超越工具理性：生成式人工智能的教育价值

/超越工具理性：生成式人工智能的教育价值【摘要】生成式人工智能具有独特的技术属性与前所未有的强大功能。工具理性主导下的生成式人工智能应用于教育实践有促使人们更加重视生成式人工智能的教育实践价值、促进数字教育的转型和发展、敦促生成式人工智能履行工具性价值的教育责任等积极作用。但工具理性本身所具有的局限性，导致工具理性主导下的生成式人工智能应用于教育存在破坏教育技术的“是”与“应该”的统一性，忽视技术作为一种“座架”对人的“促逼”等方面实践谬误。因此，生成式人工智能应用于教育实践亟须超越工具理性，寻求工具理性与价值理性的整合。其教育价值具体表现在，彰显教育主体的生命价值，合理释放生成式人工智能的能动性，有效维持生成式人工智能应用于教育实践的伦理边界，促进生成式人工智能得以有机地“嵌入”教育之中。要实现生成式人工智能应用超越工具理性的教育价值，有必要建立体现交互主体性的应用机制，健全为持续改进提供依据的评价机制，完善确保稳定进行的保障机制。【关键词】生成式人工智能；工具理性；价值理性；技术伦理 理性作为人类独有的认识能力，几乎贯穿人类发展史。20世纪初，德国哲学家韦伯(Weber，M.)首次提出工具理性和价值理性两种不同类型的划分。他指出，工具理性是指为了达成特定目标而采取的理性行为，其基于效率和效果最大化，关注如何最有效地达到目标。价值理性是指个体或组织在行动时基于特定价值观念或信仰体系所采取的理性行为，这种理性行为表现出一种“无条件的固有价值的纯粹信仰”。[1]在现代化进程中，工具理性与价值理性之间存在着巨大张力。近代科学的量化与预测等理性计算手段不仅作为一种方法论被普遍接受，更作为一种理性精神建构出一套规范化、精确化的社会模式。这种追求极致功效的理性带来了现代科技与经济的快速发展，但其同时也表现出“人的科学认知与价值评价相互分割，轻人文、趋于功利化等倾向”[2]。 工具理性在技术哲学领域影响甚远，形成了关于新时代技术的“工具性—人类学”解释的“流行观念”，以“目的—手段”概括了人与技术的全部关系。然而，“新时代技术不是单纯的手段，而是自然、世界和人的构造”[3]。哈贝马斯(Habermas，J.)、韦伯、马尔库塞(Marcuse，H.)、霍克海默(Horkheimer，M.)等人使“工具理性批判”几乎成为一种思潮和信念，但“流行观念”却并未得到根本性扭转。教育技术领域深受工具理性影响，存在唯工具论、盲目乱用、人与技术的关系不和谐等现象，[4]严重遮蔽人的生命价值，阻滞人性发展。特别是当掌握了强有力的工具后，如若没有终极价值的引导，人们就会在关键时刻不知所措。[5] 当前，生成式人工智能显示了其独特的技术属性和前所未有的强大功能，但同时它也可能造成教育技术实践对工具理性的附魅形塑，进一步放大由工具理性造成的教育风险，这使我们不得不重新思考教育技术实践的价值追求。载于《教育研究》第10期的《生成式人工智能的语言局限：一种从“观看”达致理解的教育》一文[6]从语言—理解的角度对生成式人工智能的工具性进行反思，本文则从价值理性缺失的角度，认为超越工具理性，整合工具理性与价值理性是一项刻不容缓的任务。 一、工具理性下生成式人工智能对教育的积极作用 在教育技术实践领域，工具理性具有重要意义。技术需具备服务于教育的工具性价值才具有重塑教育的可能性，即“有用”才能“起作用”。技术服务于教育的工具性价值指的是，技术在教育过程中，作为提高教育效率、效果和质量的手段与工具所发挥的作用。例如，幻灯片代替教师板书、多媒体为教学内容提供形象化的呈现方式等。工具性价值是工具理性在评价事物时所依赖的标准。当人们以工具理性的方式行动时，会评估不同手段的工具性价值，以选择最能有效地帮助自己达到目标的手段；同时，工具理性使人们重视技术的工具性价值，促进技术工具性价值的实现。 技术在本体层面属于为人所用的“器”，内在地具有工具性价值。一般而言，技术的工具性价值与科技水平呈正相关。生成式人工智能代表当前智能技术的最高水准，能够完成自我学习和内容生成，通过预训练和在实际应用过程中数据的持续性输入不断进行深度学习，生成诸如文字、声音、图像、视频等符合人类思维符号表征系统的内容。生成式人工智能的强大功能使得它可较为适切地应用于教育场景之中，甚至是某些传统教育技术无法胜任的复杂性教育活动。也正因如此，生成式预训练转换模型(ChatGenerativePre-trainedTransformer，以下简称ChatGPT)一经发布，便在教育领域掀起狂潮，不断彰显着它的工具性价值。在中国传统的“实用理性”[7]推波助澜下，目前生成式人工智能应用于教育实践表现出工具理性主导的态势。如同工具理性带来现代化的繁荣，它也同样推动了以数字技术为基础的教育现代化大发展：庞大的教育新基建数据、数字教育教学新形态层出不穷，无不宣示着“现代教育的成功”。在此意义上，工具理性对生成式人工智能的教育价值实现具有重要的积极作用。 一是促使人们更加重视生成式人工智能应用于教育实践的价值。技术认知是技术应用的前提，工具理性将促使教育研究积极探索生成式人工智能在教育领域的可能应用。依据生成式人工智能的技术属性、功能与实际应用可知，生成式人工智能具备全方位重塑教育中介系统的可能性。在教学方面，可帮助教师从课程教材中建立试题和教案、制定教学大纲、制作教学课件、设计并批改作业等；重塑教学活动，催生出新的教育教学形态，促进差异化教学并提高教学效率与教学质量，一批“超级教师”将脱颖而出。在学习方面，可为学生针对性地推荐学习资源和媒介、互动性的学习交流与反馈、个性化问答与一对一辅导、阶段性练习与评估、作文评估与润色、依据能力水平制订学习计划等；通过内容生成和场景适应重塑学习起点、形态与路径，以人机协同形式赋能学生学习，有望推动对话式学习的定制化并实现个性化学习，提高学生的创造性思维和批判性思维。在教育评价方面，可分析任务、提供自动化评分、提取关键信息并生成评分结果、提供评价参考建议、自动调整评分算法、持续学习和改进以适应新的评价情境等；通过自动化评价、自我学习与上下文语义理解能力，有望在内容、方式、主体、手段、形态等方面加速现行评价体系改革，超越“应试化”的单一评价。 二是促进数字教育的转型和发展。第十四届全国人民代表大会第二次会议政府工作报告中提出，要“大力发展数字教育”；2024世界数字教育大会提到，“发展数字教育，关键在应用”。“应用为王”发展理念的底层逻辑是工具理性的数字技术应用，数字技术被当作一种“用具”构成了应用的物质基础。生成式人工智能为未来教育发展开辟新道路，催生新一代智能化工具，为数字教育发展提供新工具支持。生成式人工智能将成为数字教育发展新引擎，工具理性形成了教育对智能技术工具性价值的高度承认机制，这种承认将强化生成式人工智能在未来数字教育发展中的关键位置。 三是敦促生成式人工智能履行工具性价值的教育责任。教育责任是指各教育主体在参与教育活动过程中所承担的义务和职责。从教育技术的角度来看，教育责任可分为工具性价值的教育责任和本体性价值的教育责任。前者是指教育技术在参与教育活动过程中应充分发挥其技术功能，以促进和优化教育活动过程的义务和职责；后者是指教育技术作为一种教育要素，应在本体论意义上为实现教育培养人的根本性目标承担的义务和职责。工具理性主导下的生成式人工智能的教育价值实现重视生成式人工智能工具性价值的发挥，生成式人工智能具有超越传统教育技术的工具性价值，这赋予它更大的教育责任。一方面，程度加深。某些传统技术有限的自动化水平难以冲破根深蒂固的传统教育范式，它所需承担的教育责任或许只是完成某些程式性任务；而生成式人工智能几乎可以影响教育中介系统的各要素，渗透于教育的全过程。另一方面，广度拓展。生成式人工智能的强大功能超越传统技术的机械性、单向性、专用性，具有颠覆教育实践的可能性，能够更为广泛地应用于教育。工具理性是行动的指导原则，而工具性价值是这一原则下评价和选择手段的依据。工具理性促进了生成式人工智能应用于教育实践的工具性价值的发挥，这也意味着工具理性对生成式人工智能作为一种教育技术履行相应“教育责任”的敦促。 二、工具理性下生成式人工智能于教育的实践谬误 工具理性是以结果导向追求效用最大化，而不关心目标本身的价值和意义，由此存在严重的局限性：忽视价值和目标的合理性、造成人的物化、忽视长期和整体影响、过度简化复杂问题、忽视个体和群体差异等。工具理性本身的局限性，造成了工具理性主导下的生成式人工智能应用于教育的实践谬误。 (一)破坏教育技术的“是”与“应该”的统一性 赫德森(Hudson，W.D.)曾说过：“道德哲学的中心问题，乃是那著名的‘是—应该’问题。”[8]“是”指向事实维度，是关于“是什么”与“如何是”的反思；“应该”指向价值维度，是关于“应如何”与“怎么办”的反思。主体进行实践的意愿是连接“是”与“应该”之间断裂的桥梁。“是”与“应该”都是客体的属性，只不过“是”是客体自身的属性，“应该”是客体的“是”与主体的需要、欲望、目的发生关系时所产生的属性。教育技术的“是”是教育技术所具有的技术属性与功能，而教育技术的“应该”则是教育主体基于教育技术的“是”所寄予的教育意向，即服务于教育目的的实现。教育技术的“应该”不是简单地对工具性价值的期望，而是指向教育促进个体生命成长的本体性价值。工具理性主导下的教育技术实践将教育技术的“应该”贬黜为教育主体对教育技术之“是”的工具性价值的期待，破坏教育技术的“是”与“应该”的统一性。这种破坏性带来不少教育异化现象。例如，教室摄像头的泛滥与误用、让学生穿上嵌入了具备无感考勤和教务管理等功能芯片的智能校服、让学生头戴智能环上课监控走神等案例层出不穷。“为用而用”的工具导向与工具思维倒置了教育与技术、人与技术的关系。 实现教育技术的“是”与“应该”的统一是教育技术同时履行工具性价值和本体性价值的教育责任的前提条件。教育技术的“应该”应满足教育的“是”的本质规定。教育的“是”即有目的地培养人的社会活动，教育技术的“应该”指向教育对人的培养的目标实现，即为了实现培养人的目标，教育活动本身应具备相应的属性。教育技术的“应该”所承担的是一种本体性价值的教育责任，而这一教育责任的实现又依赖于其工具性价值，即教育技术的功能实现。因此，要真正实现教育技术服务于教育对人的培养，就应维护教育技术的“是”与“应该”的统一。为了满足教育的“是”的本质规定，教育技术实践应符合教育的“应该”的基本要求。所谓教育的“应该”，就是为了实现培养人的目标，教育活动本身应具备相应的属性。从教育对象来看，应彰显人的主体性。学生是发展的主体，只有具备主体意识的教育才能培育与弘扬学生的主体性；[9]从教育逻辑起点来看，应尊重人的生命性，重视人的生活经验与生命体验；从教育过程来看，应追求一种整体行动上的确定性，“教育是一种事实与价值的存在，教育的发生与发展是一个不断面对不确定性进而寻求确定性的过程”[10]。 工具理性主导下的生成式人工智能的教育价值破坏了生成式人工智能作为一种教育技术的“是”与“应该”的统一性，片面强调技术性，违背了教育的“应该”的基本要求，从而产生诸种教育悖论。一是主体性悖论。工具理性过分依赖生成式人工智能超强算法的概率化处理，与教育的主体性需要相悖。面对掌握“分类权力”的超强算法，主体的偏好与主观意愿在技术的应用之中被遮蔽，主体性也随之消解，如超强算法支配下的“信息茧房”在一定程度上剥夺了人的信息选择权。二是具身悖论。在工具理性主导下，教育测评数据的“客观化”成为现代性教育的主导方式，它否认人的内在性，将人丰富的生命性与复杂的教育情境化约为机械数据，遮蔽教育的生命性，使人沦为大数据的审判对象。[11]三是确定性悖论。生成式人工智能的自我学习和内容生成功能可能造成教育的不确定性，而工具理性主导下的生成式人工智能应用于教育实践追求利益最大化，则导致了对这种不确定性的忽视。 (二)忽视技术作为一种“座架”对人的“促逼” 技术不仅仅是手段，更是一种展现的方式。具体言之，技术不仅仅是人类制造和使用的工具，更是通过解蔽的方式揭示事物的本质和真理。现代技术的展现驳斥现代技术的工具性的规定，因为它没有注意到在新时代技术中所发生的在人和世界之间的真正的和基本的本体论事件，而只是停留在单纯存在的机器式的装备上。[12]在海德格尔(Heidegger，M.)看来，现代技术的强求和限定是摆脱人性存在的展示，现代技术强求性的要求会集人，以便把自我展现的东西预定为持存物。[13]他将这种强求性要求称为“座架”，强调现代技术自为存在的独立的本质。“座架”意味着强迫性的聚集，这种聚集强迫人，对人提出挑战，使人以订造的方式把现实当作持存物来解蔽。[14]在教育技术实践中，解蔽就是以技术解决教育问题，但教育主体面对的不是纯粹被动“操作”的“用具”，在应用过程中会遭致技术的反作用。作为“座架”，技术是一种生存空间或生存环境，必定会影响到教育主体的生存，使得教育主体的行为方式、实践方式、思维方式发生适应时代发展的变化。[15] 技术自产生起就带有工具性基因，尽管海德格尔认为工具性的理解无法把握技术本质，但他并未否定工具性的技术规定，甚至特意强调“即使现代技术也是目的的手段”[16]。因此，人对技术的使用先在地具有对象性意向，如电话是为了实现远程通讯。但是，工具理性主导下的教育技术实践仅仅看到了人“操作”技术的单向度关系，忽视技术作为一种“座架”对人的“促逼”，否认现代技术作为预定的展现并非是单纯人的行动这一事实。工具理性主导下的教育技术实践是一种以自然科学范式处理教育系统各要素及其之间协作的过程，人在这个过程中遭受着技术“座架”的“促逼”，沦为失去生机的装置，人文意义上的生命性被遮蔽。 生成式人工智能作为智能技术的高阶形态，拥有广泛的工具性价值，将强化人对技术使用的对象性意向，由“座架”构筑的思维方式将在教育中更加明显。工具理性主导下的生成式人工智能应用于教育实践遮蔽生成式人工智能技术作为“座架”的本质，加剧盲目的对象性使用进而造成人与教育，以及技术与二者之间的关系异化。以大数据教育测评为例，教育测评看起来是为了实现教育目标，促进教育效率，实际上它是附加在教育实践之上的非教育装置，与真正的教育及其过程相异，与存在性学习对立。[17]“座架”对人的“促逼”本质上是一种以物化的方式对待人的生命本性。物化是一种错误的实践形式，在教育领域更是如此。 作为一种培养人的活动，教育在方法论上应坚持以人为本，尊重人的生命性和主体性。一方面，生命价值是教育的基础性价值，教育具有提升人的生命价值和创造人的精神生命的意义，[18]教育的本体论目的是实现人的生命发展，教育活动的全过程理应体现对人的生命关怀。另一方面，物化的方式难以真实而全面地把握人的诸如情感、态度、审美、道德等本质信息，仅可实现对某些生理性和物理性的直观信息的观测与分析，然而恰恰是那些本质信息才是真正具有教育性意义的内容。 三、生成式人工智能应用于教育实践超越工具理性的教育价值 超越工具理性，是生成式人工智能应用于教育实践的应然与必然选择。超越工具理性意味着工具理性与价值理性的相互整合，可以解决由工具理性所造成的实践谬误，并履行生成式人工智能作为一种教育技术的双重教育责任。 (一)彰显教育主体的生命价值 生命成长是教育的基本属性，彰显教育主体的生命价值是一切教育活动的出发点和落脚点。教育始终是“人的教育”，是“直面人的生命、通过人的生命、为了人的生命质量的提高而进行的社会活动，是以人为本的社会中最体现生命关怀的一种事业”[19]。“具身悖论”表明，工具理性主导下的生成式人工智能应用于教育实践将异化人的生命性，遮蔽教育的生命之维。生成式人工智能对教育的“嵌入”，不仅意味着为开展教育活动提供新的教育教学技术和工具，创造新的教育教学方法和模式，更重要的是将可能改变置身教育生活世界的教师和学生的生命体验和生存状态。 超越工具理性，整合工具理性与价值理性，是教育的生命属性对生成式人工智能应用于教育实践的价值取向所作出的本质规定。教育主体的生命价值彰显于超越工具理性的生成式人工智能教育实践之中。一方面，工具理性追求效用最大化，以最小代价获取最大利益，以此节约人的物质资源与生命资源，从而提高人的生命质量并丰富人的审美化的生命体验。体现在教育实践中，凭借生成式人工智能独特的技术属性与强大的功能优化教育过程与提质教育资源，替代教育主体完成机械性任务，提高教育教学效率以及师生在教育活动过程中生命体验的质感。另一方面，价值理性强调“以人为本”，重视人在技术化教育实践中的身体体验及其与技术化教育环境的交互作用，且在具体应用中促使生成式人工智能充分发挥其超强数据分析与内容生成的功能，针对不同学生以及学生在不同阶段所表现出的个体特质与教育需求提供相应的技术支持。 (二)合理释放生成式人工智能的能动性 技术哲学的“物转向”使人们逐渐意识到技术的能动性问题。在心理学和行为学中，能动性可以描述一个人的行为倾向，也可以应用于物体或系统，描述它们的活跃程度或运动性能。德桑蒂斯(DeSanctis，G.)和普尔(Poole，M.S.)提出自适应结构理论(adaptivestructurationtheory)，认为设计师将结构整合到技术中，使技术呈现出一系列社会结构，并触发组织变革。[20]拉图尔(Latoyr，B.)的行动者网络理论(actor-networktheory)表明，能动性同时存在于技术对象和更普遍的物质对象之中，并且强调能动性对于人类和机器(物质)是无差别的。[21]技术哲学家弗洛里迪(Floridi，L.)和桑德斯(Sanders，J.)依据行动者之互动关系的标准提出“交互性”“自主性”“适应性”三个判断技术能动性的标准。[22]技术能动性的标准表明，技术能动性与技术的智能化程度呈正相关。生成式人工智能代表当下智能技术的先进水平，具有较高的交互性、自主性与适应性。例如，ChatGPT、与人的语言沟通几乎能达到人类主体间的交互水平。 技术的能动性暗含人与技术的他异关系(alterityrelations)。技术在他异关系中成为准他者，或者说技术作为他者与主体发生关系。生成式人工智能极强的能动性使得它在应用于教育过程中形塑教育技术与教育主体之间更为鲜明的他异关系。仅从工具理性的角度，把生成式人工智能作为现有教育教学的应用助手是远远不够的，需要打破智能是人所占有附庸的旧观念，重新设计与发展人机共存、共生、共创的智能体。[23]超越工具理性，能够促进生成式人工智能的能动性的合理发挥，通过技术能动性的价值塑造以推动教育目的的实现。尽管生成式人工智能已展现出自主决策、推理、主动交互和态势感知等能力，但评价算法在提供易于理解和接受的反馈方面仍存在局限，导致生成式人工智能在赋能教育评价改革过程中可能面临一些挑战。[24]以作文评价为例，生成式人工智能支持下的评价虽然能够全面而详尽地反馈，但这些反馈的质量和学生对反馈的接受程度及其后续的执行情况并不总是一致。[25] (三)有效维持生成式人工智能教育应用的伦理边界 生成式人工智能的能动性内在地对教育应用提出伦理性要求。教育技术实践必须在道德上具有可辩护性，其能动性必须蕴含道德性和伦理责任要求，其伦理实践的原则、过程与方式必须保证共同创造好的教育。[26]超越工具理性意味着对生成式人工智能教育应用伦理的观照，使其应用伦理边界得以维持。伦理边界是一种道德标准，指明生成式人工智能应用于教育场景中的可接受范围和限制，它用于评估生成式人工智能在教育场景中应用时道德和伦理层面上的应然行动，具有动态性、抽象性、规范性与引导性。伦理边界能有效保障生成式人工智能应用于教育实践过程中符合伦理规范。 生成式人工智能应用于教育实践的伦理边界的基本规定主要包括以下几点。一是不造成教育安全危机。安全性是生成式人工智能应用于教育实践的伦理底线，作为一种道德实践，教育过程及其各要素都要求能符合伦理的标准和原则，并造成一种德性的教育结果。二是不折损实现教育目的的价值性。生成式人工智能在教育活动中起着“支架”或“义肢”的作用，在使用过程中应尽可能确保其履行应有的教育责任。三是生成式人工智能能够公平地对待使用者，通常生成式人工智能所生成的内容反映着整体社会的价值取向，但人类社会的价值取向难免裹挟着诸如种族歧视、地域歧视、宗教歧视等偏见性，伦理边界对此提出规范性要求。超越工具理性是对这种安全性、价值性与公平性的清醒认知，有效维持伦理边界，在一定程度上规制由工具理性主导所造成的应用伦理风险。 (四)促进生成式人工智能有机“嵌入”教育之中 生成式人工智能应用于教育实践所能发挥的教育势能并不单单取决于它的功能性，更重要的是它在应用过程中与教育各要素之间运作的适配性与协调性。这种适配性与协调性是工具理性与价值理性综合作用的结果。工具理性追求生成式人工智能功能性效用的最大化，体现在生成式人工智能对教育的赋能性、加成性、辅助性上。而价值理性则对功能性效用提出了伦理性、规范性与价值性的要求，确保生成式人工智能能够在合适的时机被恰当地使用。价值理性表达了人运用工具理性所内含的操作、验算、模型、方式等方法来实现自身的意义与价值，提供人对自身生活意义的肯定评价及对自身价值的肯定评价。[27]工具理性与价值理性在本质上是相辅相成的，工具理性为价值理性提供现实支撑，价值理性为工具理性提供精神支持，生成式人工智能要实现有机地“嵌入”教育之中，两种理性缺一不可。 工具理性主导下的生成式人工智能的教育应用所造成的诸种悖论严重阻碍着生成式人工智能与教育的深度融合。超越工具理性可在一定程度上消解诸种悖论。一是可推动有意义的算法透明，追求技术向善的算法设定，强调人作为应用的出发点，以消解“主体性悖论”。二是坚守教育的“育人”和“生命”属性，驳斥工具理性技术为本的观念，以消解“具身悖论”。三是遏制技术的无序扩散，为实现适当而有序的应用做出警示，时刻防范生成式人工智能应用过程中可能的风险，以消解“确定性悖论”。超越工具理性的教育价值表明生成式人工智能应用于教育的一种美好结果的可能性，但它作为一种新技术对教育的介入仍会有一些难以解决的客观性问题。从因材施教方面来看，尽管生成式人工智能应用于教育可促进个性化学习和差异化教学，推动实现因材施教，但也可能因学生数字素养不同而造成与预期相反的结果。智能技术更迭要求学生数字素养同步发展，学生的数字素养将决定技术的影响性，即数字素养越高，就越能从中获益。[28]生成式人工智能颠覆传统范式，对学生数字素养提出更高要求，不同素养水平将产生不同教育结果。学生间原本的素养差异与数字鸿沟可能进一步放大他们之间的差距。 总体而言，教育价值的描绘只是提供了一种理想化状态范本，能否超越以及在何种程度上超越工具理性将受到诸多现实问题的牵制，而这些问题的底层逻辑或许远超教育范畴。 四、超越工具理性教育价值的实现机制 超越工具理性，并非对工具理性的摈弃，而是寻求工具理性与价值理性的整合，在保障生成式人工智能应用于教育的工具性价值实现的基础上，以价值理性引领生成式人工智能的教育实践。为实现生成式人工智能应用于教育实践超越工具理性的价值，有必要建立体现交互主体性的应用机制、健全为持续改进提供依据的评价机制、完善确保稳定进行的保障机制。 (一)建立体现交互主体性的应用机制 生成式人工智能具有超越传统技术的能动性，传统教育关系结构已然难以适应生成式人工智能教育新实践。工具理性把生成式人工智能看成人的“附庸”，遮蔽了它在内容生成与深度学习等方面所具有的能动性。我们需反思极端片面的工具理性主义，整合价值理性，改变传统“附庸”观念，重塑一种体现交互主体性的生成式人工智能用于教育实践的应用机制。 一是明确教育分工。一方面，“人师”并非全能，难以实现诸如在大班额中完成个性化学习路径和内容推荐、即时性教学指导与反馈等任务，可凭借生成式人工智能强大的大数据分析与内容生成功能来完成，以便有更多时间和精力实现自我价值与完成更具教育性的教育活动。另一方面，作为“机师”的生成式人工智能不具备处理复杂情境的教育情怀与教育智慧，这些教育内容只能由“人师”才能完成。斯蒂格勒(Stiegler，B.)在《技术与时间1：爱比米修斯的过失》中指出，人作为技术的“存在”，天生就存在不足，所以需要技术这一“代具”来补充，以使自己变得更加完善。[29]依据“人师”的“缺陷存在”与生成式人工智能的“代具补偿”，明确教育分工，共同完成教育任务。 二是增进交互信任。教育分工意味着人将一部分教育使命和与之相应的教育权力让渡给技术，因此需要以一种“他者”视角予以技术充分信任。塔迪奥(Taddeo，M.)认为，机器能动性与人机交互过程中的可信度成反比关系。[30]较之传统智能技术，生成式人工智能更强的能动性增加了人机与人际的信任危机。考虑到人工智能带来的种种社会信任挑战，应着眼于以人为本构建可信赖人工智能生态体系，基于技术秉性和道德法律框架重建人机信任关系和人际信任关系。[31]这需要通过提升自动化的可控性、提高算法透明度、对技术进行伦理化改造、进行常态化信任校准等方式增进人机交互信任。 三是人技双向反馈。一方面，应利用大数据分析所反馈的教育信息进行教育调整以及制定下一阶段的教育内容和方式选择。另一方面，还应对生成式人工智能进行信息反馈以便有效提升内容生成与信息推送的精准性与价值性，使其成为更加“上手”的学习伙伴与教学助理。因此，需基于技术信任，畅通人技双向反馈渠道。 (二)健全为持续改进提供依据的评价机制 生成式人工智能应用于教育实践超越工具理性的理念及其要求的提出是前提任务，关键还需建立一套合理可行的评价机制为这种超越提供持续改进的依据，而避免陷入工具理性主导的泥淖之中。生成式人工智能应用于教育实践的理性重建涉及内容生成、人机协同和应用结果等各要素，应基于此三方面建立评价机制。 一是内容生成的适应性评价。内容生成是生成式人工智能应用于教育实践具备独特价值的关键功能。内容生成的适应性，即供需适配性的问题是超越工具理性的关键指标。要达到超越工具理性，需以教育的逻辑接纳技术并对其进行教育化重塑，依据教育需要，在适当的时间与场合，出于适当的原因、以适当的方式应用适当的内容。因此，应建立涵盖内容专业度、内容准确度、内容可信度、内容可用度、师生满意度等维度的内容生成适应性评价机制。 二是人机协同的协同性评价。已有研究主要关注人机协同评价的实践模式，但对生成式人工智能应用于教育实践的协同性问题关注不多。而协同性问题是影响这种应用的价值实现的关键。因为生成式人工智能应用于教育实践超越工具理性要求体现一种教育逻辑下的“人—机”交互主体性，既重视人的主体性，也重视生成式人工智能的能动性。妥善处理这种人类主体性与技术能动性之间的张力是超越工具理性的基本要求。生成式人工智能应用于教育实践的协同性评价应重点关注任务完成的速度和正确率、智能系统的灵活性、人机协作时的自主性和注意力需求等内容。 三是应用结果的伦理性评价。强调伦理性是生成式人工智能应用于教育实践超越工具理性的内在要求，包括实践过程的伦理性和实践结果的伦理性，其中实践过程的伦理性体现在内容生成的适应性和人机协同的协同性当中。从实践结果的伦理性问题来看，生成式人工智能应用于教育实践可能带来人的认知危机、学生深度思考能力下降、教师专业技能退化、弱化师生交往情感基础等伦理风险。因此，有必要建立生成式人工智能应用于教育实践结果的伦理性评价机制，通过评价防范可能的伦理风险，并依据评价结果持续改进生成式人工智能应用于教育实践，使其符合超越工具理性的内在要求。 (三)完善确保稳定运行的保障机制 对工具理性的超越并非一蹴而就、一劳永逸，要实现生成式人工智能应用于教育实践的工具理性超越持续稳定进行，需通过一系列保障机制加以保障。 一是推进应用理念转变。工具理性主导下的教育技术实践遵循技术本位，片面强调教育技术的“是”，而忽视“应该”的基本规定，片面履行工具性价值的教育责任，而忽视本体性价值的教育责任。要实现生成式人工智能应用于教育实践超越工具理性必须积极促进技术应用理念的合理转变：一方面，需要不断深化对生成式人工智能应用于教育实践价值理念的理解；另一方面，需要把这些理念植入多元利益相关主体的观念之中。为了提升生成式人工智能应用于教育实践理念之于实践引领的意义与价值的正当性、适切性，就需要不断积极地推进生成式人工智能应用于教育实践理念具体内涵的时代转变。面向智能时代，应以服务于人的自由而全面发展理念引领超越工具理性的生成式人工智能应用于教育实践。人的自由而全面发展要求把人作为目的，发展人的个性，使人成为具有独特个性的人。为实现服务人的自由而全面发展的应用理念，要尊重人的认知规律、尊重人的身心发展规律、关爱人的生命情感。 二是加强政策支持。政策制定者应出台有关生成式人工智能应用于教育实践的政策，以支持实现超越工具理性。第一种是指导性政策。具体的应用指导是实现超越工具理性的直接策略，一些组织已发布相关文件。例如，联合国教科文组织在2024年数字学习周期间发布了《教师人工智能能力框架》和《学生人工智能能力框架》，界定了教师和学生应具备的知识、技能和态度，帮助师生了解人工智能在教育中的作用，并以合乎伦理、有效、安全和有意义