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人工智能时代，我们如何学习——学习科学视野下的教育变革思考
【建设教育强国·教育笔谈】
人工智能技术的突破性发展 ，正推动教育领域发生深刻变革 。以ChatGPT 、OpenAI等各类智能体为代表 ，AI正全面融入教、学 、评 、管全过程 。当写作、编程甚至是科研工作都可由AI高效完成，一个时代之问摆在面前：人工智能时代 ，人类还学不学？学什么？怎么学？又如何学得更好？
学习将成为实现人的全面发展的核心活动
当AI能够高效完成大量知识性任务时 ，人类是否还需要学习？
答案十分明确：人工智能时代，人类不仅需要学习，而且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途径 。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重要纽带。中华文明绵延数千年 ，靠的正是一代代人的学习 、积累与创造。对人类整体而言 ，学习是推动认知进化 、社会进步与文明跃升的关键动力，也是人类区别于其他生物的重要特质 。
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 、实现人的全面发展的核心活动。学习把个体有限的生命历程接入人类文明的无限广度 ，这一关键价值 ，不会因技术进步而消减 。这也解释了为何相关研究显示：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% 。
重新定位学习内容与核心目标
传统教育以系统掌握既定知识为中心，而在AI可快速生成海量知识的今天 ，单纯的知识记忆价值明显下降 ，教育必须重新定位学习内容与核心目标。
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完成 ，逐行书写代码的技能不再是学习核心，但背后的逻辑思维、算法思维 、问题拆解与系统设计能力 ，依然不可或缺 。我们要认识到 ，强调技能不再是核心并不是否定基础知识的重要性 。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运用AI工具 、面向真实问题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，但元认知知识更为关键 。学生要学会判断知识价值 、规划并调节学习过程、反思学习效果 ，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，“趣味雅正比常识丰富要紧 ” 。当AI可以轻松记住海量知识点时，学生享受学习过程 、保持探索热情 ，本身就是重要的教育价值 。
综合来看 ，智能时代的学习内容应构建三层素养：一是知识基础层，即基础知识与基本技能仍是学习根基 ，不可偏废；二是数字素养层 ，包括AI工具使用 、信息甄别、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，主要包括好奇心 、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核心竞争力。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重要支撑 ，在智能时代的社会发展中尤为重要。这三层素养并非简单并列 ，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
学习方式的选择将直接影响学习的效果。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 ，判断学习质量的关键在于实现有意义学习并达成深度理解与内化 。AI赋能教育的重要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 ”的基本教育逻辑不会消失 ，短期内课堂讲授 、师生互动的基本教学模式也不会根本改变 。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，视频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提供全天候个性化陪伴 ，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 、自主化四大核心特征 。
个性化学习从理想走向现实。心理学家 、教育家布鲁姆的研究证明 ，接受一对一辅导的学生，其学业表现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征与海量学习数据 ，量身定制学习材料、提供一对一智能辅导，动态调整学习难度与节奏 ，让大规模、高质量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 ，提升思维品质。
沉浸式学习成本大幅降低 。传统虚拟学习场景构建耗时耗力 ，而AI可快速生成各类逼真情境 。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 ，技术应用要把握节奏 、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 ，随着技术成熟稳定 ，沉浸式学习必将成为重要学习形态。
自主学习能力不可或缺 。研究表明，影响世界的拔尖创新人才 ，大多拥有长期自主探索 、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择 、个性化的指导支持 、包容试错的成长环境 ，让学生在自主学习中激发潜能、实现突破。
以学习科学研究深度赋能AI
讨论AI与教育融合，教育工作者通常更关注AI如何赋能教育 ，但学习科学如何赋能AI ，同样重要 。二者之间不是单向应用，而是双向赋能 、协同共进的关系 。
当前，AI在教育中的应用仍存在不少误区。一些AI作文批改工具给出远超原文篇幅的评语 ，增加学生负担；部分智能学习平台简单堆砌题库 、机械刷题 ，违背认知规律；一些应用重技术展示、轻教育规律，未能真正提升学习效果 。这些问题说明 ，脱离教育本质 、违背学习规律的技术应用 ，不仅无法赋能学习，还可能适得其反 。
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问题的重要支撑。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 ，专门探究人类学习的认知机制 、发展规律，以及如何设计更有效的学习环境与工具 。学习科学的研究方向主要包括三个方面：一是学习基础机制研究 ，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影响；二是学习环境设计研究，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；三是学习分析技术研究 ，利用大数据与人工智能精准分析学习行为 ，提供个性化干预与支持 。
将学习科学的研究成果深度融入AI教育系统的设计、开发与应用全过程，是提升教育质量 、避免技术滥用的关键。无论技术如何迭代，人类学习的认知规律不会发生根本改变 。遵循认知规律 、立足科学证据、回归育人本质设计学习流程 、开发智能工具 、优化教学方式 ，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 ，但促进人的全面发展 、守护人的成长与幸福，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，而是实现更高质量 、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 、转型学习内容 、创新学习方式 。以教育数字化助推教育现代化 ，推动教育向着更科学、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长兼学习科学实验室执行主任、中国高等教育学会学习科学研究分会常务副理事长兼秘书长；北京大学教育学院教育技术系博士研究生)【
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