AI時代的能力變革：培育人機協作能力

ChatGPT和DeepSeek等生成式人工智能技術的崛起，重塑了人機交互方式和人機關系，人機共智和人機共治正從理想走進現實，推動著生產方式、學習模式乃至知識生產方式的深刻變革。在這一背景下，人機協作能力正逐步成為AI時代最重要的核心能力之一。未來社會的競爭不再單純是人與人之間的較量，而是人與AI如何高效協作、如何利用AI拓展人類能力的競爭。因此，培養人機協作能力，將成為AI時代個體與社會適應智能化變革、提高生產力和競爭力的關鍵。

基于人機協作的多維能力圖譜

隨著AI技術的迅速發展，人機協作能力的內涵和要求也發生了變化。傳統的人機協作指人與計算機系統、自動化設備或軟件工具之間的交互，表現為人類對機器單向度的機械式操作。而在AI時代，人機協作能力已從簡單的工具操作擴展至人與智能系統的雙向適應與深度協同，表現為二者之間的動態交互、智能決策與協作共創的特點。因此，AI時代下的人機協作能力，指的是個體與智能系統進行高效交互、合理分工、深度融合，以增強認知、優化決策、激發創造力，并最終實現特定目標的關鍵能力。通過對人機協作能力進行縱向邏輯拆解，其內在結構可分為“認知—技能—思維—價值”四個層面。其中，人工智能知識與人機交互能力共同構成能力體系的基礎層，是實現人機協作的知識支撐與技能保障；批判性思維作為中層要素，是協作過程中的理性調節機制；人工智能倫理意識位于價值層面，承擔人機協作的規范引領功能。四個維度由低到高、層層遞進，形成從“能用”到“善用”再到“負責任使用”的能力發展路徑，系統構建了AI時代人機協作能力的理論框架。

人工智能知識，是人機協作的基礎認知，對應“我是否了解AI是什么、能做什么”的問題導向。該維度強調個體對AI的原理、能力邊界及潛在風險的理性認知。具備人工智能知識的個體，不再是被動的信息接收者，而是能夠在實際情境中合理選擇并應用AI工具，進行知識學習、自我調節與創新創造的個體。

人機交互能力，是人機協作的基礎技能，聚焦“我是否具備與AI高效協同的能力”。該維度強調個體與AI系統進行高效溝通、精準傳達指令與有效反饋處理的綜合能力。這不僅意味著學習者要熟練掌握與AI溝通的語言、指令及反饋機制，更重要的是具備快速識別、調整并優化人機交互策略的能力。良好的人機交互能力有助于學習者從傳統單一的信息消費者轉型為積極的信息生產者和創新者，推動其利用AI工具實現更高層次的學習與創造。

批判性思維，是人機協作的理性保障，針對“我是否能判斷AI給出信息的真實性與可靠性”這一核心問題。在AI驅動的學習場景中，海量信息和內容的快速生成容易導致知識真假難辨與價值取向模糊的問題。因此，學習者必須擁有高度敏銳的批判性思維，充當“質檢員”，對人工智能生成的內容進行有效辨識、判斷與評價。該思維強調對問題定義、推理過程、結論可靠性的理性審視，避免過度依賴AI輸出的“標準答案”，重視發展學習者在復雜問題中的獨立思考和決策能力。

人工智能倫理意識，是人機協作的價值規范，聚焦“我是否能負責任地使用AI”。AI技術的廣泛應用，使數據隱私、算法偏見等倫理風險日益凸顯。增強學習者的人工智能倫理意識，使其能夠審慎地對待AI生成內容及其應用場景，避免出現技術濫用或誤用的隱患，成為人機協作時代的重要保障。倫理意識的培養不僅關注學習者如何合理合法地使用AI技術，更聚焦于其在技術使用過程中對社會責任、數據隱私、知識產權等倫理邊界的明確把握，確保人機協作的可信、可控和可持續發展。

面向人機協作能力培養的教育轉型

為了有效回應AI時代人機協作能力的培育要求，當前教育體系需統籌推進“課程內容—教學范式—教師角色—評價機制”四個關鍵維度的結構性轉型，這體現從“教什么—如何學—如何教—如何評價”的全鏈條改革邏輯，推動教育實踐由內容重構到形式改革，再到目標轉向的閉環式轉型。

課程體系的重構：從學科中心到問題導向。傳統課程體系以學科知識為核心，強調知識積累與標準化測評。而AI技術能夠高效整合、生成和推薦海量知識資源，大幅降低了獲取知識的門檻。在此背景下，傳統的學科分類模式逐漸顯現出局限性，教育的關鍵不再是知識的傳授，而是如何引導學生在海量信息環境中進行有效篩選，整合不同學科的知識，實現跨學科的綜合運用，以解決復雜現實問題。因此，課程體系應由學科中心向問題導向轉型，強調學生在AI技術的輔助下，培養人機協同、跨學科思維與創新實踐能力，以適應未來社會的需求。這種教學模式已經在一些創新教育實踐中得到成功應用。例如，埃隆·馬斯克所創辦的Astra Nova學校采用了問題導向式的教學模式，突破傳統學科劃分，以主題式課程結構重塑學習方式，要求學生圍繞問題進行深入探究、自主檢索、分析應用相關知識，提升解決復雜問題的能力。

教學范式的創新：從教師主導到學生中心。傳統教學主要依靠教師“人力”實施赫爾巴特式的班級授課制，采用一對多的方式進行知識傳授。這一模式主要服務于統一目標的培養，但在滿足學生個性化學習需求方面存在明顯局限。生成式人工智能的出現，使得課堂教學正在從以教師為中心轉向以學生為中心，真正實現杜威的兒童中心論。生成式人工智能作為每位學生的“個性化教師”，能夠根據個體需求提供實時反饋、智能指導與資源支持，實現“千人千面”的個性化教學支持。當前，美國的ALPHA學校已率先實踐這一教學模式，通過將個性化的AI學習與豐富的研討活動相結合，充分激發學生的學習潛力，提升學習興趣與學業表現。這一案例表明，人類智能（教師）與人工智能協同賦能的模式，能夠塑造真正意義上的、以學生為中心的學習生態，促進個體的主動學習、深度思考與創新實踐。

教師角色的進化：從知識傳授到支持引導。傳統模式下，教師作為知識權威，通過單向傳授實現統一化的知識傳輸與人才培養。隨著AI時代學生對個性化學習需求的不斷增強，教師的角色正經歷深刻轉型，其職責不再局限于傳統的知識傳授，而是轉向人機協同中的學習引導。在新范式下，教師不僅需要承擔學習統籌者、社會化目標設定者和個性化學習指導者等多重角色，還需掌握AI工具為學生設計個性化的學習路徑、優化學習體驗，并提供必要的心理與情感支持，從而實現由“知識灌輸”向“學習賦能”的根本轉變。

評價體系的變革：從學科素養到學習素養。長期以來，傳統的教育評價體系以學科知識的掌握程度為核心衡量標準，強調對學習成果的靜態測評。然而，隨著AI與教育的深度融合，學習者獲取、處理和應用知識的方式發生根本性變革。在這一背景下，如何高效學習、如何持續學習以及如何利用AI優化學習過程，已超越知識本身，成為教育評價體系重構的關鍵。因此，教育評價需強化過程性評估，從關注學科素養，轉向衡量學習者的學習素養，強調其在多變的知識生態中能否自主獲取知識、優化學習策略，并借助AI工具提升認知與實踐能力。評價則從關注“學生學了多少”轉向“學生對學習方法的掌握程度”，關注學生的終身學習能力，以適應智能時代的變革。

總體而言，AI時代的到來不僅重塑了人機關系，還對個體核心能力提出了全新要求。通過課程體系、教學范式、教師角色、評價機制的系統性重構，方能有力支撐高素質人才的培育，實現教育體系與社會發展需求的深度契合，逐步實現人類與人工智能攜手共創的美好圖景。