數智時代的育人理念與人才培養模式

王竹立 吳彥茹 王云

[摘? ?要] 人類社會已進入數智時代。為探討數智時代教育理念和人才培養模式的變化，文章梳理了數智化與數智時代的內涵，認為數智化強調人智與機智的結合，在人機協作中強調人的主觀能動性和主導地位，當前教育數字化轉型應更名為數智化轉型。數智時代知識的范圍、性質及生產與傳播方式都發生了很大的改變，其主要特征可概括為可傳播性與有用性。數智時代的教育將更好地回歸育人本質，實現育人與育才的和諧統一、人智與機智的協同發展。數智時代的人才將從傳統的知識儲備型和專業型人才，向具有解決復雜問題的綜合能力與高階思維的復合型人才轉變，人才的知識結構應盡早實現從傳統的金字塔型向蜘蛛網型轉變，能力結構應由終身學習能力、人際交往和合作能力、批判性思維和決策能力、數據分析和信息處理能力、創新實踐能力等構成，如何培養這五種能力將成為數智時代人才培養的關鍵。

[關鍵詞] 數字化； 數智化； 數智時代； 新知識觀； 人才觀

[中圖分類號] G434? ? ? ? ? ? [文獻標志碼] A

[作者簡介] 王竹立（1963—），男，湖南衡陽人。教授，碩士，主要從事網絡和智能時代學習理論研究和創新教育研究。E-mail：wzl63@163.com。

一、什么是數智化和數智時代

數智化（Digital Intelligence）是指利用數字技術實現智能化、高效化、自動化的生活方式和工作方式。數智化涵蓋了人工智能、物聯網、云計算、大數據等多個領域，旨在提高生產效率、改善人民生活、推動社會進步。數智時代（Digital Intelligence Era 或 Age of Digital Intelligence）是人類社會進入數字化、智能化時代的統稱。

“數智化”一詞據說最早見于2015年北京大學“知本財團”課題組提出的課題報告[1]。中國知網上最早在篇名中引入“數智時代”一詞的是徐新建于2019年發表在《文學與人類學研究》上的一篇論文，作者提出數智時代的目的是與之前的以人類智慧為核心的時代進行對比[2]。截至2023年9月，篇名中含有數智（化）時代一詞的文章已有500多篇，這些文章大都未對數智時代一詞進行明確的界定和闡釋，而是直接拿來使用。少數文章將數智化理解為“大數據+人工智能”，認為數智化是數字化發展的高級階段，是數字化與智能化的相加，其解讀仍然停留在技術層面，未能深入人類智慧參與層面[3]。有鑒于此，本研究認為有必要對數智化和數智時代進行更深入的闡釋。

數字化，是指將許多復雜多變的信息轉變為可以度量的數字、數據，再以這些數字、數據建立起適當的數字化模型，把它們轉變為一系列二進制代碼，引入計算機內部，進行統一處理[4]；智能化，是指事物在計算機網絡、大數據、物聯網和人工智能等技術的支持下，所具有的能滿足人的各種需求的屬性[5]。例如，智能機器能在各種場景中，以人類的需求為中心，能動地感知外界事物，按照與人類思維模式相近的方式和給定的知識與規則，通過數據的處理和反饋，對隨機性的外部環境作出決策并付諸行動。數智化并不僅僅是數字化和智能化的簡單疊加，而是將它們有機地結合在一起，產生新的價值和效果。數智化有三層含義：一是“數字智慧化”，即在大數據中加入人的智慧，使數據增值，提高大數據的效用；二是“智慧數字化”，即應用數字技術把人的智慧管理起來，將人從繁雜的勞動中解脫出來，相當于從“人工”到“智能”的提升；三是把這兩個過程結合起來，構成人機的深度對話，使機器繼承人的某些邏輯，實現深度學習，甚至能啟智于人，即以智慧為紐帶，形成人機一體的新生態。從這里可以看出，數智化中的“智”不僅僅指的是人工智能，還包括人的智慧（即自然智能）在內，是人智與機智的結合。

以教育領域為例，現在大家都在討論教育數字化轉型問題。本研究認為，其實應該是數智化轉型。因為僅提數字化容易引起有關技術決定論和工具理性的爭議，在實踐中重蹈以往教育信息化建設重物輕人、重技術輕教育的覆轍。數智化中的“智”，強調的是人與智能機器協同與合作，在人機協作中重視人的主觀能動性和主導地位。因此，數智化一詞，比數字化更全面準確，有利于糾正唯技術論的偏頗，從而更好地促進教育轉型與變革。

二、數智時代的新知識觀

知識觀是人們對知識的基本看法、見解與信念，是人們對知識本質、來源、范圍、標準、價值等的種種假設，是人們關于知識問題的總體認識[6]。關于知識的定義五花八門，不一而足，但是在大多數人心目中也存在一定程度的共識。有學者對此進行了較好的分析，概括如下：知識是一套系統的經驗；知識是一種被社會選擇或公認的經驗；知識是一種可以傳播的經驗；知識是一種有用的經驗[7]。

然而，隨著網絡和信息技術的飛速發展，尤其是生成式人工智能的進步，人們對什么是知識的認識也發生了改變。網絡誕生之前，人類新知識來源主要有兩條途徑：一是通過生產生活實踐，借助身體的感官和大腦的思維活動，獲取外界（包括身體內部）的信息，產生感性認識，并逐漸上升為理性認識；二是通過有目的的科學實驗，借助技術和工具延伸自己的感官和能力，發現事物之間的因果關系，總結出普遍規律。由這兩條途徑所產生的認識、經驗、技能、態度、價值觀，以及實驗獲取的數據和得出的結論等，構成了人類知識的最初形態，可稱為本體知識或原知識。這些本體知識或原知識經過專家學者系統篩選、加工、整理后，變成語言文字符號表征的概念、學說、理論等，并寫進專業期刊、教科書與學術專著，進入公眾傳播領域，被大眾學習與應用，就構成了大多數人所認可的知識。這類結構化、系統化、專業化的知識，從內容、結構到價值都比較穩定、不易改變，完全符合前文所述的四條標準，被稱為硬知識。

網絡誕生之后，情況發生了改變。眾多的原知識在還沒有被專家學者加工整理成為硬知識之前，就通過網絡進入公眾傳播領域，眾多網民參與了對這些原知識的生產和加工，使之半結構化、半系統化。網絡群智匯聚的結果，使這類知識產生與完善的速度大大加快，有可能發生“涌現”效應。但是它們還沒有完全結構化、系統化，還不夠穩定，也沒有接受傳統知識制度（如專家系統和權威機構等）的檢驗和認可，可能只在某種具體情境下“有用”，其更新迭代的速度非常之快，這類知識被稱為軟知識[8-9]。軟知識大都不能滿足傳統知識觀對知識的四條評定標準中的前兩條，而只能滿足后兩條，即知識是可傳播和有用的經驗。數智時代的到來，知識的范圍進一步擴大。不僅人類可以發現和生產知識，連人工智能也成為知識生產主體之一。人類社會的數字化轉型，意味著萬物都有可能被量化為數據，從而在物理世界之外構建一個鏡像化的數字世界。通過人工智能算法對這個數字世界進行深度挖掘，建立相關的數學模型，就可能將數據轉化為信息，信息轉化為知識，知識導致決策，從而推動人類社會的發展[10]。這種由數據驅動的知識生產模式，避開了對事物之間因果關系的探求，轉為對事物之間隱秘相關性的發現，因而可作為人類除生產生活實踐和科學實驗之外的、第三條認識世界的新途徑。這種數智時代人機合作生產的知識，將成為一種重要的知識來源和知識類型，它也滿足了可傳播（包括在人—機之間的傳播和機—機之間的傳播）和有用這兩條最重要的知識構成條件。數智時代知識形成與傳播過程如圖1所示。

綜上所述，本研究認為：數智時代的知識是人類和人工智能，在生產生活實踐、科學實驗和數據分析過程中，通過內外因素的相互作用所產生的，對客觀世界（包括人類自身）的認識（包含事物及事物之間的相關性）、經驗、技能、數據、態度、價值觀等的總和。知識應具有有用性和可傳播性這兩大特征。這一新定義，既包容了網絡與數智時代出現的新知識類型，也劃定了知識的范圍，避免了將知識定義無限泛化的傾向。根據這一定義，能力、素養和智慧等由于不具有大規模可傳播性，所以不屬于知識的范疇。

三、數智時代的育人理念與人才觀

（一）育人與育才的辯證關系

教育的本質是培養人。培養人就是育人，育人通常指的是培養學生的道德品質、人文精神、社會責任和創造力等，而育才則側重于培養學生的知識、技能和能力。育人與育才成為既對立又統一的兩個方面。育人的指向是朝內的，以培養對象自身的全面發展為依歸；育才的指向是朝外的，以社會政治經濟需要為導向。

歷史上育人與育才的關系曾呈現過兩種狀況：一是育人與育才統一。既有個人才能的充分發展，又有道德品質和身心健康的全面提升。二是育人與育才對立。只求滿足社會急需的人才培養需要，既忽視人的其他方面才能的發展，也忽視個人品德修養和身心健康的全面提升。

在傳統社會，教育與社會經濟發展的關系不太密切，而與政治關系密切。那時的教育并不普及，主要為上層社會的子弟服務，大多數中下階層子弟被排除在主流教育體系之外。教育的主要目的是培養君子和完人，或者哲學家與政治家（即為統治集團培養接班人）。此時，育人與育才的矛盾并不突出，對才能的需求集中在語言和文字表達方面。工業革命到來之后，隨著社會經濟發展，出現大規模社會分工。于是，培養各行各業專業人才和有文化技術的勞動者成為剛需。此時對才能的需求遠超過了人的全面發展的需求，讓學習者掌握某個具體專業領域的知識和技能壓倒了幫助學習者全面發展的需要。人才培養與社會經濟發展的關系越來越密切[11]。育人與育才開始出現了分離乃至對立，各種選拔考試和應試教育加劇了這一對立。課外補習現象屢禁不止，青少年的身心健康狀況令人擔憂，社會道德水平滑坡，有才無德、高分低能現象較為普遍。

數智時代育人與育才的矛盾狀態有可能發生改變。隨著智能機器對人類各種才能的模仿乃至超越，社會對才的需求將趨于緩解，而培養與智能機器優勢互補、分工合作的人的需求逐漸升高。魯子簫認為，“未來，人類與機器比拼腦力必將望塵莫及，但是人與機器最大的區別和優勢就在于‘心’，心靈的品質包括善良、慈悲、堅忍、寬容、同情、敏銳、謙和、敬畏等，這些非認知品質才是機器學習無法企及的”[12]。人腦與智能機器的工作原理有很大的不同，人類的智慧不可能完全被機器智能所取代，人類的知識也不局限于關于心靈的知識，還需要有關于客觀世界方方面面的知識，未來人類應該更多地關注自己的內心需求和非認知品質。數智時代仍然需要才，但這種才主要是與他人和智能機器的合作能力，以及在各領域的創造力。數智時代教育的關鍵在于培養出比AI更優秀的人才，這樣的人才能引導生成式AI回答出高水平的問題，能對生成式AI的答案進行評判、修改和完善，懂得如何駕馭生成式AI，讓它為人類所用，而不成為人類的禍害。因此，數智時代育人與育才有可能最終走向真正意義上的和諧統一。

（二）人智與機智的協作關系

機器智能在處理大量數據和執行重復性任務方面比人類更快、更準確，但是在處理復雜的概念、創新和情感方面，人類仍然具有優勢。因此，人類智慧和機器智能的分工合作可以發揮各自的優勢，提高工作效率和質量。

例如，在教育領域，人類智慧和機器智能的分工合作可以實現優勢互補，提高教育質量和效率，同時為學生提供更豐富、更個性化的學習體驗。機器智能可以快速處理大量數據，提取有用的信息，而人類智慧則可以對這些信息進行更深層次的分析和理解；機器智能可以高效地完成重復性的任務（如自動化批改作業、答疑等），而人類智慧則可以專注于更具有挑戰性的任務（如設計課程和教學策略等）；機器智能可以根據學生的學習情況和需求，提供個性化的學習資源和指導，而人類教師則可以與學生進行面對面的交流，提供更具體的指導和建議；機器智能可以提供大量的信息和知識，而人類智慧則可以從中發掘新的觀點和想法，培養學生的創新思維和解決問題的能力。

必須強調的是，在人智與機智的協作關系中，人智始終處于主導、監督的地位，機智始終承擔輔助、賦能的角色，盡管機智可以大大延伸、增強和擴展人智，但是人智才是把控方向、作出決策和發起行動的關鍵。人的智慧始終是高于機器智能的一種存在。正如智能機器在存儲容量和運算速度方面令人類望塵莫及一樣，人類的想象力、洞察力、靈感和頓悟等也始終是機器智能所難以企及的。在數字化轉型的熱潮中，人們常常把大數據、人工智能的重要性提升到無與倫比的高度，而人的作用則被嚴重忽視、矮化和淡化，這可能導致一種危險的傾向，即教育數字化轉型中可能見物不見人、見數不見心，人性被嚴重地貶抑和異化，最終導致技術變成主人，而人類變成奴隸。這就是本研究主張將數字化轉型改為數智化轉型的根本原因。

（三）數智時代需要什么樣的人才

歷史上，西方曾出現達·芬奇、米開朗琪羅這樣的百科全書式的人才，進入數智時代，百科全書式的人物可能很難再產生，因為今天的知識總量已比達·芬奇、米開朗琪羅的時代不知大了多少萬倍；像我國近代錢鐘書這樣的以博聞強記著稱的知識儲備型人才，也不再被需要，因為任何個體都無法超越人工智能的知識儲備量。目前仍然受市場歡迎的一般性的專業型人才，可能將逐漸被智能機器人取代，但是頂級專業人才仍被需要。這是因為：（1）人工智能和數據分析只能輔助決策，而不能做出最終決策。在很多復雜的領域，如醫療、法律和金融等，需要人類專業人才基于深厚的知識和經驗進行決策。（2）人工智能和數據分析需要人類的輸入和監督。在某些情況下，這些技術需要人類提供高質量的數據和監督，以確保結果的準確性和可靠性。（3）人工智能和數據分析不能完全取代人類的創造性思維。在創意設計、文學和藝術等領域，人類的想象力、創造力和審美能力仍然無法完全被技術所取代。（4）人工智能和數據分析不能完全取代人類的社交能力和情感智慧。在社交、心理咨詢和領導力等領域，人類的專業人才能夠利用他們的社交能力和情感智慧來解決問題和建立關系。

數智時代人類仍需要具備以下多種知識，如計算機基礎知識、數據分析知識、人工智能知識、程序設計知識、數學基礎知識、商業知識、創意設計知識、社會科學知識等。此外，人類還需要具備學習能力、創新思維、團隊協作、跨學科思維等能力，以適應數智時代的發展和變化。概言之，數智時代更需要具有解決復雜問題的綜合能力和高階思維的復合型人才。

四、數智時代的人才培養模式

數智時代的人才培養模式仍處在探索的初級階段，還沒有出現經過專家認可和實踐檢驗的成熟模式。筆者此前提出的以培養廣博的常識+可遷移能力為特征的倒“T”型人才培養模式可供參考[13]。本研究擬從數智時代人才的知識結構、能力結構和培養策略三方面進行討論。

（一）數智時代人才知識結構

傳統的知識結構是金字塔型的。知識被劃分為不同的層級，每個層級都有其特定的目標和任務。一般來說，第一層級是人文社會科學常識，第二層級是自然科學常識，第三層級是專業基礎知識，第四層級是與專業相關的學科知識，第五層級是某個專業領域里的專題知識。這種知識結構是通過學校的分層教育實現的。基礎教育階段傳授的是第一、二層級的知識，大學教育階段傳授的是第三、四層級的知識，研究生階段開始進入第五級即某個專題知識的學習與研究。工作以后，人們進入實踐與創新階段，此時人的知識結構開始由金字塔型向蜘蛛網型轉變。像蜘蛛織網一樣，人們圍繞個人興趣和需要開展自主學習，一圈一圈向外擴展自己的知識范圍與深度。隨著個人興趣和需要的轉移，這種蜘蛛網型的知識結構也在不斷發展變化，從而形成形態各異的復合型知識結構。

金字塔型知識結構的優點是：（1）基礎知識扎實。金字塔型的知識結構強調底層基礎知識的廣博與深厚，有助于確保人們在專業領域內有扎實的基礎，從而更好地理解和應用復雜的概念和技能。（2）系統性和完整性。金字塔型的結構強調知識的系統性和完整性，有助于人們理解和掌握某一領域的全貌和基本原理，從而更好地應對復雜的問題和挑戰。（3）穩定性和可靠性。由于金字塔型的結構具有穩定性和可靠性，人們可以依據這種結構來制定學習計劃和目標，以及評估自己的知識和技能水平。但是金字塔型知識結構也有下列缺點：（1）學科分割和專業隔閡。金字塔型的結構可能導致學科之間的分割和專業之間的隔閡，使得人們難以跨越不同領域進行綜合思考和創新。（2）缺乏靈活性和適應性。金字塔型的結構相對固定，難以適應快速變化的工作和學習需求，也難以滿足人們多樣化的興趣和需求。（3）缺乏創新思維和問題解決能力。金字塔型的結構可能缺乏對創新思維和問題解決能力的重視，使得人們在面對復雜問題時缺乏靈活性和創新性。隨著數智時代的到來，知識爆炸性增長，更新迭代的速度越來越快，金字塔型知識結構的缺點也越來越明顯。

蜘蛛網型知識結構正好相反，其優點是：（1）目標明確、學習動力強。蜘蛛網型的知識結構以個人興趣和需要為中心，使人們更有可能學習自己感興趣和關心的知識，從而增強學習動力并提升學習成效。（2）靈活多變、適應性強。蜘蛛網型的知識結構可以根據個人需要和興趣靈活地建立和改變，使人們能夠更加靈活地適應不斷變化的工作和生活需求。（3）跨學科融合。蜘蛛網型的知識結構可以促進跨學科的融合，使人們能夠將不同領域的知識和技能結合起來，創造出新的價值和成果。（4）促進學習與創新。蜘蛛網型的知識結構鼓勵人們不斷學習和適應新的知識與技能，以保持競爭力和創新力。蜘蛛網型知識結構也有缺點：（1）缺乏系統性和全面性。因為人們可能會只關注自己感興趣的領域，而忽略了其他領域重要的知識和技能。（2）技能和知識的深度和廣度問題。蜘蛛網型的知識結構可能會導致人們只了解某些領域的表面知識，而缺乏深度和廣度的知識和技能。（3）難以應對大規模變化。因為人們在應對大規模挑戰時，仍然需要系統與全面的知識體系。

數智時代人才的知識結構是金字塔型與蜘蛛網型的有機結合，如圖2所示。在打基礎階段，需要系統地學習一些基本知識，并培養可遷移的多種能力與思維模式。同時，從金字塔型向蜘蛛網型的過渡應該提早進行[14]。不是在工作之后才開始轉型，而是在學校里就應該逐漸開始，將傳統的系統教學與個人的自主學習有機結合起來，隨著學習層級的提高，自主學習的比例逐漸提高，傳統的系統教學的比例應逐漸下降。

值得注意的是，應時代變化，數智時代基礎學習階段，學習者需要建立的金字塔型知識結構中，在原來的一、二級之上，還增加了一級，即計算機＼網絡＼人工智能知識的學習，變成了六級的金字塔結構。

（二）數智時代人才能力結構

數智時代的人才需要具備以下幾種關鍵能力：（1）終身學習能力。知識總量爆炸性增長，軟知識層出不窮且以極快的速度更新迭代，人們需要不斷地學習新知識和技能，才能適應快速變化的時代。利用網絡信息技術和人工智能開展自主學習、終身學習成為每個人一生的使命。終身學習能力是數智時代最基本的能力，必須從學生時代就開始培養，而不能等到畢業以后。（2）人際交往和合作能力。在智能時代，許多工作都需要團隊合作完成，因此，人際交往和合作能力是必不可少的。其中，合作能力不僅指的是人與人之間的合作，還包括人與智能機器的合作。（3）批判性思維和決策能力。在信息像洪水一樣洶涌而來，而且良莠不齊、真假難辨的時代，批判性思維和決策能力可以幫助人們更好地篩選和判斷信息，作出正確的決策。（4）數據分析和信息處理能力。在大數據時代，人們需要具備數據分析和信息處理能力，以便更好地利用數據和信息。（5）創新實踐能力。數智時代，創新實踐能力是保證人類不被智能機器淘汰的核心能力。盡管人工智能已經表現出不俗的創造力，但主要還是基于模仿、類比和重組創新，還不具備類似于人的靈感和想象力等高級創新思維能力。今后無論人工智能如何發展，其思維方式也不可能與人類完全相同，因此，人類一定要保持自己思維與創造的獨特性，與智能機器人形成優勢互補。數智時代人才的能力結構與層級如圖3所示，這種排序的依據是，越底層的能力越基礎和必需，而越上層的能力則越專業和稀缺。因此，在數智時代，人們需要首先具備基礎能力，然后逐步提升自己的專業能力。

（三）數智時代人才培養策略

1. 如何培養終身學習能力

培養終身學習能力的前提是要牢固樹立終身學習意識。在數智時代，沒有任何一所學校能教會我們一生所需要的全部知識與技能。知識更新迭代、職業不斷改變，要求我們具備不斷學習的能力。筆者曾呼吁國家成立負責統籌終身教育事務的部門與機構，加強終身教育的理論與實踐探索，建立惠及全社會的終身教育體系。目前，指導終身教育與終身學習的理論有聯通主義、重構主義。前者主張開展聯通式學習，后者倡導個人導向的系統學習，通過零存整取、碎片重構建構個性化知識體系。

在數智時代，學校教育應被視為終身教育體系中的一部分或起步階段，從“批量生產”轉向“個性化定制”。人才培養不再是“一刀切”，而是根據每個人的特點、興趣和潛力定制教學計劃和課程設置，重點培養學生的綜合能力與高階思維。通過數據分析，可以更準確地了解每個學生的學習情況和需求，從而提供更加個性化的教育服務。重構主義所主張的分享式學習模式可作為學校教學的參考。

2. 如何培養人際交往與合作能力

數智時代的教育要堅持育人本質，培養人們開朗的性格和樂觀積極的心態；通過內在修養提升、得體的舉止、溫暖的微笑等，培養人際親和力；學會溝通和協調，提升共情能力，堅持誠實守信，全面促進人與人之間的理解和合作。與此同時，還應加強人與智能機器的協同與合作，與智能機器共享信息與知識，掌握與智能機器溝通的語言和技能，用人類主流價值觀規范人工智能的各種活動，增強人類的判斷力和決策力，提高人類的工作效率。

3. 如何培養批判性思維與決策能力

批判性思維是一種不斷追問“是什么”和“為什么”的態度，是一種以正確推理和有效證據為基礎，審查、評估與理解事件、解決問題、作出決策的主動的且系統的認知策略[15]。批判性思維包含三個基本環節：質疑、求證、判斷。批判性思維首先是一種追求理性的信念、一種不懈質疑的態度、一種實事求是的精神，邏輯與推理是其中的求證工具與手段，應努力做到不懈追問、理性求證、謹慎評判。掌握批判性思維需要進行有目的的、專門的思維訓練，避免陷入某些誤區[16]。

提高決策能力需要掌握決斷性思維。決斷性思維又稱為決策性思維，是以規劃未來的實踐過程和預測其效果為中心的思維[17]。決斷性思維的主要特征是未來性。決斷性思維首先是對尚未付諸實踐的若干可能目標和方案進行比較、選擇和確定的思維活動，這種活動必須建立在對現存的、確定的條件的思維基礎上，方案一旦付諸實施，決策者又要根據實踐中反饋回來的信息進行方案甚至目標的修正和調整。由此可見，決斷性思維是確定與變易之間的對立統一，具有顯著的辯證性。從功能看，決斷性思維是直接指導人類實踐的思維，因此，實踐性是決斷性思維的又一顯著特征。決斷性思維能力的水平直接影響著人們在社會生活中的適應性、應變性和創造性。批判性思維是決斷性思維的基礎，因為決策的正確與否取決于對事物本質及其運動變化規律的判斷。

4. 如何培養數據分析與信息處理能力

數智時代培養數據分析與信息處理能力的方法如下：（1）學習數學、統計學和計算機科學等相關基礎知識。這些知識是進行數據分析與信息處理的基礎。（2）掌握數據分析技能，如數據清洗、數據可視化、統計分析等。這些技能可以幫助學習者從數據中提取有價值的信息。（3）學習機器學習、深度學習和自然語言處理等人工智能技術。這些技術可以幫助學習者更好地處理和分析數據。（4）實踐練習，應用所學的數據分析技能和人工智能技術，嘗試分析具體的數據集。（5）參加相關的培訓課程、研討會和社區活動，與其他數據分析師和數據科學家交流學習。（6）持續學習和更新知識。隨著數據分析技術的不斷發展，需要不斷學習新的技能和知識。

5. 如何培養創新實踐能力

創新是指創造出一種新穎且有正面價值的事物的活動與過程，創新思維則是能提出新穎且有正面價值的新想法的思維過程與方式。創新思維是與常規思維相對的思維方式，常規思維是從已有的知識和經驗出發，向既定的方向和目標轉變的過程，是一種定式思維；創新思維則是跳出常規的路徑，朝未知的方向或領域探索的過程。從這個意義上看，已有的知識和經驗有時反而可能成為創新思維的障礙。妨礙創新思維最根本的原因就是思維定式，激發創新思維的關鍵就是要突破思維定式，打開心智枷鎖。

當前學校教育和社會氛圍中存在許多不利于創新的因素。例如：對權威和書本的崇拜，對個性的苛責，追求唯一正確答案，標準化、統一化評價，不容許失敗和過度的競爭等。要培養學生的創新思維就必須糾正這些錯誤傾向，應鼓勵獨立思考，包容個性，鼓勵尋找多個答案，開展多元化、差異化評價，容許失敗，鼓勵合作，適度競爭等。要營造有利于創新的寬松、自由的社會環境，加強創新研究，培養創新意識，塑造創新人格，把學校和社會改造成培育創新人才的土壤。筆者曾提出激發創造力“三板斧”，即轉變思考方向、軟性思考和強制聯想，并長期開展創新教育與創新思維訓練，取得了一定效果[16]。

生成式AI的出現為創新創造帶來新的機遇與活力。數智時代尤其應當加強與人工智能的合作，充分發揮人類與智能機器各自的優勢，注重跨界合作和資源整合，加速各領域的創新與創造。

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Educational Philosophy and Talent Cultivation Model in the Age of Digital Intelligence

WANG Zhuli，? WU Yanru，? WANG Yun

（College of Education Science， Shanxi Normal University， Taiyuan Shanxi 030031）

[Abstract] Human society has entered the age of digital intelligence. In order to explore the changes in educational philosophy and talent cultivation model in the age of digital intelligence， this paper sorts out the connotation of digital intelligence and the age of digital intelligence， and argues that digital intelligence emphasizes the combination of human intelligence and machine intelligence， and emphasizes the subjective initiative and dominant position of humans in human-machine cooperation. Thus， the current digital transformation of education should be renamed as digital intelligence transformation. The scope， nature， production and dissemination of knowledge in the age of digital intelligence have undergone significant changes， and its main characteristics can be summarized as disseminability and usefulness. Education in the age of digital intelligence will better return to the essence of educating people， realizing the harmonious unity of educating people and educating talents， and the coordinated development of human intelligence and machine intelligence. In the age of digital intelligence， talents will change from traditional knowledge-based and professional talents to compound talents with comprehensive abilities to solve complex problems and higher-order thinking. The knowledge structure of talents should be transformed from the traditional pyramid type to the spider web type as soon as possible. The ability structure should consist of lifelong learning ability， interpersonal communication and collaboration ability， critical thinking and decision-making ability， data analysis and information processing ability， and innovative practical ability. How to cultivate these five abilities will become the key to talent cultivation in the age of digital intelligence.

[Keywords]? Digitalization; Digital Intelligence; Age of Digital Intelligence; View of New Knowledge; View of Talents