新知識觀：從硬知識、軟知識到網絡化知識

[摘? ?要] 近年來我國學者先后提出了兩種新知識觀：一種是面向智能時代新知識觀，一種是回歸論知識觀，前者主要基于新建構主義，后者主要基于聯通主義。兩種新知識觀各有優點與不足。回歸論知識觀對網絡和智能時代新知識的內涵與外延均有所拓展和豐富，但也帶來概念過于抽象寬泛、難于理解和不易操作等新問題;基于新建構主義的新知識觀則更具現實指導意義和可操作性。導致這種差異的原因是方法論的不同，回歸論知識觀是一種由上至下的演繹性理論，基于新建構主義知識觀是一種由下至上的闡釋性理論。兩者可以互補，但未來闡釋性理論將更加重要。

[關鍵詞] 新知識觀; 聯通主義; 新建構主義; 軟知識; 網絡化知識

[中圖分類號] G434? ? ? ? ? ? [文獻標志碼] A

一、引? ?言

自從筆者于2017年發表《面向智能時代的知識觀與學習觀新論》以來，一種被何克抗教授命名、以軟硬知識劃分為主要特征的“新知識觀”理論開始引起學術界的討論乃至爭議[1]。北京師范大學陳麗教授及其團隊于2019年發表《“互聯網+教育”的知識觀：知識回歸與知識進化》[2]，這種“回歸論知識觀”也被稱為“新知識觀”。這兩種“新知識觀”有何異同、各有何優點與不足、對教育教學和終身學習有何影響、產生差異的原因何在？這些問題值得深入辨析與探討。

二、基于聯通主義與新建構主義的“新知識觀”

筆者2017年提出的面向智能時代新知識觀，最初是受西蒙斯在其聯通主義著作中提出的軟知識與硬知識概念的啟發，在對軟硬知識劃分標準進行深化、細化基礎上，結合新建構主義學習理論發展而來的相對系統的知識觀，以及與這種新知識觀相對應的學習觀與教學觀。這種新知識觀雖然起源于西蒙斯提出的軟、硬知識概念，但主要還是建構在新建構主義理論基礎之上，與新建構主義關系更為密切，故可稱之為“基于新建構主義的知識觀”。其核心思想是將網絡與智能時代的知識劃分為硬知識（即傳統知識觀中的知識概念）和軟知識（網絡誕生之后被發現的一類新知識），并認為在智能時代，軟知識的重要性將取代硬知識原有的地位，從而引發了以何克抗教授為代表的一些學者對新知識觀“消極作用”的擔憂[1，3]。

陳麗等學者提出的“回歸論知識觀”則完全由聯通主義知識觀發展而來，與筆者的新知識觀可謂同源而殊途，構成新知識觀的兩個既有聯系又不完全一致的分支。由回歸論知識觀，陳麗等進一步提出了網絡化知識概念[4]。比較硬知識、軟知識和網絡化知識，可以看出兩種新知識觀的異同。見表1。

由表1可以看出，網絡化知識與軟知識既有相似之處，也有不同之處。相似之處主要表現在諸多特征上，如不穩定性、動態變化、依賴網絡情境、未經提煉加工、普通網民參與生產和跨學科等諸多方面，這從陳麗等在《網絡化知識的內涵解析與表征模型構建》一文中多次引用筆者論文中對軟知識的描述來闡釋網絡化知識就可以看出。不同之處主要表現在幾個方面：一是知識來源不同。筆者認為軟知識主要來自于個體的生產生活實踐，互聯網只是作為其傳播、加工、整合、共同建構的場所;而陳麗等則認為網絡化知識主要來自互聯網中群體的交流、互動與匯聚。二是結構化程度不同。筆者認為軟知識是硬知識的“前身”，是未完全結構化或半結構化的知識，軟知識有一部分最終會“沉淀”為硬知識[5];而網絡化知識則直接“回歸”到人類的全部信息、理解、技能、價值觀和態度，結構化程度似乎更低或參差不齊。三是表征形式不同。軟知識的表征形式與硬知識比較接近，都是借助符號表征，只不過傳統的硬知識更多以語言文字符號表征為主，而軟知識則是語言文字符號與圖像視頻符號表征并重;而網絡化知識需要采用融合表征法，即符號表征法和連接機制表征法[4]。四是分類方式不同。劃分硬知識與軟知識的主要標準是知識的穩定性，軟知識與硬知識的區別主要在于知識在內涵、結構和價值三方面的穩定性不同;而區別傳統知識與網絡化知識的標準主要是知識生產方式，傳統知識主要是知識精英通過精加工生產的符號化信息（這與硬知識概念沒有什么不同），而網絡化知識則是眾多網民（尤其是草根）的智慧在互聯網上交互、匯聚而成。五是組織方式不同。雖然軟知識和網絡化知識都具有跨學科特征，但軟知識是以個人的興趣和問題解決需要為中心組織起來的，而網絡化知識則是以網絡中的知識主題為中心組織起來的，前者更強調知識的針對性、實用性，后者則偏重知識的群智性、連接性。

盡管有上述諸多不同，筆者認為，硬知識、軟知識和網絡化知識仍可納入統一的維度進行比較，這個維度就是知識的外部特征。如果從一維到多維、層級到網絡、靜態到動態這幾方面特征之間，畫一條漸變線，那么硬知識和網絡化知識分別位于漸變線的兩端，而軟知識介于硬知識和網絡化知識之間，無論是硬知識與軟知識之間，還是軟知識與網絡化知識之間，都沒有截然的分界線，而是都有交叉重疊的部分（如圖1所示）。

軟知識與網絡化知識的差異，體現了新建構主義與聯通主義在本質上的主要差異。前者主要討論的是學習的內部過程，后者主要討論的是學習的外部過程[6]。

三、基于新建構主義的新知識觀和

回歸論知識觀各自的優點與不足

如前所述，基于新建構主義的知識觀與回歸論知識觀都屬于新知識觀的范疇，是既互相聯系又有所區別的兩個分支。它們同源而殊途，分別向兩個不同方向發展。前者傾向于繼續建構，從軟知識向硬知識方向發展，通過碎片重構的方法建構新的、以問題解決為中心的知識體系;后者主張從符號化精加工知識向人類全部智慧回歸，知識生產主體由精英向草根轉移，通過群智匯聚生產動態化網絡化知識。兩種新知識觀各有優點與不足。

（一）回歸論知識觀對新知識的內涵和外延均有所拓展與豐富

回歸論知識觀將知識觀的討論上升到哲學層面，對新知識的論述更加系統全面，知識觀念的轉變更徹底，“革命”更堅決。它彌補了基于新建構主義的知識觀和聯通主義知識觀源自個人洞察與直覺的局限，認為網絡和智能時代的新知識包括但不限于未結構化或半結構化的軟知識，還包括全部信息、理解、技能、價值觀和態度等這些傳統觀念中一般不納入知識范疇的部分，大大拓寬了知識范疇，但也因此帶來一些新的問題。

（二）回歸論知識觀對知識的解讀過于抽象寬泛，難以理解

回歸論知識觀繼承于聯通主義知識觀，并加上了“全譜系”“人類全部智慧”等新內涵，如果知識是一種“網絡現象”，“知識存在于連接之中”，那么，這樣的知識到底是個什么樣子？究竟如何表征？盡管陳麗等學者提出了融合表征法，將連接機制表征法與符號表征法相結合，并提出了自己的網絡化知識表征模型，但對這些表征方法與模型的描述過于抽象，在此基礎上設計的網絡化知識實體抽取的方法框架更只限于少數計算機和人工智能專業人士能夠看懂[7]。這使得回歸論知識觀容易停留在學術思想層面，難以在教育實踐中落地。

（三）回歸論知識觀對教育教學實踐指導意義有限

如果知識已還原為人類的全部智慧，包括全部信息、理解、技能、價值觀和態度等，那么這樣的知識應該如何教、如何學？教與學效果應如何檢驗？學校教育應如何變革？終身學習體系應如何構建？如果網絡化知識傳播與習得呈現出“草根服務草根”特征，未來知識精英的作用何在？高校教師和研究人員的地位會發生哪些改變？這一系列問題回歸論知識觀尚未給出明確的答案。

陳麗等學者沿用了聯通主義理論觀點，認為學習就是連接知識結點、建立知識網絡的過程，知識生產通過“意會交互”“尋徑交互”等方式進行。為了進行基于聯通主義理論的學習的實證研究，陳麗教授及其團隊仿照西蒙斯的cMOOC課模式，開展了主題為《互聯網+教育：理論與實踐的對話》的課程教學，并在此基礎上進行了大量的學術研究。筆者有幸受陳麗教授邀請，短暫參與了這一活動，分享了自己對新知識觀研究的成果和心得體會。通過與以中文核心期刊論文為代表的傳統知識生產的對比研究，陳麗等得出了下列結論：基于cMOOC的聯通主義知識生產呈現出主題聚焦性、理念時新性和視野廣角性三種類別的屬性;而以中文核心期刊論文為代表的傳統知識生產則呈現出分層結構性、特定群體關注性和物質供給側重性三種類別的屬性。這些研究當然很有價值，但問題是通過這種cMOOC學習，到底得到了什么具體的學習成果？產生了哪些新概念、新理論、新知識、新方法？學員有哪些具體的可檢驗的收獲？以論文中舉出的具體案例“消費驅動的教育供給側改革”課程為例，究竟產生了怎樣的改革方案、建議？發表了哪些論文、成果？取得了什么樣的效果、功用？文章中都沒有具體提供。而這些不正是證明聯通主義cMOOC知識生產所必須的指標嗎[8]？

筆者認為，聯通主義理論的主要貢獻是讓我們對網絡時代知識發生變化有了深刻、清醒的認識，但其在如何開展有效學習方面缺乏具體的可操作的方法、策略，所謂“尋徑”“意會”這些概念不僅晦澀難懂，而且不具可操作性，難以被普通學習者所效仿。這也是西蒙斯等倡導的cMOOC，始終不如后來斯坦福大學等發展的xMOOC流行的根本原因。

（四）基于新建構主義的知識觀更具理論與現實意義

基于新建構主義的知識觀不僅指對軟硬知識的科學劃分，還包括對知識生產主體變化、知識生產過程革新、知識迭代更新特征、軟硬知識的互相演變與地位升降、乃至對知識定義的更新，以及由此引發的學習觀、教育觀、教學觀、整合碎片的包容性思維方法等一系列內容[9]。內涵十分豐富，具有重大的理論與現實意義。

1. 軟、硬知識的劃分為教育教學變革指明了方向

軟、硬知識的劃分，使人們在傳統知識觀念之外，認識了一種新的知識類型，并且意識到這種新知識類型即軟知識的重要性。軟知識在網絡與智能時代大量涌現，無論在內涵和外延以及總量上都超過了傳統的硬知識。與傳統的硬知識累積式增長方式不同，軟知識是不斷更新迭代的，舊的知識不斷被新的知識所替代，被替代的舊知識直接被淘汰，沒有繼續學習的必要。學習軟知識一定要從最新的版本開始。隨著時間的推移，軟知識的重要性不斷上升、硬知識的重要性不斷下降。因為硬知識可以被智能機器人所掌握，凡是用硬知識能解決的問題，都可以逐漸交給智能機器人去完成。人類應專注于對軟知識的學習與建構。軟知識的學習不同于硬知識的學習，硬知識的學習是對已知知識的理解與掌握，而軟知識的學習是大家一起共同建構未知知識，學習與創新是同步進行的。

同時也要清醒地認識到，硬知識的重要性下降是一個漫長的過程，是與人工智能技術的發展同步進行的。只有當某部分硬知識已被智能機器人完全掌握并用于實踐，這部分硬知識的重要性才開始下降。在智能機器人還沒有完全掌握并應用這部分硬知識之前，人類對它的學習還是必要的。舉兩個例子，只有當自動駕駛技術已經完全成熟并已來到我們身邊，人類中的絕大部分才無需學習與駕駛汽車相關的硬知識;只有當閱片機器人已經能夠閱讀大部分醫學影像照片并作出正確診斷，人類的影像專業醫生才面臨普遍下崗局面。

任何新技術在解決老問題的同時會帶來許多新問題，人工智能也不例外。智能機器人在替代人類完成大量程序性、規范性勞動的同時，也會帶來許多新的工作機會。這些新行業、新領域往往存在許多未知的東西，不那么標準化、規范化，會遇到許多難以預測的環境與任務，需要人類創造性地完成。在這些新領域、新行業中一定會產生大量的軟知識。這是人類需要學習與建構的。一旦其中的一部分軟知識最終沉淀為硬知識、硬技能，又可以交給智能機器人去完成，人類又可以去開拓新的認知領域[10]。

所有這些變化都給教育教學變革指明了方向：那就是在重視必要的硬知識學習的同時，更應該關注軟知識的建構;在培養標準化、專業化人才的同時，更要大量地培養通用型和創新型人才。

2. 新建構主義理論為軟知識的學習與建構提供了可操作的方法

軟知識的學習是一個學習與建構同步進行的過程，眾多網友將生活實踐中獲得的經驗、認識、技能，帶到互聯網上分享、交流，并通過網絡共同完成這些經驗、認識、技能的優選、提煉、加工、整合、完善，逐步形成結構化、系統化、符號化的知識。這些知識起初還是基于某個問題解決需要的、情境化的知識，具有一定的實用性和時效性。當環境、條件、問題乃至觀念發生變化時，有些臨時組合而成的知識也許就失去存在價值而被淘汰，新的知識組合替代了舊的知識組合，是為迭代;其中極少數具有長遠價值和普遍價值的知識最終被專家學者提煉出來，經結構化、系統化后成為硬知識。

由于軟知識通常具有碎片化特征，適合采用新建構主義的零存整取式學習策略進行碎片重構，通過積件式寫作、個性化改寫和創造性重構，不斷地對軟知識進行結構化、系統化，最終實現化零為整、知識創新的目標[11-12]。

在課堂教學中，則可采用新建構主義教學法設計的三個步驟，通過分享與交流、協作與探究、整合與重構三個環節和兩大教學推進策略開展教學[13]。上述方法都來自于實踐，其操作性、有效性得到充分檢驗，具體可參見相關論文，此處不再贅述。

四、新知識觀中亟待厘清的一些問題

（一）個體知識與社會知識到底是一種什么樣的關系

前文提到，新建構主義主要討論的是學習的內部過程，它主要發生在人的大腦內部，它產生個體知識;聯通主義主要關注的是學習的外部過程，即社會知識的構建，它雖然也偶爾提到大腦內部的神經連接，但只是將個體視為知識的一個結點，主要關注的是大腦外部的結點之間的連通。個體知識與社會知識之間到底是一種什么關系？筆者曾在《重新認識知識和學習》一文中指出：“一個好的學習型組織如同一個有機體，個人如同有機體內的細胞，團隊猶如有機體中的器官。無論是團隊學習還是組織學習，都離不開個人學習。好的團隊和組織中一定有一至數個靈魂人物，靈魂人物可以是團隊和組織的領導者、學習帶頭人和信息分析師等，他們起到引領團隊學習方向、總結團隊學習成果的關鍵作用[14]。”團隊和組織學習如此，更廣義的社會化學習亦如此。

在筆者看來，個體學習是社會化學習的前提與基礎，沒有一個個獨立個體的學習，就沒有團隊或社會化的學習。社會知識是無數個體知識的匯聚與升華。即使有些社會知識高于個體知識，不能被每一個個體所了解與掌握，也必須為其中少數優秀分子所了解與掌握。因為知識本身就是人類大腦對世界（包括人類自身）的認知結果。離開了人類的大腦，知識無從知曉。即使未來有可能由智能機器人產生出不為人了解的“暗知識”，也是被人類大腦所朦朦朧朧感知到的，否則無所謂知識[10]。而人類的大腦是彼此獨立、在物理上互相分離的，因此，對人類而言，學習必須發生在個體大腦之中，連通也必須主要發生在個體的大腦之中。如果連通只發生在物理網絡或智能機器人內部，那是機器在學習，而不是人在學習。

新建構主義將個體知識比喻為一棵有機生長的樹，而將社會知識比喻為流過樹旁的河流。知識樹也像大自然的樹一樣，經過發芽、長葉、開花、結果、凋亡等過程。知識樹具有三級結構，第一級結構是感性認識，第二級結構是理性認識，第三級結構是聯想。教育是一種知識嫁接，即將他人的知識片段嫁接到學習者大腦知識樹的二級結構中[15]。知識樹從河流中汲取水分和營養，也向河流貢獻自己的果實[16]（如圖2所示）。

有鑒于此，新建構主義既強調個體的學習，主張通過零存整取、碎片重構的方式，建構個性化的知識體系（知識樹）;同時也重視團隊學習、社會化學習，主張將個體的學習置于網絡與社會化交流協作之中，通過不斷地與他人交流互動，加快個體知識的建構過程和個體知識的社會化過程;并通過團隊層面的零存整取、社會層面的零存整取和技術層面的零存整取，促進群體知識和社會知識（知識流）的生成。對于個體學習而言，連通只是學習的一種方式、一個環節，而不是全部。零存整取、碎片重構才是關鍵。筆者還對何時需要連通，何時需要建構進行了細致的區分，認為對不同信息與知識需要加以篩選，選擇的原則是以自我為中心，即以個人的興趣愛好和問題解決需要為中心進行選擇。對那些與個人興趣和需要關系不太密切的信息和知識，只需要弱連通、間接連通即可;對那些與個人興趣和需要關系密切的信息和知識，則需要強連通、直接連通，而強連通是通過零存整取、自主建構的方式實現的[6]。

（二）符號表征與連接機制表征到底誰更重要

回歸論知識觀認為，知識已從精加工的符號化信息回歸為全部的人類智慧。既然如此，符號表征法已難以表征知識的全部內容。于是提出了連接機制表征法，與符號表征法一起構成融合表征法。根據陳麗等學者的總結歸納：“符號表征法是指用各種包含具體含義的符號，以各種不同的方式和次序組合起來表示知識的一類方法，……如文字、圖像就是不同的符號表達方式。根據符號形式不同，也可將表征方式分類為單一表征和多元表征。如有聲讀物就是綜合的多元的語言符號和文字符號。視頻則融合了語言符號、圖像符號和文字符號。”而“連接機制表征法是指用神經網絡技術表示知識的一種方法，它把各種物理對象以不同的方式和次序連接起來，并在其間互相傳遞并加工各種包含具體意義的信息，以此表示相關的概念和知識。基于連接機制的知識表征包括狀態空間表征、產生式表征、框架表征、語義網表征、腳本表征、過程表征、信念網表征、一階謂詞表征和本體表征等”[4]。

與陳麗等認為連接機制表征法是一種較為根本的知識表征方法不同，筆者認為符號表征法更為重要。因為符號表征法能具體表征知識的內容與細節，離開了符號表征，知識甚至無法在個體之外存儲、傳播與交流;而連接機制表征法很難被一般讀者所理解與掌握，這種表征法可能在制訂宏觀教育政策或指導機器學習中有用，但對于日常的教育教學尤其是個體的學習可能作用有限。

無論是軟知識還是網絡化知識，其中都包含大量的隱性知識。隱性知識不容易被語言文字符號所表達，但可以部分地被圖像視頻符號所表達。知識一定要以某種符號表征出來，才能夠在更大范圍傳播與交流。

圖像符號與文字符號相比，在表征可視化事物方面具有直接、形象化、無需編碼和解碼的優勢，在表征非可視化事物方面則具有不明確、不固定、模糊不清等劣勢。圖像符號只適合表達片段的、表象的信息與知識，要形成整體的、深度的認知，必須借助文字符號的幫助。圖像符號通過整體表達意義，不像文字符號那樣可以拆分、重組，不利于進行分析、推理等理性思維。基于圖像的學習雖然信息量大，但容易導致信息超載、知識碎片化、思維膚淺和認知偏差等問題。因此，圖像時代的學習應該以新建構主義理論為指導，以零存整取、碎片重構為原則，實現創新創造性學習。寫作是必不可少的方法和手段。而廣義的寫作雖然包含了圖形圖像等符號，但仍以文字符號為主[17]。

綜上所述，對于日常教與學而言，對知識的符號表征重要于連接機制表征;而對于深度學習而言，語言文字符號又比圖形圖像符號更重要。語言文字更容易表達抽象的內容并進行邏輯推理，圖形圖像則更方便直觀表達具體事物。不具體無法了解事物真相，不抽象難以進行深度思考。

（三）知識精英在網絡和智能時代到底是否需要

有不少論者認為，以專家學者為代表的知識精英在網絡時代地位下降，而普通大眾（草根）對知識的貢獻增大。網絡化知識的傳播可以通過“草根服務草根”的方式進行，而無需知識精英的參與。大致來說，這是符合實際的。然而也不宜對這一現象過于夸大。今天和未來仍然需要專家學者參與知識的共同建構。只是未來的知識精英不再只是以研讀書本知識為主要任務的傳統知識分子，更多來自那些善于對網絡上的信息與知識進行收集、加工、整理、創造的新型知識分子;他們擅長使用的工具也不再僅僅是語言文字符號，還包括圖形圖像和音視頻的加工制作技術，以及靈活運用VR/AR/MR和元宇宙等新技術進行知識生產的能力。在團隊學習、群體學習、社會化學習中，這些新型知識精英擔負著引領、推動、總結、提煉、集知識之大成的任務，加快軟知識更新迭代，并使之進一步結構化、系統化，最終上升為硬知識。

五、導致兩種新知識觀分野的原因何在

著名哲學家馮友蘭先生在論及“中國哲學的方法論”時，有下面一段介紹。

諾斯洛普教授（Prof. S. C. Northrop）曾提出：概念可分兩種，一種來自直覺，一種來自假定。“來自直覺的概念指向某個事物，它的完整的意義可以立即從某個事物領會到。例如，藍色是人對某種顏色的感覺，它是由直覺得到的概念。……至于假定得出的概念，它的完整的意義是根據一個假設，用演繹法推演出來，從而認定的。……例如，‘藍色用來描述電磁波的波長數字時，它是一個假定的概念。”[18]

概念如此，理論也應該如此，因為理論就是概念以及由概念作出的推理與判斷的總和。理論也可分為來自直覺的理論和來自假定的理論。

以往的知識觀和學習理論大都來自某種假定。比如，客觀主義與表征主義知識觀就是來自人的認識是對客觀世界的鏡像式的摹本與表征這一假定，而生成主義和建構主義則假定知識是人在與客觀世界的互動過程中才形成的一種主觀闡釋。這些假定與其說有足夠的事實和證據作基礎，不如說更多的是一種信念。在西方哲學中，對知識的通行定義就是：知識乃是得到證明或辯護的真信念。不同的是命題真實性的證據有所不同[19]。

又比如，行為主義學習理論也是來自學習是對刺激的強化過程這一假定的。盡管這一假定有動物的條件反射實驗作基礎，但把這一結論推導到人類學習的普遍機制，本身就只是一種不太可靠的推論，其證據是不足夠、不充分的。行為主義學習理論就是從這一假定演繹出來的。與此類似，認知主義學習理論是來自學習是內部心理結構的形成與改組這一假定的，建構主義學習理論是來自學習是主客觀因素相互作用的意義建構過程這一假定的，它們同樣缺乏必要和充分的證據。

這種由假定推演出的學習理論，我們姑且稱之為演繹性學習理論，它們是可以追溯到最初的哲學和心理學基礎的。

但另一些理論不是來自假定，而是來自對事物的觀察與直覺。比如，西蒙斯的聯通主義學習理論，就是來自西蒙斯本人對網絡時代知識與學習已發生變化的直覺。這從其著作Knowing Knowledge的寫作方式也可以看出，它不像大多數學術著作那樣，是概念清晰條分縷析的，而是描述性的、意識流式的，充滿了警句、比喻、靈感和頓悟。但你從那些看似不太連貫的語句中，可以窺見事物的真實狀態，激起共鳴與認同。

軟知識也是一種來自直覺的概念，它是西蒙斯和筆者對信息時代知識變化的觀察和領悟，可以對應到具體的事實。與之相對應的聯通主義與新建構主義理論也是一種來自直覺的理論。有人對這兩種理論質疑，認為這兩種理論都沒有哲學和心理學作為基礎，算不上真正的學習理論。筆者以為是因為對這兩種理論的方法學不夠了解所致。

郭文革曾經把筆者的理論稱為“闡釋性理論”，這種闡釋性理論是無需追溯其哲學和心理學基礎的，而應該追溯其實踐基礎，其發展過程體現了實踐、認識、再實踐、再認識的循環往復過程。

演繹性理論的可靠性來自假定和演繹過程的正確性，如果這兩方面都是正確的，那么這種理論就具有較大的普適性。但問題是，任何假定都是片面的、有局限性的。演繹過程也很難完全不出差錯。無論是客觀主義知識觀、表征主義知識觀，還是行為主義理論、認知主義理論、建構主義理論，在實踐過程中都表現出某種程度的不適用、脫離實際、不接地氣現象，都曾導致教育教學某些負面現象的產生，就因為如此。

闡釋性理論的可靠性來自對實踐經驗的有效提煉與歸納，如果這種提煉與歸納是準確的，具有一定普遍性的，那么這種理論就是有用的。但任何經驗都是局部的、情境性的，理論的提煉與歸納難以避免意外情況的出現，因此，闡釋性理論在普適性，以及永久價值方面常常會受到質疑。

馮友蘭認為，中國哲學家大多從直覺出發，把直接認知的東西視為哲學思維的出發點;而西方哲學家大都是從假設觀念出發的，即從不證自明的“公設的概念”開始的。由假設觀念出發的哲學家喜歡明確的東西，需要邏輯演繹;而由直覺出發，則需要重視不明確的東西，需要對事物進行連續審視。前者是“正的方法”，后者是“負的方法”。正的方法和負的方法并不是互相矛盾的，而是互相補充的。一個完整的形而上學體系應當從正的方法開始，而以負的方法告終。如果不從正的方法開始，就缺少對哲學來說最重要的明晰思考;如果不以負的方法告終，就不可能登上哲學的高峰[18]。

因此，無論是闡釋性理論，還是演繹性理論，都有各自的價值。個性之中有共性，共性寓于無數個性之中，是無數個性交叉重疊的那部分。闡釋性理論雖然更多地來自個性化的經驗，但其中也有部分具有共性化的內容，也有一定的普適性和持久的價值。

筆者的新建構主義理論和基于該理論的新知識觀，不是來自某個初始的假定，而是來自對網絡時代知識變化和自己與他人網絡學習的持續審視與思考，來自一種對知識變化規律和網絡學習規律的直覺與洞察。例如，當知識載體由紙質書本轉向網絡時引發知識本身的變化，網絡時代學習面臨的兩大挑戰——信息超載和碎片化，零存整取學習策略、寫作的意義與重要性等等，都可以一一在實踐中找到對應的現象與經驗（筆者在論文中會經常對自己的理論觀點提供相對應的學習生活實例）。筆者的理論是對自己和他人學習實踐的總結，是從實踐中提煉、上升出來的一種理論，是一種由下而上生成的理論，而不是來自某個哲學和心理學中的假定;是歸納總結的結果，而不是演繹推導的結果。

相比之下，回歸論知識觀和網絡化知識概念的提出，則是從哲學的本體論出發進行的理論推演。它更像是源自聯通主義的一個假定：知識存在于連通之中，學習產生于交互。盡管這個假定以一定的洞察力作為基礎，但更多的還是一種信念。由此推演出尋徑、意會等方法，大都不是來自于教育教學實踐，而是來自于理論推導（這可從陳麗等學者的論文寫作中看出），屬于一種由上至下的演繹性理論范疇。

人類社會已經進入一個快速發展的階段，技術進步的日新月異致使社會形態和各個方面都處于持續不斷的變動之中，軟知識也好，新知識觀也好，都是在這樣的背景下產生出來的。在這樣一個快速變化的時代，試圖尋找一種具有絕對真理性和永恒性的知識和理論，既不需要也不切實際。而根據實踐的變化不斷迭代更新的知識和理論或許更有價值。從這個意義上看，未來闡釋性理論將比演繹性理論更被需要，也更具有生命力。

[參考文獻]

[1] 何克抗.也論“新知識觀”——到底是否存在“軟知識”與“硬知識”[J].中國教育科學，2018（2）：36-44.

[2] 陳麗，逯行，鄭勤華.“互聯網+教育”的知識觀：知識回歸與知識進化[J].中國遠程教育，2019（7）：10-18.

[3] 王竹立.面向智能時代的知識觀與學習觀新論[J].遠程教育雜志，2017，35（3）：3-10.

[4] 王懷波，陳麗.網絡化知識的內涵解析與表征模型構建[J].中國遠程教育，2020（5）：10-17，76.

[5] 王竹立.再論面向智能時代的新知識觀——與何克抗教授商榷[J].遠程教育雜志，2019，37（2）：45-54

[6] 王竹立.關聯主義與新建構主義： 從連通到創新[J].遠程教育雜志，2011（5）：34-40.

[7] 王懷波，鄭勤華.互聯網社區中網絡化知識實體抽取研究[J].開放學習研究，2022，27（2）：7-16.

[8] 李小杉，陳麗，王文靜，李艷燕.聯通主義視閾下的cMOOC知識生產的實證研究——基于機器學習的對比分析[J].中國遠程教育，2020（1）：23-34，76.

[9] 王竹立.新知識觀：重塑面向智能時代的教與學[J].華東師范大學學報（教育科學版），2019，37（5）：38-55.

[10] 王竹立.論智能時代的人—機合作式學習[J].電化教育研究，2019，40（9）：18-25.

[11] 王竹立.新建構主義：網絡時代的學習理論[J].遠程教育雜志，2011（2）：11-18.

[12] 王竹立.零存整取：網絡時代的學習策略[J].遠程教育雜志，2013（3）：37-43.

[13] 王竹立.新建構主義教學法初探[J].現代教育技術，2014（5）：5-11.

[14] 王竹立.重新認識知識和學習[J].企業文明，2017（6）：26-28.

[15] 王竹立.知識嫁接學說：一種更具包容性的教學理論[J].現代遠程教育研究，2013（1）：33-39.

[16] 王竹立.碎片與重構2：面向智能時代的學習[M].北京：電子工業出版社，2018：69-74.

[17] 王竹立.論圖像時代的學習[J].數字教育，2020，6（4）：1-7.

[18] 馮友蘭.中國哲學簡史[M].趙復三，譯.北京：新星出版社，2018：28，402，404.

[19] 雷紅霞.西方哲學中知識與信念關系探析[J].哲學研究，2004（1）：49-52.

New Perspective of Knowledge： From Hard Knowledge， Soft Knowledge to Networked Knowledge —Discussion with Professor CHEN Li and Others

WANG Zhuli

（Teacher Development Center， Sun Yat-sen University， Guangzhou Guangdong 510275）

[Abstract] In recent years， Chinese scholars have successively put forward two new knowledge views： one is the New view of Knowledge for the Intelligent Era， and the other is the regressionist view of Knowledge. The former is mainly based on neo-constructivism， while the latter is mainly based on connectionism. Both new knowledge views have their own advantages and shortcomings. The regressionist view of knowledge has expanded and enriched both the connotation and denotation of new knowledge in the network and intelligent era， but it also brings new problems such as abstract and broad concepts， difficult understanding and difficult operation. The knowledge view based on Neo-constructivism is more practical and operable. The reason for this difference is the difference in methodologies. The regressionist view of knowledge is a top-down deductive theory and the neo-constructivism-based view of knowledge is a bottom-up interpretive theory. The two can complement each other， but in the future the interpretative theory will become more important.

[Keywords] New View of Knowledge; Connectivism; Neo-constructivism; Soft Knowledge; Networked Knowledge

[作者簡介] 王竹立（1963—），湖南人。副教授，碩士，主要從事網絡、智能時代的學習理論和創新思維教學研究。E-mail：WZL63@163.com。

基金項目：廣東省創新創業教育課程立項建設項目“創新思維訓練”（項目編號：05010-52112001）