新工科建设的新文科介入——以人工智能在教育实践中的应用为例

王韵秋

（杭州电子科技大学外国语学院，浙江 杭州 310018）

启蒙运动以来，世界进入到以科学技术为整体发展方向的现代时期，并历经工业革命与科技革命，在20世纪末全面进入全球现代性时期。在全球现代性展开的历史进程中，科学技术必然成为中国改革开放、“一带一路”、科技革命与产业变革等国策、战略的主要动力。为推动这一系列国家战略的有序进行，2017年在教育部召开的“高等工程教育发展战略研讨会”上，各高校达成了相关十个共识[1]。这不仅说明了“新工科”是社会发展的当务之需，更预示着未来产业发展的前景与方向。作为“新工科”建设规划项目核心技术之一，[2]人工智能为传统教育带来了新的挑战与机遇。从现代启蒙的宏观历史背景出发，人工智能作为科学技术的排头兵具有一定历史必然性，然而就其工具理性而言，人工智能没有人文因素的介入不仅不利于其自身学科与专业的发展，更会导致教育体制的失衡。为补阙挂漏，本文试图结合哲学、教育学等与人工智能相关的交叉学科，从教学（人工智能作为一种工具）与教育（人工智能作为一种智慧）两个层面探讨人工智能在教育实践中的可行性与局限性，并提出“新文科”相关内容的介入方案，以此在协助“新工科”计划的同时构建整体与具体、科技与人文并重的完整教育制度。

1 人工智能在教育实践中的应用可行性

作为“新工科”计划中备受关注的科学技术，人工智能最早的含义出现在计算机学科领域，它研究机器如何能够像人一样地进行思考、像人一样地行动，即让计算机去做“人类需要运用智能才能去做的事情。”[3]然而，如何像人一样地思考与行动必然涉及理性认识模式，因此，人工智能又是研究人类智能活动的规律，使得计算机能够拥有“人类心理过程的那些特征。”[4]这两个层面的定义显然一个属于自然科学，另一个则与人文社会科学连接紧密。因此，以学科意义论之，人工智能是介于自然科学与社会科学之间的一个新兴学科，其不仅涉及计算机科学、神经生理学、数学、认知科学等，更涉及哲学、语言学等。它的七个主要课题：定理证明、博弈、模式识别、自然语言的使用、机器人学、专家系统、知识工程[5]，前五项属于自然科学，可应用于实践教学领域，后两项属于人文哲社范畴，属于广义人类学领域。正是因为这种跨学科的特质，人工智能不仅仅作为信息化时代的一个象征获得广泛的社会应用，更作为人类生活样态的一个方面被纳入人类文化的传递过程之中。

基于以上原因，作为社会实践与人文传递过程的教育也必然与人工智能接壤，并在教学与育人两个层面对其展开应用。然而，首先需要注意的是，对人工智能的运用是在其启蒙历史背景中的工具理性层面展开的。这也就是说，这里所说的人工智能教育实践并不是人工智能作为一门专业的教育，而是基于其技术本质来谈的，也就是所谓的“人工智能+教育”。由于人工智能的学科性，这种模式自身的时代背景是随着计算机核心算法的突破、计算能力的提高以及互联网数据的拓广而产生，并在近十年内获得了突飞猛进的发展，优势在于“推动教学互动进一步增强，构建智能化、个性化的教育体系，实现以教为主转化为以学为主……对于现阶段的发展极其重要。”[6]因此，人工智能与教育的结合在大类上涉及教育的两个层面，即教学与育人。前者与传统计算机辅助教学（CAI）相关，并主要分为：1）教学方法领域，强调的是如何教授学生知识的技能，亦即方法论的领域；2）学习领域，强调的是学生如何学习知识；3）教学环境方面，即强调学生与教师的互动。后者则主要与“育人”相关。先从教学领域来看，目前人工智能的教育实践亦可粗略分为以下几个层面：1）虚拟导师；2）个性化教育（学生的知识和个性化适应）（Large -scale Personalized Education）；3）教与学的互动环境。

1.1 虚拟导师应用分析

在虚拟导师这一层面上，人工智能辅导系统起始于20世纪70年代，“扎根于人工智能理论与认知理论，从专家知识库中创建自动化的提示与反馈，依据学生知识水平与风格提供自适应性的精细化脚手架，被统称为‘智能导师系统’（Intelligent Tutoring Systems，简写为ITSs）。”[7]可谓是传统计算机辅助教学的深化。然而，相较于传统计算机辅助教学，ITSs能够更高地提升教学质量，解决更为复杂的问题，为学习者建设合理模型、进行自动预测、增强学习者的认知能力、挖掘可用教学数据和处理相应语言。一个常见的例子就是：CAI基建于不同编程方式与课件的融合，尽管能够考虑到专业教学的实践要求，并在课件制作上有所提高，然而鉴于其编程上的特点，一旦课件完成，如需要对后期的教学模式进行改进，就会产生维护工作等诸多不便。应用人工智能之后，不仅维护工作得到了解决，甚至是课件本身就已经通过人工智能的综合分析，在源头上“推理”出课件应用之后的各种问题，并予以修正。除此之外，人工智能在教学时能够收集学生个体资料，以及学生与课程材料、与环境之间的交互实时信息，创建更加丰富的数字档案。现在的人工智能发展还能利用计算机视觉算法通过分析学生面部表情而推测学生的学习状态，洞察学生对学习内容的理解和参与情况。总体来看，智能导师的参与基本解决了传统计算机辅助教学的一个最大问题：无法实施个性化。因此，从第二个层面，即个性化教育来说，人工智能不仅相应解决了教师在课程、课件、教授等方面的困难，更解决了学生在学习层面的诸多问题。

1.2 个性化教育分析

传统教学中，一个老师教授数十个、甚至数百个学生，其弊端就在容易将学生视为一个普遍群体，而忽视了每一个学生的特性，在此基础之上的教学内容也往往呈现出制度性与形式性，不利于学生自身发展，也不符合创新社会的需求。同样，对于学生来说，其获得知识的途径相对单一，方式与方法也比较局限，因此也更容易失去学习兴趣与信心，造成学习障碍。人工智能参与下的教与学都能相应得到解决。一个显著的例子就是自然语言处理（NLP）的针对性教学，NLP不仅可以自动分析文本内容及语境关系，从而全面衡量课程材料的质量，更能进行文本、句式的个性化转换，从而编订适应性材料、生成学生个体化的教科书与知识点。除此之外，目前美国公司也研发了教育类的人工智能引擎，以此深度分析教学大纲和课程材料，然后生成自定义教材与测试。

1.3 教学环境分析

由上可见，在人工智能的辅助之下，无论教师还是学生都处于相对智能化、个性化的教学氛围之中。因此，从第三层面来说，前两个问题的解决带来的是教学环境的优化。事实上，人工智能作为一门新兴技术，一个显著的特征就是能够实现“人人交互、人机交互以及与信息交互等”[8]。在传统教学环境之中，教与学之间有着巨大的鸿沟，其原因正如上文所析，是教学模式与学习模式不足所导致。人工智能在参与数据分析与管理的同时提高了学习系统的交互性、教与学整个体系的认知能力，在灵活配置教学资源的同时实时掌握知识的系统性与可扩展性，在将“教与学框架”实现数字化的同时运用信息化技术手段实现了教与学的高效交互，弥补了二者之间的鸿沟。

2 人工智能在教育实践中的应用局限性

通过对人工智能在教育实践中的可行性分析，可见人工智能在教育实践领域中的广泛应用并不只是因为人工智能的技术优越性，同样也是因为教师、学生、环境在现代信息社会中逐步显露出来的不足之处。相比信息时代的海量数据库，教师自身的知识储备是最难以克服的问题，其知识更新速度也远不及人工智能。同样时代背景下，新兴专业以及跨学科专业的迭出不穷要求学生掌握的知识和能够使用的知识并不是某一门专业课老师能够直接授予的，因而从学生角度出发来说同样要求人工智能的参与。而就教学环境来看，现代知识的一个特征就是知识的“去基础化”，即是说，知识不再是从基础阶段获得一步步的积累，而是在一个已经被建构好的知识体系上有所发展。这就要求老师与学生都能够直接进入某个知识结构之内，进一步教授、学习。显然，在个体有限知识范畴之内，这一任务举步维艰，然而，在人工智能的参与之下，便容易实现知识的快速增长。但是，也正如汉娜·阿伦特、阿兰·巴丢等思想家所言：科学技术与科学并不一样，后者是启蒙运动的直接产物，“它往往扎根在这样一种传统中，即传统要求科学理论满足某些完全是人文主义的要求”[9]，而前者是一种缺乏人文维度的“非思想”（non-pensee，nonthought）[10]，更容易走向极端机械主义。事实上，在人工智能成为热点议题的今天，绝大多数研究者[11]都只是偏重其在教育实践领域的可观前景，却并没有考虑因其体系失衡所造成的“工具理性主义”弊端，更没有厘清智能的本体论意义与存在论意义之间的区别。一些主张人工智能教学应用的学者甚至认为，只要我们把基本认知技巧让人工智能来完成，就可以提高教学质量、增大教育效果，然而，这显然是过于将学习技巧简单化了。人工智能在教育实践中并不是有利无弊。

2.1 教学法上的局限

先从教学法上来看，研究发现[12]，早期人工智能在教育领域的应用主要是智能教育系统（intelligence tutoring system），其主要目的实际上是对传统教学法例如操作与练习（drill and practice）的补充。一般来说，教师选择操作练习这一类教学法只适合给初级学生布置一些简单易解决的问题，然而当遇到一些较难的问题，如实际知识的掌握与循序渐进的技能获得，操作练习教学模式就无法胜任。这个时候，ITSs则能够更加精确地规划与设计知识与技能。也正是如此，ITSs一直以来对学生的学习速度和学习效率具有明显高于普通操作练习教学法的优势。然而，智能类教学法的应用面临着新的挑战，即，由于人工智能自动检测拼写错误，反而使得传统教学法所重视的拼写练习不再重要。举例来说，无论是在英语教学，还是汉语教学中，由于计算机的介入，老师与学生对拼写的要求大不如前，一旦在人工智能环境下全面展开教学，学生的手机APP或者电脑自带的拼写程序会及时纠正错误并提示正确单词的拼法。这俨然降低了学生自身的拼写能力。

2.2 文化知识的局限

再从文化知识角度来说，人工智能教学由于其数学、计算机等学科特质，往往建基于普通逻辑（纯粹的、应用的逻辑）。然而，正如启蒙末期的哲学家康德所发现的那样：“普通逻辑只把知性与理性的全部形式历程分解为诸要素，而且把这些要素展示出来作为我们知识的一切逻辑性检查的原理……通过普通逻辑这种技术，我们就给一切知识以知性的形式，不管我们对这种知识的内容如何不甚了解。”这样一来，问题就在于，这种逻辑“就被用作似乎为一种工具以产生至少是客观肯定的东西，这样一来就把普通逻辑用错了。”[13]康德认为这只是一种工具技术，即辩证术，而不是辩证本身。从黑格尔的逻辑学来看，一个完整的知识获得体系最起码是由以下三个环节组成：1）抽象的或知性的方面；2）辩证的或否定性理性的方面；3）思辨的或肯定性理性的方面。这三个环节并不是孤立的部分，而是被统一进“在知性的东西中被设定起来的”[14]。从纯粹的人工智能教育（最起码从现在的人工智能发展水平）来论，它是无法模拟人的所有思维过程的，而只是局限在应用和形式范畴，因此，并无法做出理性上的判断。一个简单且有趣的例子是，一道测试题问道：“如果哥伦布没有发现新大陆，对中国哪个菜系来说影响最大？”答案是川菜。因为哥伦布从美洲带回来辣椒。然而，对于人工智能来说，由于这一问题是“一个跨界问题，它涉及历史、饮食等常识。人工智能是答不上来的。”[15]对于这一类文化思辨类题目，人工智能是无法取代人类教师的。

综上所述，教师的工作和教学行为以及学生的学习行为毕竟不是机械，因而不可能完全自动化，也不适合自动化，人工智能的介入尽管在早期教学与学习应用上有潜在好处，但效果有限，成绩也有限。对于复杂的教学过程，人工智能难以给出真正适应性判断，也无法完全胜任学生学习的个体化目标。一些更高的技能，如批评性思考、有效沟通、辩论、合作等更无法依靠人工智能来完成。教学的核心归根结底不是人工智能，而是“人”。

3 “新文科”作为解决以上问题的介入

启蒙运动以来，随着“人”作为主体的显现，教育的根本也从神转向了人。这一点对随后进入全球现代性进程里的中国来说亦是如此。“传道授业解惑”的“教师核心”与“知识核心”也转向了“学生核心”。党的十七大报告指出：“坚持育人为本”，至此，“育人为本体现了科学发展观和以人为本的核心思想。”[16]教育以“教”为手段达到“育人”这一目的无疑与启蒙以来“以人为本”的目标高度一致。对于现代信息社会的教育实践来说，人工智能的参与固然大大提高了教学效果、提升了学生成才率，但是目前的人工智能就其发展水平来言，依旧只是一个工具，而不是恰如其本体所示的那样，是一种智能。因此，若想构建完整的教育制度仍需要回到“人”这一问题上。从这一层面出发，若将“新工科”视为一项教育计划，那么其根本目的也最终是服务于“人”的。

“新文科”最早由美国西拉姆学院于2017年提出，针对的是全球现代性浪潮之下人文教育的立足之本与发展方向，强调的是跨专业学科建设与综合性课程学习。中国教育部则于2018年10月决定实施“六卓越一拔尖”计划2.0时相应提出了“新文科”，其目的在于“促进文科融合，提升时代性，加快中国化、国际化进程，引领人文社会科学的新发展，从而服务于社会主义现代化国家建设中‘人的现代化’建设目标的实现。”[17]正是“人的现代化”这一目标指明了“新工科”计划的现代化建设最终是要以“新文科”的“人的现代化”为基础。同样，正因为科技革命对人类产生的巨大影响，以及现代人类生存状态的科技化、现代化、全球化，在人工智能、大数据、区块链、5G、互联网、3D打印等革命性技术的不断创新与发展，文科也不再囿于传统文科的单一课程体系，而是实现与“新工科”相关学科的跨学科互动。本文“新文科介入新工科”的提法正是建基于此。具体到“新工科”背景下人工智能教育实践领域，想象性思维、创新能力、伦理道德等这些人文因素的介入是融合“新工科”与“新文科”的关键。

3.1 新文科的想象力补阙

先从想象力来看，康德认为想象力是人的一种特殊认识能力——判断力的旨归。其特性是“在直观中表象还没有现实地出现的对象”[18]。举例来说，一般三角形这个概念只是出现在数学之中，它是无法从现实中找到，“因为形象达不到概念的普遍性”[19]。因此，三角形的形象只有依靠想象力的“普遍的处理方式”[20]才能表现出来。从这个层面来看，想象思维的培养是各个学科专业培养的基础。对于人文社科类来说，通常将其视为一种艺术性思维，一种审美判断力，而对于自然科学来说，则是把其视为综合能力。据研究统计，在发明创造的过程中，常常“包含着高超的想象力”[21]。事实上，想象力的培养不是一个统计学结果，而是由现代研究的特质决定的。通常认为，公元1500年是时代的分水岭[22]，此后，人类正式步入了现代社会。现代社会的最大特征之一就是人的解放，而人的解放不仅仅表现在人文主义之上，更表现在科学的确立之上。然而，值得注意的是，无论是人文社会科学还是自然科学研究，二者的知识结构或者说本体不再像中世纪之前那样，需要通过外在于人的一些事物来确立，如宗教、道德，甚至是朴素的唯物史观，而是需要确立一种新的本体论、新的知识结构。这一新的知识结构需要遵循一个清晰的理性原则，推演出精确的信息。而这一原则的基础就是人。正如康德在其《纯粹理性批判》中显示的那样，当伽利略把由他自己选定重量的球从斜面上滚下时，或者当托里拆利让空气去托住一个他预先设想为与他所知道的水柱的重量相当的重量时……所有的科学家理解到理性只会看到他自己根据自己的策划所产生的东西，他必须带着自己不变的法则进行判断的原理走在前面……”[23]即是说，人的理性是现代自然科学的基础，现代各门科学是以人的认识与知识作为基本构架的。从这一依据来看，人工智能所模拟的是人的理性，却不是人本身。结合教育来看，教育的一个主要任务就是：“为思维活动开辟渠道”[24]。而就思维本身来说，正如前文所指出的那样，分为形式逻辑思维（工具性、机械系）与思辨逻辑思维（反思性、语境性），前者是后者思维的一个衍伸面，而后者更接近于人的思维本质，它必然包含了前者。如果说新工科、信息、科技代表的是前者，那么后者的教育在这样的背景下就显得尤为重要。因此，回到想象力的培养之上，它是人工智能教育实践中的当务之急。

3.2 新文科的创新补阙

进而言之，与想象力连接紧密的就是创新能力[25]，亦即创造性思维能力。根据《韦氏大字典》，创新（creativity）就是赋予存在（to bring into existence），就是说，在想象力阶段发生的一切将通过创新而被付诸实践。对于人工智能来说，这一点明显尚有很大的漏洞。据悉，已出版诗集《阳光失了玻璃窗》的微软人工智能小冰的创作过程是这样的：通过技术专家设计出的程序，小冰学习了1920年以来519位诗人的现代诗，通过深度神经网络等技术手段模拟人的创作过程，花费100小时，训练10000次以后，拥有了自行创作能力。[26]这里的人工智能只是按照程序，也就是形式逻辑模式创作了诗歌，却并没有想象力参与，也就谈不上创新。值得注意的是，与想象力不一样的是，创新是一个完整过程。因此，在教育实践过程中，它的教学模式更为确切。例如，就创新培养的问题，不同教育学者有着不同的教学模式。美国学者怀尔斯和邦迪（Wiles&Bondi）认为合理的创造性思维教学策略应该包含如下几个技巧：1）组织技巧；2）概念化技巧；3）结构技巧；4）直觉化技巧；5）运用技巧。而布鲁姆则主张“扩展内思维”，其相应步骤为：1）促进扩展；2）决定问题；3）探求问题；4）第一次相反链接；5）第一次连接；6）最后一次相反链接；7）最后一次连接；8）连接有计划的环节；9）对解答之评价。诸如此类的相应策略都指向了创新能力培养。可见，对目前的人工智能教育实践来说，这一点仍需要具有人文精神以及灵活性的“人”作为主要指导。

3.3 新文科的伦理补阙

党的十八大以来，习近平总书记将“以人为本”的教育理念提升至“立德树人”，强调教育的中心环节在于教师自身的道德以及学生的素质。德育成为一流大学建设、素质教育拓展、学校制度管理、教育体制深化的核心内容。从这一层面上来看，道德伦理无疑也是“新工科”计划的核心内容。在这一逻辑范畴之内衍伸的人工智能教育实践不仅要求作为一门学科专业的人工智能仍需在科技伦理维度进一步深入，更要求教育实践在使用人工智能作为教学辅助的同时把握教育伦理维度，避免整个教育体系倒向工具理性主义。就人工智能自身的伦理来说需要补全的仍旧是“价值指向”，例如，在开发可以应用于教学实践的人工智能相关产品时，其价值应以人的内在价值作为取向，即应避免人工智能技术脱离人文思想。而就人工智能在教育领域的应用，则涉及到教师自身伦理、教授学科伦理，以及教授对象伦理三个方面。对于“新工科”背景下的教师自身伦理来说，教师与国家、教师与学生、教师与学校、教师与同事之间的伦理关系尤为重要，这是因为，只有从社会关系出发的道德伦理才是个体自身伦理的基础。而对于学科伦理来说，不同学科、专业的发展计划始终应着眼于人类命运共同体。教师在教授学生、学生在学习过程中均是从共同体角度出发教授与获得知识的，因而对共同问题的关注实则是二者伦理体系构建的具体坐标。而对于学生来说，其知识获得不仅仅是通过教师，还有各种其他途径（如人工智能），然而，正如上文所述，人工智能学习途径易脱离“人”的有机动态指导、忽视道德伦理，因此，学生自身的道德素质也是关键的一环。综上可见，只有从教师、学生、学科三个方面共同入手，才能真正为“新工科”计划树立价值标准。

4 结语

通过对人工智能在教育实践领域的分析可见，人工智能辅助教学的确具有补厥传统教学不足之处的优势，亦有其基于自身特色和时代特色的可观远景。然而，这种可行性操作是基于其应用性之上的。即是说，是将人工智能视为一个辅助教学的工具，而不是真正用这一工具来进行教育。更进一步来论，人工智能在教育领域的实践应用目前仍旧是一个阶段而已，并不是历史全貌。以人工智能为代表的科学技术仍存有诸如伦理道德、创新、创造缺失等人性因素局限。因此，科学技术引领教学只是教育的一个方面，并始终为教育所服务。而教育的内容并不是技术或者纯粹知识的获得，而是智慧的获得。正如薛晓阳所说：“回到智慧之中才是技术发展的真正目的和价值，技术摆脱异化的最终成果正在于重新回归教育的智慧，这才是今日技术与传统技术不同的地方。”[27]以人工智能等先进技术为代表的“新工科”计划所面对的挑战本质上是教育本体，即人的问题。只有在人文因素的介入之中，“新工科”计划才能稳步前进，也只有坚持“以人为本”的核心价值观，才能构建科技与人文齐头并进的完整教育体系。