如何建設未來學校：基于智能教育治理場景的前瞻與審思 ＊

蔡慧英 董海霞 陳 旭 顧小清

（1. 江南大學教育學院教育技術系，無錫 214122；2. 北京師范大學教育學部，北京 102206；3. 華東師范大學教育信息技術學系，上海 200062）

一、問題的提出

人工智能是由數據、算法和算力結合的技術集合，能從視覺、語言、認知推理和行動等方面模擬人類智能，目的是讓機器可以像人一樣進行學習、綜合分析、解決問題、自我調整，從而在一定環境中表現出恰當且具有遠見的行為（Popenici & Kerr, 2017）。無論從時代發展趨向還是從社會政策導向來看，以人工智能為代表的技術成為了驅動社會發展的重要力量，并延伸和滲透到生活的不同方面，引起了社會的廣泛變革（Seldon & Abidoye, 2018；王永固，許家奇 & 丁繼紅，2020）。因此，在國家提出加強和創新社會治理重要戰略的背景下，如何對人工智能的教育應用場景進行有效的社會治理，成為了當前教育領域變革的重要內容（蘇竣，2021）。

學校作為教育系統中的關鍵組織，不可避免地會受到人工智能的沖擊與影響（朱永新 & 楊帆，2020）。從宏觀上看，學校是教育者有計劃、有組織地對受教育者施加系統教育影響的社會組織機構（任翠英，2018）。在不同社會的歷史發展時期，學校中的核心要素、關鍵角色以及學習空間等均有不同的內涵和價值定位（張治，2017）。從微觀上看，學校是由教師、學生和其他參與者合作完成的社會性活動的復雜系統，不同的涉眾會在學校運行過程中扮演不同的角色、發揮不同的功能，他們通過交互的社會活動塑造和轉變了學校的實踐活動、價值觀和文化氛圍（Ilom?ki & Lakkala, 2018）。

如同其他技術一樣，人工智能的發展及其對社會的影響會刺激學校形態的改變，它會迫使學校不斷地根據外在的社會發展變化做出回應和調整。那么，在人工智能驅動下，未來學校將如何發展？如何對當下的學校進行有效治理使學校得以更新和進化，進而滿足智能時代社會發展的需求？為了回應這些問題，本研究主要運用未來研究法，對人工智能驅動下未來學校的教育治理場景進行前瞻性分析，從未來學校的核心要素、關鍵角色的職能和學習空間的場域等三個方面剖析未來學校的特點，據此提出人工智能驅動下未來學校的實踐路徑，以期為建設未來學校的戰略引導和布局規劃提供指導。

二、研究方法

為了使社會朝著我們預期的未來發展，社會科學研究者需要具備社會學想象力，運用社會情境中的各種信息，發展理性，以求清晰地概括和預測世界的發展動向和趨勢（米爾斯，2017）。在面對所關注的核心議題時，社會科學研究者需要厘清和洞察社會發展過程中社會結構的基本要素，透過紛繁多樣的情境捕捉到它們之間的關聯，從而找到指引當下實踐的行動策略（顧小清 & 蔡慧英，2021）?；谶@一理念，我們可以運用未來研究法，通過分析人工智能驅動下未來學校的典型場景，預見未來學校的特點，為建設未來學校提供路徑啟示。

雖然未來教育不可預測，但在未來研究法的幫助下，我們可以洞察和指導未來教育的發展（顧小清，2021）。未來研究法是在“探索、發明、檢驗或評估的基礎上，提出可能的、有希望的和更可取的未來圖景及行動方案的研究方法”（Bell, 1997，p. 73）。未來研究法的目的不是預言未來，而是對社會發展進行系統性研究，是對社會發展的理性思考（郝祥軍 & 顧小清，2021）。未來研究法可以幫助我們擴展對未來的合理想象，在對未來圖景形成共識的基礎上，確定當下的干預措施和行動路徑，使未來朝著更加符合人類預期的美好方向發展。

未來研究法的實施路徑主要包含三個主要環節，即建構面向未來的遠見性場景；基于場景進行未來洞察；基于洞察得出指導當下的發展戰略（Inayatullah, 1990）。它們環環相扣，相互影響。從未來學研究角度看，開展未來研究的第一步是建構未來場景，即圍繞某一主題匯集不同利益相關者的觀點，形成相應的未來場景。雖然遠離現實的未來場景看似虛無縹緲，但它們卻可以成為預測某一主題未來發展動向的文化投射。有了這個基礎，我們就可以對未來發展的可能狀態進行認知和洞察，然后充分發揮人們當下具有的能動性，產生面向未來的戰略規劃和行動策略，引領社會朝著最理想的方向發展（Ala-Mutka, Redecker, Punie, Ferrari, Cachia, & Centeno, 2010；Burri, 2018）。

目前，人工智能教育技術處于萌芽階段，只在實驗室或本地環境進行小規模應用，但許多整合人工智能的教育場景為我們感知未來學校的發展樣態提供了預示性信號（Vincent-Lancrin, & van der Vlies,2020）。我們采用桌面檢索的方式，以“人工智能”“教育”“學習”“學?！钡葹殛P鍵詞，于2021年1—4月對人工智能驅動下的未來學校進行描述的典型場景進行了檢索，并將其作為研究數據，通過對場景數據的質性分析來挖掘未來學校的關鍵特點，從而形成面向未來學校的建設路徑。

通過系統檢索，我們最終圈定了三類研究數據。第一，通過對互聯網主流視頻網絡平臺的檢索，找到了符合要求的視頻數據14個。其中，由因特爾、三星、惠普、思科等高科技創新公司制作的未來學校的短視頻9個，由McGraw Hill，Pearson，ESCO bookstrore等世界著名出版社發布的視頻5個。第二，通過對從事未來研究的科研機構發布的研究報告的檢索，找到了符合要求的研究報告8份。第三，通過對谷歌學術上與研究主題相關的學術論文的檢索，找到了符合要求的論文2篇。然后，我們對收集到的二手研究數據進行研究與分析，從未來學校的核心要素、關鍵角色的職能和學習空間的場域等三個方面，對人工智能驅動下未來學校的形態特點進行了洞察和分析。

三、面向未來學校的智能教育治理場景的前瞻分析

（一）未來學校中核心要素的內涵變化

1. 未來學校的學習方式在更新

第一，基于智能平臺的大規模個性化學習逐步普及。在未來學校，智能平臺可以幫助學習者開展數據驅動的個性化學習。除了紙質課本外，學習者還可以通過計算機、移動終端等電子屏幕獲取數字化的學習資源，他們的學習過程和結果數據可以被捕捉和記錄。通過對學習平臺、移動終端中教育大數據的挖掘和分析，智能平臺可以識別學習者的學習需求和狀態，進而為其定制個性化的學習資源，推薦個性化的學習路徑（Neil Selwyn et al., 2020），使每個學習者都可以得到個性化的學習指導。

第二，基于人機協同的交互式個性化學習初露端倪。在未來學校，學習者擁有個性化的智能學伴。與一般的學習技術不同，人工智能具有自我學習和更新進化的能力。高端的人工智能可以通過與外界交互過程中產生的不斷遞增的數據實現自我學習和優化。因此，隨著人機交互的頻繁，智能學伴會越來越聰明、靈活。學習者可以以自然的方式與智能學伴對話交流，而智能學伴也會根據學習者的學習目標、偏好、進度等，為其組織、策劃、推薦、管理和調整學習路徑，從而為學習者提供個性化學習體驗（Leahy, Holland, & Ward，2019）?？梢姡斯ぶ悄艹耸且环N支持個性化學習內容的傳遞、控制和評估的技術外，還是增強人類思維過程和優化學習體驗的重要手段（Popenici & Kerr, 2017）。

第三，智能環境中基于項目的個性化學習開始普及。在未來學校，人工智能不僅支持學習者在真實情境中開展自適應學習，還能擴展學習者的認知體驗范圍，有助于學習者在智能環境中開展基于項目的學習，形成對外在世界的整體性、連貫性認知（奧恩，2018）。一方面，基于人工智能的學習終端或代理可以通過數據分析、資源推薦等方式，幫助學習者有效完成基于項目的學習任務。學習者既可以在真實的情境中與其他學習者協同工作，開發原型、測試想法，還可以讓智能學伴參與到問題解決過程中，這將在更大的范圍內為學習者創造真實的情境觀察、實時的學習反饋和深入的學習反思等系統性的學習體驗。另一方面，智能技術可以為學習者打開更加廣闊的、有彈性且可塑的學習空間，可以納入更多豐富優質的學習資源，讓學習者站在學習的中心獲得更多真實的體驗（Institute for the Future，2018）。從這一角度看，學習者的學習被嵌入到一個真實且復雜的自適應系統中，隨著學習問題解決過程的推進，我們與智能系統進行的自適應交互也將發生自然而然的改變（Inayatullah, 2017）。

2. 未來學校的課程形態在變化

第一，課程資源將跨越學科邊界，依據學習者的學習需求動態生成。在未來學校，在人工智能的支持下，學習資源會被高度數字化、標記化，課程內容將打破學科界限，用以支持學習者開展基于主題的跨學科項目式學習。通過對學科、學習主題、年級等關鍵詞設置參數，智能平臺可以按需為學習者個性化地集成和推送不同類型的優質課程資源，這將改變學習者在傳統學習環境中獲取和接受相同學習資源的教育模式。另外，課程知識與生活知識的邊界將變得模糊，基于生活情境而生成的知識將成為學習者的重要學習內容（Munigala, Oinonen & Ekman, 2018）。

第二，課程資源供給方式呈現多元化。在未來學校，人工智能除了會改變課程資源的生產方式，還會改變課程資源的供給方式。在全球化和網絡化的發展趨勢下，課程共享共建已成為課程生產的主要趨勢。以MOOC為典型的跨區域課程資源共享共建已在創新教學方式和提升教育質量上發揮著重要作用。另外，在產學研政策的推動下，校企融合共建在線課程的趨勢也在悄然發力。在未來，基于已有的在線課程的訓練數據，人工智能技術平臺可以自動設計高質量的課程資源。數字化的學習計劃、活動、測驗等資源將不再從屬于教師，而會在不同的智能平臺中得以共建、重組，并大規模地交換和共享（Selwyn et al., 2020）。教育企業或機構在課程資源建設中的重要作用也將大大提升，因為他們擁有基于人工智能的平臺及大數據分析技術，可以以眾籌或外包的形式為學習者供給豐富的學習資源。

3. 未來學校的學習評價方式在改變

第一，關注學習者認知與非認知發展的全方位評價。在未來學校，對學習者的學習評價將更加全面、更具深度?；谌斯ぶ悄艿脑u估技術不僅可以關注學習者的認知因素（如知識的掌握程度、綜合能力等），還可以關注學習者的非認知因素（如心理因素、情感狀態等）（Burri, 2018）。諸如智能手環、腦電設備、深度學習、自然語言處理等智能工具和技術可以根據學習者的面部表情、身體姿勢、對話模式等多模態數據，探測學習者在學習過程中的心理、情緒和認知狀態?；诖?，教師可以對學習者進行相應的診斷和干預，幫助學習者減輕心理壓力、管理情緒、提升注意力，助力學習者有效學習。

第二，關注對學習者個性化學習過程的診斷性評價。在未來學校，基于人工智能的評估系統除了可以對學習者的學習結果進行“是什么”的評估外，還可以對學習者的學習過程進行“如何”的評價。借用嵌入式評估、基于游戲的評估和模擬等手段，人工智能的評估系統可以評估學習者的學習任務表現，追蹤學習者的思維過程，識別學習者學習過程中的認知鴻溝。另外，基于人工智能的評估系統還可以運用一定的算法和多層分析工具，幫助學習者分析學習進展，預測學習潛力，診斷學習的不足之處，為提高學習效果提供決策支持（Chassignol, Khoroshavin, Klimova, & Bilyatdinova, 2018）。

（二）未來學校中關鍵角色的職能變化

1. 未來學校中教師的職能變化

在與人工智能協同教學的情況下，教師需要專注學生學習過程中的關鍵性教學事件。在未來學校，教師機器人可以幫助教師傳遞教學內容，為學習者提供個性化的學習反饋。教師智能學伴可以為教師組織教學活動提供建議，協助教師完成班級管理工作。隨著人工智能在教學中的不斷介入，教師可以從重復性的、繁瑣的常規教學任務中解放出來，獲得對學習過程關鍵維度的控制權，并在工作中獲得新的發展可能性。教師可以利用“空余”的時間，根據實際教學情況為學習者定制特色的學習活動，以反映他們對學生學習方式的深刻了解。教師還可以轉變“以旁觀者身份提供指導”的角色，參與到學生學習過程中去，支持學習者完成知識建構與能力發展（Roll & Wylie, 2016）。從這一角度看，人工智能的發展對教師的學習設計和活動規劃能力提出了新要求（蔡慧英，盧琳萌 & 董海霞，2021）。另外，在人機協同教學中，教師還需要對學習者的學習過程做出智慧診斷和決策。在未來學校，基于教育活動產生的大數據，人工智能系統可以幫助教師更好地理解真實的教學現場（德勤，2019）。在這種情況下，教師不僅需要對學習者的學習結果做總結性評價，還需要對學習者的學習過程做智慧診斷，并給予反饋與指導。一方面，教師需要基于教育大數據的智能分析結果，反思學習資源和學習活動設計的合理性，進而做出相應的教學決策和調整；另一方面，教師需要基于教育大數據的智能分析結果，洞察學習者的學習狀態，并給出相應的學習指導和人文關懷（McDowall, Mills, Cawte, & Miller, 2021）。

2. 未來學校中學校管理者的職能變化

在未來學校，人工智能的發展會凸顯學校智能管理平臺在整個教學環節的中央樞紐作用。智能管理平臺可以使學校設施互聯互通，使部門間的信息有效集成，這將打破學校中信息和資源共享的壁壘，助力學校管理者進行數據驅動的科學決策。依托智能管理系統，學校管理者能及時了解學校的教學動態，合理規劃和部署教育資源，有效應對風險，提升學校管理效率（HolonIQ, 2018）。 從這一角度看，智能管理系統會分擔學校管理者的部分權力，改變學校員工結構與工作性質，使學校管理趨向扁平化、民主化。家長、教育行政人員、企業、教育研究者等均可以參與到學校管理工作中來。學校之外的專家可以作為教學團體、學習資源提供商，為學習者提供多樣化的教學服務。在博物館、圖書館、藝術中心、科學實驗室、醫院和其他機構工作的專業人士也需要重新調整他們的角色，反映他們對學習者學習發展的貢獻（奧恩, 2018）。另外，智能管理平臺中的設定的參數、功能模塊以及反饋數據的類型會限定和規范學習者和使用用戶對教育現場的理解。因此，為了能與智能管理平臺協同治理學校，學校的管理者需要重新定位自己的角色，以匹配自己的優勢。

3. 未來學校中教育科技公司的職能變化

在未來學校，教育科技公司將成為新生力量為學校提供智能技術的支持服務。目前，數據日益成為教育領域的關鍵資源。相比于傳統的教學機構，新興技術驅動的教育科技公司掌握了智能平臺、數據收集和評估技術。他們不僅可以為用戶提供基于智能平臺的教育內容、工具、相關服務和技術解決方案，還可以依托學校購買的智能平臺收集和分析學校教育教學中產生的數據，并將數據分析結果反饋給學校，用于指導學生的學習、教師的教學、學校的改進等重要的實踐活動。因此，在人工智能的驅動下，教育科技公司會逐漸走進教育生態的中心，重塑未來教育的存在狀態（Renz & Hilbig, 2020）。

（三）未來學校中學習空間的場域變化

1. 未來學校從以建筑為代表的物理空間向數字化空間延伸

傳統學校側重于建筑、室內設備、公共設施、校園標識、綠化區域等物理性學習空間的建設。在未來學校，數字化設備和數據會增多，不同的群體和物體之間可以基于數據實現泛在互聯。在技術重組社會環境的背景下，教育不再局限于狹小、封閉、特定的時空中，而是可以擴展到將物理性與數字化融合的學習空間中。通過物理基礎設施與增強和虛擬現實技術、全息投影技術等的結合，學習者不僅可以在戶外開展技術增強的主題式探究學習，還可以走近虛擬空間探索宇宙，觀察科學現象，獲得高度情境化的學習體驗。另外，在智能技術的干預下，學校將會體現為物理空間和軟件代碼空間相互融合的混合學習空間（Selwyn et al., 2020）。以學校教學和管理一體化的智能平臺為依托，學習者可以以在線的方式開展隨時隨地的學習，學生、教師和家長也可以在連接教學和學習的平臺空間中進行對話和交流，這將會為學習者帶來一種靈活的、游牧式的學習體驗。需要注意的是，這種自我決定的、自我驅動的靈活式學習模式是一把雙刃劍，對于一些缺乏自主學習能力的學習者來說，這可能會使他們感到沒有根基、界限，缺乏學習的目標和方向（Selwyn et al., 2020）。

2. 未來學校從以建筑為代表的物理空間向社會情境空間擴展

在未來，所有信息和數據會存儲在按需訪問的中央云或節點中，學校與學校之間、學校與外在社會系統之間將在人工智能支撐下實現泛在智聯，呈現“去邊界化”的特點。學習可以發生在任何時間、地點和空間中。隨著學習生態系統的擴展和多樣化，未來的學?？臻g與社會空間的互動會更加頻繁、多樣。不同物理邊界和地理空間的無縫連接將擴大學習者的認知和活動范圍，既可以為學習者開展基于真實情景體驗的項目式學習創造條件，還可以為學習者帶來真實、具有驅動力的學習體驗。因此，人工智能技術將推開傳統學校的大門，讓整個世界變成潛在的教室、圖書館或實驗室。學習將從教室擴展到工作場所，學習者可以在戶外、公司機構、不同國度中獲得更多的學習機會，可以跨越空間進行社會實踐、實地考察，獲得專業學習體驗。在具有“學習實驗室+社區工作”屬性的全新學習環境中，學習者可以與不同文化背景的人交流互動，體驗不同的真實問題和挑戰，加深對社會問題的理解，參與解決所在地區甚至世界各地所面臨的物理、社會和經濟問題（Institute for the Future, 2018）。

四、面向未來學校的建設路徑

通過對典型的面向未來學校的智能教育治理場景的剖析，我們可以發現，人工智能在創新未來學校的學習方式、學習內容和學習評價的同時，會帶動未來學校關鍵角色職能的變化，為未來學校發展注入新生力量，引發未來學校職能結構的變化。而且，人工智能在學校中的應用會對學習者的學習地點、空間和時間進行重組，使學校從物理空間延伸到數字化的虛擬空間，再擴展到真實情境的社會空間，實現“人類社會——計算機——物理世界”三元融合（郭重慶，2015）。隨著學校原有的教育生態系統的變革，我們相應地也需要對未來學校的建設路徑進行深度思考和探究。雖然未來學校的典型前瞻圖景可以讓我們運用科學且合理的想象，預見未來學校中核心要素的特點以及未來學校中核心要素之間的結構性關系（顧小清 & 蔡慧英，2021），但是對未來學校的邏輯想象和對未來學校的建設路徑不能等同視之。對未來學校的想象是一種具有科學依據的合理“神話”，但現實總是比想象更具爭議和“混亂”（Paul & Genevieve, 2011）。因此，為了更好地建設智能時代的未來學校，我們需要基于當前學校與未來學校之間存在的差距和矛盾，采取科學的實踐行動，有效推進未來學校的建設工作。

（一）在創新理念引領的情況下，基于不同教育場景中存在的現實問題建設未來學校

1. 更新理念，基于學習驅動的邏輯建設未來學校

未來學校的樣態不能精準預測，但剖析未來學校典型場景的共有屬性可以為我們建設未來學校提供方向指導。因為未來學校典型場景中透露出的教育目標追求可以成為指導我們當下建設和發展未來學校的行動起點。當前，隱藏在具有工業時代烙印的學校背后的是“教學驅動的邏輯”（teaching-driven logic）。教師面對一群具有相近認知水平、學習動機的學習者，組織統一的學習活動。學習者必須要接受教師的教學安排，完成規定的學習任務。當人工智能融入未來學校時，我們發現，未來學校形態呈現出“學習驅動的邏輯（learning-driven logic）”（Bonfield, Salter, Longmuir, Benson & Adachi, 2020）。個性化學習成為未來學校學習者的主要學習方式?；趯W科的學習內容和基于教室環境的學習邊界被打破。學習者的學習體驗將會更多地融入數字化學習社區、虛擬化的學習情境中，與社會情境的互動越發頻繁。教師需要越來越適應學習者的特點，更好地為具有不同需求和目標的學習者提供服務。學校需要充分發揮中介者的作用，為學習者提供個性化的優質學習資源，創設多樣的學習體驗等。所有這些變化匯合于一個重要的教育目標，即建立以學習者為中心、服務于學習者成長的學習環境。因此，為了建設未來學校，我們需要基于“學習驅動的邏輯”，開展人工智能驅動下面向未來學校的理論和實踐研究。只有如此，在建設人工智能驅動的未來學校時，我們才能避免落入人工智能強化傳統學校結構和文化的錯誤軌道，才能更有效、更高效地接近我們理想中的未來學校。

2. 聚焦場景，以特定的教育場景為依托建設未來學校

與大多數學習技術只能對教育場景產生局部作用不同，人工智能技術及其產品可以對教育場景產生全方位的影響，會重新定義我們在哪里學習、我們如何學習以及由誰傳遞學習內容等重要議題。而且，人工智能在教育中的應用不僅可以改變個體層面的學習行為，還可以改變群體層面的學習情境，引發學習者、教師、管理者等相關涉眾的行為表現和職責的改變（OECD，2020）。

另外，從用戶角度看，未來學校是包括學習者、教師、學校管理者、社區機構成員等的教育生態系統，不同的人對人工智能技術及其產品的應用需求不一樣。例如，學習者主要是需要借助智能平臺獲取課程資源、學習材料，了解自我的學習狀態和結果并獲得相應的學習反饋等。教師主要是需要基于智能平臺獲得關于教學內容、班級管理、專業發展、學校政策等相關信息，用于進行教學決策等。學校管理者主要是基于智能平臺管理學生學習、教師教學、規劃學校發展等。因此，為了建設未來學校，我們需要聚焦未來學校中特定用戶所處教育場景，在充分調查和理解特定教育場景用戶需求的基礎上，匹配成熟的人工智能技術，開展人工智能教育應用的深入研究與實踐。

3. 厘清矛盾，以教育現實問題為基礎建設未來學校

在對未來學校典型場景進行分析時，我們主要是站在人工智能技術、產品及應用場景得以成熟發展并流暢應用的基礎上，對未來學校的內涵、職能和空間特點進行具有預見性的剖析。但是，在將未來學校與當前學校的主要特點屬性進行對比分析時，我們可以發現，未來學校成熟的人工智能教育應用與目前學校中已有的人工智能教育應用狀態存在較大矛盾。例如，先進的個性化智能平臺與當下低配版本的學習平臺功能差距之間的矛盾；未來學校“以評促學”的評估理念與當前學?！耙栽u定教”的評估理念之間的矛盾；未來學?？鐚W科課程教學與傳統學校單一學科課程教學之間的矛盾；未來學校教師作為設計者與當前學校中教師作為教學者之間的矛盾等。雖然這些矛盾會對面向未來學校的人工智能教育應用的推進過程產生一定的阻力和干擾，但也為教育系統中關注未來學校建設與發展的研究者和實踐者提供了具有針對性的行動線索。因為在一個活動系統中，矛盾的出現可以看作是一種發展契機，能夠引起活動主體對現有實踐或經驗的質疑和批判，從而引導活動主體探索解決矛盾的新途徑（Yan, 2019）。為了建設未來學校，我們不僅需要認識到人工智能在服務學校教育創新發展上的技術優勢，還需要厘清人工智能在學校發展應用時的“應然狀態”與“實然狀態”之間存在的主要矛盾，并將其作為突破點，深入推進人工智能驅動下未來學校的建設任務。

（二）以基于設計的研究方法為基礎，運用持續改進的思路優化未來學校中的人工智能技術方案

1. 運用基于設計研究的方法，形成未來學校中的人工智能技術方案

人工智能教育應用領域一直致力于面向基礎教育開展人工智能技術方案的研究，形成了不同的研究范式與實踐路徑。第一類研究主要從技術可用性和有效性角度關注教育領域人工智能技術方案的設計與開發。這類研究通?；趯W習者認知和行為特征等多來源數據，探究成型的人工智能技術方案對學習者學習或教師教學產生的影響，用戶并不參與技術方案的設計與開發過程（Gardner, Brooks, &Baker, 2019）。第二類研究主要運用研究者與用戶合作的參與式設計方法，形成教育領域的人工智能技術方案。在這類研究中，用戶會參與到人工智能技術方案的設計階段，研究者通過收集用戶需求而形成技術方案的設計思路。然后，研究者會收集用戶對技術使用的反饋意見，幫助研究者對技術進行重新設計（Martinez-Maldonado et al., 2020）。這兩類研究在形成人工智能技術方案的時候具有一定的價值，但它們是以技術設計與開發為主導的研究范式，較少關注用戶使用人工智能技術方案的教育應用過程，容易遮蔽用戶在現實教育場景中使用人工智能技術時可能會產生的不適應、不切合等問題，從而阻礙人工智能在教育中的有效應用。

因此，在建設未來學校的過程中，我們需要運用基于設計研究的理念，基于特定場景中的關鍵問題，與用戶（如學習者、教師、管理者等）進行協同設計，開展支持教育教學的人工智能技術方案的綜合研究。首先，教育研究者需要與用戶進行有效對話，明確不同教育場景中用戶面臨的關鍵性的實踐問題，明確他們對人工智能技術的使用需求?；诖耍芯空吲c用戶、技術人員進行協同設計，形成初步的解決教育實踐問題的人工智能技術方案。其次，在教育場景中實施該技術方案，探究該方案對不同用戶產生的影響，挖掘人工智能影響用戶行為的有效機制與規律，并在這個過程中捕捉產生的新問題。最后，基于教育實踐的應用情況，對人工智能技術方案進行迭代設計與開發。只有在結合理論與實踐的基礎上，激發人工智能支持教育教學的技術功能，才能為學習者提供更好的學習服務。

2. 運用持續改進的思路，迭代式優化未來學校中的人工智能技術方案

人工智能除了可以從技術層面幫助用戶解決在當前學校中面臨的主要問題，還需要發揮中介作用，引導人們形成創新的方案和路徑，解決當前學校與未來學校之間存在的矛盾，促進學校產生更新換代式的發展。因此，我們需要運用持續改進的科學理念，在迭代式優化未來學校中的人工智能技術方案的同時，生成一些非技術性的干預方案，引導用戶產生改變的動能，在人工智能與人類智能協同進化發展的情況下，共同建設未來學校。

持續改進的科學理念是指在人工智能教育應用的過程中，我們需要讓不同的利益相關者參與到深入的、系統的、反復的、持續的調查和探究過程中，關注人工智能的技術干預與影響課堂實施的社會文化和技術因素之間復雜的相互作用，關注當下的技術方案的實際應用如何才能突破已有教育環境中的阻力，進行大范圍的創新實施（Bryk, Gomez, Grunow & LeMahieu, 2015）。持續改進的思路可以為我們理解人工智能教學應用提供多維度視角。它不僅可以幫助我們理解在不同教學場景中人工智能技術方案發揮了什么作用，還可以理解它們在什么條件下會發揮作用，以及如何基于本地化的應用情境產生自適應的技術方案。另外，這一探究過程還可以幫助我們理解不同情境下教師教學角色及其變化，以及人工智能如何能更好地用來提升教師教學和學生學習（Bhimdiwala, Neri & Gomez, 2021）。也就是說，除了運用基于設計的研究方法，通過用戶與研究者協同設計的互動模式生成人工智能解決方案之外，我們還需要站在更加廣闊的視角上，關注生成的技術解決方案與用戶和用戶所處的社會環境的適應性，并在彼此動態協調的過程中發展用戶有效應用技術方案的能力。

總的來看，持續改進的思路具有三個重要特點（Bhimdiwala, Neri & Gomez, 2021）：第一，在不同的情境中檢驗和優化人工智能技術方案的有效性。由于不同用戶的使用動機、認知狀態、發展需求不一樣，他們在使用人工智能產品的時候會產生不同的行為反應或者產生研究者不能預測的行為。因此，持續改進的思路倡導我們需要將用戶在使用人工智能技術方案時產生的變異行為作為新的關注點，以此為抓手，對人工智能技術方案進行持續的優化設計。第二，在持續改進過程中發展用戶的能力。持續改進的思路倡導讓不同用戶參與到人工智能技術方案設計、開發、應用的全過程中。除了可以產生適用于教育場景的人工智能技術方案外，還可以在這個過程中促進用戶對人工智能技術方案形成深度理解，并掌握有效應用的能力。第三，在持續改進過程中發展不同相關涉眾之間的信任關系。如果持續改進的過程運行良好，那么，參與持續改進的教師、技術開發者、研究者會彼此受益，在互動中獲得彼此認同并建立信任關系，這有利于不同涉眾進行有效對話，創造新的人工智能干預技術，推進未來學校的建設工作。

（三）在跨學科與機構合作的探究實踐中，尋找可持續發展機制助力未來學校的建設

1. 開展跨學科與機構合作的探究實踐，聚合多方力量推動未來學校的建設

未來學校建設是一個系統工程，涉及到教育應用、技術開發、社會影響等多個領域。因此，在建設未來學校時，我們需要以學習科學的研究范式為主線，聚焦人工智能教育應用的典型場景，建立包括學習科學研究者、人工智能研究者、學校管理者或教師、教育科技公司人員等為主的未來學校聯盟，開展基于人工智能的技術設計、干預應用、社會性實驗等研究。

科技進步史告訴我們，人工智能教育應用領域不是線性發展的，它是不同領域的研究者、不同社會行業人員協同努力的結果，它包括關注人工智能教育應用前瞻性研究的高校實驗室和研究中心、提供成熟的智能技術解決方案的教育科技公司、關注創新教育應用的教育行業機構以及制定教育政策的教育行政部門等（Williamson & Eynon, 2020）。因此，為了推動未來學校的建設工作，我們需要建立人工智能教育研究者與人工智能技術研究者的有效對話機制，引導人工智能技術產品在教育教學場景中的轉化與落地應用；建立人工智能教育研究者與學校的聯盟機制，促進人工智能技術在教育場景中的持續改進；建立人工智能教育研究者與教育科技公司建立合作機制，使人工智能教育產品能得到一定規模的生產和廣泛使用；建立人工智能教育研究者與教育決策者的互動機制，對人工智能教育產品的有效應用提供外力保障。

2. 關注人工智能教育應用的社會性影響，尋找可持續發展機制助力未來學校的建設

學校是一個包含教育歷史文化烙印和未來教育理念的矛盾性綜合體。一方面，學校會繼承社會文化傳統和舊有的教育理念，學校教師和管理者通常會沿用常規的教學模式和管理模式，推動學校的有效運轉。另一方面，學校是培養面向未來社會發展所需人才的機構，社會發展對人才需求的預期會投射到學校這一社會化的組織中。因此，外部社會的發展會對學校的文化氛圍和運行方式產生一定的沖擊，進而對學校發展產生較大影響（Ranson, Farrell, Peim, & Smith, 2005）。因此，在建設未來學校的過程中，創新驅動力與文化性阻力既相互依存，也彼此博弈。我們除了要聚焦特定的場景進行人工智能教育應用的局部探究外，還需要站在宏觀的角度關注人工智能教育應用對學校生態產生的社會性影響。只有從宏觀層面挖掘出未來學校中具有價值的、持久性的文化性矛盾和阻力因素，我們才能找到可持續發展的機制，進而開展人工智能驅動下的未來學校建設工作。

人工智能在不斷成熟、發展，而教育又是一個復雜系統，這就決定了人工智能在教育情境中的成熟應用不會一蹴而就。為了推進人工智能驅動下的未來學校建設，我們要建立人工智能教育應用的分步走觀念，分階段規劃，分步驟實施，在迭代中創新發展。我們要基于學習驅動的邏輯，以學習科學的研究范式豐富未來學校的內涵建設，并為人工智能教育應用的創新發展提供制度和機制保障。我們除了要在教育情境中創新設計與開發出人工智能教育應用平臺、產品、服務外，還需要在小范圍內培育人工智能教育應用的創新實例，再發揮其示范和引領作用，帶動大范圍的人工智能教育應用的創新發展。只有這樣，我們才能有效激發人工智能在未來學校中的賦能和創新作用。