人工智能时代教育主体性的哲学反思与技术治理

一、人工智能时代教育主体性的哲学解构与重构

1.1 传统教育主体性的哲学根基

教育主体性的探讨由来已久，其哲学根源可追溯至笛卡尔的 “我思故我在”。笛卡尔通过普遍怀疑，将 “我思” 作为不可怀疑的阿基米德点 ，确立了人的主体地位，强调人的理性认知能力是知识的可靠来源。这一思想为传统教育中对人的理性、自由与创造性的重视奠定了基础。在教育领域，学生被视为具有理性思维能力的认知主体，能够主动地获取知识、构建认知体系。

随着哲学的发展，现象学提出 “具身认知” 理论，进一步深化了对教育主体性的理解。具身认知强调认知并非是脱离身体的抽象活动，而是身体与环境相互作用的结果。在教育中，这意味着学生的学习过程不仅仅是大脑的思维活动，还涉及身体的体验、感知与实践。例如，在实验教学中，学生通过亲自动手操作实验仪器，观察实验现象，获得的知识和理解远比单纯从书本上学习更为深刻和全面。这种具身认知的观点，使教育主体性更加关注学生的个体体验、情感和身体参与，强调学生在学习过程中的主动性和创造性。

在传统教育模式中，教师作为知识权威，掌握着知识的传授权，学生则作为认知主体，处于知识的接受端。二者通过 “主 - 客” 关系模式构建教学过程，教师将知识以讲授的方式传递给学生，学生通过听讲、阅读、练习等方式吸收知识。这种模式虽然在一定程度上保证了知识传递的效率，但也存在着局限性，容易忽视学生的个体差异和主体能动性，将学生视为被动接受知识的容器。

1.2 技术冲击下的主体性危机

随着人工智能技术的飞速发展，特别是生成式人工智能如 ChatGPT 的出现，教育领域面临着前所未有的变革，教育主体性也遭遇了严峻的挑战。

机器的 “人化” 趋势模糊了人与技术的边界。ChatGPT 等生成式人工智能通过大规模预训练和自然语言处理技术，具备了强大的语言生成和交互能力，能够模拟人类的语言行为和思维方式，与用户进行看似自然的对话，并生成具有逻辑性和连贯性的文本。这种拟人化交互和知识生产能力，使得机器在教育场景中逐渐扮演起类似 “教师” 或 “学习伙伴” 的角色，导致教育主体从传统的 “自然人” 向融合了人与机器特征的 “赛博格” 转变。学生在与这些智能机器的交互过程中，可能会逐渐依赖机器提供的答案和指导，降低自身的思考和探索能力，甚至在认知上混淆人与机器的界限，影响其对自身主体身份的认同。

人的 “机器化” 现象也日益凸显。在人工智能时代，算法推荐、数据画像等技术被广泛应用于教育领域。通过收集和分析学生的学习行为数据，如学习时间、答题准确率、浏览内容等，算法能够为每个学生构建个性化的数据画像，并根据这些画像进行学习资源推荐和学习路径规划。然而，这种技术应用也带来了潜在的问题。它将学生的行为和学习过程标准化、数据化，用固定的算法和模型来衡量和预测学生的学习表现，抑制了学生的批判性思维与创造性。学生可能会被局限在算法推荐的学习框架内，缺乏自主选择和探索的空间，逐渐陷入 “技术规训” 的困境，成为被技术塑造和控制的对象。

1.3 人机协同的主体性重构路径

为了应对人工智能时代教育主体性的危机，需要重构教育主体性，提出 “主体间性” 教育观。主体间性强调主体与主体之间的相互关系和相互作用，在人机交互的教育场景中，就是要实现人机之间的双向赋能。

人工智能可以作为 “认知伙伴” 扩展人类认知边界。例如，在科学研究中，人工智能可以帮助科研人员处理和分析海量的数据，发现人类难以察觉的规律和模式，为科学探索提供新的思路和方法。在教育领域，智能辅导系统可以根据学生的学习情况和问题，实时提供个性化的学习建议和指导，辅助学生解决学习困难，提高学习效率。同时，虚拟现实、增强现实等技术还可以为学生创造沉浸式的学习环境，让学生身临其境地体验和探索知识，拓展学习的深度和广度。

人类则通过反思性实践驾驭技术逻辑。学生在使用人工智能工具的过程中，不应盲目接受机器提供的结果，而应学会对其进行批判性思考和分析。教师也需要提升自身的数字素养和教育技术能力，掌握人工智能技术的应用方法和教育价值，引导学生正确使用人工智能，避免过度依赖。例如，教师可以设计一些基于人工智能的探究性学习活动，让学生在利用人工智能工具获取信息和解决问题的过程中，培养自主学习能力、批判性思维和创新能力。通过这种人机协同的方式，实现教育主体从 “主 - 客” 关系向 “主体 - 主体” 关系的转变，重构教育主体性。

二、人工智能时代教育主体性的技术治理框架

2.1 技术治理的伦理基底

人工智能技术在教育领域的应用需要建立坚实的伦理基础，以确保其服务于人的全面发展，避免对人类主体地位的替代或削弱，构建 “善智” 伦理框架成为当务之急。这一框架的核心在于将人类的价值和利益置于首位，使人工智能技术成为促进教育公平、提升教育质量、激发学生潜能的有力工具。

算法透明化是实现 “善智” 伦理框架的关键举措之一。在教育中，算法被广泛应用于学生评价、学习资源推荐、教学决策等方面。然而，由于算法的复杂性和不透明性，其可能存在的数据偏见问题往往难以被察觉。例如，一些基于大数据分析的学生评价算法，如果训练数据存在偏差，可能会导致对某些学生群体的不公平评价，如对来自特定地区、种族或社会经济背景的学生产生偏见，从而影响他们获得公平的教育机会。通过算法透明化，公开算法的设计原理、数据来源和处理过程，能够让教育者、学生和家长更好地理解算法的决策依据，及时发现并纠正数据偏见，保障教育公平。

可解释性人工智能（XAI）技术的发展为算法透明化提供了可能。XAI 技术致力于使人工智能系统的决策过程和输出结果能够被人类理解和解释，通过可视化、规则提取、语义描述等方式，将复杂的算法逻辑转化为直观、易懂的形式。在教育场景中，利用 XAI 技术，教师可以了解智能辅导系统为学生提供特定学习建议的原因，学生可以明白为什么自己被推荐了某些学习资源，从而增强对人工智能技术的信任，确保其在教育中的应用符合伦理规范，促进教育主体性的实现。

2.2 技术治理的实践路径

2.2.1 教育场景的智能优化

在人工智能时代，利用大数据分析实现个性化学习路径规划是教育场景智能优化的重要体现。通过收集和分析学生在学习过程中产生的海量数据，如学习时间、学习进度、答题情况、兴趣偏好等，教育机构和教师可以深入了解每个学生的学习特点和需求，为其量身定制个性化的学习路径。例如，一些在线教育平台利用大数据分析，根据学生的初始测试成绩和学习目标，为学生推荐适合其水平的课程内容和学习顺序，并在学习过程中根据学生的实时学习数据动态调整学习计划，提供针对性的学习建议和练习题目，使学习更加高效和精准。

然而，在追求个性化学习路径规划的过程中，不能忽视教师的情感支持与价值引导功能。教育不仅仅是知识的传授，更是情感的交流和价值观的塑造。教师与学生之间面对面的互动、情感关怀和榜样示范，对学生的成长和发展具有不可替代的作用。在智能教育场景中，教师应继续发挥其独特优势，关注学生的学习状态和心理需求，给予及时的鼓励和指导，引导学生树立正确的学习态度和价值观，培养学生的社会责任感和团队合作精神。例如，当学生在学习中遇到困难和挫折时，教师可以通过与学生的沟通交流，了解其困惑所在，给予心理上的支持和鼓励，帮助学生克服困难，树立信心；在课堂讨论和小组活动中，教师引导学生进行积极的思考和交流，培养学生的批判性思维和创新能力，同时传递正确的价值观念，促进学生的全面发展。

2.2.2 人机分工的动态平衡

实现人机分工的动态平衡是人工智能时代教育技术治理的重要实践路径。在教育领域，将知识传递、作业批改等机械性、重复性的任务交予 AI，可以大大提高教学效率，减轻教师的工作负担。例如，智能教学系统可以快速地为学生提供知识点讲解、在线答疑等服务，智能批改作业系统能够自动识别和批改标准化作业，节省教师大量的时间和精力。

教师则应聚焦于批判性思维培养、情感交流等人性化领域。批判性思维是学生未来发展必备的核心素养，教师可以通过设计富有启发性的问题、组织讨论和辩论等教学活动，引导学生对所学知识进行深入思考和分析，培养学生独立思考、质疑权威的能力。在情感交流方面，教师与学生之间建立良好的师生关系，关注学生的情感需求，给予关爱和支持，有助于营造积极的学习氛围，提高学生的学习积极性和主动性。例如，在语文教学中，教师引导学生对文学作品进行批判性解读，鼓励学生发表自己的见解和观点，培养学生的文学鉴赏能力和批判性思维；在日常教学中，教师关注学生的情绪变化，及时与学生进行沟通交流，帮助学生解决生活和学习中的烦恼，促进学生的心理健康发展。通过人机分工的动态平衡，充分发挥人工智能技术和教师的各自优势，实现教育效果的最大化，保障教育主体性的有效落实。

2.3 技术治理的制度保障

建立人工智能教育应用的监管机制是技术治理制度保障的核心内容，其中技术准入标准是确保人工智能教育产品和服务质量的第一道防线。在教育领域引入人工智能技术时，应制定严格的技术准入标准，对人工智能产品的功能、性能、安全性、可靠性等方面进行全面评估和审查。例如，对于智能教学系统，要评估其教学内容的准确性、完整性和科学性，确保系统提供的知识正确无误；对于学习分析工具，要考察其数据收集和分析方法的合理性和合法性，防止过度收集学生数据或使用不恰当的分析方法导致对学生的错误评价。只有符合技术准入标准的人工智能产品和服务才能进入教育市场，为教育教学活动提供支持。

数据隐私保护也是监管机制的重要组成部分。在人工智能教育应用中，学生的个人信息、学习数据等大量被收集和使用，如学生的姓名、年龄、学习成绩、学习行为记录等。这些数据包含着学生的隐私信息，如果泄露或被不当使用，将对学生的权益造成严重损害。因此，必须建立完善的数据隐私保护制度，明确数据收集、存储、传输、使用和共享的规范和流程，加强对数据的加密和安全防护措施。例如，采用加密技术对学生数据进行加密存储和传输，防止数据在传输过程中被窃取；规定数据使用的最小必要原则，仅在实现教育教学目标所必需的范围内使用学生数据，避免数据的滥用；建立数据访问权限管理机制，对不同人员设置不同的数据访问权限，确保只有经过授权的人员才能访问学生数据，保护学生的数据隐私安全。

伦理审查制度同样不可或缺。成立专门的伦理审查委员会，对人工智能教育应用的伦理问题进行审查和监督。在人工智能教育产品和服务的研发、设计和应用过程中，伦理审查委员会要评估其是否符合伦理原则，是否可能对学生的身心健康、价值观形成等方面产生负面影响。例如，对于一些具有较强交互性的人工智能教育产品，要审查其与学生的交互方式是否恰当，是否会对学生的情感和心理造成伤害；对于利用人工智能进行学生评价和预测的应用，要审查其是否可能加剧教育不公平，是否会对学生的自尊心和自信心产生不良影响。通过伦理审查制度，及时发现和纠正人工智能教育应用中的伦理问题，确保人工智能技术在教育领域的应用符合伦理道德规范，维护教育主体性不受侵害。

三、高中教育场域中的主体性实践探索

3.1 智能教学系统的主体性赋能

以某高中引入的 AI 学情诊断系统为例，该系统通过对学生日常作业、考试成绩、课堂互动等多源数据的收集与分析，能够精准洞察每个学生在不同学科知识点上的掌握情况，如哪些学生在数学函数部分理解存在困难，哪些学生在英语语法运用上频繁出错等 。基于这些详细的学情分析，系统为学生量身定制个性化学习方案，推荐针对性的学习资源，如专属的在线课程、练习题集等。

在这个过程中，学校要求教师深度参与，结合 AI 诊断结果设计探究式活动。例如在物理学科，针对学生在 “电场” 概念理解上的普遍问题，教师组织小组探究活动，让学生通过模拟电场实验、分析电场线分布等方式，自主探索电场的性质和规律。在探究过程中，学生需要提出问题、设计实验方案、收集数据并进行分析讨论，这一系列活动充分调动了学生的主观能动性，强化了他们的问题解决能力。通过 AI 学情诊断系统与教师引导的探究式活动相结合，学生从被动接受知识转变为主动探索知识，学习的主体性得到了极大的提升，学习效果也显著增强，在后续的考试中，相关知识点的答题正确率明显提高。

3.2 教师角色的数字化转型

为适应人工智能时代的教育需求，提出 “双师协同” 模式，即人类教师与 AI 教师协同教学。在知识传递方面，AI 教师凭借其强大的存储和检索能力，能够快速、准确地向学生传授基础知识，如语文中的字词解释、历史事件的时间线等，还可以随时为学生提供答疑服务，解答学生在学习过程中遇到的基础性问题。

人类教师则将工作重点放在价值引领与复杂问题指导上。在价值引领方面，人类教师通过自身的言行举止、对知识的热爱和追求，向学生传递积极的学习态度和价值观。例如在语文课堂上，教师在讲解文学作品时，引导学生体会作品中蕴含的人文精神、道德情感，培养学生的审美情趣和文化素养；在复杂问题指导方面，当学生在学习中遇到需要深入思考和综合分析的问题时，人类教师能够凭借丰富的教学经验和敏锐的洞察力，引导学生进行深度思考，帮助学生理清思路，找到解决问题的方法。比如在数学解题中，对于一道综合性的几何证明题，人类教师引导学生从不同角度思考问题，分析已知条件与未知结论之间的关系，培养学生的逻辑思维和创新能力。通过这种 “双师协同” 模式，人类教师与 AI 教师形成互补，共同促进学生的全面发展，确保学生在知识学习的同时，不会忽视人文素养和思维能力的培养，维护了教育的主体性。

3.3 学生数字素养的分层培养

构建 “技术认知 - 批判性思维 - 创造性实践” 三维培养体系，以帮助学生在人机交互中保持主体意识。在技术认知层面，学校开设专门的信息技术课程，向学生传授人工智能、大数据、云计算等数字技术的基本原理和应用方法，让学生了解数字技术的发展现状和未来趋势，掌握常用数字工具的使用技巧，如办公软件、绘图软件、编程工具等，使学生具备基本的数字技能。

在批判性思维培养方面，教师通过设计一系列教学活动，引导学生对数字信息进行分析、评估和判断。例如在信息检索课程中，教师给出一个热门话题，让学生从不同的网络平台收集相关信息，然后引导学生分析这些信息的来源、可信度、观点的合理性等，培养学生辨别信息真伪、筛选有效信息的能力，避免学生盲目接受数字信息，成为技术的附庸。

创造性实践是培养体系的关键环节。学校鼓励学生运用所学的数字技术和知识，开展创造性实践活动。例如组织学生参加编程竞赛、科技创新大赛等，让学生在实践中发挥想象力和创造力，运用数字工具解决实际问题，创造出具有一定价值的作品。如学生利用编程技术开发出智能学习辅助工具，帮助同学们提高学习效率；利用 3D 建模技术设计出具有创意的产品模型等。通过这种分层培养体系，学生逐步提升数字素养，在与人工智能等数字技术的交互中，能够充分发挥主体作用，实现自身的全面发展。

四、未来展望：教育主体性的技术哲学超越

在人工智能时代，我们需要实现从技术工具论向 “技术座架” 批判的思维转变。传统的技术工具论将技术视为一种中性的工具，认为其本身并无善恶之分，只是实现特定目标的手段。在教育领域，这种观点表现为将人工智能技术仅仅看作是辅助教学、提高效率的工具，忽视了技术对教育本质和教育主体性的潜在影响。然而，海德格尔提出的 “技术座架” 理论深刻揭示了现代技术的本质，他认为技术不仅仅是工具，更是一种 “集置”，它将世界以特定的方式展现出来，使人类和事物都被纳入到一种预定的、可计算的框架之中，从而对人类的思维方式和行为方式产生深刻的影响和控制 。

在教育中，“技术座架” 的风险不容忽视。人工智能技术的广泛应用可能导致教育过程被标准化、程序化，学生的学习被简化为数据的处理和分析，教育的丰富性和多样性被削弱。例如，过度依赖智能教学系统进行知识传授，可能会使教师失去对教学内容和方法的创造性思考，学生也可能因缺乏与教师和同伴的真实互动而导致情感交流和社会交往能力的发展受阻；智能评估系统单纯依据数据对学生进行评价，可能无法全面、准确地反映学生的综合素质和发展潜力，限制了学生的个性化发展。因此，我们必须对人工智能技术在教育中的应用保持批判性的反思，警惕技术对教育本质的异化，避免陷入技术的盲目崇拜。

实现哲学反思与技术治理的双向互动是构建人机共生教育新生态的关键。哲学反思为技术治理提供理论基础和价值导向，通过对人工智能技术的本质、目的和影响进行深入思考，我们能够明确技术在教育中的合理应用边界，制定符合教育规律和人类价值的技术治理策略。技术治理则是将哲学反思的成果转化为具体的实践行动，通过建立完善的技术治理体系，如伦理规范、监管机制、应用标准等，确保人工智能技术在教育中的安全、可靠、合理应用。例如，在制定人工智能教育应用的技术准入标准时，不仅要考虑技术的功能和性能，还要从哲学层面审视其对教育主体性、教育公平和教育伦理的影响，使技术更好地服务于教育目标的实现。

在人机共生的教育新生态中，人工智能技术与人类教师、学生将形成一种相互协作、相互促进的关系。人工智能技术能够为教育提供强大的技术支持，如个性化学习资源推荐、智能辅导、教学数据分析等，帮助教师更好地了解学生的学习需求和特点，提高教学的针对性和有效性；同时，人类教师和学生的主观能动性和创造性将得到充分发挥，教师能够凭借其丰富的教学经验和人文关怀，引导学生正确使用人工智能技术，培养学生的批判性思维和创新能力，学生则能够在与人工智能的互动中，不断提升自己的数字素养和自主学习能力，实现自身的全面发展。

最终，我们要实现 “技术为人的发展服务” 的教育终极目标。教育的核心始终是人的发展，人工智能技术作为一种手段，应服务于促进学生的全面成长和个性发展。在技术应用过程中，要充分尊重学生的主体地位，关注学生的情感需求、价值观形成和社会交往能力的培养，使技术成为激发学生潜能、提升学生综合素质的有力工具。例如，通过人工智能技术创造多样化的学习场景和实践机会，让学生在解决实际问题的过程中，锻炼自己的创新思维和实践能力；利用智能辅导系统为学生提供个性化的学习支持，满足不同学生的学习进度和学习方式需求，使每个学生都能在教育中获得充分的发展空间。只有这样，我们才能在人工智能时代实现教育的真正价值，培养出适应未来社会发展需求的创新型人才。