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人工智能与教育:在工具的洪流中守护人的尊严|考博热点深度解读系列文章

发布时间：2026-11-05 03:44:38 最近访问：2026-11-05 03:44:38

作者简介：蔡强（多分学长）湖南师范大学教育领导与管理专业博士研究生；教育学考研辅导8年；教育博士申请指导2年

这几年，我们亲眼见证了人工智能从实验室里的算法模型，一路狂飙突进，撞开教育的大门。从ChatGPT横空出世，到DeepSeek惊艳来袭，生成式人工智能几乎是以一种不容分说的姿态，涌入了课程设计、作业批改、学情分析、论文写作的各个环节。表面上看，这是一派繁荣景象：备课效率提高了，个性化推荐精准了，教育测评的颗粒度细了，甚至连教研活动都可以在“云+网+端”的空间里随时发生。可是，热闹归热闹，热闹底下藏着隐忧。有一个问题需要每位老师深思：当技术以“赋能”的名义大举进入教育，我们究竟是让教育变得更好，还是仅仅让教育变得更“快”了？

吴康宁先生有一句话我觉得说得很有道理，他说讨论人工智能对教育的挑战，不能越出“教育”的边界，不能把人工智能对外部社会的挑战混同于对教育本身的挑战。一开始这句话感觉平平无奇，但是我后面越想，越是觉得好有道理！因为今天太多关于“AI+教育”的谈论，谈的其实是产业、是效率、是竞争力，唯独不是教育本身。

所以，我想把这个主题来一个大汇总，大总结，把人工智能结合教育变革得观点一次性给大家做一个总结，做一个深度得汇总，特别是考博的同学可以好好看看！里面的所有观点，都可以直接用在笔试和面试中！

01｜人工智能的底层逻辑是什么？

要谈人工智能对教育的影响，先得弄清楚人工智能到底是个什么东西。不是从功能清单上罗列它能做什么，而是从根子上追问：它凭什么能做这些事？它的“智能”究竟是一种什么样的智能？这个问题不弄清楚，后面所有的讨论都容易飘在空中。

◆ 技术理性的效率逻辑

人工智能的底层逻辑，说到底是一种工具理性的逻辑。韦伯当年把理性一分为二，工具理性讲的是为达成特定目标而采取的最有效手段，关注的是效率和效果的最大化；价值理性讲的则是个体基于特定价值观念所采取的理性行为，是一种“无条件的固有价值的纯粹信仰”。

生成式人工智能的整个技术架构，从预训练到深度学习，从内容生成到迭代优化，骨子里贯彻的都是工具理性的效率原则。它以最小的算力代价追求最大的输出效益，以概率化的方式处理海量数据，以“目的—手段”的框架概括人与技术的关系。这种逻辑放在经济领域，是生产力；放在教育领域，就值得警惕了。因为教育不是一个以效率为最高准则的领域。教育的成效，很多时候恰恰体现在那些“低效”的地方——一个学生发呆时的顿悟，一次师生之间看似离题的闲聊，一段反复试错却始终不得其解的苦思。这些恰恰是效率逻辑难以捕捉、也难以替代的。

◆ 数据驱动的概率生成

生成式人工智能之所以“生成”，靠的不是理解，而是概率。它通过预训练和在实际应用过程中数据的持续性输入不断进行深度学习，生成诸如文字、声音、图像、视频等符合人类思维符号表征系统的内容。它掌握的是“分类权力”，是对海量数据的统计归纳与模式匹配，而不是对意义的把握。

刘三女牙先生那篇谈AI4ES的文章讲得很清楚，人工智能驱动的教育科学研究，核心是把教育现象定量化、模型化，通过算法从大量高维、多模态数据中建立对规律的理解。这当然有巨大的价值，但我们也得清醒地看到，它的“理解”是一种基于相关性的推断，而不是基于因果的洞察，更不是基于心灵体验的共情。这一点，恰恰决定了它在教育中能走多远。

◆ 工具身份的本体定位

还有一层逻辑，是海德格尔提醒我们的。技术不仅仅是手段，更是一种展现的方式。现代技术的强求和限定，会把人聚集起来，使人以打造的方式把现实当作持存物来解蔽。海德格尔把这种强求性的要求称为“座架”。工具理性主导下的教育技术实践，仅仅看到了人“操作”技术的单向度关系，忽视技术作为一种“座架”对人的“促逼”，否认现代技术作为预定的展现并非单纯人的行动这一事实。

说白了，人工智能再怎么智能，在本体层面它仍然是为人所用的“器”。它内在地具有工具性价值，但这个工具性价值能不能真正服务于教育，取决于我们以什么样的理性去驾驭它。工具理性本身没有错，错的是让它独占鳌头，把价值理性挤到墙角。吴河江先生那篇文章的标题就是“超越工具理性”，说的正是这个意思：不是抛弃工具理性，而是寻求工具理性与价值理性的整合。

02｜人工智能如何影响教育的方方面面？

这一部分，我想从三个维度去论证：它改变了什么，它遮蔽了什么，它逼迫我们重新思考什么。改变，讲的是技术落地的客观事实；遮蔽，讲的是工具理性主导下被掩盖的教育本真；重新思考，讲的是这种冲击反过来逼我们对教育本身作出更清醒的审视。

◆ （一）改变了什么：从赋能增效到生态重塑

第一个维度，是人工智能实实在在地改变了教育的运行方式。这个改变不是一步到位的，而是有层次的。顾小清先生把它概括为“三部曲”：技术赋能教育、技术创新教育、技术重塑教育。这个进阶框架，恰好可以作为我们观察的坐标。

赋能层面，提升的是“学—教—管—评”各环节的效能。生成式人工智能能够完成自我学习和内容生成，通过预训练和数据的持续性输入不断进行深度学习。在教学方面，它可以帮助教师建立试题和教案、制定教学大纲、制作教学课件、设计并批改作业；在学习方面，它可以为学生推荐学习资源、提供互动性反馈、进行个性化问答与一对一辅导、依据能力水平制订学习计划；在教育评价方面，它可以分析任务、提供自动化评分、提取关键信息并生成评分结果。这些改变是看得见、摸得着的，也是今天大多数学校正在发生的事。

创新层面，改变的是教学形态、教育评价与教育治理的组织方式。人工智能打破了标准化的教育体系，重组甚至再造教育流程。它创新教学形态，充分尊重学生的学习偏好和个性化差异；它创新教育评价，通过多维度、大样本量且长周期的智能监测，探索教育评价的“盲区”；它创新教育治理，推动教育治理从“粗放型”走向“精准型”。刘三女牙先生谈AI4ES时也指出，人工智能通过提供强大的计算能力，实现教育科研的底层理念之变；通过提升知识发现效率和释放科研人员生产力，实现实践形式之变；通过强化多学科交叉融合，实现组织生态之变。这三个“之变”，讲的正是创新层面的深层变革。

重塑层面，触动的是学校、班级、学科等边界的消解。人工智能深度应用下的教育形态，将以一种颠覆性创新的态势，拓展系统内各要素的内涵，重塑教育系统功能与形态。学校教育扩展、教育外包、无边界学习等未来图景由此跃然而出。这一层改变，目前还更多是趋势而非现实，但它指向的方向是清楚的：教育不再被围墙和课表所定义。

这三个层次合起来看，是从“效率”到“形态”再到“边界”的递进。但它骨子里贯彻的都是工具理性的效率逻辑，让教育变得更快、更准、更广，却未必让教育变得更深、更暖、更真。

◆ （二）遮蔽了什么：工具理性主导下的三重悖论

第二个维度，是人工智能在改变教育的同时，也遮蔽了教育的一些本真维度。这种遮蔽不是技术本身的过错，而是工具理性独占鳌头所导致的实践谬误。吴河江先生把它归纳为对教育技术“是”与“应该”统一性的破坏，并具体表现为三重悖论。

其一，主体性悖论：算法越强，主体越弱。工具理性过分依赖生成式人工智能超强算法的概率化处理，与教育的主体性需要相悖。面对掌握“分类权力”的超强算法，主体的偏好与主观意愿在技术的应用之中被遮蔽，主体性也随之消解。超强算法支配下的“信息茧房”在一定程度上剥夺了人的信息选择权，学生看似拥有了海量资源，实则被算法圈定在一个越来越窄的认知回音壁里。教育本应彰显人的主体性，可当算法替学生做了“看什么、学什么、怎么学”的选择，主体性便在不经意间被让渡了出去。

其二，具身悖论：数据越全，生命越薄。在工具理性主导下，教育测评数据的“客观化”成为现代性教育的主导方式，它否认人的内在性，将人丰富的生命性与复杂的教育情境化约为机械数据，遮蔽教育的生命性，使人沦为大数据的审判对象。教室摄像头的泛滥与误用、智能校服、智能环监控走神，这些案例层出不穷，背后都是同一个逻辑：把可测量的当作重要的，把不可测量的当作不重要的。可教育的生命价值恰恰体现在那些难以量化的地方。物化的方式难以真实而全面地把握人的诸如情感、态度、审美、道德等本质信息，然而恰恰是那些本质信息，才是真正具有教育性意义的内容。

其三，确定性悖论：生成越活，根基越飘。生成式人工智能的自我学习和内容生成功能可能造成教育的不确定性，而工具理性主导下的应用追求利益最大化，则导致了对这种不确定性的忽视。教育是一种事实与价值的存在，教育的发生与发展是一个不断面对不确定性进而寻求确定性的过程。可工具理性只想要确定的、可计算的、可复现的东西，于是它把教育中那些不确定的、偶然的、生成性的部分当作噪音过滤掉了。殊不知，教育的魅力恰恰在于它的不确定性——一个孩子的成长，从来不是一条可以精确预测的曲线。

这三重悖论，说到底是一个悖论：技术越是想把教育变得清清楚楚、明明白白，教育就越是从我们指缝间溜走。这就逼着我们去想第三个维度。

◆ （三）逼迫我们重新思考什么：技术“座架”下的教育本真

第三个维度，是人工智能的冲击反过来逼迫我们重新思考教育本身。这个维度最容易被忽略，却可能是最重要的。因为前两个维度讲的是“技术对教育做了什么”，这一个维度讲的是“技术让我们看清了教育是什么”。

第一，它逼迫我们重新思考人与技术的关系。海德格尔提醒我们，技术不仅仅是手段，更是一种展现的方式。现代技术的强求和限定，会集人，使人以打造的方式把现实当作持存物来解蔽，他把这种强求性要求称为“座架”。工具理性主导下的教育技术实践，仅仅看到了人“操作”技术的单向度关系，忽视技术作为一种“座架”对人的“促逼”。技术自产生起就带有工具性基因，人对技术的使用先在地具有对象性意向，但教育主体面对的不是纯粹被动“操作”的用具，在应用过程中会遭致技术的反作用。作为“座架”，技术是一种生存空间或生存环境，必定会影响到教育主体的生存，使得教育主体的行为方式、实践方式、思维方式发生适应时代发展的变化。这就逼着我们问：到底是人在用技术，还是技术在用人？

第二，它逼迫我们重新思考教育的生命属性。以大数据教育测评为例，教育测评看起来是为了实现教育目标、促进教育效率，实际上它是附加在教育实践之上的非教育装置，与真正的教育及其过程相异，与存在性学习对立。“座架”对人的“促逼”本质上是一种以物化的方式对待人的生命本性。而作为一种培养人的活动，教育在方法论上应坚持以人为本，尊重人的生命性和主体性。生命价值是教育的基础性价值，教育具有提升人的生命价值和创造人的精神生命的意义。人工智能越是强大，我们越是要回到这个原点：教育始终是“人的教育”，是“直面人的生命、通过人的生命、为了人的生命质量的提高而进行的社会活动”。

第三，它逼迫我们重新思考教育技术的价值定位。技术在本体层面属于为人所用的“器”，内在地具有工具性价值。技术需具备服务于教育的工具性价值才具有重塑教育的可能性，即“有用”才能“起作用”。但工具性价值不是全部。教育技术的“应该”不是简单地对工具性价值的期望，而是指向教育促进个体生命成长的本体性价值。实现教育技术的“是”与“应该”的统一，是教育技术同时履行工具性价值和本体性价值的教育责任的前提条件。人工智能越是深入教育，我们越是要守住这条底线：技术服务于教育，而不是教育服务于技术。

这三个“重新思考”，合起来是一句话：人工智能的最大价值，或许不在于它替教育做了什么，而在于它逼着我们把那些平时想不起来、说不清楚、容易被忽略的教育本真，重新想了一遍，重新说了一遍。

✨ 技术是一面镜子，照见的终究是我们自己。

03｜我们这个时代需要怎样的AI？

前面两个部分，我们讲了人工智能的底层逻辑，也讲了它给教育带来的改变、遮蔽和倒逼。现在，问题就摆在了面前：既然它的影响是双面的，那我们究竟需要一种什么样的人工智能？我们又该以什么样的态度去面对它？

◆ （一）需要“被价值理性驾驭”的AI，态度上要“整合”而非“排斥”

第一种AI，是被价值理性驾驭的AI。为什么强调这一点？因为工具理性主导下的生成式人工智能，本质上是一种“未经教育化”的技术。它在效率上是强大的，在价值上是空心的。它不知道什么是好的教育，它只知道什么是快的、准的、多的。所以，我们不能指望它自己长出价值来，价值必须由人来注入。

吴河江先生讲得很清楚：超越工具理性，不是对工具理性的摈弃，而是寻求工具理性与价值理性的整合。工具理性为价值理性提供现实支撑，价值理性为工具理性提供精神支持，两者在本质上相辅相成，缺一不可。

这意味着我们要以教育的逻辑去接纳技术，并对其进行教育化重塑。工具理性主导下被应用的生成式人工智能，是一种“局外”于教育活动的形式组合；价值理性强调教育本位，只有尊重教育规律和人的发展规律，它才能真正走进教育活动的“局内”，内化为使教育意向性现实化的结构化教育要素。祝智庭先生讲“融创教育”，讲“术”与“道”相融，“术”是以算法为核心的各种教育技术实践，“道”是在应用过程中对人的情感、主体性、生命本性等方面的价值追求。这个“道”，就是价值理性注入技术的那口气。所以在态度上，我们既不能因为工具理性的局限就排斥技术，也不能因为技术的强大就放弃价值。

◆ （二）需要“有伦理边界”的AI，态度上要“敬畏”而非“放纵”

第二种AI，是有伦理边界的AI。生成式人工智能具有能动性，而能动性内在地对教育应用提出伦理性要求。教育技术实践必须在道德上具有可辩护性，其能动性必须蕴含道德性和伦理责任要求，其伦理实践的原则、过程与方式必须保证共同创造好的教育。伦理边界是一种道德标准，指明生成式人工智能应用于教育场景中的可接受范围和限制，具有动态性、抽象性、规范性与引导性。这个边界至少有三条底线。

一是不造成教育安全危机，安全性是伦理底线。教育过程及其各要素都要求能符合伦理的标准和原则，并造成一种德性的教育结果。二是不折损实现教育目的的价值性。生成式人工智能在教育活动中起着“支架”或“义肢”的作用，在使用过程中应尽可能确保它履行应有的教育责任，而不是喧宾夺主、反客为主。三是能够公平地对待使用者。生成式人工智能所生成的内容反映着整体社会的价值取向，而人类社会的价值取向难免裹挟着诸如种族歧视、地域歧视、宗教歧视等偏见性，伦理边界对此提出规范性要求。李世瑾先生谈人工智能教育治理，讲“开放包容的系统情境是前提条件，支持联盟的协同教化是中坚力量，科学完善的监管机制是动力保障”，其实就是在讲如何把这条边界从纸面落到地面。

所以在态度上，我们要有敬畏心。技术越强，越要懂得什么叫“有所不为”。放纵它，它就会反过来塑造我们；敬畏它，我们才能塑造它。

◆ （三）需要“能合理释放能动性”的AI，态度上要“共生”而非“主仆”

第三种AI，是能够合理释放能动性的AI。这里我想特别强调一个容易被忽略的点：讲边界、讲驾驭，不等于把AI当成一个纯粹被动的工具，呼之即来挥之即去。技术哲学的“物转向”使人们逐渐意识到技术的能动性问题。拉图尔的行动者网络理论表明，能动性同时存在于技术对象和更普遍的物质对象之中，能动性对于人类和机器是无差别的。技术的能动性暗含人与技术的他异关系，技术在他异关系中成为准他者，或者说技术作为他者与主体发生关系。生成式人工智能代表当下智能技术的先进水平，具有较高的交互性、自主性与适应性，它在应用于教育过程中，形塑着教育技术与教育主体之间更为鲜明的他异关系。

这就意味着，仅从工具理性的角度，把生成式人工智能作为现有教育教学的应用助手是远远不够的。我们需要打破“智能是人所占有附庸”的旧观念，重新设计与发展人机共存、共生、共创的智能体。超越工具理性，能够促进生成式人工智能能动性的合理发挥，通过技术能动性的价值塑造以推动教育目的的实现。所以，态度上我们要讲“共生”。不是主仆关系，也不是对抗关系，而是一种有分寸的共生关系。既要让它动起来，又不能让它乱动；既要承认它是一个“准他者”，又不能让它爬到人的头上。这个分寸，就是教育智慧最见功力的地方。

把这三条合起来看，我们这个时代需要的人工智能，是一种被价值理性驾驭、有伦理边界、能合理释放能动性的AI；而面对它的态度，是整合而非排斥、敬畏而非放纵、共生而非主仆。这三句话，既是回答“需要怎样的AI”，也是回答“该以什么态度面对AI”。说到底，技术本身没有方向，方向是人给的。

✨ 我们给出什么方向，就会得到什么样的教育。

04｜人工智能可以取代教师吗？

这个问题，是今天每一个教育工作者都绕不开的。回答其实也很简单，用现在流行的话来说就是很”中庸“：有些方面可以取代，有些方面永远取代不了。而且，恰恰是那些取代不了的部分，才是教师之为教师的根本。

◆ 可以取代的是机械劳动

人工智能有助于减轻教师的工作负担，优化教学活动进程。余胜泉先生把人工智能与教师的关系分为四个阶段：人工智能代理、人工智能助手、人工智能教师和人工智能伙伴。其中，人工智能代理取代教师承担部分机械性、重复性的工作任务，通过计算智能优势，完成数据集的提取、规范和模型训练等操作；人工智能助手发挥感知智能优势，通过实时汇聚海量规模化的多模态数据，为教师决策制定与意义阐释奠定基础。

这些重复性、机械性的活儿，比如批改有预设标准答案的选择题、计算题、解析题，比如查找、纠正印刷错误，比如文献检索与汇总，交给人工智能去做，既快又好，何乐而不为？把这些活儿解放出来，教师才有更多时间和精力去做那些更具教育性的事情。在这个意义上，人工智能确实在“取代”教师的一部分职能，但这种取代是解放，不是威胁。

◆ 不可取代的是心灵滋养

吴康宁先生有一句话，我读了很多遍，越读越觉得沉甸甸。他说，只要基于“智能”之本义去理解与使用人工智能概念，那么，并非人类、并无心灵的人工智能就无法挑战教育对心灵的滋养，无法取代教师担负滋养心灵这一首要教育职能。

为什么？因为滋养心灵的不二法门，是作为“人”的教育者与同样作为“人”的受教育者之间循环往复的心灵交互，是心灵与心灵相互期盼、相互呼唤、相互沟通、相互理解、相互吸引、相互感动、相互成全。人工智能与受教育者之间不存在这种循环往复的心灵交互。所谓“人机交互”，说到底是无“心”之“机”与有“心”之“人”的交互，而并非两个有“心”之“人”的交互。

📌 雅斯贝尔斯说得好：“教育是人的灵魂的教育，而非理智知识和认识的堆集。”教育既不是机器人之间的互动，也不是人工智能与人之间的互动，而依然是人与人之间的相遇。

哪怕将来出现所谓的“超人工智能”，只要它仍然属于“智能”的范畴，它就依然没有人类特有之心灵，因而依然无法在滋养心灵、助力心灵成长方面有多少作为。

◆ 不可取代的是生命示范

还有一层，是教师作为“人”的生命示范。刘铁芳先生在《什么是好的教育》里反复讲，教师站在学生面前，任何时候都不是为了简单地向学生展现自己的才华，而是为了激活学生的生命，激发学生的才华。真正的教师活在师生关系之中，教师之为教师的价值就是显现在鲜活的师生关系之中。教师生命的意义就在于与学生相遇的每一刻，在聆听、回应学生的召唤之时，活出教师生命的精彩，在充分成就学生的过程中实现教师自身生命的价值。

这种“向着学生而生”的生命姿态，这种“迷恋学生成长”的教育情怀，人工智能给不了。它可以模拟共情，但那是“伪共情”，是根据预设脚本模拟及特定算法运行而呈现的程式化表演。真正的共情，需要一个人真的在场，真的在意，真的愿意为一个孩子的成长牵肠挂肚。这种东西，机器学不来。

05｜教师该如何应对人工智能的冲击？

说了这么多，落到实处的，还是教师该怎么办。我的看法是，既不逃避，也不盲从，而是在守住根本的前提下，主动地去理解它、驾驭它、超越它。

◆ 提升素养，从会用走向善用

第一件事，是提升人工智能素养。这不是说要每个教师都去学写代码、调模型，而是要建立一种技术思维，能够理解人工智能的基本原理、能力边界和潜在风险，能够在合适的时机、以合适的方式、用合适的内容去使用它。胡小勇先生讲“互联网+教研”，讲教师学习方式的变革，讲“人人皆教研、时时能教研、处处可教研”，其实讲的就是这个道理。

技术素养不是目的，而是手段，是为了让教师在与学生互动时不至于因为不会用工具而处于弱势，是为了让教师有更多的时间和精力去做那些机器做不了的事。但这里要特别提醒一句：教师之所以不得不具备人工智能素养，其根本动力并非来自外部的要求甚至催逼，而是教师对自身地位的担忧乃至焦虑。看清这一点，我们才不至于把手段当目的，把工具当信仰。

◆ 转变角色，从传授走向引导

第二件事，是转变角色。人工智能时代，教师已不再是知识的唯一来源，也不再是知识的权威。因此，除了传授知识外，教师的核心价值在于“育人”，重要职责是引导学生学会学习。这不是一句空话，它意味着教师要从“知识的传递者”转变为“认知的指导者”，从“标准化的执行者”转变为“个性化的设计者”。

顾小清先生讲，教师应重点关注学生个体的行为转变，通过富有创造性的教学设计干预学生的过程性发展。郭荣先生那篇谈大学教学范式再造的文章讲得更彻底，说大学教学要从“教”的范式向“学”的范式转换，教师的作用在于以团队问题清单为导向，力促不同节点间网状知识与资源的流动和融合。这个转变，说到底是从“我讲你听”走向“我引你学”，从“我给答案”走向“我陪你找答案”。

◆ 守护心灵，从经师走向人师

第三件事，也是最要紧的一件事，是守护心灵。刘铁芳先生说，真正的教师形象并不是静态的，而是动态的，是实践着的。教师在任何时候都需要立足于师—生的关系结构来理解与实践自我的教育行动。教师站在学生面前，不是耳提面命，而是随时准备聆听学生，聆听学生内在的需求，活在对学生的期待并且随时回应学生的期待之中。这种“召唤”与“回应”的关系，是教育最本源的东西。

人工智能可以帮你备课、帮你批改、帮你分析学情，但它没法替你去“召唤”一个孩子，也没法替你去“回应”一个孩子眼神里的迷茫。所以，教师应对人工智能冲击的根本之道，不在于学会多少新工具，而在于把自己修炼成一个更完整、更丰盈、更有生命感的人。你就是你的教育学，教师站在学生面前，你自身，你的整个姿态，就是课堂影响力的源泉。这话说得真好，值得每一个教师抄在本子上，时时翻看。

06｜作为普通工作者我们该如何应对？

最后，我想把视野放宽一点。不只是教师，我们每一个身处这个时代的人，都在被人工智能推着往前走。那么，作为普通工作者，我们该如何自处？

◆ 保持清醒，不被算法裹挟

第一，保持清醒。生成式人工智能的强大功能，很容易让人产生依赖，甚至陷入“智能巢穴”而不自知。何伟光先生那篇文章提醒得好，过度依赖ChatGPT，可能导致研究者失去独立研究意志，习惯被动地接受其输出的观点，从教育研究范式变革的“主导者”沦落为生成式人工智能的“服从者”。这不是危言耸听，而是正在发生的事。

所以，我们要时刻提醒自己：工具是工具，人是人。工具可以帮我们思考，但不能替我们思考；工具可以帮我们表达，但不能替我们表达。那些最要紧的判断、最珍贵的灵感、最真实的感动，还是得从自己的心里长出来。

◆ 守住本心，不被功利绑架

第二，守住本心。工具理性最大的诱惑，是让人把手段当目的，把效率当价值。在教育领域，这表现为唯论文、唯数量、唯指标；在更广泛的工作领域，这表现为唯KPI、唯流量、唯短期回报。何伟光先生讲，功利主义遮蔽了教育基本理论特性，一些学者在把握教育研究的价值取向时，沉浸于短期的功利诉求，以至于在追逐所谓的热点及潮流中，迷失了本该有的价值。这话不光适用于学者，也适用于我们每一个人。

人工智能可以帮我们更快地完成任务，但完不成“为什么要完成这个任务”的追问。这个追问，还得我们自己来回答。

◆ 主动学习，不被时代抛下

第三，主动学习。这不是一句鸡汤，而是实打实的生存策略。人工智能在迭代，我们的素养也得同步迭代。吴砥先生和吴河江先生在那篇谈通用大模型教育应用潜在风险的文章里指出，智能技术更迭要求学生数字素养同步发展，学生的数字素养将决定技术的影响性，即数字素养越高，就越能从中获益。这个道理，对学生成立，对教师成立，对每一个普通工作者同样成立。

但学习不是为了追新，而是为了不被落下；不是为了成为工具的奴隶，而是为了成为工具的主人。学什么？学原理，学边界，学伦理，学怎么用它来放大自己的长处，而不是怎么用它来掩盖自己的短处。这个分寸，得自己拿捏。

结语

教育的灵魂就是引导着人不断去欲求美好事物，以个体心灵中不断萌生的对美好事物的欲求来激励、引导个体生命的自我成长。

写到这里，我想起刘铁芳先生的这句话。人工智能来了，它带来了效率，带来了便利，带来了无数新的可能性。但它带不走心灵，带不走欲求，带不走一个人对另一个人的召唤与回应。

我们这个时代需要的人工智能，不是取代人的智能，而是成全人的智能；不是把人变成数据的智能，而是让人更像人的智能。这条路不好走，工具理性的惯性太大，功利的诱惑太强。但正因为不好走，才值得走。教育的庄重和严肃，恰恰体现在这里。

我们怀着虔敬的心来从事庄严的教育事业，同时也保持健康而愉悦的身心状态，在工具的洪流中守护住人的尊严——这，或许就是这个时代留给我们的功课。愿我们都能在这场技术变革中——

✨ 不迷失，不盲从，不放弃思考，也不放弃对美好事物的欲求。

参考文献

文中观点与引用的文献出处如下。

[1] 吴河江, 涂艳国. 超越工具理性：生成式人工智能的教育价值[J]. 教育研究, 2024.

[2] 刘三女牙, 郝晓晗, 李卿. 教育科研新范式：人工智能驱动的教育科学研究[J]. 教育研究, 2024.

[3] 顾小清, 李世瑾. 人工智能促进未来教育发展：本质内涵与应然路向[J]. 教育研究, 2024.