夜雨聆风在教育史中，赫尔巴特和杜威常被放在一组对立关系中：一个代表系统教学、教师引导、知识组织；一个代表经验学习、儿童活动、民主教育。许多教育学教材也习惯用“赫尔巴特—杜威”展开“传统教育—现代教育”的比较。
但在 AIED 时代，如果仍然只把他们理解成简单对立，就会错过更重要的问题。AI 教育既需要赫尔巴特，也需要杜威；既需要结构，也需要经验；既需要教学组织，也需要真实探究。
换句话说，AI 时代的教育学，不能只在“赫尔巴特还是杜威”之间二选一，而要思考：我们如何把赫尔巴特的“结构”和杜威的“经验”同时带回教育实践。
一、为什么 AI 时代还需要赫尔巴特？
赫尔巴特提醒我们，教育不是经验和技巧的堆积，而应当成为一门有理论基础的学问。《大英百科全书》指出，他把教育理论发展为应用心理学，并通过“统觉团”说明新的表象如何被已有观念系统吸收、解释和赋予意义，还概括了赫尔巴特主义教学中准备、呈现、联想、概括和应用五个环节。
这对 AIED 非常重要。今天很多 AI 教育产品都在做“个性化学习”，但个性化不能只等于根据错题推荐下一题。统觉思想提醒我们，学生理解新知识，必须和已有经验、观念结构和兴趣系统发生联系。一个学生答错分数题，背后可能不是练习不够，而是没有真正理解“整体与部分”“平均分”“比例关系”等前置经验。
因此，AIED 要向赫尔巴特学习的第一点，是把“学习诊断”从行为记录推进到理解结构。AI 不仅要记录学生点了什么、错了什么，还要帮助教师判断学生如何理解、在哪里误解、哪些旧经验被错误迁移。第二点，是教学不能没有结构。AI 可以生成大量资源，但资源越多，越需要教学组织。五段教学法如果被机械套用当然会僵化；但若理解为“新旧知识连接—概念形成—迁移应用”的组织逻辑，它依然能帮我们反思 AI 生成的教学流程是否真正有学习价值。
当然，我们也必须避免把赫尔巴特重新变成机械模板。《大英百科全书》也指出，到 20 世纪之交，赫尔巴特主义的五个步骤曾退化为机械形式主义，并被包括杜威在内的新教育理论所挑战。这恰恰说明，AI 时代学习赫尔巴特，学的不是“把课堂固定成五步”，而是学他的教育学雄心：教学必须有目的、有依据、有组织。
二、为什么 AI 时代同样需要杜威？
如果说赫尔巴特提醒我们不要让教育失去结构，那么杜威提醒我们，不要让教育只剩结构。
杜威最重要的教育贡献之一，是把教育重新放回经验、行动、社会生活和民主共同体之中。
在《民主主义与教育》中，他把教育理解为社会生活的延续与更新，强调教育通过交流和共享经验来改变参与其中的人。斯坦福哲学百科也指出，杜威认为民主的成败依赖于教育能否培养人们调查问题、开放交流和共同思考的习惯。
更重要的是，杜威并不是简单地说“有经验就好”。在《经验与教育》中，他明确指出，并非所有经验都同样具有教育意义，有些经验甚至可能是“误教育”的，因为它们会阻碍或扭曲后续经验的成长。学生用 AI 完成作业是一种经验，让 AI 代写、代想、代总结也是一种经验，但这些经验究竟是在扩展学生的能力，还是在削弱学生继续学习的愿望和思考能力？这需要教育者判断。
所以，AIED 要向杜威学习的第一点，是不能把互动当成经验、把使用当成学习、把完成当成成长。好的 AIED，应该让学生更愿意追问、更能够反思、更善于与他人合作，而不是让学生更熟练地把思考外包给系统。
第二点，是教育必须面向生活世界。学生最终要面对真实的社会、真实的问题和真实的公共生活。杜威提醒我们，教育不是为生活做准备，教育本身就是生活过程的一部分。
三、只学赫尔巴特，AIED 容易变成“教学机器”
如果 AI 时代只学赫尔巴特，最容易出现的问题，是把教育变成高度结构化、程序化和可计算的教学机器。
这种 AIED 看起来很有效：有清晰目标、诊断系统、学习路径、练习推荐、即时反馈和完整的知识图谱。
学生从一个知识点走向下一个，系统不断收集数据、调整难度。问题在于，教育可能被压缩成“完成学习路径”。学生变成路径上的执行者，教师变成系统的监管者，学习变成可优化的行为序列。这样做可能提高短期表现，却未必培养真正的理解、判断、探究和责任感。
OECD 在《数字教育展望 2026》中提醒，生成式 AI 在清晰教学原则引导下可以支持学习；但如果缺乏教学支持，学生把任务外包给生成式 AI，可能只是提升表现，而不产生真实学习收益。这正好说明，仅有结构和效率是不够的。因此，赫尔巴特需要杜威来补充：结构必须进入经验，知识必须进入问题，教学流程必须转化为学生的探究活动。否则，AI 越强，课堂越可能变成精致的路径管理系统。
四、只学杜威，AIED 也容易变成“活动主义”
反过来，如果 AI 时代只学杜威，也会出现另一种问题：把教育理解成自由探索、兴趣驱动和开放体验，而忽视知识结构、教学引导和系统学习。
AI 特别容易放大这种倾向，因为生成式 AI 可以无限对话、无限生成、无限扩展。学生提出一个兴趣点，AI 就能生成项目、提供脚本和代码。整个过程看起来很开放、很有趣，但杜威本人并不赞成没有组织的经验。在《经验与教育》中，他批评了简单反对传统教育、却没有形成积极教育哲学的做法，强调拒绝外在权威并不意味着拒绝所有权威，教育仍然需要在经验内部寻找更有效的组织和引导。
这意味着，杜威也需要赫尔巴特来补充。经验需要组织，活动需要概念，兴趣需要方向，探究需要知识资源。没有结构的经验很容易变成零散体验；没有教师引导的开放学习，很容易变成看似自由、实则浅层的浏览和生成。
真正的杜威主义不是反对知识，而是反对脱离经验的知识；不是反对教师引导，而是反对外在强制和机械灌输；不是主张随意活动，而是主张有教育意义的经验连续性。
五、AI 时代需要的，是赫尔巴特与杜威的互补
把二者放在 AIED 语境中，我们会发现他们不是简单对立，而是可以形成互补。
赫尔巴特提醒我们：学习需要结构，新知识要接上旧经验，教学要有组织，教育要有目的。
杜威提醒我们：结构不能僵化，知识要进入经验，学习要通过探究和反思发生，教育要面向民主生活和人的成长。
这种互补可以概括为四句话。
第一，向赫尔巴特学“教学结构”，向杜威学“经验连续”——AI 生成的内容要被组织成学生能理解的学习序列，但这个序列也要连接学生的生活经验和真实问题。
第二，向赫尔巴特学“理解学生”，向杜威学“让学生行动”——AIED 不仅要识别薄弱知识点，还要理解学生的观念结构；不仅要给出解释和练习，还要让学生在合作探究和反思表达中发展能力。
第三，向赫尔巴特学“教育目的”，向杜威学“民主生活”——教育不能只追求效率和成绩，也不能只追求个体体验，还要关心学生能否成为能思考、沟通、判断和参与公共生活的人。
第四，向赫尔巴特学“教师引导”，向杜威学“学生主体”——教师要设计经验、组织知识、判断意义、保护学生主体性，并帮助学生把 AI 变成思考工具，而不是思考替代品。
UNESCO 在《教师 AI 能力框架》中指出，AI 正在把传统的“教师—学生”关系转变为“教师—AI—学生”的动态关系，这要求重新审视教师角色及其所需能力。这正好说明，AI 时代的教师不是退场，而是被赋予了更复杂的专业判断责任。
六、一个更具体的例子
以“分数”教学为例。如果只按浅层 AIED 设计，系统可能先测试学生掌握情况，然后推荐一组分数比较、加减和应用题。学生做错，系统讲解；再错，继续推题。这个过程有一定价值，但还停留在“答题—反馈—再答题”的循环里。
向赫尔巴特学习，AI 系统就要先帮助教师理解学生已有经验：他是否理解“一半”？是否理解“整体变了，部分大小也会变”？是否把分母当作普通整数来比较？这样，AI 就不只是推荐练习，而是在帮助教师诊断学生的观念结构。
向杜威学习，教学还不能止步于诊断和讲解。教师可以设计一个真实问题：班级要把不同大小的食物公平分给不同小组，怎样比较每个人分到的量？学生需要讨论、画图、操作、解释、争辩，再回到分数概念。AI 可以在其中提供材料、模拟情境、记录讨论、提示反思，但不能替代学生经历问题和形成理解。
既不把学习简化为刷题，也不把学习放任为活动；既关注知识组织，也关注探究过程；既使用AI的能力，也保留学生思考的必要困难。这才是既有赫尔巴特，又有杜威。
结语：AIED 越强，越要重建教育学的平衡
学赫尔巴特，是为了不让 AIED 变成没有教育目的的技术系统：我们需要教学结构，需要心理依据，需要新旧知识的连接。学杜威，是为了不让 AIED 变成没有生活经验的教学机器：我们需要真实问题，需要行动探究，需要学生在经验连续中形成判断力和公共生活能力。
赫尔巴特让我们看到，教育不能没有结构；杜威让我们看到，结构不能脱离经验。因为 AI 可以生成越来越多的内容，但内容不等于知识；可以规划越来越细的路径，但路径不等于成长；可以制造越来越丰富的互动，但互动不等于经验；可以提高越来越多的表现指标，但表现不等于真正的学习。
教育学人的任务，不是在赫尔巴特和杜威之间简单站队，而是在 AI 时代重新校准教育的平衡：用赫尔巴特守住教学的结构和目的，用杜威打开学习的经验和生活。
主要参考：
Encyclopaedia Britannica, “Johann Friedrich Herbart.” 该条目介绍赫尔巴特的统觉思想、应用心理学取向、五段教学法，以及赫尔巴特主义后来退化为机械形式主义的历史。
Stanford Encyclopedia of Philosophy, “Johann Friedrich Herbart.” 该条目将赫尔巴特视为现代心理学与教育理论的重要奠基人物之一。
John Dewey, Democracy and Education, Project Gutenberg edition. 该书讨论教育、经验、沟通与社会生活之间的关系。
Stanford Encyclopedia of Philosophy, “John Dewey.” 该条目介绍杜威关于经验、民主和教育关系的思想。
John Dewey, Experience and Education. 该文本强调并非所有经验都具有教育意义，教育需要一种关于经验的理论。
UNESCO, “AI Competency Framework for Teachers.” 该框架提出AI时代教师所需的知识、技能与价值，并指出“教师—AI—学生”关系正在重塑教师角色。
UNESCO, “Guidance for Generative AI in Education and Research.” 该文件强调生成式AI在教育中的人本取向、伦理验证和教学设计。
OECD, Digital Education Outlook 2026. 该报告指出，生成式AI在清晰教学原则引导下可以支持学习，但缺乏教学支持时，外包任务可能提升表现而不带来真实学习收益。
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