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摘 要：本文通过分析具身认知理论下的个体学习方式，得出个体学习优势核心能力之所在。在此基础上探讨如何使个体学习和信息技术优势互补，得出信息技术可通过规则、反馈和长效引导机制来促进个体学习的优势体系发挥，通过补充计算推理和记忆能力来弥补个体学习的劣势体系，从而使信息技术与个体学习更好的融合。
关键词：具身认知;个体学习;信息技术
一、引言
信息技术辅助个体学习已然成为21世纪不可逆转的历史大趋势。目前，信息技术已经大大改变了教与学的形态，虽然信息技术改变了教育环境和教育方式，但人类大脑学习方式与十年前、上一代人或一个世纪前没有显著的变化，个体学习者获得知识和技能的基本机制在社会变革中未曾改变。近年来，具身认知的概念逐渐被广泛认同，认知不再是大脑的专属功能，而是包括大脑在内的身体的认知。
具身学习环境是基于“感知—行动”循环的生态学习机制。学习者犹如信息探测器，可以探测学习环境中不同种类的信息。由此，学习者不是纯思维的线性模式，即“输入—存储—再现”模式，信息技术无法生硬的将知识输入大脑，学习者也无法纯理性的接受输入。学习者需要基于“感知—行动”循环的动态耦合机制，进行自动自发的学习，在这一过程中，有效利用信息技术将使个体学习的效果得以提升。
本文第一部分简述具身认知理论下的个体学习方式;第二部分基于具身认知理论分析个体学习和信息技术各自的优势所在;第三部分探讨如何使个体学习和信息技术优势互补，使信息技术更好的辅助个体学习;第四部分总结全文。
二、具身认知理论下的个体学习方式
身体与大脑的互动为感知、行动和情感奠定了基础，并对更为高阶之认知过程做出重要贡献。这些高阶的认知包括了个体学习中最重要的几项能力，它们是：知识迁移、推理和顿悟。
首先，人类的知识迁移能力极大的优于信息技术。由具身认知所形成的知识迁移能力是一个多系统结构，任何知识体系之间都能够发生直接或间接的影响。人类通过跨感官、跨系统的分析、概括、总结，使知识体系之间形成庞大的多系统结构，且该结构可以灵活多变的“举一反三”，创新出新的知识体系。现有信息技术是单一系统结构，即便目前最先进的人工智能系统，其知识迁移能力也是单一、线性的，与人类强大的知识迁移能力相距甚远。
其次，人类的信息推理能力弱于信息技术。推理是一种根据已知条件和事实推测出结论的过程。信息技术具有庞大的数据存储及调取能力，并可利用数据分析工具得出最优结果，现有人工智能技术包含机器学习、机器视觉、机器人技术、自然语言处理以及自动化技术等，涵盖各领域，数据把握的质与量均较高，具有强推理能力。人类在推理过程中主要依靠已有知识经验，易受环境、动机、情绪、思维定势等各方面影响，推理结果缺乏客观性、稳定性，且速度无法与信息技术相比拟。
第三，人类顿悟学习能力优于信息技术。顿悟是一种突然的理解、认识或者问题解决，是自发地对某种情境中各刺激间关系的豁然领会。人类顿悟学习不仅包含类似于信息技术的串行信息加工过程，还包含从不同角度解析问题的并行加工，这一点是现有信息技术无法完成的。
具身认知导致人类拥有较强的知识迁移能力和顿悟学习能力，和较为一般的推理能力。这些特点决定了人类学习的优势核心能力为：想象力、创造力和自我意识。相较而言，信息技术的优势核心能力可概括为：计算+记忆。
想象力是人在已有形象的基础上，在头脑中创造出新形象的能力。创造力是产生新思想，发现和创造新事物的能力。自我意识也称自我，是个体对自己各种身心状态的认识、体验和愿望，对人格的形成、发展起着调节、监控和矫正的作用。
人类的想象力、创造力和自我意识是现有信息技术很难达到的，但信息技术的计算+记忆能力能够很好的补充人类推理能力、计算能力、记忆能力的不足。
三、个体学习与信息技术关系重构
3.1 个体学习与信息技術要素
具身认知为人类的感知、行动、情感奠定了基础，使人类能够将习得的知识进行迁移、推理、顿悟，并拥有想象力、创造力和自我意识等区别于信息技术和其它生物的学习方式。个体学习与信息技术关系重构需要把握两个要点：第一，确立并高扬人在学习中的主体地位;第二，揭示信息技术在学习者身体、大脑和环境交互过程中扮演的重要角色，营造具身环境，弥补人类所缺，使技术成为辅助人类学习的工具和伙伴。
图1所示为个体学习与信息技术关系示意图。
3.2 信息技术辅助个体学习方式
信息技术辅助个体学习的核心思路可以概括为促进优势体系，弥补劣势体系。图2所示为信息技术辅助个体学习示意图。
信息技术促进个体学习优势体系可从以下两方面进行：
第一，信息技术辅助规则机制。自我调控是自我意识的意志成分，它是个体对自己心理活动和行为的调节与控制，包括自我理想、自我监督、自我塑造、自我克制、自我教育等层次。自我调控是自我意识的高级属性，是对学习影响较大的方面，也是人类较难做到的方面。研究显示，自我调控能力需要经过20多年的发展才能趋于稳定。对于绝大多数自我调控能力较弱的年轻人，可通过信息技术辅助人脑规则建立来达到自我调控的作用。目前，此类信息技术成熟，软件种类繁多，我们常见的时间管理软件、计划管理软件、学习内容定期推送打卡等都属于此类。
第二，信息技术辅助反馈机制。反馈是学习结果与学习者之间相互作用的一种形式。当学习者感受到学习效果后，将会对学习作出调整，从而影响下一阶段学习效果。反馈可分为正反馈和负反馈，学习效果较好时，学习者即接受到正反馈，有利于强化下一阶段学习效果;学习结果不好时，学习者接受到负反馈，学习者将对学习作出调整，影响下一阶段学习效果。信息技术所设定的学习内容、管理机制可以很好的帮助学习者建立反馈机制。目前，闯关学习、打卡奖励、群组学习等软件形式都属于此类软件，学习者可利用此类软件辅助学习。 信息技术弥补个体学习劣势体系表现在如下两个方面：
第一，信息技术弥补人类计算推理能力不足。推理实际上也是一种计算，推理是由一个或几个已知的判断推出一个新的判断的思维形式。与信息技术相比，人类已知知识的结构、广度、数量都远不及信息技术，如今的人工智能系统可以轻松快捷的获取海量级已知知识，并可以进行推理、决策、博弈等。现有的决策软件、数据分析软件，以及运用人工智能、大数据技术所开发的众多相关运用都可以很好的弥补个体学习中的不足。
第二，信息技术弥补人类记忆能力不足。记忆是人脑对经验过事物的识记、保持、再现或再认，是进行思维、想象等高级心理活动的基础，是学习、工作和生活的基本机能。信息技术拥有海量资源，无论广度、时效性，还是记忆的速度、精准度均远超人类，且从不会遗忘。随着人工智能技术的不断发展，现今信息技术的再认能力也逐步赶超了人类。学习者可以极大的利用信息技术的记忆特点解放大脑，让大脑更多的发挥知识迁移、顿悟、想象力、创造力等优势体系项目。我们常常使用的Google、百度等搜索引擎，知乎等知识类问答论坛，工作法管理软件等都属于信息技术弥补人类记忆能力不足的相关应用。
信息技术通过规则机制和反馈机制的建立促进个体学习的优势体系发挥，通过补充计算推理和记忆能力来弥补个体学习的劣势体系。此外，随着信息技术的不断发展，个体学习的主要方向将逐渐过渡到如何更好的让信息技术辅助信息技术进行工作和学习。即人类学习的重点不再是学习某种单一性质知识或技能，而是跨领域思考、顶层设计、用算法设计修缮算法等，这将更加需要人类极大的发挥优势体系和利用信息技术弥补劣势体系。RPA（Robotic Process Automation，软件流程自动化）技术就是人类指导信息技术进行自动工作的一项技术，RPA通过预先设定，使软件自动执行本来是人工操作计算机完成的业务，大量重复的、基于规则的工作流程任务被设定后的软件自动完成，极大的减轻人类的工作，且提高人类的工作效率。
四、小结
本文首先分析具身认知理论下的个体学习方式，得出个体学习优势核心能力为想象力、创造力和自我意识，而信息技术的优势为计算+记忆。在此基础上探讨如何使个体学习和信息技术优势互补，得出信息技术通过规则机制和反馈机制的建立来促进个体学习的优势体系发挥，通过补充计算推理和记忆能力来弥补个体学习的劣势体系，从而使信息技术与个体学习更好的融合。
参考文献
[1] 唐孝威，黄华新.“第二代认知科学”的认知观 [J].哲学研究，2006（9）：92-100.
[2] Abrahamson D，Lindgren R. Embodiment and Embodied Design[M]// R K Sawyer. The Cambridge Handbook of the Learning Sciences. 2nd ed. Cambridge，UK：Cambridge University Press，2014.
[3] Abrahamson，D.，& Lindgren，R. Embodiment and embodied design[M]// R. K. Sawyo1. TheCambridge Handbook of the Learning Sciences Cambridge，MA：Cambridge UniversityPress 2014：358-376.
[4] Alexander，R.，Doddington，C. Gray，J. Hai^reaves，L.，& Kershner，R. The Cambridge primary review research surveys[M]. New York：Routledge，2012.
[5] Calvo，P.，Gomila，T. Handbook of cognitive science：An embodied approach[M]. San Diego CA：Elsevier，2008. 355.
[6] 鄭旭东，王美倩。“感知—行动”循环中的互利共生：具身认知视角下学习环境构建的生态学[J].中国电化教育. 2016（9）
作者简介：金鑫，长沙民政学院教师，研究方向为人工智能、机器人流程自动化技术（RPA）等。
关键词：具身认知;个体学习;信息技术
一、引言
信息技术辅助个体学习已然成为21世纪不可逆转的历史大趋势。目前，信息技术已经大大改变了教与学的形态，虽然信息技术改变了教育环境和教育方式，但人类大脑学习方式与十年前、上一代人或一个世纪前没有显著的变化，个体学习者获得知识和技能的基本机制在社会变革中未曾改变。近年来，具身认知的概念逐渐被广泛认同，认知不再是大脑的专属功能，而是包括大脑在内的身体的认知。
具身学习环境是基于“感知—行动”循环的生态学习机制。学习者犹如信息探测器，可以探测学习环境中不同种类的信息。由此，学习者不是纯思维的线性模式，即“输入—存储—再现”模式，信息技术无法生硬的将知识输入大脑，学习者也无法纯理性的接受输入。学习者需要基于“感知—行动”循环的动态耦合机制，进行自动自发的学习，在这一过程中，有效利用信息技术将使个体学习的效果得以提升。
本文第一部分简述具身认知理论下的个体学习方式;第二部分基于具身认知理论分析个体学习和信息技术各自的优势所在;第三部分探讨如何使个体学习和信息技术优势互补，使信息技术更好的辅助个体学习;第四部分总结全文。
二、具身认知理论下的个体学习方式
身体与大脑的互动为感知、行动和情感奠定了基础，并对更为高阶之认知过程做出重要贡献。这些高阶的认知包括了个体学习中最重要的几项能力，它们是：知识迁移、推理和顿悟。
首先，人类的知识迁移能力极大的优于信息技术。由具身认知所形成的知识迁移能力是一个多系统结构，任何知识体系之间都能够发生直接或间接的影响。人类通过跨感官、跨系统的分析、概括、总结，使知识体系之间形成庞大的多系统结构，且该结构可以灵活多变的“举一反三”，创新出新的知识体系。现有信息技术是单一系统结构，即便目前最先进的人工智能系统，其知识迁移能力也是单一、线性的，与人类强大的知识迁移能力相距甚远。
其次，人类的信息推理能力弱于信息技术。推理是一种根据已知条件和事实推测出结论的过程。信息技术具有庞大的数据存储及调取能力，并可利用数据分析工具得出最优结果，现有人工智能技术包含机器学习、机器视觉、机器人技术、自然语言处理以及自动化技术等，涵盖各领域，数据把握的质与量均较高，具有强推理能力。人类在推理过程中主要依靠已有知识经验，易受环境、动机、情绪、思维定势等各方面影响，推理结果缺乏客观性、稳定性，且速度无法与信息技术相比拟。
第三，人类顿悟学习能力优于信息技术。顿悟是一种突然的理解、认识或者问题解决，是自发地对某种情境中各刺激间关系的豁然领会。人类顿悟学习不仅包含类似于信息技术的串行信息加工过程，还包含从不同角度解析问题的并行加工，这一点是现有信息技术无法完成的。
具身认知导致人类拥有较强的知识迁移能力和顿悟学习能力，和较为一般的推理能力。这些特点决定了人类学习的优势核心能力为：想象力、创造力和自我意识。相较而言，信息技术的优势核心能力可概括为：计算+记忆。
想象力是人在已有形象的基础上，在头脑中创造出新形象的能力。创造力是产生新思想，发现和创造新事物的能力。自我意识也称自我，是个体对自己各种身心状态的认识、体验和愿望，对人格的形成、发展起着调节、监控和矫正的作用。
人类的想象力、创造力和自我意识是现有信息技术很难达到的，但信息技术的计算+记忆能力能够很好的补充人类推理能力、计算能力、记忆能力的不足。
三、个体学习与信息技术关系重构
3.1 个体学习与信息技術要素
具身认知为人类的感知、行动、情感奠定了基础，使人类能够将习得的知识进行迁移、推理、顿悟，并拥有想象力、创造力和自我意识等区别于信息技术和其它生物的学习方式。个体学习与信息技术关系重构需要把握两个要点：第一，确立并高扬人在学习中的主体地位;第二，揭示信息技术在学习者身体、大脑和环境交互过程中扮演的重要角色，营造具身环境，弥补人类所缺，使技术成为辅助人类学习的工具和伙伴。
图1所示为个体学习与信息技术关系示意图。
3.2 信息技术辅助个体学习方式
信息技术辅助个体学习的核心思路可以概括为促进优势体系，弥补劣势体系。图2所示为信息技术辅助个体学习示意图。
信息技术促进个体学习优势体系可从以下两方面进行：
第一，信息技术辅助规则机制。自我调控是自我意识的意志成分，它是个体对自己心理活动和行为的调节与控制，包括自我理想、自我监督、自我塑造、自我克制、自我教育等层次。自我调控是自我意识的高级属性，是对学习影响较大的方面，也是人类较难做到的方面。研究显示，自我调控能力需要经过20多年的发展才能趋于稳定。对于绝大多数自我调控能力较弱的年轻人，可通过信息技术辅助人脑规则建立来达到自我调控的作用。目前，此类信息技术成熟，软件种类繁多，我们常见的时间管理软件、计划管理软件、学习内容定期推送打卡等都属于此类。
第二，信息技术辅助反馈机制。反馈是学习结果与学习者之间相互作用的一种形式。当学习者感受到学习效果后，将会对学习作出调整，从而影响下一阶段学习效果。反馈可分为正反馈和负反馈，学习效果较好时，学习者即接受到正反馈，有利于强化下一阶段学习效果;学习结果不好时，学习者接受到负反馈，学习者将对学习作出调整，影响下一阶段学习效果。信息技术所设定的学习内容、管理机制可以很好的帮助学习者建立反馈机制。目前，闯关学习、打卡奖励、群组学习等软件形式都属于此类软件，学习者可利用此类软件辅助学习。 信息技术弥补个体学习劣势体系表现在如下两个方面：
第一，信息技术弥补人类计算推理能力不足。推理实际上也是一种计算，推理是由一个或几个已知的判断推出一个新的判断的思维形式。与信息技术相比，人类已知知识的结构、广度、数量都远不及信息技术，如今的人工智能系统可以轻松快捷的获取海量级已知知识，并可以进行推理、决策、博弈等。现有的决策软件、数据分析软件，以及运用人工智能、大数据技术所开发的众多相关运用都可以很好的弥补个体学习中的不足。
第二，信息技术弥补人类记忆能力不足。记忆是人脑对经验过事物的识记、保持、再现或再认，是进行思维、想象等高级心理活动的基础，是学习、工作和生活的基本机能。信息技术拥有海量资源，无论广度、时效性，还是记忆的速度、精准度均远超人类，且从不会遗忘。随着人工智能技术的不断发展，现今信息技术的再认能力也逐步赶超了人类。学习者可以极大的利用信息技术的记忆特点解放大脑，让大脑更多的发挥知识迁移、顿悟、想象力、创造力等优势体系项目。我们常常使用的Google、百度等搜索引擎，知乎等知识类问答论坛，工作法管理软件等都属于信息技术弥补人类记忆能力不足的相关应用。
信息技术通过规则机制和反馈机制的建立促进个体学习的优势体系发挥，通过补充计算推理和记忆能力来弥补个体学习的劣势体系。此外，随着信息技术的不断发展，个体学习的主要方向将逐渐过渡到如何更好的让信息技术辅助信息技术进行工作和学习。即人类学习的重点不再是学习某种单一性质知识或技能，而是跨领域思考、顶层设计、用算法设计修缮算法等，这将更加需要人类极大的发挥优势体系和利用信息技术弥补劣势体系。RPA（Robotic Process Automation，软件流程自动化）技术就是人类指导信息技术进行自动工作的一项技术，RPA通过预先设定，使软件自动执行本来是人工操作计算机完成的业务，大量重复的、基于规则的工作流程任务被设定后的软件自动完成，极大的减轻人类的工作，且提高人类的工作效率。
四、小结
本文首先分析具身认知理论下的个体学习方式，得出个体学习优势核心能力为想象力、创造力和自我意识，而信息技术的优势为计算+记忆。在此基础上探讨如何使个体学习和信息技术优势互补，得出信息技术通过规则机制和反馈机制的建立来促进个体学习的优势体系发挥，通过补充计算推理和记忆能力来弥补个体学习的劣势体系，从而使信息技术与个体学习更好的融合。
参考文献
[1] 唐孝威，黄华新.“第二代认知科学”的认知观 [J].哲学研究，2006（9）：92-100.
[2] Abrahamson D，Lindgren R. Embodiment and Embodied Design[M]// R K Sawyer. The Cambridge Handbook of the Learning Sciences. 2nd ed. Cambridge，UK：Cambridge University Press，2014.
[3] Abrahamson，D.，& Lindgren，R. Embodiment and embodied design[M]// R. K. Sawyo1. TheCambridge Handbook of the Learning Sciences Cambridge，MA：Cambridge UniversityPress 2014：358-376.
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[6] 鄭旭东，王美倩。“感知—行动”循环中的互利共生：具身认知视角下学习环境构建的生态学[J].中国电化教育. 2016（9）
作者简介：金鑫，长沙民政学院教师，研究方向为人工智能、机器人流程自动化技术（RPA）等。