摘 要：人工智能的迅猛发展正引发教育研究的范式危机。通过对20世纪80年代教育研究“叙事转向”的批判性继承，提出人工智能时代教育叙事探究的“二次转向”理论，构建“抵抗数据异化”与“重构人文叙事”的新范式。“二次转向”以技术批判为核心，通过三重范式革新实现教育研究的方法论突围：本体论层面，揭示AI对教育经验的解蔽与重构，将叙事探究本体从“人本经验”转向“人—技术—经验”的混合意向性存在；认识论层面，以芬伯格的次级工具化为指引，融合技术诠释学框架与行动者网络理论，使教育叙事探究的生产场域被重新界定为人类与技术的动态协商网络；价值论层面，构建动态伦理审查机制，将算法透明度审查、参与式协商程序融入研究全流程，捍卫教育叙事探究的解放性潜能。实践路径包含人机协同的透明叙事采集、人机共生的批判性解码、技术中介的叙事再创造与动态协商的伦理评价。“二次转向”最终实现双重使命——在抵抗数据异化中重构叙事的生命厚度，建立叙事韧性防线；重构教育研究人文品格的范式革命，构建技术批判的叙事共同体。

关键词：叙事探究；叙事转向；人工智能时代；教育研究；技术批判

一、问题的提出：AI时代教育研究的危机及方法论转向

人工智能技术的迅猛发展正以前所未有的方式重塑教育研究的方法论景观。以大语言模型（Large Language Models，LLMs）为核心的生成式人工智能和大数据分析工具，通过自然语言理解、情感计算、逻辑推理、自主决策等功能，推动教育研究加速拥抱技术理性。然而，技术崇拜背后潜藏着深层的学科危机：数据霸权对经验真实性的消解，主体性退场引发的意义空洞，解释权让渡导致的学术自主性沦陷，构成了AI时代教育研究的危机。

数据霸权危机体现为算法逻辑对研究空间的挤压。以GPT-4为代表的LLMs能够批量生成符合学术规范的原始数据文本，研究者可能陷入“合成数据依赖症”——将机器生成的理想叙事等同于人类经验，导致教育研究沦为“无菌室里的数据游戏”。这种技术异化使得教育过程中那些模糊的、矛盾的、未完成的生命体验被清洗为结构化数据点，彻底背离了教育研究的人性温度。主体性消解危机则源于AI代理对人类研究关系的替代。当虚拟被试系统和智能访谈助手介入研究流程时，传统研究赖以为基的主体间性遭遇瓦解。特克尔（Turkle）所警示的“技术性孤独”在教育领域显影为机器与机器的对话，致使教育叙事失去文化语境与情感共振。最后，解释权转移危机表现为算法黑箱对意义建构的垄断。LLMs通过词频统计、主题聚类等技术输出的“客观结论”，往往掩盖训练数据内含的文化偏见与权力关系。当研究者将叙事解释权让渡给算法时，教育研究的批判性维度被技术工具理性消弭。

20世纪80年代教育研究的“叙事转向”恰是对彼时方法论危机的回应，而这一历史情境与当前AI技术引发的学科困境形成深刻共鸣。彼时，实证主义范式主导的教育研究将人类经验简化为变量关系，导致教育过程中丰富的意义脉络被剥离。克莱迪宁和康纳利（Clandinin&Connelly）指出，正是对“去人性化”研究逻辑的反抗，推动学者转向叙事探究。这一转向是从“测量与控制”的实证主义认识论，向“理解与共在”的解释学范式的方向性迁移，实现了对研究人性尺度的赎回。

当下AI技术对教育研究的冲击，与20世纪80年代的实证主义危机皆源于工具理性对人性维度的异化。利奥塔（Lyotard）所批判的“宏大叙事”在AI时代获得新形态：算法通过数据霸权建构标准化的教育真相，迫使异质性叙事屈从于技术可计算性。在此背景下，重审叙事转向的初衷具有迫切的现实意义：若第一次转向是对实证主义经验祛魅的反拨，那么AI时代的二次转向则需直面“技术祛人”的危机，推动教育研究从数据崇拜回归生命关怀。二者的差异则凸显二次转向的特殊使命。

20世纪80年代的叙事探究聚焦于对抗实证主义的方法论暴力，而当下危机更源于技术无意识对研究伦理的侵蚀。这要求二次转向在研究中既承认AI的工具价值，又持续揭露其意识负载，进而捍卫教育叙事的解放性潜能。

面对AI时代的教育研究危机，本研究致力于回应一个核心问题：如何在人工智能时代实现教育叙事探究的范式革新，通过“抵抗”与“重构”的双重路径完成方法论层面的“二次转向”？基于对20世纪80年代叙事转向的批判性继承，本研究将揭示：AI时代的“二次转向”绝非简单的技术适应，而是以人文性抵抗数据异化、以主体性对抗算法工具化的范式革命。这一转向既是对第一次叙事转向“经验回归”精神的延续，更是对技术垄断下教育研究异化的主动突围，其终极旨趣在于守护教育叙事探究作为“生命意义生成场域”的本体论承诺。

二、教育叙事探究的转向及范式重构

（一）叙事转向的发生背景与核心要义

20世纪80年代教育研究的“叙事转向”，本质上是人文社会科学领域对实证主义方法论危机的集体回应。彼时，教育研究深陷科学化迷思，将复杂的人类学习过程简化为可测量的变量关系，通过实验设计与统计分析建构普适性教育规律。这种研究范式在古巴和林肯（Guba&Lincoln）看来，是“物理科学殖民教育领域”的产物——它将教育情境中的情感流动、文化互动与主体性成长剥离为冷冰冰的数据点，导致教育研究陷入“意义危机”。实证主义范式下的教育研究已成为没有灵魂的测量机器，其方法论暴力遮蔽了教育实践中鲜活的经验纹理。

在此背景下，叙事转向的兴起标志着教育研究从科学主义向人文主义的范式迁移。其核心主张在于，教育本质上是“通过故事展开的意义实践”，唯有通过叙事探究才能捕捉教育经验的时空脉络与主体间性。Clandinin和Connelly将叙事转向的方法论内核定义为“三维叙事探究空间”——即通过时间性、社会性与空间性的交互，重构教育经验的故事化表达。这一转向在认识论层面挑战了实证主义的客观性神话：教育知识不再被视为独立于语境的普遍真理，而是生成于具体情境中的“协商性理解”。叙事转向的实践路径则体现为对故事逻辑的方法论化。利科（Ricoeur）的“时间与叙事”概念为此提供了哲学基础，他认为人类通过叙事将碎片化经验组织为具有因果关系的意义整体，而教育研究的关键正在于揭示这种情节化过程。

叙事转向并非简单的方法论修补，而是一场本体论革命。它重新定义了教育研究的根本使命：从发现规律转向理解经验，从控制变量转向倾听故事，从普遍性追求转向情境性关怀。至此，叙事转向完成了对教育研究人性尺度的赎回，为后续方法论创新奠定了基础。

（二）叙事转向的当代局限与二次转向的必然性

AI技术引发的教育叙事探究“二次转向”，可以从技术嵌入、认知重构和伦理反思共同作用的历史必然进行阐释。首先，技术嵌入机制通过数据化进程重塑叙事生产环境，叙事探究的经验本位与AI驱动的数据化叙事呈现冲突。传统叙事探究依赖研究者对故事的意义诠释，而AI技术通过语料库训练生成合成叙事，将人类经验异化为推演模型的可计算输出。当DeepSeek模仿教师撰写反思日记时，其叙事表面具备情感与细节，实则消解了经验生成的主体性与反思性，暴露出叙事探究在技术中介情境中的解释力匮乏。其次，技术中介情境对三维叙事探究空间认识进行了解构。在时间维度，传统叙事探究通过时间维度守护教育经验的连续性，而AI技术通过数据化时间压缩，将教育叙事简化为可计算的行为序列，导致教育智慧沉淀所需的叙事绵延性被算法肢解。在空间维度，叙事探究原本承载着具身化的场所精神，而混合现实技术通过空间的数据抽象化消解了教育经验的物质根基，从而掩盖了真实教育空间中身体共在的叙事生产力——教师的手势停顿、学生座位调整的微妙张力，这些无法被VR建模的空间叙事语法正在被技术理性清除。在社会维度，叙事转向的核心在于通过社会性维度维系主体间性的意义协商，而AI代理的介入导致人机伪主体间性的泛滥。最后，伦理涌现危机催生新型教育正义诉求，叙事伦理在数据资本主义冲击下濒临失效。算法权力在叙事生产中的渗透，迫使研究者必须回应数据所有权、解释权责、算法透明度等前所有未有的伦理挑战。叙事转向强调知情同意、匿名化等伦理原则，但AI技术则将教育叙事转化为可商品化的数据资产。这种伦理危机揭示出传统叙事探究在技术治理维度的方法论盲区。

上述三重机制共同催生二次转向的合法性诉求：在本体论层面，AI对叙事的重构颠覆了教育经验的存在形态；在认识论层面，算法模型的知识生产逻辑与叙事探究的情境性认知形成不可调和冲突；在价值论层面，数据资本主义对叙事伦理的侵蚀威胁教育的公共性本质。二次转向的提出，正是通过本体论重构确立人机共生的叙事存在论根基、通过方法论突破化解认识论层面的解释权危机、通过伦理实践革新应对价值论层面的正义诉求——三者的辩证统一构成了二次转向的完整理论图景。

三、教育叙事探究的“二次转向”

（一）范式革命：“二次转向”的三维重构

教育研究的范式革命从来不只是方法论更新，而是库恩（Kuhn）所说的“不可通约”的认知重构。当AI技术使叙事探究出现实体性危机——算法生成的合成叙事消解经验真实性、智能代理瓦解主体间性时，这已不仅仅是对叙事研究方法的冲击，而是技术系统对研究本体的异化。当前，技术正在从存在论层面改写叙事探究的根基。因此，教育叙事探究的二次转向需要突破基于技术调适的改良逻辑，转向一场“本体论—认识论—价值论”联动的三维范式革命。

教育叙事探究的本体论重构始于技术中介性对经验原真性的致命侵蚀。当教师通过豆包生成教学反思文本，或者学生借助智能代理完成学习叙事时，传统意义上人本主义的叙事主体已然坍缩。这些叙事既不是纯粹的人类经验表达，也非算法机械的数据输出，而是人机交互中涌现的混合意向性产物。在这里，神经网络的运算矩阵重塑叙事生产路径、提示词工程师的隐性偏见渗入故事架构，而学习者的真实体验被技术格式化为可计算性叙事。这一过程暴露出技术座架（Gestell）对教育经验的本体异化——当具身化的生命经验被压缩为数据节点，叙事的本质便遭遇存在论危机。

在认识论层面，应对这种挑战需展开次级工具化的批判性实践。芬伯格（Feenberg）指出，技术批判的目标并非否定技术本身，而是通过“次级工具化”重拾技术的人本潜能。这一洞见在教育叙事探究中一方面落地为技术诠释学（techno-hermeneutics）框架，即研究者需穿透算法黑箱，揭示AI生成叙事背后的价值逻辑。通过逆向工程解码LLMs的叙事构建机制，追踪其从训练数据摄入、注意力模式固化到文本输出的完整链条。这种解码不仅暴露出技术系统的隐性偏见，如算法将特定职业与道德符号绑定，更深层的意义在于解构技术工具中立性的神话——如同海德格尔所言，技术从来都是世界揭示方式的塑造者。另一方面，行动者网络理论（ANT）的引入重塑了叙事探究的认识论预设。研究者必须抛弃人类中心主义的传统立场，将AI系统视为具有“准行动者性”的叙事建构者，叙事探究的生产场域被重新界定为人类与技术的动态协商网络。萨奇曼（Suchman）所提出的人机叙事概念为此提供了方法论蓝图：通过对称性民族志记录人机交互中的意图传递与意义偏移，既观察学生如何通过提示词引导AI叙事方向，也分析算法如何通过反馈机制重塑人类叙事策略。这种互动轨迹的捕捉，使技术不再作为被动的工具存在，而成为叙事探究生态的能动参与者。

二次转向的价值论承诺，在于推动教育叙事探究实现从批判解构向伦理重构的范式升级。反身性伦理必须贯穿研究全程，既要回应技术中介带来的叙事异化，也要防止批判陷入技术虚无主义。研究设计需同步建立算法透明度审查机制与参与式伦理协商程序，例如在使用学习分析系统收集学生数字叙事时，需同时审计算法模型的公平性，并赋予参与者数据删除权，实现叙事自主权的技术性捍卫。这种伦理重构表明，价值论并非抽象的道德律令，而是必须根植于本体论支撑与方法论实践的使然性机制。比斯塔（Biesta）倡导的“弱本体论”在这里获得了技术哲学的新生——教育的不可确定性正在演变为人机共生系统中的复调价值网络，它拒绝算法的终极裁判，却拥抱技术参与的价值协商。

这种“本体论奠基—认识论实现—价值论完成”的三维架构，对技术介入教育叙事探究的系统性进行回应。它承袭了芬伯格技术批判理论的辩证逻辑：先在存在论层面对技术座架进行解蔽，再通过次级工具化的认识论实践重赋人本潜能，最终在价值论层面完成叙事的解放性赎回。当教师的教学叙事在人机互动中焕发新的意向性，当算法的数据暴力在伦理重构中转化为批判资源，教育叙事探究的二次转向便真正实现了学术使命：在技术的深渊中打捞人性，又在人性的烛照下驯化技术。

（二）实践路径：“二次转向”下的叙事探究策略

1.人机协同的叙事采集

叙事采集的本质从单纯的经验复述转向对技术中介化叙事的批判性共建。传统研究中，参与者通过口述或书写呈现连贯的自我叙事；而在AI介入的情况下，一段班主任的德育故事可能混杂着真实经历与DeepSeek的修辞润色，形成虚实交织的合成叙事体。这要求建立叙事透明度协议，在采集阶段即标注人类叙述与AI生成内容的边界。叙事探究者更需要考虑元分析，即将“人机合谋叙事”本身作为分析对象，追问技术如何成为个体重构身份认同的共谋者。

叙事探究强调在三维空间中定位经验的意义，而技术工具的介入使这一过程更具张力。借助AI对叙事结构的情节转折识别，研究者可以快速定位学生成长叙事中的关键事件集群。另一方面，若出现算法将某学生反复描述的“熬夜写作业”标记为“勤奋表征”的类似现象时，研究者则必须回归手工编码，综合考量教育制度、情感强度等情境因素。这种批判性互补延续了叙事探究对身体在场性的坚持，在技术效率与人文深描间维持必要张力。

数据批判的终极表达在于守护教育叙事探究的生命厚度。当算法推荐系统试图将教师十年的教改实践压缩为“教学效能得分”，或将学生的创伤记忆转化为情感分析模型的训练数据时，研究者需要凸显叙事的抵抗作用。这体现为两种创造性抵抗：其一，反算法写作——将课堂观察笔记转译成更具口语化和本土化的语句，用分行与留白保留新手教师结巴试讲的节奏；把教育叙事发现编排成多重声部的对话体文本，让AI生成的标准化摘要在此类不合作文本面前失语。其二，多模态语料库建构，不仅收录学生诉说校园霸凌的颤抖语音，还将他们被同学恶作剧涂抹的脏衣服拍成照片，使算法更全面地从这些非结构化数据中提取受害者心理特征模型。

2.人机共生的叙事解码

人工智能深度介入教育叙事分析，实为在人类经验与技术中介的碰撞中展开双重追问——既要理解故事背后的情感脉络，也要揭示技术运作的隐形规则。当面对被智能系统加工过的教师反思文本时，可采用“逆向解析法”：先通过算法解析工具追踪技术改写的痕迹，例如识别文本中标准化表达模式的植入；继而回归三维叙事探究空间框架，对照教师原始记录中的具体情境与关系网络，发现技术优化可能抹平的经验褶皱，去回访教师。

在混合叙事的解读中需要动态调整解释策略。对于技术介入较深的文本，如系统自动生成的学生评价报告，研究者可优先剖析技术逻辑的运作机制，通过特定提问引导AI暴露其分析框架的局限性，例如要求其解释为何将某类学生行为归类为“学习动力不足”。而在处理人类主导的叙事，如学生手写的成长日记，则坚持人文阐释传统，关注文字之外的停顿、涂改等身体痕迹，同时借助技术工具进行多角度验证。这种灵活的解释方式，既避免盲目依赖技术判断，又防止陷入主观主义的封闭解读。动态解释策略还体现为互动性，即研究者可以组织多元主体参与的叙事研讨。例如分析某乡村教师的课堂札记时，先由AI进行结构化梳理并提出初步观点，再由人类参与者结合具体教育情境指出技术解读的偏差——当算法将教师反复书写的“教室漏雨”简单归因为“基础设施问题”时，研究者可引导团队发现文字背后隐含的坚韧品格与乡土情感。

3.技术中介的叙事建构

教育叙事探究的使命之一，在于通过故事编织唤醒教育经验中潜藏的变革力量。巴隆（Barone）的叙事建构理论为此提供了重要启示：他认为教育叙事不是对现实的镜像复制，而是通过对抗“黄金标准”，探寻多模态叙事的潜力。这种建构过程本质上是批判性的意义生产，要求研究者突破既定认知框架，在经验碎片中捕捉被主流叙事遮蔽的教育真相。当人工智能深度介入这一过程，叙事建构的创造性本质既面临技术理性对诗性想象的规训风险，也获得了跨维度重组叙事元素的新可能。传统叙事建构受限于研究者的经验视域与文本分析效率，而智能技术通过海量教育文本的跨时空关联，能够揭示人类难以觉察的意义。但这种技术赋能的可能性需要人文视角的校准——当算法将某乡村教师十年如一日的板书设计归类为“教学创新力不足”时，研究者需重返对叙事的“解包”过程，在粉笔灰覆盖的旧教案里发现，通过板书构图更有利于这些基础薄弱孩子理解知识。

在叙事建构过程中，巴隆（Barone）强调的叙事责任在技术时代获得双重内涵：既要对抗算法偏见对教育意义的简化和扭曲，也要警惕技术乐观主义对苦难叙事的浪漫化消解。当智能系统将某郊区学校的课后服务实践建构为“教育资源匮乏的典型案例”时，研究者通过在时空与关系中的探究，可以发现教师在技术标注的“匮乏”裂缝发挥出更具主动性的作用。这种批判性重读并非否定技术价值，而是通过人机认知的碰撞，在算法建构的问题叙事表层之下，打捞出被湮没的教育智慧微光，使技术中介的叙事生成变为一场持续的意义协商。

这种叙事生成范式的革新指向教育理想的当代实践：当AI绘制的学生情绪曲线与教室墙角的涂鸦对话，当算法预测的成长路径与教师手记中的顿悟时刻共振，教育叙事探究不再是封闭的意义容器，而成为向未来敞开的可能性场域。在这里，技术不是解构教育诗性的利刃，而是照亮叙事星空的棱镜。

4.动态协商的叙事评价

传统评价标准所依赖的“真实性”“解释力”等概念，在算法生成叙事与人类经验交织的语境中，需要建立更具动态性与反思性的评价框架。这种框架不再将技术视为提升研究效率的工具，而是将其置于价值协商的核心位置——评价的焦点从“故事是否具有解释力”转向“技术如何重构我们对解释的认知”，从“结论是否有共鸣性”延伸至“人机协作如何重塑共鸣性标准”。

评价体系的首要转变体现为“三维效度”的建立。在时空维度上，需检验技术工具对教育情境的还原能力，例如智能系统通过教室声纹数据重建课堂互动图谱时，研究者需追问其是否捕捉到后排学生压低嗓音的提问，以及这些细微声波在特定文化语境中的意义。在关系维度上，要考察算法对教育主体间性的呈现精度。当自然语言处理将师生对话归类为知识传递时，需通过视频回看，验证其是否遗漏了教师停顿瞬间的眼神鼓励所建构的隐性对话空间。在意义维度上，必须评估技术中介对教育人本性的守护程度——某个被AI标注为“低效教学”的课堂，或许因其缓慢的节奏恰恰孕育着深度学习所需的沉思时刻。这些审查使研究评价超越技术理性的单一尺度，重新锚定叙事探究的人文内核。

评价方法本身也在人机协作中建立反身性评价机制。反身性评价要求研究者直面技术工具的价值负载，将自我审视纳入评价体系。质性研究中的反思日志更显示出其重要性，在其中可加入有关系统性追踪研究者的算法依赖倾向与技术立场变迁的思考；同时构建评议共同体，邀请教师参与对抗性验证，例如提供AI生成的“理想教师成长模型”与其真实叙事，请其标注最失真的部分，由此暴露技术评价的课程观偏见。

在此评价下，教育叙事探究的价值不再止步于知识生产，更在于通过人机智识的碰撞，持续重构我们理解教育复杂性的认知框架。在人机动态协商中，评价本身便成为最富张力的教育叙事——它宣告着在技术规训与人文觉醒的永恒辩证中，教育永远存在超越算法定义的可能。这种评价文化最终指向的根本承诺，是让每个教育故事都能在技术理性与人文精神的对话中，获得被完整聆听、被多元诠释、被温柔以待的权利。

四、教育叙事探究“二次转向”的抵抗与重构

（一）抵抗数据异化：作为技术批判的叙事实践

1.抵抗数据异化的双重向度

抵抗数据异化的斗争，本质上是将教育叙事探究转化为揭露算法工具化的认知武器。这种抵抗，在认识论层面，要求揭露技术工具理性对教育经验的暴力压缩；在伦理实践层面，则需通过叙事行动打破数据资本主义的占有循环。教育研究者必须清醒认识到，AI生成的教师反思日记与人类书写的教学札记之间存在本体论鸿沟。这种抵抗意味着坚持用慢叙事对抗快数据：通过田野日志中那些未完成的句子、被泪水晕染的墨迹、反复涂改的批注，让教育经验恢复其不可被算法穷尽的丰裕性。

这种抵抗在方法论上体现为反算法的叙事语法。当数据资本主义通过情感计算、行为追踪将教育叙事转化为可占有的数字劳动产品时，叙事自主权必须重新锚定于身体政治。借鉴陈向明的“叙事行动研究”，教育叙事应成为数字公共领域中的言说行动：学生拒绝智能手环将其课间沉默标记为“社交障碍”，转而用书写随笔重构孤独体验；教师开发开源工具包，将LDA主题模型生成的“学习投入度主题簇”反向映射为“灵感迸发时刻”“认知断裂点”等质性标签。这种实践不仅是对数据暴力的抵抗，更是对算法解释权的争夺——通过将机器学习模型的潜在空间重新语义化，迫使技术系统向人类经验敞开。这种实践既呼应弗莱雷（Freire）“命名世界以改造世界”的批判教育学传统，又实现了技术缺位的创造性转化，即当算法因无法识别手写稿中的泪痕而留下空白时，这些“数字废墟”恰恰成为反思技术局限性的叙事载体。

教育叙事探究的技术批判最终指向身体在场的认识论革命。数据资本主义试图用脑电波监测替代教师对学生眼神的解读，用情感计算算法消解教育中的移情理解。而抵抗性叙事坚持认为，教案边栏处茶渍晕染的批注、在线课堂聊天区突然爆发的诗意对话，这些无法被结构化存储的“噪声”，才是教育经验的本真形态。通过多模态语料库建构，我们正在为算法的认知暴力划定不可逾越的禁区。

2.建立抵抗数据异化的叙事韧性防线

叙事韧性指教育主体在技术渗透的语境中，维系经验阐释的连续性、抵御意义消解的能动性以及在技术中介下实现叙事再创造的动态平衡能力。它指向教育叙事探究对抗技术异化的存续性力量，也强调叙事系统在技术重构中的适应性进化。教育叙事韧性在于承认技术对教育叙事的改造具有不可逆性，但教育主体仍可通过意义协商机制，在技术框架内开辟出抵抗与创造的弹性空间。正如拉图尔在行动者网络理论中所揭示的，当教育叙事被纳入由算法、传感器和数据库构成的“非人行动者”网络时，韧性不再源于对技术介入的简单拒斥，而是存在于人类与技术物的意义协商过程中。

技术具身化带来的叙事异化，暴露了教育主体认知结构的深层危机。虚拟现实技术通过感官沉浸构建的叙事权威，本质上是对知觉现象学的技术篡改——当学生佩戴VR设备“亲历”历史事件时，技术具身性通过操控知觉场域，将历史认知简化为视觉刺激的生理反应。这种叙事方式消解了历史理解的诠释学距离，使教育主体在追求认知效率最大化的过程中，丧失了批判性反思的存在论根基。叙事韧性在此维度上意味着重建技术间性，即在技术具身层面保持经验亲历性的同时，通过叙事策略制造认知疏离，使技术媒介的叙事权力始终处于被质询的未完成状态。

叙事韧性的时空维度挑战了技术中心主义的线性史观。利科关于叙事认同的哲学洞见揭示，教育记忆的存续依赖于过去、现在与未来的诠释学循环。然而，智能教育系统基于即时行为数据构建的预测模型，本质上是一种永恒当下的叙事装置——它将教育简化为持续自我更新的数据序列，切断了经验传承的历史纵深感。这导致教育叙事面临“存在论贫血”：当教学反思被限定为行为改进的闭环反馈时，教育经验中那些无法被即时验证的隐性知识和教育智慧，都被排除在技术叙事的合法性之外。

增强教育叙事韧性在于维护教育作为人类文明传承的本质功能。在技术加速主义席卷教育领域的当下，叙事韧性构成了抵御教育异化的防线。这要求教育研究者在拥抱技术创新的同时，始终保持对叙事本体的哲学自觉——正如阿伦特（Arendt）在《人的境况》（Human condition）中强调的，叙事是人类将脆弱经验转化为持久意义的根本方式。坚守叙事韧性就是在守护教育作为“人类对话”的伦理本质，这种守护不仅关乎教育实践的有效性，更涉及人类文明在技术时代的存在尊严。

（二）重构人文叙事：在技术中介中重写教育诗学

1.人文叙事重构的时空维度

教育叙事探究的重构始于本体论的重置。重构人文叙事并非怀旧主义的技术拒斥，而是在承认技术具身性的前提下，重新发明教育叙事探究的本体论语法。当深度学习模型将师生对话切片为“对话轮次”与“情感极性”的量化单元时，我们必须重新锚定叙事的本体价值，将其作为人类认知拓扑的具身映射。这要求研究者超越“人类vs机器”的二元对立，转而探索人机共生叙事的美学可能。后人类主义理论为此提供了关键洞见：当教师使用智能眼镜记录课堂教学时，机器视觉捕捉的瞳孔运动数据与人类记忆中的情感震颤共同构成了“后人类叙事”。这种叙事既非纯粹的人类经验，亦非技术系统的客观记录，而是在人机交互界面涌现的“第三空间”。这种重构实践打破了传统叙事探究的语言中心主义，将教育诗学拓展至具身化、多物种、跨物质的叙事生态。

在认识论和方法论层面，人文叙事的重构需要重新审视技术时代的教育时空维度。智能系统构建的学习者画像实质上是将教育过程转化为数据监控下的效率叙事，这种基于行为数据的评估体系正在重塑教育的时间感知方式——课堂中的沉思时刻被压缩为注意力曲线上的波动值，教师的教学智慧被简化为课堂节奏的优化参数。面对这种时间异化，教育叙事探究可以通过多元时间维度的开掘实现抵抗，例如历史教师将家族口述史与城市变迁地图结合，引导学生在数字档案中重构祖辈教育记忆的时空网络，使代际传递的教育经验与算法预测的未来图景形成对话。这种实践不仅挑战了技术中心主义的时间线性叙事，更揭示了教育经验中蕴含的复调时间结构。在空间维度上，标准化评估体系对教育场所的抽象化界定，正在消解教育空间的文化意涵。研究者通过记录学生自发改造的校园角落，将承载集体记忆的物质痕迹转化为空间叙事，在技术理性的评估框架外重建教育的场所精神。

2.建立技术批判的叙事共同体

人工智能时代的教育叙事探究危机是一场关于知识生产主权的争夺战。当算法逻辑试图将教育经验压缩为可计算的数据流时，叙事探究的突围必须超越单一群体的抵抗策略，转向多群体知识生产模式的重构。这种重构在于通过教育学、技术哲学、实践认识论与主体经验论的深度互嵌，打破技术理性主导的认知垄断，在边界处培育既能解构算法霸权、又能创生替代性叙事的知识生态系统。

教育研究者在此过程中承担着方法论革新的枢纽作用。面对智能技术对三维叙事探究空间的挤压，需要发展技术具身化叙事分析框架。例如在研究混合现实课堂时，通过学习科学指标与质性描述的互文解读，揭露算法如何将教学互动简化为波动曲线。教育学者更需要将技术批判维度嵌入叙事探究全过程——从设计阶段的技术伦理审查，到分析阶段的算法偏见检测，直至成果传播阶段的技术政治学阐释。这标志着教育叙事研究从经验描述向技术治理的知识生产模式转型。

技术专家专门捕捉智能技术中那些悄然滋生的偏见。他们的独特贡献在于追溯教育工具的演变历程，揭示表面中立的技术设计如何携带特定价值观。技术专家可以开发检测算法偏见的开源程序，建立技术叙事透明度的评估规则，设计保护文化多样性的故事收集方法。这种将思想深度转化为操作指南的能力，使得对技术的反思能深度融入教育研究的每个环节。

教师的实践智慧为叙事共同体注入经验生命力。他们在技术应用现场发展的战术性抵抗，构成了最鲜活的批判性知识。教师的具身认知能够矫正理论抽象：当技术专家讨论算法偏见时，教师可以用具体案例说明这种偏见是如何扭曲学生的教育叙事的。这种对话推动知识生产从“关于实践的论述”转向“实践中的论述”。学生作为叙事共同体的核心节点，其角色需要从研究对象升维为知识共创者。在大学生学习叙事探究中，开发算法共谋日志，要求学生同时记录智能学习系统的行为建议及其自主决策过程，通过对比分析揭示技术中介对主体性的重塑机制；在基础教育场景，教师引导学生创建叙事追踪档案，收集被算法误判的学习故事，将其转化为批判数字素养课程素材。

叙事共同体需要重新审视知识生产的制度生态。在学术共同体层面，推动教育期刊设立技术批判叙事专栏，认可反算法写作的学术价值；在教师发展层面，将技术政治学模块嵌入专业标准，增加算法素养维度；在政策设计层面，为批判性叙事研究争取制度空间。唯有如此，教育叙事探究才能突破技术理性的认知牢笼，在多群体协同中生长出守护人性尺度的知识生态，那些被数据霸权遮蔽的教育真相将在学科际的认知折射中显影。

抵抗与重构的辩证运动，最终指向教育叙事探究的救赎承诺：在算法工具化经验世界的暗夜中，守护那些“使人类值得被拯救的脆弱性”。当某教师坚持手写板书而非使用智能课件，其粉笔与黑板的摩擦声成为抵抗技术平滑性的叙事事件；当研究者将腾讯元宝生成的标准化教育报告与精神分析视角下的个案研究并置，文本间的认知裂缝便成为重思教育理性的批判空间。这种实践使教育叙事探究不再是被技术祛魅的对象，每一则故事都是对数据霸权的微小叛乱，每一次讲述都在为教育的诗性未来保留火种。这不是简单的知识累积，而是通过批判性对话孕育的新认知物种，它既承载着抵抗技术异化的基因，又具备适应技术环境的进化能力，成为教育人文精神在技术时代的诺亚方舟。

（本文参考文献略）

Resistance and Reconstruction: The “Second Narrative Turn” in Educational Narrative Inquiry in the Artificial Intelligence Era

Wang Qing

Abstract: The rapid development of artificial intelligence is triggering a paradigmatic crisis in educational research. Through a critical inheritance of the “narrative turn” in the 1980s educational research, this study proposes the theory of the “second turn” in narrative inquiry for the AI era, constructing a new paradigm of “resisting data alienation” and “reconstructing humanistic narratives.” Centered on technological critique, the “second turn” achieves methodological breakthroughs via threefold paradigmatic innovation. Ontologically, it reveals how AI deconstructs and reconstructs educational experience, shifting narrative ontology from “human-centered experience” to a hybrid intentional existence of “human-technology-experience.” Epistemologically, guided by Feenberg’s secondary instrumentalization, it integrates techno-hermeneutics with Actor-Network Theory (ANT), redefining narrative production as a dynamic negotiation network between humans and technologies. Axiologically, it establishes a dynamic ethical review mechanism by embedding algorithm transparency audits and participatory negotiation procedures into research workflows, safeguarding the emancipatory potential of educational narratives. The practical pathways include transparent human-AI collaborative narrative collection, critically symbiotic human-machine decoding, technology- mediated narrative recreation, and dynamically negotiated ethical evaluation. Ultimately, the “second turn” fulfills dual missions: reconstructing narrative existential depth by resisting data alienation and building narrative resilience, while revolutionizing educational research’s humanistic character through constructing a techno-critical narrative community.

Key words: narrative inquiry; narrative turn; artificial intelligence era; educational research; technological criticism

初审：王悦桦

复审：孙振东

终审：蒋立松