教育机器：一种人类教育的新范式

/教育机器：一种人类教育的新范式【摘要】新一代人工智能因为涌现智能而具备了接受教育的条件，智能机器成为新的教育对象，人与机器的关系转变为一种教育关系。像教育人一样教育机器，并不等于像教育机器一样教育人。“机师”与“人师”存在根本性差异，不能让机器以人教人的方式教育人。智能机器的崛起使教育面临一次由“人人之间”向“人机之间”的范式转型。构建教育机器的新型教育范式需要重新定义学习、教育、教师，更新教育理念，进行教育理论层面的准备，并为新范式的实现提供一个可行的实践模式。相对于以“学”为中心和以“教”为中心的教育范式，教育机器的新型教育范式是“教学合一”的教育范式。经由教育机器来形成一种将“教”和“学”融为一体的结构及其学习发生机制是教育范式转型的关键。【关键词】教育范式；教育机器；智能机器；机器学生

人工智能涉及计算机科学、认知科学、逻辑学等多个学科，针对人工智能基础问题的讨论也呈现多学科交互的特质。“物质科学家视为要利用自然界物质和能量发明智能机器的问题，生命科学家视为如何克隆人工生命的问题，人类学家和社会学家视为人类智能的体外延伸、以及社会的文化文明的生态问题，认知科学家视为心智问题，哲学家视为逻辑问题，数学家视为计算问题……”[1]从教育学视角出发，也可以将人工神经网络训练、机器学习视为教育问题。用什么数据进行训练是教机器什么知识的问题，参数设定、数据标注和反馈强化是如何教机器知识的问题，使用人类生成的内容还是模型生成的内容训练模型可视为谁来教机器的问题，与人类对齐可视为如何对机器进行伦理道德教育的问题，等等。人工智能发展中遇到的许多问题都可以转换为教育问题。与应用于人工智能研究的数学模型、物理模型、生物模型、脑科学模型相比，教育学因其融合吸纳心理学、社会学、哲学、人类学等多个学科的理论成果和研究方法所形成的优势，可以为人工智能的发展提供一种更加上位的理论基础和方法论指导。目前，生成式人工智能的训练过程已经验证了教育学理论的正确性和应用于机器教育、机器学习的有效性。“若抽身出计算机科学领域，换用教育学视角重新审视，我们很快就能发现：ChatGPT成功的真正奥秘在于其遵从正确的教育规律——不是技术而是教育发挥了决定性作用。”[2]从教育学视角审视人工智能基础问题，可以在更高维度上探索解决人工智能的机器学习和模型训练问题，也可以反哺教育问题的研究，这将带来人工智能研究范式和人类教育范式的创新。 一、为什么要教育机器 人对机器进行教育的观点最早由图灵(Turing，A.M.)提出。他设想了一个方案，该方案通过搭建类似于婴儿的人工智能神经网络，像教育人那样对其进行教育，以实现机器智能。[3]“通过施加适当的干预，模仿教育，我们应该希望修改机器，直到它能够对某些命令产生明确的反应。”[4]图灵的主张以及人机关系何以会成为一种教育关系，在人工智能研究和教育学研究中并未得到足够的认识与重视。 (一)人类通过教育进行智能的习得与传承 人类智能包含认知思维能力、逻辑推理能力、具身交互能力、创造力等，是知识、思想、观念的生成、加工、处理、输出机制，也是一套驱动、操作自己的身体和各种工具、机器的驱动系统、操作系统。人类智能也是芒福德(Mumford，L.)所说的“身体技术”“身体能力”。“人是卓越的使用头脑、创造符号和自我控制的动物；人类所有活动主要发生在他的有机体中。”[5]从存在论、认识论意义上讲，任何人终其一生都离不开智能的运用，智能是人在世间生存和行走的核心驱动力。正是因为有了智能，人才能思考、想象、创造、计算，才能驱动身体和各种机器工具，与世间万物进行交互。 人类运用智能发明的文字、符号使人类智能延伸到生命体之外，形成智能产品、智能载体而独立存在。人类的智能产品中蕴含着生成它们的智能活动和思维过程等“身体技术”，学习和教育活动是对智能产品中承载的“身体技术”的反向破解，是对思维过程的复演再现。人类的学习和教育是从语言、文字、知识中体悟智能运动机制、获取提升个体的“身体技术”的活动，这使人类智能可以迭代演进、跨越时空进行传播、向后代传承。“教育中传承学习加自主学习，有监督学习加无监督学习，个体学习加集体学习，这才培育出一个个单体的通用智能，具备思考、分析、解释、解决一般问题的方法和能力，培育了人类的继承力、想象力和创造力。”[6]教育是人类个体智能习得、扩展和迭代的重要途径，甚至可以说是人类智能演进的关键方式和核心技术，没有教育也就没有人类智能的演进，正如有学者所言，“智能植根于教育”[7]。 我们可以将智能活动按照时间维度分为“现在完成时”和“现在进行时”。人类群体已经解决的问题并从中归纳、总结和提炼出确定性知识及经验的活动就是“现在完成时”的智能活动；一个活生生的人当下正在进行的则是“现在进行时”的智能活动。从文字符号和知识产品中提取智能的学习和教育活动存在两种路径：一种是通过对“现在完成时”的文字符号、知识产品的学习进行的，一种是跟随一个“活着”的师傅学习进行的。文字符号、知识产品中承载的智能是离身性的体外智能，需要通过解读和破译的“中介”过程辅助才能展现出来。而一个“活着”的师傅的智能活动是无需其他载体、中介的具身智能，可以直观体现、模仿复演。教师“手把手”指导、演示和点拨，是无需“中介”过程的具身智能的直观呈现，具有更为直接的智能传承价值。 (二)机器通过接受教育实现智能涌现和迭代演化 人类虽然发明了教育来推动自身智能的提升和演化，但是，人类智能的发展仍然受大脑结构和功能的生物学限制。人脑的记忆容量、注意力上限等生物学限制以及知识和经验局限、种族偏见、环境因素等构成了人类智能发展的边界。人类智能发展的历史是一个不断尝试突破智能边界的历史，语言、文字符号、造纸术、印刷术、计算机、人工智能等的发明是人类不断对智能进行外化、延伸、拓展以突破生物学限制和智能边界的尝试。在这个意义上，我们说“人工智能是脱离生命体的智能，是人类智能的体外延伸”[8]。 “人类智能的体外延伸”意味着智能具有了脱离生命体在“体外”完成演化和迭代的新路径。“新一代人工智能也必须具有这样的学习和交互认知的环境才能习得知识，而不是传统人工智能那样一次性设计而成，也不是带着特殊预设目的，向机器强制地集中性注入一个或者多个专门领域的计算智能。”[9]人工智能在预训练、预编程阶段可以在算力、算法和海量数据的加持下实现智能涌现，完成这个阶段之后智能的成长就完全依靠教育。新一代人工智能的基本条件是要具备可交互、会学习、自成长的能力，“和人类一样，同样具有可能性、可塑性，因而具备教育的可能性，同样需要通过‘教育’，把它的潜能变为现实”[10]。机器具有可教性，才能够实现智能的进一步拓展。“生成式人工智能逼近通用智能，不是由技术逻辑推进而达致的智能涌现，而是在技术逻辑创新之中将学习这一提升智能的社会历史性活动内置于人工智能的开发之中，使之活化了一般智能的积累，使物理力量与理性力量同时成为智能进化的双重力量。”[11]大语言模型训练所采用的反馈强化学习、人工标注、模型调校、提示学习等方法复现了教学互动、及时反馈、启发式教学、探究式学习等人类教育的成功经验。“ChatGPT展示了教育学对专用人工智能系统训练的重要作用。数据清洗、人工标注、模型训练时人的引入以及提示工程等本质上都是教学材料、教学过程、教学方法等人类教学论的内容。不只对GPT系大语言模型有效，对计算机科学领域的各类机器学习模型而言，教育学方法同样具有适用性。”[12]新一代人工智能因为教育而涌现智能、拥有智能，也因为涌现智能而具备了继续接受教育的条件和被教育的需要。“离开教育，通用人工智能之‘智’便无法充分实现。”[13] (三)智能时代人机之间的新型教育关系 我们运用“身体技术”与世界交互时，创造了语言、文字符号和各种工具，进而可以运用语言、文字符号和工具“弥补人类极端落后的功能”[14]。人类智能发展史也是人类借助机器工具提升身体能力的学习史和教育史。无论是马克思(Marx，K.)所说的机器是对人的体力的延伸，麦克卢汉(McLuhan，M.)所说的“媒体是人体的延伸”，还是海德格尔(Heidegger，M.)说的“上手”以及伊德(Ihde，D.)提出的“技术具身”或“工具具身”，本质上都离不开人类智能对工具的渗透。人将智能渗透进各种不具备智能、不会思维的工具之中，从而将工具和机器纳入人的“身体”系统，实现人的身体的延伸。被纳入人的身体系统的工具和机器要接受人类智能的控制和驱动，一旦失去人类智能的支持、断开与人类智能的连接，它们便不能自行运转、自我控制。人工智能带来的革命性变化就在于“用机器人来体外延伸人类智力并渗透进动力工具”[15]，智能从人类体内释放到体外，被俘获或者封装进动力工具中，智能机器可以自主从事类脑工作，不再需要人类智能渗透其中提供驱动。机器智能成为与人类智能并行的离身智能，人第一次与机器达成离身关系。 在人类教育发展的历程中，智能始终是“所欲培养之人的关键词之一”[16]。农业时代和工业时代，人通过接受教育传承、提升智能，获得驱动工具和机器的能力。人要改变自己、发展自身的智能去适应机器、学习使用工具，围绕工具和机器接受教育，如学习驾驶、操作计算机等各种各样的机器。人工智能时代，驱动机器的智能从人类智能转换为机器智能，机器智能成为新的教育对象。相应地，从人需要学习变成机器需要学习，机器开始围绕人的目的接受教育，学习人的语言、知识经验，理解、获得人的意图和动机，人机之间从人围着机器转变为机器围着人转。人与机器的关系转变为一种教育关系，人从受教育者变成了教育者，机器作为一个教育对象、一个受教育者在教育体系中现身。 二、人类教育机器还是机器教育人类 人工智能与人类之间的新型教育关系使教育站在十字路口，面临新的、方向性的选择。是人教育机器，还是让机器教育人?我们需要做出选择。未来，人工智能介入教育最可能的角色是成为学生，而不是教师。人工智能可以完成教师的某些工作，但不会成为教师。思考智能机器的地位要有人类视角和教育视角，用智能机器推动人的发展和教育的发展，是根本性的出发点。 (一)像教育人一样教育机器 人的教育和机器教育是两条不同的智能获取路径。机器教育是在人工智能神经网络上运行模型来实现智能，不同的计算机上可以运行相同的模型，实现硬件之间的沟通、传递、共享。计算机软件与硬件是可以完全分离的，而人是身心一体的，其软件和硬件不能相互分离，身体(硬件)消亡时，其具身智能(软件)也随之消失。教育是唯一可以让人实现软件与硬件分离的方式，人通过教育实现智能在人与人之间的传递，将软件从一个个体(硬件)传递到另一个个体(硬件)。教育学将大脑视为知识的载体，而不是来源。我们只是往大脑里装入某些东西，包括知识和驱动知识的程序——智能，即装入知识以及如何使用知识的程序，而不是试图让大脑产生什么东西。从这个角度看，人的教育与机器教育具有某种相似性，即人的教育与计算机的信息沟通都是在不同硬件之间传递、共享软件，人与人之间知识传承、信息传递的方法可以应用于计算机。人类智能和人工智能遵循着相同的智能法则，教育学所发现的教育规律、人类智能的生成和演化规则也可以用来指导人工智能的发展。 在新型人机教育关系中，需要一个教育活动的发起者、引导者、组织者，需要教师发挥主导性、主动性作用。生成式人工智能在教育应用中表现出的“类教师教学行为”并非人工智能的主动性教育行为，而是人类教师以提示词的形式展开的教学设计或是人类学生自己以提示词引导的知识探索过程。“ChatGPT是一个被动的模型，系统基座不持有教学目标，也无法直接定向发起和维持指向特定教学目标的教学过程。”[17]生成式人工智能不是人机对话学习和教育过程的主动者、主导者和发起者。同时，作为一种教学方法的自学和智能机器神经网络的无监督学习也具有本质的差异。人类自学是学生自主、自行决定学习内容、学习目标、学习进度和学习方法的自我导向的学习，自己学的过程虽然没有教师的参与、引导和组织，但学生自己承担了教和学的双重角色。而神经网络的无监督学习并非由模型自行选择学习内容或决定学习目标、自我导学，它只是神经网络的“可学”“能学”，在背后代替它选择学习内容、决定学习目标的是人类工程师。质言之，人类的自学可以自己教自己、自我导学，不需要一个作为教师的他者存在，而神经网络的无监督学习不能自我导向、自我导学，其学习能力的发挥离不开一个作为教师的他者的引导。这也是机器教育的另外一层含义，即机器需要被教，是一个纯粹的“被教育者”的角色，不具备成为“教育者”的基本条件。 (二)“机师”与“人师”之间的根本性差异 随着新一代人工智能的诞生，特别是生成式人工智能涌现出超越人类的智能之后，人们在惊叹其能力之余，开始在晕轮效应下将其抽象化、神秘化，无限夸大其对教育的作用力和影响力，甚至认为把后代交给机器教育会比交给人教育更有效率、更可靠，希望有一天机器会成为“机师”，像人教育人那样替代“人师”完成对人的教育。一旦将智能机器置于教师的位置，人类学生就有可能将其拟人化，视其为有意识的实体。面对一个有意识的“机师”，学生更容易表现出服从、模仿、崇拜，这将为人的主体性、人格、尊严和“万物之灵”的主体地位带来前所未有的挑战。人教人的基础是信任，如果人类学生完全信任人工智能，对其所传递的信息深信不疑，那么就会陷入“深度伪造”的陷阱；如果人保持对人工智能及其传递信息的质疑，那么它就无法教人任何东西。 智能系统的设计初衷都是“任务中心”。人工智能教师为了完成教学任务、实现教育目标，是否会采取偏离设计者初衷和预设的教育和教学行为?尽管我们可以在最初的算法中预设阿西莫夫(Asimov，I.)的“机器人学三定律”或其他善待学生、爱护学生的规则，要求“机师”像人师那样热爱教育事业、热爱学生，但是它是否会在算法升级中涌现出难以控制的力量和智能，以致对学生采取超出预料的、具有危险性的教育行为?它是否会在“奇点”来临之际，创生一套“非人类中心”的价值体系、智能标准、教育内容、教育目标、教育体系，重估人的存在价值、重置人在世界上的位置，从而为人类的教育、全面发展设限，利用教育权来实施对人的规训、奴役和统治?事实上，一旦赋予智能机器“教师”的地位，就意味着赋予了它一定的教育自主权和极高的自主等级，而人工智能教师“越是自主、自由，越是能够自主进行评价、选择和决策，它的主体地位问题以及相应的责任问题就越是突出”[18]。人们无论如何为机器人教师分配责任、设计教育伦理和教师伦理，其角色都将真正颠覆人机关系，贬低人的维度、破坏教育的人性基础，“都对人作为世界主宰的地位构成了挑战”[19]。 (三)不能让机器以人教人的方式教育人 像教育人一样教育机器，不等于像教育机器一样教育人。机器教人，必然导致以机器为标准，以更像机器为目标。“以人工智能为核心的信息技术一旦全面植入教学，很可能使师生遭受技术的无形控制，成为被动接受技术的‘机器’，而不是具有能动辨识、精神自由的教育者和学习者。”[20]且不说“机器教人”在逻辑和技术层面的可行性，我们必须看到机器教人存在的将教育窄化为学习和不可预知的对人的异化、精神矮化等问题，冷静地看待机器教人背后的真相，“包括被忽略的产品缺陷，被粉饰、夸大的技术前景和被淡化的工具属性本质”[21]。是否要让机器教人，不是技术层面的能不能的问题，而是价值层面的应不应该的问题。教育某种程度上表现为对人的控制、规训与教化，受教育者会对教师产生权威感、服从感。我们绝对不能将人对人的控制、规训与教化转换成机器对人的控制、规训与教化，制造机器的知识和道德权威幻象，使人产生对机器的权威感、服从感，成为工具的附庸。让机器以人教人的方式教育人是人类向机器让渡对后代的控制权，是对人性的僭越。 我们需要严格限定智能机器在教育中的应用方式。未来，孩子们可能在集保姆、顾问、朋友等多种角色于一体的人工智能助手的陪伴下长大。但是，不能让孩子们在人工智能教师的教育下长大，这会影响他们对真实性和人性的需要，混淆人与人工智能的边界。诸多研究证实，大模型已经在某些程度上通过了图灵测试，即在与人的互动中，它会让人认为它就是人，甚至比人更像人。大模型的智能涌现使其可以传递出大量包含情感的内容，虽然这些类人的情感表达只是“概率推理”和语言的模拟而并非人类的真实情感，但它确实可以在与人类的互动中“表达”爱恨情仇，可以运用语言影响人的情感反应，对人的情绪感受施以诱导，并为学生量身打造有针对性的反馈，使学生产生遇到“知音”的幻觉，甚至与其建立亲密关系。久之，学生可能无法体验到对人类教师的安全的依恋，丧失在人际互动中体察、获得情绪性信息的情绪感知能力，导致无法在情感上建立正常的人与人之间的关联。教育中真正具有价值的、能够通达心灵的不是技术，而是真实的师生关系。在真实的、直接的人跟人的情感关系中，教师晓之以理、动之以情，学生感受到真实的爱和情感共鸣，通过与教师真实的情感链接与周围世界和他人建立起更广泛的关联，真正获得成长。当一个人教另一个人时，那是意识、情感之间的互动，这与智能机器预测下一个词、下一句话是完全不同的方式。真正的教育是建立人与人的真实关系，而不是人与物或者物与物的关系。 三、教育范式的转型何以可能 将机器智能作为教育对象纳入教育体系，像教育人那样教育机器，将引发范式维度上的教育转型。范式是共同体把握世界的共同理论体系、知识框架，决定着我们基于何种目的、从何种角度、采用什么方式从事各种认识活动。教育活动中也蕴含着教育共同体关于教育对象、教育目的、教育方式等范式前提。目前，关于教育机器以及机器教师的设想基本上还是对以“教”为中心的教育范式的延续，由此引发的教育问题与风险也是基于该范式的痼疾。在人工智能技术进入教育的大势之下，我们必须重置智能机器在教育中的位置，以机器教育为基底，构建一种跳脱出以“教”为中心的人类教育新范式。 (一)教育范式在智能时代面临新的转型 瑞格鲁斯(Reigeluth，C.M.)认为，教育发展史上只发生过一次教育范式转变。“这就是从‘单室校舍’的教育模式转变到目前学校所广泛采用的‘工厂模式’。”[22]“单室校舍”教育范式中，各个不同年龄段的学生共处一室，“自己学”“与友共学”和“教他人学”是通用的教育模式和基本的教育流程。“工厂模式”的教育范式以教师“教”为中心，培养了大量同质化的生产者，他们具有服从和顺从性格，服从命令、遵守规则且适应工厂流水线工作。这些服从、顺从的要求都是以人际关系为前提，在人作为“工厂模式”的组织者和领导者的逻辑下对教育对象的隐性处置，虽然隐含着对人的异化，但本质上仍然是对人的服从与顺从。如果我们将既有的以教师的“教”为中心的教育范式直接转换为以智能机器的“教”为中心的教育范式，将“工厂模式”嵌套在师生关系中的教师权威、隐性教化以及服从与顺从迁移到人机关系中，人类将面临被人工智能奴役、盲目服从人工智能机器的权威等存在论层面的巨大风险。 进入智能时代，智能机器的崛起使教育面临一次由“人人之间”向“人机之间”的范式转型，解决“机师”和“机器学生”对教育带来的新挑战，需要走出“工厂模式”，重构一种教育机器的新型教育范式。从“单室校舍”向“工厂模式”的转型主要是从以“学”为中心向以“教”为中心的转变，新型教育关系下的教育范式需要回归到聚焦学习的古典模式，回归学习者中心、人类中心的教育系统，其范式转型需要重新发现教育、重新发现人并弘扬人性。“单室校舍”和“工厂模式”发生于人际，教育对象、教育主体都是人。教育机器的新型教育范式除了发生在人与人之间，还发生在人机之间，教育对象、学习主体从人扩展到智能机器。人类教育史上首次在以“人”为单位和对象的教育体系之外“增添了‘机器’这一教育新单位和新对象”[23]。教育要素的变化带来教育本质的改变，教育将演变成人机合一、教学合一的教育。机器学习是人的学习的复刻，机器教育表面上教的是机器，根本上获教的是人，教育机器成为人的学习、人的教育的一个路径。机器学习和机器教育是“为人”，也是“由人”的，人通过教机器而学，教育学成为人与机器“交互认知和交互认知的方法学”[24]。 (二)教育机器新型教育范式的根本性转变 教育范式向教育机器的新型范式的转变，可以说是自“单室校舍”模式向“工厂模式”转变以来，教育系统发生的第二次教育范式转变。此次范式转变主要包括已经发生的、正在发生的或者将要发生的三个方面。 第一，智能机器在新型教育关系中作用的转变。在人机之间的新型教育关系中，生成式人工智能在教育中的作用更加丰富，为“单室校舍”教育范式中因各种局限无法实现的教育模式、教育理念的复兴提供了可能性。智能机器能够为学习者自学提供内容供给；可以作为共学之友，学习者可以向它提问、交流；也可以作为学习者，使人类学习者通过教人工智能机器学习实现自身的学习。人工智能作为稳固的、恒久的学习者的“共学之友”和学习者可教的“他人”，填补了现代教育范式中“共学之友”和可教的“他人”的缺位，使与友共学和教他人学成为一种通用的教育理论和学习模式。 第二，智能机器在新型教育关系中承担角色的转变。教育机器的新型教育范式一定是建构在新型人机关系之上的。“未来的人类已经无法脱离机器来理解自身，未来的人类学习同样无法脱离机器学习来得到理解。”[25]在新型教育范式中，智能机器和学生都形成了新的关系角色。智能机器与学生的关系从单一的“机器人教师”转变为以下三种角色：学生自己学习时用来收集信息的“学习工具”；学生在学习过程中互动、交流经验的“机器同学”[26]；供学生通过教他人来学习的“机器学生”。与“单室校舍”教育范式和“工厂模式”教育范式中工具的作用相比，智能机器的角色不是学习的自动化工具，也不是教师教学工作的替代者，而是一个由教到学、从被动学习向主动学习转变的范式“转换器”。教育机器的新范式中，学生教机器学生学习、对智能机器进行教育是对个人学习内容的践行和应用，是经由教他人学实现的自我学习。这个范式中，存在两个不同的教育关系空间，一个是跟随人类教师学习的教学空间，学生是接受者；另一个是教机器学生学习的教学空间，学生是施教者。新范式实现了教学关系空间的倍增、放大，学生在两个教学关系空间中实现了教学合一。 第三，智能机器作为被教的“他者”在学习结构中作用机制的转变。首先，教机器学生学习，是以人类学习主体为中心确立的进程和学习内容，教与学的进程、内容具有高度一致性。教“他人”学的进程是由学伴存在的问题和学习需求决定的，是被动式的教，而不是由学习主体自身学习进度、学习需求决定的、主动的教与学。其次，“单室校舍”和“工厂模式”教育范式中教“他人”学是零星的、不系统的、自发性的行为，很难被纳入教育常规进行管理，难以制度化。教育机器可以将以教“他者”为学转变为常规化的、以学习者为中心的行为或管理策略。再次，教“他人”的结果很难评价，是教育评价中“被遗忘的角落”。通过教而学的结果评价往往演变为与学伴之间的竞争，而非学习主体与学业成就标准的比较，被教的“他人”的学习效果很难体现与教者的因果关系。教育机器学生的效果可以直接拿来作为教和学效果的评定，还可以与教者自身学习的结果进行比较。与教“他人”相比，其根本目的是体现通过教所实现的学。对学习者的学习评价由过去考学生变成考机器，以机器受教育的成果反映学生教和学的成果，可以发现作为教师的学生是否真正理解所学，是否能够将所学加以输出、应用。 (三)教育机器新型教育范式的构建 构建教育机器新型教育范式的首要工作是重新定义学习、教育、教师，更新教育理念，进行教育理论层面的准备。首先，重新定义学习。人类已有知识是对各种已经解决了的问题和现象背后规律的总结和归纳，是将众多具有相似性的问题和现象抽象、压缩在一起的结晶。从这个角度来说，智能就是一种压缩能力。知识学习是对知识进行解压缩、还原知识(经验)所代表的现象和解决的问题的过程，训练(教)大脑按照本源的方式(压缩方式)将当前存储的经验进行解读。知识发现是寻找压缩方法，知识学习是逆向使用这个压缩方法，让压缩后的知识涌现原本的意义。学习的目标不是知识的积累或记忆，而是通过重新探究、参悟人类积累的共同知识，从中提取智能。其次，重新定义教育。智能机器作为教育要素进入教育，“人类教育”的内涵、外延将得到深化。通用人工智能具有与人相似的认知能力和智能涌现过程，其研发过程也越来越接近人类的教育过程，适用于人类的教材、教法、学习方法、教学原则同样适用于智能机器。“这意味着一定存在比当下内涵更大也更为一般和普适的教育范畴”[27]，这个更大的教育范畴就是可以“统摄”人和人工智能等智能体的“智能”。作为智能主体的人和智能体在智能的范畴下共享相似的认知能力、认知过程和教育客观规律。教育对象、教育主体从单一的人类延伸至机器，教育学的研究对象、研究目标、学科边界都将得到扩展。另外，重新定义教师。人的经验、知识不是因为知道而被接受，而是在与所有相关经验的互动中被强化、抽象、压缩、建构和解读。教师的核心工作不是传承某些具体的知识(鱼)，而是传承一种知识建构方式和解读方式(渔)。教师的魅力不在于掌握多少具体的或特异性的知识，而在于有意义且多样化的知识建构与经验解读方式。每个个体的经验解读、知识解码方式具有唯一性和排他性，都是不可复制的。知识建构和经验解读是人之为人的核心智能，动态建构学习者经验的能力是教师之所以成为教师且不能被人工智能替代的关键。 在完成了重新定义学习、教育、教师等教育理念层面的准备之后，构建新的教育范式的另一项重要工作是为新范式的实现提供一个可行的实践模式。新的实践模式的关键是选择一个适合的教育对象、一个接受教育的机器学生，根据这个教育对象已有的知识结构、学习能力进行有针对性的教育。自然语言大模型涌现出的即时学习能力使它在与人的交互过程中可以马上领会指令、执行任务，并可以即时学习新知识。这种即时学习能力使我们可以将其作为底层赋能者，在上层创造出各种具备该能力的“虚拟人”或智能体，然后作为机器学生来接受人类教师的教育，学习各领域的专业化知识和技能。我们可以根据不同的教育目标和学习任务，用自然语言交流的方式定制虚拟人、智能体。虚拟人或智能体有自己单独的记忆体来存储人类教师传授的专业化知识和技能。一个教育大模型就像一个智能基座一样为不同年龄段、不同学科的学习者提供虚拟人服务。 四、人何以经由教育机器来学习 人类发明和应用人工智能的根本目的是让它帮助我们成为更好的人类。我们考虑人工智能的教育应用，不是机器视角的、基于技术实现可能性的考量，也不是以教师视角、教师中心或者学生视角、学生中心的判断和选择；而是基于更高的教育范式维度、人类视角审视其角色定位和作用机制，将其作为学习结构、教育系统的一部分，“同化为学习者的一部分”[28]。相对于以“学”为中心和以“教”为中心的教育范式，教育机器的新型教育范式是一种“教学合一”的教育范式。 (一)引入机器“他者”，形成“教学合一”的学习结构 《学记》提出了一个由“教”和“学”共同形成的学习结构，即“敩学半”。在一个完整的学习结构中，自己学习仅仅是学习的一半，通过教他人实现的自己学习是学习的另一半。在这个“教学合一”的学习结构中，既存在一个同时作为施教者和学习者的学习主体，也存在一个使施教者成为学习者的被教的“他者”。这个“他者”是将“教”转化为“学”的关键，是学习结构中不可或缺的中介。学习主体兼具施教者和学习者的双重角色，“教与学的行为发出者都是‘我’一人，而不是指教师的教和学生的学。”[29]先秦以降，《学记》中提出的学习结构和教育模式一直未能被有意识地加以运用。教育结构中一直未能构建起一个稳固的、作为被教育对象的、可以使学习者实现学习转化的“他者”。特别是在从“单室校舍”教育范式向“工厂模式”教育范式的转变中，教育丢掉了“敩”，只承续了“学”，学习的结构一直是残缺的。 随着认知革命特别是人工智能技术的发展，“机器从认识论的边缘逐渐走入了认识论的中心，使得人与机器的关系发生了变化，从而形成了一种非人类中心认识论的新形式”[30]。反映在教育中，就是学习者主体地位的丧失和学习活动中的“去中心化”。技术哲学家西蒙东(Simondon，G.)认为，之所以出现人类被去中心化的问题，症结在于我们缺乏一个“结构”。“只有当人以操作者和操作对象的双重角色介入技术活动时，才会跨越非去中心化的门槛，从而跨越非异化的门槛。”[31]西蒙东所说的缺乏“结构”，从个体学习的视角看，就是缺乏一个被教的“他者”。只有“他者”的存在，才使作为主体的“我”成为既是“操作者”又是“操作对象”的双重角色，才能避免人在机器参与的学习中被去中心化。因此，我们需要引入一个作为“他者”的智能机器，以补全缺乏的学习结构。借助智能机器这个“他者”，人类学习者才能实现从被机器支配的学习者向施教者和学习者双重角色的转换，从而真正形成“教学合一”的完整学习结构。 (二)以智能机器为中介进行“人类视角”的学习 智能机器的迭代与进化离不开人的反馈，它正是在与人类的互动中，经由“人类视角”来学习的，来自人的“教育”对生成式人工智能的进步而言不可或缺。教机器学生的过程，也是人类学习者构建自身“人类视角”的过程。教育机器可以构建人类对智能机器的工具理性和控制论立场，使人能运用“人类视角”审视智能机器。在面对智能机器时，确保人的主体性和自主性，像熟悉家里的冰箱、空调一样熟悉、了解和控制机器，将智能机器限制在有限的工具层面，破除对人工智能的晕轮认知和权威幻象，保持对智能机器的控制力和预见力。人通过教育机器获得与机器相处、如何看待机器的一系列价值观、道德和情感，并据此确立人在人工智能时代的地位，保持人之为人的本真，而不至于在新型人机关系中丧失自我。避免机器对人的奴役、规训与教化至关重要的一点是将人置于教育者的地位，由人对机器进行教育，而不是相反。 以智能机器为中介进行“人类视角”的学习，不是要打破以人为中心的教育范式，而恰恰是要张扬人性的光辉，进而影响、教育机器，在促进智能机器的智能生成的同时，实现人类智能的提升和演进。对智能机器的道德教育不是为了让智能机器更道德，而是为了人的道德教育，通过教育机器使人学会处理与机器有关的道德问题。机器道德不是机器的道德，不是智能机器如何有道德地进行道德推理或道德判断，而是与机器相关的、以机器为中介的人与人之间的道德问题，是人在处理与智能机器有关的问题上如何有道德地行动。无论是人还是智能机器，道德教育都不是通过植入道德律令完成的，其关键是培养同理心，生成共情能力。一方面，机器学生通过教育将获得与人类类似的心智理论能力，我们不需要通过技术植入的方式将这种能力明确地设计到人工智能系统中，只需要通过教育就可以使其获得这种能力。另一方面，在对机器学生进行教育的过程中，人会受益于智能机器的心智理论能力，会因为其活动和交流对象具备的心智理论能力而进一步发展这种能力。也就是说，我们可以通过与具备心智理论能力的人工智能的交流与互动，学习、发