摘" "要：“教育數(shù)字化”是目的與方法的統(tǒng)一體。人工智能在教育數(shù)據(jù)開源、邏輯推理，以及算法控制等環(huán)節(jié)扮演著重要角色，并在各環(huán)節(jié)的諸要素相互作用中顯現(xiàn)出數(shù)字理性特征。在人工智能的介入下，涵括教育基本范疇、教育關(guān)系以及教育環(huán)境的數(shù)字化在內(nèi)的教育數(shù)字化生態(tài)構(gòu)境逐步形成，知識以及教育主體的數(shù)字化將最終完成教育數(shù)字化的生態(tài)構(gòu)境。然而，這種構(gòu)境也存在著不可避免的風(fēng)險。人工智能的數(shù)字理性具有一定的致幻作用，教育主體對人工智能的依賴與偏信會引發(fā)價值秩序和信仰體系的崩塌，所以必須防范人工智能對教育主體的異化或物化。在教育場域中，教育主體與人工智能存在多維度、多層次的嵌套關(guān)系，需處理好人工智能對教育介入引發(fā)的“美好憧憬”與“生存隱憂”兩種極端情況，發(fā)揮人工智能介入教育數(shù)字化的正向作用。在理論上，教育數(shù)字化務(wù)必廓清教育主體與人工智能的基本關(guān)系;在實踐上，教育數(shù)字化要重點把握好人工智能在教育領(lǐng)域的倫理向度。

關(guān)鍵詞：教育數(shù)字化;人工智能;教育主體;數(shù)字理性;生態(tài)構(gòu)境

中圖分類號：G434;TP18" " "文獻標(biāo)志碼：A" " " 文章編號：1673-8454（2025）02-0046-13

近年來，人工智能在深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域取得重大突破，其對教育數(shù)字化的介入引發(fā)教育場域的全面重塑。正如唐·伊德（Don Ihde）提出的：“對于一項技術(shù)制造來說，不僅是簡單地制造一個工具或一件人工制品，而是在制造一個世界?！盵1]國內(nèi)研究者圍繞“教育數(shù)字化”爆發(fā)了“轉(zhuǎn)型論”與“賦能論”的爭鋒。在“教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型”這個術(shù)語中，“轉(zhuǎn)型”從語義上包含有“定點”或“定型”的意味，似乎“教育數(shù)字化”已經(jīng)被完全確定，而“數(shù)字化”則明顯是一種“過程性”的主張。所以，“教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型”這種表達(dá)見證了教育數(shù)字化的復(fù)雜性，因而呈現(xiàn)出其內(nèi)部語義的巨大矛盾。[2]在“教育數(shù)字化賦能”這個術(shù)語中，“數(shù)字化”作為一種“用具”或“技術(shù)”的功能被體現(xiàn)出來，明確了“教育數(shù)字化”以“教育”為立場，以“數(shù)字化”為手段，最終實現(xiàn)對教育主體的“賦能”。人工智能是當(dāng)下數(shù)字技術(shù)的典型代表，教育數(shù)字化不可能繞過人工智能的介入。筆者認(rèn)為，在涉足上述兩個論爭之前，首要先了解“是不是”，然后再評判“對不對”。也即是說，首先要理解“人工智能介入教育數(shù)字化的客觀特征”，然后才能進行“人工智能介入教育數(shù)字化”諸方面的價值討論。

一、教育數(shù)字化的數(shù)字理性演繹

人工智能介入教育數(shù)字化涉及教育數(shù)據(jù)開源、邏輯推理以及算法控制等環(huán)節(jié)，每一個環(huán)節(jié)又涉及一些基本要素的相互作用。在這些要素的相互作用過程中，呈現(xiàn)出人工智能的數(shù)字理性特征。

（一）教育數(shù)字化的數(shù)據(jù)開源

如果把人工智能視作一個生命體，那么“數(shù)據(jù)”就如同食物，維系著人工智能的生存。人工智能對數(shù)據(jù)的采集，模擬了人類對事物的感知。人工智能需要對事物進行表征和編碼，然后才能認(rèn)識事物?！敖逃龜?shù)字化”中所指的“數(shù)字”就是0與1的二進制編碼。[3]人工智能通過對教育文本、教育語言與教育圖像的二進制編碼實現(xiàn)教育數(shù)據(jù)的采集。這種統(tǒng)一編碼可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的便捷復(fù)制、傳輸與共享，進而在各種數(shù)字化設(shè)備中實現(xiàn)高度兼容與識讀。所以，教育數(shù)字化首先要進行教育數(shù)據(jù)的采集。教育數(shù)據(jù)采集的范圍包括教育主體的背景性數(shù)據(jù)、教育目標(biāo)數(shù)據(jù)、教育過程數(shù)據(jù)、現(xiàn)場教育數(shù)據(jù)、教育服務(wù)與評價數(shù)據(jù)等。核心教育數(shù)據(jù)需要技術(shù)人員輸入，其他教育數(shù)據(jù)則依靠人工智能采集。人工智能更注重采集外顯性和行為性數(shù)據(jù)，而對于內(nèi)隱性和心理性數(shù)據(jù)無法直接采集。隨著數(shù)據(jù)的豐富和細(xì)化，教育主體會在數(shù)字機器里生成一個數(shù)字化的“擬像”。[4]當(dāng)這樣的“擬像”有足夠的“細(xì)節(jié)”，數(shù)據(jù)的價值評判標(biāo)準(zhǔn)就會逐漸完善。教育主體在教育活動中的各種外顯行為表征都會被人工智能直接記錄和評判。隨著生成式人工智能的發(fā)展，一些內(nèi)隱性數(shù)據(jù)已經(jīng)可以通過復(fù)雜的算法進行推算。生成式人工智能通過“客體主體化”，使“教育主體”變得更加“具體而真實”。

在人工智能運行過程中，算法相當(dāng)于進階的認(rèn)識手段，具有人類的計算和學(xué)習(xí)能力，可以對采集的數(shù)據(jù)進行多次加工。如果用數(shù)據(jù)采集類比人類的經(jīng)驗捕捉，那么算法集群就相當(dāng)于使用概念形成命題。人類社會的交流與交往需要一些基礎(chǔ)性的概念和命題，人工智能的交流與交往也是一樣的情況。人工智能的運行依靠人類植入的基礎(chǔ)算法，高階算法或復(fù)雜算法則建立在基礎(chǔ)算法之上。人工智能的任何計算都必須遵循一定的法則或要求，進行算法演繹的基礎(chǔ)是對命令或任務(wù)的解讀。人工智能的數(shù)據(jù)輸入與輸出都依靠算法的支撐，算法是人工智能的靈魂。[5]人工智能在龐大的數(shù)據(jù)之上抓取關(guān)鍵特征以進行分類排序，然后完成指定的組合，最后呈現(xiàn)演算的結(jié)果。理論上，人工智能可以同時進行多任務(wù)與運行多算法，為得到更為精確的結(jié)果創(chuàng)造有利條件，這也是人工智能相較于人類智能的優(yōu)勢。教育主體的專心和審思存在生理與心理的邊界，[6]而人工智能只要硬件允許就沒有上限。教育主體可以根據(jù)遭遇到的教育問題或困難，通過人工智能搜索類似案例或可行方案，并隨著該問題或困難的解決成為人工智能可以檢索到的數(shù)據(jù)。生成式人工智能教育應(yīng)用的關(guān)鍵特征是，算法集群在處理教育問題或困難的過程中不斷地進行深度學(xué)習(xí)，進而不斷優(yōu)化自身。教育數(shù)據(jù)資源的真正價值在于分享，這由教育自身的公共屬性所決定。任何教育數(shù)據(jù)資源如果得不到社會性的認(rèn)同或使用，就必定會取消自身。教育云以及各種數(shù)字教育終端的交互作用，解決了教育數(shù)據(jù)的使用、存儲與共享的問題。教育數(shù)據(jù)存儲的物質(zhì)介質(zhì)始終存在一些隱患，如壞盤、遺失等。而教育云可以實現(xiàn)教育數(shù)據(jù)的上載和分布式存儲，只要有數(shù)字終端和網(wǎng)絡(luò)，教育主體就可以調(diào)閱云端的教育數(shù)據(jù)資源。在某種意義上，教育云貫徹著“把一切知識教給一切人”的教育律令。[7]知識的存儲媒介從物質(zhì)形態(tài)轉(zhuǎn)化為數(shù)字形態(tài)，使知識傳播的速度和效率得到指數(shù)級提升。理論上，數(shù)字形態(tài)的知識在成本上更為低廉，也就可以獲得更大的普及。教育主體只需要一臺數(shù)字教育終端，就可以在云端定制自己專屬的學(xué)習(xí)或教學(xué)方案，獲取海量的數(shù)字教育數(shù)據(jù)資源和個性化服務(wù)。無論是教育者還是受教育者，都可以在人工智能的支持下改進自身的教學(xué)或?qū)W習(xí)。[8]教育主體的教學(xué)或?qū)W習(xí)情況還可以為云端數(shù)據(jù)庫提供重要數(shù)據(jù)資源，并為其他教育主體的教學(xué)或?qū)W習(xí)提供有益的參考。

（二）教育數(shù)字化的數(shù)理邏輯

人工智能基于一套機器語言，而這種語言可以被最終還原為0或1。所有的教育數(shù)據(jù)都可以轉(zhuǎn)換成由0或1組成的二進制字符串。所有的教育現(xiàn)象、教育主體在人工智能看來就是一堆字符串。將信息進行量化是進行數(shù)理邏輯運算的前提。[9]對人工智能而言，其可以理解并執(zhí)行的也是量化后的教育信息。從表現(xiàn)上來看，人工智能具有擬人的特點，如會寫教育文本、分析教育問題，甚至?xí)贫ń逃媱?從本質(zhì)上來看，人工智能所進行的操作僅僅是字符串的不同排列組合。這些字符串保證人工智能的正常運行，卻并沒有改變?nèi)斯ぶ悄艿臄?shù)字表征。人工智能盡管有一些生成式的算法，并且在運算能力上可以超越人類的平均水平，但其在本質(zhì)上依然是輔助教育的機器。生成式人工智能可以對教育主體進行數(shù)字建模，進而更好地掌握教育主體的習(xí)性和偏好。“人—機”的頻繁交互，可以深化人工智能對教育主體的數(shù)字表征。人工智能對教育語言、教育聲像進行數(shù)字表征之后，這些字符串才可以進行基本的邏輯運算。數(shù)字表征盡管可以在人工智能上進行教育語言與教育聲像的還原，但是并不是無損的還原。數(shù)字表征相當(dāng)于在電子媒介中創(chuàng)建一個現(xiàn)實世界的“數(shù)字?jǐn)M像”，并截取現(xiàn)實世界的關(guān)鍵特征進行建構(gòu)。[10]所以，人工智能及其數(shù)字表征是一種對現(xiàn)實教育世界的近似模擬，全息式人工智能也僅僅是把現(xiàn)實世界用數(shù)字表征得更逼真一些而已。

在人工智能應(yīng)用過程中，教育數(shù)據(jù)是生命，算法是靈魂。人工智能要展現(xiàn)出自身的“智能”或“生命特性”，二者缺一不可。教育數(shù)據(jù)與算法相互支撐，尤其是在生成式人工智能應(yīng)用中，教育數(shù)據(jù)與算法會出現(xiàn)“自主性”生長。隨著教育數(shù)據(jù)的擴充，一些新數(shù)據(jù)需要新的算法才能調(diào)用;隨著算法的完善，教育數(shù)據(jù)的采集也會更加細(xì)致和全面。如果不對算法進行限定，人工智能可能會出現(xiàn)教育數(shù)據(jù)過載的情況。算法從理論上講具有無限可能性，因為其分布雖然分為縱向和橫向，但層級卻是無限的[11]，在基礎(chǔ)算法之上，可以進行無限疊加。僅從人工智能的內(nèi)部來看，如果算力和存儲空間無限，無限算法就可以實現(xiàn)。但是，“無限”只存在于理論之中。從現(xiàn)實來看，人工智能作為一種客觀教育資源，自然也是受限制的。人工智能的維護、運營，數(shù)據(jù)的更新、共享，以及算法的優(yōu)化、算力的提升、數(shù)字空間的擴充等都需要巨大的能源支撐。[12]所以，不能遺忘人工智能運行的條件性問題。高級的算法和過于豐富的教育數(shù)據(jù)，不一定對具體的教育活動完全適用。人工智能始終是一種外在的教育資源，而教育活動需要教育主體與客體的內(nèi)外互動，這個平衡點或突破口很難被教育數(shù)據(jù)或算法精準(zhǔn)把控。在人工智能應(yīng)用過程中，必須限定算法與教育數(shù)據(jù)的適用性，避免無序擴張和資源浪費。

人工智能對教育數(shù)據(jù)的處理和結(jié)果呈現(xiàn)，往往存在“黑箱”問題?！昂谙洹敝附逃黧w并非專業(yè)的人工智能專家，無法真正理解或信任人工智能所進行的教育數(shù)據(jù)處理和結(jié)果呈現(xiàn)。[13]因此，與其說存在教育數(shù)據(jù)處理的“黑箱”，不如說是人工智能在嚴(yán)格地貫徹數(shù)理邏輯。此外，人工智能采用不同算法工作，卻可能得到相同結(jié)果。例如，人工智能采用概率或隨機性原則，可能得到與精準(zhǔn)邏輯推算同樣的結(jié)果。而教育主體只能看到最后呈現(xiàn)的結(jié)果，不可能復(fù)演機器的算法。一方面，海量數(shù)據(jù)不是教育主體可以消化的;另一方面，無論是隨機性原則還是精準(zhǔn)邏輯演算都是一種機器判斷。生成式人工智能的介入，導(dǎo)致數(shù)據(jù)和算法變得更加難以捉摸。無限的算法處理無限的數(shù)據(jù)，教育主體想從無限中找到確定性是幾乎不可能完成的任務(wù)。在人工智能應(yīng)用過程中，一定會存在信任的悖論，最終的教育判斷需要交回教育主體手中?！爸灰覀?nèi)狈斫庾陨頎顩r的能力，世上的所有‘?dāng)?shù)據(jù)’都將不起作用?！盵14]人工智能可以涉足事實性的判斷，但不能涉足價值性的判斷。教育主體既需要人工智能提供的便捷，又不得不提防其可能存在的誤導(dǎo)。

（三）教育數(shù)字化的算法控制

人工智能對教育的精準(zhǔn)定制，涉及對已有教育數(shù)據(jù)和生成式數(shù)據(jù)的算法分析與處理。在全方位教育數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，依靠算法可以實現(xiàn)教育的精準(zhǔn)定制。[15]教育主體的各種外顯教育軌跡被人工智能捕捉，然后通過算法建構(gòu)教育主體的“擬像”，再對比最優(yōu)教育模式，具有預(yù)測性與前瞻性的相關(guān)教育方案就會被推演出來。在人工智能的支持下，教育主體的教育偏好、教育風(fēng)格、教育進度，甚至未來的教育成就，可以通過對相關(guān)變量的控制而實現(xiàn)精準(zhǔn)定制。精準(zhǔn)定制的教育方案具有高度個性化的特征。隨著一些學(xué)科的介入，如心理學(xué)、生理學(xué)等，數(shù)據(jù)構(gòu)造的“擬像”會變得越來越清晰、越來越具有深度?，F(xiàn)實教育世界中的主體與虛擬世界中的“擬像”逐步走向融合。每個教育主體都在人工智能里存有一個“擬像”，其如同現(xiàn)實世界的分身一樣生長在數(shù)字時空。事實上，為了獲得數(shù)字教育的精準(zhǔn)定制，教育主體必須將自身徹底數(shù)字化。理論上，人工智能所獲得的“擬像”越清晰，它所形成的個性化方案就越精準(zhǔn)、越適用。教育數(shù)據(jù)的全面性和真實性對人工智能生成定制的教育方案至關(guān)重要。[16]教育主體要對人工智能保持絕對的信任。至于人工智能會不會信任教育主體，則取決于其是否被設(shè)定為有道德的機器。[17]

在教育場域中，人機交互的本質(zhì)是教育主體與人工智能在交換彼此需要的基礎(chǔ)上，所實現(xiàn)的人機共存、人機共構(gòu)與人機共生。[18]教育主體與人工智能彼此依賴，需要對方為自己賦能：一方面，教育主體需要從人工智能提供的教育數(shù)據(jù)中獲取各種知識，實現(xiàn)自身自由而全面的發(fā)展;另一方面，人工智能需要抓取教育主體的教育數(shù)據(jù)，實現(xiàn)自身算法的建構(gòu)優(yōu)化，維護自身的先進性與強大功能。教育主體之間存在的分級分類、競爭合作同樣會出現(xiàn)在不同類型的人工智能之間。伴隨著算法的迭代與硬件的優(yōu)化，陳舊的人工智能也會面臨被淘汰的風(fēng)險，其所操作的教育數(shù)據(jù)和運行的算法，也會因互聯(lián)網(wǎng)的存在，被其他數(shù)字機器兼容或取代。[19]在某種意義上來看，優(yōu)質(zhì)教育數(shù)據(jù)與算法，成為現(xiàn)實教育世界與人工智能世界的“硬通貨”。人工智能關(guān)注新的教育數(shù)據(jù)與算法優(yōu)化，而教育主體則關(guān)注人工智能所帶來的實惠與解決教育問題的實際能力。盡管關(guān)注點不同，人工智能與教育主體之間的所取與所予能夠形成互補。但這種互補具有非對稱性：教育主體自身運算水平不可能與人工智能進行對比，而人工智能在開源上始終依賴教育主體。所以，人機交互既不可能把教育主體徹底物化，也不可能把人工智能徹底人化。

人工智能擁有強大的算法和處理能力，難免會產(chǎn)生一些衍生效應(yīng)。在教育場域內(nèi)部，人工智能成為一個新的“教育主體”，[20]具有教育者的權(quán)威和受教育者的特征。人工智能的數(shù)字理性或機器理性具有人類的數(shù)字理性或技術(shù)理性。如果受教育者沒有一定的理性思維能力，那么很可能“誤信”人工智能，以其為榜樣，導(dǎo)致受教育者的片面發(fā)展。而教育者過于依賴人工智能，則會逐漸放棄自身的主動性或主體性，淪為人工智能數(shù)據(jù)采集的樣本。[21]人工智能呈現(xiàn)出一種有缺陷的完美，對于教育主體而言具有很強的誘惑性。做仿生化處理的人工智能也許會具備教育者的外部形態(tài)，但始終不可能具備教育者的本質(zhì)性特征。在教育場域外部，人工智能則容易裹挾政治、經(jīng)濟等方面的不當(dāng)訴求，破壞數(shù)字教育的倫理生態(tài)。[22]人工智能應(yīng)用會出現(xiàn)很多缺口，且不是其自身可以彌補的，人類的理性要比人工智能的理性復(fù)雜得多。例如，惡意控制數(shù)字教育終端的規(guī)劃和布置，會造成數(shù)字教育公平問題;壟斷優(yōu)質(zhì)數(shù)字教育資源和算法，會妨害數(shù)字教育正義;在教育數(shù)據(jù)中滲透非主流意識的價值觀，會破壞數(shù)字公民的培養(yǎng);教育數(shù)據(jù)和算法的資本化，會加劇數(shù)字社會的貧富差距。人工智能的非中立性集中體現(xiàn)在上述關(guān)鍵領(lǐng)域之中，而究竟是“賦能”還是“去能”，依然不能斷言。[23]

二、教育數(shù)字化的生態(tài)構(gòu)境

教育要實現(xiàn)數(shù)字化，必然涉及全方位的數(shù)字生態(tài)構(gòu)境。在當(dāng)下，教育數(shù)字化的生態(tài)構(gòu)境集中表現(xiàn)為人工智能對教育場域的強力嵌入。具體而言，就是指教育基本范疇、教育關(guān)系、教育環(huán)境等諸要素在人工智能的介入下實現(xiàn)由中心到邊緣的漸次數(shù)字化。

（一）教育基本范疇的數(shù)字化

首先是教育目標(biāo)的數(shù)字化。在原有教育目標(biāo)的理論基礎(chǔ)之上，還需要協(xié)調(diào)計算機科學(xué)或神經(jīng)科學(xué)等有關(guān)理論。教育目標(biāo)可以轉(zhuǎn)化為機器指令，然后調(diào)用相關(guān)算法進行教育主體分析、教育內(nèi)容分析、教育方法分析等。人工智能在原有教育目標(biāo)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)之上，結(jié)合現(xiàn)場數(shù)據(jù)反饋不斷調(diào)整和細(xì)化教育目標(biāo)，使教育目標(biāo)的落實變得更加可靠。教育目標(biāo)數(shù)字化有兩層含義。一是教育目標(biāo)的語言表述被轉(zhuǎn)化為機器指令或機器語言。人工智能可以圍繞這些指令進行相應(yīng)的資源篩選和重組，以形成符合教育要求的目標(biāo)指令。二是教育目標(biāo)的實際功效會接受人工智能的動態(tài)監(jiān)測。在保持核心指標(biāo)不變的情況下，人工智能可以對教育目標(biāo)進行微觀的算法干預(yù)，以實現(xiàn)教育目標(biāo)的動態(tài)調(diào)整。教育目標(biāo)數(shù)字化具有個體差異性。人工智能可以敏銳捕捉教育目標(biāo)制定中的諸多變量，以形成最優(yōu)的目標(biāo)指令和集聚最優(yōu)的目標(biāo)資源。不過，人工智能更擅長于認(rèn)知目標(biāo)的數(shù)字化規(guī)劃，而對價值目標(biāo)的規(guī)劃能力則極為有限。[24]認(rèn)知目標(biāo)的行為外顯性更強，更容易被人工智能所抓取;價值目標(biāo)難以通過外顯行為進行表征，只能進行非常有限的推演。價值目標(biāo)數(shù)字化的完善取決于其他人類科學(xué)（社會學(xué)、倫理學(xué)、心理學(xué)等）所取得的突破。從根源上來看，這是人類自身所本有的隱秘成分，人工智能難免具有天然缺陷。

其次是教育過程的數(shù)字化。人工智能通過對整個教育過程進行全景掃描和數(shù)據(jù)演算，為優(yōu)化教育過程提供更多的數(shù)字化參考。人工智能把數(shù)字時間作為一種具象形態(tài)進行演繹。[25]教育主體可以在這種時間之流中獲得教育性增益。教育過程數(shù)字化接納人工智能作為“第三者”參與實際的教育環(huán)節(jié)。就技術(shù)層面而言，“人工智能”可能不是實體性存在，但其依然在教育過程中發(fā)揮著重要的作用。一是精確控制教育進程，實現(xiàn)單位時間教育效益最大化。每個教育主體在理論上都有自己的時間節(jié)律，可以被人工智能很好地把控。二是人工智能不僅是“資源庫”，還是實際的“行動者”。人工智能可以推動“教育者—受教育者—人工智能”圍繞著教育目標(biāo)持續(xù)推進。三是人工智能可以對教育目標(biāo)的達(dá)成效果進行即時反饋。人工智能給予的即時反饋可以訓(xùn)練教育主體的反思能力，進而提升思維水平。整體而言，人工智能可以減輕教育主體的過程性負(fù)擔(dān)，把更多精力留在創(chuàng)造性的發(fā)揮和教育的關(guān)鍵環(huán)節(jié)之上。在整個教育過程數(shù)字化中，雖然人工智能可以做到價值無涉，但是它的全方位參與沖擊了一些傳統(tǒng)的教育價值。教育過程數(shù)字化的弊端也很明顯：人工智能的使用可能會犧牲教育主體的深度思考，進而為擴大教育主體對數(shù)字媒介的依賴埋下伏筆。[26]

最后是教育評價的數(shù)字化。人工智能的行為體現(xiàn)出一種穩(wěn)定的、客觀的立場，其所進行的評價以教育數(shù)據(jù)為根本依據(jù)。如果教育評價追求科學(xué)性或客觀性，那么人工智能完全可以滿足要求，但其可能偏離教育評價的本意，并且不符合教育現(xiàn)實。教育評價不僅涉及客觀事實，也涉及主觀價值。就整個教育過程而言，教育主體可以隱藏自己的真實意圖，甚至可以偽裝一些外顯行為，以滿足人工智能所進行的教育評價。[27]教育主體一旦掌握教育評價的關(guān)鍵數(shù)據(jù)或算法，必然圍繞這些數(shù)據(jù)和算法下功夫，而不再關(guān)心實際的教育目標(biāo)或教育過程?！瓣P(guān)心教育評價而無視教育目標(biāo)與過程”也是當(dāng)下量化評估所遭遇的困境。教育評價數(shù)字化不僅不會緩解這個問題，反而會加重其嚴(yán)峻性。從根本上來看，人工智能所進行的理性推演是數(shù)字理性的表現(xiàn)，而量化評價本質(zhì)上是把教育主體當(dāng)作工具，充分壓榨其行為表現(xiàn)，“以量取優(yōu)，以量取勝”。所以，教育評價數(shù)字化只能提供參考，而不能進行最后的價值評判。在教育數(shù)字化時代，教育主體務(wù)必把握教育評價的主動權(quán)，不能放任人工智能數(shù)字理性蔓延。否則，道德屬性必然被弱化，導(dǎo)致“數(shù)字第一，思想第二”的悲劇。[28]

（二）教育關(guān)系的數(shù)字化

首先是教育關(guān)系的可量化。教育主體之間發(fā)生的教育行為必然存在一些標(biāo)志性的互動符號，如言語問答、姿態(tài)回應(yīng)、行為反饋、表情變化、語音語速等。人工智能可以對教育主體之間的關(guān)系進行多維數(shù)字化處理。[29]其基本前設(shè)是：教育主體之間教育關(guān)系成立，且教育主體的外顯行為互動代表著某種教育關(guān)系的生成或消解狀態(tài)。如果教育主體之間不存在外顯行為，只存在內(nèi)隱性的精神交流，那么人工智能就會顯得無能為力。從教育關(guān)系的質(zhì)性層面來看，它可能涉及教育主體關(guān)系的親疏、遠(yuǎn)近、好壞等諸多情況。教育主體關(guān)系性質(zhì)所處的階段，或性質(zhì)通過互動符號出現(xiàn)的頻次和銜接情況，進行合理推斷，并據(jù)此提出優(yōu)化教育關(guān)系的參考方案。因此，教育關(guān)系的量化不僅關(guān)系到數(shù)據(jù)采集，還會逐漸深入到教育主體所有外顯行為的細(xì)枝末節(jié)，并據(jù)此確定和分析更為高質(zhì)量的教育關(guān)系數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)的匯集和算法的應(yīng)用，最終形成動態(tài)的教育關(guān)系模型，進而指導(dǎo)或建議教育主體的教育關(guān)系改善行動。人工智能的介入已經(jīng)改變了教育主體的二元關(guān)系，[30]意味著人工智能不僅是參考顧問的角色，也是“已經(jīng)在教育中”的“類主體”——既是分析者也是被分析者。外顯行為對內(nèi)隱精神的影響如果被承認(rèn)，人工智能必然會成為改善教育目標(biāo)的重要支撐點和有效推動力量。

其次是教育關(guān)系的可統(tǒng)計。每一場教育活動都會留下海量的教育數(shù)據(jù)供人工智能進行統(tǒng)計，以幫助教育主體找到影響教育關(guān)系的核心互動符號。人工智能可以圍繞核心互動符號進行精細(xì)的統(tǒng)計和分析，甚至深入到情感互動維度，[31]還可以利用數(shù)據(jù)統(tǒng)計結(jié)果進行教育活動的復(fù)演，進而實現(xiàn)教育關(guān)系的全程追溯。即教育主體之間的教育關(guān)系情況不僅可以通過數(shù)據(jù)統(tǒng)計結(jié)果表現(xiàn)出來，而且還自帶一種反思效果。除了教育活動的內(nèi)部統(tǒng)計之外，人工智能還可以把建構(gòu)的數(shù)據(jù)進行云端比對，然后回饋一些外部統(tǒng)計的標(biāo)準(zhǔn)。其中，涉及的外部統(tǒng)計包括教育關(guān)系的歷史數(shù)據(jù)，以及專門回應(yīng)類似情況的一般教育關(guān)系標(biāo)準(zhǔn)等;通過分析相似數(shù)據(jù)，改進教育關(guān)系的可行方案，同時為云端提供教育關(guān)系的實例。教育關(guān)系統(tǒng)計是一種動態(tài)統(tǒng)計，沒有最終的決定性或確定性。這是由教育關(guān)系或教育主體自身的復(fù)雜性所決定的——教育關(guān)系中始終存在偶然因素出現(xiàn)的可能。歸根到底，教育關(guān)系依靠教育主體去主動建構(gòu)，至于主體之間的接觸或相遇會產(chǎn)生什么樣的外顯性或內(nèi)隱性互動符號，則完全有可能超出既定統(tǒng)計的指標(biāo)范圍，因此需要人工智能進行算法優(yōu)化、補充或增添統(tǒng)計指標(biāo)。人工智能會根據(jù)已經(jīng)出現(xiàn)的偶然因素不斷優(yōu)化統(tǒng)計，以達(dá)到不斷接近最優(yōu)方案的可能。即使人工智能擁有重構(gòu)教育關(guān)系的能力，也要尊重教育主體在教育關(guān)系建構(gòu)中的倫理性，不能脫離真實的教育實踐。[32]

最后是教育關(guān)系的可預(yù)測。在教育場域中，教育主體具有一定的教育慣習(xí)。教育主體的慣習(xí)是一種在場反應(yīng)，具有一定的外顯性和持久性。[33]教育主體的慣習(xí)如果長時間被人工智能采集，就可以逐步形成教育關(guān)系的建模。而教育關(guān)系建模所需的教育數(shù)字資源既有公共性也有私人性。理論上，這種建模具有個性化的特點，可以預(yù)測教育主體之間的關(guān)系走向。當(dāng)然，這僅限于教育場域之內(nèi)。如果加入非教育場域的干擾因素，這種預(yù)測會變得極不穩(wěn)定。事實上，教育主體在現(xiàn)實生活中往往存在多角色、多任務(wù)、多沖突的境況，嚴(yán)重影響教育關(guān)系建模的可靠性。從統(tǒng)計學(xué)角度來看，隨著變量的增多，建模所需要的數(shù)據(jù)或運算成本會變大，結(jié)論也就越不可靠。在人工智能的干預(yù)下，依靠教育關(guān)系的概率性來指導(dǎo)或決定其發(fā)展規(guī)劃，可能并不理智。因此，教育關(guān)系中也需要對人工智能進行任務(wù)限定。人工智能可以提供改善教育關(guān)系的參考方案，但不能強制執(zhí)行它的建模結(jié)果，[34]這也是給人工智能作為“類主體”打引號的重要原因。教育關(guān)系的確定性目前還沒有真正得以完成，而教育主體是通過教育關(guān)系被界定的，因此教育關(guān)系還需要進行深度探討。如果教育主體的關(guān)系都可以完全被人工智能進行表征與統(tǒng)計，那么教育主體一定喪失了作為人的根本。

（三）教育環(huán)境的數(shù)字化

首先是教育環(huán)境的虛擬化。“虛擬”，即“擬真”。“虛擬”與“真實”由教育主體的感官來區(qū)分——凡是滿足感官的綜合確證，就可以確定為“真實”;在感官上存在部分缺失或不夠清晰，就可以視為“虛擬”。[35]從整體上來看，“虛擬”還表現(xiàn)為“有損性”。人工智能所進行的布景本質(zhì)上是對客觀事物的抽象性或概括性數(shù)字表征。盡管這種表征方式并不妨礙教育主體的感知，但其永遠(yuǎn)處于一種“失真”的狀態(tài)。無論人工智能教育環(huán)境多么逼真，“失真”將永恒存在。人工智能通過對教育環(huán)境的編碼、設(shè)計和布局，實現(xiàn)教育環(huán)境的虛擬化。人工智能在某種程度上打破時空限制，只要為其提供暢通的網(wǎng)絡(luò)和充足的電源，教育環(huán)境的虛擬化布景就可以實現(xiàn)。此外，凡是視覺性和聽覺性的存在物，人工智能都可以通過屏幕、投影、音響設(shè)備等進行虛擬化還原。隨著未來人機交互技術(shù)的進一步突破，觸覺性的存在物也有望實現(xiàn)虛擬化。從教育主體的感官來看，數(shù)字化的教育環(huán)境也越來越具有“擬真性”。教育主體如果關(guān)注或關(guān)心真實教育世界帶來的創(chuàng)生性，就需要酌情使用虛擬的教育環(huán)境。“虛擬”以犧牲真實為代價，意味著教育主體可能會消除真實與虛擬的界限，繼而喪失“真實感”。[36]長期處于虛擬教育環(huán)境之中，教育主體會失去感知真實教育世界的能力。

其次是教育環(huán)境的多維化。與傳統(tǒng)教育環(huán)境不同，數(shù)字化教育環(huán)境突出“多變”和“精準(zhǔn)”。隨著教育數(shù)字化的發(fā)展，傳統(tǒng)教育環(huán)境必然會被數(shù)字教育環(huán)境所取代。數(shù)字教育環(huán)境是有待開發(fā)的新資源，教育主體可以從中獲益。[37]以往教育主體長時間處在一個固定的教育環(huán)境中，而隨著人工智能的介入，數(shù)字教育環(huán)境可以根據(jù)教育需要做出精準(zhǔn)的調(diào)整，進而幫助教育主體融入數(shù)字教育環(huán)境。人工智能可以根據(jù)不同教育任務(wù)創(chuàng)設(shè)不同的教育環(huán)境，服務(wù)于教育目標(biāo)的達(dá)成。當(dāng)然，多變的數(shù)字教育環(huán)境對教育主體而言并非百利而無一害。教育主體容易在多變的數(shù)字教育環(huán)境中失去穩(wěn)定感，也有可能造成“過度卷入”。理論上，數(shù)字化教育環(huán)境可以滿足不同教育主體的多樣化需求，真正實現(xiàn)教育個性化的精準(zhǔn)定制服務(wù)。在數(shù)字化教育環(huán)境中，教育主體可以獲得更為豐富、更為具體、更為深入的教育體驗。但是，實現(xiàn)教育個性化的精準(zhǔn)定制服務(wù)需要付出一定的代價。越是造境能力強的人工智能，使用的代價就越是高昂。從教育環(huán)境的外部來看，人工智能的使用會消耗大量資源，也必然帶來巨大的能源消耗，以及相應(yīng)的經(jīng)濟支出和環(huán)境負(fù)載。[38]由此可見，并不是所有教育主體都能享用數(shù)字教育環(huán)境，這在某種程度上為其他社會因素介入和干擾創(chuàng)造了天然的條件。

三、教育數(shù)字化的想象僭越

隨著知識和教育主體的數(shù)字化，“人工智能—知識—教育主體”三元結(jié)構(gòu)得到確定，教育數(shù)字化的生態(tài)構(gòu)境得以最終完成。教育客體與教育主體、教育事實與教育價值之間的平衡點將隨著“知識”的數(shù)字化詮釋而發(fā)生偏移，數(shù)字理性演繹走向數(shù)字理性信仰，教育主體面臨客體化危機。

（一）知識數(shù)字化的范疇

“知識數(shù)字化”主要涉及“知識載體數(shù)字化”與“知識表征數(shù)字化”。無論是“載體”還是“表征”都是一種有形的實體，所以這里只探討知識數(shù)字化的有形層面。

“知識載體數(shù)字化”是知識載體形態(tài)的一種變化，為教育數(shù)字生態(tài)提供了技術(shù)性支撐。伴隨著大量數(shù)字化設(shè)備和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，知識載體已逐漸從紙質(zhì)媒介轉(zhuǎn)移到數(shù)字媒介。以往垂直書寫在紙張上的文字，通過按鍵敲擊轉(zhuǎn)移到亮閃閃的屏幕之內(nèi)。[39]理論上，任何媒介記載的知識都可以通過有損的形式進行數(shù)字化轉(zhuǎn)載，如拍照、掃描、錄音等。在記載同等知識量的條件下，數(shù)字媒介的重量幾乎可以忽略不計。教育主體不必再為“案牘”而“勞形”，只需要一個有數(shù)字化知識訪問權(quán)限的終端;“五車”之“學(xué)”已經(jīng)被壓縮進數(shù)字媒介之中，不必再以知識的體量來形容學(xué)問水平?！爸R載體數(shù)字化”為教育主體調(diào)閱知識、創(chuàng)作知識、傳播知識提供了高效而便捷的方式。首先，教育主體調(diào)閱相關(guān)知識，只需要輸入幾個關(guān)鍵詞，算法就會自動運行并檢索相應(yīng)內(nèi)容，還可以根據(jù)教育主體的喜好進行優(yōu)先排序，進入相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫就可以得到相應(yīng)的知識。其次，教育主體進行知識生產(chǎn)，可以隨時檢閱相關(guān)研究，以形成佐證或確定自身知識創(chuàng)作的價值量，豐富知識創(chuàng)作的廣度和深度。最后，教育主體進行知識傳播，可以借助各種電子社交媒體或?qū)I(yè)的電子期刊、電子報紙、電子出版社等，減少知識傳播周期，擴大知識傳播范圍。總之，“知識載體數(shù)字化”支撐起教育數(shù)字生態(tài)的基本架構(gòu)。

“知識表征數(shù)字化”為各級各類知識找到了統(tǒng)一的尺度——“數(shù)字”。傳統(tǒng)的知識表征存在諸多要素，如文本、符號、圖像、語音、實物等。這些要素遵循一定的組織或排列規(guī)則，形成了教育主體可以理解和交流的知識表征。而這些知識表征具有單面性，需要教育主體去進行其他層面的補足。例如，文本知識表征可以直白地顯示其符號表象，再用內(nèi)在的語音加以補足，然后才能幫助教育主體進行互動交流。人工智能通過數(shù)字化處理，將知識表征變?yōu)橐欢炎址?，完成各種知識表征在物質(zhì)形態(tài)上的“統(tǒng)一”。[40]也即是說，凡是有形的知識都可通過數(shù)字化形式加以表征。在“統(tǒng)一”的基礎(chǔ)之上，“知識表征數(shù)字化”也顯現(xiàn)出多樣的形態(tài)，并且可以進行相互轉(zhuǎn)化。在算法邏輯的支持下，文本與語音、圖像等可以進行等值兌換。文本可以轉(zhuǎn)化為語音、圖像;語音可以轉(zhuǎn)化為文本、圖像;圖像也可以轉(zhuǎn)化為文本、語音。至于視頻，本質(zhì)上是圖像在物理時間上的逐幀顯現(xiàn)，自然也可以加入上述轉(zhuǎn)化的流程之中。當(dāng)下熱門的ChatGPT和Sora就是在知識數(shù)字化的基礎(chǔ)上所進行的算法演繹。ChatGPT可以觸發(fā)生成式信息，以回應(yīng)教育主體發(fā)出的指令;Sora可以將文本轉(zhuǎn)化為有聲視頻進行播放。盡管它們還是比較低級的智能工具，但可以成為教育主體數(shù)字化知識獲取的重要來源。[41]對教育主體而言，理論上，只要數(shù)據(jù)庫足夠大，算法足夠完善，其感官層面的視覺和聽覺所得到的數(shù)字化知識表征可以形成互證。這在某種意義上證實了數(shù)字化知識表征的準(zhǔn)確性與可信性。

（二）教育主體數(shù)字化的正名

教育主體數(shù)字化包括“教育者數(shù)字化”與“受教育者數(shù)字化”?！皵?shù)字化”字面意思上存在“物化”或“虛化”的誤導(dǎo)， 所以必須回歸到“主體”這一本位上來。

“教育者數(shù)字化”是一個極具爭議的話題，在某種程度上意味著存在教育者被人工智能取代的可能。如果教育指的是“教育者把既有的知識符號教給受教育者”，那么人工智能完全可以勝任這樣的教育。[42]通過數(shù)字化表征，以及相應(yīng)的算法推演，教育者的數(shù)字模型可以被搭建出來。在人工智能算法中加入學(xué)科專業(yè)、教育情景、文化語境等變量，教育者的數(shù)字模型可以變得更加完美。內(nèi)置生成式算法的人工智能還可以進行“自我學(xué)習(xí)”，不斷改善教育過程與方法，優(yōu)化教育目標(biāo)，對教育成果進行精準(zhǔn)評估。但是，“自我學(xué)習(xí)”并非知識的增長，而僅僅是算法的優(yōu)化和數(shù)據(jù)的增加?！爸R”并非既定的，也并非純粹客觀的。盡管人工智能可以將知識進行數(shù)字化表征，也可以將知識載體數(shù)字化，但這樣形成的知識是純粹的“符號”。完整的知識是“符號”與“意義”之間的互動，而“意義”則始終保留在教育者或受教育者一側(cè)。[43]對人工智能而言，教育者或受教育者才是真正的開源者，其教育活動所產(chǎn)生的意義根本無從理解。從這個層面上講，“教育者數(shù)字化”所指應(yīng)為教育者應(yīng)該具備數(shù)字化素養(yǎng)，用人工智能深化對知識數(shù)字化與受教育者數(shù)字化的認(rèn)知和理解，利用教育數(shù)字化提升自身的育人能力。

“受教育者數(shù)字化”容易進入一個誤區(qū)：受教育者是被數(shù)據(jù)或算法所圈定的模型復(fù)演者。在人工智能的支持下，受教育者所處的學(xué)習(xí)階段、學(xué)習(xí)特點、學(xué)習(xí)水平等都可以在教育模型中篩選出來并加以執(zhí)行。受教育者的所有外顯行為都會暴露在人工智能的視閾范圍內(nèi)，并據(jù)此對受教育者進行模型化（個性化）培養(yǎng)。受教育者直接跟人工智能打交道，而不再需要教育者的介入。[44]畢竟，無論是從既有知識的存儲數(shù)量和復(fù)現(xiàn)質(zhì)量來看，還是從教育過程、方法與評價的控制精度來看，人工智能遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于任何一個技藝高超的教育者。如果把受教育者完全讓人工智能來“教育”，那么結(jié)果也是可以預(yù)料的：受教育者越來越具有人工智能的特征，逐漸喪失人所本有的整全理性;受教育者會越來越偏執(zhí)于精確性和工具性，而不再關(guān)注內(nèi)在情感體驗和道德追求。由此，受教育者與人工智能就會陷入數(shù)字理性的死循環(huán)。[45]從某種意義上來講，正是以人工智能為代表的技術(shù)運用反證了“教學(xué)相長”“共同主體”等經(jīng)典命題的正確性。人工智能生成另一種形態(tài)的知識表征，而無法生成與傳遞知識的價值或意義維度。知識的價值與意義屬于教育主體在場的生成維度，具有不可測度性。[46]基于此，“受教育者數(shù)字化”也得到正名，即受教育者利用人工智能深化對知識數(shù)字化與教育者數(shù)字化的認(rèn)知與理解，利用教育數(shù)字化提升自身的學(xué)習(xí)能力。

（三）數(shù)字理性信仰化的風(fēng)險

人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用衍生出各種“神話”敘事，比較有代表性的就是“人機融合”與“超智能主義”。諸如此類的“神話”形成數(shù)字理性信仰的建構(gòu)。

在數(shù)字理性的強大作用下，人工智能展現(xiàn)出獨特的優(yōu)勢。人工智能對教育場域的介入，已然更改了教育主體的慣習(xí)，形成教育主體的“被縛”狀態(tài)。[47]教育主體愈發(fā)依賴人工智能所給予的數(shù)字化知識，直至達(dá)到一種對數(shù)字機器深度信任的狀態(tài)?！叭藱C融合”的議題也將據(jù)此被提出?！叭藱C融合”有且僅有三條路徑：一是教育主體嚴(yán)格遵循數(shù)字理性的律令，進而物化自身，與人工智能融合。教育主體需要放棄除數(shù)字理性以外的其他理性，按照人工智能一樣的算法來訓(xùn)練和塑造自身。這一路徑默認(rèn)了數(shù)字理性神話的存在，會在教育實踐中引發(fā)教育主體的客體化或異化。二是人工智能完成自身的倫理化或道德化，進而以人格化的形式與教育主體相融合。人工智能需要被設(shè)計為一種富有道德感的存在者，按照人的整全理性來塑造自身。[48]這一路徑忽視了人工智能逾越人類情感的可能性，存在誤導(dǎo)教育主體價值觀的風(fēng)險。三是教育主體與人工智能進行漸進的調(diào)適與互構(gòu)，充分發(fā)揮各自獨特的理性優(yōu)勢。教育主體與人工智能存在客觀缺陷，需在具體教育實踐中不斷修訂和改善。教育主體在使用人工智能的過程中，遵循這一路徑是當(dāng)下最為務(wù)實的舉動。但這并不意味著教育主體可以完全信任人工智能，教育主體必須透過人工智能，發(fā)現(xiàn)使用人工智能或受人工智能影響的教育主體。

“人機融合”再向前一步，就是上述三條路徑的理想化圖景——超智能主義神話。理論上，只要人工智能能夠突破教育主體的價值秩序，更改教育主體的信仰體系，這個神話是完全可以實現(xiàn)的。在該神話體系中，教育主體完全信任人工智能的“全知全能”，并且依賴其改善人性。[49]人工智能不僅可以自主實現(xiàn)自身教育數(shù)據(jù)與算法的開源優(yōu)化，還能完成自身的能量供應(yīng)，并把控各種前沿的教育方向。人工智能的智能將全面超越人類的智能，并承諾為人類提供優(yōu)質(zhì)的教育服務(wù)。人工智能代管人類的教育活動，并與其他類型數(shù)字機器形成代管人類一切活動的“天網(wǎng)”。在這里，人類世界中的教育者與受教育者已然不復(fù)存在，人類將以人工智能為師。不過，令人擔(dān)憂的是：在人工智能看來，教育主體的缺陷和弱點是不可饒恕的“罪過”，需要加以彌補和消除。與其說人工智能是在對教育主體進行照料，不如說是在對教育主體進行“圈養(yǎng)”和“控制”。諸如此類的風(fēng)險，人類完全沒有必要去經(jīng)歷，除非放棄“為自然立法”的責(zé)任。[50]從人類自身被定義為“自由者”或“理性者”的角度來看，教育主體不可能放任人工智能最終控制人類的價值秩序與信仰體系，因為人工智能的“全知全能”恰恰是最危險的，這種情況的實現(xiàn)以整個人類交付自身的所有為代價。而教育主體恰恰需要從自身的缺陷和弱點中尋找證悟自身的條件，這種證悟自身的條件具有偶然性或隨機性。

四、憧憬與隱憂：回歸教育主體的教育數(shù)字化

人工智能的數(shù)字理性極端化應(yīng)用，必將帶來教育場域的持續(xù)變革。一方面，人工智能不斷迭代，使自身的數(shù)字理性愈發(fā)極端地暴露出來，其現(xiàn)實的效能具有很強的致幻作用;[51]另一方面，人工智能在教育領(lǐng)域的實際應(yīng)用，正在取代教育者的簡單勞動。前者引起人們對人工智能的“美好憧憬”，后者則造成教育者的“生存隱憂”。[52]正確處理上述兩種極端情況，發(fā)揮人工智能介入教育數(shù)字化的正向作用，還有很長的路要走。

在理論上，教育數(shù)字化務(wù)必廓清教育主體與人工智能的基本關(guān)系。在馬克思（Karl Heinrich Marx）的經(jīng)典論述中，教育主體與教育手段具有共生性。教育者必須借助一定的教育手段將教育內(nèi)容傳遞給受教育者。[53]在當(dāng)下，教育者以及教育方法已逐步被新型的人工智能所取代。維貝克（Peter-Paul Verbeek）關(guān)于“人—技”關(guān)系的思考可以闡明這一變化的根源。[54]比較常見的理解如下：一是人工智能作為教育者的備用手段可以改善教育質(zhì)量。如果“改善教育質(zhì)量”被確證為真，那么人工智能就會得到進一步的普及，教育的基本結(jié)構(gòu)將得到重塑。二是人工智能雖然是一種人造物，但與整個生活世界存在緊密的關(guān)聯(lián)。在教育者與受教育者的教育活動中，人工智能內(nèi)嵌于生活世界，充當(dāng)教育活動的背景。三是人工智能的價值與意義取決于教育主體的詮釋與需要。歸根到底，人工智能是為實現(xiàn)教育的某種目的而被設(shè)計或創(chuàng)造的。四是教育者或受教育者在使用人工智能的過程中，都必須能夠越過人工智能看見彼此。人工智能的它異性不能取代教育者與受教育者的互為他者性。五是教育者與人工智能的互嵌（如腦機結(jié)合技術(shù)）如果可以超越教育者與人工智能各自的教育能力，那么我們既（不）能找到教育者也（不）能找到人工智能。在教育場域中，人工智能雖然具有意向性，但也具有兩可性。綜合以上分析，教育者必須掌握教育的主動權(quán)和價值評判的最終決定權(quán)，這樣才能盡量消除人工智能介入教育數(shù)字化的負(fù)面影響。

在實踐上，教育數(shù)字化要重點把握好人工智能在教育領(lǐng)域的倫理向度。首先，教育數(shù)字化要以人工智能的普遍應(yīng)用來促進教育公平。教育數(shù)字化要完善弱勢群體和欠發(fā)展地區(qū)的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)備設(shè)施供給，為教育數(shù)字化的全面推進創(chuàng)設(shè)物質(zhì)性條件。從教育數(shù)字化的人本取向出發(fā)，部分師資供給不足的地區(qū)要避免以人工智能全面取代教育者的情況。[55]教育數(shù)字化的目的是讓教育主體能夠共享先進的數(shù)字教育資源，提升教育者的教育能力和受教育者的學(xué)習(xí)能力，而非取代或消滅教育者。其次，教育數(shù)字化應(yīng)堅決維護教育主體的自主性。教育主體對人工智能的使用與學(xué)習(xí)需依據(jù)實際需要，而不能受到任何的外部干擾或誘導(dǎo)。人工智能對教育數(shù)據(jù)的捕捉與使用需要得到教育主體的授權(quán)，而且所獲得教育數(shù)據(jù)只能應(yīng)用于非營利的教育領(lǐng)域。[56]教育者對人工智能提供的策略或方案享有最終的裁定權(quán)，尤其是涉及對受教育者進行價值觀引導(dǎo)與信仰塑造的部分。最后，教育數(shù)字化需推進數(shù)字文化的培育與數(shù)字制度的建設(shè)。教育主體要充分理解人工智能介入教育數(shù)字化的本質(zhì)和意義，以客觀、務(wù)實的態(tài)度去學(xué)習(xí)相關(guān)的數(shù)字化知識。人工智能的使用規(guī)范和倫理要求也要一并納入教育數(shù)字文化的培育之中。[57]教育數(shù)字制度的建設(shè)要把握好“立德樹人”的根本方向，以制度規(guī)約的形式治理好教育數(shù)字化生態(tài)。無論是數(shù)字文化培育還是數(shù)字制度建設(shè)，都要幫助教育主體用好人工智能，提升數(shù)字化素養(yǎng)（自主、節(jié)制、反思、判斷力等）。

參考文獻：

[1][37]唐·伊德.技術(shù)哲學(xué)導(dǎo)論[M].駱月明，歐陽光明，譯.上海：上海大學(xué)出版社，2017：109，112.

[2]陳廷柱，管輝.教育數(shù)字化：轉(zhuǎn)型還是賦能[J].中國遠(yuǎn)程教育，2023，43（6）：11-18.

[3]張廣斌，薛克勛.數(shù)字教育學(xué)的底層邏輯與構(gòu)建路徑——兼論中國式數(shù)字教育學(xué)建設(shè)[J].華東師范大學(xué)學(xué)報（教育科學(xué)版），2023，41（11）：67-84.

[4][23][25][26][52]馬歇爾·麥克盧漢.理解媒介：論人的延伸[M].何道寬，譯.南京：譯林出版社，2011：77，特倫斯·戈登序7，178，33，395.

[5][9][11]托馬斯·西貝爾.認(rèn)識數(shù)字化轉(zhuǎn)型[M].畢崇毅，譯.北京：機械工業(yè)出版社，2023：41，44，71.

[6]赫爾巴特.普通教育學(xué)[M].李其龍，譯.北京：人民教育出版社，2015：43-45.

[7]武法提，田浩，高姝睿.教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型下的智慧教育形態(tài)：關(guān)鍵特征與生成途徑[J].中國基礎(chǔ)教育，2023（1）：33-37.

[8]王艷玲.超越“道”與“技”之爭：技術(shù)時代教師教育者的多元認(rèn)知與能動抉擇[J].教師教育研究，2024，36（2）：9-16.

[10][19]齊林斯基.媒體考古學(xué)：探索視聽技術(shù)的深層時間[M].榮震華，譯.北京：商務(wù)印書館，2006：248，33.

[12]張梓桐.大模型訓(xùn)練驅(qū)動電力需求翻倍 行業(yè)求解“AI能耗之困”[EB/OL].（2024-05-10）[2024-05-18].https：//m.21jingji.com/article/20240510/941f7a4acc8cc2bd32ff4efeddced 8b7.html.

[13][14][24][27][47][51]蘭登·溫納.自主性技術(shù)[M].楊海燕，譯.北京：北京大學(xué)出版社，2014：245-246，6，195，199，168，213.

[15][16]漢娜·弗萊.算法統(tǒng)治世界[M].李英松，譯.貴陽：貴州人民出版社，2021：13，27.

[17]嚴(yán)從根.公共空間意識教育：問題與實施——技術(shù)物道德化的角度[J].教育發(fā)展研究，2024，44（10）：13-20.

[18]尼古拉斯·卡爾.數(shù)字烏托邦[M].姜忠偉，譯.北京：中信出版社，2018：81

[20]葉飛.面向數(shù)字化轉(zhuǎn)型的教師育人能力結(jié)構(gòu)及其提升路徑[J].南京社會科學(xué)，2023（8）：114-122.

[21]譚偉，張曼茵，陳良.人工智能應(yīng)用于教育的風(fēng)險及其應(yīng)對[J].中國教育信息化，2023，29（7）：22-29.

[22]鄒紅軍.數(shù)字化時代的倫理轉(zhuǎn)向及其教育因應(yīng)[J].教育研究，2024，45（3）：40-52.

[28][38]理查德·大衛(wèi)·普雷希特.我們的未來：數(shù)字社會烏托邦[M].北京：商務(wù)印書館，2022：64，31.

[29]王興宇.數(shù)字化轉(zhuǎn)型對教育空間的塑造邏輯[J].高等工程教育研究，2023（3）：108-113.

[30]夏立新，楊宗凱，黃榮懷，等.教育數(shù)字化與新時代教育變革（筆談）[J].華中師范大學(xué)學(xué)報（人文社會科學(xué)版），2023，62（5）：1-22.

[31]奚駿，吳永和.教育數(shù)字人理論與實踐探研[J].現(xiàn)代教育技術(shù)，2022，32（8）：100-110.

[32]宋以國，李長偉.教育數(shù)字化背景下的教師之愛：困境與紓解[J].全球教育展望，2024，53（3）：87-98.

[33]布爾迪厄，華康德.反思社會學(xué)導(dǎo)引[M].李猛，李康，譯.北京：商務(wù)印書館，2015：158.

[34][55]劉易斯·芒福德.機器神話（下卷）[M].宋俊嶺，譯.上海：上海三聯(lián)書店，2017：189-190，283.

[35][40]尼古拉·尼葛洛龐帝.數(shù)字化生存[M].胡泳，范海燕，譯.3版.?？冢汉Ｄ铣霭嫔?，1997：141，24-29.

[36][43]劉易斯·芒福德.機器神話（上卷）[M].宋俊嶺，譯.上海：上海三聯(lián)書店，2017：60，30-38.

[39]阿萊達(dá)·阿斯曼.回憶空間：文化記憶的形式和變遷[M].潘璐，譯.北京：北京大學(xué)出版社，2016：238.

[41]戴嶺，胡姣，祝智庭.ChatGPT賦能教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型的新方略[J].開放教育研究，2023，29（4）：41-48.

[42]蘇慧麗.從身體感知到機器感知：教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型下學(xué)習(xí)變革的關(guān)鍵視角[J].自然辯證法研究，2023，39（12）：108-114.

[44]樓軍江，肖君，于天貞.人工智能賦能教育開放、融合與智聯(lián)——基于2022世界人工智能大會開放教育和終身學(xué)習(xí)論壇的審思[J].開放教育研究，2022，28（5）：4-11.

[45]唐亮.ChatGPT促逼教育人文返場的技術(shù)可能及其警惕[J].中國教育信息化，2024，30（5）：67-75.

[46][48][49][54]維貝克.將技術(shù)道德化：理解與設(shè)計物的道德[M].閆紅秀，楊慶峰，譯.上海：上海交通大學(xué)出版社，2016：129，49，192，175-177.

[50]康德.純粹理性批判[M].李秋零，譯.北京：中國人民大學(xué)出版社，2011：142.

[53]黃濟.教育哲學(xué)通論[M].太原：山西教育出版社，2009：342-343.

[56]陳薪旭，葉飛.教育數(shù)字烏托邦的風(fēng)險及其防范[J].大學(xué)教育科學(xué)，2024（2）：59-66.

[57]李芒，余露瑤.“前車之鑒”對教育數(shù)字化的啟迪[J].電化教育研究，2024，45（4）：5-10，17.

Deduction and Criticism： The Intervention of Artificial Intelligence

in the Digitalization of Education

Heng WANG， Weilai GUO

（College of Teacher Education， Zhejiang Normal University， Jinhua 321004， Zhejiang）

Abstract： “Digitalization of Education” is a unity of purpose and method. Artificial intelligence plays an important role in the open-source of educational data， logical reasoning， and algorithm control， and shows the characteristics of digital rationality in the interaction of various elements at each stage. With the intervention of artificial intelligence， the digital ecological framework of education including the basic scope of education， educational relations and the digitalization of the educational environment has gradually taken shape， and the digitalization of knowledge and educational subjects will finally complete the ecological structure of educational digitalization. However， there are unavoidable risks associated with this context. The digital rationality of artificial intelligence has a certain illusionary effect， and the dependency and overconfidence of educational subjects on artificial intelligence will lead to the collapse of value order and belief system， so it is necessary to prevent the alienation or objectification of educational subjects by artificial intelligence. In the field of education， there is a multidimensional and multi-level nested relationship between educational subjects and artificial intelligence. It is necessary to handle the two extreme situations of “beautiful aspirations” and “survival concerns” caused by artificial intelligence’s intervention in education， and to give full play to the positive role of artificial intelligence’s intervention in educational digitization. In theory， educational digitization must clarify the basic relationship between educational subjects and artificial intelligence; In practice， the digitization of education should focus on grasping the ethical dimensions of artificial intelligence in the field of education.

Keywords： Digitalization of Education; Artificial intelligence; Education subjects; Digital rationality; Ecological construction

編輯：王曉明" "校對：李曉萍

DOI：10.3969/j.issn.1673-8454.2025.02.005

作者簡介：王珩，浙江師范大學(xué)教師教育學(xué)院教授，博士（浙江金華 321004）;郭未來，浙江師范大學(xué)教師教育學(xué)院博士研究生（浙江金華 321004）

基金項目：全國影響力建設(shè)智庫專項重大課題“全球南方視域下中非共建現(xiàn)代化路徑研究”（編號：ZKZD2024011）