教育迈向自然科学研究范畴

一、概念溯源

1605年，弗朗西斯·培根出版了《学术的进展》一书，其在书中雄心勃勃地用一张名为“人类知识整体分布”的树状图，第一次勾勒了其所处时代的人类知识全貌，即系统的科学百科全书。培根将人类知识体系分为记忆、想象、理性三类。在培根给出的人类知识体系划分中，哲学被分为自然神学、自然哲学和人类哲学。其中，在人类哲学之下，“阅读校勘”和“学校学习”被作为知识传授的两个领域。从此，教育学从哲学中的其他知识体系中分解出来，成为一门专门的科学。那么，为什么这能够被称为教育学独立出来的标志性事件呢？李德毅院士曾说：教育让人的智能发展从“现在进行时”变为“现在完成时”，摆脱了智能单纯提供基因逐代进化的单一渠道。任何地方、任何民族和任何国家所取得的任何新的知识和智能，可以通过“阅读”和“学习”很快成为全人类的共同认知，无需亲自实践。因此，培根提出的这两个领域使得人类传承知识变成一种可能，也成为一个独立、可研究的方向。

1891年，哈佛大学哲学家乔赛亚·罗伊斯在《教育评论》创刊號上发表了名为《教育是一门科学吗？》的文章。在文中罗伊斯认为，教育学应遵循普遍有效的原则，即教育方式和学习途径等应该与人和时间无关，因为自然科学本身所探讨的是普遍规律，而教育领域的通用问题隶属于科学。简言之，教育学并非最终、直接地告诉教师人性是什么，必须是什么，以及如何处理它，教育学只会指出井然有序的秩序和性格形成的一般规则。

瑞士国家科学基金会和日内瓦大学建立了“学科互动历史地图集”。该历史地图集包括了从公元前360年柏拉图到1967年认知心理学家让·皮亚杰2000多年时间中，由不同研究者提出的255个知识树，汇总成了18393个知识领域。通过分析发现，人类学科知识整体上由以哲学为原点向以科学为原点进行演变发展。在这255个知识树中，有27个知识树将教育划分为一个独立的知识领域。教育在这一发展进程中最初归属于哲学范畴，后来归属于精神与实践艺术范畴，而后又归属于人文科学范畴。同时，教育本身与心理学、社会学以及历史学联系密切，呈现交叉性、实用性和主观性等特色。

二、国际趋势

人工智能正在引发科学研究范式变革，推动人类从继实验观测（从对自然现象的观测中总结规律）、理论推导（从科学实验中推导规律）和仿真模拟（从对复杂现象的模拟中进行科学研究）之后迈向以数据密集型为核心的数据洪流型第四范式发展。

早期教育研究始于古希腊哲学研究，彼时教育尚未从哲学、政治学、伦理学中分离成为独立学科，因此，对教育本身研究的方法论也大多呈现为主观性的思辨与应然性的畅想。而当前智能教育的研究更多是以计算手段来驱动。在数据密集型时代，我们可以构建一些算法、技术、系统、模式，搭建平台来研究神经认知、人机共融、群智涌现、数据驱动、教育规律等内容，使得数据驱动或者以计算手段对教育这一自然科学进行研究成为一种可能。

我国高度重视人工智能与“人工智能+教育”的基础研究，科技部科技创新2030—“新一代人工智能”重大科技项目也将智能教育作为重点方向。2018年国家自然科学基金委增设教育信息科学与技术，申请代码F0701，将自然科学研究范式引入教育研究。国家自然科学基金委信息学部副主任张兆田在科学基金教育信息科学与技术项目资助管理工作研讨会上表示，要关注智能教育等学科前沿问题和教育基础性问题，促进交叉融合、突出原创，力争突破教育发展的需求瓶颈。

美国国家科学基金会（NSF）资助了18个国家人工智能研究院。NSF主任塞图拉曼·潘查纳坦表示，这些研究院是学术界、工业界和政府加速人工智能发现和创新的中心。激发各地的人才和想法将带来新的能力，改善人们在医疗、娱乐、交通、网络安全方面的生活，提升国家竞争力，促进国家繁荣。其中“成人学习与在线教育”（AI-ALOE）是一家面向教育的人工智能研究院。该研究院是一个跨学科学术团体，汇集了来自哈佛大学、佐治亚理工学院、北卡罗来纳大学以及范德堡大学等大学联盟中研究科学、计算机和教育等领域的专家学者。AI-ALOE的研究重心是建立有效的数据驱动反馈回路（如在教师、学生和智能算法之间形成反馈回路、针对负责人工智能的参与式设计），来提升个性化学习能力。这个思路也是我们现在所说的学习者、学习对象、学习资源和学习手段之间的闭环研究，以此找到学习规律。