论文部分内容阅读
摘 要：乔瑟夫·奥恩的人工智能教育观认为，随着智能时代的到来，机器人将成为密集劳动力行业的主力，因此，高等教育须作出变革，防止学生在劳动力市场被“机器人”替代。奥恩主张通过“经验学习法”培养学生的“智人能力”;并且改革高等教育的课程、组织方式;提倡全面贯彻“终身教育”理念。文章对奥恩的“人工智能教育观”进行批判性思考，认为人工智能时代的高等教育将面临受教育者、教育者，以及教育影响等方面所提出的挑战。为此，高等教育的发展需要以扎实的基础教育为支撑;同时，各个大学也应积极关注、响应时代号召，改革高等教育教学手段、组织结构、学科结构，以适应高等教育时代发展的要求。
关键词：人工智能;高等教育;课程改革;教学方法;经验学习
2017年，美国东北大学校长乔瑟夫·奥恩（Joseph E.Aoun）出版了《防止“机器人化”：人工智能时代的高等教育》（Robot-Proof：Higher Education in the Age of Artificial Intelligence，简称《防止“机器人化”》）一书，引起美国高等教育学界的热烈讨论和广泛思考。该书对人工智能时代的高等教育提出了前瞻性的设想，侧重分析了高等教育在人工智能时代变革的必要性，高等教育应培养“什么样的人”、怎样防止受教育者的技能“机器人化”，因而构筑了未来高等教育发展的蓝图。本文以奥恩的人工智能教育观为切入，探讨高等教育如何应对人工智能时代的未来。文章首先对奥恩的核心观点进行逻辑解构，其次则对核心观点进行批判性反思。以这些反思为基础，文章就人工智能时代数字技术发展对高等教育的挑战进行了审思，还绘制了人工智能时代高等教育变革与发展的蓝图。
一、奥恩“人工智能教育观”的逻辑解构
从早期农业社会的刀耕火种到工业社会的机器生产，社会不断发展已跨越千年。今天，人类社会处于一个高速变革的时代，工业社会的机器生产已经极其发达，生活已迈入数字化时代的巅峰，同时，人工智能时代所带来的生产力革新正初现端倪。几年前，人们还在津津乐道于“电脑、驾车、外语是走入21世纪的通行证”，今天却发现，也许“驾车”与“外语”已不再是必须。2016年到2017年，代号为“阿法狗” （AlphaGo）的围棋机器人连续击败世界顶级围棋团队，引发了全球对机器人“深度学习”潜能的大讨论;最近，无数汽车行业领袖就人工智能技术在汽车产业中的开发投入大额资本;就连外语这项技能也很可能被“人工智能翻译机”所取代。
虽然这些技术还没有完全取代相应的职业，但奥恩竭力呼吁：高等教育应该紧紧围绕即将发生在生活与社会中的变革，思考我们的高等教育应怎样适应时代发展。因此，奥恩的人工智能教育观的核心观点包括互为关联的三个部分：第一，高等教育在人工智能时代变革的必要性;第二，培养学生的智人能力，并以此指导高等教育变革的方向;第三，指明人工智能教育观的实现路径。
（一）以史为鉴：高等教育在人工智能时代变革的必要性
站在美国高等教育发展的角度，奥恩强调，正是随着时代发展，社会要求不断提高民众的受教育水平。在古代社会，广大劳动人民甚至不需要接受正规的学校教育，大多数社会技能都是“父授子承”、“师传徒受”，只有“有钱有闲”的社会精英才借助有组织的教育活动寻求社会管理的智慧，如在古希腊和古罗马社会中只有社会精英阶层才能全面接受“七艺”教育。欧洲中世纪大学拥有完整意义上的大学体系和结构，但当时的大学被烙上浓重的宗教色彩，大学生在完成了初级博雅课程（liberal arts）之后，才可以进入大学的高级院系，继续修读法学、医学或者极其权威的学科——神学;现代大学以19世纪的德国洪堡模式为基础，强调大学的教学与科研两大主体功能;20世纪美国大学模式挑战洪堡大学模式，强调大学“为社会服务”，因此“产学研”、“创新型大学”（entrepreneurial university）、“大学应适应社会发展、适应市场”等理念层出不穷。不管大学在历史发展的长河中承担过什么角色，或者正在扮演什么样的角色，从其发展规律中不难总结：高等教育本身就在不断变化，并且通过变化，其与社会每个主体的关系已经密不可分。
具体到美国高等教育的变革，奥恩指出，当19世纪中叶美国还到处是荒原，广大民众都未受过高等教育，纽曼（John Henry Newman）就强调大学应当培养拥有“智能文化”（intellectual culture）的 “优雅绅士”[1]，这里的“智能文化”不是擅于考试获得高分的文化类型，而是拥有获取新兴知识等“元技能”的文化类型。1862年和1890年由美国联邦发起的《莫里尔-赠地法案》（Morrill Land-Grant Acts）为美国新兴大学发展提供了强大的物质基础，这些大学既以德国洪堡研究型大学为办学蓝本，又发扬适应时代发展的课程结构，这样，大学再也不是脱离社会的“象牙塔”，而是与社会生活紧密连接，助推社会前进的有生力量。紧接着“赠地法案”的推行与美国大学的崛起，19世纪下半叶美国又引入了普鲁士教育体系（Prussian Education System），逐渐形成了美国今天的K-12教育制度。奥恩在书中坦言，虽然“K-12”这种“工厂化模型”在今天饱受批评[2]，但结合唯物的历史观，K-12教育满足了美国在工业发展中对劳动力知识增长的需求，实现了美国城市化。1944年美国的《退伍军人转型法案》（The Serviceman’s Readjustment Act of 1944，又名G.I BILL）为即将返回家乡的前线军人提供了社会融入与职业转型的机会，截至1956年，超过200万退伍兵受益于这个法案，退伍军人占据了当时一半的在校大学生总数。对于这段美国高等教育发展史，奥恩总结道：“美国大学不仅通过创造知识将自身与社会紧密联系在一起，不断改造并提升学科结构与学科重心;同样重要的是，高等教育也是发展个人的强劲力量。”[3]奥恩认为：“力求处于科技发展的前端就是要不断地提升学习者的受教育水平。”[4]拥有高中文凭就能满足一个人一辈子在工厂工作所需要的学识，大学文凭却能将一个人送上管理层;在美国，中产阶级与低收入阶级的最大区别在于是否接受了高等教育，或者說是否接受了优质的高等教育。 随着人工智能技术逐渐占领科技的高峰，各个行业都将“自动化”、“机器人化”，那么问题来了：在初级岗位、劳动力密集型岗位都被人工智能机器人取代之前，高等教育应该要先发制人，提前设想，从改变所培养学生的素养出发，引领高等教育变革的方向。
（二）高等教育变革的方向：培养学生的智人能力
奥恩坦言，虽然新的时代总会创造新的就业机会，如数字化时代创造了Uber那样的企业以及相关职业，但这些职业类型不仅收益有限，也难以代表时代发展前进的方向。“如果未来对我们有更多要求，那么我们就应该对教育，特别是高等教育有更多要求。”[5]大学要培养学习者的潜能，那么这些潜能到底是什么？这就是要适应高等教育变革的方向，发展学生各项思维能力，并且以此为支撑，发展学生的“智人能力”。
1.“智人能力”的定义极其发展的必要性
按照乔瑟夫·奥恩对“智人能力”的定义，智人能力是指人类创造的潜能和展现灵活智慧的潜能，拥有这种能力不仅能掌握所有的知识点，还能将知识点运用到实际。[6]同时，智人能力的发展以创新型思维（thinking creatively）的发展为基础。一般来说，常见的思维模式有“发散型思维”（divergent thinking）和“收敛式思维”（convergent thinking），“发散型思维”以“一个问题——多个答案”为主要呈现;收敛式思维则呈现出“一个问题——唯一答案”的思维路径。奥恩认为长久以来，美国的基础教育一直在培养学生的收敛式思维;而美国高等教育也在不断抑制大学生的“发散性思维”，抑制他们的高级智力潜能，只强调“从大脑获取已有知识信息”的能力，因此将学生“机器人化”。基于现实以及未来高等教育发展的需要，智人能力的锻造还要以发展学生的各项思维能力为支撑。
2.学生 “智人能力”发展的能力支撑条件
要发展学生的智人能力，就必须以发展其全新的读写能力以及认知能力为基础。
在全新的“读写能力”（new literacy）的发展方面。相较于“读写能力”的字面含义，智能时代的读写能力侧重培养“科技读写能力”、“数据读写能力”与“人文读写能力”。“科技读写”（technological literacy）以数学、编程、基本的工程学为基础，其意义在于使人们掌握智能机器的工作原理，从而实现人机交流。“数据读写”（data literacy）强调只有编码过的数据才能为人所用，因此，充分攫取知识以及运用“数据读写”的能力是智能时代的必须。 “人文读写”（human literacy）泛指人际交往中对信息的处理能力。因为人类文明是社会聚合的产物，学会与人交流、沟通，能以包容、多元的视角求同存异永远都是人类社会进步的基石。
在认知能力（the cognitive capacities）的发展方面。认知能力的形成以培养学生“批判性思维”和“系统思维”为主要路径，因为这两种思维能让学生学会分析问题、解决问题，是一种“元技能”。“批判性思维”是指分析、解决问题的能力，不同于机器人分析与问题解决，“批判性思维”要求人类能对问题进行总结（synthesize）并发挥想象;“系统思维”则指看问题的多角度化和全局观。除此之外，还有两种认知技能也是发展智人能力的必须，其一是“创新精神”（entrepreneurship），指代创造全新想法、观点的能力;其二是文化敏捷性（culture agility），指代学生在全球视角下熟练地感知、处理不同文化背景下的各种价值观，并能应对这种文化复杂性对事物所加诸的难度。[7]在培养学生创新精神与文化敏捷性的时候，同理心（empathy）与合作共赢（collaborate）也十分重要，因为这两种品质能帮助学习者有效跨越文化界限，达成多边共识。
（三）人工智能教育观的实现路径：“经验学习”与“终身学习”
虽然培养学生的智人能力是高等教育变革的方向，但是只有从切实的路径出发，才能实现变革，而“经验学习”与“终身学习”是奥恩人工智能教育观的实现路径。
1.“经验学习”的本质以及实现方式
在奥恩的人工智能教育观下，“经验学习”是将“在课堂中学”与“现实经验”相结合的学习方式，因此，最好的学习实践活动存在于实习岗位，尤其是“边做边学”的岗位（work-study job）。这里的“经验学习”融合了人、智人技能与现实社会等三个元素，促使学习者在真实的情境中观察、验证、提炼知识。也许每个人经验的多寡有区别，但是通过“经验学习”的四个阶段，学习者将取得满意的学习成效。“经验学习”在第一阶段为“浸入式”、“直观型”的情境体验;第二阶段是对情境进行观察、反思;第三阶段是根据前兩个阶段成果对情境问题进行抽象地提炼和概括;第四步则是在新的情境中再次验证前次情境中的经验。
“经验学习”是一种“浸入式”的合作学习：学习者通过浸入到不同文化情景、专业情景，社会问题情境，将能更好地感知问题，感知问题主体、感知解决问题中的自我。在完成这种“浸入”之后，学生回到课堂中，从而将“浸入式学习”中的个人经验运用到实际。首先，学生可以凭借自己的兴趣任意选择一个学习主题。为了给予学生选择学习主题的灵活性，学校将有一大批协调员负责学生与雇主的对接。其次，学生在完成大学第一年基础理论学习，有了一定的学科基础后，大学二年级就开始在“经验中学”，正式进入到“浸入式”项目。在主题学习中，学生可以在真实情境中进行“迁移学习”，提高对问题的认知能力，改善课堂学习的不足。最后，在经过六个月的学习后，学生回到校园，与同学分享、分析经验，“在合作中”提高自我经验。
与“经验学习”相对，对这种学习的结果也有相应的考察方法：那就是全面、动态地评价学生，而不是静态地评价学生发展。学生通过在专门的平台上传“智人能力”提高的证据，从而让教师在动态中评价学生，学生在自我学习、自我超越的动态中提高学习结果。 2.“终身学习”的本质以及实现方式
除了“经验学习”，“终身学习”也是实现高等教育变革方向的重要路径。随着“机器人时代”人们接受教育的需求将无限放大，只有不断接受教育，接受终身教育，才能不被时代所抛弃。
关于终身教育的设想，奥恩认为：常规的、已经延续几百年的大学本科、硕士、博士等常规学历教育将不再适应新时代的要求。非常规教育，或者说在职教育将成为终身教育的最新方式。大学将和企业、公司、学习者联合起来，为求学者提供个性化、定制化的终身教育项目。[8]因此，高等教育 “为社会服务”的使命将得到重申，终身教育将充分考虑教育终端的需求，深入地与雇主、学习者商讨具体的学习目标、学习方法以及学习内容，因此，这也会对终身教育课程设计提出全新的要求。
要实现终身学习，就要超越现阶段电子化学习（E-learning）在成人教育、终身学习中的绝对主体地位。如果说“电子化学习”与“混合学习”（blended learning）是当前教育界最时髦的课程设计手段与学习媒介，奥恩则提出了极其批判的观点，他认为，虽然“电子化学习”为学习者提供了灵活多变的学习时间和空间，但从传播知识和技能学习的角度，“电子化学习”课程过于宽泛，缺乏对学习者学习需求的“量身定制”，因而也缺乏实效。[9]
要实现终身学习，还必须倡导个性化的终身学习手段。首先，未来的课程将呈现“模块化”的组合，完成一个学位将不再是完成某些既定课程，而是要根据学习者的自我学习目标“量体裁衣”，为他们设计个性化的课程模块聚合体;其次，高等教育规模将急剧扩张，大学教职人员将急剧膨胀，终身教授、正教授们将不再是高高在上的学术权威 ，他们将需要和所有普通教师一起合作，完成模块授课任务;再次，校友和母校之间将形成终生合作的关系，在某一 “模块”中毕业的学生可以回到母校进行再学习;最后，大学将成为一个遍地是分校的“巨型大学”（multiversity），这种“巨型大学”将在全球重要城市开设分校，吸收学生，与主校区共享所有教学资源。
二、对奥恩“人工智能教育观”的批判性思考
乔瑟夫·奥恩“人工智能教育观”深入浅出，极尽大量实例、历史素材、证据回答了高等教育研究者关心的三个问题：“高等教育为什么需要变革”、“智能时代学生需要什么样的能力”、“用什么样的学习方法、学习理念防止学生‘机器人化’”。通过抽丝剥茧地对其理念进行总结概括，奥恩向人们描述：只有掌握了“智人能力”的学习者才是成功的学习者，只有“在经验中学”的课程才能培养不被“机器人化”的学生，學习者必须通过“终身学习”才能保证不被机器人化。但是对奥恩的“人工智能教育观”进行批判性思考，发展“智人能力”理论与“学习理论”在论证中存在不足。
（一）“智人能力”理论中的不足：完满的智人能力是否可能并且必要
心理科学从未停止过研究“智力”，虽然“多元智能说”（multiple intelligences）在科学界饱受争议，但仍为许多学校、学者所认同。“多元智能说”的基本观点是：人类的智能以模块化分布，可以分为音乐-节奏智能、言语智能、视觉智能、数学-逻辑智能、身体-运动技能、人际技能，等等。[10]虽然很多心理学家认为“多元智能说”没有较好的实证数据支撑，但学科分化的现实又为“多元智能说”提供了一个活证：智能很可能是多元的，人在不同领域会展现出不同的智能水平。换言之，学生A可能数学-逻辑智能较差，但是其视觉智能或许优于比他数学-逻辑智能好的学生B。奥恩强调的“智人能力”（humanics）集合了科技智能、数据智能、数学-逻辑智能、工程学智能、人际交往智能。根据他的判断，未来高等教育学习者需要掌握上述所有技能才能保证不被“机器人化”。这种“智人能力”与“多元智能说”对立，但这种完美的“智人能力”是否可能并且必要呢？
奥恩举了一个例子，认为加利福尼亚大学的人文社科项目——“用数学模型来检视人际交往中共同信念体系的构建和连结，并分析人际互动怎样影响共同信念”是锻造“智人能力”最完美的体现，但是却并没有提到这个项目仅由一人完成还是多人合作完成。我们并不否认在现实中存在拥有完美“智人能力”的学生，但是大部分一线教师都发现很多学生并不能同时拥有完满的能力，因此在发展学生的智人能力时，学生的各种读写能力以及各种认知能力可能存在短板。不可否认，高等教育可以朝着最完美的愿景去努力，但面对可能出现的“不可能”时，也要未雨绸缪，提供“备选项”。
当然，奥恩只是述说了这些技能的重要性以及其相关概念，并没有提及受教育者需要在多久的未来，在多大程度上，多大熟练度上掌握它们。这就涉及到智人能力在多大范围内是必要的问题。
从人类发明史来看，作为非创造者，并不要掌握物件发明的工作原理，就可以简单对其进行操作。比如，大多数人并不知道移动电话内部硬件如何关联，但却能有效地使用它。因此，在可以预见的未来，如果“人机读写”要求人人懂得编程、拥有工程学科背景，那么这样的产品首先就不可能进入市场。同理，如果人工智能时代机器人的“人机交互界面”对产品客户有如此多的要求，可以相信这种“客户”也许就是“人工智能专家”本身。如果说掌握了最新生产工具（智能机器人）的操作者，即人工智能专家是那个时代的精英阶层，那么社会不断地培养该类人才，满足人才的供给需求，也会让这个职业走下圣坛。如十几年前，计算机专业、法学、工商管理等专业都还是就业市场的“香饽饽”，但前几年这些专业均被教育部门列为“红牌专业”。
总的来看，奥恩所提出的以智人能力为基础的学习理论存在以下不足。第一，在现有教育水平基础上，“智人能力”看起来是培养人工智能工程师所必须，关于“高等教育为什么要培养每个人的智人能力”，以及“培养每个人的智人能力是否必要”这两个问题上，都缺乏严谨、科学的论证。第二，“智人能力”的理论基础为“单一智能说”，我们虽不能判定其为错误，但这总是值得再讨论的。 （二）学习理论中的不足：是否培养学生自适应的学习能力？
关于奥恩“人工智能教育观”中的学习理论，奥恩有三个互相联系的观点：第一，学生通过掌握“智人能力”将可以习得“元技能”（条件A）;第二，学习者必须在“经验中学”才能实现“元技能”的有效学习（条件B）;第三，学习者必须不断到学校“回炉”，因此大学将成为终身学习的重要场所（结论C）。深入分析这三个观点之间的联系，发现条件A与条件B的充分实现或许不能推导出C。其原因在于，既然“智人能力”是一种授人以渔的学生培养方式，那么学生一旦掌握了这种“元技能”，他们就将有能力运用知识解决、分析问题，并在“经验学习”的循环往复中吸收新的知识，提升认知能力，并且进一步提升 “元技能”。但如果高等教育成功培养了拥有这种能力的学习者，学生就应能利用这些“元技能”在生活中不断成功地“再学习”。不管是新的知识点，还是社会出现的新的难题，都应该在“智人能力”所应对的范围之内。那么如果“智人能力”的培养目标能实现，为何还要开展终身教育？况且，毕业的学生还能在工作岗位上不断地“边做边学”，“在经验中学”和“元技能”只会不断完善学习者的“智人能力”。
“在经验中学”是杜威提出来的经典理论，但奥恩将其拜封为智能时代“唯一”有效的学习手段。当高等教育培养了学生的“智人能力”，随着人工智能技术的发展，“在经验中学”这种理论的实现手段也将与时俱进。如智能机器人将能生成虚拟模拟场景，让学生在课堂学习中加深真实场景的感受力，因此，学生即使在课堂上也能高效获取“在经验中学”的学习效果;同样，学生毕业之后不仅能通过岗位经验增长“知识”和“元技能”，还能凭借“智人能力”赋予的强大认知能力对知识元素进行“自我建构”，从而完成学习，“在岗位中学”、“在智能模拟中学”，以及通过“自我建构”来学，因此，学习者或许不必进入大学进行“再教育”。那么，随着学习者认知技能的提升，他们是否能“自适应”的学习呢？当学习者拥有超高的认知能力，工作岗位又提供了真实、深刻的“一线经验”，高等教育能拿出什么再继续拔高他们的能力呢？这些问题都需要进一步探究。
三、再审思：人工智能时代数字技术发展对高等教育的挑战
重新审思奥恩的人工智能教育观，智能时代最大的特征就是数字技术对当前基于纸笔工具、电脑计算机辅助学习技术的冲击。可以说，数字技术发展就是人工智能时代最显著的特征，这也是奥恩强调对学生数据读写、科技读写能力培养，并发展相应的认知能力的原因。
具体到高等教育阶段学生培养的特殊性，如要培养独立思考、追求新知的人;要培养学生具有企业家精神（entrepreneurship）;要培養学生将理念付诸实践的能力;除了奥恩所论述的“在经验中学”与“终身学习”，实质上，要实现这些，智能时代数字技术本身就对高等教育提出了挑战。以教育的组成要素为框架，这些挑战是对高等教育阶段的受教育者、教育者，以及教育影响所提出的。挑战包括对这三个要素“能否”的思考：第一，人工智能时代的高等教育能否适应学生变化的特质;第二，人工智能时代大学教师能否适应自我职责的转变;第三，高等学校对教育影响的改革能否跟上时代的脚步，能否在教育内容、教育环境、教学组织等方面作出转变。同时，挑战与机遇对立统一，成功应对了这些挑战，就是高等教育发展的机遇所在。
（一）人工智能时代的高等教育能否适应学生变化的特质
学生特质的变化应是挑战智能时代高等教育的首要因素。面对学生特质的变化，高等教育需要作出改变。未来的学生在数字技术极度繁荣的时空环境下成长，一定会表现出与今天学生的不同。这个时段出生、成长的学生因为使用数字产品的广度与经历，被看作是“数字原住民”[11]，因此学生本身就具有奥恩所述说的“智人能力”中的一些特质，如擅长广泛的数据读写能力，科技读写能力，偏好使用图片表达自我，乐于分享信息和情感，并且擅长使用合作交流的学习与互动手段等[12]。数字技术对这些学生的行为态度、认知表达、习性和技能进行了深刻塑造，如依赖网络检索资源会降低学生对知识内容记忆的准确性和感知度，但学生却具有跳跃性思维，更具发散创新能力。[13]实质上，人工智能时代数字技术伴随学生的成长，数字技术已经深深嵌入到学生认知世界的手段之中，扮演着“认知假体”的作用，这个时候高等教育对“学”的定义将需要重新塑造，对探索事物的态度、情感、方法的学习将取代对事物“识记”性质的学习，成为学生学习的首要考核要素。而高等教育则需要经受挑战，探索如何培养学生的企业家精神、实干精神，以及在这方面的成事方法，对学生学习效果的考察也应相应作出调试。
与学生在数字技术时代善于使用“认知假体”进行学习相对应，虽然数字技术成为了学生学习中“新的脚手架”，并提升学习效果以及对事物的领悟能力，但是“认知假体”并不一定能培养学生善于提问、倾听、表达的能力，这预示着高等教育将不得不为学生提供更为丰富的“课程外生活”，培养学生批判思维的能力，培养学生表达、倾听，甚至是团体领导的能力。即使如此，技术怀疑论者还提出，技术时代产生的学习注意力分配问题（如游戏成瘾）、教学中教师权威下降问题、课堂管理等问题也提示着高等教育所面临的挑战不仅来自于学生特质的变化，还在于教师是否能适应由这种变化所带来的新职责。[14]
（二）人工智能时代大学教师能否适应自我职责的转变
在传统的教育时代，高等教育“教与学”关系与基础教育阶段的教学并无太大区别，教师都是知识的权威。但是智能时代借助数字存储技术，大学教师要逐渐适应从知识传授到“知识引领”角色的转变，从知识传授到“课堂领导”角色的转变。借助于数字技术发展而来的教学临场感技术的成熟，教师与学生在沟通中将面临“智识引导方式”的转变。[15]也就是说，在媒介沟通中，随着个人被感知为真实存在的程度加深，教师对知识的传授不在于说明“是什么”，而在于更深层次的解释，填补学生在知识推导中的盲点，建立从已知到未知之间的推论联系，教会学生如何进行思考，这将改变对教师职责的传统认识，对高等教育阶段大学教师提出挑战。 与此类似，由于在高等教育阶段一些学生越来越能够通过“认知假体”进行自主学习，以对学生个别指导的“非正规课堂”学习将逐渐取代传统课堂中“标准化”的授课方式，教师在这个非正规课堂中将被要求对学习者的认知发展有更深层次把握，并对教育知识、传播知识有切实的运用能力。教师必须既是教学的促进者，也是学生管理者，电化学习专家等。因此，教师是否能适应自我职责的转变将成为人工智能时代高等教育所面临的的挑战。
（三）高等教育场域对教育影响的设计能否跟上智能时代的要求
除了对教育者职责的转变，高等教育场域对教育影响的设计能否跟上智能时代的要求也是挑战之一。教育场域中的教育影响包括了教师和学生之外所有的教育文化信息，具体来说这主要包括教学组织方式、教育内容、教育环境等等。而这一切将不仅因为学生特质的变化而需要发展，还因为数字技术本身发展将对高等教育提出新的要求。
有学者曾揭示了技术对于人类的本质，认为技术工具将使得人类获得对物体表面表现方式、物质组成、区分度等方面更加明晰的认知，但仅止通过技术工具，也将使人类忘记通过技术所不能了解到的方面，如冷暖、触觉、味觉、情感。[16]因此，技术的本质在于：一方面它能超越人体极限，但另一方面却不能完全代替人类觉知。在发展中的数字技术世界和以此为基础建立的人工智能时代，科技的力量将仍然呈现出类似本质。
在这种情况下，高等学校教育必须让学生认清人类社会并非由数字技术一元化世界构成，人际交往、心理健康、数字技术运用在个体成长中缺一不可，而忽视某一方面的教育将影响到学生的健康发展。因此，在教育内容与教育环境方面，除了由数字技术包裹的学习环境或学习内容，高等学校同样需要帮助学生克服可能出现的“数字技术成瘾”问题、“虚拟世界欺凌”问题，并且开展适当的“数字公民教育”，注意对学生在使用技术产品中伦理道德方面规范意识的铸造。而在教学组织方面，优质的高等教育将要求整体改变由技术“填塞”课堂的局面，技术革新与运用能够整体、系统地融入课堂每个环节。在学生认知能力已经相当发达的高等教育阶段，扩大师生比，切合课堂私人定制模式就成为必须，这在教学组织模式上要求每个学生的学习进度都有“私人导师”跟踪并负责。
数字技术的发展将引领进入人工智能社会，而在人工智能社会学生特质的变化将促使教学模式也作出改变，同时课堂组织、教学内容、教学环境也将接受挑战。经受住这些挑战有利于高等教育向人工智能时代培养合格人才，创造人类科技发展有一个机遇期。
四、人工智能时代高等教育变革与发展的蓝图
整体来看，奥恩的人工智能教育观为我们描绘了一幅“要尽快变革高等教育”的目标蓝图，进一步明确了人工智能时代对高等教育的挑战。如何迎接挑战，促使高等教育经受得起挑战就尤为重要。而高等教育的培养质量则需要更扎实的基础教育质量，不断革新高等教育教与学的手段，根据时代变革改变高等教育的学科结构和组织方式。
（一）高等教育发展须以更为扎实的基础教育为基础
“培养适应社会发展的人”是高等教育不变的总目标。按照对智能时代的预见，机器人将占据大部分初级岗位，但其不能应付工作所须的“高级智能”——如推理、决策，因此，奥恩极力提倡高等教育应培养人的高级智能，如更高的认知技能以及读写技能。但是，学生学习的过程是知识、技能、思维循序渐进不断提升的过程，人类高级智能的形成永远离不开牢固的基础知识。任何创造发明都是在完全掌握社会已有知识的基础上进行“再创造”的。纵观人类科技发展史，越是古代，越能出现的“全能型”的科学家，如达尔文，毕达哥拉斯、亚里士多德等等;越是近代，高成就者往往只能在一个或几个非常相近的学科中取得惊人成绩。随着社会知识总量的增长，具体的个人已经越来越不可能在多个差异较大的学科同时取得超高成就。在古代社会，人们也许在几年时间内就能完成社会知识总量的学习;但现在大部分学生在进入高等教育之前都要花费12年时间完成基础教育。为什么？现代科学中的知识总量、单个学科的精深度都不是古代社会可以比拟的。以此类推，未来的高等教育目標的实现，首先需要一个质量更高的基础教育来铺垫。如果排除人类智能基因突变的可能性，即使数字技术能提升学习效果，高等教育的发展也需要以更为扎实的基础教育为前提。
（二）不断革新高等教育教与学的手段
如果说“智人能力”在当代的高等教育看来是不可想象的，却又是智能时代所必须的，那我们只有不断革新现行高等教育教与学的手段，才能适应不断逼近的智能时代。从历史唯物主义角度看，不能否认，在遥远的未来，“智人能力”在强劲的基础教育铺垫下也有可能会成为现实。当基础教育替学生打下人文、数学、编程、工程、数据科学等良好基础之后，学生在高等教育阶段就可以全面锻造以数学、编程、工程学，数据科学等为基础的“科技读写”能力与“数据读写”能力、“人文读写”能力与认知思维。但这些思维的锻炼不光是“在做中学”、“在经验中学”就能完成，“高信息吸收量”与“有限的时间”这些限制条件要求高等教育能提供更高超的学习方法，从而提升学习效率。“在做中学”在低年级学生或学生“低认知能力”的情况下能给予他们以最直观的问题呈现方式，但这种教育方法也许不应在智能时代的高等教育中出现。首先，学生在基础教育阶段就应全面掌握人类文化基础知识，因此，完成了基础教育的学生应已有相当的认知能力。其次，在高等教育阶段，教育应该把学生的基础认知能力再次拔高，这个过程也许需要借助于智能时代“虚拟”而高效的的“社会经验”呈现模式。例如采矿学学生需要了解沙漠中采矿的最优地点，他们也许不再需要花几个月时间进入沙漠（“在做中学”），只需要借助人工智能场景模拟器，将自己置身于模拟器中就能在课堂上体验“在做中学”。因此，借助于新兴的教学手段，学生的认知将发挥到极致。再次，高等教育欲打破学科障碍则需要知识面更广的“全能型”教师。诚然，在遥远的未来，学生的基础知识在深度和广度上将有很大的提升。可以预见，一个“高中毕业生”对知识的掌握深度也许可以赶超今天拥有全学科知识的“大学毕业生”。那么我们需要的大学老师也可能不是“对某一学科”有高深知识的专家，而是有多种学科知识的“大儒”。当然，也许学科组合模式已不再 “以学科为界限”，而是以“面向问题”的“功能型”模块为组合，所以大学教师也可能需要打破学科界限，以“解决探索型问题”为媒介而聚合起来，讲解“问题探索解决的过程”。如“治理雾霾”，其中涉及医学、地理学、环境科学、伦理学、法学、社会学、管理学等学科知识，精深的问题将需要教师通过横向合作来为学生系统地讲解治理方法。[17]最后，需要与教师横向合作进行教学相对应。学生在处理高深问题的时候，或许已经具有很高的“智人能力”，但是术业有专攻，在面对复杂的问题时候，学生也需要进行合作学习、合作研究，从而寻求学术问题的解决之道。 （三）不断改良其学科结构、组织结构
与古代处于深山之中的“书院”、不问世事的“象牙塔”相比，今天的高等教育要顺应时代发展，为时代培养人才。因此，随着高等教育教学方法的更新，今天人们所熟知的文、理、哲社、工、医学等学科界限也许将不再分明，相应的，高等教育的内部学科结构、组织结构也会相应调整。高等教育将培养学生解决问题的能力，他们的实践操作能力也将得到极大重视，未来的教育将与社会部门紧密联系在一起，成为生产力发展的“智库”。同时，大学老师也许不再仅仅是“理论创新的集大成者”，而是在“解决实际问题”中拥有大智慧的人，因此，政界领袖、行业高管、商界奇才都可能是大学教师。这种由于学科组织模式变化而衍生的教师职业变化也将深深影响大学的组织形式，如扁平的组织结构也许会取代今天大学的院系结构，“临时工作小组”的组织形式也许会取代今天的固定职位制。与此相应，政、商、工、农等行业精英也将拥有较高的学术权威。这些可能的变化都要求我们今天的高等教育紧密观察社会变化与需求，根据变化来调整高等教育内部组织结构、学科结构。
结语
对人工智能时代高等教育的思考既具有前瞻性，又具有学术性，其迷人的魅力更在于存在一定不确定性。更为重要的是，对这个问题的发掘与研究有着这样一个意义：高等教育学在研究学生发展、教师发展、大学组织模式发展等问题的时候，还应特别关注科技发展前沿。毕竟，我们的高等教育与社会发展日渐紧密。
致谢：作者特别感谢北京体育大学郝东方博士、周婵博士、梁君博士在相关文献方面的引介。
参考文献：
[1]Newman J H.The Idea of a University Defined and Illustrated[M].London：Routledge/Thoemmes Press，1994：126.
[2][3][4][5][6][7][8][9]Aoun J E.Robot-Proof：Higher Education in the Age of Artificial Intelligence[M].Massachusetts：MIT Press，2017：375-2267.
[10]Slavin R E.Educational Psychology：Theory and Practice，10/E[M].New York：Pearson，2000：21.
[11]Helsper E，Eynon R.Digital Natives：Where is the Evidence？[J].British Educational Research Journal，2010，36（3）：503-520.
[12]李宜霖，周宗奎，牛更楓.数字技术对个体的影响[J].心理科学进展，2017，25（10）：1799-1810.
[13]Dong G，Potenza M N.Behavioural and Brain Responses Related to Internet Search and Memory[J].European Journal of Neuroscience，2015，42（8）：2546-2554.
[14]柯林斯，A.，哈尔弗森，等.技术时代重新思考教育：数字革命与美国的学校教育[M].上海：华东师范大学出版社，2013：56.
[15]莱斯利·莫勒，杰森·B.休特.无限制的学习：下一代远程教育[M].上海：华东师范大学出版社，2015：128.
[16]曹继东.现象学的技术哲学[D].沈阳：东北大学，2005：28.
[17]高晓清，李思思.通识教育知识观下的教师合作教学模式——一种实践观[J].教师教育研究，2012，24（4）：53-57.
（责任编辑 钟嘉仪）
关键词：人工智能;高等教育;课程改革;教学方法;经验学习
2017年，美国东北大学校长乔瑟夫·奥恩（Joseph E.Aoun）出版了《防止“机器人化”：人工智能时代的高等教育》（Robot-Proof：Higher Education in the Age of Artificial Intelligence，简称《防止“机器人化”》）一书，引起美国高等教育学界的热烈讨论和广泛思考。该书对人工智能时代的高等教育提出了前瞻性的设想，侧重分析了高等教育在人工智能时代变革的必要性，高等教育应培养“什么样的人”、怎样防止受教育者的技能“机器人化”，因而构筑了未来高等教育发展的蓝图。本文以奥恩的人工智能教育观为切入，探讨高等教育如何应对人工智能时代的未来。文章首先对奥恩的核心观点进行逻辑解构，其次则对核心观点进行批判性反思。以这些反思为基础，文章就人工智能时代数字技术发展对高等教育的挑战进行了审思，还绘制了人工智能时代高等教育变革与发展的蓝图。
一、奥恩“人工智能教育观”的逻辑解构
从早期农业社会的刀耕火种到工业社会的机器生产，社会不断发展已跨越千年。今天，人类社会处于一个高速变革的时代，工业社会的机器生产已经极其发达，生活已迈入数字化时代的巅峰，同时，人工智能时代所带来的生产力革新正初现端倪。几年前，人们还在津津乐道于“电脑、驾车、外语是走入21世纪的通行证”，今天却发现，也许“驾车”与“外语”已不再是必须。2016年到2017年，代号为“阿法狗” （AlphaGo）的围棋机器人连续击败世界顶级围棋团队，引发了全球对机器人“深度学习”潜能的大讨论;最近，无数汽车行业领袖就人工智能技术在汽车产业中的开发投入大额资本;就连外语这项技能也很可能被“人工智能翻译机”所取代。
虽然这些技术还没有完全取代相应的职业，但奥恩竭力呼吁：高等教育应该紧紧围绕即将发生在生活与社会中的变革，思考我们的高等教育应怎样适应时代发展。因此，奥恩的人工智能教育观的核心观点包括互为关联的三个部分：第一，高等教育在人工智能时代变革的必要性;第二，培养学生的智人能力，并以此指导高等教育变革的方向;第三，指明人工智能教育观的实现路径。
（一）以史为鉴：高等教育在人工智能时代变革的必要性
站在美国高等教育发展的角度，奥恩强调，正是随着时代发展，社会要求不断提高民众的受教育水平。在古代社会，广大劳动人民甚至不需要接受正规的学校教育，大多数社会技能都是“父授子承”、“师传徒受”，只有“有钱有闲”的社会精英才借助有组织的教育活动寻求社会管理的智慧，如在古希腊和古罗马社会中只有社会精英阶层才能全面接受“七艺”教育。欧洲中世纪大学拥有完整意义上的大学体系和结构，但当时的大学被烙上浓重的宗教色彩，大学生在完成了初级博雅课程（liberal arts）之后，才可以进入大学的高级院系，继续修读法学、医学或者极其权威的学科——神学;现代大学以19世纪的德国洪堡模式为基础，强调大学的教学与科研两大主体功能;20世纪美国大学模式挑战洪堡大学模式，强调大学“为社会服务”，因此“产学研”、“创新型大学”（entrepreneurial university）、“大学应适应社会发展、适应市场”等理念层出不穷。不管大学在历史发展的长河中承担过什么角色，或者正在扮演什么样的角色，从其发展规律中不难总结：高等教育本身就在不断变化，并且通过变化，其与社会每个主体的关系已经密不可分。
具体到美国高等教育的变革，奥恩指出，当19世纪中叶美国还到处是荒原，广大民众都未受过高等教育，纽曼（John Henry Newman）就强调大学应当培养拥有“智能文化”（intellectual culture）的 “优雅绅士”[1]，这里的“智能文化”不是擅于考试获得高分的文化类型，而是拥有获取新兴知识等“元技能”的文化类型。1862年和1890年由美国联邦发起的《莫里尔-赠地法案》（Morrill Land-Grant Acts）为美国新兴大学发展提供了强大的物质基础，这些大学既以德国洪堡研究型大学为办学蓝本，又发扬适应时代发展的课程结构，这样，大学再也不是脱离社会的“象牙塔”，而是与社会生活紧密连接，助推社会前进的有生力量。紧接着“赠地法案”的推行与美国大学的崛起，19世纪下半叶美国又引入了普鲁士教育体系（Prussian Education System），逐渐形成了美国今天的K-12教育制度。奥恩在书中坦言，虽然“K-12”这种“工厂化模型”在今天饱受批评[2]，但结合唯物的历史观，K-12教育满足了美国在工业发展中对劳动力知识增长的需求，实现了美国城市化。1944年美国的《退伍军人转型法案》（The Serviceman’s Readjustment Act of 1944，又名G.I BILL）为即将返回家乡的前线军人提供了社会融入与职业转型的机会，截至1956年，超过200万退伍兵受益于这个法案，退伍军人占据了当时一半的在校大学生总数。对于这段美国高等教育发展史，奥恩总结道：“美国大学不仅通过创造知识将自身与社会紧密联系在一起，不断改造并提升学科结构与学科重心;同样重要的是，高等教育也是发展个人的强劲力量。”[3]奥恩认为：“力求处于科技发展的前端就是要不断地提升学习者的受教育水平。”[4]拥有高中文凭就能满足一个人一辈子在工厂工作所需要的学识，大学文凭却能将一个人送上管理层;在美国，中产阶级与低收入阶级的最大区别在于是否接受了高等教育，或者說是否接受了优质的高等教育。 随着人工智能技术逐渐占领科技的高峰，各个行业都将“自动化”、“机器人化”，那么问题来了：在初级岗位、劳动力密集型岗位都被人工智能机器人取代之前，高等教育应该要先发制人，提前设想，从改变所培养学生的素养出发，引领高等教育变革的方向。
（二）高等教育变革的方向：培养学生的智人能力
奥恩坦言，虽然新的时代总会创造新的就业机会，如数字化时代创造了Uber那样的企业以及相关职业，但这些职业类型不仅收益有限，也难以代表时代发展前进的方向。“如果未来对我们有更多要求，那么我们就应该对教育，特别是高等教育有更多要求。”[5]大学要培养学习者的潜能，那么这些潜能到底是什么？这就是要适应高等教育变革的方向，发展学生各项思维能力，并且以此为支撑，发展学生的“智人能力”。
1.“智人能力”的定义极其发展的必要性
按照乔瑟夫·奥恩对“智人能力”的定义，智人能力是指人类创造的潜能和展现灵活智慧的潜能，拥有这种能力不仅能掌握所有的知识点，还能将知识点运用到实际。[6]同时，智人能力的发展以创新型思维（thinking creatively）的发展为基础。一般来说，常见的思维模式有“发散型思维”（divergent thinking）和“收敛式思维”（convergent thinking），“发散型思维”以“一个问题——多个答案”为主要呈现;收敛式思维则呈现出“一个问题——唯一答案”的思维路径。奥恩认为长久以来，美国的基础教育一直在培养学生的收敛式思维;而美国高等教育也在不断抑制大学生的“发散性思维”，抑制他们的高级智力潜能，只强调“从大脑获取已有知识信息”的能力，因此将学生“机器人化”。基于现实以及未来高等教育发展的需要，智人能力的锻造还要以发展学生的各项思维能力为支撑。
2.学生 “智人能力”发展的能力支撑条件
要发展学生的智人能力，就必须以发展其全新的读写能力以及认知能力为基础。
在全新的“读写能力”（new literacy）的发展方面。相较于“读写能力”的字面含义，智能时代的读写能力侧重培养“科技读写能力”、“数据读写能力”与“人文读写能力”。“科技读写”（technological literacy）以数学、编程、基本的工程学为基础，其意义在于使人们掌握智能机器的工作原理，从而实现人机交流。“数据读写”（data literacy）强调只有编码过的数据才能为人所用，因此，充分攫取知识以及运用“数据读写”的能力是智能时代的必须。 “人文读写”（human literacy）泛指人际交往中对信息的处理能力。因为人类文明是社会聚合的产物，学会与人交流、沟通，能以包容、多元的视角求同存异永远都是人类社会进步的基石。
在认知能力（the cognitive capacities）的发展方面。认知能力的形成以培养学生“批判性思维”和“系统思维”为主要路径，因为这两种思维能让学生学会分析问题、解决问题，是一种“元技能”。“批判性思维”是指分析、解决问题的能力，不同于机器人分析与问题解决，“批判性思维”要求人类能对问题进行总结（synthesize）并发挥想象;“系统思维”则指看问题的多角度化和全局观。除此之外，还有两种认知技能也是发展智人能力的必须，其一是“创新精神”（entrepreneurship），指代创造全新想法、观点的能力;其二是文化敏捷性（culture agility），指代学生在全球视角下熟练地感知、处理不同文化背景下的各种价值观，并能应对这种文化复杂性对事物所加诸的难度。[7]在培养学生创新精神与文化敏捷性的时候，同理心（empathy）与合作共赢（collaborate）也十分重要，因为这两种品质能帮助学习者有效跨越文化界限，达成多边共识。
（三）人工智能教育观的实现路径：“经验学习”与“终身学习”
虽然培养学生的智人能力是高等教育变革的方向，但是只有从切实的路径出发，才能实现变革，而“经验学习”与“终身学习”是奥恩人工智能教育观的实现路径。
1.“经验学习”的本质以及实现方式
在奥恩的人工智能教育观下，“经验学习”是将“在课堂中学”与“现实经验”相结合的学习方式，因此，最好的学习实践活动存在于实习岗位，尤其是“边做边学”的岗位（work-study job）。这里的“经验学习”融合了人、智人技能与现实社会等三个元素，促使学习者在真实的情境中观察、验证、提炼知识。也许每个人经验的多寡有区别，但是通过“经验学习”的四个阶段，学习者将取得满意的学习成效。“经验学习”在第一阶段为“浸入式”、“直观型”的情境体验;第二阶段是对情境进行观察、反思;第三阶段是根据前兩个阶段成果对情境问题进行抽象地提炼和概括;第四步则是在新的情境中再次验证前次情境中的经验。
“经验学习”是一种“浸入式”的合作学习：学习者通过浸入到不同文化情景、专业情景，社会问题情境，将能更好地感知问题，感知问题主体、感知解决问题中的自我。在完成这种“浸入”之后，学生回到课堂中，从而将“浸入式学习”中的个人经验运用到实际。首先，学生可以凭借自己的兴趣任意选择一个学习主题。为了给予学生选择学习主题的灵活性，学校将有一大批协调员负责学生与雇主的对接。其次，学生在完成大学第一年基础理论学习，有了一定的学科基础后，大学二年级就开始在“经验中学”，正式进入到“浸入式”项目。在主题学习中，学生可以在真实情境中进行“迁移学习”，提高对问题的认知能力，改善课堂学习的不足。最后，在经过六个月的学习后，学生回到校园，与同学分享、分析经验，“在合作中”提高自我经验。
与“经验学习”相对，对这种学习的结果也有相应的考察方法：那就是全面、动态地评价学生，而不是静态地评价学生发展。学生通过在专门的平台上传“智人能力”提高的证据，从而让教师在动态中评价学生，学生在自我学习、自我超越的动态中提高学习结果。 2.“终身学习”的本质以及实现方式
除了“经验学习”，“终身学习”也是实现高等教育变革方向的重要路径。随着“机器人时代”人们接受教育的需求将无限放大，只有不断接受教育，接受终身教育，才能不被时代所抛弃。
关于终身教育的设想，奥恩认为：常规的、已经延续几百年的大学本科、硕士、博士等常规学历教育将不再适应新时代的要求。非常规教育，或者说在职教育将成为终身教育的最新方式。大学将和企业、公司、学习者联合起来，为求学者提供个性化、定制化的终身教育项目。[8]因此，高等教育 “为社会服务”的使命将得到重申，终身教育将充分考虑教育终端的需求，深入地与雇主、学习者商讨具体的学习目标、学习方法以及学习内容，因此，这也会对终身教育课程设计提出全新的要求。
要实现终身学习，就要超越现阶段电子化学习（E-learning）在成人教育、终身学习中的绝对主体地位。如果说“电子化学习”与“混合学习”（blended learning）是当前教育界最时髦的课程设计手段与学习媒介，奥恩则提出了极其批判的观点，他认为，虽然“电子化学习”为学习者提供了灵活多变的学习时间和空间，但从传播知识和技能学习的角度，“电子化学习”课程过于宽泛，缺乏对学习者学习需求的“量身定制”，因而也缺乏实效。[9]
要实现终身学习，还必须倡导个性化的终身学习手段。首先，未来的课程将呈现“模块化”的组合，完成一个学位将不再是完成某些既定课程，而是要根据学习者的自我学习目标“量体裁衣”，为他们设计个性化的课程模块聚合体;其次，高等教育规模将急剧扩张，大学教职人员将急剧膨胀，终身教授、正教授们将不再是高高在上的学术权威 ，他们将需要和所有普通教师一起合作，完成模块授课任务;再次，校友和母校之间将形成终生合作的关系，在某一 “模块”中毕业的学生可以回到母校进行再学习;最后，大学将成为一个遍地是分校的“巨型大学”（multiversity），这种“巨型大学”将在全球重要城市开设分校，吸收学生，与主校区共享所有教学资源。
二、对奥恩“人工智能教育观”的批判性思考
乔瑟夫·奥恩“人工智能教育观”深入浅出，极尽大量实例、历史素材、证据回答了高等教育研究者关心的三个问题：“高等教育为什么需要变革”、“智能时代学生需要什么样的能力”、“用什么样的学习方法、学习理念防止学生‘机器人化’”。通过抽丝剥茧地对其理念进行总结概括，奥恩向人们描述：只有掌握了“智人能力”的学习者才是成功的学习者，只有“在经验中学”的课程才能培养不被“机器人化”的学生，學习者必须通过“终身学习”才能保证不被机器人化。但是对奥恩的“人工智能教育观”进行批判性思考，发展“智人能力”理论与“学习理论”在论证中存在不足。
（一）“智人能力”理论中的不足：完满的智人能力是否可能并且必要
心理科学从未停止过研究“智力”，虽然“多元智能说”（multiple intelligences）在科学界饱受争议，但仍为许多学校、学者所认同。“多元智能说”的基本观点是：人类的智能以模块化分布，可以分为音乐-节奏智能、言语智能、视觉智能、数学-逻辑智能、身体-运动技能、人际技能，等等。[10]虽然很多心理学家认为“多元智能说”没有较好的实证数据支撑，但学科分化的现实又为“多元智能说”提供了一个活证：智能很可能是多元的，人在不同领域会展现出不同的智能水平。换言之，学生A可能数学-逻辑智能较差，但是其视觉智能或许优于比他数学-逻辑智能好的学生B。奥恩强调的“智人能力”（humanics）集合了科技智能、数据智能、数学-逻辑智能、工程学智能、人际交往智能。根据他的判断，未来高等教育学习者需要掌握上述所有技能才能保证不被“机器人化”。这种“智人能力”与“多元智能说”对立，但这种完美的“智人能力”是否可能并且必要呢？
奥恩举了一个例子，认为加利福尼亚大学的人文社科项目——“用数学模型来检视人际交往中共同信念体系的构建和连结，并分析人际互动怎样影响共同信念”是锻造“智人能力”最完美的体现，但是却并没有提到这个项目仅由一人完成还是多人合作完成。我们并不否认在现实中存在拥有完美“智人能力”的学生，但是大部分一线教师都发现很多学生并不能同时拥有完满的能力，因此在发展学生的智人能力时，学生的各种读写能力以及各种认知能力可能存在短板。不可否认，高等教育可以朝着最完美的愿景去努力，但面对可能出现的“不可能”时，也要未雨绸缪，提供“备选项”。
当然，奥恩只是述说了这些技能的重要性以及其相关概念，并没有提及受教育者需要在多久的未来，在多大程度上，多大熟练度上掌握它们。这就涉及到智人能力在多大范围内是必要的问题。
从人类发明史来看，作为非创造者，并不要掌握物件发明的工作原理，就可以简单对其进行操作。比如，大多数人并不知道移动电话内部硬件如何关联，但却能有效地使用它。因此，在可以预见的未来，如果“人机读写”要求人人懂得编程、拥有工程学科背景，那么这样的产品首先就不可能进入市场。同理，如果人工智能时代机器人的“人机交互界面”对产品客户有如此多的要求，可以相信这种“客户”也许就是“人工智能专家”本身。如果说掌握了最新生产工具（智能机器人）的操作者，即人工智能专家是那个时代的精英阶层，那么社会不断地培养该类人才，满足人才的供给需求，也会让这个职业走下圣坛。如十几年前，计算机专业、法学、工商管理等专业都还是就业市场的“香饽饽”，但前几年这些专业均被教育部门列为“红牌专业”。
总的来看，奥恩所提出的以智人能力为基础的学习理论存在以下不足。第一，在现有教育水平基础上，“智人能力”看起来是培养人工智能工程师所必须，关于“高等教育为什么要培养每个人的智人能力”，以及“培养每个人的智人能力是否必要”这两个问题上，都缺乏严谨、科学的论证。第二，“智人能力”的理论基础为“单一智能说”，我们虽不能判定其为错误，但这总是值得再讨论的。 （二）学习理论中的不足：是否培养学生自适应的学习能力？
关于奥恩“人工智能教育观”中的学习理论，奥恩有三个互相联系的观点：第一，学生通过掌握“智人能力”将可以习得“元技能”（条件A）;第二，学习者必须在“经验中学”才能实现“元技能”的有效学习（条件B）;第三，学习者必须不断到学校“回炉”，因此大学将成为终身学习的重要场所（结论C）。深入分析这三个观点之间的联系，发现条件A与条件B的充分实现或许不能推导出C。其原因在于，既然“智人能力”是一种授人以渔的学生培养方式，那么学生一旦掌握了这种“元技能”，他们就将有能力运用知识解决、分析问题，并在“经验学习”的循环往复中吸收新的知识，提升认知能力，并且进一步提升 “元技能”。但如果高等教育成功培养了拥有这种能力的学习者，学生就应能利用这些“元技能”在生活中不断成功地“再学习”。不管是新的知识点，还是社会出现的新的难题，都应该在“智人能力”所应对的范围之内。那么如果“智人能力”的培养目标能实现，为何还要开展终身教育？况且，毕业的学生还能在工作岗位上不断地“边做边学”，“在经验中学”和“元技能”只会不断完善学习者的“智人能力”。
“在经验中学”是杜威提出来的经典理论，但奥恩将其拜封为智能时代“唯一”有效的学习手段。当高等教育培养了学生的“智人能力”，随着人工智能技术的发展，“在经验中学”这种理论的实现手段也将与时俱进。如智能机器人将能生成虚拟模拟场景，让学生在课堂学习中加深真实场景的感受力，因此，学生即使在课堂上也能高效获取“在经验中学”的学习效果;同样，学生毕业之后不仅能通过岗位经验增长“知识”和“元技能”，还能凭借“智人能力”赋予的强大认知能力对知识元素进行“自我建构”，从而完成学习，“在岗位中学”、“在智能模拟中学”，以及通过“自我建构”来学，因此，学习者或许不必进入大学进行“再教育”。那么，随着学习者认知技能的提升，他们是否能“自适应”的学习呢？当学习者拥有超高的认知能力，工作岗位又提供了真实、深刻的“一线经验”，高等教育能拿出什么再继续拔高他们的能力呢？这些问题都需要进一步探究。
三、再审思：人工智能时代数字技术发展对高等教育的挑战
重新审思奥恩的人工智能教育观，智能时代最大的特征就是数字技术对当前基于纸笔工具、电脑计算机辅助学习技术的冲击。可以说，数字技术发展就是人工智能时代最显著的特征，这也是奥恩强调对学生数据读写、科技读写能力培养，并发展相应的认知能力的原因。
具体到高等教育阶段学生培养的特殊性，如要培养独立思考、追求新知的人;要培养学生具有企业家精神（entrepreneurship）;要培養学生将理念付诸实践的能力;除了奥恩所论述的“在经验中学”与“终身学习”，实质上，要实现这些，智能时代数字技术本身就对高等教育提出了挑战。以教育的组成要素为框架，这些挑战是对高等教育阶段的受教育者、教育者，以及教育影响所提出的。挑战包括对这三个要素“能否”的思考：第一，人工智能时代的高等教育能否适应学生变化的特质;第二，人工智能时代大学教师能否适应自我职责的转变;第三，高等学校对教育影响的改革能否跟上时代的脚步，能否在教育内容、教育环境、教学组织等方面作出转变。同时，挑战与机遇对立统一，成功应对了这些挑战，就是高等教育发展的机遇所在。
（一）人工智能时代的高等教育能否适应学生变化的特质
学生特质的变化应是挑战智能时代高等教育的首要因素。面对学生特质的变化，高等教育需要作出改变。未来的学生在数字技术极度繁荣的时空环境下成长，一定会表现出与今天学生的不同。这个时段出生、成长的学生因为使用数字产品的广度与经历，被看作是“数字原住民”[11]，因此学生本身就具有奥恩所述说的“智人能力”中的一些特质，如擅长广泛的数据读写能力，科技读写能力，偏好使用图片表达自我，乐于分享信息和情感，并且擅长使用合作交流的学习与互动手段等[12]。数字技术对这些学生的行为态度、认知表达、习性和技能进行了深刻塑造，如依赖网络检索资源会降低学生对知识内容记忆的准确性和感知度，但学生却具有跳跃性思维，更具发散创新能力。[13]实质上，人工智能时代数字技术伴随学生的成长，数字技术已经深深嵌入到学生认知世界的手段之中，扮演着“认知假体”的作用，这个时候高等教育对“学”的定义将需要重新塑造，对探索事物的态度、情感、方法的学习将取代对事物“识记”性质的学习，成为学生学习的首要考核要素。而高等教育则需要经受挑战，探索如何培养学生的企业家精神、实干精神，以及在这方面的成事方法，对学生学习效果的考察也应相应作出调试。
与学生在数字技术时代善于使用“认知假体”进行学习相对应，虽然数字技术成为了学生学习中“新的脚手架”，并提升学习效果以及对事物的领悟能力，但是“认知假体”并不一定能培养学生善于提问、倾听、表达的能力，这预示着高等教育将不得不为学生提供更为丰富的“课程外生活”，培养学生批判思维的能力，培养学生表达、倾听，甚至是团体领导的能力。即使如此，技术怀疑论者还提出，技术时代产生的学习注意力分配问题（如游戏成瘾）、教学中教师权威下降问题、课堂管理等问题也提示着高等教育所面临的挑战不仅来自于学生特质的变化，还在于教师是否能适应由这种变化所带来的新职责。[14]
（二）人工智能时代大学教师能否适应自我职责的转变
在传统的教育时代，高等教育“教与学”关系与基础教育阶段的教学并无太大区别，教师都是知识的权威。但是智能时代借助数字存储技术，大学教师要逐渐适应从知识传授到“知识引领”角色的转变，从知识传授到“课堂领导”角色的转变。借助于数字技术发展而来的教学临场感技术的成熟，教师与学生在沟通中将面临“智识引导方式”的转变。[15]也就是说，在媒介沟通中，随着个人被感知为真实存在的程度加深，教师对知识的传授不在于说明“是什么”，而在于更深层次的解释，填补学生在知识推导中的盲点，建立从已知到未知之间的推论联系，教会学生如何进行思考，这将改变对教师职责的传统认识，对高等教育阶段大学教师提出挑战。 与此类似，由于在高等教育阶段一些学生越来越能够通过“认知假体”进行自主学习，以对学生个别指导的“非正规课堂”学习将逐渐取代传统课堂中“标准化”的授课方式，教师在这个非正规课堂中将被要求对学习者的认知发展有更深层次把握，并对教育知识、传播知识有切实的运用能力。教师必须既是教学的促进者，也是学生管理者，电化学习专家等。因此，教师是否能适应自我职责的转变将成为人工智能时代高等教育所面临的的挑战。
（三）高等教育场域对教育影响的设计能否跟上智能时代的要求
除了对教育者职责的转变，高等教育场域对教育影响的设计能否跟上智能时代的要求也是挑战之一。教育场域中的教育影响包括了教师和学生之外所有的教育文化信息，具体来说这主要包括教学组织方式、教育内容、教育环境等等。而这一切将不仅因为学生特质的变化而需要发展，还因为数字技术本身发展将对高等教育提出新的要求。
有学者曾揭示了技术对于人类的本质，认为技术工具将使得人类获得对物体表面表现方式、物质组成、区分度等方面更加明晰的认知，但仅止通过技术工具，也将使人类忘记通过技术所不能了解到的方面，如冷暖、触觉、味觉、情感。[16]因此，技术的本质在于：一方面它能超越人体极限，但另一方面却不能完全代替人类觉知。在发展中的数字技术世界和以此为基础建立的人工智能时代，科技的力量将仍然呈现出类似本质。
在这种情况下，高等学校教育必须让学生认清人类社会并非由数字技术一元化世界构成，人际交往、心理健康、数字技术运用在个体成长中缺一不可，而忽视某一方面的教育将影响到学生的健康发展。因此，在教育内容与教育环境方面，除了由数字技术包裹的学习环境或学习内容，高等学校同样需要帮助学生克服可能出现的“数字技术成瘾”问题、“虚拟世界欺凌”问题，并且开展适当的“数字公民教育”，注意对学生在使用技术产品中伦理道德方面规范意识的铸造。而在教学组织方面，优质的高等教育将要求整体改变由技术“填塞”课堂的局面，技术革新与运用能够整体、系统地融入课堂每个环节。在学生认知能力已经相当发达的高等教育阶段，扩大师生比，切合课堂私人定制模式就成为必须，这在教学组织模式上要求每个学生的学习进度都有“私人导师”跟踪并负责。
数字技术的发展将引领进入人工智能社会，而在人工智能社会学生特质的变化将促使教学模式也作出改变，同时课堂组织、教学内容、教学环境也将接受挑战。经受住这些挑战有利于高等教育向人工智能时代培养合格人才，创造人类科技发展有一个机遇期。
四、人工智能时代高等教育变革与发展的蓝图
整体来看，奥恩的人工智能教育观为我们描绘了一幅“要尽快变革高等教育”的目标蓝图，进一步明确了人工智能时代对高等教育的挑战。如何迎接挑战，促使高等教育经受得起挑战就尤为重要。而高等教育的培养质量则需要更扎实的基础教育质量，不断革新高等教育教与学的手段，根据时代变革改变高等教育的学科结构和组织方式。
（一）高等教育发展须以更为扎实的基础教育为基础
“培养适应社会发展的人”是高等教育不变的总目标。按照对智能时代的预见，机器人将占据大部分初级岗位，但其不能应付工作所须的“高级智能”——如推理、决策，因此，奥恩极力提倡高等教育应培养人的高级智能，如更高的认知技能以及读写技能。但是，学生学习的过程是知识、技能、思维循序渐进不断提升的过程，人类高级智能的形成永远离不开牢固的基础知识。任何创造发明都是在完全掌握社会已有知识的基础上进行“再创造”的。纵观人类科技发展史，越是古代，越能出现的“全能型”的科学家，如达尔文，毕达哥拉斯、亚里士多德等等;越是近代，高成就者往往只能在一个或几个非常相近的学科中取得惊人成绩。随着社会知识总量的增长，具体的个人已经越来越不可能在多个差异较大的学科同时取得超高成就。在古代社会，人们也许在几年时间内就能完成社会知识总量的学习;但现在大部分学生在进入高等教育之前都要花费12年时间完成基础教育。为什么？现代科学中的知识总量、单个学科的精深度都不是古代社会可以比拟的。以此类推，未来的高等教育目標的实现，首先需要一个质量更高的基础教育来铺垫。如果排除人类智能基因突变的可能性，即使数字技术能提升学习效果，高等教育的发展也需要以更为扎实的基础教育为前提。
（二）不断革新高等教育教与学的手段
如果说“智人能力”在当代的高等教育看来是不可想象的，却又是智能时代所必须的，那我们只有不断革新现行高等教育教与学的手段，才能适应不断逼近的智能时代。从历史唯物主义角度看，不能否认，在遥远的未来，“智人能力”在强劲的基础教育铺垫下也有可能会成为现实。当基础教育替学生打下人文、数学、编程、工程、数据科学等良好基础之后，学生在高等教育阶段就可以全面锻造以数学、编程、工程学，数据科学等为基础的“科技读写”能力与“数据读写”能力、“人文读写”能力与认知思维。但这些思维的锻炼不光是“在做中学”、“在经验中学”就能完成，“高信息吸收量”与“有限的时间”这些限制条件要求高等教育能提供更高超的学习方法，从而提升学习效率。“在做中学”在低年级学生或学生“低认知能力”的情况下能给予他们以最直观的问题呈现方式，但这种教育方法也许不应在智能时代的高等教育中出现。首先，学生在基础教育阶段就应全面掌握人类文化基础知识，因此，完成了基础教育的学生应已有相当的认知能力。其次，在高等教育阶段，教育应该把学生的基础认知能力再次拔高，这个过程也许需要借助于智能时代“虚拟”而高效的的“社会经验”呈现模式。例如采矿学学生需要了解沙漠中采矿的最优地点，他们也许不再需要花几个月时间进入沙漠（“在做中学”），只需要借助人工智能场景模拟器，将自己置身于模拟器中就能在课堂上体验“在做中学”。因此，借助于新兴的教学手段，学生的认知将发挥到极致。再次，高等教育欲打破学科障碍则需要知识面更广的“全能型”教师。诚然，在遥远的未来，学生的基础知识在深度和广度上将有很大的提升。可以预见，一个“高中毕业生”对知识的掌握深度也许可以赶超今天拥有全学科知识的“大学毕业生”。那么我们需要的大学老师也可能不是“对某一学科”有高深知识的专家，而是有多种学科知识的“大儒”。当然，也许学科组合模式已不再 “以学科为界限”，而是以“面向问题”的“功能型”模块为组合，所以大学教师也可能需要打破学科界限，以“解决探索型问题”为媒介而聚合起来，讲解“问题探索解决的过程”。如“治理雾霾”，其中涉及医学、地理学、环境科学、伦理学、法学、社会学、管理学等学科知识，精深的问题将需要教师通过横向合作来为学生系统地讲解治理方法。[17]最后，需要与教师横向合作进行教学相对应。学生在处理高深问题的时候，或许已经具有很高的“智人能力”，但是术业有专攻，在面对复杂的问题时候，学生也需要进行合作学习、合作研究，从而寻求学术问题的解决之道。 （三）不断改良其学科结构、组织结构
与古代处于深山之中的“书院”、不问世事的“象牙塔”相比，今天的高等教育要顺应时代发展，为时代培养人才。因此，随着高等教育教学方法的更新，今天人们所熟知的文、理、哲社、工、医学等学科界限也许将不再分明，相应的，高等教育的内部学科结构、组织结构也会相应调整。高等教育将培养学生解决问题的能力，他们的实践操作能力也将得到极大重视，未来的教育将与社会部门紧密联系在一起，成为生产力发展的“智库”。同时，大学老师也许不再仅仅是“理论创新的集大成者”，而是在“解决实际问题”中拥有大智慧的人，因此，政界领袖、行业高管、商界奇才都可能是大学教师。这种由于学科组织模式变化而衍生的教师职业变化也将深深影响大学的组织形式，如扁平的组织结构也许会取代今天大学的院系结构，“临时工作小组”的组织形式也许会取代今天的固定职位制。与此相应，政、商、工、农等行业精英也将拥有较高的学术权威。这些可能的变化都要求我们今天的高等教育紧密观察社会变化与需求，根据变化来调整高等教育内部组织结构、学科结构。
结语
对人工智能时代高等教育的思考既具有前瞻性，又具有学术性，其迷人的魅力更在于存在一定不确定性。更为重要的是，对这个问题的发掘与研究有着这样一个意义：高等教育学在研究学生发展、教师发展、大学组织模式发展等问题的时候，还应特别关注科技发展前沿。毕竟，我们的高等教育与社会发展日渐紧密。
致谢：作者特别感谢北京体育大学郝东方博士、周婵博士、梁君博士在相关文献方面的引介。
参考文献：
[1]Newman J H.The Idea of a University Defined and Illustrated[M].London：Routledge/Thoemmes Press，1994：126.
[2][3][4][5][6][7][8][9]Aoun J E.Robot-Proof：Higher Education in the Age of Artificial Intelligence[M].Massachusetts：MIT Press，2017：375-2267.
[10]Slavin R E.Educational Psychology：Theory and Practice，10/E[M].New York：Pearson，2000：21.
[11]Helsper E，Eynon R.Digital Natives：Where is the Evidence？[J].British Educational Research Journal，2010，36（3）：503-520.
[12]李宜霖，周宗奎，牛更楓.数字技术对个体的影响[J].心理科学进展，2017，25（10）：1799-1810.
[13]Dong G，Potenza M N.Behavioural and Brain Responses Related to Internet Search and Memory[J].European Journal of Neuroscience，2015，42（8）：2546-2554.
[14]柯林斯，A.，哈尔弗森，等.技术时代重新思考教育：数字革命与美国的学校教育[M].上海：华东师范大学出版社，2013：56.
[15]莱斯利·莫勒，杰森·B.休特.无限制的学习：下一代远程教育[M].上海：华东师范大学出版社，2015：128.
[16]曹继东.现象学的技术哲学[D].沈阳：东北大学，2005：28.
[17]高晓清，李思思.通识教育知识观下的教师合作教学模式——一种实践观[J].教师教育研究，2012，24（4）：53-57.
（责任编辑 钟嘉仪）