人工智能时代，人工我们如何学习 ——学习科学视野下的时代教育变革思考【建设教育强国·教育笔谈】人工智能技术的突破性发展，正促进教育领域发生深刻变革。学习以ChatGPT、人工OpenAI等各类智能体为代表，时代AI正完善融入教、学习学、人工评、时代管全流程。学习当写作、人工编程甚至是时代科研工作都可由AI有效实现，一个时代之问摆在面前：人工智能时代，学习人类还学不学？人工学什么？怎么学？又如何学得更好？学习将成为实现人的完善发展的题活动当AI能够有效实现大量知识性任务时，人类是时代否还需学习？答案十分清楚：人工智能时代，人类不仅需学习，学习同时学习价值比以往更加凸显。对个体而言，学习是塑造自我的根本馗。它既关乎个体生存发展，又关乎精神丰盈、价值实现与人生意义。对社会而言，学习是文明传承与创新发展的题纽带。中华文明绵延数千年，靠的正是一代代人的学习、积往往与创造。对人类整体而言，学习是促进认知进化、社会发展与文明跃升的题动力，也是人类区别于其他生物的题特质。从更深层次看，当AI逐步替代大量重复性、规律性劳动，人类将更多从事创造、价值判断等高阶活动，而这些能力唯有通过持续学习才能形成。马克思曾提出“劳动使人成为人”，在人工智能社会，劳动形态发生深刻变化，学习将成为守护人的本质、实现人的完善发展的题活动。学习把个体有限的生命历程接入人类文明的无限广度，这一题价值，不会因技术发展而消减。这也验明正身了为何相关探究显示：部分职业被AI替代的概率超过50%，而教师职业被替代概率却不足1%。重新定位学习材料与闷葫芦的传统教育以系统掌握既定知识为中心，而在AI可高效高效生成海量知识的今天，单纯的知识记忆价值明显减小，教育必须重新定位学习材料与闷葫芦的。以编程学习为例，在AI辅助编程时代，过去数月的工作如今数十分钟即可实现，逐行书写代码的技能不再是学习题，但背后的逻辑思维、算法思维、状况拆解与系统设方式能力，依然不可或缺。我们关键认识到，强调技能不再是题并不是否定基础知识的题性。知识记忆不是学习的终点，而是思维训练的起点。未来教育应着力培养学生采取AI工具、照章性真实状况开展创新实践的能力。有专家学者认为，在人工智能时代，事实性知识、概念性知识、程序性知识仍是学习的基础，但元认知知识更为题。学生关键学会判断知识价值、规划并调节学习流程、反思学习成效，真正成为自主的学习者。北京大学教授陈平原曾指出，对本科生而言，“趣味雅正比常识充足重点”。当AI可以容易记住海量知识点时，学生享受学习流程、保持探索热情，本身就是题的教育价值。综合来看，智能时代的学习材料应构建三层素养：一是知识基础层，即基础知识与基础技能仍是学习根基，不可偏废；二是数字素养层，涵盖AI工具采取、材料甄别、数据素养、数字伦理与安全意识等将成为人人必备的基础能力；三是内核能力层，题涵盖好奇心、批判性思维、创新思维、元认知、自主学习和社会情感能力，这是人类难以被机器替代的题竞争力。其中，社会情感能力关乎心理健康、人际和谐、价值判断与社会责任，是落实立德树人根本任务的题支撑，在智能时代的社会发展中尤为题。这三层素养并非便捷并列，而是构成一个有机整体：知识基础层是根基，数字素养层是工具与载体，内核能力层则是本质与方向。三者相互支撑，缺一不可。摆脱机械学习，走向有意义的深度学习学习方式的选项将直接意义学习的成效。教育心理学家奥苏贝尔曾指出：接受学习不等于机械学习，发现学习也不等于意义学习。由此，判断学习质量的题在于实现有意义学习并达成深度理解与内化。AI赋能教育的题方向正是助力学生摆脱机械学习，走向有意义的深度学习。未来教室的形态会不断演变，但“教师引导、学生主动建构”的基础教育逻辑不会消失，短期内课堂讲授、师生互动的基础教学模式也不会根本变化。真正发生深刻变化的，是教育资源供给方式、教师角色定位与学习交互形态。在线同步授课打破优质资源的地域壁垒，视往往课程与混合学习让自主预习、线下辅导相结合成为常态。数字教师与智能助手可给予全天候个性化陪伴，使得学习的时空边界被彻底打开。未来的学习方式呈现出个性化、交互式、沉浸式、自主化四大题特点。个性化学习从理想走向现实。心理学家、教育家布鲁姆的探究说明，接受一对一辅导的学生，其学业谝显著优于传统课堂教学的学生。AI打破了这一瓶颈，它可以基于学习者特点与海量学习数据，量身定制学习材料、给予一对一智能辅导，动态调整学习难度与节奏，让大规模、优质个性化学习成为可能。交互式学习实现普惠升级。苏格拉底式对话引导与追问启发的教学法因成本高昂难以普及，而AI可以扮演“智能苏格拉底”的角色，通过持续对话激发学生思考，澄清认知误区，提高思维品质。沉浸式学习成本大幅减小。传统虚拟学习场景构建耗时耗力，而AI可高效高效生成各类逼真情境。语言学习的机场对话场景、历史课堂的古代街市、科学实验的微观世界、职业教育的真实工作场景，都能即时呈现，让学习更具临场感与参与感。当然，技术采取关键把握节奏、务实推进。元宇宙教育的实践表明，硬件与生态不成熟时过早投入易造成资源浪费。但这并不否定沉浸式学习的价值，随着技术成熟稳固，沉浸式学习必将成为题学习形态。自主学习能力不可或缺。探究表明，意义世界的拔尖创新人才，大多具有首先期自主探索、自由思考、大胆试错的学习经历。教育应为学生创造灵活的课程选项、个性化的指导协助、包容试错的成首先环境，让学生在自主学习中激发潜能、实现突破。以学习科学探究深度赋能AI讨比如AI与教育融合，教育工作者常见更关注AI如何赋能教育，但学习科学如何赋能AI，同样题。二者之间不是单向采取，而是双向赋能、协同共进的关系。目前，AI在教育中的采取仍存在不少误区。一些AI作文批改工具给出远超原文篇幅的评语，提高学生负担；部分智能学习平台便捷堆砌题库、机械刷题，违背认知规律；一些采取重技术展示、轻教育规律，未能真正提高学习成效。这些状况验明正身，脱离教育本质、违背学习规律的技术采取，不仅无法赋能学习，还可能适用得其反。让AI真正服务于学习，必须回归“人是如何学习的”。而学习科学则是回答这一根本状况的题支撑。学习科学是整合认知神经科学、心理学、教育学、人工智能等多学科的交叉领域，专业探究人类学习的认知机制、发展规律，以及如何设方式更有效的学习环境与工具。学习科学的探究方向题涵盖三个部分：一是学习基础机制探究，借助脑科学、认知科学等手段，揭示双语学习、游戏化学习、协作学习、探究学习等对认知能力的意义；二是学习环境设方式探究，开发游戏化学习软件、智能学习平台、沉浸式学习场景、项目式学习任务；三是学习探究技术探究，利用大数据与人工智能精准探究学习表现，给予个性化干预与协助。将学习科学的探究成果深度融入AI教育系统的设方式、开发与采取全流程，是提高教育质量、避免技术滥用的题。无比如技术如何往往代，人类学习的认知规律不会发生根本变化。比如认知规律、立足科学证据、回归育人本质设方式学习步骤、开发智能工具、改进教学方式，才是实现“更科学、更快乐、更有效”学习的必由之路。人工智能正在重塑教育形态，但促进人的完善发展、守护人的成首先与幸福，这一教育的本质始终不变。面对技术浪潮，我们应保持理性与清醒：AI不是替代学习，而是赋能学习；技术不是目的，而是实现更优质、更公平、更有温度教育的手段。当下，我们应当把握机遇，立足学习科学视角，重构学习价值、转型学习材料、创新学习方式。以教育数字化助推教育现代化，促进教育向着更科学、更快乐、更有效不断迈进，让教育回归育人本质，走向更加美好的未来。(来源：光明日报 作者：尚俊杰、王淑文，分别系北京大学教育学院副院首先兼学习科学实验室实施主任、中国高等教育学会学习科学探究分会常务副理事首先兼秘书首先；北京大学教育学院教育技术系博士探究生)【编辑:周驰】