當現實逼近想象：人工智能時代預見未來教育研究

顧小清

(華東師范大學 教育學部教育信息技術學系，上海 200062)

一、引 言

四十年前，影片《終結者》中機器人“T-800”以體能結構比例完美的熒幕形象，拉開了人工智能機械軀體向人類形體轉變的序幕。今天，具有獨立情感與思考能力的智能體在造型、智能、情感等方面都可以與人類無縫連接(王潭潭，2019)。可以說，人類行為的進化歷程是想象與現實無限逼近的碰撞過程。具言之，對未來的想象和期待是推動智能社會迅猛發展的關鍵催化劑。

想象和期待中的人工智能技術正在成為現實。被譽為“科幻小說黃金時代三巨頭”之一的《我，機器人》預言了無人駕駛汽車，這看似不可能的科技如今已成為現實。轟動全球的科幻電影《黑客帝國》，直接催生了“網絡空間”時代的到來。深受《終結者2》中液態機器人的啟發，美國空軍研究試驗所和中國科學技術大學研究團隊正在攻克研發液態機器人的關鍵技術，液態機器人成為現實指日可待。正是具有遠見卓識的先輩們在想象力和創造力上的傳承和突破，為現代科技發展打造了現實與想象互動共存，精神、智力和信念交匯融合的創新場域，激發人們不斷跳出現實的束縛，朝著想象逼近。

同樣，未來教育亦在與技術的角逐中互為成就。一方面，技術發展會對教育產生直接或間接影響。如同視聽技術的發展催生視聽教育、互聯網技術的發展催生在線教育一樣，人工智能將取代人的部分能動屬性，這對未來教育的定位、內涵和形態提出了新要求。另一方面，技術作為推動人類歷史發展的核心力量，與教育這一“人力資本發動機”競相成為助力經濟社會發展的核心動力。教育領跑，才能為社會發展提前作好人力資源布局，社會才能得享技術成果帶來的經濟回報。反之，社會發展將受到重創(顧小清等，2019)。面對人力資本的全新需求，如何變革未來教育，成為21世紀國際核心競爭力的關鍵。

未來研究方法論是指導未來教育變革的科學根基。經由對未來發展及其當前行動和決策的描述、預測、探索、解釋(Berkhout et al., 2007)，它幫助人們在當下作出最佳的決策，降低未來研究和實踐的整體風險。本文通過對“未來發生”的預測，對“未來可能”的探索，對“未來發生”的規范說明等科學、精準的系統組織與預測(Vergragt & Quist, 2011)，實現未來教育預見研究的過程科學性以及結論共享性，助力構建學習環境、學習資源、學習方式、教學模式等未來教育發展藍圖。

綜上，本研究運用未來研究方法論，從未來想象、未來社會、未來知識生產、未來學習、創造中的未來五個方面預見未來教育的發展藍圖，構筑人工智能教育應用的科學發展路徑。

二、未來研究的方法論

技術革命已經讓人們一次又一次見證了想象變為現實的可能性。那么，在教育領域，我們應如何直面AI技術強勢闖入帶來的破壞性沖擊？這需要我們作出應答，前瞻性地分析教育的未來可能與現實桎梏，并為之提前布局。未來研究是對可能的、可實現的未來的系統研究，包括構成未來基礎的世界觀和設想。未來研究是決策制定的前提和基本要素(Hamel & Prahalad, 1994)，其特征在于預測，且強調預測的相關性(Porter, 2011)，并致力于獲得和維持自身發展的長期競爭優勢，有效應對社會日益復雜與激烈的競爭(Battistella & Toni, 2011)。伴隨著該領域研究的不斷深入，對未來的研究已經從預測未來轉變為對未來的刻畫和塑造(Inayatullah, 2002; Inayatullah, 2013; Macgill, 2015)。然而，未來研究又經常因缺乏概念框架而難以被接受。方法論短板阻礙了我們走向未來的步伐，制約著我們對未來的洞見。因此，我們亟需建立起未來教育的研究方法論體系，平衡理想與現實之間的落差，彌合技術創新與教育變革之間的溝壑，解決未來社會發展的創新人才訴求與當下教育的人力資源供給的主要矛盾。

幸運的是，許多包含強大的理論和實踐支撐的框架已經逐漸被人們接納，如沃羅斯(Voros, 2003)提出的通用預見過程框架和伊納亞圖拉(Inayatullah, 2008)提出的六支柱(six pillars)框架。其中，沃羅斯的通用框架涉及遠見(foresight)、戰略(strategy)和計劃(planning)三項活動，側重于從當前現實中獲取信息，并在現實的基礎上展開預測，以形成多樣化的未來發展戰略選擇，然后從多種選擇中確定未來的發展戰略和計劃。但是，該框架的最大缺點在于缺乏實際方法，降低了該框架的指導性。而“六支柱”框架提供了源于實踐的未來思維理論，并詳細給出了核心的方法和工具。這六個支柱分別是：映射、預期、時間線、深化、創建替代方案和轉換(Inayatullah, 2013)。因此，該框架也被稱為“MATDCT”框架(見圖1)。在每個支柱層面，伊納亞圖拉(Inayatullah, 2008)梳理了核心的研究方法(見表一)。這些核心方法試圖通過多樣化的手段幫助研究者更好地刻畫過去、現在和未來。如在預測支柱中，弱信號(weak signals)往往被視為未來可能發生變化的征兆，或者是事件可能發生變化但尚未得到證實的早期跡象。這些信號往往具有破壞性，對弱信號的敏銳洞察可以引發范式轉換、預測未來的變化。而對弱信號的把握必須建立在對變化動態和邏輯把握之上(Qi & Tapio, 2018)。再如，在情景創建支柱中，我們運用情景構建方法可更好地理解各種可能性，通過學習和使用此類方法，我們可以快速采取行動以適應不利的環境，有效地實施未來發展戰略，最終創造理想的未來。

圖1 未來研究的MATDCT框架

MATDCT框架的特點在于：1)通用性。該框架契合所有領域的未來研究，特別是在技術使能的未來研究方面更具優勢；2)靈活性。它可以遵循線性流程展開未來研究，也可專攻支柱的某一塊，或選擇螺旋推進的方式(Hejazi, 2011)。在該框架的支持下，未來研究呈現出四個明顯特征：一是基于經驗基礎之上的預測。經驗預測通常假定未來是過去的線性生長，經驗世界是已知的、穩定的。而經驗預測往往借助專家的經驗與知識，獲得多人的共識(Hiltunen, 2011)；二是對未來可能形態的多視角解讀。這類解釋性研究往往技術性較低，主要目的在于通過比較不同的可能性，從解釋過程中尋找“發現”；三是以審辯的視角考查未來社會的主體。未來研究不是以預測或比較為終極目標，而是要使未來變得更清晰、可達。因此，審辯性研究的任務是使普遍性轉化為特殊性，尋找打破既定模式和形態的可能性；四是基于這些分析與預判開展參與式行動。理想情況下，所有的未來研究都應該完整體現這四個特征。經驗研究必須被情境化，然后在時間演化中進行解構和解釋，發現現實的缺點以及克服缺點的特定方法，最后通過參與式的行動加以檢驗。

表一 未來研究的核心方法

總而言之，未來研究與預測未來、解釋未來和審辯未來有關，與創造未來及發現未來的可能性有關，更與現實有關。通過結構化的方法，我們可以科學地規劃并部署新的未來發展藍圖和戰略(Inayatullah, 2013)。尤其是在教育系統中，我們更應該清晰地認識到教育的宏觀環境正在變化。為了使人們為未來作好準備，我們必須設計前瞻性的教育生態，以此為不確定性作好準備，提高教育的敏捷性和適應性。本研究以MATDCT框架為基礎，借助多樣化的方法對未來展開想象、對人工智能技術所塑造的未來社會面貌、知識生產特征及未來學習形態進行描繪。

三、對未來教育的預見

(一)對未來的想象

科幻承載著人們對未來的美好期待以及美妙幻想，這些光怪陸離的未來場景看似虛無縹緲，實質是人類對未來社會存在方式的理性思考。科幻故事是預測未來科技發展動向的文化投射，在塑造創新認知和引領社會發展等方面具有天然的親緣性(Burri, 2018)，為探究和理解未來高科技實踐應用場景中，人與人以及人與外界環境的互動提供了可觸摸的窗口。它通過喚醒人們對未來社會生活的共性感知，并不間斷地引發對研究未來、理解未來以及構建未來的思考，助力勾勒未來社會發展的美好愿景和藍圖，進而形成推動當下社會發展的行動路徑和干預措施(Selwyn et al., 2020)。

自二十世紀以來，以機器人和計算機與網絡程序為代表的人工智能戰勝人類智能成為科幻故事的核心橋段。隨著科學技術的發展，圍繞人工智能的科幻作品更多地聚焦于人工智能與人類和諧相處的主題(Goode, 2018)。在該思潮下，國內外一批優秀未來學家從科幻視角出發，致力于以科學技術發展趨勢預測未來世界發展走向。其中，最活躍、最著名的理論物理學家、未來學家米奇奧·卡庫(Michio Kaku)教授通過《城市》《身體》以及《世界》三個劇集詳盡描述了五十年后世界的可能概貌。例如，《城市》劇集從未來網絡化城市視角出發，呈現了人形機器人、全息寵物、城市物聯網、智能攝像監控系統等技術走進人們家庭生活的科幻故事。《身體》劇集從人類壽命延長視角出發，預言了智能服裝、機器人手術、3D打印人造器官、飛行救護車等醫學進步的科幻場景。《世界》劇集介紹了太空電梯直達星空、激光衛星超速傳遞數據等技術，闡釋了未來五十年的人類生活狀態。

正如科幻紀錄片所闡釋的樣貌，卡庫教授在《下一個世界：預測未來》劇集中明確提及，未來三場偉大的技術革命將徹底改變教育目標、生活狀態及研究趨向。第一，人工智能技術的發展會使就業市場發生天翻地覆的變化，人類社會的組織結構和功能將作出調整和改變，未來教育需要培養個性化自適應人才以滿足智能社會的飛速發展。第二，生物技術的發展會改變人體機能結構，人口長壽化成為未來社會的基本態勢，這為高品質的終身教育提供了天然契機。第三，太空旅行技術的發展會使登陸太空成本下降，為諸多國家和組織機構開展太空探索研究提供更多機會。

(二)預見人工智能塑造的未來社會

想象中的未來，我們的生活充滿著各種幻想與可能，一幕幕未來場景的創建，描繪出人工智能對未來社會的圖景塑造。以著名的“棋盤上的谷物”隱喻來形容技術的指數級發展最貼切(Kurzweil, 2000)。或許在“棋盤的前半段”人們尚能掌握事物發展的主動權，而到了后半段，不斷加速的技術創新將把我們帶入充滿希望的未來之中。以AI為代表的技術對社會的塑造正進入“棋盤的后半段”。在這一階段，技術創新發展的速度和規模不可估量，人與機器之間的競賽愈演愈烈。就當前而言，新興技術的應用對人類社會的影響已然超乎預期，尤其是AI技術的崛起與發展，以“馬良之神筆”創建出各類AI賦能、AI使能與AI增能的社會情景，引發了整個社會分工、人力市場以及人才結構的變革。

AI對未來社會的塑造主要體現在破壞和創造兩方面。AI重塑的未來社會和職場勢必會對人力資本提出新的訴求。它首先是對社會分工的破壞。AI的發展推動工作走向自動化與智能化，簡單、重復性的工作將會被AI所取代，部分職業與工作崗位消失，同時導致人才結構失衡。為應對市場變化，企業可能會借助AI賦能現有的勞動力分配機制，對勞動力的技能與分工及時跟進，實現人才的再造與重新分配，優化人力資本格局。其次，在創造性上，AI技術的廣泛滲透將創造出大量新的職業與工作機會，如AI工程技術人員、數據分析師等。有預測指出，AI自動化已經帶來了職業的增長，創造的工作崗位最終可能會超過被替代的工作崗位(Chopra & Bhilare, 2020)。從這個層面上講，AI將為未來社會創造更多的機遇，也會對適應未來發展的人才培養提出更高要求。

基于AI對未來社會的塑造，我們可以預見未來教育的轉變。AI的社會滲透使智能化和自動化逐漸成為大多數行業的核心追求，未來社會的工作崗位與技術的結合將更緊密，技術素養的必要性凸顯，如高級IT、編程以及數據分析技能。同時，那些機器無法取代的社交與情感技能也成為未來人力資本的必備技能，如高級溝通與談判技巧、人機交往能力等。麥肯錫研究報告顯示，從2016年到2030年，美國所有行業對社交和情感技能的需求將增長26%，歐洲將增長22%。因此，盡管AI正在侵入許多領域，但是機器仍舊難以完全應對需要高級認知技能的工作，也不太可能取代那些需要創造力的工作(Dolphin, 2015)。這些高級認知技能并不是與生俱來的，而是通過后天培養和開發的(Lin, 2011)。如果教育繼續聚焦表層知識的傳遞，那么培養出來的人終將被計算機取代。從適應未來社會發展的角度看，未來的教育需要慎重思考如何培養社會所需人才。在這場幾近慘烈的“賽跑”中，如何提升與發展人類的高級認知能力與社交情感技能，是需要重點回答的問題。

(三)預見知識生產的未來

英國動物學家莫里斯用“裸猿”暗諷人類的傲慢以及對“本能”的輕視。作為一種裸猿，人類面臨的最大挑戰，是本能跟不上環境的變化(德斯蒙德·莫利斯，2010)。人們在獲取技術紅利的同時，信息爆炸的互聯網環境，也帶來了人類知識積量呈指數級增長，這從富勒數據—知識累積翻倍圖中可見一斑(見圖2)。然而，在知識生產急劇增加的狂潮下，信息泛濫帶來的弊端開始凸顯。比如，信息與知識的混淆。人類感知和處理信息的能力是有限的，先驗知識的匱乏也會嚴重影響人們從信息中創造新知的敏感度。這也使人類面臨“淹沒在信息的海洋中，卻忍受著知識的焦渴”的現實瓶頸(約翰·奈斯比特，1984)。

誠然，技術是教育領域應對知識爆炸的手段之一。但若只將其視為輔助教學的工具，則與“變革

圖2 富勒數據—知識累積翻倍(Meige, 2015)

教育”的期許大相徑庭。今天的知識生產已然與以往不同，特別之處在于其呈現出一種新型制造生態，體現為知識不再是作為成品進入教育領域，而是教育對社會發展的文化輸出。教育是對人類知識創造的繼承和發展。當知識生產發生急遽改變，相應的教育也必然發生改變。顯然，信息與通信技術是造成知識高速增長的“環境”因素，AI技術則會進一步加劇知識生產的量級，同時也為知識創造提供了擬真的條件和更豐富的資源。

未來知識生產自動化迭代，科學共識的建立更加高效。首先，AI的自動化模態會加速科學知識的生產周期，使科學發現能夠快速進入實踐應用領域，為科學家和知識創造資助者提供了豐富的知識庫源。其次，AI技術的可預測性能實現知識創造結果成功與否的自動化測試，破解知識生產過程中“經驗失效”以及“科學借鑒力不足”的難題，科學共識更易建立。同時，未來知識生產的新形態也能為高精尖人才培養提供先天契機。比如，基于學習者的先驗知識及最近發展區，教授學習者預測新知識的習得技能，鼓勵學習者自主創造新知識。當學習者掌握了新知識預測方法以及人機協同的要領時，能夠自主完成知識創造的科學流程，這正是未來個性化與創新型人才的真實寫照。

未來知識傳播多模態立體化，超越了學科界限。一方面，未來知識傳播將自動分析、視覺表示和用戶交互結合在一個閉環中，強調使用視覺抽象表示聚集的信息。AI的自動化分析、集成分析、可視化交互等動態過程，能夠有效平衡知識積量的劇增與人類認知負擔之間的矛盾關系。另一方面，人機協同的智能模式使任何具有有限技能的用戶都能夠輕松地參與知識生產與傳播，徹底擺脫知識傳播的領域界限以及精英化主導等局限。顯然，知識傳播的新樣態有力回應了未來教育“教什么”的問題。首先，未來學校教育必須教會學生如何與AI技術協同合作，呵護學習者“能學”。其次，未來學校教育要高度重視學生辨析知識能力的培養，召喚學習者“會學”。再次，大規模打造智能設備和平臺，通過減少教師機械化、重復性工作，真正發揮其“個性化育人”功能，這是未來學校教育發展的基本態勢。

未來知識進化呈現碎片化以及自適應性。AI時代“非邏輯思維”“跳躍式路徑”等模態使知識的表達個性化、知識的傳播碎片化，促使知識進化標準趨向尊重個體價值的表達。在這種進程的催生下，未來學校教育也將走向精準個性化路徑，具象為“以學定教-因材施教-以評促教”的教學生態圈。同時，未來知識創造速度非常快，新舊知識的迭代速率遠超過學習資源的更新速率。因此，未來學校教育知識系統要有自動判斷知識價值的能力，知識庫應及時更新以實時適應知識進化系統。另外，未來知識生產角色將去權威化，知識生成者之間的關系走向耦合，人機智能協作將呈現新的知識生產圖景。比如，“知識金字塔”的頂尖不單是領域權威者，半精英、草根等也能嶄露頭角。可見，人機協同的知識生產使平等化、透明化的知識進化圈成為現實。

(四)預見未來的學習

技術的發展刺激了人類對未來的想象與情景創建，推動社會經濟、資本和人才的升級轉型，賦能和增能知識生產的過程走向高效、自動化。當現實逼近想象，會傳遞出很多對未來學習和未來教育發展轉變的“弱信號”。比如，越來越多機械性職業日漸式微，這無疑是在暗示人類需要走向“軟技能”的培養，如創造力、人文素養。而且，技術的普及深刻改變著勞動力市場所需的技能，從日常技能到執行復雜、高水平能力的任務(OECD, 2015)。世界教育的趨勢已經轉向更明確地關注“21世紀技能”，創造力和社會情感等高階技能被認為是人類經驗的核心并難以自動化。這些“弱信號”表明，未來教育不僅需要關注并理解技術所帶來的優勢和價值，而且需要關注人類不能被技術取代的獨特能力。所以，當AI正逐漸走向教育舞臺中央時，未來的學習將是什么樣的呢？本研究綜合技術對社會的塑造、對未來知識生產的沖擊所傳遞出來的信息，以及由此帶給未來學習發展的啟示，提煉出以下三點：

未來的學習需要培養高階技能來適應或應對未來社會的變化。AI雖然給社會帶來諸多挑戰，比如對社會職場的破壞與創造、知識生產的爆炸與過剩等，顛覆了人類以往的習慣與方式，但為適應未來發展，諸如批判性思維、創造力和社交能力等適應性軟技能，搭配終身學習，將使人們度過技術顛覆期。2019年全球未來教育指數證實，批判性思維、創造力、溝通能力、企業家精神和其他面向未來的技能(包括數字能力)對于幫助學生應對未來社會挑戰起到關鍵作用。這一結論與中國學生發展核心素養的內涵不謀而合，它從人文底蘊、科學精神、學會學習、健康生活、責任擔當和實踐創新六個方面闡釋了學生應具備的能夠適應其終身發展和社會發展需要的必備品格和關鍵能力。因此，未來學習將追求高階技能的學習旨趣，發展學生素養，使其具備錯位于機器人的思維方式和認知能力。

未來的學習將進一步凸顯個性化與自適應的形態特征。高階技能的追求，將能夠幫助學生應對數字化環境中的開放式學習過程(Greene et al., 2014)。學生作為學習主體，自身具有一定的自主性，會根據自身需求、特征選擇適合的學習資源；或者在自我調節認知、情感和行為中適應不同的學習環境，以成就個人發展(Pintrich, 2004)。但完全依賴學生的自身適應性對成功學習有很大挑戰，需輔助技術的自適應，助力學習過程與目標的優化與調節，實現人與技術的雙向適應性整合。例如，周志岳等人(Chou et al., 2018)開發出基于協商的自適應學習系統，實現系統控制與用戶控制相結合，幫助學習者調節求助行為。這表明，技術不再對學習活動完全控制，人們應認識到“以人為本的技術設計是連接學習設計的重要途徑”(顧小清等, 2020)。當前，自適應學習技術能夠實現適應性診斷、適應性推薦等，可以通過為學生提供個性化導學實時響應學生需求。而且，自適應學習已經逐步擴展到混合學習、STEM教育等領域，并隨著未來技術的日益成熟與繁榮，個性化、自適應將作為未來學習的重要形態更加凸顯，以人機協同的方式互促成長，在人(自我調節)與技術(自適應)的雙向適應中實現人與技術的互補整合。

未來的學習將依托全新的教育生態系統。教育對個體和世界的未來都具有催化作用，如果我們要結束以往不可持續的思維和實踐，我們將需要一個經過改造的教育系統，以引導我們走向繁榮和可持續的未來(Burbules et al., 2020)。技術具有開放性、分享性及協作性，將其納入日常生活會對社會資源分布及人類關系產生巨大沖擊，也會引發教育系統的變革(顧小清等，2019)。可以說，以AI為代表的技術，正在改變著教育的系統構成、系統要素、系統關系及系統功能(顧小清，2018)。未來的教育生態將在技術的推動下，提升開放性，在教、學、管理與服務等領域深度融合智能技術與思維，全面考察人、實踐、價值、技術等要素在特定環境中的相互作用，遵從以人為本的理念促進人的全面發展，凸顯個性化、自適應的學習特征，培養無可替代的高階技能，實現素養本位教育的可持續發展，以此推動教育生態系統與社會生態系統之間良好的雙向互動，高效對接未來人力資本供給需求，承擔起實現國家創新發展和強國戰略目標提前布局人力資源的責任與使命。

(五)創造中的未來

回溯歷史，立足當下，放眼未來，在一輪又一輪的技術更迭與創新中，未來正大步走來。技術、社會、教育等在不斷地進行碰撞、映射與融合，在互動中實現系統之間的演化與共同發展。更關鍵的是，彼此互動之中所釋放出的弱信號，成為我們創造未來的支點與破局之眼。當今世界處于百年未有之大變局，AI作為科技創新之核心，創造中的未來必將推動高新技術人才的競爭，從而促進社會人才需求的轉向，推動教育的深化改革創新。世界各國都在積極跟進時代發展的步伐，提前布局，刻畫未來景觀，以實際行動贏得新一輪“競賽”的先發優勢。所以，創造中的未來將從國際競爭、社會轉向的背景映射到未來的教育發展，最終實現整個技術、社會、教育等復雜系統的關系結構重塑。

創造中的未來在世界各國的發展競爭中推進。AI技術的發展已經滲透到社會生產生活的各個領域，成為推動人類進入智能時代的決定性力量。世界各國也相繼頒布文件，制定戰略，提前布局人工智能技術和相關產業，增強國家競爭力，維護國家安全。2017年以來，中國、歐盟、加拿大、日本等18個國家和地區相繼推出了各自的人工智能戰略規劃(闕天舒等，2020)，如美國的《國家人工智能研究和發展戰略規劃》、日本的《人工智能技術戰略》、德國的《聯邦政府人工智能戰略要點》、歐洲的《人工智能時代：確立以人為本的歐洲戰略》等。這些戰略各自側重不同，美國重點關注軍事國防、醫療健康領域；日本注重社會問題的解決，著力于養老、教育和商業領域的難題；德國強調人工智能與“工業4.0”體系的融合……以求實現占據全球領先地位的戰略目標(汪前元，2020)。我國也發布了《新一代人工智能發展規劃》，并提出了“三步走”的戰略目標，到2030年使中國人工智能理論、技術與應用總體達到世界領先水平，成為世界主要人工智能創新中心。可見，當前國際層面的戰略布局已經拉開序幕，未來的資源爭奪、市場搶占將越發激烈。

創造中的未來直接影響社會對人才需求的轉向。各國提前布局未來科技戰略，吹響了搶奪未來資本、市場、人才的新一輪號角，推動AI在社會各領域的滲透，更對當下以及未來人力資本所應具備的技能提出了新的訴求與挑戰。人才作為第一資源，是人工智能發展的基礎和根本，是落實發展這一要務的關鍵。正在創造中的未來，已經推動社會經濟發展對人才需求的轉向，高重復性、機械性的職業逐漸被取代，更多的工作轉為自動化的交易和服務。如當前新興的智能分揀、智能打掃等正在逐漸替代人工勞作。同時，AI等技術對市場的強烈沖擊，極大提升了與AI、大數據相關的人才需求。2019年4月，人社部、市場監管總局、統計局正式向社會發布了人工智能工程技術人員、物聯網工程技術人員、大數據工程技術人員、云計算工程技術人員、數字化管理師、建筑信息模型技術員等13個新職業信息(人力資源社會保障部，2019)。新職業的出現標志著傳統職業變遷和產業機構的升級，也表明在智能時代職業向高新技術領域轉變，高端專業技術類人才亟需。

創造中的未來是對人才的競爭。教育作為人力資本的鍛造基地，也在技術發展的倒逼之下，積極尋求沖破困境的良方。陳凱泉等人(2019)在總結國際人工智能教育大會時認為，“多模態學習分析、適應性反饋、人機協同三類智能化形態，逐漸成為當下教育人工智能的主要應用范疇和技術內涵”。在人機協同上，周琴等人(2020)提出了“AI+教師”協同教學的實踐新形態，這是人與技術協同發展的一種嘗試，將在教師與技術之間形成優勢互補。同時，AI對STEM教育(韓建華等，2019)、創客教育(祝智庭等，2019)也極具推動力。不論是在教育教學環境的創設、學習工具的設計與開發，還是教學內容的生成、專業隊伍的建設上，AI技術正在彰顯其獨有的重塑優勢，為教育創新提供更多可能性。在可預見的未來，在AI技術的強力支撐下，自適應學習、STEM、創客教育等新模式將不斷優化甚至重塑教育生態，引領和推動我國教育變革深入發展。

創造中的未來在技術、社會、教育等復雜系統的互動中生成。技術對社會各領域的滲透力度已經不言而喻，不僅使現實逐漸逼近想象，也引領著社會對生產力的認識、再造和創新。而生產力的變更無疑直接影響人力資本的供給關系。而教育作為社會的子系統，是人力資本的發動機，對接未來人力資本供給需求。以AI為代表的技術通過推動社會經濟和就業環境深刻變革，引發勞動力知識、能力、素養標準的顛覆性變化，倒逼著教育生態系統作出全面、深刻的轉型和升級(吳砥等，2019)。同時，人們也意識到技術對于教育的直接作用，美國CRS(Congressional Research Service，2018)提出通過智能導師系統、自適應測試和自動化任務等AI教學應用，構筑AI使能的教育，推動學習者個性化學習的實現。除了教學應用，AI在教育治理上也發揮出特殊的功用(侯浩翔等，2019)。可見，技術與教育的深度融合，也正塑造著新的教育形態、教育體制、教育服務和教育治理方式。技術、社會、教育等復雜系統的互動與融合，必將創造出適應未來時代發展和需求的教育新生態。

總之，人工智能以強勢的姿態闖入人們視野，并借助新一輪技術革命的浪潮迅速席卷整個社會。在AI技術不斷賦能、使能、增能教育的現實之下，我們要洞悉人力資本的未來需求與市場結構，構建并規劃未來學習的進階場景，破解個性化的學習訴求與規模化實施之間的現實矛盾；捕捉未來知識生產與創造趨勢，以緩解“知識焦渴”的困境；持續深化人機協同機制，以重構教師角色與定位，預測并刻畫未來教育生態愿景，引領未來教育變革路徑；考慮當前的教育是否作好了迎接未來的準備？我們又該何為，才能在這場人與技術的角逐中保持鮮活的生命力？