人工智能之于教育的未來圖景：機(jī)器行為學(xué)視角

孫立會(huì) 王曉倩

摘要：作為引領(lǐng)第四次工業(yè)革命的主力軍之一，“人工智能+教育”是處于發(fā)展的制高點(diǎn)還是轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵期這一追問備受關(guān)注，人工智能由來已久的研究及數(shù)十年的發(fā)展進(jìn)程為“人工智能+教育”領(lǐng)域鋪墊了深厚的技術(shù)基礎(chǔ)。人工智能教育的應(yīng)用主要體現(xiàn)在教學(xué)技術(shù)工具、教學(xué)數(shù)據(jù)分析以及教學(xué)課程管理層面，同時(shí)又存在數(shù)據(jù)選擇偏差、學(xué)生情感忽視、課堂主體錯(cuò)位等問題。時(shí)代萌發(fā)的人工智能領(lǐng)域與歷史孕育的教育領(lǐng)域的交融，無疑是一場共生與碰撞的博弈。人工智能的重效率、成效的即時(shí)性、技術(shù)的割裂性、使用的同一性以及無情主義與教育的重效果、表征的后顯性、發(fā)展的規(guī)律性、對象的差異性以及特有的人文主義形成明顯反差。機(jī)器行為學(xué)為我們提供了全新的視角，開辟了機(jī)器的智化、自適應(yīng)、共情性以及其聯(lián)結(jié)性的研究方向，預(yù)見“人工智能+教育”發(fā)展的未來偉大圖景：打造學(xué)習(xí)者個(gè)人數(shù)據(jù)庫、提供引導(dǎo)性技術(shù)支持服務(wù)、更迭共生發(fā)揮人工智能教育更大效用、注重道德倫理發(fā)展不可離心。

關(guān)鍵詞：人工智能；教育；機(jī)器行為學(xué)；審辯；圖景

中圖分類號：G434 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

* 本文系全國教育科學(xué)“十三五”2019年國家青年課題“非計(jì)算機(jī)化與計(jì)算機(jī)化兒童編程教育的理論與實(shí)踐研究”（課題編號：CCA190261）階段性研究成果。

一、引言

人工智能這一概念自上世紀(jì)六十年代提出以來，相關(guān)研究已歷經(jīng)半個(gè)多世紀(jì)，期間經(jīng)歷過數(shù)次發(fā)展熱潮與挫折，在當(dāng)代又煥發(fā)出新的生命活力。人工智能因其概念定義的復(fù)雜性與多樣性，導(dǎo)致各界各領(lǐng)域?qū)ζ湔J(rèn)知理解、學(xué)術(shù)研究與延伸發(fā)展都莫衷一是，因此也造就了人工智能研究的蓬勃景象。人工智能賦能教育成為教育研究工作者們廣泛探討的聚焦點(diǎn)，研究者們不僅關(guān)注人工智能之于教育教學(xué)實(shí)踐的優(yōu)勢價(jià)值，也逐漸轉(zhuǎn)向人工智能在教育應(yīng)用中的相關(guān)問題與挑戰(zhàn)、倫理與規(guī)則、應(yīng)用與治理等方向。然而，人工智能定義概念復(fù)雜多樣，應(yīng)用領(lǐng)域豐富廣延，理清人工智能的概念邊界問題是解決人工智能之于教育應(yīng)用的問題及挑戰(zhàn)的基礎(chǔ)前提，何為人工智能，它有哪些研究分支拓展？現(xiàn)今研究與發(fā)展的人工智能與其誕生之初的人工智能概念內(nèi)涵是否一致？為何人工智能在教育中的應(yīng)用效果并不如人意？應(yīng)當(dāng)以何視角來審視與應(yīng)對當(dāng)前人工智能教育應(yīng)用中存在的問題與挑戰(zhàn)？基于此，文章首先對人工智能的定義邊界及發(fā)展階段等問題進(jìn)行歸納梳理，呈現(xiàn)出一個(gè)較完備的人工智能發(fā)展的脈絡(luò)圖景，分析人工智能在教育領(lǐng)域中的應(yīng)用盲點(diǎn)，其次站位在人工智能時(shí)代發(fā)展新理念——機(jī)器行為學(xué)（Machine Behavior）的視角下審視人工智能教育應(yīng)用問題的發(fā)展契機(jī)，最后提出對應(yīng)的策略建議，勾勒人工智能在教育應(yīng)用中的未來圖景。

二、追本：人工智能與“人工智能+教育”

人工智能正在重新定義教育的過程及價(jià)值，重塑教育的外在形態(tài)與內(nèi)在結(jié)構(gòu)，其研究的最大風(fēng)險(xiǎn)與挑戰(zhàn)在于人們過早地?cái)喽▽τ谒耆珳?zhǔn)確的理解，人們很容易認(rèn)為其對人工智能的了解比他們實(shí)際知道的要多得多[1]。教育作為人工智能研究的核心領(lǐng)域之一，也是反映人工智能技術(shù)興衰變化與發(fā)展問題的主陣地。對人工智能概念源頭與發(fā)展軌跡的追蹤或許能夠?yàn)槠洚?dāng)前發(fā)展中面臨的問題與挑戰(zhàn)提供新的思路與視野；厘清“人工智能+教育”應(yīng)用的現(xiàn)狀及局限能夠?yàn)檠芯空宫F(xiàn)更為客觀全面的邏輯脈絡(luò)，提供更為宏觀的視角站位。

（一）人工智能的發(fā)軔

1955年8月，一群從事機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、圖靈理論等相關(guān)研究的年輕學(xué)者向洛克菲勒基金會(huì)遞交項(xiàng)目建議書，描述了他的研究猜想：即學(xué)習(xí)的每一方面或智力的任何特征原則上都可以精確地通過機(jī)器來模擬制造。研究將嘗試探索機(jī)器如何使用程序語言抽象問題概念，以此幫助人類解決與改善現(xiàn)實(shí)問題[2]。1956年，約翰·麥卡錫、馬文·明斯基、赫伯特·西蒙、艾倫·紐維爾以及克勞德·香農(nóng)等研究者聚集在美國漢諾斯小鎮(zhèn)的達(dá)特茅斯學(xué)院進(jìn)行機(jī)器模仿人類學(xué)習(xí)以及其它方面智能的研討。歷時(shí)兩個(gè)月的會(huì)議雖沒有達(dá)成普遍共識，但“人工智能”這一名詞卻得以保留與延用。在此次會(huì)議上，與會(huì)學(xué)者將人工智能定義為機(jī)器以與人類相似的方式理解、思考和學(xué)習(xí)的能力，關(guān)注使用計(jì)算機(jī)模擬人類智能的可能性[3]。

（二）人工智能的發(fā)展

人工智能以宏偉的技術(shù)愿景開篇，其后續(xù)的發(fā)展進(jìn)程中卻阻礙重重。人工智能興起之初因缺乏對人工智能相關(guān)原理知識的深究以及機(jī)器翻譯失敗等問題，使人工智能發(fā)展陷入低谷。而伴隨計(jì)算機(jī)的廣泛盛行，人工智能發(fā)展進(jìn)入新階段，專家系統(tǒng)出現(xiàn)引起了又一輪的研究高潮，將人工智能引向了更加專門系統(tǒng)且實(shí)用化的發(fā)展方向。赫伯特·西蒙曾預(yù)言計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)將迅速推進(jìn)人工智能的跨越式發(fā)展，但事實(shí)證明其進(jìn)展比專家預(yù)期要緩慢得多。同時(shí)，馬文·明斯基與西蒙·派珀特提出，某些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算能力是有限的，并且是計(jì)算系統(tǒng)永遠(yuǎn)無法模仿與學(xué)習(xí)的，這一論斷造就了即將興起的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究近十年的枯竭與推遲。同時(shí)，個(gè)人計(jì)算機(jī)的崛起迅速占領(lǐng)整個(gè)計(jì)算機(jī)市場，其中央處理器處理能力甚至優(yōu)于當(dāng)時(shí)的LISP（List Processing）語言系統(tǒng)，此階段的發(fā)展更加奠定了計(jì)算機(jī)軟件系統(tǒng)等實(shí)用性技術(shù)的重要地位。但因?qū)Ｓ肔ISP機(jī)器硬件銷售市場嚴(yán)重崩潰，包括著名的日本“第五代計(jì)算機(jī)研究計(jì)劃的失敗”使得人工智能中的專家系統(tǒng)受到嚴(yán)重懷疑，政府與各界也相繼切斷了對人工智能研究的資金投入，人工智能發(fā)展再次陷入“寒冬”。此時(shí)，研究者開始質(zhì)疑自上而下的程序設(shè)定的人工智能研究意義，認(rèn)為人工智能技術(shù)也應(yīng)擁有自身的感知與判斷能力，自下而上才能實(shí)現(xiàn)真正的智能。

（三）人工智能在教育中的應(yīng)用

人工智能的應(yīng)用場景覆蓋智能輔導(dǎo)、自適應(yīng)學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)決策等多領(lǐng)域[4]，集中體現(xiàn)在教學(xué)技術(shù)工具、教學(xué)數(shù)據(jù)分析以及教學(xué)課程管理三方面。在技術(shù)工具方面，新興技術(shù)最初進(jìn)入教育領(lǐng)域帶來的成效即表現(xiàn)為相關(guān)工具的更新與進(jìn)步，這也是人工智能教育的最淺層表征。智能教學(xué)系統(tǒng)推動(dòng)在線學(xué)習(xí)的發(fā)展，研究者通過軟件設(shè)計(jì)來模仿優(yōu)秀人類導(dǎo)師的教學(xué)活動(dòng)，識別并糾正使用者學(xué)習(xí)過程中的優(yōu)勢與缺陷，針對性地給出個(gè)性化指導(dǎo)與解決方法；同時(shí)智能教學(xué)系統(tǒng)以其個(gè)性化的教學(xué)模式、獨(dú)特的師生交流方式和低廉的價(jià)格在一定程度上緩解了教育資源的公平性問題。基于利用編程語言和傳感技術(shù)的教育機(jī)器人幫助低齡層次的兒童通過編碼推理設(shè)計(jì)機(jī)器人的行為活動(dòng)。人工智能對教學(xué)工具的影響逐漸由線上發(fā)展至線下，由虛擬發(fā)展至實(shí)物。在數(shù)據(jù)分析方面，智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)產(chǎn)生的教育大數(shù)據(jù)成為了教學(xué)參考的第一手資料。并且，此過程中收集的學(xué)生反饋建議也用于改進(jìn)技術(shù)設(shè)計(jì)的教育應(yīng)用問題。在教學(xué)管理方面，人工智能技術(shù)在校園及班級的應(yīng)用，通過算法數(shù)據(jù)的收集形成針對性的問題報(bào)告并及時(shí)總結(jié)處理，如智慧校園的建設(shè)、試卷的測評與分析等。因此，人工智能在教育中的應(yīng)用目前更多集中在利用某種專門的技術(shù)手段對教學(xué)與學(xué)習(xí)問題的緩解與解決，更加注重應(yīng)用性與實(shí)用性的發(fā)展特點(diǎn)，但也正朝著更加智能化、人性化、自由化、情感化等的方向發(fā)展。因此，在面向通用人工智能的教育應(yīng)用的需求之上也需要我們具備審視與前瞻性的視角。

（四）教育應(yīng)用人工智能所產(chǎn)生的問題

人工智能在教育應(yīng)用中呈現(xiàn)出諸多問題需要我們理性思辨與謹(jǐn)慎審視。首先是課堂教師教與學(xué)過程中的數(shù)據(jù)選擇偏差，如“信息繭房效應(yīng)”。由于教育中應(yīng)用人工智能技術(shù)使得學(xué)習(xí)具有了更大的自由與自主性，因此學(xué)習(xí)者可能會(huì)習(xí)慣性地被自己的興趣所引導(dǎo)，偏向于自己喜歡的信息領(lǐng)域知識，就如將自身桎梏與“蠶繭”中一般；同時(shí)教師在課堂教學(xué)技術(shù)使用過程中可能更加信任數(shù)據(jù)對問題的分析與呈現(xiàn)，不能對學(xué)習(xí)者進(jìn)行全面評價(jià)，由此產(chǎn)生評價(jià)定勢與算法偏見等；其次，技術(shù)之于教育的最大問題就是對學(xué)生情感的忽視，當(dāng)前教育中人工智能技術(shù)的應(yīng)用尚未達(dá)到對學(xué)習(xí)者情感、態(tài)度、思維等的全面數(shù)據(jù)領(lǐng)域的收集與評估，并且越是簡單的思維與認(rèn)知活動(dòng)，程序系統(tǒng)復(fù)制起來就越困難。馬文 明斯基曾指出，情感是一種更高級的思維方式，人工智能技術(shù)目前的發(fā)展階段想要達(dá)到準(zhǔn)確的模擬與應(yīng)用的程度尚需一段距離，人工智能機(jī)器不能做的正是目前教師應(yīng)當(dāng)對學(xué)習(xí)重點(diǎn)培養(yǎng)的方向內(nèi)容；再次，人工智能改善課堂教學(xué)過程中可能造成主體錯(cuò)位，智慧技術(shù)課堂使得教學(xué)與學(xué)習(xí)有更強(qiáng)的依賴性，教師在使用過程中可能將教學(xué)重點(diǎn)完全付諸于人工智能技術(shù)的使用過程，或者對人工智能機(jī)器的輸出結(jié)果完全信任，使得教學(xué)主體錯(cuò)位，人工智能不會(huì)取代教師的教學(xué)地位，但是卻會(huì)取代不會(huì)正確使用人工智能教師的地位；同時(shí)學(xué)習(xí)者在使用人工智能技術(shù)學(xué)習(xí)的過程中將學(xué)習(xí)重點(diǎn)與精力集中在對技術(shù)設(shè)備的操作上，過于注重技術(shù)形式反而使得學(xué)習(xí)活動(dòng)更為繁瑣影響學(xué)習(xí)效果。因此，不論是在教學(xué)或是學(xué)習(xí)過程中都應(yīng)當(dāng)謹(jǐn)記，機(jī)器的行為還是要由人來負(fù)責(zé)，由研發(fā)者與使用者來負(fù)責(zé)。

三、審辯：人工智能在教育中的應(yīng)用為何有限

十幾年前，喬布斯就提出“為什么信息技術(shù)改變了幾乎所有領(lǐng)域，卻唯獨(dú)對教育的影響小得令人吃驚”。而時(shí)至今日，人們對喬布斯之問仍沒有給出完好的回答。人工智能作為未來互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的風(fēng)向標(biāo)，已成為助力眾多領(lǐng)域發(fā)展的福音，而為何人工智能與其它領(lǐng)域迅速交融并互相適應(yīng)大踏步前進(jìn)的同時(shí)，其在教育領(lǐng)域發(fā)揮的功效卻讓人失望？其與教育的契合程度及作用效果與人們描繪的智能時(shí)代下教育的偉大藍(lán)圖相差甚遠(yuǎn)。人工智能具有的機(jī)器化本質(zhì)特點(diǎn)與教育“育人”功能的特殊性導(dǎo)致了“人工智能+教育”并不是在教育中簡單的加入技術(shù)或應(yīng)用技術(shù)，人工智能與教育多方面的不匹配特點(diǎn)造成現(xiàn)階段人工智能在教育中應(yīng)用的有限性后果。

（一）表與里：人工智能的重效率與教育的重效果

機(jī)器帶給人類生活最重要的變化之一無疑是提高了人類的工作效率。這也是數(shù)次工業(yè)革命與機(jī)器產(chǎn)生及進(jìn)化的出發(fā)點(diǎn)。在人工智能技術(shù)應(yīng)用于教育領(lǐng)域的過程中，機(jī)器這一有效提高工作效率的“看家本領(lǐng)”自然而然延伸到教育教學(xué)過程中的方方面面。教師通過展示數(shù)字化教學(xué)材料將知識全面迅速地傳遞給學(xué)習(xí)者、作業(yè)輔導(dǎo)軟件能夠在極短的時(shí)間內(nèi)為學(xué)習(xí)者提供疑難問題的解答過程、無邊界的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在緩沖時(shí)間結(jié)束后即可提供給師生海量的教學(xué)資源，技術(shù)帶給教學(xué)的高效性成為當(dāng)前人工智能在教學(xué)領(lǐng)域中最為顯著的表現(xiàn)。在制造行業(yè)，高效率的生產(chǎn)過程解決了傳統(tǒng)制造產(chǎn)業(yè)鏈中產(chǎn)品生產(chǎn)速度慢、精度低的主要矛盾。而教育以培養(yǎng)完整的人為目標(biāo)，教育的發(fā)力點(diǎn)在于學(xué)習(xí)者的知識構(gòu)建與能力養(yǎng)成而非縮短學(xué)習(xí)年限，更注重教學(xué)培養(yǎng)的效果而不是效率。教育的高效率并不意味著好效果，若人工智能領(lǐng)域研究者及教育領(lǐng)域?qū)＜覍逃械娜斯ぶ悄芗夹g(shù)從初始即貼上提高效率的標(biāo)簽，則人工智能在教育中更本質(zhì)及更重要的發(fā)展則難以突破。

（二）顯與隱：人工智能成效的即時(shí)性與教育成果的后顯性

機(jī)器在不斷的更迭中追求靈敏的反應(yīng)速度與準(zhǔn)確的反應(yīng)精度，強(qiáng)調(diào)即時(shí)性的反饋結(jié)果。這種即時(shí)效果帶來的瞬時(shí)滿足感與階段性反饋與教育成效的后顯性形成鮮明對比。人工智能賦能課堂為教育理念、教學(xué)空間和教學(xué)活動(dòng)帶來了深刻變革，教與學(xué)過程中的即時(shí)結(jié)果在一定程度上雖利于教學(xué)模式與學(xué)習(xí)方法的及時(shí)調(diào)整與適應(yīng)，但從另一方面看，短暫過程的即時(shí)反饋使師生停留在階段性活動(dòng)結(jié)果的獲得感中，蒙蔽了師生對教育長遠(yuǎn)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的需求，沉浸在人工智能構(gòu)建的“偽”教學(xué)目標(biāo)中，師生的教與學(xué)活動(dòng)反而是成為迎合智能技術(shù)積極正向反饋的“偽”教學(xué)實(shí)踐。這種“偽”教學(xué)實(shí)踐是指看似以教育為目標(biāo)導(dǎo)向?qū)崉t為獲取短暫技術(shù)肯定的一些實(shí)踐活動(dòng)，如教師利用軟件進(jìn)行教學(xué)展示，看似機(jī)器反饋結(jié)果中師生的互動(dòng)頻率、學(xué)生興趣等呈正向增長，但學(xué)生自身對知識的理解與領(lǐng)會(huì)程度、所培養(yǎng)的核心素養(yǎng)能力體現(xiàn)等并未如智能技術(shù)提供給我們的即時(shí)反饋這般如人所愿。教育真正的成果效用絕不是短暫時(shí)間段中所能體現(xiàn)出來的。因此，人工智能技術(shù)的即時(shí)性成效反饋與教育長期性及后顯性成果展現(xiàn)之間的顯與隱的沖突，一方面將師生禁錮在教學(xué)實(shí)踐單一維度的直觀性表現(xiàn)之中，忽視了教育的長期性隱藏表征；另一方面，也造成人工智能技術(shù)在教育領(lǐng)域應(yīng)用功效淺顯的表象，技術(shù)的應(yīng)用方法得當(dāng)與結(jié)果反饋良好與教育效果的延遲反射除技術(shù)與教育融合不當(dāng)之外，亦有人們急人工智能技術(shù)之功近教育效果之利的因素影響有關(guān)。

（三）點(diǎn)與面：人工智能應(yīng)用的割裂性與教育發(fā)展的規(guī)律性

智能機(jī)器的多樣性帶來豐富的技術(shù)體驗(yàn)，而缺少條理的交叉聯(lián)結(jié)造成智能技術(shù)應(yīng)用的分離化與割裂性。不同的技術(shù)應(yīng)用猶如工具孤島分別作用于教育的各個(gè)環(huán)節(jié)而與教育整體相分離，技術(shù)應(yīng)用本身并無其特性或規(guī)律性可言，其所彰顯的是依附于其所應(yīng)用的領(lǐng)域而實(shí)現(xiàn)。在人工智能技術(shù)的使用過程中，人們相對忽視技術(shù)的內(nèi)在協(xié)調(diào)統(tǒng)一及不同技術(shù)工具間的聯(lián)系配合，反觀教育過程，則是一個(gè)漫長緩慢的發(fā)展進(jìn)程，教育發(fā)展具有其內(nèi)在的規(guī)律與趨勢，在長期的實(shí)踐與優(yōu)化過程中提煉其發(fā)展特點(diǎn)，從而利于教育目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。而人們往往忽略人工智能技術(shù)應(yīng)用的內(nèi)在邏輯性，分散化的技術(shù)應(yīng)用更像是間斷插入教育過程中的個(gè)性化特色工具零件，技術(shù)內(nèi)部的孤立及其與教育過程的錯(cuò)位匹配為人工智能技術(shù)與教育的契合造成難度。將教育實(shí)踐強(qiáng)行置入智能技術(shù)應(yīng)用的框架中則割斷了教育過程及發(fā)展的完整性，而將智能技術(shù)融合嵌入教育活動(dòng)進(jìn)程則為技術(shù)的內(nèi)在統(tǒng)一性與融合化有所要求。目前，人們對人工智能技術(shù)應(yīng)用于教育中的研究停留在對單一技術(shù)的使用與分析中，對技術(shù)應(yīng)用缺乏整體觀與內(nèi)在性的理解與探究，這為人工智能技術(shù)在教育中的良性應(yīng)用帶來阻礙。

（四）同與異：人工智能使用的同一化與教育實(shí)踐的差異性

技術(shù)無謂學(xué)習(xí)者的個(gè)體差異，難以感知學(xué)習(xí)者不同的學(xué)習(xí)風(fēng)格及認(rèn)知能力，忽視學(xué)習(xí)者的不同特征或?qū)ζ洳煌l(fā)展進(jìn)程束手無策。這與教育過程的特點(diǎn)大相徑庭，教育不是通過同樣的生產(chǎn)線或生產(chǎn)方式去產(chǎn)出同一的“產(chǎn)品”，雖然教育培養(yǎng)的目標(biāo)指向適應(yīng)于未來社會(huì)所需要的人才，但其教育過程的生產(chǎn)線各不相同，以滿足相應(yīng)學(xué)習(xí)者自身需求并適合學(xué)習(xí)者自身特點(diǎn)而建構(gòu)知識的教授與能力的養(yǎng)成。人工智能技術(shù)的模式化、高效化追求無疑是提供了教學(xué)活動(dòng)的呆板框架，缺少依據(jù)學(xué)習(xí)者特征而做出的靈活變通。在其大力倡導(dǎo)的個(gè)性化教學(xué)方面，智能技術(shù)僅是提供了學(xué)習(xí)者相關(guān)錯(cuò)題解答、學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)過程中的各項(xiàng)數(shù)據(jù)或?qū)W習(xí)者的不同學(xué)習(xí)需求，其背后的算法原理仍包裹著機(jī)器的外殼，而這并不能成為個(gè)性化教學(xué)，針對不同學(xué)習(xí)者的教授方法、教學(xué)引導(dǎo)等，智能技術(shù)并未提供進(jìn)一步的學(xué)習(xí)指導(dǎo)或環(huán)境構(gòu)建，僅是提供不同學(xué)生的學(xué)習(xí)分析報(bào)告，將個(gè)性化教學(xué)與個(gè)性化學(xué)習(xí)的重頭戲拋還給了教師與學(xué)生。非常顯著的一點(diǎn)是，智能技術(shù)在面對任何學(xué)習(xí)者時(shí)，其所提供的學(xué)習(xí)支持服務(wù)與指導(dǎo)幫助大同小異，并不會(huì)因?yàn)閷W(xué)習(xí)者自身特點(diǎn)的不同而有在功能服務(wù)與過程引導(dǎo)等方面的不同，而教師在面對不同學(xué)習(xí)者時(shí)，能夠依據(jù)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)能力及個(gè)性化特點(diǎn)自然地選擇最優(yōu)化的教學(xué)方式展開教學(xué)，這種智能技術(shù)的同一化對待與教育實(shí)踐的差異性要求間的沖突，亦是“人工智能+教育”的現(xiàn)有局限性之一。

（五）冷與熱：人工智能的無情主義與教育的人文情懷

人工智能技術(shù)的初始定位及現(xiàn)有技術(shù)水平促進(jìn)的意向結(jié)構(gòu)使人工智能延伸了人的功能，其在完成人類需要做的任務(wù)的同時(shí)削弱了人類主觀意識對事物的理解偏差，目標(biāo)在穩(wěn)固的算法驅(qū)動(dòng)下直指輸出實(shí)現(xiàn)結(jié)果，這種“手段—目的”的鏈條[5]在循環(huán)往復(fù)中構(gòu)成人工智能技術(shù)的單一思維，其直指設(shè)定目標(biāo)嚴(yán)格按照算法指令執(zhí)行操作而毫無人類情感的性質(zhì)促成了機(jī)器的高效性，而教育中蘊(yùn)含的新人文主義強(qiáng)調(diào)尊重人性，在關(guān)注人的潛能的同時(shí)肯定人的自我價(jià)值，提升人的思想境界。機(jī)器的強(qiáng)目的性與無情感特點(diǎn)使得技術(shù)運(yùn)用于教育的過程中忽視了人的情感因素，教育中所強(qiáng)調(diào)的“以情感人，以德育人”思想對人工智能技術(shù)而言比運(yùn)行算法執(zhí)行指令困難得多。我們通常從自身的特點(diǎn)出發(fā)去理解它物，技術(shù)的單向度理解亦是如此。人工智能所理解的服務(wù)對象是如同技術(shù)一般沒有生機(jī)的人工物，正如人工智能技術(shù)本身所表現(xiàn)給人類的一樣。智能技術(shù)能夠感知學(xué)習(xí)者計(jì)算智能、表達(dá)智能這些可以“言說”維度下的外顯智能[6]，教育則注重學(xué)習(xí)者內(nèi)在心理及情感的培養(yǎng)，以培養(yǎng)“完整的人”為目標(biāo)。人工智能為達(dá)到客觀目標(biāo)執(zhí)行指令與教育為培養(yǎng)完人而融入人文情懷間的情感鴻溝造成智能技術(shù)在教育領(lǐng)域應(yīng)用中的困難。

四、視角：機(jī)器行為學(xué)為“人工智能+教育”帶來的轉(zhuǎn)變

人工智能是機(jī)器表現(xiàn)出來的智能，用來描述模仿人類與其他人類思維相聯(lián)系的“認(rèn)知”功能，例如“學(xué)習(xí)”和“解決問題”[7]。許多人工智能算法能夠從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，它們可以通過學(xué)習(xí)新的啟發(fā)式方法來增強(qiáng)自己，也可以自己編寫其他算法。一直以來，人類以締造者的主體身份研究機(jī)器行為并從中尋求機(jī)器改進(jìn)的方法，如圖1所示。計(jì)算機(jī)科學(xué)家已在理解人工智能系統(tǒng)的機(jī)制和發(fā)展方面取得了實(shí)質(zhì)性的進(jìn)展，但相對而言，人們對人工智能系統(tǒng)化功能和內(nèi)在演變的重視較少。2019年4月，Nature發(fā)表了一篇以“Machine Behavior”為題的綜述文章，宣告“機(jī)器行為學(xué)” 這門跨越多個(gè)研究領(lǐng)域的新興學(xué)科正式誕生。研究人員認(rèn)為人工智能正在成為人類社會(huì)的重要組成部分，大量人機(jī)倫理問題不斷提出和解決，科學(xué)家們應(yīng)當(dāng)像研究人類和動(dòng)物行為那樣，引入人工智能與外部環(huán)境互動(dòng)的視角，深入研究機(jī)器和機(jī)器群體的宏觀行為規(guī)律。

動(dòng)物行為學(xué)領(lǐng)域中涉及四個(gè)基本維度，涉及行為的功能、機(jī)制、發(fā)展和進(jìn)化歷史等問題，這為機(jī)器行為學(xué)提供了一個(gè)組織框架。機(jī)器行為的產(chǎn)生與發(fā)展與算法和算法運(yùn)行的社會(huì)環(huán)境有著密切聯(lián)系[8]，環(huán)境信息能夠影響機(jī)器的決策，機(jī)器有產(chǎn)生內(nèi)在行為的機(jī)制，機(jī)制依賴于算法及其環(huán)境，將環(huán)境信息集成到行為中，逐漸實(shí)現(xiàn)算法的更新，并產(chǎn)生適應(yīng)于環(huán)境需要的功能性成果，實(shí)現(xiàn)算法的創(chuàng)新應(yīng)用，并能夠在其他機(jī)器中得以傳播，導(dǎo)致特定機(jī)器在特定環(huán)境中變得或多或少的普遍，這一過程體現(xiàn)著過去環(huán)境和人類決策持續(xù)影響機(jī)器行為的進(jìn)化歷史。理解機(jī)器行為如何隨環(huán)境輸入的變化而變化非常重要，對機(jī)器行為的主動(dòng)性賦予提供了我們面對技術(shù)的新態(tài)度與分析技術(shù)的新視角。

人工智能和專業(yè)知識的觀點(diǎn)主要依賴于隱性技能而不是顯性的符號操作[9]，圖靈認(rèn)為，僅僅因?yàn)槲覀儾恢揽刂茝?fù)雜行為的規(guī)則，這并不意味著不存在這樣的規(guī)則。而對機(jī)器運(yùn)行及進(jìn)化的內(nèi)在規(guī)則的探索與發(fā)現(xiàn)將為我們發(fā)展人工智能技術(shù)提供更為寬廣的視角，如圖2所示。無論機(jī)器自其產(chǎn)生之日起即具備自身的協(xié)調(diào)發(fā)展機(jī)制，還是隨著技術(shù)的進(jìn)步與未來的需求而逐漸生成自我調(diào)節(jié)的系統(tǒng)，研究機(jī)器的行為以對機(jī)器算法的工作與發(fā)展脈絡(luò)有較為清晰的解讀，從而為人類帶來更大的便利并避免毀滅性的技術(shù)爆炸具有不言而喻的意義。機(jī)器行為學(xué)提出要從三個(gè)方面探討機(jī)器行為的規(guī)律性及內(nèi)在聯(lián)系，分別是機(jī)器個(gè)體、機(jī)器集體以及混合人機(jī)行為方面，在機(jī)器個(gè)體方面，機(jī)器的智慧化為算法創(chuàng)新提供思路，機(jī)器的自我協(xié)調(diào)機(jī)制使機(jī)器具備自適應(yīng)的特點(diǎn)；在機(jī)器集體方面，不同機(jī)器之間的數(shù)據(jù)共享與算法適配助力構(gòu)建機(jī)器網(wǎng)絡(luò)；在混合人機(jī)方面，機(jī)器的共情性得以凸顯，以幫助學(xué)習(xí)者培養(yǎng)高階思維及情感。我們將其提煉歸納為機(jī)器的智化、機(jī)器的自適應(yīng)、機(jī)器的聯(lián)結(jié)性以及機(jī)器的共情性。

（一）機(jī)器智化：為解決實(shí)踐難題構(gòu)建新方法

機(jī)器行為學(xué)視角將機(jī)器的行為作為研究對象進(jìn)行探索，為我們提供了從機(jī)器本身的角度去看待人工智能應(yīng)用的思路。通過了解“機(jī)器行為”來幫助人們理解社會(huì)中無處不在的算法系統(tǒng)是如何工作的，監(jiān)管其可能造成的后續(xù)后果[10]，以期賦予算法主動(dòng)更新與自動(dòng)生成的環(huán)境設(shè)定。機(jī)器智化強(qiáng)調(diào)的不是智能化，智能技術(shù)在硬件設(shè)備及軟件準(zhǔn)備等方面均已達(dá)到較為完備的程度，智化強(qiáng)調(diào)的是智慧化，圖靈的經(jīng)典問題“機(jī)器能像人類一樣思考嗎？”仍未在現(xiàn)實(shí)中得到真實(shí)的映射反饋，人類想做什么是由人類而不是人工智能決定，我們不需要決定一臺(tái)機(jī)器究竟是否能夠“思考”，我們只需決定一臺(tái)機(jī)器是否能像人類一樣聰明地工作。早在1943年，休伯特·德雷弗斯（Hubert·Dreyfus）提出我們應(yīng)該能夠用某種物理裝置再現(xiàn)神經(jīng)系統(tǒng)這一論點(diǎn)[11]，世衛(wèi)組織估計(jì)，到2029年，計(jì)算機(jī)的能力將足以進(jìn)行完整的大腦模擬[12]。機(jī)器的智慧化發(fā)展使其具有了能自我提取、處理、分析并整合以往算法執(zhí)行指令及輸出結(jié)果等信息的能力，機(jī)器應(yīng)該具有在其長期操作中所獲得的“經(jīng)驗(yàn)”，并能夠?qū)⑵錃w納提煉放入機(jī)器本身的“黑匣子”中，能夠通過預(yù)設(shè)的算法解決絕大多數(shù)學(xué)習(xí)者的絕大多數(shù)問題，而針對不同于一般難度的學(xué)習(xí)者問題，能夠從“黑匣子”中獲取構(gòu)建新算法的經(jīng)驗(yàn)或方向，機(jī)器行為學(xué)則可通過對機(jī)器面對不同相似度或不同難度問題的處理方式與執(zhí)行記憶，有意引導(dǎo)機(jī)器對算法指令的自我創(chuàng)造與自動(dòng)生成，機(jī)器有產(chǎn)生行為的內(nèi)在機(jī)制，這些行為在和環(huán)境的互動(dòng)中獲得信息，得到發(fā)展。

（二）機(jī)器的自適應(yīng)：調(diào)整策略以滿足教學(xué)需要

目前，人工智能應(yīng)用于教育領(lǐng)域中最為火熱的功用之一在于個(gè)性化輔導(dǎo)，而所謂“個(gè)性化學(xué)習(xí)”“自適應(yīng)學(xué)習(xí)”等名頭只不過將學(xué)習(xí)過程“私人化”，用一致的工具為不同的學(xué)習(xí)者提供通用的技術(shù)服務(wù)，看似個(gè)性化的反饋情況依舊是在響應(yīng)學(xué)習(xí)者表面的學(xué)習(xí)檢驗(yàn)結(jié)果，這種為具有差異性的學(xué)習(xí)者提供本質(zhì)上一樣的學(xué)習(xí)服務(wù)不能是真正意義上的個(gè)性化教學(xué)，智能技術(shù)的角色應(yīng)是適用于不同學(xué)習(xí)者的特點(diǎn)及需要的“活水”，而不是封閉的代碼實(shí)現(xiàn)。這種不開放的、毫無不確定性的指導(dǎo)在本質(zhì)上與教育規(guī)律相悖[13]。依據(jù)動(dòng)物行為學(xué)的啟發(fā)，通過進(jìn)化，機(jī)器所處的環(huán)境以及人類決策能夠影響機(jī)器行為，使機(jī)器具備一定的“記憶”與“反射”，從而能夠進(jìn)行自我調(diào)整以適應(yīng)外界變化。大腦可以被視為一種根據(jù)形式規(guī)則對信息進(jìn)行操作的裝置[14]。同樣，機(jī)器亦能夠基于自身的內(nèi)在機(jī)制處理信息，人工系統(tǒng)通過學(xué)習(xí)智能行為以跨越計(jì)算機(jī)科學(xué)的機(jī)器算法生成可調(diào)節(jié)適配的問題解決策略。以往，我們探討人工智能與教育之間的融合關(guān)系，是將技術(shù)作為為教育目標(biāo)服務(wù)的機(jī)器，通過設(shè)計(jì)執(zhí)行指令使技術(shù)能夠解決出現(xiàn)的一系列問題，而這些問題的出現(xiàn)均在人們一開始的設(shè)定范圍內(nèi)，即我們解決的是我們起初考慮到的問題，而針對不確定性極大的教育過程，人和機(jī)器面臨更多的是非預(yù)設(shè)性問題，而此時(shí)，人機(jī)協(xié)作將變得更為重要，機(jī)器的自我調(diào)節(jié)與適應(yīng)能夠助力機(jī)器自身根據(jù)學(xué)習(xí)者自身特點(diǎn)及學(xué)習(xí)習(xí)慣調(diào)整功能步調(diào)與服務(wù)提供。機(jī)器能夠響應(yīng)學(xué)生的需求，更多地強(qiáng)調(diào)學(xué)生尚未掌握的內(nèi)容，順應(yīng)學(xué)生自我學(xué)習(xí)的步調(diào)，幫助不同水平的學(xué)生在一間教室里一起學(xué)習(xí)。此時(shí)，機(jī)器不再僅僅是對學(xué)生的學(xué)習(xí)行為做出延遲性的回應(yīng)，而是充當(dāng)引導(dǎo)的“導(dǎo)師”角色，機(jī)器能夠通過教育過程中的發(fā)現(xiàn)以自然的方式與學(xué)習(xí)者互動(dòng)[15]，充當(dāng)個(gè)人與協(xié)作團(tuán)體的“導(dǎo)師”，如圖3所示。

（三）機(jī)器的聯(lián)結(jié)性：相適配的系統(tǒng)化技術(shù)網(wǎng)絡(luò)

對技術(shù)的分析不能止步于對眾多技術(shù)工具的單一設(shè)計(jì)與更新，完整的教育過程需要一整套提供不同功用的技術(shù)做支持。各項(xiàng)技術(shù)各司其職，造成完整的教學(xué)實(shí)踐活動(dòng)中技術(shù)使用的分裂性。而要探討技術(shù)的內(nèi)在發(fā)展邏輯與趨勢動(dòng)向，離不開系統(tǒng)化層面的整合與感知。如在簡單的教學(xué)實(shí)踐活動(dòng)中，所用到的智能技術(shù)支持涉及資源獲取、知識習(xí)得、互動(dòng)交流、評價(jià)反饋等眾多功能要求。創(chuàng)造適用于某特定過程（如教學(xué)實(shí)踐）的技術(shù)網(wǎng)絡(luò)，為服務(wù)于同一過程的不同技術(shù)工具構(gòu)建相互間的聯(lián)結(jié)關(guān)系，分析不同機(jī)器技術(shù)的指令執(zhí)行行為及其之間的促進(jìn)與配合關(guān)系，為技術(shù)服務(wù)之間搭建銜接性，共享必要的數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)不同技術(shù)功能的算法適配，如圖4所示。這種系統(tǒng)化的技術(shù)服務(wù)能夠更具穩(wěn)定性，并完成功能之間的相互促進(jìn)與分享，共同打造系統(tǒng)化技術(shù)網(wǎng)絡(luò)，為教育實(shí)踐活動(dòng)提供流暢的功能支持，減少不同技術(shù)間的功能斷層現(xiàn)象。通過構(gòu)建技術(shù)共同體為教學(xué)實(shí)踐活動(dòng)服務(wù)，相互之間提供學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)以供下一個(gè)教學(xué)環(huán)節(jié)使用，將各自工作的機(jī)器安排在同一個(gè)應(yīng)用環(huán)境之中，從而實(shí)現(xiàn)全景式的教學(xué)服務(wù)體系。這種機(jī)器集體之間的行為互動(dòng)構(gòu)建成機(jī)器與機(jī)器間的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，其運(yùn)行與進(jìn)化將遵循集群體間的行為準(zhǔn)則。開放共享理念下的智慧技術(shù)為智慧教育搭建了更為龐大的評價(jià)體系，國際合作與跨領(lǐng)域合作構(gòu)建更復(fù)雜的集群網(wǎng)絡(luò)。

（四）機(jī)器的共情性：激發(fā)學(xué)習(xí)者的內(nèi)在情感

21世紀(jì)的學(xué)習(xí)者除了需要獲得學(xué)科知識方面的硬技能，同樣需要培養(yǎng)諸如團(tuán)隊(duì)合作能力、創(chuàng)造力、元認(rèn)知技能等軟技能。人工智能技術(shù)能夠提供海量的教育資源以及覆蓋全方面的可視化知識，為培養(yǎng)學(xué)習(xí)者的學(xué)科知識能力提供一條便利的道路。機(jī)器與人的最主要區(qū)別之一在于機(jī)器沒有人類情感，但這并不代表機(jī)器不能夠幫助人類培養(yǎng)人類情感。情緒只是將行為引導(dǎo)到有利于物種生存的方向的一種手段[16]。對于機(jī)器而言，其能促進(jìn)人類情感發(fā)展比其自身具有情感更易實(shí)現(xiàn)也更為重要，機(jī)器能夠?qū)⑷祟惽楦械陌l(fā)展作為一種積極的正向強(qiáng)化而產(chǎn)生刺激，進(jìn)一步促進(jìn)其行為。當(dāng)前，在培養(yǎng)學(xué)習(xí)者的創(chuàng)新能力、合作技能等高階思維能力方面的教學(xué)工作仍需現(xiàn)實(shí)的教師完成，但未來的人工智能技術(shù)具有培養(yǎng)與促進(jìn)學(xué)習(xí)者高階思維能力的可能性。未來的智能技術(shù)應(yīng)該尋求的不僅僅是傳遞知識，而是激發(fā)和培養(yǎng)人們對重要知識的興趣，同時(shí)也亟待教學(xué)者具備技術(shù)認(rèn)知、創(chuàng)新教學(xué)、人機(jī)協(xié)同等方面的素養(yǎng)[17]。機(jī)器通過傳遞恰當(dāng)信息幫助學(xué)習(xí)者對自己關(guān)心的事情產(chǎn)生熱情。機(jī)器支持的學(xué)習(xí)系統(tǒng)可以考慮學(xué)習(xí)者的興趣點(diǎn)、學(xué)習(xí)需求與事物接受能力特點(diǎn)，并基于學(xué)習(xí)者的年齡、經(jīng)濟(jì)和文化因素來激勵(lì)學(xué)習(xí)者的內(nèi)在情感。當(dāng)我們基于機(jī)器的行為去看待人工智能與教育教學(xué)間的關(guān)系時(shí)，我們看到的不再是依據(jù)教育目標(biāo)設(shè)定的冰冷機(jī)器與教育過程的硬性結(jié)合，而是具有內(nèi)在思維的教學(xué)者、學(xué)習(xí)者與具有內(nèi)在邏輯的機(jī)器之間的雙向?qū)υ?。對機(jī)器行為的分析不是要支持絕對的技術(shù)自主論，絕對的技術(shù)自主論會(huì)發(fā)展人工智能悲觀主義，技術(shù)不能被決定、支配、控制[18]。而是基于人類初始目標(biāo)為出發(fā)點(diǎn)，為技術(shù)提供輔助培養(yǎng)學(xué)習(xí)者情感的材料“留白”，使其具有一定的共情性。

五、展望：機(jī)器行為學(xué)預(yù)見“人工智能+教育”的未來

機(jī)器行為學(xué)為我們預(yù)見人工智能在教育領(lǐng)域中的應(yīng)用未來提供從機(jī)器本身出發(fā)的視角，從教育擁抱技術(shù)向研究機(jī)器內(nèi)部執(zhí)行與發(fā)展邏輯向擁抱教育轉(zhuǎn)向。研究機(jī)器的行為如何為特定的機(jī)器使用者實(shí)現(xiàn)恰當(dāng)?shù)墓δ?。以往，我們處于機(jī)器的外部環(huán)境中打造機(jī)器的實(shí)現(xiàn)方式與行動(dòng)目標(biāo)，而如今我們可以深入機(jī)器內(nèi)部去探索技術(shù)內(nèi)在的本身脈絡(luò)，探究的目標(biāo)仍指向人類的需求與利益，從而使智能機(jī)器理性、友好、富有德性地為人類服務(wù)[19]，這是人工智能發(fā)展的出發(fā)點(diǎn)、原動(dòng)力和最終目的[20]。因此，我們基于目前教育領(lǐng)域中人工智能可迭代與更新的方向，構(gòu)建未來人工智能應(yīng)用于教育實(shí)踐活動(dòng)的圖景。

（一）長期服務(wù)性：打造學(xué)習(xí)者個(gè)人數(shù)據(jù)庫

數(shù)據(jù)作為智能技術(shù)工作過程中的價(jià)值型材料，具有極強(qiáng)的可挖掘性與可分析性。對于單一時(shí)間維度下的數(shù)據(jù)結(jié)果而言，其能夠反應(yīng)學(xué)習(xí)者的自身學(xué)習(xí)情況與效果，或提供與課程教學(xué)有關(guān)的量化分析反饋，幫助學(xué)習(xí)者或教師了解學(xué)習(xí)者能力水平的現(xiàn)有階段并能夠依據(jù)所得分析及時(shí)調(diào)整教與學(xué)的模式，而這仍是將機(jī)器作為外部介質(zhì)存在于教學(xué)過程之中。而未來的大容量、多聯(lián)結(jié)的人工智能技術(shù)能夠?qū)閷W(xué)習(xí)者提供長期性的、終身化的數(shù)據(jù)支持服務(wù)。從而打造學(xué)習(xí)者的終身個(gè)人數(shù)據(jù)庫，機(jī)器通過回溯以往的數(shù)據(jù)來了解所服務(wù)對象的行為與需求，人工智能依據(jù)所處的環(huán)境判斷一些功能是否進(jìn)行或如何更改，智能技術(shù)在作為海量數(shù)據(jù)的獲取者的同時(shí)，亦是數(shù)據(jù)的潛在消費(fèi)者，而其最終的服務(wù)者仍指向數(shù)據(jù)所對應(yīng)的學(xué)習(xí)者，以此助力學(xué)習(xí)者的終身學(xué)習(xí)并通過追蹤模式為學(xué)習(xí)者提供支持。在良性循環(huán)中計(jì)算這些數(shù)據(jù)，有助于提供更有效、個(gè)性化和情境化支持的新方法[21]，數(shù)據(jù)本身的規(guī)律性為技術(shù)分析提供更多樣化的經(jīng)驗(yàn)支持。并為機(jī)器提供新的機(jī)會(huì)以從豐富的數(shù)據(jù)庫中收集的大量教與學(xué)行為數(shù)據(jù)集，從中包含學(xué)習(xí)、情感、動(dòng)機(jī)和社會(huì)互動(dòng)的要素，從而帶來具有強(qiáng)大影響的新理論發(fā)展，為具有長期性的教育過程提供建議。

（二）需求預(yù)見性：提供引導(dǎo)性技術(shù)支持服務(wù)

被賦予了行為可發(fā)展的界定的機(jī)器，能夠?qū)Σ淮_定性進(jìn)行推理。通過使用近似來得出具有一定推理依據(jù)的結(jié)論，例如，“這個(gè)學(xué)生將以X%的概率在下一個(gè)問題上取得成功”，從而依據(jù)做出的判斷執(zhí)行相應(yīng)的算法以實(shí)現(xiàn)符合判斷發(fā)展的功能。通過分析學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為提供學(xué)習(xí)者在未來一段時(shí)間內(nèi)可能用到的知識材料，只有智能技術(shù)在服務(wù)過程中走在使用者的前面，為學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)過程中不同階段的需求做好全面的預(yù)設(shè)，才能夠起到助力學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)過程的作用。僅是完成學(xué)習(xí)者對機(jī)器的功能期待，則無法打破既定目標(biāo)構(gòu)建的思想牢籠，無法產(chǎn)生突破式成果，學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)效果也會(huì)有所影響，機(jī)器行為學(xué)將智能技術(shù)作為具有獨(dú)立一套的行為規(guī)則發(fā)展的“發(fā)展式”機(jī)器，即對機(jī)器提出了突破靜態(tài)算法執(zhí)行的限定。通過創(chuàng)設(shè)涉及感知、學(xué)習(xí)、推理的跨媒體技術(shù)平臺(tái)，以及結(jié)合合成推理和圖像識別相關(guān)機(jī)制的研究，可以進(jìn)行分析、推理、類比、聯(lián)想等，從而建立起“看得更清楚、聽得更清楚”，學(xué)習(xí)和理解更全面的智能新技術(shù)[22]，能夠在教師不在場的環(huán)境下充當(dāng)學(xué)生的專屬“導(dǎo)師”，為學(xué)習(xí)者提供引導(dǎo)性的服務(wù)，激發(fā)學(xué)習(xí)者的興趣點(diǎn)與探索欲，并完美契合學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)需求。

（三）更迭共生性：從“+”到“×”發(fā)揮更大效用

兩個(gè)領(lǐng)域交融后的成果絕非是1+1那么簡單，新孕育的事物往往具有更大的能量。機(jī)器行為學(xué)賦予了人工智能自我思考與發(fā)展的能力，亦賦予了人工智能教育自我審視與更迭的可能。人工智能技術(shù)領(lǐng)域不斷發(fā)展，不僅提供物理體驗(yàn)，還提供虛擬體驗(yàn)[23]。同樣，不僅提供表觀成效，還帶來內(nèi)在影響。人工智能與教育的結(jié)合不是疊加與拼接，不是加數(shù)與加數(shù)最終獲得擁有兩個(gè)加數(shù)完整表述這般的關(guān)系，更像是因數(shù)與因數(shù)獲得看似與因數(shù)毫無關(guān)聯(lián)但卻汲取其內(nèi)部精華所得到的結(jié)果，是乘而非加。教育擁有其內(nèi)在的發(fā)展邏輯，人工智能亦具備其自身的走向規(guī)律，如若將人工智能僅視為沒有思考能力的工具，無疑是限制了人工智能的無限可能。探究人工智能技術(shù)的內(nèi)在發(fā)展規(guī)律，尋找到其與教育發(fā)展規(guī)律的契合之處，實(shí)現(xiàn)人工智能與教育真正的相輔相成。人工智能教育的發(fā)展不是將人工智能與教育割裂開來，而是充分考慮人工智能本身及教育本身的內(nèi)在發(fā)展趨勢與發(fā)展特點(diǎn)，智能技術(shù)結(jié)合自身的行為學(xué)特點(diǎn)適應(yīng)教育的需求，教育依據(jù)技術(shù)提供的環(huán)境更新觀念及思維，兩者彼此促進(jìn)、彼此影響，共生發(fā)展。

（四）道德倫理性：“無邊界”發(fā)展不可離心

機(jī)器的行為應(yīng)避免沒有刻意的意圖或沒有意識的實(shí)現(xiàn)[24]，過于擬人化的偏見會(huì)導(dǎo)致嚴(yán)重的風(fēng)險(xiǎn)。通過明確責(zé)任導(dǎo)向并依據(jù)智能教育倫理加強(qiáng)對智能技術(shù)泄露學(xué)習(xí)者隱私或偏離人類主體價(jià)值觀的管理。在對機(jī)器的行為發(fā)展邏輯進(jìn)行研究的同時(shí)，應(yīng)穩(wěn)固機(jī)器運(yùn)行的核心在于維護(hù)人的利益與需要，同時(shí)，尋求在立法和道德規(guī)范上加強(qiáng)對私人數(shù)據(jù)的管理和保護(hù)[25]。同時(shí)，正確處理面對同一問題時(shí)的直覺處理與數(shù)據(jù)分析間的沖突，這對智能技術(shù)的設(shè)計(jì)提出了較高的要求。堅(jiān)持人與機(jī)器“工具理性”與“價(jià)值理性”相統(tǒng)一，確保人在教育中的主體地位[26]。賦予機(jī)器一定的技術(shù)自主性并不是支持絕對的技術(shù)自主論，而是在基于人類的根本需要的前提下滿足技術(shù)自身一定程度的拓展及創(chuàng)新，從而為人類行為及需要提供新的方向與服務(wù)。強(qiáng)調(diào)建立健全經(jīng)濟(jì)、倫理和法律方面的責(zé)任機(jī)制，機(jī)器在更大的社會(huì)技術(shù)框架中運(yùn)行，其人類利益相關(guān)者本質(zhì)上應(yīng)對部署它們可能造成的任何損害負(fù)責(zé)。明確不同主體的權(quán)利、責(zé)任和義務(wù)，在發(fā)生了事故之后，能夠?qū)ο嚓P(guān)責(zé)任人嚴(yán)肅問責(zé)[27]。在教育領(lǐng)域同樣要將機(jī)器的道德倫理約束放于算法執(zhí)行的第一位，保護(hù)學(xué)習(xí)者私人學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)信息。

六、結(jié)語

我們追問技術(shù)，這種追問構(gòu)成一條道路[28]。雖然通往前方的途徑仍在探索，但是道路指向明確的未來。當(dāng)我們站在機(jī)器行為的立場上去探討人工智能技術(shù)之于教育的意義與未來時(shí)，我們?yōu)闄C(jī)器注入了自我建構(gòu)與發(fā)展的可能，機(jī)器行為學(xué)探討的是目前未知的機(jī)器行為特點(diǎn)與規(guī)律，而我們要以先驗(yàn)的視角在未知之上再建立我們對于“人工智能+教育”應(yīng)用的認(rèn)知，并以此作為機(jī)器行為學(xué)在人工智能技術(shù)應(yīng)用于教育領(lǐng)域的發(fā)展方向與突破口，為機(jī)器行為的研究提供方向與著力點(diǎn)，并促進(jìn)“人工智能+教育”的發(fā)展與進(jìn)步。

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作者簡介：

孫立會(huì)：副教授，博士，博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)閮和幊探逃?/p>

王曉倩：在讀碩士，研究方向?yàn)槿斯ぶ悄芙逃?/p>

（下轉(zhuǎn)第70頁）

The Future Prospect of Artificial Intelligence in Education： From the Perspective of Machine Behavior

Sun Lihui1， Wang Xiaoqian2（1.School of Education， Minzu University of China， Beijing 100081； 2.School of Education， Tianjin University， Tianjin 300350）

Abstract： As one of the main forces leading the fourth industrial revolution， the question of whether “Artificial intelligence + Education” is at the commanding height of development or the critical period of transformation has attracted much attention. The long-standing research and decades of development of artificial intelligence have laid a profound technical foundation for the field of “Artificial intelligence + Education”. The application of artificial intelligence education is mainly reflected in teaching technical tools， teaching data analysis and teaching curriculum management. At the same time， there are some problems， such as data selection deviation， students emotional neglect， classroom subject dislocation and so on. The blending of the budding field of artificial intelligence and the educational field nurtured by history is undoubtedly a game of symbiosis and collision. There is an obvious contrast between the emphasis on efficiency， the immediacy of effectiveness， the fragmentation of technology， the identity of use， the emphasis on effect， the post-dominance of representation， the regularity of development， the difference of objects and the unique humanism of artificial intelligence. Machine behavior provides us with a new perspective and opens up the research direction of machine intelligence， self-adaptation， empathy and its connection. foresee the great picture of the development of “Artificial intelligence + Education” in the future： building learners personal database， providing guiding technical support services， changing symbiosis to give full play to the greater effectiveness of artificial intelligence education， and paying attention to the development of morality and ethics.

Keywords： Artificial Intelligence； education； machine behavior； review； prospect

收稿日期：2021年12月15日

責(zé)任編輯：李雅瑄