ChatGPT类生成式人工智能教育伦理危机及其应对

　　学校教育是以师生活动为主体，以教育内容为中介，师生共同构成的教育活动。传统的普通教育学通常围绕知识观、学习观、教学观来进行理论建构，而以ChatGPT为代表的生成式人工智能，在教师、学生及二者的关系层面将对教育理论与实践产生深度影响。

（一）知识观

　　1.从硬知识到软知识

　　硬知识和软知识的划分标准是知识结构、内容和价值上的稳定性^[1]。从这一划分标准上看，硬知识是指那些相对稳定的实体性知识；软知识则是指那些相对不稳定的抽象性知识。人工智能通过介入知识的生产过程，从知识的生产方式上，将知识的形态由“硬”转向“软”。ChatGPT作为一个语言分析模型，其生成信息的基础是大数据，通过将人类的语言转化为机器通用语言（二进制）实现数据的输入与生产，在数据的基础之上进行语言分析，即通过语义关联和言语组织进行信息的提取和重组，从而生成答案。由于机器程序的推理机制是概率推理而不是概念推理，换言之，其答案是基于算法背景下生成的大概率正确答案，因此这一语言分析过程不具备确定性，所生成的答案也不具备唯一性。可见，人工智能技术通过超量数据与超强算力处理信息、生成知识，知识不再是记录在书本上互不联通的静态确定性知识，其结构向动态流转的不确定方向转变。

　　2.从明知识到暗知识

　　“明”和“暗”是一组相对概念，是从认识论角度出发按照知识对于人类的可知程度来划分的知识类型。按照《现代汉语词典》中的解释，知识属于认识的范畴，是人类认识活动长期积淀的智慧。不管是经验主义知识观还是实体主义知识观，抑或后现代知识观等，都是在人类可知范围内探讨“知识是什么”。而在人工智能时代，明知识之外出现了暗知识。一方面，人工智能所生产出来的知识已经不再局限于人类可知范围内。人工智能时代的机器程序不但可以通过模仿人脑演化明知识，更重要的是它能学习既无法被人类感知又不能表达的暗知识。^[2]另一方面，正如我们并不能明晰ChatGPT到底是如何进行“排列组合”，将数据转化为知识，人工智能通过“黑箱”算法和机器程序的深度学习，使得知识生产过程与方式也变得不透明。

　　3.从碎片知识到整全知识

　　随着互联网及其相关技术的发展，知识的载体得到广泛延展。知识生产主体也由权威性学术团体转向互联网所有用户，再转向人工智能与人机协同团体。与结构化的固态知识形式相比，赛博空间背景下以超链接为基础的多模态知识组织形式将知识打碎且散落在各处。海量尚未结构化的知识以指数增长速度在网络上更新迭代，知识的碎片化已经成为学术界的共识。但在智能时代，知识已经开始呈现整全化趋势。ChatGPT的答案生成依赖于其庞大且不断扩充的数据库。尽管由于数据来源的限制和优化技术的阻碍，数据的总量和更新速度仍有待提高，但在GPT向AGI发展的过程中，建立实时更新的“超级数据库”已成为可能。在此基础上，所有散落在赛博空间的碎片知识都将被吸纳其中并形成整全知识，经由智能知识生产系统自动进行结构化与系统化，从而重塑知识的样态与生产方式。

（二）学习观

　　1.由“搜索”转向“对话”

　　学习方式随着技术的发展而同步更新。在互联网时代，搜索引擎通过根据检索信息迅速呈现相关内容提高人们搜集信息的速度，主动搜索已经替代传统的低效率资料查阅，而成为当代学习者的主流学习方式。ChatGPT已将搜索学习转为对话学习。作为一款聊天机器人，它不会如搜索引擎一般，将所有可检索的信息不加筛选地一并呈现在学习者眼前，使其不得不进行答案比较与抉择，而是回归古老的苏格拉底或孔子式的问答方式呈现信息。对话式学习要求学生具备问题意识。学生对问题精准度和完整度的不断斟酌与修正，将锻炼他们的思考能力，并在持续发问、组织知识的过程中培养创造力。在可预计的将来，人工智能技术将带来学习方式的更大变革，比ChatGPT更懂学生的“智能私教”能在答案的生成机制中融合学情因素，为每个学生提供个性化反馈，践行因“材”施教，助推深度学习。

　　2.虚拟经验助推深度学习

　　深度学习的定义是“在教师的引领下，学生围绕着具有挑战性的学习主题，全身心积极参与、体验、获得有发展意义的学习过程”。^[3]人工智能教育通过打破现实世界的边界以及创设虚拟环境，将学生带入元宇宙空间。元宇宙通过技术设备消解由于时间延迟和空间阻隔造成的限制，使师生在虚拟空间中形成镜像自我，用虚拟身份进行教育活动，重塑教育现场，在沉浸式环境中产生具身体验。教育元宇宙所塑造的虚拟环境不仅能够模拟现实世界，还能够进行跨时空回溯与预测。一方面，师生可以通过模拟技术进行时空回溯。例如，历史课可以直接将学生代入真实场景，经历人物故事，又或者回到先前课堂重历学习体验。另一方面，教师还可以进行预测性模拟。例如，在项目式学习中，对项目后续发展的各种可能性进行分析，为决策提供参考。

　　开放的元宇宙教育课堂突破以视觉为主导的单维度知识传递方式，通过对现实的模拟调动学习者的多重感官，使其在学习活动中充分感知。产生交互体验。基于对学习活动的标准性、可控性模拟，学生在虚拟环境中所获得的虚拟经验，能够比真实经验更加具体且深入。学生的虚拟经验具有现实经验所不具备的可重复性，可以加强其深度体验。而且，模拟技术能够将学生的感觉和知觉可视化，通过数据分析针对性地加强某一方面的体验，将学生全身心调入到学习活动中，产生沉浸式认知。

（三）教学观

　　1.教学目标的升级

　　从口口相传到书本阅读再到电子数据库查阅，知识载体的更新迭代弱化了人类记忆力的重要性。ChatGPT宣告“即学即用”时代的到来，人们将大量知识与技能外包给人工智能技术，判定无知的标准已经从“没有知识”变为“没有智慧”。传统教育强调的掌握“基本知识”“基本技能”的“双基”教学目标已不再重要，取而代之的是批判性思维、创造性、解决问题的能力、适应环境等高阶能力。苏格拉底的“知识即美德”、培根的“知识就是力量”等经典命题已然改写。掌握与运用知识固然重要，但怀疑知识正确性的批判能力、知道何时何地以及如何选用知识的应用能力、在急速变化环境中互动发展的适应能力，以及在挫折与困难面前重头再来的勇气和综合分析的评估能力更具优势。人工智能技术正在塑造一个以人机互动网络为基础的智能社会，没有智能特质和适应性的人将被信息社会排斥。面对人工智能的人性化发展，教学的目标在于：在保证自身的自我意识前提下，积极培育以智能技术为“武装”的、适应复杂“人—机”关系的智能社会之“新人类”。

　　2.教学现场的解构

　　人工智能技术通过数据的实时更新和信息的实时传递，带来一种冠以“光速”的教育。光速教育将解构传统教育的在场方式和时空格局，教育场所的“泛在化”使教育现象的发生无所不在。这里的“无场所”并不等于教育没有实施场所，而是将在同一时间建构一个学生共在的大环境。教育活动可以在数个不定场所同时发生，同一教育内容可以瞬间传递，创造与每一个学生的教学互动。在虚拟世界中，教室变为“可移动”的教学地点，将其带到不同的场所，如森林、海洋、博物馆、地铁等。这种虚拟的聚集带来虚拟的接近性经验，是不再需要人们相互之间具体在场的直接性经验。^[4]其内在逻辑是学生应该在教育活动中与他人实时交流，而不是坐在依序整齐排列的教室固定座位上观看、倾听和记录。人工智能教育真正达成了当代人本主义倡导的非指导性教学式的教育目的。例如，ChatGPT通过聊天来进行教育，传统教育所限定的教育场所和教学形式（教师教—学生学）让位于“无教室”和“无教学”。在人工智能技术的支持下，学生和教师不必集中于教室进行教育活动，而是在一种虚拟的网络节点上汇聚。已完成的学习任务将在节点上被提交，并以光速时效完成接收、分析和评价，而呈现在教师眼前的不仅仅是原始材料本身，更附着实时更新的透明化学情报告。教学信息管理中心将会取代教务办公室，教师得以从繁杂事务中脱身，更好地投入知识更新与创造的纯粹教学事务中去。

　　人工智能对教育产生的深度影响是智能技术赋能教育的必然结果，与此同时也带来诸多伦理危机。目前，学界对教育伦理危机的讨论可以分为内部危机和外部危机。在内部危机上，师生间伦理交往的转型成为学界关注的中心。教师的“不在场”使教师变成一个数据节点与网络符号，他们的伦理身份变得模糊不清。多数学者认为，教育的智能化趋势对师生关系产生负面效应，在挫伤教师权威性的同时危及师生信任关系。在外部危机方面，传统普通教育学原理将面临对教育经验方式解释框架全面失效的问题。教育学狭义化为教育技术学，并且“教育经验的过度数据化会导致教育丧失灵性”。^[5]这主要源于教育的直觉智慧很难在二进制的数据化程式中呈现，教育场景中的诗性表达与灵性顿悟面临丧失的危险。

（一）师生关系的危机

　　1.师生教学关系弱化

　　ChatGPT的思考力类似于人类大脑神经元的链接，其在模仿人类智能上已经有了一定的“人性”特质。区别于以往带有明显机器僵硬话语风格的聊天机器人，ChatGPT的语言表达能够体现出其对上下文语境的推理，以及对聊天者提问意图的估算。从这种人性化特质中，可以窥探未来人工智能与人类的无障碍交流，在教育领域则体现为机器化师生的“人性”化沟通。此时，人工智能教师作为一种拥有超全知识储备与超强数据处理能力的全能型教师，将会极大地消解传统教师由专业知识所赋予的权威与声望。人工智能教师促成实体化教师的消失，主要表现为三个方面：首先，人工智能教师更懂学生。它可以通过学生数据的实时采集与分析，生成动态精准的学情。其次，人工智能教师更能取信于学生。它以海量知识作为“背书”增强了自身的可信度，在重复技能的精准性以及劳动精力的持续性上也具有压倒性优势。^[6]最后，人工智能教师更会教学生。它可以借助虚拟现实、人工智能、脑机接口等技术，打造超真实的虚拟学习世界。教师角色已内隐于教学环境之中，通过角色扮演、事件模拟等为学生打造深度的交互体验。

　　2.师生身份关系模糊化

　　在人工智能时代，传统教师和学生的身份定位边界在逐渐模糊化。一方面，智能机器既是教师也是学生。如果说传统教师的作用是“传道授业解惑”，那么人工智能时代机器也具备了教师身份。ChatGPT不只是回答问题的工具，更是学生的“智能私教”。而在人类成为人工智能教育对象的同时，人工智能也成为需要受教育的学生。尽管ChatGPT已经能够模仿人类的部分智能，但其人性化特质仍待发展。ChatGPT的可训练特征可以拓展学生的身份范围，这使得智能时代的教育从思考如何在教育领域最优化使用人工智能技术，转向如何通过教育人工智能使其真正适配人类智能发展。另一方面，传统教师也在学生化。由于人工智能技术加速并可能彻底改变知识生命周期^[7]，知识正以加速度的节奏进行更新迭代而不是堆积式累加。在这样一个“学习”追不上“创造”的时代，教师必须学会驾驭技术，将智能技术融入教学，时刻自我进化、自我超越。

　　3.师生交往关系虚拟化

　　智能技术的发展改变了人与人之间交往的方式。“教学是以人际互动为基础的，离开师生互动，言传身教根本无从发生。”^[8]但随着人工智能技术及相关教育产品不断融入学校教育场景，“人—机”交往方式成为主流途径，冲击着教师与学生之间的交往方式。由于学生对人工智能产品的依赖性使用，课业问题及课程作业都从求助教师转向求助私人“智能助教”，从而减少并虚拟化师生交往。“人—机”交往缺乏情感交融。过度的“人—机”交往会导致师生情感的疏离，降低师生间交流的亲密度，使教学变成一项没有温情的事业。人工智能承担知识教学任务，使得教师能够从繁琐而重复的日常教学任务中脱身，转向立德树人的“育人”任务上，但同时也削减了具有育人价值的以知识教学为主的师生交往方式。没有“传授知识”这一中介，师生间的情感交流也将“束之高阁”。情感的缺位将引发师生之间的信任危机。良好的师生关系有赖于信任关系的建构，而人工智能技术对教育生态的全面侵蚀，在不断虚拟师生“在场性”交往的同时，也虚拟了师生间的关系。在教育技术的裹挟下，教师恐会成为智能教学的补充，屈居从属地位。

（二）经验方式的危机

　　科学哲学主导人类技术发展必然促成人工智能的出现与更迭。技术作为人类智能的延伸和创造，体现了人通过创造技术实现自身的认识与控制，而人工智能则是这种主动控制的发展形式。人工智能始终以对人类智能的万能模拟作为终极目标，这种智能模拟将身体排斥在外并不断贬低身体的实在论价值。取代身体感知觉经验的将会是结合身体和精神的“超真实”经验。

　　1.遮蔽身体的感知觉经验

　　遮蔽身体是人工智能的发展倾向，也是人类在智能时代面临的最大危机。技术在对身心合一状态的割裂上体现为两个层次：首先是通过发展人类替代性技能从而遮蔽身体的第一层次，即身体的实在性，集中表现为作为实物存在的机器取代人类的部分劳动；其次是作为虚拟存在的观念技术已经开始模仿人类精神事务，进而达到遮蔽人的精神生命的第二层次。一方面，当身体的感知觉都在元宇宙中由虚拟世界所模拟，就分割了人对自然万物的身体感触。高度仿真的虚拟经验替代真实经验而占据主导地位，人们在虚拟世界中分化出多重“自我”，既非现实自我的复刻也非他者形象的直接嵌套，而是遮蔽于身体之上的“灵魂”的运行。另一方面，当感知世界这一身体功能遭到贬值时，身体也就失去了不可替代性，以身体为基础的感知觉经验必将让位于虚拟经验的“闭门造车”。

　　2.“超真实”经验

　　元宇宙是“一个平行于现实世界，又独立于现实世界的虚拟空间，是映射现实世界的在线虚拟世界，是越来越真实的数字虚拟世界”^[9]。虽然虚拟世界是对现实生活的复刻，但其本身已经超越现实生活并由此激发出多种可能性，用马丁·海德格尔（Martin Heidegger）的话说就是“去蔽”。由智能技术所建构的虚拟世界有其真实存在的一面，主体在虚拟世界中能够得到一种虚拟经验，这种经验是超现实的感性存在。通过感官刺激的模拟，虚拟经验已经能够成为现实经验的替代品。人在现实生活中没有条件或能力获取的经验都可以在虚拟世界中实现，例如，在地理课上，学生可以“穿越”到数百年前感受前朝古都鲜活的人文景观与地理风貌。不仅如此，虚拟经验的可重复和可操作性还拓展了人类经验维度，进而拓宽了人类认识维度。在虚拟世界中，我们可以通过各种参数的调试改变从现实复刻的物理环境，创造可设置的虚拟环境，拓展人类经验的范围。从刺激人的大脑神经层面来看，虚拟经验具有现实经验所不可比拟的优越性，成为“超真实”经验。在元宇宙中，“超真实”经验取代现实经验成为人认识世界的主流途径。

（三）理论方式的危机

　　如果说，ChatGPT等生成式人工智能带来教学经验方式的重大转型，那么对于经验方式探讨及研究的理论话语结构及其方式也将面临相应的转型。由人脑神经科学理论为基础的人工智能教育学将全面取代普通教育学，教育学的话语体系不得不面临转换。在基础教育教师身份弱化之后，从事教育研究的教授将面临事业危机，即一批以研究教育学为志业的研究者将面临失业或被迫转型。教育实践方式的转变，促使教育伦理观念转变，对于教育实践伦理的理论解释框架也将发生相应转变。教育伦理危机在理论层面上表现为理论范畴危机和理论基础危机两个方面。

　　1.理论范畴的危机

　　教育活动源于知识传递的需要，教育活动的专门化孵化出学校。教师、学生、教育影响作为学校教育的三大要素，随学校教育的制度化而得到地位确立。但在人工智能教育时代，传统教育的理论范畴正面临结构性危机。

　　ChatGPT等生成式人工智能使教育活动逃离了教育现场，教育不仅看不见“人”，甚至也不及“物”。教育现场的物化影响被教育程序与指令所替代，教育现场本身被人工智能解构。虚拟互动取代现实互动，成为主要互动方式。实体性的教育环境也随之消解，基于人工智能的教育活动现场并非发生在教室，而是虚拟教育互动中。传统依托人员聚集和设施布置建立起来的空间布局，必然让位给虚拟教育带来的“无教室”和“无学校”，在特定空间内发生的教育活动将让位于远程监控的即时教育。从知识的传递方式上来看，脑机接口（BCI）这一新型人机交互技术将彻底颠覆传统的讲授式教学法，这将大大提高知识传递的效率。学生通过“脑机”或“脑脑”的双向互动，在虚拟世界中进行具身性探究式学习。从教师角度看，更高效率的“人—机”教学通过瓦解教师主体身份导致师生共生关系断裂，“尊师重道”观念荡然无存。从学生角度看，在元宇宙中既可以直接运行各种预设“学习包”进行学习，也可以在自由虚拟活动中获取知识、培养能力。这一过程真正实现个性化自主学习。从教育内容上看，虚拟世界框架内的知识，通过多元信息媒体的互动自主生成和持续流转，形成自身的特有结构。这不需要以现实为依托，是普通教育学规定性体系所不能够覆盖的。从教学方式上看，电子化课程以即时性超链接的形式“漂浮”在虚拟教育系统中，供人随时取用。通过信息的远程控制和虚拟化身的相遇进行教育活动。教育活动可以在数个不定场所同时发生，同一教育内容可以瞬间传递，创造与每一个学生的教学互动。从教学组织形式上看，人工智能技术为个性化教育提供支持，消解了班级授课制存在的必要性。班级授课制是一种基于提升教学效率和加强教学管理而存在的集体性教学组织形式，存在固有局限性。这些局限性包括无法真正因材施教、弱化学生主体地位、抑制学生创造性等。人工智能技术实时采集数据并进行分析，为个性化学习提供支持，使学生能够根据自身情况调整学习方案，在学习资源、学习方式、学习评价上都做到个性化。从教育评价上看，通过数据实时更新和信息实时传递而实现的光速教育评价，已经消除因时间延迟和空间阻隔造成的限制。学生的学情和教育评价数据，可以通过区块链等技术转换成能够进行价值交换的虚拟通行码，教育评价得以贯穿教育教学全过程，颠覆传统以卷面分数为标准的评价方式。

　　2.理论基础的危机

　　教育活动的展开以学生的学习活动为基础，解释学习行为是教育理论的出发点。自约翰·弗里德里希·赫尔巴特（Johann Friedrich Herbart）在19世纪初将科学心理学作为普通教育学的理论基础以来，心理学的相关知识一直用于解释教育情境中的学习行为以及一系列心理现象。人们认为心理学领域足以为教育提供科学的学习理论，并将心理学研究成果用于改进教学方法以提升教学效果。学习行为的解释有行为主义和认知主义两条基本路径，前者从学生的外显行为推测心理机制，后者则将计算机学习移植至人类学习。且不用说“从行为推测心理”本身就是缺乏根基的论证过程，计算机原理也并非可靠的教育理论基础。认知心理学深受计算机科学的影响，如工作记忆的概念就起源于计算机领域。然而这种将计算机学习套用于人类学习的方式实际是本末倒置，将教育学置于程序主义的理论基础之上。学习行为的解释需从大脑的工作机制为原点，因此教育理论必须转向脑神经科学。脑神经科学可以帮助人们更好地了解人类大脑的运作方式，进而从根本上解释人类的学习行为。例如，我们可以通过研究大脑中的神经元如何相互作用，来了解人类如何处理信息和记忆。以脑神经科学为基础的人工智能教育学，将全面取代普通教育学，建构新的教育话语体系。

　　如果说，传统教育的理论前提是学生具有可塑性和差异性，那么在以脑神经科学为基础的人工智能教育学视角下，这正是由大脑神经的可塑性和差异性所决定的。学习不仅仅是知识的获取和技能的培养，其更深层的根基是大脑新神经连接的发展。大脑神经网络的架构方式在机器算法学习中的应用证明了这一观点。例如，类似ChatGPT的生成式人工智能以人工神经网络为算法载体，在“监督学习”“强化学习”等人工训练中表现出超强学习力。神经元连接之间的工作机制被视作学习活动发生的生理基础，如海马体是已知在学习中发挥核心作用的大脑区域。已有研究揭示影响大脑学习行为的因素，如睡眠、压力、情感等^[10]，探讨学习背后的神经科学基础。然而，无论是否处于教学活动中，大脑神经元之间的工作机制从不中断^[11]，如果通过一系列神经科学技术改变大脑皮层结构成为可能，那么就可以促进学生学习。大脑神经网络的发育规律和工作机理，可以帮助教育理论工作者理解思维、智力、创造力等神经科学基础，并设计出有助于智力和创新能力发展的智能教育模式。

　　目前，学界对人工智能的态度是将技术视作工具来探讨其价值，这就引出积极和消极的两种态度。积极态度是将技术视作人的延伸，并通过操纵技术来改造自然以体现人类作为实践主体的生命意志；消极态度是唯恐对本受制于人手的技术脱离控制，并通过复制人类智能从而威胁人类主体地位。以上两种基于工具向度的看法都属于竞争性思维，将人和技术看作非此即彼的对手。从工具主义视角来看，人工智能的发展必将带来人类主体价值被否定的危险。只有摒弃工具性思维才能回到身体感知觉与艺术创造相统一的状态，竞争性思维的反面是共生性思维，即主客体交融的协同发展。对以ChatGPT为代表的生成式人工智能教育伦理危机的应对，关乎未来“人工智能+教育”图景。从工具性思维转向共生性思维，直面教育生态变革，是人工智能教育的发展路径。谨慎对待技术乐观主义，避免技术悲观主义，规避教育适应的技术逻辑，遵循技术应用的教育逻辑是应循路径。

（一）重构教师社会身份

　　教师作为一个基于教育活动专门化所建构的社会身份概念，在人工智能时代面临弱化甚至消失的危机。随着人工智能技术的持续发展，社会对教师的角色期待上寄托了培养具备全球竞争力人才的殷切期望。因此，需要推动教师身份的转向，使其向“人工智能+教育”的智能化阶段发展。

　　一方面，教师需要加快自身观念与技术更新的步伐，突出其在教育活动中的主体性与创造性。教师在保证自身教学自主性的基础之上，需加快学习人工智能在教育领域的使用和管理，更加积极地投身于教育实践。人工智能技术渗透教学设计、实施的全过程，未来教育的智慧性工作离不开智能技术支撑。这意味着教师需要不断提升自身信息素养和技术能力，强化智能技术应用能力，在适应人机协同工作模式的同时，发挥其促进学生知识习得与智慧生成的正向价值导向。^[12]另一方面，教师需要重新进行自我定位。人工智能将取代传统教师承担的学情分析、知识传递、教育评价等重复性任务，教师的育人功能将会凸显。教师自身固然需要熟练掌握智能技术，更要真正胜任人工智能无法完成的工作。必须积极关注机器所不能量化的学生情感、态度、价值观，发挥人工智能所不能替代的德育价值，即培育学生具有区别于人工智能的正确价值观、必备品格、关键能力，回归育人本质。教师可以监控人工智能对学生的全方位数据化过程，克服学生学习机械化、主体地位弱化等背离育人初衷的危机。人工智能提供的个性化学习离不开学生的自主抉择，而持有未成型价值观念的学生，在海量电子学习资源面前难以做出明智的选择，这就亟需教师以道德为准绳，培养学生明辨是非、自主抉择的能力。

（二）重塑教学实践方式

　　人工智能时代，应在教育数字化转型背景下重塑教学实践方式。传统时空固定、稳定连续的知识传递活动，以“教师教—学生学”为主要教学实践方式。这种“人—人”交互模式必须重塑为“人—机—人”数字化智能信息交互模式。“人—机—人”意味着教师和学生要与人工智能共同协作，完成创造性任务。一方面，积极拥抱智能技术，创设沉浸式虚拟教学环境。例如，教师可以利用虚拟现实、增强现实等技术创设的虚拟环境，将扁平的教学内容立体化，进而深化学生学习体验。另一方面，建立和管理超级数据库，实现精准教学。超级数据库的特点是实时更新与跨域融合。跨域融合是指将课程资源、学生数据、教师数据跨领域整合。实时采集学生数据并进行针对性分析，生成每一位学生的全方位动态学情。依托超级数据库，形成学生的学习调控系统，合理调试学习进度、选择学习方式、调度学习资源、配备学习设备等，达到海量资源整合基础上的“最优化教学”。

（三）重设教育伦理规范

　　人工智能技术与教育融合创新发展的趋势不可避免，其伦理风险也在教育领域不断凸显。为了创造一种人机协同发展的和谐共生关系，需要重新设定教育伦理规范。伦理规范是一体两面的综合体，其内在结构为伦理秩序，外在则表现为伦理规约。无论是内在的伦理秩序还是外在的伦理规约，都需要用消极伦理来明确“禁为”的边界，用积极伦理来指示“应为”的内容。^[13]伦理规范的目标并不仅仅是列出一系列法律条约来限制人工智能，更重要的是不断调整“人工智能+教育”的发展方向，使其能够维护教育的育人初心，成为未来教育获得最大发展空间的保证^[14]。就当前的情况来看，人工智能在教育领域的应用表现出覆盖面窄、应用率低、地域差异等问题，现阶段更适合采用积极伦理为主、消极伦理为辅的综合伦理观，由此出发建构教育伦理规范。教育的关键问题是正确应对实际发生的教育活动，因此必须结合教育实际，促进教育伦理规范的构建。一方面要培养教师智能伦理反思的能力，使教师能够保持自身主体性地位，在人机协同的过程中把握伦理尺度，识别和避免算法依赖、算法歧视、算法替代等问题。另一方面，需要在教师教育方面开设人工智能伦理课程，加强教师的信息甄别能力、自我反思能力和人机沟通能力，引导学生合理地“与机共舞”。

（四）重建教育理论基础

　　普通教育学建立在以实在论为基础的现代主义之上，深受科学主义主导的启蒙思想影响。现代教育的初衷是培养理性、自由而全面发展的人，然而在现代主义框架内并未实现理性的乌托邦。从意识形态上审视教育，现代主义对真理、本质等确定性的追求在教育中则体现在教育目的的未来性、教育过程的封闭性和教育结果的同一性上。所有与教育相关的要素被整合起来形成一种教育的现代结构，结构中的每一要素按照既定路线朝着遥远的确定性目的努力，培养抽象且同质化的人。面对人工智能技术对教育生态的冲击，教育理论框架必须适应智能化的潮流，更新传统观念，开拓理论视野。作为一种文化实体的后现代主义思想在解构现代主义哲学基础的同时，也为教育理论基础提供新的土壤。^[15]以建设性的态度看待后现代主义教育，以动态生成的思维方式重建智能时代的教育理论基础。人工智能时代的教育更强调开放与创造、否定中心与等级、重视差异与多元化、注重培养人的探索与创新精神。教育目的的制定则由确定性美好蓝图转化为情境生成性的自适应体系，教育过程由线性发展的封闭程序转化为多维动态的探究和创造，教育关系由主客二元的对立结构转化为尊重差异性前提下的平等对话与相互理解。

　　综上所述，无论对于ChatGPT等生成式人工智能工具持消极抵制的态度，还是积极拥抱的态度，它已然对于全球化的学校教育产生深度影响。建立在现代主义哲学基础之上的教育伦理秩序也发生了巨大变化，知识观、学习观、教学观、师生观、时空观等都随之产生深远影响。唯有在教师社会身份、教育伦理规范、教学实践方式、教育理论方式等方面做出科学有效的改变或重建，才能展望并创造人工智能与教育可持续发展关系的和谐图景。