技术的发展使得知识生产不再是人类这一碳基生命的智慧专利。[8]当智能代理被植入以算法为表征的知识框架时，它便可以模拟人类思维，从作为知识“原料”的数据中自动生产出原本需要通过实践、认知和顿悟才能获得的新知。例如，“数学机械化”将使得数学家从繁重的计算劳动中解放出来，借助智能技术寻找不曾发现的公式和定理。[9]智能技术的双向交互性、感知迭代性特点以及知识生产能力已经使其在一定程度上具备了实践客体属性，即智能代理可以直接主动地参与知识传递和知识生产的整个过程。进一步地，智能技术还有可能升格为实践主体，其以现有知识为其实践客体，以数据信息为中介，突破人类认知边界，实现自主知识的生产。
智能时代，技术不再只是知识的传递者，更是知识的生产者，学生在与智能技术交互的过程中，将有可能在一定程度上被智能技术所改造。然而，从马克思（Marx，K.）的异化理论的视角来看，要警惕智能技术进步带来的新型劳动异化，即日渐主体化的智能技术使人逐渐丧失其类本质，削弱人的主观能动性，从而导致主体性危机。因为技术主体性可能消解人们的创造性劳动，加剧人们劳动结果的异己化。智能技术的主体性以及智能时代的新型劳动异化已经影响到学生发展目标的形塑。具体来说，智能技术已经具备几乎所有的人类结构化知识，具备高效而便捷的自主生产技能，传统教育实践中强调的基础知识和基本技能将在瞬息万变的智能化生产中失去竞争力，“发展什么”已经成为一个智能技术内在涉入的问题。
（二）智能技术的发展路向及其对学生发展目标的重塑
智能时代究竟应该“发展什么”？其核心在于回答斯宾塞（Spencer，H.）所说的“什么样的知识最有价值”的问题。如何找出“最有价值的知识”，可以从马克思辩证唯物主义认识论的观点出发，探析智能技术在认识上的“可为”和“不可为”。智能技术能够做到的就不再具有较高的学习价值，而其在相当长一段时间内难以做到的才是这个时代“最有价值的知识”。智能技术发展至今，大致可分为专用人工智能和通用人工智能前后两个阶段，两者具有不同的发展路向，对学生发展目标形塑的影响也有所不同。
进入21世纪，随着数据规模的增大和硬件能力的进步，智能技术迎来了前所未有的快速发展，但总体上依然处于较为初级的专用人工智能阶段。专用人工智能以梅特里（Mettrie，L.J.D.）“人是机器”的下行路向为哲学基础，即把人的部分思维逻辑简化为下位的机器程序，使得机器在某些人类的应用领域达到精湛的水平。[10]目前，在教育领域应用较多的智能批改、智能推荐等都属于专用人工智能范畴。专用人工智能的认识过程具有以下特点。
首先，跳过感性认识阶段，直接基于人类赋予的理性认识结果进行逻辑推理与判断，实际上这并不符合完整的、自然的认识规律：即认识始于非逻辑、非理性的感性认识，进而在实践中走向理性判断和推理。其次，缺乏意识的能动性，只能依据预设的算法完成固定任务，难以有目的、有计划地帮助人们制定理论、方案来指导教育实践。最后，缺乏感性经验的沉淀，仅在人类现有的知识体系边界内完成预设任务，无法在实践、认识、再实践、再认识的辩证运动中提高自身的认识水平，难以实现动态的认识发展。由此可见，专用人工智能在认识上的“可为”体现在对一些机械任务的高效处理，包括学情诊断、习题推荐等；其“不可为”则着重体现在认识过程的片面性、被动性和机械性，学生难以在与专用人工智能交互的过程中实现知识的再认识、再创造和再积累。仔细分析可以发现，专用人工智能大多是为了辅助学生更好地掌握基础知识和基本技能，它难以激发学生去深入思考和探索一些可能带来颠覆性突破的问题。因此，专用人工智能的应用对学生发展目标没有产生较大的实质性影响。
近年来，随着以ChatGPT为代表的通用大模型的规模化应用，智能技术发展进入通用人工智能阶段。通用人工智能以“机器是人”的上行路向为研发的基本遵循，旨在使机器像人一样进行上位的思考，完成广泛的社会生产任务。通用人工智能的认识过程基本符合自然的认识规律。首先，通用大模型训练中增加了人为的感性认识输入。以ChatGPT为例，其主要由人工标注员对有限问题列表写下回答，利用这些高质量回答对模型进行调优。这种人为的感性认识输入使得调优后的模型能够在一定程度上感知和模拟人类世界。其次，通用人工智能具有一定的意识能动性。人工标注员会对ChatGPT生成的多个回答进行质量排序，并反馈给模型再次进行调优。[11]这种人类反馈强化学习技术使得ChatGPT能够在一定程度上自主思考并能动反映问题的本质和规律，为人们的实践活动提供理论以及方案上的直接指导。最后，通用人工智能可以一定程度上实现认识发展。人们与ChatGPT的交互内容可以被用于进一步的模型训练，模型能在自主迭代中逐渐强化自身的认识水平。
显然，通用人工智能在认识上的“可为”体现在其认识的全面性、能动性和发展性，将对学生发展目标带来颠覆性的冲击。任何人类知识经验都能够被通用人工智能迅速掌握并应用于各领域的问题解决，基础知识和基本技能将不再具备至高的价值。通用人工智能在认识上的“不可为”主要体现在两方面。第一，它的认识过程还不能达到完全自然的状态。依靠人为的经验输入来弥补感性认识和增强意识能动性，尽管能够实现一定程度的知识生产，但还不能脱离人的参与实现完全自主的创新创造。第二，它在精神层面上对物质世界的反作用是不可控的。根据精神反作用理论，人能基于自身精神世界中的需求指导物质世界中的实践，从而扬弃物质世界的客观片面性。而通用人工智能将交互数据用于模型迭代的过程存在诸多人类主观偏差，无法确保以符合人类精神需求的方向提供实践方案，具有一定风险和不确定性。以上所分析的通用人工智能的“不可为”暗示了当前“最有价值的知识”主要包括创新、协作和伦理等。基于此，探索智能时代学生发展目标的新要义成为教育的核心关切。
因应这一形势，当前世界各国和国际组织纷纷重新思考“发展什么”的目标问题。例如，经济合作与发展组织发布的《学习罗盘2030》强调，在更新迭代的知识、技能、态度和价值观的基础上，关注学生创造新价值、调和冲突与困境、勇于承担责任这三种重点能力。[12]欧洲联盟发布的《数字教育行动计划（2021—2027）》强调在数字化背景下积极提升学生的数字技能，尤其是人工智能、数据素养、网络安全等高级技能。[13]联合国教科文组织发布的《未来素养和未来课程：课程变革的全球参考框架》中提出了一套“未来素养全球参考框架”，指出终身学习、与多样化的工具资源进行互动、与他人进行互动等宏观素养。[14]在我国教育数字化转型的背景下，构建智能技术支撑的新型教育生态环境是重要变革方向和发展任务。新型教育生态环境汇集了先进的智能技术硬件设备以及软件资源，为教育者和受教育者提供了智能化的实践场所和条件。在此背景下，智能技术的生产能力及其主体性的发挥应当以人的主体性实践为根本出发点和最终归宿，成为教育主体在实践中的协同学习伙伴，促使教育主体主动与之交互，感知世界，探索未知，并在团队协作的创造性实践中恪守伦理道德，实现向善发展。
二、教育中人与技术的辩证关系：协同式学生发展方式的变革
智能时代如何处理人与技术之间的联系是各行业都需要面对的问题。对于追求产出、效能而进行的产业转型而言，发展目标的转变与“人—技”联系的实践几乎同时进行，结果是生产效率得到大幅提升，人与技术的矛盾在实践中完成转化并形成了新的协同式的统一体。在教育领域，涉及“人—技”联系的实践还远远落后于发展目标的进步，人与技术的矛盾处于漫长的对抗相持阶段。这需要关注智能技术进步对学生发展目标的形塑如何进一步在教育实践中落实。
（一）单向度“人—技”联系引发的中心论之争
当前，我国教育界存在着关于智能技术介入教育究竟能否引领教育系统变革的争论，从不同立场来看，可以归结为人与技术的中心性地位之争。技术领域的专家无时无刻不在强调智能技术在引领教育变革上的核心作用和中心地位，认为智能技术进步及其在教育领域的深度应用，将全面推动教育系统结构性变革，重塑教育生态；而教育领域的学者则从历史、现实等视角展开分析，批判这种过于夸大实体技术教育变革能力的观点，认为技术的大范围应用并没有带来必然的、实质的教育效果提升，只有坚定人的第一性和中心性，从教育本质的原理出发才能厘清技术的价值定位。这两种观点的争论在近几年愈演愈烈：一面是在政策支持下、在量化指标牵引下大举推进智能技术的教育部署；一面是在教育传统惯习的影响下、在“应试教育”的规约下、在技术屏蔽和滥用的实践乱象下批判以技术为中心的本末倒置的发展思路。智能技术介入下的教育实践正是在这种争论下不断摇摆、蹒跚前行。
从唯物辩证法的矛盾运动规律来看，造成这种长期理论争论的原因在于，人与技术的矛盾双方在对抗过程中均偏执于以己为中心的单向度联系。具体来说，人与技术的矛盾双方都坚定地保持自身属性，并期待对方朝着自己的方向发展转化，形成以自身为中心的新统一体。以技术为中心的观点强调教育系统要适应智能技术发展的客观事实，教育中的人要自觉、深刻地应用智能技术发展自身素养；而以人为中心的观点强调智能技术的应用要以人的需求为本，什么时候用、用什么技术均由教育教学的实际需求决定。
历史地看，单向度联系在工业时代和信息时代大体上是行得通的。然而，到了智能时代，这种单向度联系路径就难以适应时代发展了。工业时代，印刷技术的发展使得口耳相传的个别化教育向班课式集体教育转化，这是以技术为中心的联系，其结果是直接重塑原有教育模式。信息技术的发展与普及尽管催生了诸如远程教育、在线教育等新型教育模式，但并没有触动主流的班课式集体教育模式。因此，信息时代矛盾双方的联系可以说是以人为中心的，其结果是丰富的信息技术被用作教育教学的辅助工具。造成这一现象的原因在于，以印刷技术和信息技术为代表的工业革命主要是以延展或取代人的体能为目的，作为先一步发明的印刷技术对旧教育模式起到了颠覆性的重塑，而后出现的信息技术则是在此基础上对已形成的新教育模式进行有限的拓展和优化。然而，到了智能时代，这种单向度联系的路径就不合时宜了。有学者指出，与信息技术不同，以智能技术为核心的第四次工业革命将延伸或取代人的脑能。[15]我们已经从实践要素的角度分析了取代人的脑能的智能技术将具有实践客体甚至实践主体的属性。在这种情况下，极端地要求智能技术同信息技术一样成为可有可无的辅助工具，或许在表面上会呈现出技术应用的祥和景象，但本质上将加深智能技术与教育的隔阂，甚至导致“人—技”对立；而片面强调技术的革命性，要求人循着技术的发展而改变自己，则容易使教育陷入技术漩涡。
（二）双向度“人—技”联系促进教育实践协同发展
智能技术在教育实践中如何促进学生发展，关键在于突破人与技术的中心性的理论争端，以促进学生发展为共同价值追求，在教育实践中稳步探索人与技术的协同机制。坚持人与技术的双向度联系是破解“人—技”中心性理论争论，回答“如何发展”的方式问题的关键思路。矛盾双方具有同一性和斗争性，只有坚持矛盾双方相互贯通、相互影响的双向度联系，才能使双方在斗争中逐渐改变自身性质，向自己的对立面转化，形成一种相互联系的新的统一体并被赋予新的内涵。从双向度联系的视角来看，对于智能时代教育领域的人与技术而言，将两者看作相互促进的协同式统一体是现阶段较为稳妥的选择。这种协同式的“人—技”联系将显著提升教育的生产力，并进一步提升学生的创新能力、协作能力以及伦理意识。
为了在实践中探索人与技术的双向度联系，需要一套切实可行且行之有效的实践框架，本文构建了如下图所示的智能时代双向度“人—技”联系教育框架。框架以促进学生发展为核心，以完善的素养体系培育为教育教学主要目标，以形式多样的课程为素养培育内容的载体，以“设计—行动—反思”的循环迭代为主要教学方式，以智能环境下协同式“人—技”联系为实践保障。
如图所示（图略），从内而外地看，学生发展位于整个实践框架的中心，即以智能时代的学生发展目标为教育实践的核心价值取向。素养体系在整个实践框架中处于重要地位，是落实学生发展目标的结构化、可操作的教育教学目标体系。智能时代促进学生发展的素养体系包含身心健康、核心价值观，创造性、批判性素养，媒介、信息通讯与数字素养，以及沟通、合作与问题解决能力等。课程设计是抽象的素养目标在教育实践中的进一步细化。框架中课程设计的内容主要包括素养导向的学科课程体系，学科课程中的跨学科实践主题，创客、人工智能等新型融合课程，以及社团、场馆与社会实践课程。教学实践是课程设计的进一步实施，智能时代的教学实践要坚持学生中心的反思性实践观，学生经历自主的“设计—行动—反思”循环，实现素养的全面提升。整个教育实践框架置于智能技术的环境下，需要以协同式的“人—技”联系为保障，否则教育实践将可能陷入浅表化的技术应用或完全的技术理性两个极端。协同式的“人—技”联系要求学生具备人技融合的意识、人技交互的知识、人技共创的能力以及人技共生的价值观。从外而内地看，智能时代协同式“人—技”联系教育实践框架的内涵在于，在坚持协同式的“人—技”联系的基础上，学生在自主参与教学实践，不断提升人技融合意识、丰富人技交互知识、提高人技共创技能和完善人技共生价值观的同时，达成课程设计的目标，实现素养的全面提升，促进自身的健康发展。
三、智能技术进步脉络：推进数字素养不断拓展
在智能时代协同式“人—技”联系教育实践框架中，素养体系处于较为重要、基础的地位。在信息技术与智能技术交叠的时代，世界各国及国际组织相继研制了一系列面向21世纪的学生素养体系，其中不乏对创造性思维、批判性思维、数字素养等内容的关注。随着智能技术的进步，处于教育实践框架目标层面的素养体系更加凸显这些内容。如何理解这些素养体系的内涵是一个值得深入辨析的问题，同时也是开展“人—技”协同实践，实现学生发展目标的关键。通过数字素养的分析可以管窥智能技术进步的历程。
（一）智能技术进步与数字素养内涵演进
1995年，美国学者尼葛洛庞帝（Negroponte，N.）撰写了《数字化生存》一书，书中将虚拟的、数字化的活动空间描绘成人类生存的“第二空间”[16]。在这个空间内，社会被打上浓重的数字化烙印，诸如生产力要素、生产关系、经济活动等均面临数字化渗透与重构。[17]书中也坦陈了数字化所带来的虚假信息传播、隐私泄露、意识形态和文化渗透等风险。为应对这些风险挑战，数字素养应运而生。《数字化生存》一书诞生于第三次人工智能浪潮伊始，数字素养在初期关注度并不高，但随着智能技术快速进步，其重要性愈加凸显，内涵也在不断发展演进。从客观的技术进阶来看，智能技术逐渐从应用走向融合与创新，赋能教育教学，服务人的全面发展。具体来看，智能技术融入教育大致分为三个发展阶段：能存会算的自动化、能看会听的感知化、能理解会创作的认知化。[18]与之相对应，数字素养内涵的演进先后经历了操作取向、应用取向、价值取向三个阶段。
能存会算的自动化处于信息时代和智能时代交接的初始阶段，技术基础是机器学习，其特点在于算法的通用化与应用的专用化。机器学习关注从点击率、问卷等统计数据中习得概率模型对新数据进行预测，目标是构建适用于不同领域数据的通用学习算法。在教育尤其是学校教育场景中，通常需要根据具体的应用需求专门设计特征和规则、开发机器学习系统。例如，分析学习者风格[19]、构建学生画像[20]、预测学习成绩[21]等。由此可见，在能存会算的自动化阶段，教育场景下的每一项应用都局限于窄领域、单学科、部分学段的专用化局面。在这个阶段，机器学习的应用大多是浅层次、轻量化的，并未在信息和互联网环境下对社会生产和教育教学产生较大影响。因此，数字素养的内涵主要强调学生在计算机操作层面具备理解、使用、评估、整合数字资源和信息的能力。[22]
随着大数据集的出现以及计算能力的提升，智能技术与教育融合发展到了能看会听的感知化阶段，其主要技术是深度学习，特点在于架构的通用化。深度学习关注文本、图片、视频、语音等多模态数据，强调研发适用于多种应用的通用神经网络架构，自动提取高维语义特征。在学校教育场景中，这种架构层面的通用化依然没有摆脱根据教育应用需求进行专门设计与开发的专用化瓶颈，如情感计算[23]、学习行为分析[24]、个性化资源推送[25]等。其应用依然具有窄领域、单学科、部分学段的特征。在这个阶段，深度学习对日常生产生活产生一定程度的影响，但其认识过程较之人类还有很大区别，智慧水平也有限，因此被用作社会生产、教育教学的辅助工具。数字素养的内涵也从单纯的计算机操作取向转变为智能技术的应用取向，强调学生正确、适当地应用智能技术解决现实问题，促进个人可持续发展。[26]
2018年，生成式预训练变换模型（Generative Pre-trained Transformer，GPT）的出现标志着通用人工智能实用化的开端，智能技术与教育的融合进入能理解会创作的认知化阶段，代表技术为ChatGPT等通用大模型，其特点在于模型与应用的双重通用化。通用大模型强调打破为不同应用训练不同模型的专用化瓶颈，训练出适用于多领域的大模型。在学校教育的场景中，通用大模型初步展现了其知识生产的“创作”能力。例如，生成教学设计、分析学生作文水平、生成课件、组卷出题等。通用大模型的认识能力越来越趋近人类水平，将在生产生活实践中扮演实践客体甚至实践主体的角色，对未来教育形态可能带来颠覆性影响。在此背景下，操作取向、应用取向的数字素养要求已不能满足新形势的需要，数字素养的内涵得到进一步拓展和深化，体现更加深刻的价值取向，强调学生具备协同式的“人—技”联系意识，能够利用智能技术获取、整合、管理和评价信息，理解、建构和创造新知识，发现、分析和解决问题，并能够保护隐私，遵守伦理道德规范。[27]
（二）智能技术进步是否带来新需求和新问题
智能技术，尤其是以ChatGPT为代表的通用人工智能技术的进步对学生发展产生了极大冲击，这是否意味着智能技术进步对学生提出了新的素养要求，或是带来了新的问题挑战？通过详细分析智能技术融入教育的不同发展阶段对学生数字素养发展提出的不同侧重和要求，可以尝试回答上述问题。实际上，从数字素养的构成要素来看，自诞生起它就基本上涵盖了意识、知识与技能、思维、学习创新、社会责任等要素。基于此，本研究按照这五个要素梳理了不同阶段的数字素养侧重和要求。（见下表）（表略）
能存会算的自动化阶段。数字素养在意识层面强调学生具备基本的信息感知意识，能够意识到问题解决所需要的信息，并产生后续的信息检索行为。在知识与技能层面强调学生了解计算机软硬件的常识性知识，具备基本应用能力。在思维层面要求学生具备工具思维，能够根据问题需求选择合适技术。在学习创新层面要求学生将智能技术作为学习工具以开展自主学习。在社会责任层面强调学生具备一定的网络道德与法律意识，能够合理地使用技术。
能看会听的感知化阶段。数字素养在意识层面更加关注信息应用意识，强调学生利用数字技术获取信息并进一步解决实际问题。在知识与技能层面强调学生广泛掌握智能工具和设备的访问、应用、管理、整合、评估能力。在思维层面强调学生将抽象、分解、建模、算法设计等计算思维应用于问题解决。在学习创新层面强调学生将智能工具作为全过程的学习助手，有效管理学习过程与学习资源，开展探究性学习。在社会责任层面强调学生能够在大数据环境下保护个人和他人的数据隐私，具备一定的文化修养、道德规范和行为自律。
能理解会创作的认知化阶段。数字素养对感知和应用意识提出了更高要求，强调学生能够具备人机协同意识，能在纷繁复杂、良莠不齐的信息海中敏锐地察觉信息真伪、判断信息价值。在知识与技能层面对智能技术基础性原理知识的掌握提出了更高要求，同时强调学生具备以人机协同方式创造性解决问题的能力。在思维层面强调学生能够与通用人工智能进行复杂交互，具备推理、优化等思维，能对人工智能的回答进行调整以高效解决问题。在学习创新层面要求学生将智能技术视为参与学习实践的虚拟主体，在人机协同中创造性解决问题。在社会责任层面则进一步对知识产权保护、理性发表观点等数字伦理道德层面的内容提出了更高要求。
通过上述分析不难发现，智能技术进步确实为数字素养带来了一些新的内涵，但总的来说并没有超出意识、知识与技能、思维、学习创新、社会责任这五个核心要素框架范畴。智能技术，尤其是通用人工智能技术与教育融合进一步拓展了数字素养各要素的内涵边界，提升了数字素养的重要性，让各方更加关注学生数字素养的培育。此外，不可否认的是，智能技术的进步也的确会为学生发展带来一些问题，但这些问题总体上并未突破传统技术伦理和数据安全保护问题的视野范畴，只是加剧了问题的复杂、严峻程度。这些问题可能在较长的时间内都难以得到完美解决。因此，我们需要思考如何在智能技术进步的背景下开展合理且有效的教育教学实践，降低这些问题的负面影响，将抽象的素养切实转化为学生具象的表现，促进学生发展。
四、理性反思与未来展望：寻求智能技术促进学生发展的有效路径
随着智能技术进步，社会生产格局将再一次迎来变革，人的发展也将被赋予新的内涵。基于马克思主义实践哲学的分析可以看到，智能技术不同于以往任何技术之处在于其实践中介角色的转变。具有客体和主体属性的智能技术动摇了大工业机器生产时代的学生发展目标，同时智能技术发展导致的新型劳动异化问题进一步强化了对于新型劳动者的培养需求，亟须探索学生发展目标的新要义。以学生发展为核心的智能时代协同式“人—技”联系教育实践框架是促进学生发展的有效路径。
（一）重塑联系：在人技协同的实践中构建教育教学新生态
智能技术的实践中介属性转变使得教育实践不得不重新思考人与技术之间的联系。长期以来，教育中的“人—技”联系呈现浅表化技术应用取向，即人们将技术用于资料呈现、演示操作、作业批改、学情分析、智能推荐等方面。这些应用以教师为主要服务对象，旨在优化大规模标准化教育模式下的集体授课效率。在这种环境中，技术与教育实践的结合是机械化、边缘化的，人与技术之间的联系是以人为中心的，总体上比较薄弱，甚至可以忽略不计。在专用人工智能普及的阶段，技术本身还没有脱离其实践中介的本质属性，将技术引入教育实践只形成了浅表的“人—技”联系，技术对教育的影响仅停留在环境、工具、方法、模式层面，并未影响学生发展目标和发展方式。然而，随着通用人工智能的大规模实用化，技术的实践中介属性迎来质的变化，智能技术的知识生产、类人交互、快速迭代能力彻底改变了人与技术的协作方式，延续传统的“人—技”联系则势必走向“人—技”对立的僵局，学生发展目标将无从落实。同时，智能技术的进步也使得社会劳动可能走向新的异化，培养具备“人—技”联系意识、技能、思维的新型劳动者是避免异化的关键。因此，重塑协同式的“人—技”联系是智能时代教育实践的基础前提，也是促进整个教育教学生态重构的关键所在。
重塑“人—技”联系需要将具有主体性的智能技术的使用置于人类理性和主体意识之下，探索人与技术的协同演化。首先，需要厘清智能技术的主体性与人的主体性的关系，在两者之间形成有机的协同联系。这需要抛弃极端的人与技术单向度联系的思路，不能延续传统以人为中心，以技术为应用附属的取向；也不能过于强调以技术为主体，以人为被动接受者的取向。而是需要辩证地看待两者之间的关系，在相互转化中找到一个平衡点。要认识到具有主体性的智能技术的核心能力，以及人区别于智能技术的关键能力，这是两者可以相互转化并形成协同联系的基本前提。其次，营造创新育人的生态环境。为避免智能时代技术主体性危机及劳动异化的问题，必须在学校、社会等教育场景中营造创新导向的育人生态，通过建设智能化的教学设施、开发多元化教学资源、变革智慧环境下的育人理念和模式，使教育培养出的人才是面向未来的创新型劳动者。同时，加强对育人生态建设的指导，确保智能技术与教育融合始终朝着安全、可靠、可控的方向发展。再次，将智能技术与课程建设、教学实践相结合，形成人技融合的课程教学体系。这需要推进以素养培育为导向的学科课程，思考学科课程内容如何与智能技术有效整合；通过常态化落实跨学科课程，将智能技术作为重要跨学科内容；通过扩大创客、人工智能等特色课程的实践范围，强化智能技术支撑的创新实践；通过重视智能技术与教学实践的深度融合，探索智能技术参与下的“双师课堂”等教学模式，践行“师—生—机”多元主体互动，[28]从而广泛采取更加开放、灵活、适切的教学方法，让学生在自主的“设计—行动—反思”循环中不断提高人技协同意识与能力。
（二）赋能教师：在人技互适的实践中促进教师专业发展
教师怎样看待和利用技术，就会造就怎样的教学实践，培养教师的智能技术适应力是开展融合智能技术的教育实践的重要条件。信息技术、专用人工智能技术的进步对于教师而言，原本旨在为教师赋能，为分析学习情况、优化教学设计、创新教学模式等提供技术支撑。然而，作为教学实施者的教师，因长期受传统教育惯习下的技术慎用思维和大规模标准化教育模式下的技术融合实践的双重裹挟，陷入教学设计难、学习评价难、课堂监管难的困境，导致技术不仅没有减轻教师压力，反而加重了教师的工作负担。[29]当前教学实践中存在的问题是部分教师将技术屏蔽于教学之外，部分教师将技术用于简单的课件资料播放，较少教师会在公开课、教学竞赛等活动中尝试探索本学科的技术融合路径。这在专用人工智能融入教育的阶段并未产生些许改变，但随着通用人工智能的渗透，学生脱离教师的传授而进行能动的自主学习将不可避免。教师如若坚持延续保守的技术应用思维和实践态度，将无法与学生的学习实践保持同频，教师传道授业的职业价值及传承育人的职业使命将可能因此受到冲击。
在这种情况下，教师必须提高自身在智能环境下的专业发展意识和能力，主动适应人工智能技术对教学的赋能与革新。首先，对于职前教师，师范院校应当以培养智能时代的新型教师为目标。尽管智能技术的进步对于提高劳动生产率、推动生产力发展、促进社会历史变革有着颠覆性的影响，但智能技术能否促进人的全面、自由、个性化发展，前提在于人能否与智能技术协同创造，根源在于作为传道授业的教师是否具备创新意识与能力。当前，我国师范类院校大多还沿用传统的培养计划。因此，师范教育有必要将智能技术赋能教学的意识、思维、实践、伦理等作为培养计划的重要内容，致力于为未来教育输送具有变革精神和能力的新型教师。其次，对于在职教师，尤其是青年教师需要处理好工作与职业发展之间的关系。要将专业发展重点从信息技术应用能力转向智能技术赋能教学创新的能力，成为超越智能技术工具属性的适应性专家。[30]要成为能够贯通多领域知识、技能的综合型教师，帮助学生成为超越狭隘的专业领域、适配智能技术进步的未来人才。再次，教师必须走在学生学习实践之前，在智能技术普及的阶段提高对学生认知及情感变化的敏感度，[31]革新教育教学模式、方法，为学生发展起到规范和引领作用。
（三）解放学习者：在人技共创的实践中助力创新学习与成长
教育作为促进学生发展的活动落归于实践还需要学生来支配，充分发挥主观能动性是学生在人技共创的实践中实现学习创新的关键。[32]尽管通用人工智能已经在实践中达到了客体甚至近乎主体的地位，但其自主迭代还存在方向不可控的问题，高质量的迭代不得不依靠“人在回路”的干预。这势必会制约通用人工智能的发展，导致当前通用人工智能虽然能实现一定程度的知识生产，但还缺乏较强的主观能动性，有的产出成果的创造性综合来看还达不到应有的水平。因此，对学生而言，要充分发挥个体主观能动性，在与智能技术的协同合作和高效交互中进行创新性学习，实现自我超越与突破。
学生在主观能动的创造性学习实践中应做好以下几点。首先，提升感性认识能力，能够感知世界并提出创新问题。感性认识是整个认识实践的首要环节，是能否提出有价值的、创造性的问题的关键。尽管通用人工智能以“人在回路”的方式输入了一些人类经验用于参数学习，但终究没有达到人的认识水平，因此在问题提出能力上相对较弱。学生必须具备发现问题、提出质疑的能力，并借助智能技术庞大的知识库完成问题表征。其次，掌握与智能技术交互的能力，协同解决问题。智能技术对于创造性问题解决的价值高低取决于人能否与之进行有效交互，以获取问题解决的资料、发现问题解决的方法、制定问题解决的方案、开展问题解决的实践。因此，教育教学还应当教会学生如何与智能技术进行交互，以支持创造性实践的开展。再次，在实践过程中具备较强的意识能动性。要将自身在精神层面的发展需求、价值观作为应用智能技术开展实践的出发点，指导实践的方向。最后，以自由全面发展为导向，具备较强的数字素养水平，规范自身的智能技术使用方式，防止出现偏差意识和行为。特别是对于心智尚不成熟的学生来说，在与智能技术交互作用过程中势必会产生一些不可预知的偏差。例如，产生盲目的技术崇拜或畏惧心理，做出违反伦理道德甚至法律法规的行为。[33]因此，必须注重数字素养培育，提高自我规约和监督能力，在与智能技术交互中保持自我意识、在乎自我存在、建构自我身份[34]，实现自身的全面可持续发展。
当前，面对快速迭代的智能技术，如何处理好教育中人与技术的辩证关系，考验着教育者的智慧。智能技术介入教育是一个不可逆转的历史进程，唯有直面技术冲击的时代浪潮，科学把握其内在逻辑，才能驾驭技术变革教育的复杂性，构建新型协同式“人—技”联系，实现人与技术的融合共生，真正促进学生发展。
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How the Advances of Intelligent Technology Promote Student Development
WuDi GuoQing ZhengXudong
Abstract: Education is an information-based practice, and what flows within the educational system is not the material and energy required for social production, but the information that supports the interaction between educators and learners. Currently, the rapid development of intelligent technology represented by large-scale general models helps to promote the further change of social production patterns, and endows human development with new connotations. In this process, artificial general intelligence technology can help to achieve high-quality content production and even knowledge production to a certain degree, but its major drawback lies in the difficulty in its achieving independent innovation and creativity. Therefore, we need to fully analyze the advantages and disadvantages of intelligent technology, optimize goals for student development, strengthen the two-way connection between humans and technology, and build a student development-centered, coordinated framework for “human-technology” educational practice in the intelligence era. This requires us to reshape connections, and build a new educational and teaching ecology in the practice of human-technology collaboration; empower teachers, and promote their professional development in the practice of human-technology adaption; and liberate learners, and facilitate their innovative learning and growth in the practice of human-technology co-creation. The intervention of intelligent technology in education is an irreversible historical process. Only by facing the technology-stricken tide of the times and scientifically grasping the inherent logic of intelligent technology can we navigate the complex, technology-based educational reforms, achieve the integration of human and technology, and genuinely improve student development.
Key words: intelligent technology; artificial general intelligence (AGI); student development; educational practice
初审：王远琦
复审：孙振东
终审：蒋立松
