AI赋能教育学

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AI赋能教育学

机遇与挑战并存





生成式人工智能正深刻影响中国教育学知识生产，既带来创新机遇，也面临现实困境。本文聚焦AI与教育学的融合路径，探讨技术赋能下的应对策略与未来展望。

01

生成式AI带来的机遇



开创人机协同的知识生产新格局
传统教育学知识生产长期以人类为绝对主体，从古代哲人的教育思想创生，到现代学者的系统性研究，均依赖人类的经验与智慧。而以ChatGPT为代表的生成式AI，正在打破这一单一格局——它不仅是工具，更能通过算法分析人类意图，完成文献筛选、信息重组、文本润色等复杂任务，甚至能根据反馈形成对教育问题的“觉知”。

尽管AI能否成为独立知识主体仍存争议，但其“人机交互”模式已显著改变知识生产流程：研究者可借助AI高效处理数据、优化表达，AI则通过人类反馈迭代输出质量。这种“协同共生”的新范式，正推动教育学知识生产从“个体创造”向“人机共创”转型。

推动知识生成机制的技术化革新
  生成式AI的核心价值在于重构知识生产逻辑：传统教育学知识多源于经验总结，而AI则通过“数据—算法—知识”的路径，实现从海量教育数据到结构化知识的转化。例如，AI可分析全国教育质量监测数据，快速定位区域教育差距；或基于课堂教学视频，提炼高效教学模式。

这种“数据驱动”的范式具有三大优势：全样本分析：突破传统抽样研究的局限，实现教育现象的全景式把握；  自动化生产：从数据输入到报告输出的流程高度简化，大幅提升研究效率；  动态迭代：通过实时数据更新，确保知识的时效性与针对性。

重塑教育学知识的存在样态
  生成式AI不仅改变知识“如何生产”，更影响知识“如何存在”：
总量爆发：AI可批量生成教育政策解读、教学案例分析等内容，突破人类认知的时空限制；
精度提升：算法的逻辑严谨性降低了文本错误率，如文献综述的引用准确性、研究结论的推导严密性；
形态软化：AI支持多模态交互（文本、图像、语音），输出内容更具情境化与个性化。例如，针对乡村教师，AI可生成图文结合的“乡土教育资源包”，兼顾专业性与实用性。

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技术赋能下的现实困境



非意向性削弱知识生产的自主性
  教育学知识生产本质是有目的的创造性活动，需研究者主动聚焦教育公平、立德树人等核心议题。但生成式AI作为“无自主意识”的工具，仅能按指令输出内容，无法主动感知教育实践中的矛盾与需求。

例如，当研究者提问“如何提升农村教育质量”时，AI可罗列政策建议，却无法像人类学者那样深入乡村学校，理解教师流失的情感动因或学生的真实困境。这种“被动响应”特性，使其难以成为知识生产的主导者。

既定性限制知识创新的突破力
生成式AI的输出依赖预置数据与算法，这使其陷入“已知知识重组”的困境：
数据边界：训练数据多源于现有人类知识，难以突破学科认知的“天花板”；
算法固化：逻辑推理模式受限于程序设计，难以提出颠覆性观点。

例如，AI撰写的“教育公平研究综述”，可能仅整合已有文献结论，而无法像人类学者那样从哲学视角批判“公平”的定义，或提出“数字时代教育公平新内涵”等原创命题。

人文性缺失影响知识的价值深度
教育学是兼具科学性与人文性的学科，需对教育现象进行价值判断与意义建构。但AI的“语义理解”本质是概率计算，而非真正的“认知”：
因果解释薄弱：AI能发现“留守儿童成绩差”与“父母外出务工”的相关性，却无法阐释家庭情感缺失对儿童成长的深层影响；
价值立场中立：面对“教育产业化”等争议话题，AI可能机械罗列正反观点，而缺乏对教育公益性的坚定维护；
情感表达匮乏：生成文本虽逻辑通顺，却难以传递陶行知“捧着一颗心来，不带半根草去”的教育情怀。

03

构建人机协同应对路径



坚守教育学人的主体地位，强化知识生产自主性
技术是手段，人才是根本。教育学人需在人机交互中把握主导权：
价值引领：明确AI辅助的边界，将研究重心放在教育本质问题（如“培养什么人”“怎样培养人”）上，避免陷入“技术工具主义”；
能力升级：主动学习AI工具的使用逻辑，如通过提示词工程引导AI生成更精准的内容，将技术优势转化为研究效能；
风险规避：警惕对AI的过度依赖，例如文献综述需人工核验AI引用的真实性，政策建议需结合实地调研修正。

挖掘AI技术潜能，推动原创性突破
  AI的“数据处理”与“逻辑推理”优势，可成为原创研究的“助推器”：
工具层面：利用AI进行文献计量分析，快速定位研究空白（如“乡村教育数字化”领域的热点与缺口）；
思维层面：通过AI模拟不同研究假设的结果，为理论创新提供实证支撑（如验证“项目式学习对批判性思维的影响”）；
方法层面：借鉴AI“深度学习”范式，构建“教育实践—数据沉淀—理论提炼”的本土化知识生产路径，避免盲目照搬西方教育理论。

注入人文价值确保温度深度
为弥补AI的人文短板，需要构建价值嵌入机制：
提示词引导：在提问中明确价值立场，例如要求AI结合“五育并举”政策分析劳动教育实施路径；
内容审核：对AI生成文本进行人文校验，修正技术理性的价值中立倾向；
本土训练：推动中文大模型研发，如基于陶行知思想、乡村振兴实践等本土数据训练，加强其对中国问题理解。

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在技术与人文平衡中前行



生成式人工智能为中国教育学知识生产打开了技术赋能窗口，但其本质仍是服务于教育事业。未来发展既要拥抱技术革新，用AI破解数据处理和普及难题，更要坚守育人的初心，以驾驭技术之道防止唯效率论和数据至上的误区。

“唯有在技术理性与人文关怀之间找到平衡点”，才能让生成式人工智能真正成为构建中国自主教育学体系的重要加速器，为建设强国提供坚实理论支撑。

论文出处：《生成式人工智能赋能中国教育学知识生产的困境及应对》  版权声明：本文基于学术研究成果整理，仅供交流学习，如有侵权请联系删除。

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