观点 | 钟柏昌：“教育人工智能素养”的四大能力支柱

所 谓教师人工智能素养， 与我们一般意义上说的人工智能素养有所不同，我们首先可以参照教师数字素养进行理解。毋庸置疑，数字素养是一个比人工智能素养更为宽泛的概念，同理我们也 可以将教师人工智能素养视作教师数字素养的一个子集。 因此，参照教育部《教师数字素养》标准，教师人工智能素养也可以分为 人工智能意识、人工智能技术知识与技能、人工智能技术应用、人工智能社会责任、专业发展 等五个维度。

然而这种维度分类，犹如大多数核心素养分类框架一样， 是一种横向切分方法，遵循的是枚举逻辑，将若干重要的或具有较强概 括能力的素养作为“核心的”素养。在此基础上，还可以采用维度交叉的方式推导出更多的子成分，例如 ，TPACK模型就 是由技术知识、教学法和内容知识三种核心成分交叉形成的教师专业知识体系。显然，这种方式也是我们认识客观世界的惯用方式，有利于抓住问题的要害，但也有分裂人的整体性发展之嫌。

我们团队早期开展核心素养研究时，曾提出一种 以内化水平为依据对核心素养进行纵向切分的方式。 布卢姆认 知目标分类 中对认知过程的区分，即是以认知水平的复杂程度的线性积累作为分类依据。但是，也有很多批判者认为，其六个认知过程，很难区分哪一种复杂程度更低或更高一些。换言之，纯粹从认知水平的角度进行分类，也往往力有不逮。

为此，我们尝试了另外一种纵向分层的方法，采用了人的认知过程由外到内的切分线索将核心素养划分为一种新的三层结构：第一层为 基础知识与基本技能（“双基”层） ，“双基”层是外在于课程教材的，是客观的，主要是从学科的视角来刻画课程与教学的内容和要求； 第三层是 “学科思维”层 ，是内在于心的，是从人的视角来界定课程与教学的内容和要求；介于两者之间的是 “问题解决”层 ，它是由外在走向内在的中间环节。

可见，三层结构里面既有外在又有内在的东西，并 主张外在的知识要发展成为人的内在素养，需要经历初级的“双基”层的积累，并经过“问题解决”层的稳定应用，才能在“学科思维”层内化为人的世界观与方法论。

核心素养的三层结构

基于人的认知过程由外到内的切分思路，我们在前期有关人工智能素养的目标框架中，强调不仅需要关注素养建构的起点水平——知识，也要关注素养建构的高度——思维，更要关注素养建构过程的温湿度状态——情感，即 人工智能素养的三层结构包括人工智能知识、人工智能情感、人工智能思维三个维度。

作为人工智能素养最为内在的部分， 人工智能思维 起到了目标定向的作用，极为重要。那么，何谓人工智能思维？ 作为当代科学技术发展的结晶，人工智能在改造人们生产生活方式的过程中也塑造了人们的行为方式和思维方式。当我们以人工智能塑造的终极样态为起点逆向考察人类系统的演进过程，这本身就可以让我们获得一种宝贵的系统思维，并可以找到智慧系统、智能系统和传统的要素系统三种不同的系统形态（存在方式），而每一种系统形态的塑造都离不开关键的生产行为及支撑这些行为的思维方 式——慧造（设计思维）、智造（计算思维）和制造（工程思维）。

当然，社会系统的演进从来不是简单的相互替代的过程，而是扬弃累积、叠加共存的复杂生成过程，即智慧系统首先包含了要素系统结构物化的基本特征，然后经过智能化改造，实现 了虚实融合的革命，最终才能进化为人机共生的智慧系统，实现人机共智。在此过程中沉淀下来的思维方式也并非简单的线性产生过程，而是纠缠在一起的连续系统。由此，我们初步勾画了 人工智能思维体系的一个基本框架——由工程思维、计算思维、设计思维和系统思维组成的高阶思维体系。

人工智能思维

依据教师所扮演的不同身份角色，可以将教师人工智能素养的内容结构切分为两个面向，一是 作为人工智能时代公民应当具备的人工智能素养， 二是 作为现代教师应当具备的利用人工智能赋能教育教学的专业素养 （也称为“教育人工智能素养”），前者为后者的转化提供前提和基础，后者为前者提供应用场域和提升空间。

在智能 时代教师如何在教学生活中合理融入人工智能技术， 是一个需要特别考量的事实。尽管相关讨论 并 不鲜见，但尚缺少共识，或暂不成熟。针对尚不成熟的领域，采用较为权威的横向枚举方法是一种比较稳妥的方式。为此，我们可以参考联合国教科文组织1996年提出的四大支柱，即 学会求知，学会做事，学会共处，学会生存。 新一代人工智能的发展，正在重塑教师专业的能力基座，从而形成 “教育人工智能素养”的四大支 柱。

首先是 基于AI的情感化人能力 ，这是对学会生存的重塑。随着人工智能对人类学习、工作与生活的不断渗透，人际情感交互的空间与价值将会面临着被压缩、坍塌甚至消解的危险。对此，AI时代的教师首先要做好情感化人的表率，不仅要在技术伦理道德与社会责任方面发挥涵养作用，更需要在AI赋能的教育活动中突出学生的主体性地位和教师的育人价值， 加强师生交流、尊重学生的情感需求，学会换位思考，具备共情能力和恻隐之心 ，凸显教师与教育机器的本质性差别； 另一方面，不仅要学会观察学生在使用人工智能过程中的行为变化和情感状态，以便开展及时的情感交流或心理干预，还要学会利用人工智能的情感计算功能，设计或提供富有人文关怀的教育资源与教育过程。

其次是 基于AI的跨学科教学创新能力 ，这是对学会做事的重塑。复杂真实问题的解决涉及多学科知识的融合应用，这种融合不只是知识的简单重组，还涉及批判思维与想象能力等高阶能力，这些能力正是学生适应未来社会和推动科技创新的关键能力。由此，开展跨学科教学培养学生的高阶能力将成为教育发展的一项重要使命。传统的跨学科教学对教师能力和合作能力的要求较高，而 新一代人工智能的发展，为教师开展跨学科教学创新提供了新的机遇。 为此，AI时代的教师需要综合运用人工智能工具来寻找和生成合适的跨学科教学主题，有效建构跨学科的知识情境和学习资源，创新运用教学模式或方法来开展有效的跨学科教学实践，促进学生高阶能力的培养。

其三是 基于AI的 合作育人能力， 这是对学会共处的重塑。面对AI时代重塑教学目标、教学内容、教学方式等的系统性挑战，人类教师需要具备合作共赢的意识来应对日益复杂的教育教学问题，形成人工智能教育应用的群体智慧。对此， AI时代的教师不仅需要加强教师与教师之间的沟通合作，更需要注重教师与智能体之间的优势互补。 前者主要表现为不同学科教师能够通过协同创新将学科和跨学科能力融合到探究、分析和解决问题的教学实践过程中，促进教师共同体的专业发展；后者主要表现为教师能够合理融合人类智能和机器智能的优势，实现“1+1>2”的人机协同教学效果。

最后是 基于AI的教学问题发现能力 ，这是对学会求知的重塑。新一代人工智能能够针对一些简单问题和复杂问题快速生成答案或解决方案，但尚缺乏自我提问的能力。从这个意义上说， 在AI时代，发现问题和提出问题的能力是一项关键能力，甚至比解决问题的能力更重要。 应用AI解决教学问题亦然。因此，AI时代的教师如果还局限在解题或解决问题的层面，停留于规定性的课程内容的传授，将无法满足一个好老师的评价标准。相反，基于AI发现教学问题和培养学生提问的能力，将成为“教以成师”的关键能力。例如，基于教育大数据的教学问题发现能力、教学决策能力、教学反思能力，基于提示词工程的提问与追问能力等。