賦能還是制約：智能技術如何影響學生學習自由的實現

摘要：學習自由是學生在學習過程中自主性、能動性與自為性的重要體現，是促進學生創新發展的重要條件。在智能環境中，智能技術既能為學生提供豐富的學習資源和空間自由，也可能以技術意向性和算法黑箱規訓和制約學生學習的自由。如何構建智能技術影響學生學習自由實現的分析框架，成為探析兩者辨證關系的關鍵所在。具體而言，應圍繞數據、算力、算法、技術倫理等智能技術要素，權利學習自由、自我實現學習自由兩類學習自由，以及隱私與表達、機會與選擇、發現與認知、整合與創新、情感與價值塑造5個學習自由層次來構建分析框架，以厘清智能技術要素與不同層次學習自由之間的復雜關系。顯然，智能技術的不同要素會從不同層面影響和干預學生的學習權利自由和自我實現自由，限制其身心自然成長和創造性學習與發展。為更好地利用智能技術推動學生學習自由的實現，教育管理部門應以負責任創新治理理念為引導，明確技術作用限度及超越方法；教師應強化與智能技術的高效協同，實現從“技術追新”向“育人創新”的轉變；學生應明確在人機協同中的主體作用，推動實現高學習自由度—高創造性學習；信息化行業應面向學生發展規律設計智能學習產品，促進自由開放學習的發生。

關鍵詞：智能技術；學習自由；學習權利；主體性；技術倫理

中圖分類號：G434 文獻標識碼：A 文章編號：1009-5195（2024）05-0034-08 doi10.3969/j.issn.1009-5195.2024.05.004

基金項目：河南省哲學社會科學規劃年度項目“知行創融合視域下中學創客教育中序列化學習活動模型的設計研究”（2023BJY009）；河南省軟科學項目“面向教育數字化轉型的學生人機關系的評價指標與優化策略研究”（242400411115）。

作者簡介：趙慧臣，博士，教授，博士生導師，河南大學教育學部（河南開封 475004）；李琳，博士研究生，河南大學教育學部（河南開封 475004）；范田田，碩士研究生，河南大學教育學部（河南開封 475004）。

一、智能技術影響學生學習自由實現的背景

1.智能化成為教育數字化轉型的重要技術支撐

以教育數字化賦能教育高質量發展、推動教育改革創新是推進教育現代化的重要路徑。在教育數字化轉型擴優提質的關鍵階段，教育部部長懷進鵬在2024世界數字教育大會上強調：我國教育數字化戰略行動將“從聯結為先、內容為本、合作為要的‘3C’走向集成化、智能化、國際化的‘3I’”（懷進鵬，2024）。近年來，教育領域聚焦教育的智能化發展，不斷探索以智能技術助推人才培養模式、教學方法變革，發布了《關于加快場景創新以人工智能高水平應用促進經濟高質量發展的指導意見》《義務教育課程方案和課程標準（2022年版）》等文件，提出“加強人工智能場景創新要素供給，積極探索新技術背景下學習環境與方式變革，多渠道開展場景創新人才培養”（中華人民共和國中央人民政府，2022；中華人民共和國教育部，2022）。

2.智能環境下的學習自由成為學生創新發展的重要條件

學習自由既是學習本身的要求，也是學習順利開展的必要條件，還是智能環境下創新人才培養的重要支撐。石中英（2002）認為學習自由是學生擺脫干涉、障礙與強制，在學習活動中獨立思考、采取行動的內在思想和外在行為狀態，以及與之相關并支持該狀態的一系列權利。部分教育家也對學習自由的意義與價值表達了見解，如羅杰斯（Rogers）等基于對“自然人性論”和“自由”的理解，主張以學生的自發性和主動性為動力，讓學生自由地學習對個人有意義的知識，促進個體的完整發展和自我實現（卡爾·羅杰斯等，2015）；雅斯貝爾斯（Jaspers）反對在教學內容、教學評價等方面過多地束縛學生，鼓勵學生在“冒險”中自由成長，認為有教學自由才有學生學習的自由（卡爾·雅斯貝爾斯，2021）。

3.智能環境下的學習自由實現存在多種可能

“學習自由”與“學習自由實現”之間存在本質區別。作為教育的一種價值，“學習自由”具有客觀性、絕對性與普遍性等特征；“學習自由實現”則體現出明顯的主體性、具體性、歷史性、相對性等特征，并伴隨智能技術的發展變化呈現出新的特點（張建云，2021）。一方面，智能技術不斷拓寬了學生學習的空間邊界，豐富了學生學習資源獲取的渠道，推動了學生學習方式多元化、個性化，賦予了學生更多的學習自由空間，并促進其自由成長。另一方面，智能技術也正在以自身的技術意向“規訓”著學生，從協助他們探索世界轉變為“促逼”主體在技術限定關系中生存，以隱蔽的形式將學生的自由意志禁錮于技術打造的“環形監獄”，利用“算法黑箱”干預學生的自主權與選擇權，以其程式化的運行邏輯制約著學生學習自由的實現。

那么，智能技術在學生學習自由實現過程中究竟發揮著何種作用呢？圍繞該問題，在教育與技術的雙重加持下，剖析智能環境下學生學習自由實現對學習的意義價值，探究智能技術影響學生學習自由實現的成因，分析智能技術助推學生學習自由實現的途徑，對于推動學生實現自由而全面的成長具有重要意義。

二、智能技術影響學生學習自由實現的框架

在智能技術的支持下，學生的學習方式呈現出多元化、個性化、生成性等特點，學生學習自由的實現也具有了新內涵。梳理智能技術影響學生學習自由實現的邏輯，有益于構建智能技術影響學生學習自由實現的分析框架。

1.智能時代學生學習自由的研究現狀

教育領域對學習自由問題已予以較多關注，并從多個層面進行了探索。在本體論層面，相關研究分析了學習自由的內涵，并將學習自由劃分為消極學習自由與積極學習自由，其中消極學習自由是保障學生權利不受剝奪或限制的基礎，積極學習自由是學生自由意志在學習場域的積極投射與表達（以賽亞·伯林，2011）。在認識論層面，高艷等（2013）認為學生的學習自由是有限度的學習自由，自由不能超越一定的倫理道德和一般的社會交往規則；唐鳴（2017）指出技術能力與行為自由具有同一性，可通過建立技術能力與課程組織性之間的新關聯來實現學習自由。在價值論層面，馬運朋（2016）指出學習自由具有權利和價值的雙重特性，網絡環境正成為保障學生學習自由權利、實現學生自由學習的新場域；陳港等（2023）則認為技術在不斷“裹挾”學生的學習自由，學生正面臨著“人之主體的遮蔽與降格”“去物質性”等困境；學生學習自由仍存在認知自由的技術障礙、道德自由的技術遮蔽、審美自由的時代悖論等問題（徐樂樂，2022）。

總體而言，學習自由相關研究經歷了由外在給予到內在自發，從追求消極自由向追求高層次自由的轉變。然而，現有研究多關注傳統課堂中的學習自由和數字時代的學習自由，而對智能技術如何影響學生學習自由實現的研究則相對薄弱。為此，有必要深入分析智能技術影響學生學習自由實現的成因及路徑。

2.基于技術智能化程度與學習自由度視角的學習分類

從多媒體時代到網絡時代再到智能時代，學生學習自由度的高低將對其學習效果產生重要影響。以技術智能化程度為橫坐標，以學習自由度為縱坐標，可將學生的學習劃分為四類（見圖1）。通過對學習類型的分析，可以進一步明晰智能環境下學生學習自由對學習的意義，以及智能環境下學生學習自由實現的特點。

圖1 技術智能化程度—學習自由度視角下學習的分類

首先，技術智能化程度低—學習自由度低型學習是指教師以自身為中心，關注技術的工具價值，簡單機械地利用多媒體技術向學生單向度地灌輸知識，促使學生被動地接受知識。其次，技術智能化程度低—學習自由度高型學習是指教師以學生為中心，靈活使用多媒體技術賦能教學，給予學生想象、批判、質疑、創造的空間，并在師生雙向互動中激發學生潛能，引導學生生成學習智慧。再次，技術智能化程度高—學習自由度低型學習是指教師將教學主導權讓渡于智能技術，由智能技術掌控與監控學生的學習，任由智能技術凌駕于學生之上，削弱學生的主體性，剝奪學生獨立思考與判斷空間的學習類型。最后，技術智能化程度高—學習自由度高型學習是指教師并非以智能技術的功能膨脹，強化機器對學生學習的單向度掌控，讓學生在智能環境中喪失獨立性和自主性；也非一味強調學生主觀意志的至上性和任意性，將學習自主權全盤托付給學生，追求所謂無拘無束的自由；而是以學生為中心，在智能技術支持下的合理自由范圍內，引導學生在人—機、人—人的相互支持中獨立思考，主動解決問題，實現多維度交互、多層面價值碰撞的“生命自覺”。

3.智能技術影響學生學習自由實現的分析框架

自由是“主體”的自由，是作為主體不受限制而按照自己的意識進行的自主活動（張建云，2021）。學習自由是學習主體在學習過程中主體性的核心體現，彰顯了爭取學習權利和實現學習價值的共同追求。因此，對于“智能技術如何影響學生學習自由實現”問題的探究，可以轉換為對“智能技術如何影響學生學習主體性發揮”問題的剖析。

主體性是人作為活動主體在對客體作用過程中表現出的自主性、能動性與自為性（詹艾斌，2007）。其中，自主性關注主體享受的法律權利；能動性關注主體在改造自然關系、社會關系中表現出來的生產、創造等實踐能力；自為性關注主體欲求，是主體對需求、目標及理想的追求（李瑛琦，2021）。筆者參考以賽亞·伯林（2011）對學習自由的界定以及主體性的特征，將智能時代學生的學習自由劃分為低階學習自由、高階學習自由兩類，包括隱私與表達、機會與選擇、發現與認知、整合與創造、情感與價值5個層次。其中，低階學習自由稱之為“權利的自由”，側重于學生學習的自主性，主要關注學生在學習過程中免受智能技術束縛、控制或強制的學習權利；高階學習自由稱之為“自我實現的自由”，側重于學生學習的能動性與自為性，主要關注學生能否基于自身與環境因素，積極主動地選擇、判斷、決策、創造并產生目標導向的行為。一般而言，學生只有在實現低階學習自由的基礎上，才有可能追求高階學習自由。

人與技術是相互糾纏、相互塑造的共生體。根據智能技術的運行要素（包括數據、算力、算法、技術倫理），從人機關系視角分析智能技術要素與學生學習自由不同層次之間的相關性，便可形成智能技術影響學生學習自由實現的分析框架（見圖2）。該框架在通用意義上分析了智能技術要素對學生學習自由實現的影響關系。具體表現為：在智能技術影響學生學習自由實現的過程中，數據是智能技術的基座，其采集、處理、分析和利用等環節的規范性將直接影響學生隱私與表達、機會與選擇的情況；算力決定著智能技術行為決策的能力限度，驅動學生的發現與認知、整合與創造；算法決定著智能技術智能水平的高低，其處理信息與解決問題的方式，將對學生機會與選擇、發現與認知、整合與創造、情感與價值等過程產生影響；技術倫理體現了智能技術“可為”與“不可為”的界限，其運行邏輯將影響學生的隱私與表達、機會與選擇、情感與價值等過程。

圖2 智能技術影響學生學習自由實現的分析框架

三、智能技術影響學生學習自由實現的成因

1.智能技術影響學生學習權利自由，可能限制其身心自然成長

2017年在加利福尼亞州阿西洛馬舉行的“有益的人工智能”（Beneficial AI）會議上，近千名人工智能和機器人領域的專家學者聯合簽署了“阿西洛馬人工智能原則”（Asilomar AI Principles），強調以安全、透明、負責、可解釋、為人類作貢獻和多數人受益的方式開發人工智能（Floridi et al.，2019）。但在實踐中，不同利益方出于特定目的，可能會破壞智能環境下自由學習的方式，侵犯學生的隱私與表達權，阻礙學生依據需求自由、平等地獲取與選擇多元化的學習機會。

第一，學習數據的全方位、無限度攫取，可能影響學生的隱私與表達。學生學習的隱私與表達受數據和技術倫理的影響，例如，部分智能技術開發人員利用智能頭環、學生課堂專注分析系統等設備全方位、多時段地采集和應用學生的學習數據，過度分析學生的表情行為和思維活動，將學生的學習空間打造成全面且隱蔽的“圓形監獄”（張剛要等，2020），這在一定程度上侵犯了學生學習的隱私權。然而，當學生意識到其學習行為都以數據形式被留存，甚至與成績評定掛鉤時，他們在學習中更易表現出依附、服從的學習狀態，在課堂中羞于展現真實的自我，不愿表達自己的態度和想法，因而也難以實現自由平等的交流與表達。

第二，算法黑箱引發的技術倫理問題，影響學生平等獲取與選擇學習的機會。學生的學習機會與選擇過程受到數據、算法以及技術倫理的影響。一方面，無論是判別式人工智能還是生成式人工智能，本質上都是機器智能，其性能、判斷與決策都依賴于大量標注或非標注數據的訓練，并由模型參數、訓練數據的數量及質量等因素決定。當使用包含嘈雜、異常、錯誤、缺少時效性的數據訓練人工智能底座模型時，基于該底座模型的智能產品可能誘導部分學生群體產生錯誤的學習行為決策。另一方面，算法機理的透明性、可解釋性薄弱，算法規則的設計包含著算法設計者的喜好與偏見，并蘊含著一定的主觀判斷和利益考量，可能會產生算法偏見與歧視等技術倫理問題，窄化學生獲取與選擇多元知識的渠道，并可能影響學生學習評價的客觀性，阻礙學生平等獲取學習的機會。此外，不同區域、不同類型學生對智能技術的擁有、應用和創新能力的差異抑或引發“智能鴻溝”問題，這將進一步阻礙學生利用技術工具平等獲取多樣化的學習機會。

2.智能技術干預學生自我實現的自由，影響他們創造性地學習與發展

在智能技術加持的教學環境中，學生往往作為“客體”被動地參與到數據采集和算法分析的過程中，其在認知能力、思維方式、人格特點上存在的動蕩性和矛盾性常常被智能技術忽視（崔佳峰等，2020）。從這一層面來看，智能技術的決策結果可能與學生真實的個性發展存在較大差異，難以支持學生實現自由而全面的成長。

第一，算力與算法支持的學習決策與操控，或將引發學生認知固化與技術依賴問題。技術從行動層面改變學生行為的同時，也將從知覺層面轉化學生對世界的認知（李洋，2020）。一方面，智能技術強大的算力在提升學生學習效率的同時，也會因算法設計問題進一步窄化學生獲取信息的視野，強化學生的認知偏見。例如，判別式人工智能藉由提供學習服務的外衣來操控算法設計和學習決策，可能會阻礙學生獲取多樣化的知識，使學生困于狹窄的認知結構中；生成式人工智能運用自然語言處理技術，將匹配形成的信息略過二次判斷后直接呈現給學生，可能會造成個體的認知固化與觀念窄化。另一方面，在學生認知主動性發展過程中，智能技術利用在算法和算力方面的“智慧性”，可能會在學生的依賴和主觀懈怠中成為新的權威主體。例如，人工智能強大的算力和快速解決問題的方式，可能會使學生對人工智能產生非理性、非科學的認識，形成技術崇拜、技術迷信等心理，導致學生對相關信息的有效性與權威性不加辨別便盲從選擇，進而對認知主體的能動性造成負面影響。

第二，智能技術程式化的運行邏輯，或將削弱學生的創新意識、思維及能力。智能技術的“算法”與“算力”分別決定了其“智”與“能”，將對學生整合與創造過程的效率和效果產生直接或間接影響。一方面，在學生創新意識培養過程中，智能技術會不斷強化學生的虛擬身份，引導學生在智能場域的學習中不斷完善虛擬的“我”。若學生長期沉浸于人工智能營造的虛擬場域和主體畫像中，可能會忽視自身真實需求以及本我的發展，其自我審視、反思和元認知意識可能會逐漸被消弭（張立國等，2021）。另一方面，在學生創新思維和創新能力培養過程中，學生成長具有縱向的歷史差異性和橫向的獨特性，且充滿了較多不確定性。學生只有在復雜多元的學習環境，解決真實性學習問題，歷經知識識別、內化、整合、遷移、應用等階段，才能更好地積累學習經驗，實現知識創新。然而，智能技術只是擅長從已有數據中識別、提取、解釋與歸納因果關系，而并不擅長演繹新的因果場景與因果關系（Kasneci et al.，2023），其無法為學生的創新與創造提供多元化的場景保障，難以滿足學生不同思維方式和實踐行為的差異化發展需求。此外，智能技術程式化的算法用“模具”規范與約束學生的靈感與想法，迫使學生沿著算法“套路”成長，可能引發學生發展同質化、學校教育趨同化的風險（譚維智，2019）。程式化的算法還可能移除了某些激發學生學習的關鍵提示，截去了學習過程中的諸多細節，略過學生知識組織與整合的過程，在一定程度上加速了學生的淺層學習，進而制約了他們創造思維和創新能力的提升。

第三，智能技術對人機交互模式的重塑，可能消弭學生對情感與價值的理解與判斷。學生情感與價值的塑造過程受到算法與技術倫理的影響。一方面，人機交互的緊密化會加劇人際自由交往消弭的風險。例如，ChatGPT等生成式人工智能在交流過程中會表現出較強的共情能力和同理心，其在提供問題解決方案的同時，會給予學生積極的情緒反饋和個性化的情感支持。當學生長期沉浸于智能技術所定制的專屬精神世界時，學生的情感體驗閾值將不斷增加，并自覺抗拒現實生活中需要不斷磨合與包容的交往模式，進而逃避現實學習生活中真實的人際交往。另一方面，在學生價值塑造過程中，教師的教學是基于已有經驗并在兼顧行為決策后果基礎上作出的道德理解與價值判斷。智能機器則是在大量數據訓練的基礎上，根據詞與詞之間的相關性概率，利用檢索記憶迅速響應并組合形成的學習決策結果。智能機器難以理解人的情感與道德，也難以進行價值判斷與決策。如果一定要說智能機器具有價值判斷能力，那么這些能力也是由設計者賦予的價值準則。在價值準則的支撐下，人工智能僅僅可以解決簡單的價值與道德問題，而難以在教學中有效促進學生價值觀的形成。

四、智能技術助推學生學習自由實現的途徑

智能時代學生學習自由的實現不應因技術的飛速發展而忽視“以人為本”的學習本質觀照，不應因技術的智能化而剝奪學生學習權利的自由和自我實現的自由，而應協同教育管理部門、教師、學生、信息化行業等主體，構建智能技術教育應用的實踐共同體，在關注智能技術要素的同時，給予更多的社會、文化及制度支持，從而引導學生實現自由而全面的成長。

1.教育管理部門：以負責任創新治理理念為引導，明確技術作用限度及超越方法

負責任創新治理理念關注技術與學生、社會之間的良性互動，追求技術治理過程中的綠色性、人文性與普惠性，注重建立教師、信息化行業等利益相關者的責任劃分及追責機制，并力圖通過對智能技術及其他主體要素的創新管理，提出應對智能技術風險的智慧性、可持續性、包容性解決方案（計海慶，2020）。該理念可為規范智能技術在教育中的應用、賦能智能時代學生學習自由的實現提供指導。

為此，教育管理部門應以負責任創新治理理念為引導，在場景試驗和反思的基礎上，對技術的權力邊界加以必要的校勘，并超越對技術本身的關注，探索技術賦能學生學習的長效機制。例如，在制定權責清晰的法律法規規范智能技術“可為”與“不可為”的基礎上，建立可解釋、可審查、可糾正的人工智能行業系統優化機制，允許不同使用主體參與甚至修正智能技術支撐下的教育行為決策；通過多元參與、產學研合作、公共協商等方式，建立長期、透明的智能技術教育應用問責機制，明確不同層級教育管理部門的監管職責與義務，共同規避智能技術對學生主體權利僭越的倫理風險，為智能時代學生學習自由的實現提供支持保障。

2.教師：強化與智能技術的高效協同，實現從“技術追新”向“育人創新”轉變

機器運行的算法邏輯難以自動契合學生的意識與精神發展需求，教師的引導對于推動智能時代學生學習自由的實現極其重要。在面對學生學習自由問題時，教師不能僅關注智能體的倫理嵌入，還應將學生的主體作用納入學習系統來思考。一方面，教師應明確自身在智能技術應用過程中的引導作用，發揮自身在處理復雜教學問題方面的認知優勢、處理師生與生生交往問題方面的情感優勢、利用創造力靈活決策的價值優勢，賦予智能技術以育人性；還應深入了解智能技術的運行邏輯，明確算法的本質和局限性，在教學中能夠擺脫算法的控制，不斷駕馭并超越智能技術，以有效的人機協同教學來激發學生的學習潛能，讓學生學習的自由精神和自由意志得到充分彰顯（蘇慧麗等，2024）。另一方面，當學生長期沉浸于類真實學習場景時，可能會影響其對知識的理解與遷移，以及情感與價值觀的塑造。在弱人工智能走向強人工智能的過程中，教師更要關注學生的真實性學習（王素云等，2021），盡可能地為學生創造根植實踐體驗的真實學習情境，引導學生在與多元群體的互動過程中感受生命真諦、生發真實情感。

3.學生：明確人機協同中的主體作用，實現高學習自由度—高創造性的學習

適度的學習自由是促進學生思維深化、實現智能時代創造性學習的重要條件。從學習過程與結果角度出發，以學習自由度為橫坐標，以學習創造性為縱坐標，可劃分出如圖3所示的學生學習類型。在低學習自由度環境中，智能技術以其技術意向“規訓”著學生，潛移默化地消弭學生的自主性和能動性，因而形成了低學習自由度—低創造性學習的類型，而低學習自由度—高創造性學習并不存在。在高學習自由度環境中，智能技術作為學習支架，能為學生提供多元開放的個性化空間，引導學生在發現問題與解決問題過程中建構知識、運用知識、創造知識，因而可形成高學習自由度—高創造性學習的類型。當然，學習自由度與學生創造性發展之間并非簡單的線性關系，如在泛在學習等學習自由度過高的環境中，部分學生可能會誤將“知道”“了解”當作“理解”“掌握”，將學習停留于低階認知層面，即形成了高學習自由度—低創造性學習的類型。

圖3 學習自由視域下智能環境中學生學習的分類

為此，學生首先應樹立正確的學習自由權利觀，提升自由獲取學習資源、平等接受學習評價的權利保護意識，并學會根據相關規范及問責機制，及時維護自身的學習權益。其次，學生要不斷提升自身的智能學習素養，形成科學理性的人工智能價值觀，清晰認識人與智能技術各自的優勢與不足，明確智能技術存在的諸如數據依賴性和決策機械性等問題。再次，學生需重視在現實生活中與師生的真實互動，避免長期沉溺于虛擬世界的交往，影響自我情感表達與價值塑造。最后，學生需把握人與機器協作的邊界，提升自身與人工智能協同共生的能力，學會靈活利用智能技術促進自身創造性學習的本領。

4.信息化行業：面向學生發展規律設計智能學習產品，促進自由開放學習的發生

智能學習產品的設計、開發與應用隱藏著設計者的立場，承載著設計者的目的與意圖，蘊含著設計者的情感與價值判斷，并以顯性或隱性的方式影響著學生學習自由的實現。一方面，信息化行業應高度重視學生的權利自由，走出無度攫取數據的迷思，樹立數據有度的觀念，形成理性的智能教育觀念（段偉文，2020）。同時，應立足于學生立場，打開算法黑箱，明確智能技術前置和后置行動中相關參數選取、測量方法、權重選擇、解釋框架等的合理性，提升算法透明性，以避免算法歧視等問題對學生學習自由實現的負面影響。此外，在遵循技術倫理與道德準則的基礎上，還應探索基于學習場景的可持續修正機制，不斷細化和修正智能技術的潛在風險。

W982kceARDRM621PphDmnSpMIPOXIhLDgCiycgAZ4DE=另一方面，信息化行業應充分考量學生自我實現的自由，學會利用教育規律來設計智能學習產品。例如，可在智能產品中增加激發學生學習興趣的關鍵提示，引導學生在質疑與探索中理解知識、建構知識與創新知識，實現從初級認知向高級認知的發展。還可利用大數據技術在學生個性化數據中挖掘學習共性，并在學習共性的基礎上結合主體自身的個性特點，為其打造個性化的學習方案（成素梅等，2020）。此外，還需規避勸導式人機交互設計存在的倫理問題，避免利用學生的發育弱點和心理脆弱性操控學生的學習。

五、結語

圍繞“智能技術究竟是賦能還是制約學生學習自由”的問題，本研究分析了智能環境下學生學習自由的意義與價值，構建了智能技術影響學生學習自由實現的分析框架，并依循智能技術要素與學習自由要素的相關性，探究了智能技術影響學生學習自由實現的成因，最后探討了智能技術助推學生學習自由實現的途徑。盡管本研究力求為同行提供清晰的邏輯思路和觀點論證，但仍存在諸多不足，在此需要特別回應以下三點：第一，文中所提及的“學習自由度高與低”是一個相對概念，旨在說明只有科學認識智能環境下學習自由的規律、條件和限度，而非一味強調主觀意志的至上性與任意性，以及追求所謂無拘無束的自由，才能更好地促進創造性人才的培養。在教學實踐中，教師可以根據實際教學情況，結合主體差異性，合理把握學習自由的限度。第二，“賦能”與“制約”并不矛盾，文章著重從“制約”的角度探討智能技術影響學生學習自由實現的成因，旨在呼吁多方主體克服對新技術的盲目追逐，把握智能技術賦能學生學習自由實現的機遇，規避技術影響學生學習自由實現的潛在風險。第三，盡管文章著重從教育管理部門、教師、學生、信息化行業等核心主體角度，詳細探討了智能技術助推學生學習自由實現的途徑，但在實踐過程中，仍需其他社會各方提供更多的社會支持、文化支持及制度支持，以促進形成更加健康、有序的數字教育生態。

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收稿日期 2024-02-01 責任編輯 劉選

Empowerment or Constraint： How Intelligent Technologies Influence the Realization of Students’ Learning Freedom

ZHAO Huichen， LI Lin， FAN Tiantian

Abstract： Learning freedom is an important manifestation of students’ autonomy， initiative and self-determination in the learning process and is a crucial condition for promoting students’ innovative development. In an intelligent environment， intelligent technologies may not only provide students with abundant learning resources and spatial freedom， but also constrain students’ learning freedom through technical intentionality and algorithmic black boxes. Constructing an analytical framework to understand how intelligent technologies affect the realization of students’ learning freedom becomes the key to exploring the dialectical relationship between the two. Specifically， this framework should be built around the elements of intelligent technologies such as data， computing power， algorithms， and technology ethics， as well as two types of learning freedom including rights-based learning freedom and self-realization learning freedom. It should also encompass five levels of learning freedom： privacy and expression， opportunity and choice， discovery and cognition， integration and innovation， emotion and value shaping. This helps clarify the complex relationships between the elements of intelligent technologies and different levels of learning freedom. Obviously， different elements of intelligent technologies influence and intervene in students’ rights to learning freedom and self-realization from various aspects， limiting their natural growth and creative learning and development. To better leverage intelligent technologies to promote the realization of students’ learning freedom， educational management departments should guide with the concept of responsible innovation governance， clarifying the limits of technology’s role and methods for transcending them; teachers should enhance effective collaboration with intelligent technologies， transitioning from “chasing new technologies” to “innovating in nurturing”; students should affirm their subject roles in human-machine collaboration， promoting high learning freedom and highly creative learning; the information industry should design intelligent learning resources according to the developmental laws of students， to facilitate free and open learning.

Keywords： Intelligent Technologies; Learning Freedom; Learning Rights; Subjectivity; Technology Ethics