人機共智驅動下的教師教學智慧：價值意蘊、作用機理與生成路徑

摘 要：在生成式人工智能高速發展與人機協同不斷演進的時代中，如何正確審視人類教師與智能機器之間的關系，推動教育數字化轉型，成為研究者關注的重點問題。圍繞此問題提出人機共智理念，重新梳理教學智慧概念，并提出轉識成智與轉技成智兩條衍生脈絡。以“符號、意義、價值”的邏輯關系構建人機共智驅動下教學智慧的加工過程，并從智慧主體、教育資源、教育場景與教育評價四個維度剖析作用機理，從教學形態、教師培訓、倫理風險三個角度提出生成路徑，倡導關注人機關系中的真善美。人機共智驅動下教師教學智慧概念的提出有助于推動生成式人工智能在教學中深入落地，同時減少強人工智能帶來的潛在倫理風險。

關鍵詞：教學智慧；人機共智；人工智能技術；教育數字化

中圖分類號：G451

文獻標識碼：A

文章編號：1673-9841（2024）05-0204-09

一、引 言

2022年9月召開的聯合國教育變革峰會將教育數字化變革列為五大重點行動領域之一，各國政府紛紛響應這一全球倡議，并相繼推出了各自的數字化發展戰略。同年10月，黨的二十大報告提出將教育、科技、人才進行“三位一體”統籌安排、一體部署，并首次將“推進教育數字化”寫入報告，明確了教育數字化未來發展的重大意義。自教育數字化戰略行動啟動實施以來，我國在搭建平臺、建設資源、培訓教師等方面取得一系列標志性研究成果。作為教育數字化轉型中的戰略性技術，人工智能在其中扮演著設計者、開發者、管理者和評價者等多重關鍵角色，并隨著技術不斷迭代升級衍生出了更具有創造性的生成式人工智能技術。2023年3月，可汗學院（Khan Academy）推出了AI虛擬導師與課堂助手Khanmigo，它可以通過理解自由式問題，提供個性化一對一交互體驗，像私人家教一般陪伴學生成長。同年5月，美國大型公開在線課程項目Coursera推出的AI助手Coursera Coach，既可以為學習提供個性化指導，又可以運用人工智能技術輔助課程構建。以上均是教育行業整合GPT-4后的破舊立新，從中不難看出機器智能正在延伸成為人類智能的一部分，人類教師與機器正向著智能互補、智慧共建的方向發展。

學界已關注到人類智能與機器智能的發展趨勢，并嘗試探尋二者有效融合路徑。主要研究分為三類：一是人類教師本位思辨。由于智能技術迅速發展以及教師技術感知局限導致教師出現認知與技術焦慮［1］，同時教師面臨著教育異化、范式更迭等多重危機［2］，如何打破困境，助力教師內生人機協同、自我成長等富有時代特色的能力成為研究熱點［3］。二是機器教師技能變革。機器教師指利用人工智能技術獨立完成教學活動的智能機器，但其廣泛應用仍面臨著缺失深度邏輯與社會情感等挑戰，需幫助機器教師塑造本位回歸、主體間交往和協同進化等教學價值體系［4］。如余勝泉等人以增強大模型為基礎構建包含機器人、數字人等具身形態的人工智能教師架構，并提出人工智能教師應具備增強知識、認知、推理、感知、情感與監督的能力［5］。三是融合模型構建研究。即以人類教師與機器教師為主體，構建包含全要素、全過程的人機協同教學模式［6］，使二者在教學中充分發揮各自優勢。如根據任務難易程度構建二者的合作博弈模型，并在實踐案例中提供優化教學策略支持［7］等。總的來看，人機的教與學協同發展研究正開展得如火如荼，但目前討論始終圍繞人機的智能表現與應用，尚未觸及二者智慧生成與交匯的本真邏輯，故導致研究缺乏理論溯源的深入剖析。基于此，本研究提出人機共智的理念，強調人機智能協同中智慧的生成、流動與迭代，并利用該理念進一步增長教師教學智慧，系統探討新理念驅動下教學智慧的價值意蘊、作用機理與生成路徑。

二、人機共智驅動下教師教學智慧的價值意蘊

隨著智能技術的發展，人類與機器間的關系已發生深刻轉型。在新型人機關系背景下，教師教學智慧內涵同樣也經歷了根本性變革。若要深入剖析新時代背景下教師教學智慧的價值意蘊，則需重新界定人與機器的價值定位，充分明晰教師教學智慧的傳統內涵，繼而探討時代背景如何推動教學智慧的內涵革新。

（一）人機共智

縱觀技術發展史，每次新技術的出現都將引來教育形態與人機關系的變革。從上世紀提出的基于人機協作的計算機輔助教學，到基于人機增強的個性化教學，再到近年來以人機協同為代表的生成式學習［8］，無不標志著技術已從最初的從屬關系發展成為人類智能的一部分。

技術在教育領域的深度應用生成了諸多概念名詞，如人機協同（Human-Machine Collaboration），意為通過人類與機器間的協調合作，發揮各自優勢共同完成教育任務［9］，代表模型有人機協同智能HMSIS1.0、人機協同智能層級結構模型等。人機協同可分為人機協同學習（Human-Machine Collaborative Learning）［10］和人機協同教學（Intelligent Human-Machine Synergy in Collaborative Teaching），前者表示人類通過與技術建立互惠共贏的關系，實現人類智慧與機器智能的融合，并與世界交互，認識世界；后者表示為實現教學目標，教師與機器在不同技術環境中相互作用，發揮效能，實現協作智能的“1+1gt;2”。除此之外，與人機協同相似的概念還包含人機共創（Human-Machine Co-Creation）［11］、人機共融教育（Man-Robot Synergy Education）［12］和人機共生（Man-Computer Symbiosis）［13］。人機共創意為人與機器各自承擔相應任務，相互促進、相互信任、相互補足，協同創作內容，解決數字化教育資源開發中的問題［11］，代表模型有基于AIGC的數字化教育資源人機共創框架。人機共融教育意為以教育機器人為特征，運用仿真教學能力彌補教師在互動交流、情感表達等方面的短板，提升教學質量。人機共生則是20世紀60年代提出，以生物學共生理論為基礎，強調人類與電子計算機之間的密切耦合關系，最終實現人與機器的互利共生，代表模型有復合腦輔助協作模式、腦機融合計算系統［14］。以上概念均認為人類與機器在教學中應各顯其能、各司其職，強調人類智能與機器智能的互補性，平面解讀“師—生—機”的三元關系。但是智能互補并非人機關系發展的終端，諸多跡象表明人機已向著智慧共建層面躍遷，即人機共智（Human-Machine Wisdom），該理念與“人—機”相關概念的關系如圖1所示。

人機協同等概念以人機共生為指導，包含生成教具、資源、設計等多種實踐形式，但智能層面的交互不能充分表明二者關系，實現人機共智是二者發展的終極目標，也是“人—機”相關概念的理論指導。人機共智中的“人”指的是與機器發生交互關系的使用者，“機”指的是包含人工智能、大數據等多種技術的智能電子“設備”。人機共智的內涵可從三個方面理解：（1）本體論，即人機共智的信息交互。人類教師將智慧解構為知識要素集合體并以信息的形式輸入設備，機器將信息轉化為多種形態的數據，通過深層挖掘與分析確定數據間的教學意義，并在拆分、解析與重組后輸出包含新的智慧內涵的信息集，整個交互過程實現了由人類智能到機器智能再到整合智慧的流動與迭代。如此的過程彌合了人機協同中物物整合的割裂感，弱化物的定位特征，實現人機一體的智慧價值。（2）認識論，即人機共智的具身認知。當前學界已公認智能技術具有“類人”的智能［15］，能夠根據某個刺激做出適應性調整，并在大型語言模型影響下具備了自主識別、判斷與決策的能力，甚至可以創造性完成設計、開發與反饋的教育全過程。隨著自然屬性與人文屬性邊界的逐漸模糊，物理機器本身已不能作為智能技術的全部載體，技術正朝著自我化、擬人化的方向演進。最終將寄宿于人類，共同構成人機共生的獨立整體，成為智慧生成的載體。（3）價值論，即人機共智的智慧養成。馮契的智慧說認為人的認識經歷了從無知到有知、從知識到智慧的兩次飛躍，完成了轉識成智的過程［16］329。從生態學視角來看，智能技術的加入為知識躍遷創造了支架，人類與機器在智能層面如齒輪嚙合般達到了有機統一，并使知識轉為智慧的過程更加數智、高效、可持續。從技術學視角來看，科學技術是客觀人造物，具有價值中立的特征，但技術本身的偏好、歧視與預設屬性影響了人的自由發展［17］，這需要人類教師干預機器智能的發展路徑，人機共創價值體現。

人機共智不再強調人類與機器的各司其職，而是關注人類智能與機器智能在相互彌補、學習與監督中迭代生成的智慧，該智慧既包含人類的主觀認知，又包含從數據中提煉而出的新見解。基于此，智慧兼具辯證性與共創性，所以與之相對應的主體、形態、場景等也將發生系列變革。

（二）教學智慧

教學智慧是教師開展教學活動的專屬性特殊智慧，其外顯表征為教學機智［18］。顧明遠在《教育大辭典》中將教學機智釋義為“教師面臨復雜教學情況時所表現的一種敏感、迅速、準確的判斷能力”［19］716。即教學智慧并非客觀存在的，而是通過教學活動中的師生思維不斷碰撞產生的。之后不同學者對教學智慧進行了新的界定，有的強調教學智慧偏向實踐能力，并進行智慧類別的再分級［20-22］；有的強調情境特征，認為靈活隨機應對是教學智慧的核心［23-25］。無論何種方式，學者們均熱衷于將教學智慧定義為某種能力，但能力是主觀條件，是智慧的一部分［26］，如此定義弱化了智慧的價值體現。

教師教學智慧是一種實踐智慧，既包含教師對于教學全要素、全過程的感悟，又包含在具體情境中應對各種隨機狀況而產生的反應、態度與信念。如果將課堂比作一輛正常行駛的火車，作為火車駕駛員既要保證火車正常行駛，又要能夠應對隨時產生的“拋錨”“錯軌”“燃油不足”以及乘客的突發性問題。因此，教學智慧兼具自然屬性與人文屬性［27］，彰顯教學內容客體性的同時，又主觀生發了不同情境下的解決分支，總體而言具有情境性、生成性和差異性，具體內涵如圖2所示。

教學智慧包含教學理論與教學實踐兩條衍生路徑：一方面通過對教學理論中的知識反復理解、驗證與遷移，生成特定知識領域的專業能力，并不斷內化為教師專業素養，形成自然屬性下具有客體性與普遍性的教學智慧，完成轉識成智；另一方面，運用恰當方式解決教學實踐中偶發的活動，獲得不可習得的教學技能，在反復實踐中形成教學信念，并逐步內化為人文屬性下具有觀念性與特殊性的教學智慧，完成轉技成智。以“識”與“技”為基礎生成的教學智慧，具有理性與感性的雙重內涵，以理性主義與經驗主義為基礎促進自身發展。

（三）人機共智驅動的教學智慧

人工智能賦能教師的人機協同過程中往往易出現教師主體性缺失、技術觀至上、決定權轉移等問題［28］，若將智能技術內化為教師發展中的一部分，從系統論視角審視人機一體化后的教學智慧內生路徑，使兩者達到平衡與統一，不僅能解決上述問題，同時也可以深化人機協同的理論意義。人機共智理念是對教師教學智慧發展的補充與提升，一方面幫助厘清人機共智如何影響教學智慧，另一方面嘗試探尋人機共智驅動的教學智慧加工過程，具體如圖3所示。

從圖中可以看出，該框架與教學智慧生成模型相似，由模式預設的轉識成智與動態生成的轉技成智兩大要素構成。其中，轉識成智是指運用人工智能技術對教師、學生、學情與課程開展全方位的數據采集與信息獲取，基于信息生成符合教學規律的知識集合，并在不斷實踐中內化為教師教學能力，最終升華為教師面向知識體系的技術素養。轉技成智是指利用學習分析、智能感知、決策樹等人工智能技術對教學過程中產生的意外狀態展開判斷，通過人機共同決策選取可以達成教學目標的解決途徑，最終實現教師對于生成式智慧的精神追求。兩者的結合共同構成了教師教學智慧，即符號、意義、價值的加工過程。符號是指各種形式下的原始數據，意義是指從符號中加工而成的、富有情境特征的方法模型，價值是指教師在實踐中將意義轉化為智慧的最終效用。通過以上加工路徑的不斷錘煉，最終形成以價值為核心的教學智慧。

人機共智驅動的教學智慧具有如下三個特征：

第一，獨立中的統一。由于人機共智本身特性，教學智慧既承認人與機器的一分為二，又承認二者的和諧統一。二分論認為人與機器各自獨立，以各自擅長的方式開展工作，如教師更擅長直覺、靈活與感性的思維，機器更擅長重復性、常規性的任務；整體論認為人和機器通過協作實現了價值觀的融合，如利用二者優勢合理分配任務，甚至可以互相學習、互相監管。

第二，層級下的分工。促進教學智慧生成的過程是復雜的，合理的任務分配有利于高效地實現目標。技術賦能智慧生成的過程主要分為可以簡化為數據支持的計算過程與不可簡化的信息加工過程兩類任務［29］。按照人機協同等概念的描述，前者是機器的任務，后者是人類教師的任務。任務等級共劃分為三層，即低層級——機器占主導的符號加工過程；中層級——兩者相互支持的意義構建過程；高層級——人類教師占主導的價值生成過程。但隨著技術水平的不斷提高，機器逐步凸顯的邏輯性和生成性表明可以從數據層面的低層級常規任務轉向智慧層面的高層級復雜決策，而人類教師則有時間專注于更重要的任務。

第三，人機的共同進化。共生理論認為不同物種間的互利共贏提高了它們生存的機會，人機共生理念同樣強調人類與機器共同構成的生物體通過不斷進化增強了人機共生系統的力量。人類教師與機器共同進化的方式可分為三類：一是人機的利他性調整。教師通過了解機器的思維方式訓練機器以完善教學，機器以人性化的方式與人類溝通，并在信息交互中創生自身情感認知與價值體系。二是人機的學習型互補。教師與機器需要通過相互了解、互相學習以提升自我，盡最大可能發揮人工智能的潛力。三是人機的適應性改變。通過人機之間的不斷磨合，及時改變固化思維，實現人機間的溝通、協作與創造，最終達成人機關系的密切耦合。

三、人機共智驅動下教師教學智慧的作用機理

厘清人機共智下教學智慧的加工過程需要明確作用機理，即教學系統中各要素的內在運行方式。作用機理具體是指以人機主體為核心，在智慧教學場景中運用智能化教學資源完成教學活動，并以綜合教學評價為價值判斷依據的教學過程。以下從主體、資源、場景、評價要素出發，闡釋人機共智驅動下教學智慧的作用機理。

（一）智慧主體：人機系統的同構體

在常態教學中，教師作為知識傳播的主體，通常運用各類媒介手段開展教學。隨著技術水平的不斷升級，教學媒介逐步從教學輔助過渡到了教學支持的地位，但教師的主體地位始終不變，人機關系處于優勢與功能互補的狀態。如今，以ChatGPT為代表的強人工智能產品的出現表明機器也具有了判斷、決策與調適的能力，甚至逐步衍生出了主體性［30］。由此，學界不斷發出預警，認為生成式人工智能的發展預示著教師主體地位的讓渡。可見正確剖析教育主體以及人機關系變得尤為迫切。

以上問題的癥結有兩點：第一，人機關系已從互補走向了同構。人工智能不是與我們分離的實體，而是我們自身思想的映射［31］5。互補強調人與機的一分為二，認為二者關系是協調補充、相互增強。同構體是指在不同環境下具有相似結構和功能的組織或系統。人機系統的同構體意味著面對不同境脈，技術驅使的教學功能仍能沿著不同路徑與人腦融合并生成智慧。第二，人類的主體性已演變為人機共生的主體間交往關系［32］。主體間性是將教育過程看成不同主體間的交流，改變了以往實踐中以“我”為中心的客體改造，其認為教師與技術都是具有獨立性的實體，二者通過不斷交互，共同促進教育過程的科學化與深入化。主體間性意味著不再強調認知的主體角度，也不強調技術壟斷下的人對于自我能動性的“獻祭”［33］，而是強調實踐中的群體共同性。在人機共智時代則是技術通過迭代訓練生長成為教師內腦的延伸外腦，二者共同加工完成智慧的生成。

上述改變主要表現在以下三點：首先是協同性。人機關系并非始終處于人類對機器的主觀剝奪狀態中，而是雙方不停交換教育中的“麥克風”，教師發言是對模型的訓練，機器發言是對教師思路的補充、拓展與糾偏。其次是平等性。共生關系中不存在一方對另一方的打壓，人機共生需要提升對機器的充分認知，兩者合作學習才能實現共贏。最后是約束性。在教學過程中，人類教師始終占據主導地位，秉持著對機器的引領與規訓實現教學目標。機器的強發散性迫使教師跳出既定思維模式，避免絕對主觀意識入侵，人機關系在相互制約中達到平衡。

（二）教育資源：人機共創的連通性

早在18世紀人類就已經萌生了機器輔助創造力的想法，如《浮士德》中出現的人造人角色——霍蒙庫魯斯，一個能夠裝在玻璃瓶中具有語言與讀懂人心思的能力的小人，這種能力描述更像是一種與人交互后提供創造性想法卻無實體承載的人工智能。自生成式人工智能技術發展以來，具備上述能力已不只是“霍蒙庫魯斯”的極限，如今的AI產品甚至能夠完成論文編輯、圖畫創作、代碼撰寫等工作。

人機共創強調通過讓機器扮演不同類型的角色或以不同方式參與教學創作，從而分擔教師的創造性責任并優化教學現狀。現有的共創研究大多是基于生成式人工智能技術實現內容與資源生成的自動化與智能化，但這種構想卻難以落地。原因是教學資源的生成過程脫離了課堂本身，雖然能夠實時生成批量課件但同質化強、針對性弱，即便減輕了教師負擔，但也大大削弱了教師對于資源生成的智慧貢獻。人機共創產品與課堂實踐之間缺少一個有力抓手，即教師知識圖譜。該圖譜應包含教師靜態知識與動態知識兩部分。靜態知識主要有教師的學科知識、教學法知識、技術知識以及三者的融合，通過獲取并分析以上知識類型的全部數據，推理生成教師知識網絡，設計符合教師特征的教學資源雛形；動態知識包含了對教學事態發展的感知和判斷、師生課堂交互的表現特征和師生關系等個性化數據，其通過甄別選擇當前最恰當的方式，對資源雛形開展針對性調整，生成符合教學情境的課件庫、視頻庫、案例庫、實踐項目庫等。

（三）教育場景：人機共融的延展性

教育場景不單指發生教學行為的空間場域，而是包含了教與學發生的時空、對象，支持教學活動的手段、工具等。多年來，教育經歷了從線下教學到混合式教學，從信息化教學到智能化教學，技術革新不斷推動著教學模式的創變，而教育場景變革則是技術賦能的最佳觀測點。

人機共智驅動下的教育場景能夠應用豐富介質延伸教師智慧，以各種實體或虛擬實踐形式在課堂內外培養學生的能力與素養。在課堂內，通過具身智能系統創設沉浸式課堂，使教師、學生、機器能夠通過感知和交互與環境發生實時互動，此時空間內各教學要素緊密相連。系統通過感知器察覺各要素的變化并生成認知，融合教師認知產生決策從而進行場景的更替。在課堂外，通過遠程控制社交機器人以身臨其境的方式與學生互動，同時運用虛擬現實和增強現實技術將教師的情感、動作和表情等投射在機器人身上，打破純人機交互場景，將社交機器人作為同時擁有教師智慧與機器智慧的虛擬替身。已有研究表明，社交機器人能夠通過監測和跟蹤學生行為軌跡收集線索，產生與人類參與的結果相似的認知結果［34］。

（四）教育評價：人機共評的綜合體

評價是教育過程的關鍵環節，評估教學過程與結果可以促進學生發展，為教師提供改進教學的依據并提升教學質量。如今生成式人工智能技術為教學評價注入了新的活力，同時也對教師與學生提出了更高的要求，所以當前需要思考新形勢下評價主體、評價方式和評價內容應如何變革。

在評價主體上，將以師生為主體轉變為“師—生—機”全要素評價。人機共智認為機器在不斷解析與重組數據的過程中產生了智慧，給予了機器充分的主體地位。故在評價對象上，不應局限在傳統評價中的師生表現，還應對機器表現賦予評價。即支撐機器運行的核心技術在語言理解能力、情境推理能力、文本生成能力、輸入輸出能力［35］等方面的表現，從而使技術更加適應不同教學場景，豐富個性化教學策略。

在評價方式上，將“四位一體”轉變為全景式評價。傳統評價包含診斷性、過程性、總結性與增值性四類，但是實踐中卻發現評價呈現模塊化，彼此脫離，各自割裂。人工智能技術能夠彌合現實裂縫，充分連接師生情感動向、成長軌跡與課堂發展［36］。在評價過程中，以診斷性評價結果為生長起始點，以總結性評價結果為生長暫存點，兩點間是通過采集課堂圖像、面部信息、姿態信息與聲音信號形成的過程性評價動態曲線。在知識、能力與素養不同方面的增量即是貫穿評價模塊的增值性評價結果。但評價并非技術主導，全過程仍然需要教師參與甄別與權衡。

在評價內容上，著重關注高階思維、技術應用等強人工智能能力。人工智能技術已滲透在了生活的方方面面，極大地降低了師生獲取知識的成本。但是轉識成智與轉技成智的部分加工過程始終還需要人腦內部參與，所以提升自身的創造性、批判性、問題解決等能力有助于適配機器與日俱增的強人工智能能力。

四、人機共智驅動下教師教學智慧的生成路徑

人機共智驅動下教師教學智慧生成的目標是培養主動適應人工智能技術和積極開展教學的智慧型教師。這不僅要求教師具有智能技術賦能教育的專業素養，更要保持人機協同中智慧共生的站位意識。人機共智驅動下的教學智慧分為課上重構教學形態、課外系統教師培訓、全程技術倫理風險預警三條生成路徑，具體內容如下：

（一）教學形態：超脫傳統構架，技術賦能尚“美”

從系統觀角度而言，一個要素的變化將引起整體結構的變動。人機共智理念的加入也必將引發教學系統的重塑，最明顯之處即是教學形態的改變。教學形態是指通過實踐將教學本質、內涵等內隱屬性外顯出來的教學組織形式與實踐過程［37］，而人機共智既改變了教學實踐方式，又賦予了教學內隱屬性新的含義。

傳統教學實踐方式多為講授型、探究型、協作型和案例型，由于教師能力和時空場域的限制，教學活動開展與情境創設通常依靠視頻、圖片以及教師的語言塑造，此時的教學發展似乎已到達了上限。但人機共智理念的引入為打破能力桎梏與空間局限帶來了可能，情境創設形式不拘泥于音視頻等的現代教學媒體，可以是虛實聯通的無縫情境，真實場域建立基礎知識與情感連接，虛擬空間擴寬實踐場域與交流主體；也可以是線上線下的混合聯通，線下完成步調統一與素養教育，線上開展個性化教學與知識擴展；還可以是生物識別的多模態表達，將各項生理指標轉化成教學信息，挖掘學生內隱學習狀態，調整教學走向。以上技術共同構成虛實、混合、多模態相結合的網狀教學空間。技術變革實踐過程向內催生了教學本質與內涵的嬗變，幫助教學回歸育人初衷。人機共智的課堂實現了對教學全過程數據的深度挖掘，技術承擔了冗余煩瑣的解析任務，并以改變實踐的方式誘發教師對于自我、學生、課堂的狀態認知，由關注“教”到關注“人”即是教學形態改變的根本目的。技術雖支持補足了現有的教學短板，但仍不具備人類教師的個性化審美取向，對于教學形態的重塑仍需佐以教師的審美再造。此處的審美意為教師由以往教學經驗積累而生發的感知、理解、體驗、鑒賞與創造等智慧［38］，具體表現為通過挑選案例、調整環節與組建活動實現情感與價值、思維與道德的自我超越，并在知識的層級躍遷中完成從現象到精神的審美再造。技術是理性的探究與分析，教師是感性的認知與表達，理感聯通實現了知識升華與審美智趣。

（二）教師培訓：提升價值認知，身份轉型求“真”

傳統教學中教師對于自我價值的認知似乎只體現在學生的成績與成長中，而僅從他者身上獲取成就感并非教師專業發展的良方。在人機共智理念中，技術已嵌入教育的方方面面，助力教師解決了部分煩瑣的問題，教師將更有時間解放自我，關注自身內部生長，實現身份的變革與轉型，即對智慧價值的追求與引領。

開展教師培訓是幫助教師重塑角色定位的有效路徑，除為教師提供完善配套設施之外，還應關注教師本我的認知轉化，即以刺激教師內部動機的形式幫助教師實現知識由外到內的轉化，使得教師成為承載知識的主體［39］，繼而通過建立由實踐到經驗的轉化過程，幫助教師在循環往復中完成知識的遷移。培訓結構可分為以下三個方面：第一，效值合一。教師系統培訓是工具理性與價值理性結合的有效形式，以智能決策、數據驅動、多模態應用等技術快速獲取、處理與分析數據［40］，結合教師個人學識與教學經驗定制個性化培訓服務，塑造專業發展路徑，同時喚醒教師塑造未來的時代價值。第二，表現形態。數智化的培訓服務可以為教師指明成長脈絡，由學到用之間仍需要建立強效連接才能促使知識與教師心智、觀念、思維等的緊密結合，連接的載體即是集成人工智能技術的自適應培訓室。培訓室由智能評課系統與數名學生機器人組成，在教師模擬上課過程中通過智能感知與計算分析教學情況，由學生機器人隨機拋出突發性事件與問題，讓教師感知和判斷不同教學事態，并采取行動。系統針對教師的表現全面評估，建立教師個人學習檔案并給出未來發展建議。第三，價值體認。促進教師教學智慧生成是根本目的，教學智慧是反思性、情境性的。通過在培訓室中創設不同教學情境既能幫助教師尋求到知識的個性化傳輸途徑，又能夠鍛煉臨場應變的機智。在不同場景的自適應訓練中助力教師挖掘其對于“智慧”的本真悟道，同時建立教師需求與自適應培訓系統供給的供需匹配機制，即主客體要素的價值統一，助力教師完成從知識傳授者到價值引領者的身份轉變。

（三）倫理風險：警惕技術陷阱，引導教師向“善”

技術是把雙刃劍，造福人類的同時也帶來了威脅。人機共智的發展方向將給教育界帶來顛覆性創變，及時預判變革背后的風險，開展監管與預防，方能促進人機長足發展。人機共智的倫理風險延續了生成式人工智能技術發展中的問題，主要分為兩類，一類是機器發展中的客觀風險，即算法偏見與歧視、數據誤用與濫用［41］。客觀風險易造成技術的不可控發展，從而導致泄露隱私數據、操作結果生成、排擠特殊群體等現象。另一類是人機互動中的主觀風險，即主體地位讓渡、技術絕對依賴、生成內容濫用。主觀風險易造成教師主觀能動性缺失，課堂發展被機器牽著鼻子走，技術決定教師能力的上限等現象。

提前布控風險有助于讓技術沿著有利于人類的方向發展，加強監管機制是治理倫理風險的有效途徑。執行措施主要分為內外兩類：其一，由外出發，需要增設風險管控的職能部門，敦促教育人工智能立法，以法律紅線界定算法的可為與不可為，杜絕算法運行破壞現有的價值與秩序的可能。同時，建立數據分類分級保護制度，規范數據收集與使用形式［42］。其二，由內出發，秉持以人為本的理念，引領教師向“善”。培養教師數字素養與倫理意識，確保智能教育產品的合理應用范圍，引導教師主動適應智能技術環境；向教師明確技術依賴的嚴重后果，鼓勵教師以辯證與批判的思維拆解人工智能背后的邏輯以及輸出的內容，以主人翁意識為技術糾偏；同時，警惕長期使用同一教育產品而使思維被技術邏輯誘導，需廣泛嘗試不同產品以保持教學思路的主動與開闊。

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Teacher’s Teaching Wisdom Driven by Human-Machine Wisdom：

Value Connotation，Function Mechanism，and Generation Path

TU Tao1，ZHANG Yuming2

（1.Center for Studies of Education and Psychology of Ethnic Minorities，Southwest University，Chongqing 400715，China；

2.School of Journalism and Communication，Southwest University，Chongqing 400715，China）

Abstract：In the era of rapid development of generative artificial intelligence and continuous evolution of human-machine collaboration，researchers shift their focus to the questions of how to correctly examine the relationship between human teachers and intelligent devices，and to promote the digital transformation of education. This paper proposes the concept of human-machine wisdom，reorganizes the concept of teaching wisdom，and puts forward two derivative lines of “transforming knowledge into wisdom” and “transforming technology into wisdom”. Based on the logical relationship of “symbol，meaning，and value”，the teaching wisdom driven by human-machine wisdom is constructed.And the function mechanism is analyzed from four dimensions of wisdom subject，educational resources，educational scenes and educational evaluation. The generation path is proposed from three perspectives of teaching form，teacher training，and ethical risk.What’s more，the sincerity，goodness，and beauty in human-machine" relationship are advocated. The concept of teachers’ teaching wisdom driven by human-machine wisdom is helpful to promote the in-depth implementation of generative artificial intelligence in teaching，and reduce the potential ethical risks brought by strong artificial intelligence.

Key words：teaching wisdom；human-machine wisdom；artificial intelligence；digitization of education

責任編輯 譚小軍 蔣 秋