李中良，王孝龍

（1.山東女子學(xué)院教育學(xué)院，山東濟南 250101；2.喀什大學(xué)教育科學(xué)學(xué)院，新疆喀什 844006）

人工智能正以橫掃之勢強勢介入商業(yè)、農(nóng)業(yè)、能源、國防、新聞和法律等諸多領(lǐng)域而成為學(xué)術(shù)界的“新寵兒”。世界經(jīng)濟論壇創(chuàng)始人施瓦布（K.Schwab）在2016 年達沃斯會議上指出，包括人工智能在內(nèi)的新技術(shù)影響如此深遠，它擁有之前任何歷史階段都不曾擁有過的廣闊前景。人工智能包括的語音識別、圖像識別、自然語言處理、機器學(xué)習(xí)、文本處理、情感計算和專家系統(tǒng)等技術(shù)天然具有提高教育效益的功能，因此人工智能自誕生之日起便開始了與教育的深度融合，在這個意義上，人工智能的發(fā)展史就是“人工智能+教育”的演變史。以人工智能技術(shù)作為支撐的智能導(dǎo)師系統(tǒng)、自動化測評系統(tǒng)、教育數(shù)據(jù)挖掘和學(xué)生數(shù)字畫像正在促使教學(xué)方式［1］、學(xué)生評價［2］和人才培養(yǎng)模式［3］等發(fā)生深刻變革，但人工智能在教育中的盲目、激進應(yīng)用也招致了諸多批評，“人工智能+教育”要實現(xiàn)進一步推進的目標(biāo)必須合理回復(fù)這些批判。

一、“人工智能+教育”招致批判：根源

“人工智能+教育”是將人工智能應(yīng)用到教育領(lǐng)域以實現(xiàn)兩者的共融發(fā)展。作為計算機科學(xué)分支學(xué)科的人工智能的目的是在機器上模擬或?qū)崿F(xiàn)人的智能，教育則是一種培養(yǎng)人的社會實踐活動，它隸屬于人文社會科學(xué)。如果要在實踐層面實現(xiàn)兩個分屬不同學(xué)科領(lǐng)域的實體形式的有機結(jié)合，那么需對它們?nèi)诤系谋匾?、融合的領(lǐng)域范圍、融合的磨合程度予以深度說明。

1.人工智能與教育的融合必要性。教育的本質(zhì)是培養(yǎng)人，而人的培養(yǎng)不僅要掌握知識和技能，而且也包括情緒情感、性格、價值觀和創(chuàng)造力的形成，教育的美好愿望之一就是能在短期內(nèi)完成上述教育目的，應(yīng)該以“百年之計，莫如樹人”為理念，但教育卻從來沒有停止過對效率的追求。包括人工智能在內(nèi)的技術(shù)產(chǎn)生、發(fā)展的原動力之一是破解身體與環(huán)境的對立矛盾，人類借由技術(shù)的革新、創(chuàng)造提升活動效率以解除環(huán)境有限性對主體自由活動的直接限制?？梢姡逃龑π实淖非笈c人工智能的效率增進屬性具有天然契合性，而眾多學(xué)者也正是在這種意義上都“心照不宣”地承認人工智能在教育領(lǐng)域的適用可以提升教學(xué)效率、帶動教育發(fā)展，它是一個“不證自明”之理。

2.人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用范圍。學(xué)生主要通過機械學(xué)習(xí)的方式掌握顯性知識和動作技能，借助人工智能技術(shù)加成，顯性知識和動作技能的學(xué)習(xí)效率可以獲得大幅度提升，因此，它成為人工智能目前大施作為的教育領(lǐng)域。有極少數(shù)研究指出機器人可以使學(xué)生掌握品德知識進而實現(xiàn)品德教育的目的［4］，此類研究認為通過使學(xué)生掌握品德知識可以提升他們的品德水平，即將品德認知作為品德心理結(jié)構(gòu)的唯一成分，這明顯是對蘇格拉底“美德即知識”觀念的傳承，但亞里士多德把品德研究領(lǐng)域從智識、理性擴展至意志、意愿［5］，他把品德心理結(jié)構(gòu)由單純的品德認知擴展至品德認知和品德意志的結(jié)合，此舉一改道德研究偏狹、干枯且為有特權(quán)享受教育的人手中玩弄的學(xué)術(shù)把戲之困局。事實上，德育過程是一個知情意行協(xié)調(diào)統(tǒng)一發(fā)展的過程：它不僅涉及豐富品德知識，還包括涵養(yǎng)道德情感、錘煉品德意志和踐行品德行為，具有“溫度”的品德教育顯然是一個缺乏真實人生閱歷、不具備倫理品質(zhì)和情感的“冷冰冰”的教學(xué)機器人力所不逮的。已經(jīng)有學(xué)者創(chuàng)見性地指出［6］，教師在價值觀、情感教育方面占優(yōu)勢，人工智能在顯性知識和動作技能傳授方面效率更高，教育最優(yōu)化需要教師和人工智能的協(xié)調(diào)合作：讓人工智能做傳遞性的工作，讓教師做創(chuàng)造性的工作。即使人工智能有朝一日發(fā)展到具有自主意識和情緒、情感的程度，能不能讓他們完全替代教師而獨立對學(xué)生開展德育也是一個需要探討的問題——從人工智能的三次發(fā)展浪潮可以看出，算法、數(shù)據(jù)量和運算力是它的三大要素，但目前的人工智能算法嚴重依賴于人為設(shè)計，這使得它難以逾越人類為其設(shè)定的邊界。等到人工智能具有自主意識和情緒、情感而具備了德育者所要求的條件，與此同時，它也可以自動生成算法而不受人類的控制和監(jiān)督，在這種情況下，如果它們違背人類美好愿望而致德育于災(zāi)難之中，試問該由誰負責(zé)呢？

3.將人工智能“嫁接”到顯性知識和動作技能傳授領(lǐng)域使其充分適應(yīng)教育環(huán)境并大幅度提升效率是一個循序漸進的磨合過程。在人工智能和教育彼此調(diào)整、逐漸磨合過程中會出現(xiàn)諸多新教育問題，具體表現(xiàn)在兩個方面：第一，人工智能內(nèi)在固有問題在教育領(lǐng)域中的貼現(xiàn)，比如人工智能的倫理性問題；第二，人工智能強力介入教育領(lǐng)域引起的教育震蕩，比如教師主體性消退、數(shù)據(jù)隱私泄露等。如果不能提前預(yù)見這些問題并作出針對性的策略部署，那么在“人工智能+教育”帶來巨大教育收益之前我們需要先行承擔(dān)頗大的教育損失。

目前，第一個理論問題已經(jīng)“不證自明”，但后兩個理論問題卻沒有得到實質(zhì)性的澄清。在資本尋利的背景下，人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用首先興起于商業(yè)領(lǐng)域而后逐漸滲透至純粹的教育環(huán)境，“人工智能+教育”的推進是一種典型的從實踐層面不斷鋪開而后再逐步完善指導(dǎo)理論的自下而上發(fā)展模式。在理論指導(dǎo)尚不完備的情況下，這種發(fā)展模式致使人工智能盲目的、激進的適用于教育領(lǐng)域，“人工智能+教育”招致各種批判也就不足為奇了。

二、“人工智能+教育”招致批判：表現(xiàn)

（一）“人工智能+教育”系統(tǒng)、工具的安全性能無法保障

人工智能發(fā)展還處于初級階段，很多技術(shù)和功能還不夠完善。例如，2016年5月7日，一輛Tesla ModelS電動車開啟了自動駕駛輔助功能，由于電動車的感應(yīng)系統(tǒng)無法偵測到前面的大型貨柜車橫過公路，它照樣高速向前行駛并撞入貨柜車的車底，導(dǎo)致駕駛員不治身亡。當(dāng)教育被人工智能浪潮不斷席卷之時，人工智能的固有局限性也會在教育領(lǐng)域不斷顯現(xiàn)。雖然不會如電動車自動駕駛那般造成這么大的事故，但人工智能教育系統(tǒng)、工具“誤人子弟”所帶來的教育事故也絕對值得我們警惕。那么如何才能杜絕這種教育悲劇的發(fā)生，而不是在發(fā)生以后再考慮補救？倘若教育悲劇真的發(fā)生，誰應(yīng)該為其負責(zé)？

（二）教育數(shù)據(jù)隱私泄露

研究者甚至是普通民眾都熟稔孔子提出的“因材施教”思想，朱熹的“孔子施教，各因其材”是對其最好的注解。但與其代代流傳的經(jīng)典氣質(zhì)形成鮮明對照的是鮮有學(xué)術(shù)研究涉獵于此，甚至不少研究者認為因材施教是一個不可能實現(xiàn)的偽命題。言其不可實現(xiàn)大致有兩方面原因：一是受限于技術(shù)因素，充分、細致了解一個學(xué)生是極其困難的；二是即使對學(xué)生有了充分、細致了解，在師資力量短缺、教育資源有限的背景下對每名學(xué)生開展針對性的個性教育也是心有余而力所不及的。

機器學(xué)習(xí)是人工智能領(lǐng)域興起的核心和熱門技術(shù)，它是“通過經(jīng)驗或數(shù)據(jù)來改進算法的研究，旨在通過算法讓機器從大量歷史數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)規(guī)律，自動發(fā)現(xiàn)模式并用于預(yù)測”［7］，提供的數(shù)據(jù)越豐富，機器學(xué)習(xí)的規(guī)律發(fā)現(xiàn)越準(zhǔn)確、預(yù)測越精準(zhǔn)。機器學(xué)習(xí)應(yīng)用于教育領(lǐng)域就是根據(jù)教育大數(shù)據(jù)提取隱含的、有潛在價值的信息和知識，以檢測學(xué)習(xí)行為效果、預(yù)測學(xué)習(xí)表現(xiàn)、向?qū)W生推薦適合其本人的課程，為教師的針對性輔導(dǎo)和學(xué)生的個性化學(xué)習(xí)提供強有力依據(jù)。機器學(xué)習(xí)基于教育大數(shù)據(jù)的自動識別模式，從知識、行為和情緒的綜合維度給每名學(xué)生做“學(xué)習(xí)畫像”或構(gòu)建全面精準(zhǔn)的“學(xué)習(xí)者模型”，而后提供針對性的引導(dǎo)。當(dāng)西方的Knewton、DreamBox、ALEKS 和Gooru 等結(jié)合機器學(xué)習(xí)技術(shù)的個性化自適應(yīng)學(xué)習(xí)平臺不斷被推廣和應(yīng)用，肇始于東方的“因材施教”偉大理想或許真的可以付諸現(xiàn)實。但是，也需清楚的意識到，機器學(xué)習(xí)技術(shù)在教育領(lǐng)域的推廣、應(yīng)用必然會帶來有別于傳統(tǒng)的新問題。機器學(xué)習(xí)是機器從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，它嚴重依賴于數(shù)據(jù)的獲得、保存、使用和分享，在監(jiān)管制度不完善、數(shù)據(jù)安全技術(shù)不足的背景下，難免會出現(xiàn)數(shù)據(jù)泄露而導(dǎo)致“人工智能+教育”倫理問題。因此，在利用機器學(xué)習(xí)技術(shù)充分挖掘教育大數(shù)據(jù)以提升教學(xué)質(zhì)量、支持科學(xué)研究時，也要充分保護教師和學(xué)生的個人隱私，然而與人工智能在教育領(lǐng)域的席卷之勢相比，對其倫理問題的關(guān)切明顯滯后。

（三）教師主導(dǎo)地位沉淪

教育學(xué)自夸美紐斯建立以來，一直有學(xué)者希冀將它推入真正的科學(xué)殿堂，赫爾巴特為教育學(xué)尋找到心理學(xué)和倫理學(xué)兩個理論根基進而構(gòu)建了科學(xué)教育學(xué)體系，梅伊曼和拉伊將自然科學(xué)的實驗方法應(yīng)用到教育研究引領(lǐng)實驗教育學(xué)思潮，這些都是教育學(xué)科學(xué)化的強烈訴求。然而，對象決定方法：教育學(xué)研究對象不易量化、難以操作化的特點使得它不能如自然科學(xué)那般廣泛采用實驗法，結(jié)果被“硬科學(xué)”無情的拒之門外。當(dāng)教育學(xué)目睹自己的基礎(chǔ)學(xué)科——計算機科學(xué)、生物學(xué)和心理學(xué)等一個個不斷大踏步投入自然科學(xué)大家庭的懷抱時，“艷羨”之下它對科學(xué)化的渴求與日俱增。當(dāng)人工智能急需拓展新的領(lǐng)域來擴大商業(yè)帝國，而教育學(xué)又迫切引入科學(xué)技術(shù)而真正成為“硬科學(xué)”一員時，兩者的結(jié)合已是在所難免。“人工智能+教育”多是基于學(xué)生視角探討如何利用人工智能系統(tǒng)使學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中如何實現(xiàn)教育人工智能系統(tǒng)與學(xué)生的積極互動，而教師在這出“新時代大劇”中扮演著可有可無的“跑龍?zhí)住苯巧?，并有隨時被“刪角”的風(fēng)險。事實上，人工智能系統(tǒng)、技術(shù)還并沒有貢獻出多少顯著優(yōu)于人類智能的實質(zhì)教育成果，與其略顯慘淡的成果形成鮮明對照的卻是人工智能在教育領(lǐng)域的大肆鼓吹和宣傳。渲染、鼓吹程度越大，越會讓人感覺教學(xué)機器人等人工智能系統(tǒng)技術(shù)會取代教師，越會反襯教師作用的微不足道?？傊?，人工智能在教育領(lǐng)域的積極貢獻未成曲調(diào)，教師主導(dǎo)性地位的沉淪卻先已發(fā)聲。

當(dāng)人工智能與教育深度融合后，在教育領(lǐng)域一直占據(jù)主導(dǎo)地位的教師是否會被人工智能所代替而湮滅在歷史的長河之中呢？“世界經(jīng)濟論壇”2016年年會指出，人工智能的不斷發(fā)展將會致使全球15個主要國家的就業(yè)崗位在2016-2020年減少710萬個。有學(xué)者指出，人工智能的發(fā)展和應(yīng)用過程實質(zhì)上是高智識層次人群憑借其智慧的化身——機器系統(tǒng)來替代低智識層次人群工作的過程［8］。外顯知識、動作技能的傳授是人工智能所擅長的領(lǐng)域，就傳授效率和效果而言，它不亞于甚至優(yōu)于教師工作，以此觀之，人工智能取代教師實乃大勢所趨。然而，外顯知識的獲得和動作技能的掌握絕不是學(xué)生學(xué)習(xí)的全部。羅杰斯把學(xué)習(xí)分成無意義學(xué)習(xí)和有意義學(xué)習(xí)，他指出有意義學(xué)習(xí)是“使個體的行為、態(tài)度、個性以及未來選擇行動方針發(fā)展重大變化的學(xué)習(xí)”［9］，學(xué)生是由認知、情感、態(tài)度、動機、性格和經(jīng)驗組成的完整統(tǒng)一體，真正的教育要將學(xué)生作為“完人”來看待并有志于他們諸方面的和諧統(tǒng)一發(fā)展，學(xué)習(xí)不僅是知識、技能的掌握，還涉及價值觀的培養(yǎng)、創(chuàng)造性的培育、良好性格的涵養(yǎng)、生活真諦的體驗和世界意義的建構(gòu)。一旦人工智能浪潮和各種眼花繚亂的教育人工智能系統(tǒng)、技術(shù)徹底剝奪教師的主導(dǎo)地位，這些教育目的的達成絕非人工智能可以單獨圓滿完成的。

三、“人工智能+教育”的批判：回應(yīng)

（一）制定統(tǒng)一的“人工智能+教育”系統(tǒng)、工具開發(fā)與設(shè)計標(biāo)準(zhǔn)

基于經(jīng)濟利益驅(qū)動，各大商業(yè)機構(gòu)競相搭乘人工智能這列“快車”并紛紛推出各種教育人工智能系統(tǒng)、工具，形式之繁多、功能之強大都是之前教育技術(shù)歷史上任何一個時期都不能匹敵的。然而，這些教育人工智能系統(tǒng)、工具缺乏統(tǒng)一的開發(fā)、設(shè)計標(biāo)準(zhǔn)，難以保證它們走進孩子們的學(xué)習(xí)時不產(chǎn)生負面影響。美國白宮科技政策辦公室（簡稱“OSTP”）于2016年10月發(fā)布了《國家人工智能研發(fā)戰(zhàn)略規(guī)劃》報告［10］，報告提出了七項戰(zhàn)略規(guī)劃，其中第六項是“建立標(biāo)準(zhǔn)和基準(zhǔn)評估人工智能技術(shù)”，2019年6月OSTP對報告作出第一次更新，更新版的《2019年國家人工智能研發(fā)戰(zhàn)略規(guī)劃》指出［11］，2016-2019這三年在美國及全球范圍內(nèi)對人工智能標(biāo)準(zhǔn)和基準(zhǔn)的重視程度不斷提升，但人工智能研究仍需在“制定廣泛的人工智能標(biāo)準(zhǔn)”“建立人工智能技術(shù)基準(zhǔn)”“提高人工智能測試平臺的可操作性”“讓人工智能領(lǐng)域參與標(biāo)準(zhǔn)和基準(zhǔn)測試”領(lǐng)域取得進展。具體到“人工智能+教育”，則須在人工智能一般標(biāo)準(zhǔn)確立基礎(chǔ)上根據(jù)教育的特殊性“盡快建立教育人工智能相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，為教育人工智能系統(tǒng)、工具的開發(fā)與應(yīng)用提供必要的規(guī)范、準(zhǔn)則和要求”［12］。

（二）利用區(qū)塊鏈技術(shù)保護教育數(shù)據(jù)隱私

“人工智能+教育”可能帶來的隱私泄露問題已經(jīng)受到不少學(xué)者的關(guān)切，他們主張制定教育大數(shù)據(jù)管理規(guī)則、質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，規(guī)范化采集、匯聚和共享不同平臺的教育數(shù)據(jù)，加強“人工智能+教育”監(jiān)督并制定相關(guān)安全規(guī)定。但總體來看，這多是口號式的建議而缺乏具體的、可操作性強的路徑說明。本文借助目前炙手可熱的區(qū)塊鏈技術(shù)探討如何保護教育大數(shù)據(jù)隱私，從而打破這種寬泛、短淺的論述模式。

“區(qū)塊鏈”（blockchain）是由一個自稱中本聰?shù)娜擞?008年在比特幣（bitcoin）論壇發(fā)表的論文《Bitcoin：A peer-to-peer electronic cash system》中首次提出的［13］。他構(gòu)建了一個以區(qū)塊鏈為技術(shù)支撐的能記錄所有元數(shù)據(jù)和加密交易信息的比特幣系統(tǒng)構(gòu)架，從而建立了一個采用對等點對點技術(shù)的分布式電子現(xiàn)金系統(tǒng)，這一系統(tǒng)使在線支付雙方直接交易無需第三方金融機構(gòu)做中介。隨著比特幣系統(tǒng)構(gòu)架影響的不斷擴大，作為其基礎(chǔ)技術(shù)的區(qū)塊鏈也逐漸進入人們的視野并超越比特幣而成為學(xué)術(shù)界關(guān)注的焦點。截止目前，還沒有形成區(qū)塊鏈的統(tǒng)一內(nèi)涵。有研究者總結(jié)了區(qū)塊鏈概念界定的五種視角：數(shù)據(jù)視角、記賬視角、協(xié)議視角、經(jīng)濟學(xué)視角和技術(shù)視角［14］。從數(shù)據(jù)視角看，區(qū)塊鏈?zhǔn)且环N分布式數(shù)據(jù)庫，它具有去中心化、安全可信、集體維護、數(shù)據(jù)透明和匿名性等特點。這些特點是由區(qū)塊鏈的基礎(chǔ)架構(gòu)決定的，它包括數(shù)據(jù)層、網(wǎng)絡(luò)層、共識層、激勵層、合約層和應(yīng)用層［15］。數(shù)據(jù)層是區(qū)塊鏈通過使用非對稱加密、默克爾樹等密碼學(xué)技術(shù)創(chuàng)建的數(shù)據(jù)區(qū)塊，它能確保數(shù)據(jù)去中心化的分布式存儲，并保證數(shù)據(jù)的不可篡改性、可靠性和可追溯性。機器學(xué)習(xí)、教育數(shù)據(jù)挖掘等教育人工智能系統(tǒng)、技術(shù)需以教育大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，鑒于區(qū)塊鏈在數(shù)據(jù)存儲上的優(yōu)勢，我們可以充分借鑒區(qū)塊鏈技術(shù)保護教育數(shù)據(jù)安全、保證教師和學(xué)生的隱私與權(quán)益。概括起來，可以從以下幾方面著手：

首先，區(qū)塊鏈的整個網(wǎng)絡(luò)沒有核心系統(tǒng)或硬件，它的各節(jié)點及各節(jié)點的計算機地位是對等的，教育數(shù)據(jù)可以分布在所有這些節(jié)點上。教育數(shù)據(jù)被區(qū)塊鏈所有節(jié)點共同控制，可以有效防止數(shù)據(jù)篡改。一個節(jié)點上教育數(shù)據(jù)的丟失可以通過調(diào)用另一些節(jié)點上的數(shù)據(jù)予以彌補，從而確保人工智能系統(tǒng)、技術(shù)的穩(wěn)定運行。其次，區(qū)塊鏈通過采用時間戳技術(shù)給教育數(shù)據(jù)增加時間維度。教育數(shù)據(jù)的每次存儲、修改等行動都會有一個時間戳記錄，區(qū)塊鏈技術(shù)將這些行動按照時間順序全部保存下來使得任何教育數(shù)據(jù)的存儲、修改都能被追溯。例如，在職稱評審中，評審委員會將報送材料或數(shù)據(jù)作為教師職稱晉升與否的根本依據(jù)，在傳統(tǒng)評審模式中，材料或數(shù)據(jù)的真實性很難立即判定，而職稱評審又具有時間期限，由于材料或數(shù)據(jù)真實性難以在短時間內(nèi)確定而導(dǎo)致的職稱評審失誤屢見不鮮，如果采用區(qū)塊鏈技術(shù)存儲教師的所有科研、教學(xué)信息，那么區(qū)塊鏈所具有的不可篡改和時間戳的存在性證明特質(zhì)可以對報送材料和數(shù)據(jù)的真實性實現(xiàn)輕松舉證與追責(zé)［16］，職稱評審的誤判率可以得到大幅度降低。再次，區(qū)塊鏈通過采用數(shù)字簽名、環(huán)簽名算法和零知識證明等密碼學(xué)技術(shù)匿名化數(shù)據(jù)信息以保護教育數(shù)據(jù)隱私。

（三）劃定人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用邊界

教師在“人工智能+教育”時代的新角色和新地位取決于人工智能在教育領(lǐng)域耕耘的廣度和深度。如果人工智能可以廣泛、深層次應(yīng)用于育人的諸方面而無須教師的參與，那么教師在教育中一直以來的主導(dǎo)地位便會消逝。但是，目前而言人工智能不可能全盤接手教師的育人工作，正如貝克（R.S.Baker）所言，“計算機擅長快速掃描和分析大量數(shù)據(jù)，缺點是難于改變，而人類教師正好相反，人與機器是天然的合作者”［17］。人工智能會在教育領(lǐng)域的可為之處承擔(dān)大部分工作而削弱教師主導(dǎo)地位，但在人工智能不可為之教育地帶，由于教育人工智能系統(tǒng)、技術(shù)協(xié)助而“騰出手來”“有了余力”的教師可更好地以主導(dǎo)者的角色開展育人工作，未來教育會呈現(xiàn)出如下一幅圖景：機械工作交給人工智能，教師則注重方法經(jīng)驗的傳遞、情感的關(guān)注交流［18］。因此在“人工智能+教育”時代，教師的主導(dǎo)地位不是喪失而是轉(zhuǎn)移，教師主導(dǎo)地位轉(zhuǎn)移顯現(xiàn)于哪一教育空間有賴于對人工智能在教育領(lǐng)域應(yīng)用上可為與不可為之處的邊界劃分的認識。

劃定人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用邊界大體上可以分成三個逐層推進的環(huán)節(jié)：首先，明確教育的疆域有多大；其次，弄清與人類智能相比，人工智能的根本優(yōu)劣之處是什么；再次，根據(jù)人工智能的特點探究它可以應(yīng)用于哪些教育領(lǐng)域。茲列舉一例示之：我國正在大力推進素質(zhì)教育，而素質(zhì)教育內(nèi)涵的核心是培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新精神和實踐能力。事實上，創(chuàng)造力的培養(yǎng)與提高是當(dāng)下我國乃至全世界教育工作者共同的重要使命，“為創(chuàng)造性而教”已經(jīng)成為學(xué)校教育的主要目標(biāo)之一。斯騰伯格（R.J.Sternberg）和魯巴特（T.I.Lubart）將創(chuàng)造力界定為“在特定環(huán)境下，個體產(chǎn)生新異的和適合的思想和產(chǎn)品的能力”［19］。從這個意義上講，創(chuàng)造力必須同時具備新穎性和合理性兩個條件，而合理性是基于正確的價值觀對思想產(chǎn)出和產(chǎn)品輸出做出判定后的合理性，一個具備創(chuàng)造力的個體不僅采用新穎獨特的活動方式，而且能夠依據(jù)正確價值觀做出合理與否的判定。概言之，創(chuàng)造力是個體在正確價值觀引導(dǎo)下采取新穎獨特方式、手段產(chǎn)出思想和產(chǎn)品的能力。而很多學(xué)者明確指出人工智能是不具備價值觀的，正如韓少功所言：“人類最后的特點和優(yōu)勢，其實就是價值觀……就是這個價、值、觀劃分了簡單事務(wù)與復(fù)雜事務(wù)、機器行為與社會行為、低階智能與高階智能，讓最新版本的人類定義得以彰顯”［20］。既然如此，我們怎能期待一個不具備價值觀的冰冷機器可以塑造、提升學(xué)生的創(chuàng)造力呢？因此就創(chuàng)新精神培養(yǎng)而言，在人類智能尚且捉襟見肘的境況下，人工智能難有作為。

在廣袤的教育空間中，一旦確認人工智能的可為與不可為之地，人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用邊界隨即劃定完成。邊界一段是人工智能可以大顯身手的地方，于此，作為人類智能代言人的教師大可充分授權(quán)人工智能開展育人工作；在邊界另一端，比如情感培養(yǎng)、價值觀樹立、性格培育和品德教化等，受制于當(dāng)前人工智能發(fā)展瓶頸它還不能很好地應(yīng)對這些方面的挑戰(zhàn)，這也就為教師充分發(fā)揮主導(dǎo)地位留下了余地。可以肯定的是，未來教育絕不是人類智能單打獨斗，也絕非人工智能獨領(lǐng)風(fēng)騷而枉顧人類智能的獨特育人優(yōu)勢，而是教師和人工智能協(xié)同互助共同促進學(xué)生自由、和諧、充分的發(fā)展。兩者各有優(yōu)勢、又各有短板，他們在自己擅長的領(lǐng)域占據(jù)主導(dǎo)（主角），而又在自己不擅長的領(lǐng)域做好輔助（配角）。當(dāng)然，這只是一種粗線條的人工智能教育應(yīng)用邊界劃分思路，還有很多宏觀觀念問題和微觀技術(shù)難題亟待研究解決。例如，教育的疆界到底有多大？與人類智能相比，人工智能的根本優(yōu)勢和劣勢分別是什么？如何建立一種客觀化的、可操作性強的標(biāo)準(zhǔn)來評判人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用與否？評判的具體路徑和步驟是什么？這都是未來研究需要突破的。

四、結(jié)語

教育的發(fā)展必然伴隨著教育技術(shù)的不斷更新，在這個意義上，教育的發(fā)展史亦可稱之教育技術(shù)的演進史。教育與技術(shù)的關(guān)系是一個極富理論意蘊和實踐價值的話題：在技術(shù)的不斷革新面前，既不能讓教育在技術(shù)的洪流中迷失自身，也不能讓技術(shù)在刻板者的阻撓下而無用武之地?！叭斯ぶ悄?教育”是新一輪新興技術(shù)對教育的賦能，兩者交叉、融合會有磨合期，期間受到諸多批判也屬正常，但不可否認“人工智能+教育”時代已經(jīng)來臨并會加速教學(xué)方式的升級、促進教育理念的變遷。

人工智能在教育領(lǐng)域的滲透、介入勢必會對原有的教育生態(tài)平衡產(chǎn)生沖擊，從而在提高教育、教學(xué)效益的同時引發(fā)諸多問題。于此，僅對“人工智能+教育”做簡單的是否二元判定顯然是欠缺考量的懶漢做法。要借助寬廣的胸懷去承認而不是回避批判，要通過敏銳的洞察力去捕捉磨合過程中產(chǎn)生的問題，要堅定足夠的信心去解決這些困難，只有建立在承認批判且不斷完善導(dǎo)向下的“人工智能+教育”才能一步步走出困境的泥淖而進入正確的發(fā)展軌道。從這個意義上而言，對“人工智能+教育”的各種批判不是刻意營造其前行的迷霧，而是給它指明一條正確的發(fā)展方向。