人工智能+教育融合的困境与出路

徐莉 梁震 杨丽乐

关键词：人工智能;教育系统;社会-技术系统;技术路线图;深度融合

一、引言

人类进入信息时代，伴随互联网、大数据、区块链等技术兴起，人工智能技术作为“集大成者”尤其受到人们的关注，甚至有人认为接下来一个新的时代，即“智能时代”已经到来，并为我们描绘了一幅壮美的新技术时代的蓝图——“历史走进新世纪，人类又开始了奔向智能社会的新征程”[1]。2019年5月16日，习近平主席在首届国际人工智能与教育大会召开之际专门致信大会，强调我国高度重视人工智能对教育产生的深刻影响，并要积极推动人工智能和教育的深度融合，促进教育的变革创新[2]。2020年10月29日，中共中央通过的“十四五”规划建议中明确要瞄准人工智能、量子信息、集成电路等前沿领域，推动人工智能同各产业深度融合，并且提出要建设高质量的教育体系[3]。12月7日举办的第二届国际人工智能与教育大会中，教育部长陈宝生指出，人工智能技术存在着变革教育的巨大潜能，而教育也会帮助每个人获得驾驭新科技、创造美好生活的能力[4]。可见，人工智能+教育的融合是大势所趋，也将有助于我国教育实现更高质量的发展。

与此同时，面对新的历史时期和重大发展机遇，我国也越来越重视“系统观念”。在近日发布的“十四五”规划建议中，明确提出，“十四五”时期经济社会发展必须遵循的原则之一就是“系统观念”。其实，系统思想自古就有，万事万物都有属于自己的系统，这是客观存在的事实。在古代中国，人们在农事活动中就不断积累经验，根据农作物的生长所依赖的气候环境以及地质地形等情况进行具体的劳动实践，讲究“天人合一”，进而形成了独特而宝贵的中国传统文化思想。这在《管子》《诗经》等一些优秀的古典文集中都有所记录，而这也就是中国古代最朴素的系统论思想。由此思想产生的古代系统工程也取得了巨大的文明进步，比如说都江堰水利工程、《黄帝内经》人体科学等等。在古代西方，希腊哲人赫拉克利特在《论自然界》中说“世界是包括一切的整体”，为世人熟知的亚里士多德的“整体大于部分之和”的思想，都体现了古代的系统论思想和智慧。

我国在进入20世纪末开始，由钱学森等提出的系统科学研究就已经在理论思想上带领我国走在了时代发展的前沿和制高点。进入21世纪，特别是十八大以来，我国整体性地统筹“五位一体”总体布局，协调推进“四个全面”战略布局，更是在实践领域开创了中国特色社会主义事业发展的新局面。事实说明，重视社会系统各个组成部分的相互联系、相互作用和相互制约的关系，用整体性的系统观点去看待人工智能新技术和教育系统融合困境和出路是我国教育现代化理论发展的重要着力点。

人工智能技术支撑时代变革，教育系统连接社会-技术的发展进步。人工智能技术面临复杂的社会大系统的影响和制约，教育系统也正面临前所未有的机遇与挑战。而从对人工智能+教育融合的研究来看，成果逐年增多：从“人工智能教育”到“教育人工智能”[5]，再到技术赋能智慧教育的实践探索[6]，无不体现了教育价值的回归，及人们对人工智能技术的理性思考;从“人工智能能做什么”到“教育需要人工智能做什么”[7]，进而讨论“智能与生命的双和谐”[8]，这些既凸显了教育中“现实的人”的立场，又体现了浓浓的“人文关怀”;从人工智能技术的教育系统内局部应用的点对点的讨论，到主动构筑“人工智能+教育”的生态系统[9]，其中也不难看出，人们更加关注系统思维对推动“人工智能+教育”发展的意义和作用。即便如此，人们研究时不时会陷入机械性思维和还原论的陷阱，加之这么多年学校教育系统的流弊积习，始终隅于一角，就事论事，钻研细枝末节，要么难成体系，要么误入歧途，不易深度融通和应用。

当下不论是对社会-技术系统的研究，还是教育系统的研究实际上都已取得丰硕成果，甚至有一些学者结合时代提出了自己的创见。但是人们对“人工智能+教育”融合的讨论大多是呈现出支离破碎又极度无序的状态，缺乏人工智能+教育与整个社会系统联系起来的研究——这就直接限制了人工智能+教育的深度融合。人工智能技术本身有自己的发展周期，面对复杂的社会系统，如何更好地与教育系统深度融合，以实现更全面的教育变革，取得更大的社会进步？这是本文首要关注的问题。通过复杂系统研究方法加以审视和反思，描绘人工智能+教育系统融合的全貌，對当前人工智能+教育融合的现状从系统发展质量、基础理论研究和实践应用水平三方面予以反思，进而提出创新推进社会-人工智能-教育深度融合的“十四五”新时期的现实路径。

在我们尽情欣赏这幅“人工智能+教育”融合的未来教育蓝图的过程中，我们要摘掉那种分裂、孤立和机械的“眼镜”，取而代之，需要通过整体系统地去看它在整个社会发展中的位置，以及它与整个社会系统的相互关系，考虑到系统中各个组成要素所不具有的而为系统所独具的整体涌现性。任何事物的发展，包括新技术的发展都有其自身的发展历程和规律，同时我们也要考虑它的系统——也就是它发展所依赖的复杂系统的整体面貌。

二、人工智能+教育融合的系统审视

（一）一般生态：社会—技术系统

1932年奥地利理论生物学家贝塔朗菲专门提出“一般系统论”的思想，后来，比利时物理化学家普利高津基于一般系统提出“耗散结构理论”，探讨了系统在远离平衡态情况下形成有序结构的问题，系统理论进一步得以深化。经历老三论（系统论、信息论、控制论），发展出新三论（突变论、耗散结构论、协同论）、人工生命（生命游戏），非线性动力学、混沌学、分型数学，计算的复杂性研究、超循环、自组织，直至发展出第三代系统观，即复杂适应系统[10]。尤其值得注意的是，复杂适应系统（CAS）打破了以往系统论中对系统要素“静止”机械式的理解，在研究系统要素过程中除了要研究要素属性和功能之外，更加重视系统要素作为主体的适应能力，将研究聚焦主体和环境的关系和相互作用，这带来了系统科学研究的新境界。总的说来，系统论的核心思想是系统的整体观念，包含整体性、结构性、层次性和开放性的特征。贝塔朗菲认为任何的系统都是一个有机的整体，极力反对那种片面认为系统中某个要素变好，整体性能也会变好，从局部反映整体的机械论观点，后来发展的系统理论都离不开这一观点。

通常我们对社会系统的认识是从构成它的各个要素开始的，同时考察要素间的相互关系，从而获得整体性的认识。对于社会系统的构成，根据划分的标准及“粗细”程度不同，以往国内学界持有不同的观点。王志康认为，社会系统包括社会物质系统和社会思想系统两部分[11]。冷树青认为，除了物质和精神需要，人通过自身的自觉能动性和社会关系实现这两个基本需要，确立了构成社会结构的三个要素，这就是物质生产、精神生产和政治管理[12]。马克思主义理论发展至今，人们对此逐渐达成一种共识，就是社会是根据人类生存发展需要不断演化的，分为生产力系统、生产关系系统、上层建筑系统、人口系统和生态环境系统，即对应经济、政治、文化、社会和生态“五位一体”的国家整体发展战略布局，各组成要素之间相互联系、相互影响和制约，由此形成了一个复杂的社会大系统。

技术作为一个子系统，它的产生来源于人的需要，在此基础上产生了相应的人类社会的生产方式、生产关系以及各种意识形态[13]，从整体上看，它又是一个相对独立于生产力系统之外的一个系统，与社会大系统相依相生。正是由于人们观察发现了技术系统这一特性，所以，国内学者孙启贵在弗兰克·吉尔斯系统创新理论基础上，引入和发展了社会-技术系统的概念和方法，将整个新型技术系统放在了与社会大系统面对面的立场上，提出了由小生境、社会-技术域和地景所构成的社会-技术系统多层分析框架，接着分析了社会-技术系统、行动者和制度三者之间的六种互动机制，然后探讨了整个技术创新演化的过程[14]，如图1所示。

“小生境”说明在一个特定的生态里相对弱小的新生事物会优先考虑最基本的生存环境问题。围绕小生境的各种“域”依附在不同的社会群体并嵌入在不同的制度和规则之中[16]。放到社会-技术系统之中去看，我们可以将“域”理解为各种限制技术发展的制度和规则，包括用户/市场、社会文化、政策、科学技术等。最外面一层是“地景”，也是更加宏观的层次，它的特点就是革新更加困难和速度缓慢。由“小生境”“域”和“地景”要素構成的这个外在系统就是这样在不断进行着动态的演化过程的[17]。

当然，以上社会-技术系统的构成与演化进程中，还暗含着“人”这个实践的主体——是重要的行动者和内在的影响因素。而人作为行动者本身又具有个人、家庭、社区、国家等不同的层次结构，他们在不同时空中又会相互作用，互相影响，纷繁复杂，这就为社会-技术系统增添了更多复杂性和不确定性的特质。

综上所述，对技术创新的认识要站在整个社会大系统的层面去理解，一项新兴技术的变革必定会影响到整个社会大系统的稳定，但却未必导致社会大系统的大规模震动甚至是转型。已经形成稳定结构的社会大系统在转型中面临超乎寻常的阻力。只有我们认识到这一点，我们才能了解人工智能作为新兴技术如何身处社会大系统之中的生存处境。进而我们才能疏通技术应用的路径及突破口，更好地将人工智能深度融入教育系统。

（二）特殊场景：教育系统

我们一般认为教育系统是社会复杂大系统里的一个子系统，教育是各种关系的有机集合[18]。文字是人类古老文明最有力的见证者之一。我们追溯“教”和“育”文字的起源就可以发现人类对最早的教育系统的朴素认知：中国古代甲骨文中的“教”字，像有人在旁执鞭演卜，训导小孩学习的形象。“育”字则像妇女育子之形。西方“教育”一词英法德文皆是产生于拉丁语，而拉丁语中的“教”和“育”合在一起是指“引出”，即年长者对幼儿自身潜能的激发过程[19]。可以说，人类诞生之初就有了教育，家长有目的地培养孩子便产生了最简单的教育系统——即家庭教育系统，围绕在其周边教育形态一般被称为社会教育。受制于当时的生产力发展水平，社会教育尚未形成体系，只是以一种零散的方式对受教育者产生一定的影响。随着生产力的发展，社会分工和剩余劳动产品的产生就让一小部分人可能脱离劳动，将积累的生产生活等方面的经验通过文字传递给他人和下一代，在这个过程中出现了专门从事教育工作的教师，产生了学校，人类从而实现了脑力劳动和体力劳动的分工。人们在家庭教育系统之外另外建立了一个包含教育者、受教育者、施教场地及其制度组成的比较正规的学校教育系统。后来，随着生产力解放的需要以及斗争与革命的影响，产生了初具规模的以成人教育为代表的社会教育系统，不过这时的教育系统，不论是家庭教育还是学校教育仍然带有很深的阶级和压迫的色彩，特别是学校教育仍然是部分达官贵人才享有的特权。

人类进入现代社会以后，伴随资本主义的加速发展，科学技术昌盛，学校教育遍地开花，可以说，工业文明成就了学校的辉煌，让普通大众也能享受教育“特权”，学校教育的快速发展反过来又促进了各国工业化、信息化和国际化的进步。与此同时，学校教育系统成熟完善，系统越来越庞大冗杂，家庭教育和社会教育却日渐式微，甚至人们一度认为教育系统就是学校教育系统。对于学校教育系统的优越性以及对整个社会大系统带来的积极影响我们从不否认，但是工业时代发展起来的学校教育系统的过度膨胀，让人们越来越看不清教育的本质，找不到教育的价值。人类正处在工业文明成就之巅的时候，教育系统似乎站在了一个新时代新文明的十字路口，但改革的步伐却从未停止。就如美国教育管理学专家韦恩·K.霍伊和塞西尔·G.米斯克尔为我们勾画的当今学校的社会-系统模型那样，位于教育系统核心的学校教育系统越来越像一个开放的有机生态系统，与社会不断发生着物质和信息的流通，如图2所示。

从模型中可以看出，学校教育系统并非是一个绝对封闭的系统，整个系统在运行过程中与周围的环境时时刻刻都产生着能量、信息等物质的交换。所有组织都有与社会系统的重要使命密切相关的技术核心，学校作为组织，其技术的核心是教-学的过程[21]。从这个角度看，人工智能技术通过作用学习过程，似乎可以引发整个学校教育系统的变革——实现这一目标的前提却是在一个理想化学校教育生态中（以教-学作为其绝对技术核心），而且还需要人工智能技术真正能够为教和学行为本身带来实质性的改变，可想而知，仅靠人工智能技术嫁接到教育系统之上并不必然带来学校教育系统的优化升级。

除了学校教育系统本身围绕着教和学这个技术核心自行运转，它还时刻受到家庭和社会合力的作用。可以说，整个教育系统内部的家庭、学校、社会三大教育子系统彼此间相互作用，正产生着纷繁复杂的“化学反应”，教育系统在面临与解决特定问题时陷入无章可循、有章难依或随意择章的困境[22]。为此，国内学者叶澜在“终身教育”视界和“当代中国”的时空中，建构出了具有内在构成和层次结构的“社会教育力”概念。认为当代的社会教育力，由教育系统内正规和非正规开展的教育活动所生成的“教育作用力”，以及教育系统外其他各类社会系统进行活动所内含的“教育影响力”两大部分构成[23]。

“社会教育力”让我们认识到，教育系统受到社会大系统各个方面的影响和作用。特别是学校教育系统，对人工智能技术的接受程度同样可能来自于它的时代境遇——家庭和社会带来的教育作用力正在逐步增加。与此同时，当前的学校教育系统正面临史上更复杂的内外要素的冲击影响，系统内可以说是暗流涌动，不断发生着信息和能量的重组裂变，教育系统的不稳定性和不确定性与日俱增。

（三）初始应用：智能学习

教育活动从人类诞生之日起就已经伴随其生产生活实践产生了，教育活动中最重要的是人。而技术的应用源于人的需要，从钻木取火到刀耕火种，人类经历了石器时代、铜器时代、铁器时代、蒸汽时代、电气时代等技术社会形态，直至今日的信息时代，人类从解放双手，到解放双脚，再到如今试图通过技术创新解放人脑，最终实现人的身心灵的“自由和解放”。

智能技术可以追溯到人类通过工具来帮助自己计算的需要，能够辅助计算的机械最早可以追溯到美索不达米亚人时代、希腊人时代，以及中国人发明算盘的时代，后来经过帕斯卡、莱布尼茨、巴贝奇和楚泽等人的努力，人类制造出了可以编程计算的机器[24]。1946年第一台电子计算机ENIAC诞生，由此人们开始重新思考机器智能的问题，直至阿兰·图灵提出“图灵测试”：指测试者与被测试者（一个人和一台机器）隔开的情况下，通过一些装置（如键盘）向被测试者随意提问。进行多次测试后，如果机器让平均每个参与者做出超过30%的误判，那么这台机器就通过了测试，并被认为具有人类智能。自此才真正将“机器智能”引入计算机的领域，由此一发不可收拾，1956年由约翰·麦卡锡、马文·明斯基、纳撒尼尔·罗切斯特和克劳德·香农等10位年輕学者召开“达特茅斯夏季人工智能研究会议”，在会上正式提出“人工智能”的概念，讨论了自然语言处理、神经网络和机器学习等方面，继而引发了人工智能研究的第一次浪潮。人们那时候对人工智能最原始的理解就是“机器要像人一样思考才能获得智能”。后来人工智能经历了基于规则的专家系统[25]、基于深度学习的智能算法的应用阶段，发展至今。虽然依照标准不一样，但目前大多学者认为人工智能技术到现在经历了三次浪潮，当前人工智能技术正处在第三次浪潮之中。现在人们对人工智能的理解一般也是广泛意义上的理解，即指任何可以让计算机通过图灵测试的智能方法。

人工智能技术和产业融合会出现不同的应用样态，与教育融合最普遍的样态就是教育人工智能。教育人工智能关键技术主要体现在知识的表示方法、机器学习与深度学习、自然语言处理、智能代理、情感计算等方面，其应用与发展趋势集中在智能导师与助手、智能测评、学习伙伴、数据挖掘与学习分析等领域[26]。在教育问题解决与应用中，人工智能呈现出四大应用形态：智能导师系统、自动化测评系统、教育游戏与教育机器人[27]。国内也有学者将“智能”的概念泛化和外延扩大，认为智能校园、立体化综合教学场、基于大数据智能的在线学习教育平台、智能教育助理是“人工智能+教育”的四种应用形态[28]。从人工智能技术的教育应用上来看，不难看出，人工智能技术作用于教育系统始终围绕着人类的学习活动进行的。那么，人工智能技术未来能否通过对学习领域的突破来作用于整个教育系统，从而为人工智能技术与教育系统深度融合创造环境，这值得我们进一步研究思考。

三、人工智能+教育融合的现实困境

（一）社会—教育系统发展不充分

人们习以为常地认为，一门新兴技术在各领域的推广和应用是“理所当然”的，却往往忽视其发展环境的作用和影响。人工智能技术目前在全球范围看都还是一种发展中的技术，尽管近些年随着制约人工智能发展的技术瓶颈不断减小，特别是大数据、云计算、移动互联网等技术逐渐成熟和普及，人工智能研究及应用也得到迅猛发展，在教育业界和学界也引起了较大关注[29]。但是，人工智能所依赖的社会大系统（政治、经济、文化、社会、生态）等方面仍然存在许多有待发展和发展不完善的地方。比如，人工智能虽然在国家层面有诸多的政策支持，2017年国务院甚至为新一代人工智能做了具体的规划，但是在实际落地中，一方面缺少将人工智能技术应用于教育系统的更详尽的配套方案，更缺少财力的支撑，也无社会层面强烈的认同感，不管是社会上还是学校围墙之内，要么对人工智能知之不多，要么就一无所知。另一方面，教育系统对新兴技术往往抱有若即若离的态度，家庭和社会教育对新技术的应用将信将疑，学校教育教育系统处于相对平衡稳态，教师对“技术替代人力”存在抵制惯性[30]。教育系统按照惯性始终以学校教育子系统为中心进行运转，而学校教育系统内部又极度缺乏变革的动力，一代代新兴技术进入系统内部时，要么是热闹一时，要么是束之高阁，教育系统的改革创新速度和质量因此往往会远远落后于技术的发展水平。

（二）理论研究基础较薄弱

在实际的对人工智能+教育的研究中，对宏观环境大多往往作为研究背景一笔带过，将人工智能技术联系宏观环境进行系统深入探讨的并不多见。比较规模化讨论的诸如：2019年北京国际人工智能与教育大会从宏观的角度为教育系统列出了三大机遇与挑战，包括教育政策规划、外部人才需求、人本的伦理观念和公平发展等[31]，并以此为契机达成了《北京共识》。从中观层面上看，理论研究主要涉及的是定性和定量的集成分析。目前对于人工智能+教育融合的研究主要还是以定性分析为主，少数定量的方式集中在对已有文献的计量分析上，对于实际教育应用场景的定量研究凤毛麟角。即使是定性的分析，也多是对内涵、特征以及具体应用场景的阐述，连接人工智能技术与教育系统的“桥梁”还是很薄弱。但仍有部分学者在尝试从逻辑上搭建起人工智能和教育系统的桥梁，如：张坤颖等学者指出从人工智能教育应用的结构来看，人工智能教育应用的生态系统结构相当于一个金字塔结构，分为两层：底层的人工智能生态系统和上层的教育生态系统[32]。吴永和等学者搭建了人工智能+教育的技术架构，包括“人工智能+教育”的通用技术框架和教育智能体结构[33]。人工智能+教育的微观层面的研究，其主要内容包括对人工智能关键技术和人才培养（技能）方面，对于知识层面的关注相对比较少。闫志明等学者探讨了整合人工智能技术的学科教学知识（AI-TPACK）[34]，梁迎丽在论文中揭示了人工智能之于教育对象、知识观、教育价值观的教育意涵[35]，张刚要认为人工智能参与知识生产的逻辑是一种基于知识库和逻辑规则（算法）的“计算与表征”系统。

（三）实践应用水平不均衡

作为全球知名的教育信息研究与咨询公司，Gartner公司每年都会向外界公布预测各种新科技发展阶段及其成熟程度的一条曲线，这条曲线被称为“Gartner新兴技术成熟度曲线”，它为我们描绘了新兴技术的热点及未来技术的发展趋势，如图3所示[36]。

从曲线中我们可以看出，人工智能相关技术目前主要处在一个触发到期望膨胀的过度期，加之5G、大数据计算等技术的助力，它不断被推到市场的风口浪尖。根据Gartner最近的一项调查显示，自疫情爆发以来，有47%的企业组织在人工智能（AI）方面的投资维持不变，有30%的企业组织计划增加AI投资[38]。人工智能技术当前应用也主要集中在电信、运输产业等，其次是农业、政务计算以及银行与金融[39]等领域，人工智能技术还是主要应用于国家重大战略需要领域以及资本密集型产业中。这也让我们认识到，人工智能技术的应用需要政治、经济，甚至是社会文化等给予强有力的支撑方能取得突破性进展，而教育在世界各国普遍被当作民生社会福利事业。想要在全社会将人工智能技术与教育系统深度对接，尚需时日。不过目前在教育领域的运用，也在知识性、程序性以及事务性方面取得了一些进展，诸如在线智能教与学、智能教务管理等，已经被很多在线教育企业所关注，人工智能+教育领域的诸多商业实践活动也正不断为融合发展积累丰富经验。但总的说来，人工智能技术仍然处在教育系统的边缘，特别是没有引起学校、家庭和社会教育系统的广泛关注和应用。目前教育领域的人工智能发展相对滞后于运输、文件管理等领域[40]。

四、“十四五”期间人工智能+教育深度融合的路径选择

人工智能技术作为一种新兴技术，从其诞生之日起，就身处一个复杂的社会大系统之中，并伴随5G互联网、大数据、区块链等一些技术的持续进步，以及一系列复杂性科学和文化学在各研究领域的延伸。虽然当下人们对其热情满满，但在复杂教育系统中融入一项新兴技术，并非仅仅跟上急剧变化的新兴技术成熟周期就可以实现深度融合——我们需要把它当做一项巨大的系统工程来进行。所以，需要结合人工智能技术诞生至今的研究成果和集体智慧，以复杂的社会大系统视角，借助跨界融通的办法来审视和规划未来人工智能+教育融合发展的路径。

技术管理和创新领域的“技术路线图（TRM，Technology Roadmap）”，即一种具有结构化和可视化特性的技术管理工具，明确地把市场需求、技术能力和产品开发连接起来[41]。它在20世纪90年代，被美国、欧洲及日本等发达国家广泛地应用到包括零部件、产品、系统、供应链网络、行业、区域以及国家层面等各种不同类型的工业实践中[42]。

技术路线图为我们呈现出清晰简明的应用逻辑，按其层次性可分为顶层、中间层和底层[43]。顶层呈现了由驱动要素和发展趋势转化而成的要求和需求;中间层反映了技术路线图的焦点内容，是连接技术路线图技术视角和商业视角的桥梁;底层呈现组织现有的或潜在的能力，包括知识、技能和技术[44]。根据技术路线图的基本框架，以人工智能技术作为原点，以教育系统的需求为导向进行人工智能+教育系统的融合创新，通过设计并不断优化路径，以实现人工智能技术在教育系统中灵活有弹性并且彻底地进行融合。人工智能+教育系统融合模型主要包含三个层次的内容（如下页图4所示），通过这三层次共同推进，才可能实现人工智能和教育的深度融合，缺一不可。

（一）微观条件：打破专业壁垒，融通知识与技能

人工智能技术+教育系统涉及的微观条件既有人工智能本身所具备的技术条件，还有知识条件和运用人工智能技术作用于教育系统的人的技能条件。人工智能技术发展至今也只是处在一个初级阶段，其技术也只是在某一些领域得以运用，我们还不能说现在就已经迈入了“智能社会”。人工智能技术作为人类一项突破性技术之一，其发展几十年间经历了两次大的起伏，现在人们又将其推到了风口浪尖，这其中自然有资本的作用，但也不可否认其技术的成熟与稳定性日趋增强，应用领域逐渐拓展，越来越多渗透到社会大系统的方方面面。人工智能技术涉及到的哲学、历史等方面基础研究并驾齐驱，也将为人工智能技术研究与应用推向新的高峰。新一轮科技革命和产业变革深入发展，教育系统核心的知识条件和人的技能都将发生翻天覆地的变化，教育系统自身发展也将进入一个新旧更替的第三次教育革命阶段，而教育系统自身的变革也势必会对人工智能技术不断迭代升级赋予更多的可能性。

在传统的知识体系下，艺术、人文同样被认为隔绝于普通人的生活之外。甚至而言，不在少数的专家、精英，仅仅服膺于经济理性和科学理性，品质、美学、道德、伦理似乎是不重要的，文学和艺术除非创造产值，否则也是百无一用[45]。每个学科都有自己的“独门绝技”，对于简单结构性问题，单一学科范围可能就能迎刃而解。但对于当前越来越多复杂的现实问题，传统的单一学科就很难独自应对了。科技发展日新月异，知识大爆炸的时代，不确定性知识同样愈发引人关注，而以STEM教育在全球流行，基于知识整合的跨学科教育和交叉学科建设成为新时代的教育热点。一旦人们头脑中的知识不再是支离破碎，而是一个整体，那么人工智能和教育系统的融合程度也将大大加深，互相赋能，而人类也将极大减少“被取代”的恐惧。

（二）中观支撑：构筑定性和定量集成的智慧学习体系

中观方面的支撑主要是指更深层次的基础理论研究，起到连接宏观环境和微观条件作用。其内容包含集成定性+定量的所有数据，优化技术路线图的制定和实施过程。教育系统有其自身的发展特点和规律，特别是“十四五”期间，社会复杂性和知识不确定性将进一步凸显，人们对教育的认识程度和水平都将与以往发生着翻天覆地的变化。教育系统本身面对的风险与挑战不断增强，人们对教育批判增多，对教育的需求也不断提升，教育系统在新时代需要除旧迎新。人工智能技术作用于教育系统除了“软硬兼施”（硬件和软件的植入），还要深入挖掘自身的“智能”優势，注重与教育系统内人的“智慧”相互促进，真正能与教育系统有效对接，形成一种技术+教育的可持续发展的优良生态。

教育系统作为社会系统的一个子系统，必然受到社会发展水平的影响和制约，但学习始终是个体或社会发展最核心“技术”，智慧学习则是立足于个体终身的全面发展的学习。人工智能技术在社会系统内的更为广泛的应用，对教育培养什么样的人提出了更为苛刻的要求。如果说以往工业社会通过学校教育为其输送大量的机械重复型的劳动力，那么步入人工智能时代，劳动力需求结构发生重大变化，伴随工业化产生的经典的教育系统也将随之产生革命性变化。

智慧学习是人工智能赋能教育系统的最直接的体现。通过发挥人工智能在深度学习等方面的优势，一方面促进人工智能技术自身的学习本领，更好解放人的“智力”，让人有更多的闲暇时间来去发展其他方面的能力，实现全面发展;另一方面，人工智能还能精准地训练人的脑力，帮助人类大脑更加聪明。

（三）宏观环境：培育学习型社会价值生态

人工智能+教育系统的宏观环境包含人工智能和教育系统所处的社会大系统、人工智能技术的应用场景——教育系统的要求和需求。人工智能技术和社会大系统之间存在整体性、结构性、层次性、开放性以及动态性的联系。所以，我们在人工智能技术开发运用过程中一定不能回避对整个社会大系统发展现状与未来发展可能性的预测。审视社会-技术和教育系统，如果把知识技能融通和智慧学习分别比作是人工智能和教育融合的根和树干，那学习型社会则是人工智能和教育融合的果实和种子。人的一生都在不断地发展和成长，教育也需要始终伴随人的一生[46]，人工智能+教育也必须体现出终身学习的特性。

单纯依靠学校教育系统去培育学习型社会价值生态几乎是不可能的。未来学习型社会的价值体现在学校教育系统之内，更加体现在家庭教育和社会教育系统之中。也就是说，培育学习型社会价值生态要打破学校教育“单核”的局面，将学校教育、家庭教育、社会教育放到同等重要的位置，“多核”驱动教育系统深层次变革，进而让校内外的智能技术融通起来，实现更大范围更深层次的人工智能和教育的融合。

人工智能发展至今，不断挑战着人类的智慧，同时也带来了变革的机遇。传统的教育系统已经远远不适应个人和社会的发展。因此，未来需要借助人工智能为服务全民终身学习的教育体系不断赋能，最终构筑起学习型社会价值系统，为每个人的成长赋能。

五、结语

当今社会，新兴技术应用与普及的速度越来越快，技术更迭可谓是日新月异。人工智能技术虽然被公认为是引领“智能时代”的标志性技术，面对教育系统，甚至有一股“盛气凌人”之势，但是其真正作用于人类社会，或者较好地为教育系统所认可、消化吸收都需要一定的时间。在资本急剧发展的时期，技术变革表现为人们对物质世界高度渴望的结果。但在资本和技术的合谋下，劳动的产品，作为一种异己的存在物，作为不依赖于生产者的力量，同劳动相对立，进而带来了人的异化[47]。教育系统作为社会大系统里的一个子系统，除了具有社会大系统的全部属性之外，还具有自己的特性。尤其表现为教育者与受教育者之间的关系上——非主-客体之间的关系，而是一种主体间关系[48]。教育技术只能是作为一种媒介或是一种被认识的对象存在于教育主体间的活动中，而绝不能超越这种存在。法国当代著名思想家埃德加·莫兰曾经说过，尽管人类科学技术已经取得很大的成果，但它远不是真正意义的科学。人类在科学方面所取得的进步成果，充其量也只能属于文明的“铁器时代”，距离人类文明的真正理念还是很远[49]。未来，人工智能和教育的深度融合不仅需要对学校教育系统内细枝末节问题的观察和思考，还需要更开阔的视野和更系统的思维，把它放到整個大教育系统，甚至是更复杂的社会巨系统里面加以研究和探索。