人机协同：理解并建构未来教育世界的方式

/人机协同：理解并建构未来教育世界的方式【摘要】人工智能技术正从各个方面驱动社会变革。在教育领域，智能技术的应用正在促发教师角色与教学形态的嬗变。然而，仅从技术视角讨论其在教育中的应用容易招致“技术侵入生命价值”的批评。如何理解并重构智能技术下的教育世界是教育理论研究中的关键问题。本研究分析了智能技术的局限以及智能社会对人的要求，提出人机协同的本质是驱动教育创新，是理解未来教育世界的关键概念。在组织形态上，人机协同的教育世界是由学习者与人工智能体共同构成的网络；在运行机制上，要素之间的交互运行构成“自主、协作、探索、创新”的学习系统；其中，数据是驱动教育世界运行的动力来源。最后，文章基于人的安全、归属与成长维度提出“人控制机器、机器适应人、机器赋能智慧”的人机协同原则。【关键词】人机协同；人工智能；智能教育；方法论 随着机器学习、计算机视觉、语音识别等人工智能技术的发展，一场比工业革命的发展速度更快、涉及面更广、颠覆性更强的社会变革正在徐徐拉开序幕。[1]国家政策(《新一代人工智能发展规划》等)以及突发性事件(新冠疫情等)更是进一步加速人工智能对传统行业的渗透，AI+医疗、AI+教育等概念应运而生。从技术智能化、经济智能化和社会智能化这三大人工智能发展阶段看，目前我们正处于经济智能化深度发展时期，人工智能技术的商业化布局正逐步推进社会智能化发展。全社会乃至全球范围内的智能协作与制度创新将对经济产生更加深远的影响，人类终将进入智能社会。然而，教育领域面对这一变化的态度是复杂的。有研究者畅想未来“脑机接口”下的教育形态，[2]也有研究批评技术应用对人的生命成长意义的侵蚀。[3]面对时代的潮流，激进与守旧都不是合适的态度。立足现实，考察技术的限度、理性思考未来教育世界的构成、确立人工智能教育的基本准则，可以让我们的思想更澄明、行动更坚定。 一、有关人工智能的教育讨论与问题 从教学行为跟踪分析到学习内容推荐，人工智能技术已经融入教育教学活动的多个方面。然而，单纯讨论某种智能技术之于教学的利弊容易让我们陷入纠缠不清的争论。将人工智能作为一个整体，讨论其对教师职业的影响、对新学习样态的塑造以及教育与技术关系的哲学思辨成为研究的热点。 无论是电视、电影的产生还是多媒体计算机的出现，每一次新技术的发明以及在教育中的应用总是伴随着替代教师的设想。人工智能是一种能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，基于语言识别、图像识别、自然语言处理技术的应用在某些方面甚至超过了人。在教育领域中，形成了角色模拟、适应性学习资源和路径推荐、教学智能测评、智能批改等广泛的智能应用。对于人工智能是否能够替代教师，严肃的教育研究者并没有做出过多的猜想，但教师角色内涵将在与人工智能的协同共存中发生改变已经成为不争的事实。[4]研究判断，智能技术与教师的协同将重构教师本体，形成机器导师与人类教师组成的“新主体教师”，并在推进有序的教学活动和教学体系自治的过程中驱动人机协同进化。[5]依据教师与人工智能协同实践的层次，未来将出现“AI代理+教师”“AI助手+教师”“AI导师+教师”“AI伙伴+教师”四种形态。[6]人工智能机器人集中于知识传授与行为培养，人类教师与教育机器人协同组成的“双师”型课堂即将成为一种新的教学形态，助力学生个性化发展，培养人机协同的意识与能力。[7][8]然而，无论哪种形态的“教师”，均把人工智能看成人的延伸，视为一种新媒介，关注其对职业发展、事业前途、日常生活的影响。[9] 智能技术环境下学习的形态也将发展革命性的变化。在物理形态上，学习场域、空间具有多元性与无边界性特征；在学习实施形态上，强调学习的创新性与混合性；在方法形态上，着重个性化以及虚实的结合。[10]由于这些变化，人机协同的智能结构将分担原本全部由学习者大脑完成的认知活动，改变信息加工过程、诱发多重学习表现、促进学习者自我认知发展。学习将突破传统意义上的知识获取和技能习得，更加注重在内融性的智能环境下培养问题解决、反思、批判性和创新等能力。[11]有研究者认为，学习形态的这种变化来自人机协同的数据智慧机制，即通过融合人的“亲而知”“觉而知”“构而知”和“审而知”，以及机器“感而知”“描而知”“掘而知”和“学而知”，构建起一种协同发展的智慧环境。[12] 关于智能技术与教育的哲学讨论日益成为热点话题。研究者指出，仅从“职业”“身份”“角色”探讨人工智能与“教师”或“学生”的关联不足以认清人工智能时代的教育。对人工智能的教育探讨要回归到人这一原点，“人”既是教育的原点，也是“人工智能”的原点。我们需要超越以传统的动物、植物、工业时代的机器和以“神”为比较对象的参照系，在“人机关系”中认识人，破解“人类自我认识的危机”，缓解教育焦虑。[13]这种哲学思辨落实到具体的教育实践上就是“去机器化”。有研究者认为，传统上被低估的才能和兴趣，如艺术、娱乐、全球化能力等，将随着人类获得更多的可支配的收入和时间而获得价值。因此，教育应该去机器化，从培养同质化人才转向培养差异化人才，注重个体的独特性，群体中人才的多样性。这既是应对智能机器时代的策略，也是走出传统教育困境的方向。[14] 对于未来人工智能下的教育我们有诸多构想与期待、质疑与恐惧。如果回到人与技术的关系这一基点，就会发现这些认知和情绪隐藏在两类思想下：第一，技术决定论，认为技术终将拥有自主性，并超越人类的控制。鉴于人工智能技术在某种程度上的“自主性”，人们担忧失去对技术的绝对控制，引发出质疑或恐惧。第二，“工具隐喻”，认为所有的技术都是一种工具，人和社会或多或少以理性的方式使用它来实现特定的目标。[15]人工智能技术在数据分析与预测方面的能力可以协助解决教育实践中相当多的问题，因此引出诸多机器替代人的设想与期待。 有没有第三条道路呢？如果深入分析人工智能技术的本质，可以发现其与一般意义上的教学技术或工具(例如教学多媒体)有本质的不同。人工智能的核心是建立一种模型，用于解释、预测个体或群体认知、行为中的规律、联系等特征。构建模型的关键在于数据。数据来自哪里？来自教师、学生以及利益攸关者的决策及行为。具有某种选择偏好的算法通过处理这些行为数据，构建起模型。这些模型不是某种给定的、静态的工具，而是由教学参与者共同打造，并在生动的教学活动过程迭代塑形。由此，人机协同这一概念以全新的面貌浮现出来，人与“机器”的协同超越了一般意义上的人与器物间的使动关系，形成人与智能体之间相互促进、共同发展的融合关系。然而，在实践中我们倾向于采取自然的生活智慧，即“把适合机器做的事让机器去做；把适合人做的事让人来做；把适合于人机合作的事让人与机器一起来做”。[16]显然，这种认识已经不足以指导人工智能技术支持下的教育实践，并且容易让我们陷入或悲观或乐观的两极争辩。仔细辨析人机协同的本质，探寻“人机协同下的教育世界具备什么样的形态？它将以怎样的方式运行？”这些问题的答案，将帮助我们从与机器的较劲中解放出来，重构我们的教育世界。 二、人机协同的本质与意义 如果我们接受人机协同作为未来相当长一段时间内人与技术的关系定位，那么就应该以审慎的态度去讨论人机协同的本质，理解将其作为认识未来教育的一种方法的必然性。 (一)什么是人机协同 协同一词来自古希腊语，或曰协和、同步、和谐、协调、协作、合作，是协同的基本范畴。 人机协同思想诞生于工业时代，强调人与机器在劳动层面的协作关系。1971年德国科学家哈肯提出了统一的系统协同思想，认为自然界和人类社会的各种事物普遍存在有序、无序的现象，一定的条件下，有序和无序之间会相互转化，无序就是混沌，有序就是协同，这是一个普遍规律。协同现象在宇宙间一切领域中都普遍存在，没有协同，人类就不能生存，生产就不能发展，社会就不能前进。20世纪90年代，系统科学与信息科学研究者从功能分配的角度对人机协同的方式进行了界定：凡是快速的、精密的、笨重的、有危险的、单调重复的、长期连续不停的、复杂的、高速运算的、流体的、环境恶劣的工作，适于由机器承担；凡是对机器系统工作程序的指令安排与程序设计、系统运行的监督控制、机器设备的维修与保养、情况多变的非简单重复工作和意外事件的应激处理等，则分配给人去承担较为合适。 人与计算机之间的互动将人机协同从一般性的劳动拓展到部分决策领域。有学者提出人机一体化思想。该思想采取以人为中心、人机一体的技术路线，将人与机器置于平等合作的地位上，共同组成一个系统。人机一体的系统支持形式分析、战略设计等复杂问题决策。在协同过程中，机器充分利用知识库、决策模型与强大的数值运算力确定可选方案，人凭借直觉经验以及对当前情境的感知做出判断，机器与人通过协商、修正、综合评价的交互过程做出最终决策。人与计算机各自执行自己最擅长的工作，取长补短，共同认识、共同感知、共同思考、共同决策、共同工作、互相理解、互相制约和相互监护。[17] 随着人工智能的发展，人机协同中的“机”已经超越计算机的范畴，而是指包含计算机在内的智能感知、云计算、区块链等多种智能技术。人机协同的紧密程度不断加深，“机器”在与人的互动中不断提升精确度，人机协同向人机共生的高级形态发展。人机共生这一概念来自生物科学理论，即“两个不同的生物体以亲密合作的方式生活在一起，甚至结成紧密的联盟”，共生的生物体之间存在寄生、偏利共生、互惠共生的关系。利克莱德认为人机共生概念下，人与电子设备之间密切耦合，计算机能够促进公式化思维，人类和计算机能够合作做出决策以控制复杂情况，并且不依赖于预先确定的程序。[18]莱什将这种关系描述为“人们在与计算机交互时进行思考，就像你与一位同事的思考方式一样，而同事的能力又是你自己能力的补充”。[19]智能技术已经能够部分理解用户意图，开始涉足认知、情感计算领域，在人机交互方面，智能程序已经可以采用自然语言等多种方式与人类交流。激发人机协同向人机共生的变革力量正在积聚。 (二)为什么是人机协同 在社会整体智能化水平逐步提升的背景下，无论主动或被动，人们均被裹挟进去以适应这一变化。对于物质生产而言，人机协同能够替代人的繁复劳动，提升劳动效率。“利用智能技术激发教育系统的内在潜力，最大限度地提升标准化教育的运行效率”成为一种广为接受的观点。[20]然而，如果仅仅定位于效率提升，关于人机协同的教育价值将被极大地限定，对技术应用于教育的批评将不会停止。原因在于，人在时间、体力与精力上的有限性决定了教学效率的提升不是无限的。人机协同能给教育带来一些什么特别的东西？只有回答了这一问题，人工智能在教育中的应用才能像师生使用语言交互一样被认为理所当然。 人工智能技术自身的限度要求人机协作。尽管计算机在运算与算法能力方面获得极大突破，在图像识别、语音识别和计算机博弈等领域已经逼近或超过人的能力。然而，人工智能应用需要在严格满足以下条件的前提下才能实现：第一，具备充足的数据。数据不仅在于量大，还要有多样性，不能有大量缺失。第二，确定性信息，即信息是能够准确表达，并能够被编码记录。第三，完全信息。例如，围棋就是完全信息博弈。第四，相对静态，即按确定性的规律演化就是可预测性问题。第五，特定领域。例如下棋的人工智能软件就只能下棋而不能做别的任务。鉴于人工智能只具备基础的“感觉”的能力，还没有上升到“感知”的水平的现状，张钹院士指出，当前的人工智能技术发展已经触碰到天花板。从长远来看，必须走人类智能这条路，最终要发展人机协同，建立人类和机器和谐共处的世界。[21] 学会与机器相处并一同进步是智能时代对人提出的基本要求。智能时代的教育更多的是知识创造而不是具体的物质生产，是思想而不是事实，是头脑而不是体力，是想法而不是具体事物。人工智能技术具备数字化、指数化和组合性特征，这些特质为协同创新提供机遇。第一，知识与人的数字化。知识数字化为MOOC、SPOC等创新应用奠定基础，人的数字化则使物理世界中的学习者被虚拟到网络学习空间中，单就认识学习者而言，创新性的学习分析应用已经可以在常态化的教学过程中实现对学习者认知投入、情感状态、社会网络结构等特征的广泛分析。第二，指数化，不仅是智能技术的发展特征，更要求我们用指数思维与智能世界交互。在指数思维促变下，数据智慧、教学智慧与文化智慧相互作用创新生成智慧教育生态环境，培植人机协同的指数认知，培养智慧型指数人才。[22]第三，组合性。人工智能是一个松散的技术组合，综合运用这些技术能够为协同创新搭建便捷平台。例如，毋需深入了解每一个算法的细节，小学生都可以使用模块化编程语言构建复杂的游戏或学习程序。由此可见，人机协同能够为教育创新开辟出一个新的空间，在这一空间内人的灵性能够得到激发，甚至是“传统上被低估的才能和兴趣”也有更多的机会被发掘、被肯定。 (三)人机协同的三重意涵 依据以上分析可以获得一个合理的推论：人机协同不是智能时代的不得已选择，而是指导人机相处的基本思想。这一思想中隐含了安全、发展与创新三重意涵。 人机协同让我们以更从容的心态去面对未来的教育世界。这种从容的基础是人类作为一个整体对自我安全与命运的掌握。尽管人工智能在某些领域超出人的能力，但这种智能还是“人工”的，亦即对人的思维能力的模拟与延伸。在人类对自身智能了解有限的前提下，出现超越人类的通用人工智能是不切实际的。正因如此，人在道德约束、直觉判断、审美与表达、灵感与创新等方面的特质就显得弥足珍贵。在人工智能应用生命周期内，人类整体关于真善美的追求是“负责任的人工智能”和“AI向善”的保证。 人机协同让我们以动态的、发展的方式推动教育良性发展。首先，人机协同的过程是数据生成的过程，所有教育活动参与主体的决策、行动、表现都能够被记录，蕴含其中微妙的因果关系、相关关系和规律特征能够被发现、被证实、被归纳。这些要素促使智能教育向智慧教育发展，使教育回归到培育人的智慧、启发人的智慧、传承人的智慧上来。其次，参与教育活动的所有主体不再是管理与被管理、教育与被教育的关系，而是相互依存、相对制衡的关系。数据层面的创新应用，打通评价权利分配流程中决策、参与和监督的藩篱，构建起以教学数据为核心、满足利益相关者发展需求为导向的权利分配体系。最后，促进学习的理性确定人机协同的方向，形成教育发展的良性循环。无论是教学资源适配推送、自动出题与批改还是伴随式学习诊断，衡量技术是否有效的唯一标准就是能否“促进学习”。这种学习不仅包含人的学习进步，还包括智能算法、模型和程序在与人交互过程中的进化。人与人工智能相互成为一种机遇，使每一个主体都参与其中，共同构建我们期许的教育世界。 人机协同的本质在于驱动创新，赋予人以更广阔的自由空间。智能技术的存在为人机协同创新提供了新的工具与手段。如果我们仔细观察当前的教育教学活动，可以发现智能模块化编程语言已经成为中小学生创新设计的主要工具，智能硬件模块在各类科技或创客活动中激发出学生广泛的热情。学生的奇思妙想在人机协同的过程中形成方案、成为作品。这种满足好奇心、想象力的教育教学活动从根本上就是为了赋予人更为广阔的自由空间。世界国际象棋大师卡斯帕罗夫说，“如果我能够和计算机合作，把人工智能留在身边，整合我们的强项，是否能获得更好的发展？人的直觉加上机器的计算，人的战略思考加上机器的执行策略，人的经验加上机器的内存，是否能成为史上最完美的游戏？”卡斯帕罗夫对人工智能的思考也许可以作为人机协同意义的注脚——“机器智能结束于此，人类的创造力开始于此。” 三、人机协同视域下教育世界的组织与运行机制 人工智能技术正在突破工业时代大规模标准化教育带来的束缚，使大规模个性化教育成为可能。智能技术不仅作为工具，更是在与人的协作过程中重塑人与技术、人与人之间的关系。未来的教育世界会是什么样子的？以下，我们从人机协同的视角对其组织与运行机制进行描绘，以提供一种理解未来教育世界的方式。 (一)人机协同下智能教育世界的组织形态 如果从技术的视角对不太遥远的未来世界予以假设，人工智能技术注定将成为物质生产的普遍形式。从工业生产中的机器人到商业互动问答机器人，技术融入生产生活中的诸多环节。马尔库塞认为技术的广泛应用将“设计出一种历史总体——一个‘世界’”。[23]这个世界，是人机共处的世界，更是两大智能“人类智能”与“人工智能”共处的世界。[24]人工智能不仅以工具的形态参与到物质生产过程中，还能以某种“有意识的主体”身份参与到与人的互动过程中。在教育世界中，人工智能的参与让信息存储、知识传递与生产呈现出新的样态。它试图给予所有参与主体以最大的行动自由，并且在人机协同的过程中累进发展，避免受到局部的约束。从社会网络的组织形式上看，学习者(Learner)与人工智能(ArtificialIntelligence，AI)协同构建的智能教育世界如图1所示。 图1人机协同下智能教育世界的组织形态 人机协同下的智能教育世界是由学习者与智能技术在交互过程中形成的社会生态。在这一生态中，学习者应用或围绕智能技术形成学习共同体，不同类型的共同体之间通过智能主体建立广泛的联系。根据伊德的分析框架，学习者与智能技术之间的关系分为具身的、解释的、它异的和背景的四种形态。[25]应用这一框架，可以对智能教育世界中人机协同的组织方式及其特征予以说明。 第一，具身的人工智能参与到人的知觉活动中，延伸学习者的感知能力，拓展学习者的信息传播能力。不同于一般意义上“媒体是人体的延伸”，人工智能可以将多种互联感知技术连接起来，以更接近自然的方式让学习者传递信息与情感，获得真实情境下难得的体验。这种感知可以拓展到真实世界之外，体验冰与火、飞行、远古世界等等。智能技术还可以给予学习者互动反馈，让学生可以模仿专业人员的工作，像消防员一样体验火场环境或像飞行员一样学习飞行。在信息传播方面，人工智能技术将有共同目标、相似兴趣的学习者汇聚起来，极大地提升了信息传播的速度与质量。 第二，作为解释的人工智能参与到认知活动中，深化学习者对世界以及自我的理解。解释关系将技术理解为帮助人解读世界，向人展示世界的界面，就如温度计的示数帮助人解读冷或热一样。基于人工智能的解释是对复杂世界的深层解读，它将万物互联的数据综合起来，帮助人更好地理解世界运行的条件和规律。例如，疫情期间，基于群体流动以及感染数据的分析可以帮助专家研判形式，解释病毒传播路径，支持政府做出管控决策。作为解释的学习分析技术已经开始应用到教学活动中，通过采集各种教学数据，分析学习者的认知风格、学习规律，预测学习风险已经广泛应用于教育活动中。对学习者内在认知特点的分析、学习群体、资源和环境的交互方式等方面的研究日益成为理解未来教育世界的关键。 第三，它异的人工智能以“人的形象”参与到学习活动过程中，丰富学习者互动体验并给予情感支持。其中，智能学伴、智能的导师等智能代理技术是典型的代表。这些技术能够根据学习者的问题需求提供自动的、高匹配度的应答。伊德将这种自动的应答定义为技术的“准生机性”，与问题匹配的答案定义为“机器的意向性”。学习者能够充分利用这些特性决定自我的学习，并有足够的机会利用技术实现反思与协作。[26]新的人工智能技术还能够识别学习者的情绪状态，并能够根据内在的机制调节与学习者的交互形式。 第四，作为背景的人工智能犹如人走进明亮的房间而不会去关注灯一样，为广泛的人机互动和人际互联创建创新环境。智能技术终将突破传统的社区型结构，将多元要素纳入系统中，形成错综复杂的社会网络结构。在这一结构中，创新的、设计的、具有领导力的学习者脱颖而出，将原本独立的、相对封闭的智能技术联系起来，成为智能教育世界中一种技术的存在。至此，人机协同群落中的主体价值被充分发挥，更多的学习者甚至人工智能技术从固有的边界中跳脱出来，技术与它者共同构成“我”的学习背景。 (二)人机协同下智能教育世界的运行机制 从社会文化与历史的视角，可以将教育世界中的信息交流、知识生产与情感互动等视为一种活动。教与学活动中的个人、群体、资源、工具、规则与分工之间的互动形成一种可以解释基本教学活动特征的系统。围绕共同目标(客体)，学习参与主体及其所处的共同体构成智能教育世界的核心，突出体现人的核心地位与价值。智能工具、适应性规则与协调分工创建起人机协同的智能学习环境，将社会性、文化性和情境性的因素融入到教学活动过程中，实现智能世界内的信息流转、知识创新和情感传递，如图2所示。 图2人机协同下智能教育世界的运行机制 教育的意义在于通过探索和创新实现人的自由。与物质世界中人类实践活动形成的“消耗、生产、分配、交换”系统不同，教育世界的实践活动主要集中在思维领域，主体、客体与共同体等要素相互作用，形成“自主、协作、探究、创新”四种基本学习系统。 第一，主体借助智能化学习工具，开展对客体的认知加工形成自主学习。在这一结构中，智能技术以具身态发挥作用，包括拓展学习者的感知、协助认知加工并支持多种形式的自我表达。例如，有研究者利用视频增强技术为自主学习提供支架，拓展学习者对于视频内容的感知，显著地提高了学生的成绩和内在动机。[27]除此之外，对自主学习行为的智能分析工具还能让学习者更加清晰地了解自我学习中的时间管理、注意力投入和策略使用等特征，帮助学习者开展自主反思，促使其成长为对自我学习负责任的学习者。 第二，学习共同体以共同目标或任务为导向，通过对话、商讨、争论等形式开展信息共享、资源加工，成果共享等协作学习活动。智能技术以动态的方式调节协作分工或直接承担部分协作活动任务，帮助个体理解他人关于协作任务的感知、理解与体悟，真正汇聚群体智能，以创新性的方式开展学习。例如，有研究者利用网络感知技术监控协作活动中的认知和社会群体意识，并应用这些信息协调协作活动的合作内容和关系空间，帮助学习者更有效地理解协作任务、制定计划、开展过程监控与评价反思。[28]在这一过程中，智能技术主要以“解释者”的形象出现，以直观的、可视化的方式参与到人机协同的过程中。 第三，主体与共同体在适应性规则的引导下开展探索活动，在探究中应用知识、获取知识和解决问题。在这一过程中，智能技术融入适应性规则中，为探究活动提供更多的试错机会和指导性信息等。例如，帕提科恩(Patikorn)报告了一种模拟数学教师为学生提供解题线索反馈的系统ASSISTments，该系统与数学学习过程相融合，为学习者提供渐进性的提示，能够有效提升探索学习的效率。[29]这类智能化学习工具的兴起与学习共同体以“准它者”的角色参与到主体的探索学习中，通过提供学习线索、搭建认知支架，能够有效地降低主体在探索过程中的认知负荷，促进创新实践能力的形成。 第四，主体与共同体围绕任务目标，通过广泛而深入的共享交流和深层次认知加工，开展协同创新。智能技术遮蔽在学习活动中，作为一种自然的背景参与到复杂问题的解决活动中，形成新的知识，促进制度与体系创新。研究发现，随着技术整合到教学实践的各个环节，关于教学的组织结构、交互机制以及技术应用共同构成的结构会随着时间推移产生多层次的变化，促使社会技术协同进化，并为社会技术制度创新奠定基础。[30] (三)人机协同下智能教育世界的动力机制 智能时代，驱动教育持续优化发展的核心是数据。随着技术的发展，越来越多的教学过程信息，包括一些“只可意会不可言传”的隐性信息能够被采集、存储与分析。人机协同下，基于数据的智能应用能够支持学习者持续调整与优化行为，促进学习共同体凝聚共同价值并优化学习环境。在此过程中形成的各类数据又能够对智能模型进行优化，使其更准确、更具适应性。外在的机器智能与人内在的追求进步的力量注入其中，为教育世界的运转提供不竭动力，如图3所示。 智能教育世界中的数据来自个体、共同体和环境三个方面。一是学习者个体行为数据。这些数据主要包括网络学习空间中的资源访问、作品创作、智能测评等。通过分析这些数据，可以评价学习者的自我管理、学习进步、预测风险等。二是学习者围绕共同价值(包括利益、目标、兴趣等)而进行的交互、分享与问题解决等数据。依据这些数据，可以理解群体社会网络结构，认知发展整体规律，促进共同体价值的生成。三是学习环境数据。学习环境数据不仅包括基于物联网的智能感知数据(例如光线、温度等)，还包括人与环境的交互数据，例如物理学习空间的访问、资源查阅、设备使用等。通过这些数据的分析，可以理解学习发生的环境，提升资源利用效率。 图3人机协同下智能教育世界的动力机制 驱动教育世界运行的本质是人对自我发展的期待及行动。对于个体，学习行为数据分析为自我观省、策略调整、情感调节提供支持；对于学习共同体，数据分析支持群体价值定位与目标达成；对于教学环境，数据帮助理解学习发生的条件，持续优化资源配置。在相互联系上，个体对于世界及自身的认知在相互协商中形成共同的价值选择，并对学习环境中的智能模型进行重构与优化。共同的价值定位对个体行为选择、情感与认知起到规约作用，同时调节学习环境中的人际和人机结构关系。环境通过持续的迭代优化，为个体与共同体的学习提供支持。由此，人机协同中人的主导地位在数据的生成与应用过程中凸显出来，个体与群体对自我发展的愿望转化为行动，以数据的形式推动智能教育世界持续运转。 四、人机协同作为一种隐现的方法论 如果说从人机协同的视角认识智能教育“是什么”是一种世界观的话，那么在以上讨论中散布的有关智能教育研究的范畴、指导性原则等内容则具备一些方法论的性质。归纳起来，人机协同作为均衡智能教育世界中人机关系的一种方式，其对于智能机器的限定、人的价值的保护与张扬起到了至关重要的作用。正因如此，教育世界中的人机协同必须超越工业时代“保护人的身体安全”这一准则，关注人的安全、归属与成长，形成一些指导人机协同的一般性原则。 人控制“机器”应该是人机协同的第一原则。智能教育世界中人控制“机器”的第一要务在于保障学习者对自我学习过程及隐私的掌控。首先，智能工具为学习