人機協(xié)同學(xué)習(xí)：實踐模式與發(fā)展路向

郝祥軍 顧小清 張?zhí)扃?王欣璐

（華東師范大學(xué) 教育學(xué)部教育信息技術(shù)學(xué)系，上海 200062）

一、引言

隨著人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等新一代信息技術(shù)的發(fā)展，人類社會邁入智能時代。我國《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》指出，人工智能加速發(fā)展，呈現(xiàn)深度學(xué)習(xí)、跨界融合、人機協(xié)同等新特征，大數(shù)據(jù)驅(qū)動知識學(xué)習(xí)、人機協(xié)同增強智能等更是成為人工智能發(fā)展的重點，要求探索人機智能共生的行為增強與腦機協(xié)同，發(fā)展“人在回路”的混合增強智能基礎(chǔ)理論研究。當(dāng)前人工智能還處在對人類智慧的模擬和補充發(fā)展階段，雖然它在社會情感與價值觀等方面還不能和人一樣，但能勝任很多人類難以觸及的任務(wù)，使得偏向理性的機器智能與人類智慧形成互補優(yōu)勢，“人機協(xié)同為未來人類智慧與機器智能的互構(gòu)性發(fā)展提供了新的發(fā)展土壤”（羅生全，2021）。教育作為智能時代的重要發(fā)展領(lǐng)域，事關(guān)人才培養(yǎng)，《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》強調(diào)，“利用智能技術(shù)加快推動人才培養(yǎng)模式、教學(xué)方法改革，構(gòu)建包含智能學(xué)習(xí)、交互式學(xué)習(xí)的新型教育體系”。人機協(xié)同教學(xué)、人機協(xié)同學(xué)習(xí)成為智能教育實踐的重要方式，也是國際公認(rèn)的教育人工智能發(fā)展方向（Pedro et al., 2019）。隨著智能技術(shù)深度介入教育以及教育設(shè)備的高可獲得性，人機協(xié)同學(xué)習(xí)已經(jīng)走進(jìn)現(xiàn)實，彰顯著自適應(yīng)、智能化、個性化等特征，改變了學(xué)習(xí)者的角色。當(dāng)技術(shù)成為世界的根本現(xiàn)象，且介入教育的過程越發(fā)自然，人機協(xié)同的教與學(xué)將成為未來教育無法回避的實踐形態(tài)。恰如毛剛等（2021）所言，人機協(xié)同是理解和建構(gòu)未來教育世界的方式，而“人機協(xié)同下的智能教育世界是由學(xué)習(xí)者與智能技術(shù)在交互過程中形成的社會生態(tài)”。目前大部分研究從教師視角探討人機協(xié)同教學(xué)，涉及教師角色（秦丹等，2020）、實踐形態(tài)（周琴等，2020）、協(xié)作路徑（余勝泉等，2019）等，鮮有研究從學(xué)習(xí)者視角探索人機協(xié)同學(xué)習(xí)的實踐模式、分析學(xué)習(xí)者的角色。隨著智能教育應(yīng)用進(jìn)入人們的日常生活乃至學(xué)校課堂，各類智能終端設(shè)備成為新時代人群（數(shù)字公民）的標(biāo)配，泛在智能化的處處能學(xué)、時時可學(xué)的學(xué)習(xí)型社會初具形態(tài)，人機協(xié)同視域下的智能學(xué)習(xí)越來越普遍（艾興等，2020）。因此，深入探討智能時代的人機協(xié)同學(xué)習(xí)的內(nèi)涵、現(xiàn)狀以及可能的實踐模式，將有助于推動人機協(xié)同教育理論的發(fā)展。

二、概念內(nèi)涵

隨著腦機接口、智能代理技術(shù)、自然語言處理、機器學(xué)習(xí)、學(xué)習(xí)分析等智能技術(shù)的發(fā)展，人工智能技術(shù)通過改變學(xué)習(xí)環(huán)境，能夠讓學(xué)習(xí)者采用多種方式與客觀世界互動。智能技術(shù)通過強大的數(shù)據(jù)算力分擔(dān)人類的認(rèn)知勞動，從以往的工具性和中介性角色向主體性發(fā)展。這使得學(xué)習(xí)的發(fā)生不僅是與外界環(huán)境的信息交互，也是人機分工協(xié)作，共同改變學(xué)習(xí)發(fā)生的過程與機制（郭炯等，2019）。智能技術(shù)支持的人機協(xié)同學(xué)習(xí)內(nèi)涵如下：

一是在學(xué)習(xí)本質(zhì)上，人機協(xié)同學(xué)習(xí)是人借助技術(shù)與世界交互、認(rèn)識世界。學(xué)習(xí)科學(xué)關(guān)注的是學(xué)習(xí)如何發(fā)生以及怎樣發(fā)生，而知識是人對客觀世界的動態(tài)認(rèn)識，是基于客觀世界的主觀構(gòu)建。學(xué)習(xí)者只有從自身經(jīng)驗出發(fā)與外界交互并積極建構(gòu)意義，才能形成認(rèn)知上的深層理解（任英杰等，2012）。因此，學(xué)習(xí)過程是學(xué)習(xí)主體通過一系列心理動作將外部世界的信息進(jìn)行內(nèi)在認(rèn)知加工的過程。學(xué)習(xí)是學(xué)習(xí)者與環(huán)境互動的結(jié)果，其本質(zhì)是在互動中認(rèn)識世界和理解自我。智能技術(shù)與社會的深度融合，使其逐漸成為人與世界互動并認(rèn)識世界的重要工具，扮演著中介者角色。其一，智能技術(shù)改變了人與外界信息互動的方式，因為技術(shù)改變了人類學(xué)習(xí)發(fā)生的情境，逐步延伸到虛實融合的空間。在技術(shù)構(gòu)造的沉浸式學(xué)習(xí)空間中，復(fù)雜的知識能以結(jié)構(gòu)化、情境化和交互式的方式呈現(xiàn)，人通過技術(shù)延展自己的感官去感知抽象的概念或者無法接觸的物質(zhì)，甚至實現(xiàn)人機對話交流，通過人機交互建構(gòu)知識。同時，新時代的數(shù)字公民浸潤在技術(shù)世界里，能夠通過各類智能終端獲取信息，與遠(yuǎn)在千里之外的人或物交互。技術(shù)為此搭建了信息橋梁（人機交互、技術(shù)支持的人人交互），支持學(xué)習(xí)者的意義建構(gòu)，并將交互生成的信息作為新的學(xué)習(xí)資源。其二，人的認(rèn)知活動依賴基于技術(shù)的腳手架。維果斯基提出的支架式教學(xué)理論強調(diào)腳手架對學(xué)習(xí)引導(dǎo)的重要性，“基于軟件實現(xiàn)的腳手架”（software-realized scaffolding）能夠為學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)提供恰當(dāng)?shù)膬?nèi)容提示和認(rèn)知支架（Quintana et al., 2004）。當(dāng)前各類智能導(dǎo)師系統(tǒng)可以通過學(xué)習(xí)者模型、教學(xué)模型和知識跟蹤算法實現(xiàn)對學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)輔導(dǎo)和知識訓(xùn)練，自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)可實現(xiàn)個性化學(xué)習(xí)診斷、分析和資源智能推薦，為學(xué)習(xí)者規(guī)劃學(xué)習(xí)路徑，引導(dǎo)學(xué)習(xí)過程等。在智能技術(shù)的支持下，學(xué)習(xí)者可以準(zhǔn)確識別自己的學(xué)習(xí)困境、挖掘行為特征，借助技術(shù)提供的支架，朝最近發(fā)展區(qū)深入學(xué)習(xí)。因此，人機協(xié)同學(xué)習(xí)使學(xué)習(xí)者能借助技術(shù)的中介效應(yīng)與外部的人、物、信息等實現(xiàn)交互，推動學(xué)習(xí)者與技術(shù)建立協(xié)同的認(rèn)知伙伴關(guān)系，更好地認(rèn)識世界和自我。

人機協(xié)同學(xué)習(xí)闡釋的學(xué)習(xí)過程，揭示了人機協(xié)同學(xué)習(xí)的重要原則，即以人的價值為根本遵循，借助技術(shù)的智能實現(xiàn)人的自我發(fā)展。因此，人機協(xié)同學(xué)習(xí)可被定義為利用人工智能技術(shù)作用于學(xué)習(xí)者身心，使其獲得智慧、健全人格和操作技能等品質(zhì)的一種學(xué)習(xí)方式（艾興等，2020）。這體現(xiàn)了人機協(xié)同學(xué)習(xí)的人本價值取向，畢竟人的最優(yōu)發(fā)展是所有計劃的標(biāo)準(zhǔn)（Fromm, 1968）。與一般的技術(shù)應(yīng)用原則不同，人機協(xié)同學(xué)習(xí)遵循獨特的教育規(guī)律，重視學(xué)習(xí)者主體的學(xué)習(xí)發(fā)展需求，讓學(xué)習(xí)者有權(quán)掌控自己的數(shù)據(jù)信息、利用技術(shù)決定自己的學(xué)習(xí)，享受技術(shù)加持帶來的賦能感，實現(xiàn)高質(zhì)量學(xué)習(xí)。

二是在學(xué)習(xí)形式上，人機協(xié)同學(xué)習(xí)是人與技術(shù)建立協(xié)作關(guān)系、協(xié)同發(fā)展的過程。智能系統(tǒng)逐漸逼近人類思維，在強大的數(shù)據(jù)算法支持下分擔(dān)人類的認(rèn)知活動。人或?qū)⒉辉偈俏ㄒ坏闹黧w，開始與“機器”協(xié)同認(rèn)知。這就必須考慮人機關(guān)系的建立，兩者分工配合，共同完成學(xué)習(xí)任務(wù)。人機協(xié)同系統(tǒng)由計算機與人類共同組成，包含人、機器、人機協(xié)同三個要素，但對“協(xié)同”要素的理解需要根據(jù)技術(shù)的智能程度進(jìn)行不同層次的界定（蔡連玉等，2021）。對于智能時代的人機協(xié)同學(xué)習(xí)，“人”就是學(xué)習(xí)者；“機”就是支持學(xué)習(xí)的智能技術(shù)系統(tǒng)或應(yīng)用，包括支持學(xué)習(xí)的智能教育軟件以及具有一定推理思維、行動和互動能力的智能機器人。二者協(xié)同形成“1+1＞2”的增強型智能。機器的優(yōu)勢在于有強大的計算能力，能依據(jù)規(guī)則分析收集到的大量數(shù)據(jù)并做出決策，迅速完成重復(fù)性操作。人是生命體，具有情感、思維與精神性，其優(yōu)勢在于生命屬性與社會屬性，能夠結(jié)合真實情境對事物作出價值判斷與理性推測。例如，在人機協(xié)同教學(xué)中，重復(fù)性、單調(diào)性和常規(guī)性工作通常由機器完成，創(chuàng)造性、情感性和啟發(fā)性的工作由教師負(fù)責(zé)（祝智庭等，2018）。人機協(xié)同學(xué)習(xí)包含“學(xué)習(xí)者+工具”“學(xué)習(xí)者+助教”“學(xué)習(xí)者+伙伴”三種形式（王良輝等，2021）。機器不僅可以充當(dāng)工具為學(xué)習(xí)者推送個性化學(xué)習(xí)資源，監(jiān)測學(xué)習(xí)過程，完成評價、反饋等工作，還可以扮演助教參與學(xué)習(xí)者的認(rèn)知活動，引導(dǎo)與點撥學(xué)習(xí)者，促進(jìn)學(xué)習(xí)目標(biāo)的達(dá)成；機器甚至可以作為學(xué)習(xí)伙伴，促進(jìn)學(xué)習(xí)者反思學(xué)習(xí)過程，培養(yǎng)批判性思維等高階能力。因此，人機協(xié)同學(xué)習(xí)也指學(xué)習(xí)者與智能系統(tǒng)建立協(xié)作關(guān)系，兩者分工合作，共同完成學(xué)習(xí)任務(wù)。

人機角色分工道出了人機協(xié)同學(xué)習(xí)的第二條重要原則，即明確人與機器的角色，以實現(xiàn)雙方價值最大化。人機協(xié)同帶來的學(xué)習(xí)形態(tài)變化源自數(shù)據(jù)智慧協(xié)同機制，即通過融合人的認(rèn)知特征（“親而知”“覺而知”“構(gòu)而知”“審而知”）以及機器的“學(xué)習(xí)”特征（“感而知”“描而知”“掘而知”“學(xué)而知”），構(gòu)建協(xié)同發(fā)展的智慧環(huán)境（彭紅超等，2018）。人借助智能技術(shù)系統(tǒng)強化對外部世界的感知和認(rèn)識，實現(xiàn)自我發(fā)展；智能系統(tǒng)通過使用人在活動中不斷生成的數(shù)據(jù)訓(xùn)練內(nèi)部算法和模型，實現(xiàn)優(yōu)化升級。兩者基于彼此的“營養(yǎng)”供給建立互惠共贏的協(xié)同關(guān)系，通過人的智慧與機器的智能協(xié)作融合，達(dá)到人機協(xié)同的目標(biāo)。

三、研究現(xiàn)狀

在人工智能技術(shù)與學(xué)習(xí)科學(xué)領(lǐng)域相關(guān)理論日益結(jié)合的趨勢下，人機協(xié)同學(xué)習(xí)逐漸常態(tài)化，智能導(dǎo)學(xué)系統(tǒng)、自動化測評系統(tǒng)、自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)等已經(jīng)成為創(chuàng)設(shè)智能學(xué)習(xí)環(huán)境的典型工具。在人工智能與教育融合發(fā)展中，開發(fā)智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)以支持學(xué)習(xí)活動，并利用這些系統(tǒng)探索和理解學(xué)習(xí)的本質(zhì)是人工智能促進(jìn)教育改革創(chuàng)新的目標(biāo)之一（Roll et al.,2016）。因此，人機協(xié)同學(xué)習(xí)的實現(xiàn)主要有賴于創(chuàng)設(shè)智能學(xué)習(xí)環(huán)境以及揭示學(xué)習(xí)發(fā)生的原理與機制，為學(xué)習(xí)者提供有利的學(xué)習(xí)支持（Boulay, 2019）。

（一）理論研究

人工智能雖然逐漸被應(yīng)用于教育實踐，但仍然缺乏對智能技術(shù)與學(xué)習(xí)科學(xué)理論、教育理論深度融合的深入研究（Chen et al.，2020）。目前，人機協(xié)同學(xué)習(xí)理論研究主要聚焦于以下兩方面：

其一，探索學(xué)習(xí)發(fā)生機制與學(xué)習(xí)方式的變革。智能技術(shù)不僅通過提供豐富的學(xué)習(xí)環(huán)境促使從知識學(xué)習(xí)向知識應(yīng)用場景的學(xué)習(xí)轉(zhuǎn)變，更借助人機協(xié)同的智能結(jié)構(gòu)延展學(xué)習(xí)者的認(rèn)知邊界，改變學(xué)習(xí)的發(fā)生機制（郭炯等，2019）。學(xué)習(xí)發(fā)生機制的研究源自學(xué)習(xí)科學(xué)的發(fā)展，人們開始關(guān)注人如何主動進(jìn)行意義加工和知識建構(gòu)。學(xué)習(xí)科學(xué)領(lǐng)域的具身認(rèn)知（Embodied cognition）、嵌入認(rèn)知（Embedded cognition）、生成認(rèn)知（Enactive cognition）、延展認(rèn)知（Extended cognition）以及情境認(rèn)知（Situated cognition）等都強調(diào)“人的認(rèn)知發(fā)生”離不開與環(huán)境的交互（張婧婧等，2021）。技術(shù)改變了交互過程，使學(xué)習(xí)方式與形式、學(xué)習(xí)環(huán)境與支持發(fā)生明顯變化，技術(shù)促使學(xué)習(xí)走向“從設(shè)計中學(xué)”，讓人基于技術(shù)提供的腳手架理解知識（任英杰等，2012）。研究者也由此開始關(guān)注智能技術(shù)支持下的學(xué)習(xí)變化。例如，艾興等（2020）提出人機協(xié)同視域下的智能學(xué)習(xí)，強調(diào)關(guān)注學(xué)習(xí)目標(biāo)的整合性、學(xué)習(xí)過程的動態(tài)性、學(xué)習(xí)主體的互通性、學(xué)習(xí)內(nèi)容的生成性和學(xué)習(xí)評價的可視性。何文濤等（2021）闡述了人機協(xié)同的信息技術(shù)教育應(yīng)用新理路，論述了人機協(xié)同技術(shù)觀、人機協(xié)同教育系統(tǒng)、教育中的人機角色，提出遵循教育本位、人機互信、人控規(guī)則和人機分評四條基本原則，認(rèn)為人機協(xié)同學(xué)習(xí)應(yīng)是智能技術(shù)支持的個性化學(xué)習(xí)，人機結(jié)合為學(xué)習(xí)共同體，協(xié)同完成學(xué)習(xí)任務(wù)。

其二，探討人機共生或人機協(xié)同視域下人機關(guān)系的建立。人機共生源自生物學(xué)的共生理論，可用于描繪智能時代人與機器形成的互利關(guān)系。為了實現(xiàn)人機共生，人機協(xié)同是重要方式，二者往往內(nèi)涵相似。張學(xué)軍等（2020）認(rèn)為人機共生是智能時代的應(yīng)然選擇，智能時代的學(xué)習(xí)者需要學(xué)會人機共生的思維方式，掌握包括人機協(xié)作在內(nèi)的符合時代要求的有效學(xué)習(xí)方法，適應(yīng)從人機協(xié)同到超越機器的學(xué)習(xí)文化。李海峰等（2020）闡述了人機共生的學(xué)習(xí)形態(tài)，即人機學(xué)習(xí)共生體通過共同化、表出化、聯(lián)結(jié)化和內(nèi)在化等實現(xiàn)隱性知識與顯性知識的轉(zhuǎn)化，促進(jìn)知識的共同創(chuàng)造。其實，人機協(xié)同走向智能化旨在通過人與智能機器建立協(xié)作，促進(jìn)人的成長發(fā)展。目前許多大規(guī)模應(yīng)用的智能教學(xué)系統(tǒng)的智能程度不高，我們應(yīng)該關(guān)注如何通過人機協(xié)同增強學(xué)習(xí)者的智能，而非執(zhí)著于放大機器的智能（Baker, 2016）。安薩里等（Ansari et al., 2018）討論了高度數(shù)字化與智能化的工業(yè)4.0場景的新人機協(xié)同學(xué)習(xí)模式，指出應(yīng)根據(jù)具體任務(wù)合理考慮人機的功能優(yōu)勢，賦予學(xué)習(xí)者角色。王竹立（2019）認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)和智能時代的知識生產(chǎn)已逐漸由人類主體向人機共同主體轉(zhuǎn)變，人機合作式學(xué)習(xí)將成為主流，技術(shù)在人類學(xué)習(xí)中扮演的角色將由單純的工具，向環(huán)境、伙伴角色轉(zhuǎn)變，并最終與人類形成共同體。

總而言之，不少研究者已意識到智能技術(shù)改變了學(xué)習(xí)發(fā)生的過程，初步探討了智能學(xué)習(xí)環(huán)境中學(xué)習(xí)的本質(zhì)與機制，也開始嘗試建立人機協(xié)同關(guān)系重塑學(xué)習(xí)形態(tài)與技術(shù)角色，然而少有研究對人機協(xié)同學(xué)習(xí)的實踐模式及學(xué)習(xí)者角色開展深入的理論探討。

（二）實踐研究

從斯金納的程序教學(xué)機器，到智能導(dǎo)師系統(tǒng)，再到人工智能教育應(yīng)用，能展現(xiàn)人機協(xié)同學(xué)習(xí)實踐形態(tài)的案例不勝枚舉。本研究從智能系統(tǒng)支持的學(xué)習(xí)形式出發(fā)，總結(jié)人機協(xié)同學(xué)習(xí)的實踐現(xiàn)狀。

目前，常見的人機協(xié)同學(xué)習(xí)是以確定學(xué)習(xí)路徑為指導(dǎo)的適應(yīng)性自主學(xué)習(xí)。認(rèn)知導(dǎo)師（cognitive tutors，CT）或許是其中最典型的。它依據(jù)廣泛的實證調(diào)查確定需要學(xué)習(xí)的知識概念和知識點，呈現(xiàn)一系列問題供學(xué)生解答與練習(xí)，并根據(jù)學(xué)習(xí)者的進(jìn)度進(jìn)行調(diào)整（Koedinger et al., 2007）。例如，范萊恩等（VanLehn et al., 2005）利用智能導(dǎo)師系統(tǒng)分析學(xué)習(xí)者解決多步驟物理問題的具體行為和過程，提供即時反饋和學(xué)習(xí)提示?；诩s束的建模（constraint based modeling，CBM）是另一種應(yīng)用廣泛的智能學(xué)習(xí)支持（Mitrovic, 2012），它也可劃定學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)路徑。兩者的區(qū)別在于基于約束的建模是將陳述性知識表示為學(xué)生行動結(jié)果的約束（如角A是底角）。當(dāng)表示動作的謂語與學(xué)生回答相匹配時，技能即被視為已掌握。認(rèn)知導(dǎo)師是將程序性知識轉(zhuǎn)變?yōu)橐?guī)則（如已知角A求角B），規(guī)則與學(xué)生的表現(xiàn)動作相匹配，就表明學(xué)生掌握了這項技能（Desmarais et al., 2012）。目前，各類以習(xí)題測試為主的自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)是這類實踐的典型代表。因此，以認(rèn)知學(xué)習(xí)為主的智能系統(tǒng)按照規(guī)劃的學(xué)習(xí)路徑呈現(xiàn)問題陳述，分析學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)情況確定后續(xù)的學(xué)習(xí)內(nèi)容，并在學(xué)習(xí)者遇到困難時提供過程性提示或解決方案。

受自然語言處理、語義分析、情緒識別、感知計算等技術(shù)的推動，智能系統(tǒng)支持的學(xué)習(xí)開始向協(xié)作互動學(xué)習(xí)發(fā)展，包括智能系統(tǒng)參與的人機互動學(xué)習(xí)與智能系統(tǒng)支持的人際互動學(xué)習(xí)。在智能系統(tǒng)參與的人機互動學(xué)習(xí)中，具備對話智能的系統(tǒng)通常就某個主題的知識向?qū)W習(xí)者提問，然后分析和回應(yīng)學(xué)習(xí)者的回答，讓學(xué)習(xí)者在互動中學(xué)習(xí)相應(yīng)主題的概念（Nye et al., 2014）。有些系統(tǒng)甚至設(shè)計多個觀點沖突的智能虛擬教師與學(xué)生互動，讓學(xué)生分辨對錯，提升學(xué)生的認(rèn)知能力（Lehman et al., 2013）。有的智能系統(tǒng)能同時扮演指導(dǎo)者、計劃者、監(jiān)控者、策略制訂者等角色，指導(dǎo)學(xué)生掌握自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)（Trevors et al., 2014）?；趨f(xié)商的自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)采用學(xué)習(xí)者與智能系統(tǒng)協(xié)商機制，幫助學(xué)生開展自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)，明確哪些情況下尋求幫助的行為是受鼓勵的（Chou et al., 2018）。不僅如此，智能系統(tǒng)還可以作為被教學(xué)的對象，即學(xué)習(xí)者通過教授智能系統(tǒng)來學(xué)習(xí)。例如，學(xué)習(xí)者指導(dǎo)智能系統(tǒng)構(gòu)建生態(tài)循環(huán)概念圖，判斷答案是否正確并給出反饋，以“教中學(xué)”的方式學(xué)習(xí)生態(tài)循環(huán)的概念與知識（Biswas et al., 2016）。其次，智能系統(tǒng)支持的人際互動學(xué)習(xí)由智能系統(tǒng)分析學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)狀況，并據(jù)此推薦合適的真人學(xué)伴協(xié)作學(xué)習(xí)。例如，同伴個性化學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)（Recommendation in Personalised Peer Learning Environments, RiPPLE）可根據(jù)學(xué)習(xí)者的知識狀態(tài)為學(xué) 習(xí)者推薦學(xué) 習(xí) 同伴（Potts et al., 2018）。楊 等（Yang et al., 2014）基于自適應(yīng)特征矩陣分解框架開發(fā)的快速助手（Quick Helper）智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)，能為慕課學(xué)習(xí)者匹配合適的論壇話題和學(xué)伴；沃克等（Walker et al., 2009）設(shè)計的協(xié)作智能學(xué)習(xí)輔導(dǎo)系統(tǒng)，旨在構(gòu)建同伴輔導(dǎo)環(huán)境，為學(xué)習(xí)者提供同伴輔導(dǎo)服務(wù)，強化同伴之間的互動對話。

從規(guī)劃好路徑指導(dǎo)自主學(xué)習(xí)到支持人機互動協(xié)作學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)者的自由度逐漸提高，逐步擺脫系統(tǒng)的控制而獲得學(xué)習(xí)主導(dǎo)權(quán)。為了向?qū)W習(xí)者提供科學(xué)、合適、個性化支持，探索和理解學(xué)習(xí)本質(zhì)日益重要和迫切。為此，許多智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、自然語言處理、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等智能技術(shù)與算法對學(xué)習(xí)者建模，為學(xué)習(xí)者提供智能和個性化的學(xué)習(xí)服務(wù)，促進(jìn)學(xué)習(xí)者的能力釋放與生命成長，提升學(xué)習(xí)者在人機協(xié)同學(xué)習(xí)的獲得感（范建麗等，2022）。此時，智能系統(tǒng)的角色不再是為學(xué)習(xí)者提前規(guī)劃好學(xué)習(xí)路徑，而是實時分析學(xué)習(xí)者的行為和表現(xiàn)，推薦合適的資源與服務(wù)，由學(xué)習(xí)者靈活選擇，通過以人為本的教育人工智能實現(xiàn)學(xué)習(xí)的自適應(yīng)與個性化（Yang et al., 2021）。因此，構(gòu)建智能自適應(yīng)學(xué)習(xí)環(huán)境、揭示學(xué)習(xí)發(fā)生原理與機制為導(dǎo)向的教育人工智能（郝祥軍等，2019），可助力人機協(xié)同學(xué)習(xí)。

四、實踐模式

隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，人機協(xié)同的方式日益便捷化、智能化。愛潑斯坦（Epstein, 2015）由此提出“協(xié)作智能”（collabortive intelligence），即在人與智能機器之間建立協(xié)作以實現(xiàn)人類目標(biāo)。建立人機協(xié)作關(guān)系能實現(xiàn)人和機器雙方智能的互惠強化，將各自擅長的能力優(yōu)勢互補，創(chuàng)造新的價值。現(xiàn)有研究主要聚焦人機協(xié)同的學(xué)習(xí)發(fā)生以及技術(shù)支持學(xué)習(xí)的具體方式，缺乏對人機協(xié)同學(xué)習(xí)實踐模式的歸納和凝練。本研究認(rèn)為有必要解構(gòu)人機協(xié)同的實踐模式，并以此辨析學(xué)習(xí)者角色。

（一）人機協(xié)同學(xué)習(xí)實踐模式解構(gòu)

人工智能期望模擬人類思維實現(xiàn)與人的對話和協(xié)作。人工智能與人類協(xié)作經(jīng)歷了人機共生、人機交互到人機協(xié)作三個階段（李憶等，2020）。智能機器最初是將知識打包植入專家系統(tǒng)，即表征人類專家知識、模擬人的推理思維解決專門領(lǐng)域問題。計算智能的發(fā)展推進(jìn)了人機關(guān)系，它通過將人與計算機之間的協(xié)作可視化，增強人類智能（Kordon,2010）。智能代理是計算智能的一種應(yīng)用，是具有多種智能特征的人工實體，能自主響應(yīng)環(huán)境變化，以及通過與其他代理交互來保持其靈活性和社交性。它可模仿人類的交互特征，與人談判、協(xié)商和合作。隨著人機交互的增強，人類似乎失去對智能技術(shù)應(yīng)用過程的控制，人機正進(jìn)行著一場“主導(dǎo)地位”的較量，人類稍有不慎就會陷入被機器“牽著鼻子走”的窘境。

智能教學(xué)系統(tǒng)作為智能代理的教育應(yīng)用，通過模仿人類教師搭建學(xué)習(xí)者與計算機之間的協(xié)作交互關(guān)系，推動學(xué)習(xí)者與媒體的交互漸漸轉(zhuǎn)向?qū)W習(xí)者與智能體的交互。人機交互關(guān)系中，“自主度”是關(guān)鍵概念，指團(tuán)隊成員擁有的自由度、獨立性和決定權(quán)（Kim et al., 2006）。學(xué)習(xí)者既希望智能教學(xué)系統(tǒng)支持有效學(xué)習(xí)，也希望它能靈活調(diào)節(jié)自己的學(xué)習(xí)，即人機協(xié)同學(xué)習(xí)應(yīng)彰顯學(xué)習(xí)者的自主度。例如，“在學(xué)習(xí)者與智能教學(xué)系統(tǒng)交互過程中，擔(dān)任教練角色的系統(tǒng)比擔(dān)任同伴角色的系統(tǒng)享有更大的自主度，學(xué)習(xí)者相應(yīng)地在教練系統(tǒng)中的自主度就更小”（樂惠驍?shù)龋?021），此時學(xué)習(xí)者的行為就會受制于扮演教練角色的智能教學(xué)系統(tǒng)。但機器過多干預(yù)人的行為會降低人對協(xié)作過程的滿意度與持續(xù)協(xié)作的動機和意愿。因此，人機有效協(xié)作在于如何控制人與機之間自主度的平衡。根據(jù)自主度的高低，人與智能系統(tǒng)的協(xié)作模式包括人工智能主導(dǎo)、分工合作和人類主導(dǎo)三種（李憶等，2020）。人工智能主導(dǎo)模式說明計算機的自主度高于人；人類主導(dǎo)的模式是人占據(jù)的自主度高，能實現(xiàn)協(xié)作活動的控制；兩者分工協(xié)作是自主度相對均衡，建立了平等協(xié)作關(guān)系，達(dá)成目標(biāo)或意見的一致。據(jù)此，本研究從學(xué)習(xí)者視角將人機協(xié)同學(xué)習(xí)解構(gòu)為三種實踐模式（見圖1），即人工智能引導(dǎo)的訓(xùn)練學(xué)習(xí)模式、人工智能支持的協(xié)作學(xué)習(xí)模式和人工智能賦能的探究學(xué)習(xí)模式，并以此分析學(xué)習(xí)者角色。

圖1 人機協(xié)同學(xué)習(xí)實踐模式

1.人工智能引導(dǎo)的訓(xùn)練學(xué)習(xí)模式。從斯金納提出程序教學(xué)開始，機器引導(dǎo)學(xué)習(xí)就已出現(xiàn)在日常教學(xué)實踐中，教學(xué)機器通過程序性學(xué)習(xí)內(nèi)容指導(dǎo)學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)過程，給予即時的學(xué)習(xí)反饋（Skinner,1958）。很多智能系統(tǒng)繼承了這一思想，尤其是以作業(yè)和習(xí)題訓(xùn)練為主的導(dǎo)學(xué)系統(tǒng)，把學(xué)科知識按邏輯呈現(xiàn)，獲取學(xué)習(xí)者的行為與反應(yīng)，并立即提供正確的知識引導(dǎo)，如正誤判斷、相關(guān)解答和問題提示。這種模式的智能系統(tǒng)的自主度較高，它通過預(yù)先指定的知識序列和事件邏輯為學(xué)習(xí)者提供學(xué)習(xí)支持；學(xué)習(xí)者的靈活度相對較低，只能按照智能系統(tǒng)給定的學(xué)習(xí)內(nèi)容和規(guī)劃路徑學(xué)習(xí)。一些智能系統(tǒng)雖然宣稱它能采集學(xué)習(xí)者的信息與特征進(jìn)行個性化學(xué)習(xí)診斷，但終究是遵從規(guī)定的學(xué)習(xí)內(nèi)容、程序和目標(biāo)開展的（Boulay, 2000）。因此，人工智能引導(dǎo)的訓(xùn)練學(xué)習(xí)模式中，機器實現(xiàn)對學(xué)習(xí)過程的控制，學(xué)習(xí)者與機器協(xié)同時只能執(zhí)行系統(tǒng)設(shè)定的學(xué)習(xí)活動，自主度較弱。不可否認(rèn)的是，人工智能引導(dǎo)的學(xué)習(xí)訓(xùn)練模式能幫助學(xué)習(xí)者解決學(xué)習(xí)困境，促進(jìn)學(xué)習(xí)者的知識學(xué)習(xí)和認(rèn)知加工，使其在合理的學(xué)習(xí)路徑中快速掌握學(xué)習(xí)內(nèi)容。

2.人工智能支持的協(xié)作學(xué)習(xí)模式。智能系統(tǒng)目前已從學(xué)習(xí)的知識整合和路徑規(guī)劃，逐漸轉(zhuǎn)向關(guān)注學(xué)習(xí)者的互動協(xié)作，構(gòu)建系統(tǒng)與學(xué)習(xí)者共同控制學(xué)習(xí)過程的模式（Corbalan et al., 2009），即“機”的自主度等于人的自主度。與人工智能引導(dǎo)的訓(xùn)練學(xué)習(xí)模式相比，學(xué)習(xí)者與智能系統(tǒng)的互動協(xié)作與共同控制，強調(diào)學(xué)習(xí)者自我調(diào)節(jié)的重要作用。例如，周等（Chou et al., 2018）設(shè)計的基于協(xié)商的自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)意在實現(xiàn)系統(tǒng)控制與用戶控制的結(jié)合，使學(xué)習(xí)者與系統(tǒng)在對話協(xié)商中達(dá)成學(xué)習(xí)意見的統(tǒng)一?；趯υ拝f(xié)商的智能系統(tǒng)或智能技術(shù)構(gòu)建的學(xué)習(xí)環(huán)境，實現(xiàn)了系統(tǒng)和學(xué)習(xí)者之間的交互：一方面，人工智能系統(tǒng)通過收集和分析學(xué)習(xí)者的多模態(tài)數(shù)據(jù)，準(zhǔn)確理解學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)狀態(tài)，精確地表示系統(tǒng)中的知識和技能；另一方面，學(xué)習(xí)者可以與系統(tǒng)溝通，了解系統(tǒng)的決策過程，做出更好的選擇（Ouyang et al.,2021）。研究表明，智能系統(tǒng)在協(xié)作學(xué)習(xí)模式中可以扮演助學(xué)者、導(dǎo)學(xué)者、督學(xué)者和伴學(xué)者等角色，與學(xué)習(xí)者靈活配合（王一巖等，2021）。因此，隨著人的體力或腦力勞動被人工智能所分擔(dān)，人機分工的協(xié)作形態(tài)也將更具象化。

3.人工智能賦能的探究學(xué)習(xí)模式。當(dāng)學(xué)習(xí)者占據(jù)主導(dǎo)位置時，智能系統(tǒng)主要通過提高透明度、準(zhǔn)確性和有效性幫助學(xué)習(xí)者增強智能，指向的是以人為本的人工智能（Human-centered Artificial Intelligence, HAI）（Yang et al., 2021）。以人為本的人工智能強調(diào)人類對智能系統(tǒng)的控制。人類控制和人工智能自動化之間協(xié)作，能以高水平的可靠性、安全性和信任性增強人類生產(chǎn)力（Shneiderman,2020）。對教育而言，學(xué)習(xí)者需要學(xué)會利用人工智能增強自身的認(rèn)知和能力，實現(xiàn)智能系統(tǒng)與人類智能之間的協(xié)同交互，實現(xiàn)自適應(yīng)、個性化學(xué)習(xí)。尤其在創(chuàng)造性解決問題上，人類主導(dǎo)的人機協(xié)作伙伴關(guān)系更具優(yōu)勢（Mccaffrey et al., 2018）。這類增強學(xué)習(xí)者智能的學(xué)習(xí)模式是人工智能賦能的探究學(xué)習(xí)模式，即通過智能系統(tǒng)為學(xué)習(xí)者提供學(xué)習(xí)支持，搭建認(rèn)知支架，助力學(xué)習(xí)者對世界與自我的認(rèn)知探索，降低學(xué)習(xí)者的認(rèn)知負(fù)荷，促進(jìn)學(xué)習(xí)者的探究性學(xué)習(xí)。探究性學(xué)習(xí)強調(diào)自主性和控制性，要求將學(xué)習(xí)控制權(quán)交給學(xué)習(xí)者，即學(xué)習(xí)者能夠借助外部指導(dǎo)和支持獨立開展知識探究和建構(gòu)（楊剛等，2019）。例如，智能學(xué)習(xí)分析利用大數(shù)據(jù)和人工智能識別有風(fēng)險的學(xué)習(xí)者，幫助學(xué)習(xí)者以個性化和自定進(jìn)度的方式學(xué)習(xí)技能和知識，包括為學(xué)習(xí)者提供精準(zhǔn)的信息，明確如何推進(jìn)學(xué)習(xí)以及為了實現(xiàn)學(xué)習(xí)目標(biāo)學(xué)習(xí)者必須做什么（Yang et al., 2021）?？傊斯ぶ悄苜x能的探究學(xué)習(xí)模式通過智能診斷、預(yù)測、干預(yù)和預(yù)防等分析和討論學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為、學(xué)習(xí)環(huán)境和學(xué)習(xí)策略，幫助學(xué)習(xí)者靈活選擇人工智能系統(tǒng)提供的分析結(jié)果，自主建構(gòu)和設(shè)計學(xué)習(xí)過程，探索符合自己特征和需求的有效學(xué)習(xí)方式。

（二）人機協(xié)同學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)者角色

對人機協(xié)同學(xué)習(xí)實踐模式的解構(gòu)可以看出，學(xué)習(xí)者會根據(jù)“機”的自主性強弱，調(diào)整自己的行為和角色，以適應(yīng)“機”在協(xié)作關(guān)系中的作用。

1.學(xué)習(xí)者作為接受者。在人工智能引導(dǎo)的訓(xùn)練學(xué)習(xí)模式中，智能系統(tǒng)的作用是為學(xué)習(xí)者提供預(yù)先設(shè)定的學(xué)習(xí)目標(biāo)與路徑，引導(dǎo)學(xué)習(xí)者按既定路線進(jìn)行知識學(xué)習(xí)和認(rèn)知加工。這種模式適用于缺乏專業(yè)知識背景和方法引導(dǎo)的“新手”學(xué)習(xí)者，因為他們不知道什么對學(xué)習(xí)最好，智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)能為他們提供指導(dǎo)。學(xué)習(xí)者在“機”的引導(dǎo)下逐步習(xí)得知識點，在既定路徑中接受知識傳遞，提高學(xué)習(xí)效率（Corbalan et al., 2009）。學(xué)習(xí)者在該模式下是被動的知識接受者。當(dāng)前的智能導(dǎo)學(xué)系統(tǒng)已成為人工智能教育的前沿應(yīng)用，在支架式寫作指導(dǎo)、學(xué)習(xí)指導(dǎo)與監(jiān)控、差異化學(xué)習(xí)和個性化學(xué)習(xí)提示等學(xué)習(xí)實踐中成效顯著（郭炯等，2020）。智能導(dǎo)學(xué)系統(tǒng)是人工智能引導(dǎo)的訓(xùn)練學(xué)習(xí)模式的典型應(yīng)用，主要包括兩個循環(huán)：內(nèi)循環(huán)旨在為學(xué)習(xí)者提供智能導(dǎo)學(xué)，外循環(huán)旨在為學(xué)習(xí)者推薦個性化學(xué)習(xí)資源和規(guī)劃學(xué)習(xí)路徑（Murray et al., 2003）。智能導(dǎo)學(xué)系統(tǒng)對整個學(xué)習(xí)過程提供指導(dǎo)和適應(yīng)性反饋，學(xué)習(xí)者接受系統(tǒng)的服務(wù)進(jìn)行認(rèn)知加工、解決問題，實現(xiàn)學(xué)習(xí)目標(biāo)。需注意的是，學(xué)習(xí)者作為知識接受者，需要對智能系統(tǒng)提供的內(nèi)容做出真實反應(yīng)，只有充分而準(zhǔn)確地展示學(xué)習(xí)行為信息才能獲得系統(tǒng)的適應(yīng)性反饋。從某種程度上說，學(xué)習(xí)者向系統(tǒng)“輸入”個人學(xué)習(xí)特征信息時也在制衡著“機”的自主度，使他們不至于一直被系統(tǒng)牽制而產(chǎn)生倦怠。

2.學(xué)習(xí)者作為協(xié)作者。人機協(xié)同學(xué)習(xí)倡導(dǎo)人的價值實現(xiàn)，學(xué)習(xí)者應(yīng)善于發(fā)揮自己與機器的各自優(yōu)勢，借助技術(shù)實現(xiàn)自我發(fā)展。為了避免智能系統(tǒng)對學(xué)習(xí)過程的過度控制，人機交互協(xié)商的機制意在提升學(xué)習(xí)者的自我調(diào)節(jié)能力，實現(xiàn)對自我學(xué)習(xí)的決策與控制。人工智能支持的互動協(xié)商適合于有社會情感需求以及喜歡同伴合作學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)者。人工智能支持的協(xié)作學(xué)習(xí)模式可以從兩方面支持學(xué)習(xí)者扮演好協(xié)作者角色：一是智能系統(tǒng)作為學(xué)習(xí)者的協(xié)作伙伴。它通過自然語言處理、語義分析等技術(shù)實現(xiàn)人機對話協(xié)作。比如，周等（Chou et al.,2015）提出基于協(xié)商的自適應(yīng)學(xué)習(xí)序列調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)，即學(xué)習(xí)者的自我評估與系統(tǒng)評估出現(xiàn)沖突時兩者會互動協(xié)商，達(dá)成一致的學(xué)習(xí)選擇。學(xué)堂在線智能學(xué)習(xí)助手“小木”是典型的教學(xué)答疑助手（清華控股，2019），它能主動與學(xué)習(xí)者進(jìn)行窗口交互，還可以為學(xué)習(xí)者制定學(xué)習(xí)計劃，給予階段性的學(xué)習(xí)提示與反饋，對進(jìn)度落后的學(xué)習(xí)者給予善意提醒。二是智能系統(tǒng)作為協(xié)作中介促進(jìn)學(xué)習(xí)者之間的聯(lián)結(jié)。針對目前自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)聚焦于學(xué)習(xí)內(nèi)容推薦與路徑規(guī)劃、對社會性兼顧不足問題，郝祥軍等（2021）構(gòu)建了基于人機協(xié)商的自適應(yīng)學(xué)伴推薦系統(tǒng)，以學(xué)習(xí)者向系統(tǒng)請求匹配協(xié)作學(xué)習(xí)伙伴的方式，促進(jìn)人機共同調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)，支持學(xué)習(xí)者通過系統(tǒng)組建學(xué)習(xí)共同體，實現(xiàn)學(xué)習(xí)者之間的協(xié)作互助。由此可見，在人工智能支持的互動協(xié)商中，學(xué)習(xí)者不僅是另一端的同伴協(xié)作者，也是智能系統(tǒng)的協(xié)作者。

3.學(xué)習(xí)者作為建構(gòu)者。以學(xué)習(xí)者為主導(dǎo)的人機協(xié)同學(xué)習(xí)模式凸顯發(fā)展人本人工智能的重要性，它通過增強人類智能實現(xiàn)學(xué)習(xí)者對自我學(xué)習(xí)范式的創(chuàng)新探索。這是因為只有學(xué)習(xí)者知道自己的問題和需求是什么，系統(tǒng)過多控制學(xué)習(xí)決策會降低學(xué)習(xí)動機。人工智能賦能的探究學(xué)習(xí)模式適合學(xué)習(xí)能力強、尋求學(xué)習(xí)控制感的學(xué)習(xí)者（如成人學(xué)習(xí)者），這些學(xué)習(xí)者可擁有充分的自主度，靈活運用智能化學(xué)習(xí)服務(wù)，根據(jù)系統(tǒng)提供的反饋自主規(guī)劃學(xué)習(xí)過程、自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)策略，同時結(jié)合系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析結(jié)果做好自組織學(xué)習(xí)設(shè)計。例如，姜強等（2019）設(shè)計的自適應(yīng)混合慕課模式，依據(jù)對學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的分析和可視化呈現(xiàn)，幫助學(xué)習(xí)者準(zhǔn)確認(rèn)識學(xué)習(xí)結(jié)果，明確當(dāng)前應(yīng)學(xué)習(xí)的內(nèi)容并反思下一步學(xué)習(xí)計劃。在人工智能賦能下，學(xué)習(xí)者將一改只能作為知識接受者的被動狀態(tài)，轉(zhuǎn)向自我建構(gòu)的主動狀態(tài)，以自我導(dǎo)向、自組織設(shè)計、自主調(diào)控的方式開展探究性學(xué)習(xí)，獲得學(xué)習(xí)活動的決定權(quán)，并通過智能學(xué)習(xí)分析發(fā)現(xiàn)自身學(xué)習(xí)問題或?qū)W習(xí)特征，調(diào)整學(xué)習(xí)節(jié)奏與進(jìn)度。總體而言，智能時代的人機協(xié)同學(xué)習(xí)已具備自我設(shè)計、自我監(jiān)控、自我調(diào)節(jié)、自我評價的特征（陳凱泉等，2022）。在人工智能賦能的協(xié)同創(chuàng)新中，人機協(xié)同學(xué)習(xí)將走向?qū)W習(xí)者自我建構(gòu)的學(xué)習(xí)形態(tài)，推動人類學(xué)習(xí)走向新的階段。

五、發(fā)展路向

人工智能等新興技術(shù)的發(fā)展為教育變革帶來了機遇，使得人機協(xié)同學(xué)習(xí)初具實踐形態(tài)，但教育實踐的復(fù)雜性與育人價值的獨特性要求我們以審慎的態(tài)度看待技術(shù)的教育應(yīng)用，避免誤入歧途。

（一）關(guān)系路向：協(xié)調(diào)學(xué)習(xí)者與技術(shù)的自主度實現(xiàn)互惠共贏

人機協(xié)同學(xué)習(xí)提倡以人的價值為根本導(dǎo)向并借助技術(shù)智能實現(xiàn)人的自我發(fā)展。顯然，將學(xué)習(xí)的選擇權(quán)完全讓渡給技術(shù)是不可取的（Baker, 2016），因為一旦將學(xué)習(xí)診斷與學(xué)習(xí)決策交給機器負(fù)責(zé)，學(xué)習(xí)者就只能認(rèn)同并跟隨機器被動學(xué)習(xí)，被困于算法控制下的牢籠。誠然，人機協(xié)同學(xué)習(xí)需要關(guān)注并賦予學(xué)習(xí)者自主度，但并非學(xué)習(xí)者的自主度越高，效果就越好。如果學(xué)習(xí)者的自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)能力弱，他們反而會因過多選擇而無所適從。因此，人機協(xié)同學(xué)習(xí)需要協(xié)調(diào)學(xué)習(xí)者與技術(shù)的自主度。學(xué)習(xí)者尤其要適應(yīng)智能技術(shù)帶來的便利，提升數(shù)字素養(yǎng)與自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)能力，根據(jù)自身的學(xué)習(xí)情況進(jìn)行權(quán)衡，選擇合適的實踐模式開展主動學(xué)習(xí)、有效學(xué)習(xí)，達(dá)到深度學(xué)習(xí)的目的。

此外，機器智能越來越趨近人類智能，某些方面甚至超越人類智能。人工智能擁有的計算和認(rèn)知智能可以實現(xiàn)機器學(xué)習(xí)和知識圖譜的構(gòu)建，為學(xué)習(xí)者推薦個性化學(xué)習(xí)資源和規(guī)劃適配性學(xué)習(xí)路徑；人工智能擁有的感知和社會智能可以識別學(xué)習(xí)者的生物和心理特征，刻畫學(xué)習(xí)者立體畫像，與學(xué)習(xí)者進(jìn)行過程性的情感互動，促進(jìn)對學(xué)習(xí)者進(jìn)行多維度動態(tài)評價。但是，機器智能的更新升級同樣需要“學(xué)習(xí)”，需要源源不斷的數(shù)據(jù)“營養(yǎng)”供給，訓(xùn)練算法模型。人機共學(xué)就是學(xué)習(xí)者和機器之間的互動交流、相互學(xué)習(xí)。機器通過“學(xué)習(xí)”獲得更加強大的社會智能，與學(xué)習(xí)者進(jìn)行更深層和更接近高階思維的交流（范建麗等，2022）。因此，機器和人類在協(xié)同關(guān)系中分別承擔(dān)著不同的角色，未來的人機協(xié)同學(xué)習(xí)實踐還需要探討和回答“人應(yīng)該做什么？技術(shù)機器應(yīng)該做什么？以及人機如何協(xié)同？”三個關(guān)鍵問題（陳凱泉等，2022）。只有明確了兩者的角色分工，人機才能實現(xiàn)最佳的搭檔效果，達(dá)到自主度的平衡，最終促進(jìn)人的發(fā)展。

（二）價值路向：人機協(xié)同學(xué)習(xí)需要朝向人的生命成長邁進(jìn)

智能技術(shù)為未來教育帶來了無限可能，但其中也充斥著技術(shù)異化教育的現(xiàn)象。人工智能進(jìn)入教育領(lǐng)域是因為人工智能在記憶、識別、推理等方面表現(xiàn)出強大的學(xué)習(xí)能力而使人類形成技術(shù)依賴心理。面對智能時代，人類在技術(shù)面前喪失自信心的態(tài)勢，學(xué)習(xí)者必須從“人本價值”出發(fā)，恢復(fù)在技術(shù)和機器面前的自我價值感，利用技術(shù)按需學(xué)習(xí)。人類亟需警惕用技術(shù)的邏輯替代人的生命成長邏輯，因為技術(shù)的邏輯在于追求事物的成功與高效，即“成事”與“成物”，但教育的邏輯在于人的生命成長與全面發(fā)展，即“成人”（李政濤，2020）。

未來的人機協(xié)同學(xué)習(xí)應(yīng)該也必然需要善于借助技術(shù)的優(yōu)勢探尋人本教育價值的回歸，即運用人機協(xié)同的數(shù)據(jù)智慧機制，聯(lián)結(jié)人（“親而知”“覺而知”“構(gòu)而知”“審而知”）與機器（“感而知”“描而知”“掘而知”“學(xué)而知”）的雙向理解力，實現(xiàn)數(shù)據(jù)向智慧躍升（彭紅超等，2018）：一是在人機協(xié)同學(xué)習(xí)活動中利用智能系統(tǒng)促進(jìn)學(xué)習(xí)者對知識的體驗、察覺、建構(gòu)和理解，促使學(xué)習(xí)者在人機協(xié)同過程中轉(zhuǎn)識成智。例如，智能系統(tǒng)可以借助虛擬現(xiàn)實或增強現(xiàn)實技術(shù)構(gòu)建虛實融合的學(xué)習(xí)情境，帶動學(xué)習(xí)者開展場景式學(xué)習(xí)，加深對事物的感知和理解，以及培養(yǎng)學(xué)習(xí)者的社會情感能力；二是利用智能系統(tǒng)開展學(xué)習(xí)情境的感知計算，即通過全面采集學(xué)習(xí)者的行為數(shù)據(jù)，刻畫學(xué)習(xí)者的數(shù)字成長軌跡，從而挖掘?qū)W習(xí)者的個性化認(rèn)知規(guī)律和行為變化特征，探索圍繞學(xué)習(xí)過程的增值評價、綜合評價等教育評價方式。

（三）倫理路向：提升人機協(xié)同學(xué)習(xí)實踐中的技術(shù)安全系數(shù)

人機協(xié)同學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)安全與技術(shù)本身的局限性值得關(guān)注。數(shù)據(jù)安全主要涉及教育數(shù)據(jù)的使用與管理，數(shù)據(jù)管理是人機協(xié)同教育發(fā)展的核心能力，能否安全高效地收集、篩選和管理數(shù)據(jù)在很大程度上決定了人機協(xié)同教育的最終效果（王曉瑩，2021）。技術(shù)的局限性可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)隱私和算法偏見等問題，使學(xué)習(xí)者被迫遭遇信息泄露、偏見歧視。因此，我們應(yīng)該重視數(shù)據(jù)安全，明確數(shù)據(jù)收集、使用和傳播規(guī)范，出臺教育價值引領(lǐng)下的數(shù)據(jù)規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)；盡量避免潛在的設(shè)計偏見、數(shù)據(jù)偏見和算法偏見，不斷優(yōu)化迭代算法，增強算法的可解釋性，打破“算法黑箱”的藩籬。同時，我們還要防止學(xué)習(xí)者與技術(shù)之間的關(guān)系“異化”，致力于實現(xiàn)真正的“協(xié)同”。學(xué)習(xí)者對智能技術(shù)的正確倫理認(rèn)知是影響學(xué)習(xí)效果的決定因素。盡管智能技術(shù)在學(xué)校、家庭和社區(qū)教育中的應(yīng)用日益普及，但學(xué)校、家庭等對學(xué)生的教育人工智能倫理問題關(guān)注度并不高。最新頒布的《義務(wù)教育信息科技課程標(biāo)準(zhǔn)》明確要求從低學(xué)段就應(yīng)開始培養(yǎng)學(xué)生的信息安全意識和增加數(shù)字設(shè)備體驗，高學(xué)段應(yīng)注重感知與理解數(shù)據(jù)編碼和算法，以及互聯(lián)網(wǎng)、人工智能的正確應(yīng)用與創(chuàng)新，加強新時代青少年的數(shù)字素養(yǎng)與科學(xué)素質(zhì)。作為教育實踐引導(dǎo)者的教師應(yīng)該率先樹立教育人工智能技術(shù)的應(yīng)用理念與原則，知曉倫理與安全規(guī)范，并有意識地引導(dǎo)學(xué)生正確看待自身與技術(shù)之間的協(xié)同關(guān)系，鼓勵學(xué)生充分發(fā)揮主觀能動性，樹立人機協(xié)同學(xué)習(xí)過程中的風(fēng)險意識，提高技術(shù)辨別與判斷能力，合法合理使用智能技術(shù)。

人工智能對人類的影響越來越大，智能機器和人類之間的區(qū)別逐漸在縮小，人機協(xié)同的默契度在不斷提升。我們一方面為智能時代的技術(shù)福祉感到欣喜，可以利用技術(shù)追求更加卓越的未來，但另一方面也充滿擔(dān)憂，擔(dān)心教育逐漸陷入技術(shù)加速邏輯，盡顯倫理、安全風(fēng)險。面對人機協(xié)同的發(fā)展趨勢，人類如何構(gòu)建人機關(guān)系法則，實現(xiàn)人機互惠共生？如何保持自我意識和主體性？這或許是未來很長一段時期人們需思考和解決的問題。