摘要：在智能教育中，算法的規(guī)制性能夠輔助人做出科學(xué)的決策，而人的自主性又能夠?qū)虒W(xué)情境做出自主的感知判斷，兩者各有所長。然而，在具體教學(xué)實(shí)踐中常出現(xiàn)兩種偏向：一是過度青睞算法的規(guī)制性，這種偏向存在限制人的自主性發(fā)展的嫌疑；二是過度強(qiáng)調(diào)人的自主性發(fā)展，這種偏向又存在遮蔽算法工具理性、影響教育效益的可能。為此，文章首先對算法的規(guī)制性與人的自主性展開分析，并提出智能教育教學(xué)應(yīng)在動(dòng)態(tài)博弈中權(quán)衡算法的規(guī)制性與人的自主性；然后文章從目的、過程及結(jié)果三層面提出算法的規(guī)制性與人的自主性的耦合方案，即在精準(zhǔn)挖掘教育需求中促進(jìn)人的自主性發(fā)展，在人機(jī)協(xié)同過程中合理設(shè)計(jì)算法的規(guī)制性，在厘清運(yùn)用邊界中實(shí)現(xiàn)教育價(jià)值旨?xì)w，旨在理性回歸智能時(shí)代的教育本質(zhì)，為算法在教育中的合理與向善發(fā)展提供有效路徑與方法。

關(guān)鍵詞：博弈；權(quán)衡；規(guī)制性；自主性；智能教育

【中圖分類號】G40-057 【文獻(xiàn)標(biāo)識碼】A 【論文編號】1009—8097（2023）04—0032—08 【DOI】10.3969/j.issn.1009-8097.2023.04.004

人工智能時(shí)代，算法被視為無所不在又無所不能的新規(guī)則[1]，并顯示出對人類社會(huì)發(fā)展的無限潛能，為各行各業(yè)帶來了諸多紅利。其中，在教育領(lǐng)域中算法發(fā)揮了巨大的作用，包括輔助人做出正確決策，促進(jìn)學(xué)習(xí)主體能動(dòng)性、創(chuàng)造性的發(fā)揮[2]、使大規(guī)模的個(gè)性化學(xué)習(xí)成為可能等[3]。但同時(shí)，有研究發(fā)現(xiàn)過度依賴算法可能會(huì)出現(xiàn)信息偏食現(xiàn)象[4]，導(dǎo)致人的主體性被消解[5]，不利于人的自主性發(fā)展。人作為教育教學(xué)的主體，能夠?qū)W(xué)習(xí)情景做出自主的感知判斷，但若過度強(qiáng)調(diào)教育主體性原則，又會(huì)遮蔽算法所具備的工具理性，導(dǎo)致算法在教育中的“效率性”價(jià)值被消解?？梢姡谥悄芙逃虒W(xué)中若只看到算法規(guī)制性的優(yōu)勢而忽略人的自主性發(fā)展，勢必會(huì)造成教育教學(xué)的失范；若只關(guān)注人的自主性發(fā)展而抵觸算法的規(guī)制性，勢必會(huì)影響教育教學(xué)的效益。為此，在智能教育教學(xué)中如何平衡算法規(guī)制性的工具理性與人的自主發(fā)展的價(jià)值理性二元關(guān)系，將成為智能教育研究領(lǐng)域的核心訴求?；诖?，本研究以算法的規(guī)制性和人的自主性為研究對象，在動(dòng)態(tài)博弈與權(quán)衡算法的規(guī)制性與人的自主性中提出兩者的耦合方案，旨在理性回歸智能時(shí)代的教育本質(zhì)，為算法在教育中的合理與向善發(fā)展提供有效路徑與方法。

一 規(guī)制性：算法的基本屬性

海德格爾認(rèn)為，技術(shù)不僅是工具和手段，更是一種“解蔽”的方式，且“解蔽”的過程是在“座駕”這一框架中進(jìn)行的[6]。也就是說，技術(shù)在幫助人解決問題時(shí)，就給人設(shè)定了范圍，人的活動(dòng)都在規(guī)定好的框架中進(jìn)行。某種意義上來說，“座駕”具有規(guī)制性、制約性。因此，按照該邏輯，算法作為人工智能的核心技術(shù)，必然具有規(guī)制性這一基本屬性。在智能教育領(lǐng)域，算法的規(guī)制性同樣以“座駕”的方式影響、規(guī)定著人的教學(xué)活動(dòng)，并在為教學(xué)活動(dòng)提供規(guī)則、標(biāo)準(zhǔn)或模式時(shí)將教學(xué)活動(dòng)導(dǎo)入看似合理的預(yù)設(shè)軌道中，以快速提升教學(xué)效率。

但算法的規(guī)制性在提高教學(xué)效率的同時(shí)也限定了教育教學(xué)范圍，它按照一定的程序指明能夠、應(yīng)該或者必須做什么、不能做什么，直接改變、影響著人的選擇，甚至制約著人的發(fā)展。埃呂爾曾說：“所有技術(shù)的進(jìn)步都有代價(jià)，技術(shù)所引起的問題比解決的問題多”[7]，算法的規(guī)制性亦是如此，具體表現(xiàn)在：①“束縛”人的“把關(guān)人”角色，將“把關(guān)”權(quán)交由機(jī)器。智能教育教學(xué)系統(tǒng)通過計(jì)算、分析、跟蹤、統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)，構(gòu)建學(xué)習(xí)者模型，繪制學(xué)習(xí)者畫像，為學(xué)習(xí)者推薦學(xué)習(xí)資源、規(guī)劃學(xué)習(xí)路徑、診斷測評學(xué)習(xí)情況。在此過程中，把關(guān)的權(quán)力完全轉(zhuǎn)移到教學(xué)系統(tǒng)，而人的權(quán)力全然失效。②“圈囿”人的價(jià)值取向，僅僅追求效率最大化。算法規(guī)制性的價(jià)值標(biāo)準(zhǔn)設(shè)定是基于人“需要”的資源，而非人“想要”的資源。它常通過智能推薦、智能診斷、智能規(guī)劃等功能為人提供“需要”的資源，追求短時(shí)間內(nèi)的教學(xué)效率最大化，但這類做法卻弱化甚至忽視了人發(fā)揮自主能力而獲得的“想要”的資源。可以說，算法的規(guī)制性在某種程度上控制著人的價(jià)值取向。③“阻礙”人的自主性發(fā)展，奴役人的行為活動(dòng)。算法的規(guī)制性在“束縛”人的活動(dòng)和“圈囿”人的價(jià)值取向中，忽視了人作為教育主體所具有的自主能力的發(fā)展。它作為具有強(qiáng)制作用的支配者，會(huì)強(qiáng)制人按照其邏輯規(guī)則展開教與學(xué)的行為活動(dòng)。長此以往，人就會(huì)被其“反向馴化”甚至奴役，以至于最終在教育教學(xué)中失去“發(fā)言權(quán)”。

試想，當(dāng)人在算法規(guī)制性設(shè)定的“座駕”中學(xué)習(xí)時(shí)，其思維勢必會(huì)被禁錮在某一知識區(qū)域內(nèi)，導(dǎo)致知識面窄化；當(dāng)人面對同一種算法程序時(shí)，其個(gè)性勢必會(huì)更加同質(zhì)化，用算法模型進(jìn)行的教學(xué)實(shí)則仍舊是“生產(chǎn)流水線式”的教學(xué)；當(dāng)人長期機(jī)械地服從于算法的規(guī)制性時(shí)，其自我反思、自我分析、自我判斷等自主能力的發(fā)展勢必會(huì)受到限制。技術(shù)的最終作用點(diǎn)是人而不是物[8]，人是復(fù)雜多變、動(dòng)態(tài)發(fā)展的，既不能被技術(shù)規(guī)約，更無法被程序化。因此，要讓人在異彩紛呈的技術(shù)“烏托邦”中不被“異化”和“變形”，就必須回歸教育本真，關(guān)注人的發(fā)展[9]。

二 自主性：教育的核心訴求

“教育是為成人、育人而生的”[10]，它的最高目標(biāo)是培育具備自治、自省、自為能力的“生命自覺”之人[11]。育人既是教育的起點(diǎn)，也是歸宿，教育在培育人的過程中要有所為，就要激發(fā)人的自覺性、能動(dòng)性，發(fā)展人的自我判斷、自我分析、自我思考等高階思維能力，這些高階能力是人積極主動(dòng)地探索知識、建構(gòu)知識的重要因素。也就是說，教育所追求的是在喚醒自主意識、提升自主能力、化育自主人格的過程中培育具有“自主性的人”[12]。具有自主性的人能夠“成為自己行動(dòng)的主體，不依賴他人，自由地做自己的判斷、主張和行動(dòng) [13]”。

然而，我國教育長期以來一直受傳統(tǒng)文化及傳統(tǒng)教育體制的影響，導(dǎo)致其在與技術(shù)的融合過程中出現(xiàn)了兩個(gè)偏向：①過度強(qiáng)調(diào)主體性原則，“遮蔽”了算法規(guī)制性的“工具理性”。我國教育教學(xué)在“以學(xué)生為中心”“發(fā)展學(xué)生的主體性”等思想的影響下確立了主體性原則，其作為一種主流價(jià)值觀長期存在于教育領(lǐng)域中。但人們在這一原則的引領(lǐng)下出現(xiàn)了過度強(qiáng)調(diào)以學(xué)生為中心的現(xiàn)象，存在排斥或抵觸算法的心理，甚至出現(xiàn)了算法是“塑主之術(shù)”的觀點(diǎn)[14]，遮蔽了算法規(guī)制性為教育帶來的效益和規(guī)范等工具價(jià)值。另外，過度強(qiáng)調(diào)主體性原則會(huì)使人成為“自我中心的個(gè)人化主體”[15]，出現(xiàn)“主體性膨脹”現(xiàn)象[16]，讓人陷入笛卡爾“唯我論”的困境。可見，失當(dāng)?shù)闹黧w性教育不僅會(huì)遮蔽算法規(guī)制性的工具價(jià)值，甚至還不能夠真正促進(jìn)人的發(fā)展。②倡導(dǎo)教育與技術(shù)的“聯(lián)姻”，但又停留于“管中窺豹”的狀態(tài)。隨著技術(shù)作用的日益凸顯，教育教學(xué)再也不可能無視技術(shù)的存在[17]，教育與技術(shù)的融合“聯(lián)姻”是必然趨勢。然而，在對技術(shù)運(yùn)用的探索過程中，因其某一種弊端的出現(xiàn)，就認(rèn)為“技術(shù)‘奇點(diǎn)’將要到來，技術(shù)將會(huì)統(tǒng)治人類”[18]，這類觀點(diǎn)是片面的，并沒有從整體視角看待技術(shù)的合理運(yùn)用。換言之，算法的規(guī)制性并不是“全能型”技術(shù)，不能將其看作“靈丹妙藥”來為所有的教育教學(xué)賦能，而是要在理解算法規(guī)制性的運(yùn)行邏輯、厘清算法規(guī)制性的運(yùn)用邊界基礎(chǔ)上，針對具體的教學(xué)“病癥”科學(xué)合理地運(yùn)用算法規(guī)制性，才能從根本上解決問題。

智能教育的核心追求是培育具有“自主性”的人，智能教育中算法的基本屬性是規(guī)制性，如何正確處理好兩者之間的關(guān)系，避免陷入某一偏向，是亟需探索的問題。在探索過程中應(yīng)帶著當(dāng)前智能時(shí)代的特征，在兩者的相互作用、相互影響中權(quán)衡考慮算法規(guī)制性的運(yùn)用界限和人的自主發(fā)展，以促進(jìn)智能教育教學(xué)高質(zhì)量發(fā)展。

三 博弈與權(quán)衡：算法的規(guī)制性與人的自主性

在智能教育教學(xué)中，人的自主性作為教育的核心訴求，其實(shí)現(xiàn)程度是由算法的規(guī)制性來決定的。反過來，算法規(guī)制性的實(shí)現(xiàn)又依賴于人，人對算法規(guī)制性的運(yùn)用邊界具有決定作用。理解這一點(diǎn)，對于如何合理地平衡算法的規(guī)制性與人的自主性之間的關(guān)系具有重要意義。

1 分辨“目的”與“手段”，以匡正主輔關(guān)系

從發(fā)生學(xué)視角來看，算法是由人創(chuàng)造的，其規(guī)制性的實(shí)現(xiàn)依賴于人的設(shè)計(jì)。反過來，算法規(guī)制性的運(yùn)用又是為了人能夠更好地學(xué)習(xí)和發(fā)展。在這一關(guān)系范疇中，算法的規(guī)制性是手段，而人的發(fā)展是目的，算法規(guī)制性的價(jià)值取向始終在于為人的發(fā)展服務(wù)。為此，在智能教育教學(xué)中，要科學(xué)合理地運(yùn)用算法的規(guī)制性，而不是異化它，即算法的規(guī)制性成了目的，轉(zhuǎn)而束縛人、奴役人?！霸诮逃?，技術(shù)永遠(yuǎn)只是手段，不是目的，信息技術(shù)與教育教學(xué)深度融合的過程中，必須遵循教育發(fā)展的規(guī)律?！盵19]也就是說，算法的規(guī)制性要以人為中心，并以輔助工具的身份為人的發(fā)展而存在，其服務(wù)的對象是具備自我認(rèn)知、自主選擇、自我判斷、自我分析、自我反思等能力的獨(dú)立自主的主體人。算法的規(guī)制性要肯定人的價(jià)值，要尊重人能夠自覺、能動(dòng)、創(chuàng)造地學(xué)習(xí)的權(quán)利。

2 研判“促逼”與“引帶”，以彰顯教育意義

海德格爾將技術(shù)區(qū)分為“引帶技術(shù)”和“促逼技術(shù)”[20]。當(dāng)算法的規(guī)制性以“促逼技術(shù)”的身份出現(xiàn)時(shí)，它將凌駕于人之上，促逼人服從于其規(guī)定，甚至限制人的自主性的實(shí)現(xiàn)。例如，當(dāng)前智能教育中所追捧的智能推薦、智能規(guī)劃，其實(shí)是將人的學(xué)習(xí)內(nèi)容、學(xué)習(xí)路徑等“圈囿”在某一范圍內(nèi)以快速達(dá)到教學(xué)效果，但這類做法束縛了人的自我選擇、自我導(dǎo)向、自我計(jì)劃等自主能力的發(fā)揮，以至于人的自主性的實(shí)現(xiàn)受到影響。反之，當(dāng)算法的規(guī)制性作為一種“引帶技術(shù)”時(shí)，它將凸顯人的主體性。這主要表現(xiàn)在其價(jià)值體系上，即其價(jià)值旨趣在于以人的需求為切入點(diǎn)，在輔助人做出更好的自我決策時(shí)促進(jìn)人的自主性發(fā)展。也就是說，算法的規(guī)制性如果是以“引帶”的方式進(jìn)入教育領(lǐng)域，那么它就是以人為中心，此刻必然能夠彰顯其在教育中的價(jià)值與意義。為此，在智能教育教學(xué)中，要研判算法規(guī)制性的進(jìn)入方式，即不能因盲目推崇而受制于算法的規(guī)制性，更不能因保守抵制而放棄對算法規(guī)制性的應(yīng)用。如果說算法讓人放棄自主性，那僅僅是人做出錯(cuò)誤決策的活動(dòng)[21]。

3 調(diào)節(jié)“沖突”與“融合”，以協(xié)同創(chuàng)造價(jià)值

根據(jù)上述分析可知，我們不能簡單地認(rèn)定，算法的規(guī)制性不利于人的自主性發(fā)展。如果合理運(yùn)用算法規(guī)制性，其反而可能會(huì)成為人的自主性發(fā)展的助推力，幫助人做出更好的自主決策。按照這種說法，麥克盧漢所區(qū)分的“熱媒介”和“冷媒介”也就實(shí)現(xiàn)了在智能教育領(lǐng)域中的意義與存在。當(dāng)算法的規(guī)制性運(yùn)用失當(dāng)時(shí)，它便是一種熱媒介，具有排斥性，此時(shí)人的自主參與度低，存在限制人的自主性發(fā)揮的風(fēng)險(xiǎn)；反之，它便是一種冷媒介，具有包容性，此時(shí)人的自主參與度高，人的自主性發(fā)展充滿可能性[22]?？梢?，當(dāng)算法規(guī)制性出現(xiàn)“熱媒介”現(xiàn)象時(shí)，人的自主性要發(fā)揮作用，來協(xié)助調(diào)整、劃清算法規(guī)制性的運(yùn)用邊界，使其向“冷媒介”的方向發(fā)展。從這個(gè)意義上來說，算法的規(guī)制性與人的自主性是既沖突又融合的關(guān)系，兩者是在實(shí)現(xiàn)“你中有我，我中有你”的互動(dòng)關(guān)系中共同發(fā)展的。為此，在具體實(shí)踐中既要體現(xiàn)算法的規(guī)制性，又要展現(xiàn)人的自主性，應(yīng)積極處理兩者之間的張力關(guān)系，尋求兩者之間的合理平衡點(diǎn)，使兩者在相互協(xié)同中共同創(chuàng)造教育價(jià)值。

四 教育本質(zhì)的理性回歸：規(guī)制性與自主性的耦合

通過前文對算法的規(guī)制性與人的自主性的博弈與權(quán)衡的論述可知，兩者是相互制衡、相互依賴的。為了避免偏向于某一方而造成兩者關(guān)系趨于對立面，當(dāng)前智能教育亟需理性回歸智能時(shí)代的教育本質(zhì)。這里的“理性”回歸是指在智能技術(shù)的支撐下，以算法的規(guī)制性為輔助手段，實(shí)現(xiàn)人作為教育主體的自主性發(fā)展的回歸。即是說，智能時(shí)代的教育本質(zhì)應(yīng)在算法的規(guī)制性與人的自主性耦合中得到理性回歸，具體需從兩者的耦合目的、耦合過程及耦合結(jié)果三個(gè)環(huán)節(jié)展開追尋。

1 耦合目的：在精準(zhǔn)挖掘教育需求中促進(jìn)人的自主性發(fā)展

教育與技術(shù)的關(guān)系可以有兩種：一是從教育教學(xué)的需求出發(fā)，主動(dòng)選擇合適的技術(shù)；二是從技術(shù)運(yùn)用出發(fā)，被動(dòng)尋找教育教學(xué)需求。在教育與技術(shù)的關(guān)系范疇中必須明確的是教育教學(xué)需求為主、技術(shù)為輔。顯然，在智能教育教學(xué)過程中，我們應(yīng)該選擇第一種關(guān)系，依據(jù)教育教學(xué)需求，主動(dòng)尋找匹配的算法。這類算法的規(guī)制性是從教育教學(xué)內(nèi)部需求出發(fā)來發(fā)揮作用的，是真正與教育教學(xué)融合的。只有如此，算法的規(guī)制性才能賦能人的自主性發(fā)展。反之，如若為迎合技術(shù)發(fā)展，強(qiáng)制性地在教育教學(xué)中加入算法程序或模型，那么此時(shí)的算法規(guī)制性就脫離了教育教學(xué)需求，不利于人的自主性發(fā)展。諸如智能測評功能在教學(xué)中的應(yīng)用，就存在過多地強(qiáng)調(diào)通過算法將學(xué)習(xí)測評系數(shù)限定在某幾個(gè)固定維度，并可視化展示學(xué)習(xí)結(jié)果的問題，這在某種程度上忽視了人作為教育主體所具有的自我分析、自我判斷、自我反思等自主性能力。由此可見，算法規(guī)制性與人的自主性耦合的目的就在于從教育本性出發(fā)，挖掘教育內(nèi)部問題及需求，堅(jiān)守教育教學(xué)的初心，最終促進(jìn)人的自主性發(fā)展。

2 耦合過程：在人機(jī)協(xié)同互補(bǔ)中合理設(shè)計(jì)算法的規(guī)制性

在智能教育教學(xué)中，人與算法各有所長。算法能夠?yàn)槿说膶W(xué)習(xí)提供智能推薦、智能規(guī)劃、智能診斷等服務(wù)。而人能夠?qū)ψ陨淼膶W(xué)習(xí)過程進(jìn)行自我認(rèn)知、自主選擇、自我導(dǎo)向、自我反思等，對學(xué)習(xí)情境的感知做出判斷[23]。因此，本研究借鑒人機(jī)協(xié)同的思想，認(rèn)為在智能教育教學(xué)中要充分協(xié)同算法的規(guī)制性與人的自主性，并結(jié)合當(dāng)前智能教育中的學(xué)習(xí)資源推薦、學(xué)習(xí)路徑規(guī)劃、學(xué)習(xí)結(jié)果診斷等典型功能，設(shè)計(jì)了面向自主自治學(xué)習(xí)的算法設(shè)計(jì)（如圖1所示），以期在人的自主性與算法規(guī)制性的協(xié)同共存、優(yōu)勢互補(bǔ)中，產(chǎn)生1+1gt;2的效果[24]。

面向自主自治學(xué)習(xí)的算法設(shè)計(jì)邏輯具體可描述為：在初始階段，先對學(xué)習(xí)者各項(xiàng)數(shù)據(jù)展開分析與處理，構(gòu)建學(xué)習(xí)者模型并設(shè)定個(gè)性化的教學(xué)目標(biāo)。再依據(jù)教學(xué)目標(biāo)展開學(xué)習(xí)資源推薦、學(xué)習(xí)路徑規(guī)劃及學(xué)習(xí)情況診斷，在此過程中算法的規(guī)制性是與人的自主性相匹配的，即在不斷地調(diào)適智能推薦、智能規(guī)劃、智能診斷和自主選擇、自我計(jì)劃、自我導(dǎo)向、自我認(rèn)知、自我反思中實(shí)現(xiàn)最佳學(xué)習(xí)元的推薦[25]、最優(yōu)學(xué)習(xí)路徑的規(guī)劃、最全學(xué)習(xí)情況的診斷，由此實(shí)現(xiàn)對學(xué)習(xí)者各項(xiàng)數(shù)據(jù)的迭代更新，進(jìn)而重新為學(xué)習(xí)者建模、調(diào)整教學(xué)目標(biāo)，并再次進(jìn)入算法規(guī)制性與人的自主性的匹配過程，如此往復(fù)，形成良性循環(huán)。其實(shí)現(xiàn)路徑包含以下三條：智能推薦與自主選擇相匹配，智能規(guī)劃與自我導(dǎo)向、自我計(jì)劃相結(jié)合，智能診斷與自我認(rèn)知、自我反思相協(xié)同。

實(shí)現(xiàn)路徑1：智能推薦與自主選擇相匹配。智能推薦與自主選擇相匹配是指在學(xué)習(xí)元推薦時(shí)，要將算法的智能推薦結(jié)果與學(xué)習(xí)者的自主選擇結(jié)果相匹配，旨在于兩者的優(yōu)勢互補(bǔ)中實(shí)現(xiàn)最佳學(xué)習(xí)元的推薦。智能推薦的基本假設(shè)是學(xué)習(xí)者不具備自主選擇學(xué)習(xí)資源的能力或存在缺陷，故采用個(gè)性化推薦算法為學(xué)習(xí)者推薦“量身定制”的學(xué)習(xí)內(nèi)容、學(xué)習(xí)策略等資源。但學(xué)習(xí)者作為教育教學(xué)的主體，是具有自我意識的生命個(gè)體，其具備一定的自主選擇能力。在智能教育教學(xué)中，應(yīng)給予學(xué)習(xí)者自主選擇的權(quán)利，而不是只通過算法為學(xué)習(xí)者精準(zhǔn)推薦各類學(xué)習(xí)資源，這在某種程度上會(huì)破壞學(xué)習(xí)資源呈現(xiàn)的全面性和多樣性，甚至剝奪學(xué)習(xí)者自主選擇資源的機(jī)會(huì)[26]。此外，學(xué)習(xí)者的自主選擇也會(huì)存在一定的誤差，需要外部力量來進(jìn)行指導(dǎo)與糾正。因此，學(xué)習(xí)元的推薦應(yīng)依據(jù)具體的教育教學(xué)問題進(jìn)行具體分析，在不斷調(diào)整智能推薦和糾正學(xué)習(xí)者的自主選擇誤差中，適配學(xué)習(xí)者身心發(fā)展的階段性、差異性，對算法的規(guī)制性進(jìn)行調(diào)整設(shè)計(jì)，為學(xué)習(xí)者推薦更加正確、有效的學(xué)習(xí)資源。

實(shí)現(xiàn)路徑2：智能規(guī)劃與自我導(dǎo)向、自我計(jì)劃相結(jié)合。智能規(guī)劃與自我導(dǎo)向、自我計(jì)劃相結(jié)合是指在學(xué)習(xí)路徑規(guī)劃時(shí)，要充分結(jié)合算法的智能規(guī)劃結(jié)果與學(xué)習(xí)者的自我導(dǎo)向、自我計(jì)劃結(jié)果，旨在于兩者的取長補(bǔ)短中實(shí)現(xiàn)最優(yōu)學(xué)習(xí)路徑的規(guī)劃。智能規(guī)劃的基本假設(shè)是學(xué)習(xí)者不具備自我導(dǎo)向、自我計(jì)劃或存在缺陷，故通過診斷預(yù)測、個(gè)性推薦等算法對學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，針對不同的學(xué)習(xí)者設(shè)定具有差異的學(xué)習(xí)目標(biāo)，并為學(xué)習(xí)者規(guī)劃個(gè)性化的學(xué)習(xí)路徑。但學(xué)習(xí)者作為具有自主性的個(gè)體，具備一定的自我導(dǎo)向、自我計(jì)劃學(xué)習(xí)能力。在教育教學(xué)中應(yīng)引導(dǎo)學(xué)習(xí)者自發(fā)地制定相關(guān)學(xué)習(xí)計(jì)劃，而不是完全依靠算法的智能規(guī)劃將學(xué)習(xí)者框定在某一范圍內(nèi)，這會(huì)使學(xué)習(xí)者的視野變得狹小，思想變得封閉[27]。此外，學(xué)習(xí)者在自我規(guī)劃學(xué)習(xí)路徑時(shí)也會(huì)出現(xiàn)不全面、不充分的情況，需要算法規(guī)制性的支持幫助，以實(shí)現(xiàn)更加完整的學(xué)習(xí)規(guī)劃。因此，在對學(xué)習(xí)路徑進(jìn)行規(guī)劃時(shí)，算法的智能規(guī)劃應(yīng)針對學(xué)習(xí)者的自我導(dǎo)向、自我計(jì)劃中存在的缺陷，幫助學(xué)習(xí)者規(guī)劃最佳的學(xué)習(xí)路徑。

實(shí)現(xiàn)路徑3：智能診斷與自我認(rèn)知、自我反思相協(xié)同。智能診斷與自我認(rèn)知、自我反思相協(xié)同是指在學(xué)習(xí)結(jié)果診斷測評時(shí)，要充分協(xié)同算法的智能診斷和學(xué)習(xí)者的自我認(rèn)知、自我反思，旨在于兩者協(xié)同發(fā)揮作用的過程中實(shí)現(xiàn)最全學(xué)習(xí)診斷測評。智能診斷的基本假設(shè)是學(xué)習(xí)者不具備自我認(rèn)知和自我反思能力或存在局限，為了解學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)情況，故采用測評反饋、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法對學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并進(jìn)行學(xué)習(xí)者建模、分析其存在的學(xué)習(xí)問題。但作為一個(gè)具有自我意識的個(gè)體，每一位學(xué)習(xí)者都具備一定的自我認(rèn)知、自我反思能力，在教學(xué)中應(yīng)幫助學(xué)習(xí)者發(fā)展和提升自我認(rèn)知、獨(dú)立思考的能力，而不是試圖完全用算法的智能診斷為學(xué)習(xí)者展開學(xué)習(xí)情況分析，這會(huì)消解學(xué)習(xí)者自我判斷、自主分析的能力。與此同時(shí)，學(xué)習(xí)者在進(jìn)行自我認(rèn)知、自我反思時(shí)也會(huì)存在認(rèn)知偏差、反思過于淺層的問題，需要外部事件進(jìn)行干預(yù)。因此，在對學(xué)習(xí)結(jié)果進(jìn)行診斷分析時(shí)，智能診斷應(yīng)針對學(xué)習(xí)者認(rèn)知偏差、自我反思不深入的情況對智能診斷進(jìn)行科學(xué)合理的設(shè)計(jì)，在動(dòng)態(tài)、伴隨性的學(xué)習(xí)反饋中為學(xué)習(xí)者提供最全的診斷測評。

3 耦合結(jié)果：在厘清運(yùn)用邊界中實(shí)現(xiàn)教育的價(jià)值旨?xì)w

算法霸權(quán)已經(jīng)是無法改變的事實(shí)，它通過規(guī)制性將人限制在某一范圍內(nèi)，在實(shí)然層面上告訴人“如何做”，同時(shí)又限制人的思維，阻礙人在應(yīng)然層面上思考“是什么、為什么”[28]。這既會(huì)促進(jìn)人的自主性發(fā)展，也會(huì)約束人的自主性發(fā)展。埃呂爾也曾提出：技術(shù)進(jìn)步總是含糊的，不能評判技術(shù)進(jìn)步本身是好或是壞[29]，技術(shù)的好壞取決如何運(yùn)用它、是否已厘清它的運(yùn)用邊界。所謂厘清運(yùn)用邊界，即清晰、準(zhǔn)確、合理地劃分運(yùn)用的界限、使用的范圍。在智能教育教學(xué)中，常見到以學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)為依據(jù)，通過對算法規(guī)制性的運(yùn)用為學(xué)習(xí)者規(guī)劃特定的學(xué)習(xí)路徑，來提高教育教學(xué)效率的類似做法。這類做法的初衷是為了提高教育教學(xué)效率，是值得肯定的。但當(dāng)運(yùn)用算法規(guī)制性將具有生命屬性的學(xué)習(xí)者束縛在某一特定學(xué)習(xí)路徑內(nèi)時(shí)，則要反思這類行為是否得當(dāng)，是否厘清了算法規(guī)制性的運(yùn)用邊界。顯然，這種為學(xué)習(xí)者規(guī)劃特定學(xué)習(xí)路徑的做法是一種盲目追崇算法權(quán)力而遮蔽學(xué)習(xí)者的主體性、逾越運(yùn)用邊界的表現(xiàn)，這就使算法的規(guī)制性失去了其在教育中的價(jià)值。正如埃呂爾所言：“權(quán)力一旦變得絕對，價(jià)值也就消失了?！盵30]

為此，算法的規(guī)制性與人的自主性耦合的最終結(jié)果可描述為：在厘清算法規(guī)制性的運(yùn)用邊界、突出人的主體性基礎(chǔ)上，解決教育教學(xué)的問題、提高教育教學(xué)效率，在兩者協(xié)同發(fā)揮作用的過程中實(shí)現(xiàn)人的自由、自主發(fā)展的價(jià)值旨?xì)w。正如迪爾凱姆所言：青銅的硬度并不存在于形成它的銅、錫、鉛等具有柔韌性的物質(zhì)之中，而是存在于它們的合成物之中；水的流動(dòng)性和營養(yǎng)性并不存在于合成水的兩種氣體之中，而是存在于它們的合成物之中[31]。也就是說，智能教育教學(xué)的價(jià)值并不單獨(dú)存在于算法規(guī)制性的發(fā)揮或人的自主性的發(fā)展之中，而是存在于兩者的耦合共生之中。在兩者的耦合中可以建立一個(gè)人機(jī)優(yōu)勢互補(bǔ)的新生態(tài)[32]，實(shí)現(xiàn)算法的規(guī)制性發(fā)揮最大的作用，而人的自主性也得到最大程度的發(fā)展。

五 結(jié)語

在特定的專業(yè)背景下，人們都會(huì)有所傾向地選擇自身所主導(dǎo)的價(jià)值理念去看待算法的規(guī)制性和人的自主性的發(fā)展。從算法規(guī)制性的角度來看，其作為一種工具或手段具有“引帶”和“促逼”雙重特性，既能夠指引“人能做什么”，也會(huì)限制“人不能做什么”，在為人提供高效手段的同時(shí)也為人的活動(dòng)限定了邊界。倘若盲目追求算法的規(guī)制性，勢必會(huì)不同程度地影響人的自主性的實(shí)現(xiàn)。而從人的自主性發(fā)展角度來看，若只為關(guān)注人的自主性發(fā)展，而排斥甚至抵觸技術(shù)，勢必又會(huì)降低教學(xué)效率，致使大規(guī)模個(gè)性化教學(xué)難以實(shí)現(xiàn)。事實(shí)上，在智能教育教學(xué)中，算法的規(guī)制性與人的自主性并不互相排斥，人難免要在一定的算法規(guī)制性中學(xué)習(xí)與發(fā)展，而算法規(guī)制性的實(shí)現(xiàn)又離不開人的發(fā)展的需求，兩者相互影響、共存共生。但值得注意的是，對算法的關(guān)注不能只停留于其在教育教學(xué)中的“效率性”，而應(yīng)該關(guān)注智能教育教學(xué)背后隱藏的關(guān)于算法規(guī)制性對自主性發(fā)展的作用這一實(shí)質(zhì)問題。在這一作用關(guān)系中要準(zhǔn)確把握尺度，始終明確人是主體，而算法的規(guī)制性只是輔助人的自主性發(fā)展的手段。在具體的教育教學(xué)實(shí)踐中要?jiǎng)討B(tài)博弈與權(quán)衡算法規(guī)制性的工具理性與人的自主性發(fā)展的價(jià)值理性二元關(guān)系，在協(xié)同共生中實(shí)現(xiàn)價(jià)值的最大化。

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Abstract： In intelligent education， algorithmic regulation can help people make scientific decisions， while human autonomy can make independent perception and judgment on teaching situations， which both have their own advantages. However， two kinds of bias often appear in specific teaching practice： one is to excessively favor the algorithmic regulation， which has the suspicion of restricting the development of human autonomy， and the second is to overemphasize human autonomous development， which may mask the algorithmic tool rationality and affect the possibility of education efficiency. Therefore， the paper firstly analyzed the algorithmic regualtion and human autonomy， and proposed that intelligent education should balance the algorithmic regulation and human autonomy in dynamic game. Then， the coupling scheme of algorithmic regulation and human autonomy from the three levels of purpose， process and result was put forward in this paper， which was promoting the human autonomous development in the precise mining of educational needs， reasonably designing the algorithmic regulation in the human-machine cooperation process， realizing the purview of educational value in clarifying the application boundary， so as to rationally return to the education essence in the intelligence era and provide an effective path and method for the rational and good development of algorithm in education.

Keywords： game; balance; algorithmic regulation; human autonomy; intelligent education

*基金項(xiàng)目：本文為國家社會(huì)科學(xué)基金“十三五”規(guī)劃2020年度教育學(xué)一般課題“人工智能技術(shù)的教育倫理評估指標(biāo)體系研究”（項(xiàng)目編號：BCA200081）的階段性研究成果。

作者簡介：張立新，教授，博士，研究方向?yàn)樾畔⒒虒W(xué)基本理論和數(shù)字化學(xué)習(xí)資源與環(huán)境的設(shè)計(jì)，郵箱為zhang_et@126.com。

收稿日期：2022年10月19日

編輯：小時(shí)