生成式人工智能賦能學(xué)習(xí)者思維進階的邏輯理路與實踐進路

中圖分類號：G434 文獻標識碼：A 文章編號：2095-5995（2025）02-0025-15

引言

思維能力是學(xué)習(xí)者終身學(xué)習(xí)應(yīng)具備的關(guān)鍵能力，是社會發(fā)展的要旨所在。2024年，習(xí)近平總書記在全國教育大會上明確強調(diào)教育、科技、人才一體化發(fā)展是教育強國的核心動力[1]。學(xué)習(xí)者思維能力的培養(yǎng)是教育、科技、人才一體化發(fā)展的樞紐，唯有以思維發(fā)展貫通教育目標、科技工具與人才素養(yǎng)，才能形成“發(fā)現(xiàn)真問題一突破新技術(shù)一培育新人才”的良性循環(huán)[2]。東西方哲學(xué)的融合，為思維進階提供了多種養(yǎng)分。中國哲學(xué)強調(diào)“體知”與“頓悟”，例如，程朱理學(xué)“格物致知”要求通過萬物觀察抵達普遍真理，這種整體性思維模式彌補了西方分析性思維的碎片化傾向，為現(xiàn)代系統(tǒng)思維、設(shè)計思維提供了思想資源[3]。現(xiàn)象學(xué)“回到事物本身”的思維方式[4]，在教育領(lǐng)域催生具身認知理論，重新定義學(xué)習(xí)者的思維進階路徑，揭示不同哲學(xué)傳統(tǒng)在思維進階層面的深層共識。然而，認知科學(xué)研究表明，思維進階并非自然衍生的線性過程，實則屬于非自發(fā)的心智躍遷，必須通過精心設(shè)計的思維訓(xùn)練、認知沖突情境創(chuàng)設(shè)等系統(tǒng)性培養(yǎng)方案與學(xué)習(xí)干預(yù)，方能實現(xiàn)思維的躍遷發(fā)展[5]。學(xué)習(xí)者思維進階作為學(xué)習(xí)者成長與發(fā)展的核心要素，其本質(zhì)是通過知識遷移能力的系統(tǒng)建構(gòu)與認知圖式的持續(xù)重組，實現(xiàn)批判性反思、創(chuàng)新性生成及復(fù)雜問題解決等思維能力躍遷，是新時代教育強國人才建設(shè)的基礎(chǔ)支撐。

生成式人工智能（ArtificialIntelligenceGeneratedContent，簡稱AIGC）是教育教學(xué)創(chuàng)新變革的重要驅(qū)動力，為學(xué)習(xí)者思維能力的提升提供了前所未有的有力支持。它正在推動教育系統(tǒng)從傳統(tǒng)的“知識傳遞”模式向“思維導(dǎo)航”模式轉(zhuǎn)變，是我國教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景下思維培養(yǎng)的必然趨勢。AIGC有極強的多模態(tài)內(nèi)容生成能力，已經(jīng)在教學(xué)資源優(yōu)化、教學(xué)方式改進等方面改變了傳統(tǒng)教育結(jié)構(gòu)。但當前的技術(shù)和實際應(yīng)用還停留在弱人工智能的認知模擬階段，其決策模型很難發(fā)現(xiàn)高階思維發(fā)展的跳躍性特征。此外，在學(xué)習(xí)者思維發(fā)展方面，缺乏對元認知與價值觀調(diào)控機制的深度支持，其過程性、真實性、方向性與精準性仍有待提升[6]。因此，亟待抓住AIGC賦能思維變革的機遇，分析AIGC賦能學(xué)習(xí)者思維的內(nèi)涵與挑戰(zhàn)，明確AIGC賦能學(xué)習(xí)者思維進階的邏輯理路，并構(gòu)建AIGC賦能學(xué)習(xí)者思維進階機制，以期為學(xué)習(xí)者思維能力進階提供理論參照和實踐啟示。

一、AIGC賦能學(xué)習(xí)者思維的機遇與挑戰(zhàn)

（一）學(xué)習(xí)者思維的理論基礎(chǔ)及內(nèi)涵

1．學(xué)習(xí)者思維相關(guān)理論基礎(chǔ)

認知發(fā)展理論揭示了學(xué)習(xí)者通過同化與順應(yīng)的認知沖突實現(xiàn)思維躍遷的階段性規(guī)律[]，AIGC通過創(chuàng)設(shè)“認知失調(diào)”問題情境，輔以蘇格拉底式反思對話，推動學(xué)習(xí)者突破前運算思維并強化元認知循環(huán) （計劃一監(jiān)控一評估）。針對認知過程，維果茨基的“最近發(fā)展區(qū)”理論為技術(shù)的應(yīng)用提供了重要參考。AIGC能通過語言理解，設(shè)計出適合個人的最佳思維引導(dǎo)方式，比如連續(xù)追問和類比案例。它不僅像一個有經(jīng)驗的助手，還能用圖譜把復(fù)雜的思維過程變得清晰、方便分享[8]。在此基礎(chǔ)上，人本主義理論強調(diào)的“心理自由”狀態(tài)與自我決定機制[9]，同多元智能理論提出的多種思維方式是相互支持的。AIGC可以通過分析學(xué)習(xí)者的特點，為他們提供安全、自主的學(xué)習(xí)環(huán)境，激發(fā)批判性等高階思維。同時，它還能根據(jù)不同的智能類型，如語言、數(shù)學(xué)或空間能力，設(shè)計合適的思維支架并進行訓(xùn)練[10]。以上要素可以組成一個有利于思維成長的系統(tǒng)。AIGC可以不斷提出有挑戰(zhàn)性的問題、貼近現(xiàn)實的問題，并創(chuàng)建互動平臺。這不僅能幫助學(xué)習(xí)者從記憶知識轉(zhuǎn)向理解和創(chuàng)造意義，還能通過人與行為、環(huán)境的連接，讓思維的發(fā)展變得清晰和可操作[11]，推動教育范式轉(zhuǎn)型。

2.學(xué)習(xí)者思維內(nèi)涵意蘊

思維作為由特定認知誘因觸發(fā)的核心能力，本質(zhì)上是學(xué)習(xí)者通過動態(tài)意義建構(gòu)系統(tǒng)認識世界與解決問題的關(guān)鍵機能。思維能力被視作把人和低等動物區(qū)別開來的重要機能，主要包括直覺思維、形象思維、邏輯思維、辯證思維和創(chuàng)造性思維[12]。其中，直覺思維是一切思維的基礎(chǔ)，與形象思維聯(lián)系更為密切，都屬于人的右腦思維范疇；而邏輯思維與辯證思維具有鮮明的理性思維特征，都屬于人的左腦思維范疇；創(chuàng)造性思維則是以上所有思維類型的綜合與融通，是一切創(chuàng)造活動的靈魂與核心[13]

學(xué)習(xí)者思維過程是學(xué)習(xí)者解決問題并建構(gòu)意義的復(fù)雜心理活動，涉及信息處理（理解、記憶等）、認知發(fā)展（概念轉(zhuǎn)變、邏輯推理等）、反思調(diào)整（元認知監(jiān)控、遷移等）等方面。學(xué)習(xí)者思維的發(fā)展過程與認知緊密相連，可映射至布魯姆目標分類的認知進階模型。布魯姆將認知目標劃分為記憶、理解、應(yīng)用、分析、評價、創(chuàng)造六個層級，這與思維過程的認知功能深度契合：直覺思維與形象思維作為基礎(chǔ)認知模式（如快速模式識別與空間想象），對應(yīng)布魯姆體系中記憶、理解等初級認知階段；邏輯思維與辯證思維依托概念轉(zhuǎn)變與系統(tǒng)推理能力，支撐應(yīng)用、分析、評價等中層認知躍遷；創(chuàng)造性思維作為各類思維的融合升華，指向布魯姆金字塔頂端的“創(chuàng)造”維度，通過突破性重組元認知元素實現(xiàn)新概念或解決方案的遷移生成。這種思維的螺旋上升過程，印證了布魯姆分類理論中從知識復(fù)現(xiàn)到意義創(chuàng)造的思維發(fā)展規(guī)律一當學(xué)習(xí)者跨越直覺感知進人邏輯推演，再通過辯證知識與價值綜合抵達創(chuàng)造輸出時，其思維系統(tǒng)便完成了從神經(jīng)生理機制到高階認知結(jié)構(gòu)的系統(tǒng)性重構(gòu)[14]。

學(xué)習(xí)者思維進階即學(xué)習(xí)者思維水平的持續(xù)提升，是以感覺和知覺為基礎(chǔ)，經(jīng)過信息感知、分析、綜合、推理和判斷等一系列過程得出結(jié)論的復(fù)合性認知活動，展示出思維水平由低階向高階不斷提升的狀態(tài)，包括思維的認知基模、思維終點和多個中間水平。思維進階需要借助分層級、有梯度的教育實踐活動推動學(xué)習(xí)者邏輯思維能力和辯證思維能力持續(xù)發(fā)展，最終邁向正確道德價值取向的創(chuàng)造性思維。這一過程需要引導(dǎo)者的整體把控，其中潛在的認知沖突與價值對齊是思維進階的基點[15]，舉一反三的變式運用是思維實現(xiàn)遷移的有效手段。

（二）AIGC賦能學(xué)習(xí)者思維的機制

AIGC能夠模擬人類認知模式、擴展思維邊界，其技術(shù)特性為賦能學(xué)習(xí)者思維提供了新可能。AIGC與學(xué)習(xí)者思維的適切性主要體現(xiàn)在AIGC的思維鏈與學(xué)習(xí)者思維在問題拆解、邏輯分析、回溯推理、自我糾錯等方面的協(xié)同作用。具體而言，AIGC通過透明化其思維鏈，為學(xué)習(xí)者提供思維腳手架，幫助學(xué)習(xí)者外化隱性思維過程。借助AIGC，學(xué)習(xí)者可以擴展思維的廣度，同時保持批判性和創(chuàng)造性等思維內(nèi)核，如圖1所示。

外化隱形思維過程生成式人工智能 學(xué)習(xí)者思維思維腳手架思維過程多源知識的情境化整合 生成多種可能方 創(chuàng)造性思維 創(chuàng)造案并評估最優(yōu)解 元認反調(diào)導(dǎo)等 螺旋上升 T 高階 評價回溯推理步驟 辯證思維修正路徑 概念認知發(fā)展理等 邏輯思維 分析知識盲區(qū) 邏輯矛盾 2 廣 應(yīng)用顯性化分布推理 信息處理 形象思維 理解理解、記憶等 低復(fù)雜任務(wù)分解 直覺思維 階 記憶人機思維鏡像

AIGC調(diào)用跨領(lǐng)域知識庫解決新問題，能夠?qū)⒁延兄R遷移到陌生情境中，展現(xiàn)出類似學(xué)習(xí)者的認知策略。這種整合不僅依賴表層特征的匹配，還通過潛在語義關(guān)聯(lián)實現(xiàn)深層推理。AIGC通過顯性化推理路徑，模擬人類漸進式的認知加工過程。它將復(fù)雜任務(wù)分解為可操作的子目標，形成“問題拆解一分步突破一綜合驗證”的推理鏈條，從而降低認知負荷，增強可解釋性。當遇到知識空缺或邏輯沖突時，AIGC可以回溯推理過程并修正路徑，展現(xiàn)出類似學(xué)習(xí)者的自我監(jiān)控能力。通過調(diào)整注意力分配，AIGC能夠轉(zhuǎn)移思維焦點，具備一定的誤差校正機制。它還可以生成多個解決方案并評估最優(yōu)結(jié)果，模擬學(xué)習(xí)者的假設(shè)檢驗過程。同時，AIGC會在推理鏈中保留被棄用的中間路徑，有助于反思學(xué)習(xí)。

上述機制為AIGC賦能學(xué)習(xí)者思維提供了前所未有的新機遇，其核心在于通過技術(shù)手段突破學(xué)習(xí)者思維的物理限制，再造思維過程，拓展思維視野等。

1.知識重構(gòu)躍遷思維范式：從“有限供給”到 “無限創(chuàng)造”

以DeepSeek、ChatGPT為代表的AIGC涌現(xiàn)，憑借強大的信息整合與生成能力，重構(gòu)知識資源，為學(xué)習(xí)者思維發(fā)展開拓新局面。以往學(xué)習(xí)者思維受限于教材、圖書館及有限網(wǎng)絡(luò)搜索，思維拓展路徑逼仄。如今，AIGC依托海量語料庫，將抽象知識具象為多模態(tài)的呈現(xiàn)，在不同學(xué)科中表現(xiàn)出不同的應(yīng)用，它能把文本轉(zhuǎn)化為3D模型，讓數(shù)學(xué)公式動起來，把歷史事件化作虛擬場景，大幅拉低復(fù)雜知識理解門檻，促使學(xué)習(xí)者通過跨學(xué)科、跨模態(tài)等方式理解知識，激活學(xué)習(xí)者的遠距離聯(lián)想能力，培育發(fā)散性思維，催生跨學(xué)科思維碰撞，激發(fā)創(chuàng)新思維。

2.思維顯化再造思維個性：從“標準化”到 “自適應(yīng)”

傳統(tǒng)教育模式受限于師資、教材和時空條件，通常采用統(tǒng)一進度和標準化內(nèi)容，難以兼顧個體差異。而AIGC的介入，使“千人千面”的思維過程成為可能。AIGC通過深度分析個體的認知特征，推動思維訓(xùn)練從標準化方式向自適應(yīng)轉(zhuǎn)變，重塑學(xué)習(xí)者的個性化思維發(fā)展路徑。AIGC通過動態(tài)認知建模和實時反饋干預(yù)，建立“一人一腦”的思維增強機制。其關(guān)鍵在于：基于交互數(shù)據(jù)（如答題時延、錯誤類型、語義分析深度），AIGC可以構(gòu)建“認知圖譜”，識別如工作記憶、類比遷移、批判性思維等多個維度的特征，并據(jù)此生成個性化訓(xùn)練方案。例如，對歸納推理能力較弱的學(xué)習(xí)者，AIGC可自動設(shè)計“漸進式案例鏈”，提供由易到難、由具體到抽象的引導(dǎo)；對發(fā)散思維不足者，則設(shè)計跨領(lǐng)域聯(lián)想任務(wù)，以促進遠距概念聯(lián)結(jié)。AIGC還可通過對話引擎動態(tài)調(diào)節(jié)問題難度。當檢測到學(xué)習(xí)者輕松應(yīng)對當前任務(wù)時，會提升問題復(fù)雜度至“最近發(fā)展區(qū)”上限；若遇到認知瓶頸，則將任務(wù)拆解為基礎(chǔ)單元，并提供支架工具。這種個性化支持有助于推動學(xué)習(xí)者形成獨特的思維發(fā)展路徑，為實現(xiàn)真正的“因材施教”提供了技術(shù)基礎(chǔ)。

3.公平賦能拓展思維視野：從“機會均等”到“結(jié)果補償”

AIGC正在重新定義教育公平的方向，并推動其從“形式機會均等”轉(zhuǎn)向“實質(zhì)結(jié)果補償”。這為不同起點的學(xué)習(xí)者提供了新的技術(shù)支持，可幫助他們拓展思維視野。傳統(tǒng)上，教育公平主要關(guān)注資源的分配。而AIGC通過認知計算和文化適應(yīng)性感知，解決了由于地域、經(jīng)濟或身體條件造成的思維發(fā)展障礙。AIGC的關(guān)鍵在于，它能夠識別學(xué)習(xí)者的潛在認知優(yōu)勢，比如流動兒童在非正式環(huán)境中形成的實踐智慧，并通過個性化內(nèi)容的生成，將這些優(yōu)勢轉(zhuǎn)化為思維發(fā)展的支點。針對視障學(xué)生，AIGC可以把幾何證明轉(zhuǎn)換成觸覺振動模型，讓學(xué)生在不依賴視覺的情況下訓(xùn)練空間推理能力，從而促進直覺思維的發(fā)展。對于使用方言的學(xué)習(xí)者，AIGC設(shè)計了不同思維方式支持，一方面保留方言中的本土認知方式，另一方面生成標準學(xué)術(shù)語言的轉(zhuǎn)換訓(xùn)練，這樣可以把文化背景和邏輯能力分開培養(yǎng)[16]。總體而言，AIGC促進了學(xué)習(xí)者思維視野，提取出多種普遍適用的思維策略，并根據(jù)每個學(xué)習(xí)者的特點，匹配最適合的學(xué)習(xí)路徑，有助于實現(xiàn)教育公平。

建；另一方面，容易導(dǎo)致學(xué)習(xí)者思維惰性，跳過深度思考和試錯修正等關(guān)鍵環(huán)節(jié)，阻礙思維的全面發(fā)展。因此，AIGC在賦能學(xué)習(xí)者思維發(fā)展的進程中，面臨多維度的關(guān)鍵挑戰(zhàn)，這些挑戰(zhàn)既涉及技術(shù)本身的局限性，亦觸及教育倫理與認知規(guī)律的深層矛盾。

1.大模型幻覺與認知公平性困境

大模型基于大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練，數(shù)據(jù)偏差或錯誤易導(dǎo)致其生成內(nèi)容有誤，產(chǎn)生幻覺問題。學(xué)習(xí)者缺乏足夠判斷力時，可能誤將錯誤信息納人知識體系，干擾邏輯思維形成，阻礙對知識的正確理解與運用[]。學(xué)習(xí)者對AIGC生成內(nèi)容的真實性、邏輯性缺乏有效評估能力，可能引發(fā)思維信任危機：盲目接受錯誤輸出，或因不確定性回避AIGC工具，均會阻礙思維訓(xùn)練的深度開展。另外，大模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)隱含文化、性別或?qū)W科偏見，可能通過生成內(nèi)容隱性傳遞刻板思維框架。

2.認知自主性與技術(shù)依賴的張力

AIGC的高效解答能力易使學(xué)習(xí)者陷入思維捷徑陷阱，過度依賴AIGC生成答案將弱化自主探究意識，致使分析、綜合等高階思維能力的退化，最終導(dǎo)致高階思維能力培養(yǎng)乏力。學(xué)習(xí)者長期依賴AIGC快速生成的答案與創(chuàng)意，還會弱化自主思考與探索能力[18]，自身創(chuàng)造性思維與語言組織能力便難以得到充分鍛煉，面對無AIGC輔助的場景，易陷人思維困境。

3.思維過程的外顯化與黑箱矛盾

盡管AIGC能夠模擬專家的思維過程，但其推理機制仍然缺乏解釋性，這可能導(dǎo)致學(xué)習(xí)者僅僅機械地模仿，而缺乏獨立思考，并且難以通過觀察AIGC的思考路徑來內(nèi)化思維策略[19]。同時，現(xiàn)有的思維評估體系主要關(guān)注知識掌握，難以有效衡量思維的進步，從而使得AIGC對于思維的培養(yǎng)應(yīng)用停留在表面。為了解決這些問題，需要通過可解釋的AIGC來提高思維過程的透明度[20]，并開發(fā)偏見檢測工具以確保思維公平；還需要設(shè)計彈性的思維評估指標，引導(dǎo)人機分工，并建立教育倫理審查機制來規(guī)范技術(shù)的使用。只有這樣，AIGC才能真正成為推動思維進步的催化劑，而非枷鎖。

（三）AIGC賦能學(xué)習(xí)者思維發(fā)展的關(guān)鍵挑戰(zhàn) 4.倫理價值對齊與隱私風險防范

AIGC富有啟發(fā)性的引導(dǎo)可幫助學(xué)習(xí)者思維由直覺形象水平向邏輯辯證水平再向創(chuàng)造性水平進階。然而，過度依賴AIGC存在兩方面問題：一方面，其生成內(nèi)容可能存在質(zhì)量問題，干擾正確思維的構(gòu)

AIGC在學(xué)習(xí)者價值觀世界觀塑造上存在方向失焦與思維隱私侵蝕的問題[21]。在價值觀導(dǎo)向上，算法偏見借由隱蔽的文化框架植入，以性別角色固化表述等形式悄然扭曲多元認知圖式的建構(gòu)，模糊價值判斷標準，致使主體在價值判斷層面形成思維偏航；而AIGC生成內(nèi)容中潛藏的歷史虛無主義敘事范式，難以形成正確且穩(wěn)固的價值觀體系。學(xué)習(xí)者思維隱私數(shù)據(jù)經(jīng)AIGC采集后，可能形成可溯源的思維身份標識，造成學(xué)生信息泄露。另外，當AIGC持續(xù)生成迎合用戶認知舒適區(qū)的內(nèi)容時，將導(dǎo)致批判性思維回路的漸進性鈍化，形成算法依賴型思維模式。這種雙向風險機制可能最終瓦解思維自主性的倫理基礎(chǔ)，造成學(xué)習(xí)者思維隱私泄露。

二、AIGC賦能學(xué)習(xí)者思維進階的邏輯理路

在討論AIGC賦能學(xué)習(xí)者思維進階的邏輯理路時，如果僅關(guān)注“AIGC如何替代教育相關(guān)工作”而忽視教育工作者與AIGC的協(xié)同邏輯，將導(dǎo)致教育溫度喪失；僅強調(diào)“教育規(guī)律”而無技術(shù)實現(xiàn)，則難以突破傳統(tǒng)教育瓶頸。從技術(shù)、教育與協(xié)同三個邏輯維度解析AIGC賦能學(xué)習(xí)者思維進階，能夠全面覆蓋智能教育系統(tǒng)的技術(shù)實現(xiàn)、教育規(guī)律適配與生態(tài)構(gòu)建，避免單一視角的局限性。因此，構(gòu)建AIGC賦能學(xué)習(xí)者思維進階的邏輯理路需從技術(shù)、教育和協(xié)同三重邏輯出發(fā)，這既回應(yīng)了智能時代教育轉(zhuǎn)型的技術(shù)可能性，又堅守了“育人”這一教育本質(zhì)，邏輯理路如圖2所示。

（一）技術(shù)邏輯：AI模型賦能思維革新

1.多模態(tài)AI大模型賦能過程的思維感知與深度理解

多模態(tài)教育大模型通過三級時間尺度的思維解析體系，構(gòu)建了學(xué)習(xí)者認知過程的動態(tài)感知與思維干預(yù)系統(tǒng)。在短時尺度（秒級），模型融合眼動軌跡、筆跡壓力等生理行為數(shù)據(jù)，實時捕捉認知負荷超載與思維卡頓，為學(xué)習(xí)者提供即時策略調(diào)整建議；中時尺度（分鐘級）結(jié)合動態(tài)知識追蹤算法，解構(gòu)解題步驟中的路徑依賴模式，結(jié)合Wang等研究者[22]提出的動態(tài)知識追蹤算法，生成思維熱區(qū)并觸發(fā)認知沖突策略，助力突破思維定勢；長時尺度（課時級）通過神經(jīng)過程網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建多維思維發(fā)展曲線，量化抽象推理、批判思維等核心能力的協(xié)同演進[23]，通過監(jiān)測多維思維指標動態(tài)預(yù)測最近發(fā)展區(qū)邊界，并推送階梯式挑戰(zhàn)任務(wù)，以此驅(qū)動抽象推理與批判性思維的協(xié)同演進。

思維感知與深度理解 T=1 T=2 T=t 本 維發(fā)展 品 思維評價與量化診斷

訓(xùn) K 中時尺度 Prompt 基于關(guān)鍵詞

練 GPT 思維習(xí)與 用戶 基于語義相似度 GPT

jii 低階思維 概念提取 邏輯銜接 邏輯推理長時尺度 ① 障礙診斷 延遲 斷裂 錯誤思維能力量

微料庫 化與發(fā)展 高維 假設(shè)檢驗 系統(tǒng)化 類推能力

調(diào) 心 Evaluation ③評估指標 概念掌握 思維流暢 策略遷移Data Training 云端 度 性 力

海量教學(xué)資源 本地端 Serving 從“評判對錯”到“解析思維Environment 源/目標實體抽取①②③ 6Action Observation 源目標

動態(tài)個性思維腳手架 User Instruction 教學(xué)領(lǐng)對上下文抽取 邏輯子圖檢索 高ActoPre Though Memory 策略網(wǎng)絡(luò) Reward 思維聯(lián)結(jié)路徑建構(gòu) 階思維系統(tǒng)性重構(gòu)Fewshothink State Action 0

用戶 Prompt Hidden 000layer

學(xué)習(xí)風格感知個性化反饋元認知調(diào)節(jié) Softma 0②π（a|） 00000

低階思維 XXX 高階思維動態(tài)思維腳手架 學(xué)習(xí)者自在發(fā)展水平 三元組表征圖譜描述表征句子文本表征

智能體

賦能 最近鄰發(fā)展水平K教學(xué)支架 思維圖式對齊 學(xué)生思維維度拓展學(xué)習(xí)動機與興趣激發(fā)

實際發(fā)展水平 不不教學(xué)支架 思維 學(xué)生自我反思評估動態(tài) 水平 用戶 相位同步 GPT 領(lǐng)域思維特點揭示

2.檢索增強生成大模型輔助的思維評價與量化 診斷

檢索增強生成教育大模型[24]構(gòu)建了基于思維鏈結(jié)構(gòu)的評價體系，通過知識檢索和生成推理的協(xié)同計算，實時評估和診斷學(xué)生的思維質(zhì)量。該技術(shù)的核心在于利用本地知識庫規(guī)范化模型的輸出，采用兩個指標，即知識的激活程度和思維路徑的復(fù)雜性，精確識別低階思維的障礙，并評估高階思維的發(fā)展?jié)摿ΑＭㄟ^動態(tài)知識圖譜中的思維鏈追溯機制，系統(tǒng)地量化概念提取的效率和策略轉(zhuǎn)移的難度，突破了傳統(tǒng)認知診斷的局限，構(gòu)建了一個多維評價框架，涵蓋了概念掌握、思維流暢性和策略遷移能力。其中，概念掌握是指個體對某一知識領(lǐng)域核心概念的理解和應(yīng)用能力，反映了對知識本質(zhì)的掌握程度。思維流暢性體現(xiàn)了個體在解決問題時思維的快速性和靈活性，使其能夠迅速產(chǎn)生多種想法和解決方案。策略遷移能力是指個體將已學(xué)策略或方法靈活應(yīng)用于新情境或問題的能力，顯示了對知識的深人理解和靈活使用。概念掌握是基礎(chǔ)，為思維流暢性和策略遷移提供了必要的知識支持；思維流暢性幫助更好地理解概念并運用策略；策略遷移能力進一步加強了概念的掌握，提升了思維的廣度和深度。基于上述邏輯，Alawwad使用課程文本數(shù)據(jù)作為外部知識庫，增強了大語言模型的回答準確性和回復(fù)的用戶友好性[25]，通過課程文本增強模型對思維狀態(tài)的解釋性，系統(tǒng)溯源錯誤成因至具體思維節(jié)點。

3.領(lǐng)域知識增強大模型引導(dǎo)的高階思維系統(tǒng)性 重構(gòu)

思維的系統(tǒng)性重構(gòu)源于元認知對認知圖式的深層干預(yù)。元認知并非簡單調(diào)節(jié)認知策略，而是通過“二階思維”對思維架構(gòu)進行拓撲重組。領(lǐng)域知識增強的大語言模型在此過程中扮演著“認知鏡像系統(tǒng)”的角色一一其知識圖譜的圖式結(jié)構(gòu)為學(xué)習(xí)者提供了思維架構(gòu)的參照模板，通過對比模型的知識拓撲與自我認知網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)差異，學(xué)習(xí)者能實現(xiàn)思維模塊的主動重構(gòu)[26]

在元認知的作用下，思維系統(tǒng)展現(xiàn)出協(xié)同作用和自發(fā)性特征。結(jié)構(gòu)化的領(lǐng)域知識庫和認知評估模型的結(jié)合，使得大模型能夠識別學(xué)習(xí)者思維系統(tǒng)中的問題。當知識圖譜的結(jié)構(gòu)與學(xué)習(xí)者的思維模式相匹配時，思維系統(tǒng)中的各個部分（如工作記憶、長期記憶、執(zhí)行控制）會協(xié)同運作。這種協(xié)同不僅提升了信息處理的效率，更為思維的突破提供了必要的條件[27]。思維的批判性和創(chuàng)造性來自于元認知建立的認知保護機制。領(lǐng)域知識增強模型通過展示思維過程中的不同可能路徑，幫助學(xué)習(xí)者形成更靈活的思維選擇能力。當領(lǐng)域知識模型和認知評估系統(tǒng)互相反饋時，實際上構(gòu)建了思維發(fā)展的路徑，這條路徑反映了學(xué)習(xí)者在不同維度（如邏輯、情感、直覺等）上思維的變化和相互關(guān)系。基于這一理念，Park結(jié)合大語言模型和學(xué)生認知評估模型，通過學(xué)生的評估結(jié)果和多種教學(xué)策略，創(chuàng)建了一個輔導(dǎo)系統(tǒng)的驗證，并對20名學(xué)生進行了測試，最終成功提高了學(xué)生的批判性思維能力[28]

4.教學(xué)交互智能體驅(qū)動的動態(tài)個性思維腳手架 引導(dǎo)

智能體作為具備感知和決策能力的軟硬件實體，在教育領(lǐng)域發(fā)展出了“教學(xué)交互智能體”這一特殊形態(tài)。傳統(tǒng)的預(yù)設(shè)支持框架無法應(yīng)對學(xué)習(xí)過程中的動態(tài)變化，而智能體驅(qū)動的動態(tài)支持系統(tǒng)通過實時分析學(xué)生的學(xué)習(xí)行為，調(diào)整支持策略一包括支持的強度、呈現(xiàn)方式和干預(yù)時機。智能體驅(qū)動的思維支持系統(tǒng)通常包括以下幾個關(guān)鍵部分：1）多模態(tài)感知層：智能體通過自然語言交互記錄、操作軌跡、認知負荷等多種數(shù)據(jù)，實時捕捉學(xué)生的認知狀態(tài)。重點是建立一個“三元評估模型”，分析學(xué)生的反應(yīng)延遲、錯誤類型和語義關(guān)聯(lián)性。2）動態(tài)評估引擎：采用混合診斷架構(gòu)，規(guī)則引擎處理結(jié)構(gòu)化的認知特征（如布魯姆分類法中的思維層級），深度學(xué)習(xí)模型解析非結(jié)構(gòu)化的行為模式。3）分層干預(yù)機制：針對低階思維障礙，采取“認知錨定”策略，通過動態(tài)知識圖譜生成類比，輔以糾錯視頻進行干預(yù)。高階思維培養(yǎng)則采用“認知沖突觸發(fā)”機制，在批判性分析階段，智能體不僅提供反例，還創(chuàng)建虛擬辯論場景，引導(dǎo)學(xué)生通過爭論發(fā)現(xiàn)邏輯漏洞。4）元認知閉環(huán)：每次干預(yù)后，系統(tǒng)會觸發(fā)反思環(huán)節(jié)，促使學(xué)生思考自己的思維過程，并通過反饋調(diào)整支持系統(tǒng)的抽象層次，實現(xiàn)從具體示范到策略框架的漸進式支持[29]。Hu等研究者設(shè)計了一種基于角色的多智能體框架，用于論點寫作訓(xùn)練。通過模擬人類辯論，生成更多樣且有說服力的論點，從而顯著提升學(xué)生的議論文寫作能力和批判性思維[30]。

（二）教育邏輯：品質(zhì)遞進驅(qū)動思維涌現(xiàn)

1.從低階思維到高階思維的非線性躍遷

在傳統(tǒng)教育模式中，學(xué)習(xí)者的思維發(fā)展通常被看作是從基礎(chǔ)的記憶和理解逐步過渡到更復(fù)雜的分析、評價和創(chuàng)造，該過程通常被認為是線性的。然而，AIGC的引入改變了這一觀點，使得思維發(fā)展表現(xiàn)出非線性的躍遷，揭示了思維發(fā)展的非線性特征，為學(xué)習(xí)者提供了通向高階思維的新途徑。AIGC能夠根據(jù)學(xué)習(xí)者的需求，快速整合大量信息，創(chuàng)建豐富的知識情境。根據(jù)復(fù)雜系統(tǒng)理論，學(xué)習(xí)者的思維躍遷具有多路徑和涌現(xiàn)性特征：在低階思維向高階思維轉(zhuǎn)變時，不僅僅是知識的疊加，而是通過認知沖突的激發(fā)、知識結(jié)構(gòu)的重組以及元認知的調(diào)節(jié)來實現(xiàn)質(zhì)變[31]，學(xué)習(xí)者需要突破原有的知識框架，通過假設(shè)驗證、矛盾整合和方案重構(gòu)來完成認思維的躍遷。從多維度信息刺激到深度思考的過程，跳過了傳統(tǒng)思維發(fā)展中的一些緩慢積累階段，思維系統(tǒng)經(jīng)歷了從“量變積累”到“質(zhì)變涌現(xiàn)”的躍遷，實現(xiàn)了思維的快速提升。

2.從被動接受者到主動建構(gòu)者的主體激活

長久以來，學(xué)習(xí)者往往扮演著被動接受知識的角色[32]。傳統(tǒng)的教師主導(dǎo)的知識傳輸模式從教師指向?qū)W生。在這種模式下，學(xué)習(xí)者通常只是等待教師的講解，消極地接受現(xiàn)成的知識，缺乏主動探索和思考，導(dǎo)致思維活躍度和創(chuàng)造力受限。基于社會認知理論[33]，AIGC幫助學(xué)習(xí)者重新定義其主體性角色。AIGC的引入有效激發(fā)了學(xué)習(xí)者的主體性，使其從被動接受者轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃拥闹R建構(gòu)者。AIGC可以根據(jù)學(xué)習(xí)者的問題生成開放式情境和探索路徑，激發(fā)學(xué)習(xí)者的好奇心和求知欲。學(xué)習(xí)者利用AIGC提供的多種創(chuàng)意啟發(fā)和情節(jié)框架，再結(jié)合自己的經(jīng)驗和想象，對這些素材進行創(chuàng)新性地組合、加工和擴展，創(chuàng)造出獨具特色的文章內(nèi)容，從而實現(xiàn)思維的主動發(fā)展。

3.從外顯行為到元認知腳手架的隱性干預(yù)

學(xué)習(xí)者的思維進階體現(xiàn)在學(xué)習(xí)過程中，具有復(fù)雜性、抽象性和動態(tài)性。因此，傳統(tǒng)教育中的教師主要關(guān)注學(xué)習(xí)者的外顯行為，如課堂表現(xiàn)、作業(yè)完成情況等，據(jù)此評估學(xué)習(xí)效果并給予反饋。然而，這種方式往往忽視了學(xué)習(xí)者內(nèi)在的思維過程和元認知能力的培養(yǎng)，難以全面掌握和評估學(xué)習(xí)者思維發(fā)展的過程，也難以針對學(xué)習(xí)者的思維進階進行干預(yù)。

元認知是對自身思維活動的監(jiān)控、調(diào)節(jié)和反思，對學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)效率和思維發(fā)展至關(guān)重要。AIGC通過多模態(tài)認知感知和動態(tài)調(diào)節(jié)，能對學(xué)習(xí)者的元認知能力進行隱性干預(yù)，其核心在于從顯性學(xué)習(xí)轉(zhuǎn)為內(nèi)隱構(gòu)建，使學(xué)習(xí)者在無意識中提升自我監(jiān)控與調(diào)節(jié)能力。根據(jù)Flavell的元認知理論[34]，隱性干預(yù)包括三個階段：行為數(shù)據(jù)捕獲、認知模式診斷和策略隱性植入。利用AIGC的數(shù)據(jù)分析和學(xué)習(xí)追蹤功能，模擬不同的學(xué)習(xí)情境，實時監(jiān)測學(xué)習(xí)者的思維軌跡和學(xué)習(xí)策略（如預(yù)測學(xué)習(xí)難點、制定學(xué)習(xí)計劃并根據(jù)實際情況調(diào)整）。這種隱性干預(yù)方式不同于傳統(tǒng)教學(xué)，它不直接干預(yù)學(xué)習(xí)者的外顯行為，而是通過潛移默化的方式幫助學(xué)習(xí)者提高元認知能力，從而更有效地管理自己的學(xué)習(xí)思維過程。

（三）協(xié)同邏輯：人機共生互促思維發(fā)展

1．人機分工下學(xué)習(xí)者思維動態(tài)邊界界定

在人機協(xié)同的學(xué)習(xí)環(huán)境中，清晰界定人機分工是促進學(xué)習(xí)者思維發(fā)展的基礎(chǔ)。AIGC憑借其強大的計算能力和海量的數(shù)據(jù)存儲，擅長處理重復(fù)性、規(guī)律性強的認知任務(wù)。在AIGC與教育融合的過程中，學(xué)習(xí)者的思維能力不斷提升，其思維邊界也處于動態(tài)變化的狀態(tài)。因此，學(xué)習(xí)者思維邊界的動態(tài)界定是人機協(xié)同的核心前提。傳統(tǒng)認知分工模型多采用人機任務(wù)的靜態(tài)劃分（如“AIGC處理知識檢索，人類負責創(chuàng)新”），但忽略了個體認知能力的動態(tài)演進性與場景特異性。基于復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)理論[35]，學(xué)習(xí)者的思維邊界呈現(xiàn)非穩(wěn)態(tài)、彈性化特征：在不同學(xué)習(xí)階段（新手、熟手、專家等）、不同任務(wù)類型（知識記憶、問題解決、創(chuàng)造設(shè)計等），人機認知分工需要持續(xù)動態(tài)調(diào)整。起初，學(xué)習(xí)者可能在AIGC的輔助下，逐漸熟悉和掌握基礎(chǔ)知識，此時，思維邊界主要圍繞對知識的理解與初步應(yīng)用。但隨著學(xué)習(xí)深入，當學(xué)習(xí)者積累了一定經(jīng)驗后，能夠在AIGC提供的信息基礎(chǔ)上，進行更深入的思考與創(chuàng)新；后期則可基于這些經(jīng)驗，利用AIGC進行進一步拓展。這種動態(tài)適配的本質(zhì)，在于實現(xiàn)人類有限認知資源與機器算力優(yōu)勢的最優(yōu)匹配。因此，明確人機認知分工，并關(guān)注學(xué)習(xí)者思維邊界的動態(tài)變化，有助于引導(dǎo)學(xué)習(xí)者在合適的認知空間內(nèi)不斷拓展思維深度與廣度。

2.人機共生的學(xué)習(xí)者思維系統(tǒng)化發(fā)展生態(tài)建立

AIGC與教育的深度融合，正在催生以學(xué)習(xí)者思維發(fā)展為核心的人機共生教育新生態(tài)。這一生態(tài)的本質(zhì)是通過技術(shù)賦能、教育規(guī)律的系統(tǒng)性耦合，實現(xiàn)學(xué)習(xí)者思維能力的全鏈條、多維度進階。基于復(fù)雜系統(tǒng)理論與聯(lián)通主義學(xué)習(xí)觀，該生態(tài)核心目標在于突破傳統(tǒng)教育中“知識獲取一思維發(fā)展一實踐應(yīng)用”的線性割裂，構(gòu)建“輸入一加工一輸出一反饋”的閉環(huán)增強回路。例如，在智能寫作生態(tài)中，AIGC不僅輔助文本生成，更通過語義網(wǎng)絡(luò)分析揭示邏輯漏洞，觸發(fā)元認知反思，最終形成“寫作實踐 $$ 認知診斷 $$ 策略優(yōu)化”的螺旋上升路徑。學(xué)習(xí)者與AIGC的交互關(guān)系將影響未來的人機教育關(guān)系，人機之間的對話將從替代思維走向共生思維，實現(xiàn)“雙向超越”[36]。汪靖等學(xué)者提出了人機共生模式，將AIGC外腦和人類內(nèi)腦創(chuàng)生融合的過程比作DNA的雙螺旋結(jié)構(gòu)，兩者因為對方的反饋而不斷演進成長，在相互配合中提升效率與效果[7]]

3.人機價值對齊下學(xué)習(xí)者思維進階的倫理約束

AIGC與教育的深度融合使得價值觀對齊成為人機協(xié)同不可避免的倫理需求。在人機共生環(huán)境中，人機價值觀對齊對學(xué)習(xí)者思維進階至關(guān)重要，其核心問題在于：AIGC的算法優(yōu)化邏輯與教育的育人目標之間存在本質(zhì)沖突。這可能導(dǎo)致三種思維異化：首先，思維同質(zhì)化。推薦系統(tǒng)的協(xié)同過濾機制可能導(dǎo)致信息繭房效應(yīng)，使得思維進階路徑局限于數(shù)據(jù)驅(qū)動的重復(fù)模式。其次，價值觀馴化。AIGC生成內(nèi)容中的潛在意識形態(tài)框架，可能通過認知神經(jīng)機制改變學(xué)習(xí)者的倫理判斷標準。長期接觸這類內(nèi)容后，學(xué)習(xí)者的思維方向可能偏離正常軌道，按照錯誤的意識形態(tài)框架進行思考，難以明確價值取向，導(dǎo)致價值觀錯亂，無法形成獨立、客觀的價值評判體系。最后，個人數(shù)據(jù)泄露。對話日志中的認知軌跡通過算法解析后，可能生成可商業(yè)化的數(shù)據(jù)圖譜，形成新的隱私問題。

因此，在人機交互過程中，必須實施系統(tǒng)化的倫理約束。為此，人機共生生態(tài)的構(gòu)建需要建立生成內(nèi)容的認知偏差預(yù)警系統(tǒng)，實時檢測如文化刻板印象強化度、歷史敘事扭曲值等倫理參數(shù)，使用差分隱私技術(shù)對思維特征數(shù)據(jù)進行脫敏處理，通過聯(lián)邦學(xué)習(xí)實現(xiàn)“可用不可見”的數(shù)據(jù)分析。這些措施可以保障思維進階的方向性和教育性。只有在遵循倫理規(guī)范的前提下，合理使用AIGC促進思維進階，才能實現(xiàn)人機和諧共生，推動學(xué)習(xí)者在健康倫理框架內(nèi)實現(xiàn)思維的持續(xù)發(fā)展與提升。

三、AIGC賦能學(xué)習(xí)者思維進階機制

學(xué)習(xí)者思維進階依托認知科學(xué)內(nèi)核展開，其邏輯起點在于精準定位思維結(jié)構(gòu)的認知基模，進階路徑遵循思維發(fā)展過程推演規(guī)律，強調(diào)跨學(xué)科知識的遷移重構(gòu)。如圖4所示，AIGC通過專家知識圖譜錨定認知基模，以可解釋推理鏈實現(xiàn)思維過程的可視化追蹤，依托多學(xué)科交叉情境促進概念網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)結(jié)，最終構(gòu)建起“認知基模確立一進階過程形塑一思維適性發(fā)展”的動態(tài)機制。

（一）智能與專家協(xié)作支持下學(xué)習(xí)者認知基模確立

智能教育系統(tǒng)依托多種學(xué)習(xí)分析技術(shù)，對學(xué)習(xí)者的認知要素進行動態(tài)分析：知識結(jié)構(gòu)的關(guān)聯(lián)性揭示了學(xué)習(xí)內(nèi)容的組織方式，問題解決路徑的追蹤反映了程序性思維的運作特點，認知負荷的變化監(jiān)測則展示了元認知調(diào)節(jié)的效果。這種數(shù)據(jù)驅(qū)動的建模雖然可以構(gòu)建認知結(jié)構(gòu)的映像，但難以捕捉思維品質(zhì)的深層特征。教育專家通過對話式認知診斷、動態(tài)評估任務(wù)等干預(yù)手段，能夠深人分析學(xué)習(xí)者的概念表征特點一一包括知識聯(lián)結(jié)的方式、思維策略的適應(yīng)性以及批判性反思的水平。這種質(zhì)性診斷不僅能彌補智能系統(tǒng)的局限性，還能識別出認知框架中的潛在發(fā)展區(qū)，如直覺思維的初步發(fā)展或創(chuàng)造性思維的雛形[38]。智能技術(shù)載體與專家的協(xié)同機制形成了認知框架的動態(tài)調(diào)整系統(tǒng)。當智能算法不斷吸收專家標注的認知特征數(shù)據(jù)時，其評估內(nèi)容逐步擴展到思維風格、認知靈活性等深層次特征，使得思維始終保持動態(tài)發(fā)展的特性：既包含當前思維水平的清晰圖像，又蘊含思維進階的潛力路徑。

智能與專家協(xié)作支持下學(xué)習(xí)者認知基模確立 顯式思維鏈推理下學(xué)習(xí)者思維進階過程形塑數(shù)據(jù)驅(qū)動異常思維節(jié)點發(fā)現(xiàn)知識掌握度 思維復(fù)雜度 遷移能力 概念聯(lián)結(jié)學(xué)生智能體 學(xué)科思維品質(zhì) 涌現(xiàn)特征 活躍度 學(xué)生 交互 邏輯整合參考 經(jīng)驗解釋中 8 認知基模饋修正 專家 gt; 遷移創(chuàng)新GPT精準快照 M 動態(tài)發(fā)展 1 理想思維路徑思維發(fā)散 需調(diào)用高階 需采用 思維聚合步驟1 步驟2 步驟3 結(jié)論1多學(xué)科交叉賦能學(xué)習(xí)者思維適性發(fā)展 問題步驟1 步驟2步驟3 結(jié)論2生物學(xué) 過賴 維定推維拓撲混心理學(xué) 理 歷史學(xué) 知識聯(lián)結(jié)-跨學(xué)科思維節(jié)點 思維斷層 錯誤結(jié)論方法遷移-跨領(lǐng)域創(chuàng)新應(yīng)用 正向解析 M 逆向解析 ＼～哲學(xué) 學(xué)生思維的演化情況 可解釋學(xué)生思維診斷溯因社會 數(shù)學(xué) GPT元認知輔助-個性化思維發(fā)展 1O 復(fù)雜性科學(xué) 該同學(xué)在回答問題“如何計算一個物體在斜面上的下滑美學(xué)智能 加速度”中出現(xiàn)了錯誤 原因：他雖然在第一 步正確畫出了受力分析，但他依賴直覺就判定了物體受力分析的分解方法， 混淆了重力沿斜面方向的分力與垂直斜面方向的分力，從而得出了錯誤的加速度結(jié)果，應(yīng)該適當訓(xùn)練力的合成和分解讓思維可見，讓成長可解。\"千人干鏈”思維發(fā)展過程

（二）顯式思維鏈推理下學(xué)習(xí)者思維進階過程形塑

1.基于認知活動邏輯推理的思維顯化溯源

結(jié)合顯式思維鏈推理能力，AIGC為觀察思維動態(tài)發(fā)展提供了創(chuàng)新框架[39]。其核心價值在于通過結(jié)構(gòu)化的認知建模，使思維過程的外顯化表達成為可能。AIGC采用認知框架分析策略，將問題解決過程轉(zhuǎn)化為可追溯的思維路徑：通過元認知調(diào)控機制分解認知任務(wù)，建立命題間的邏輯關(guān)系，最終形成具有因果聯(lián)系的思維序列。這種序列不僅展示了思維產(chǎn)物的形成過程，還揭示了認知結(jié)構(gòu)的動態(tài)調(diào)整，包括概念重構(gòu)的觸發(fā)條件、推理模式的逐步改進以及認知偏差的形成過程。在解決復(fù)雜問題的情境中，系統(tǒng)通過認知支持工具引導(dǎo)學(xué)習(xí)者進行層級推理，同時捕捉表層的陳述內(nèi)容和深層的認知操作。模型能夠分析命題間的邏輯結(jié)構(gòu)，當學(xué)生當出現(xiàn)認知遷移困難時，系統(tǒng)通過語義網(wǎng)絡(luò)分析準確識別認知框架中的斷裂點，將隱性的認知過程轉(zhuǎn)化為包括時間和邏輯層次的立體認知模型，為思維進階的研究提供了動態(tài)分析框架。

2.基于顯式思維鏈診斷的思維全過程輔助

通過分析解題過程中的思維鏈結(jié)構(gòu)變化，系統(tǒng)可以揭示學(xué)習(xí)者從信息處理到認知重構(gòu)的完整發(fā)展過程。在信息處理的初始階段，模型通過識別概念聯(lián)結(jié)的偏差和邏輯斷裂點，精確定位由經(jīng)驗直覺主導(dǎo)的簡單推理特點，暴露知識網(wǎng)絡(luò)中的薄弱環(huán)節(jié)。在這一階段，學(xué)習(xí)者主要依賴直覺思維，能通過過往經(jīng)驗迅速做出初步判斷，但缺乏深入的邏輯推理和系統(tǒng)性分析。隨著學(xué)習(xí)者思維的逐步發(fā)展，形象思維開始發(fā)揮作用，他們能夠通過直觀的圖像、模型或類比來理解復(fù)雜概念，將抽象問題具體化，從而更清楚地把握問題的核心。在這一階段，學(xué)習(xí)者對概念的理解逐漸加深，思維流暢性也得到改善，能夠從多個角度思考問題。當思維鏈中頻繁出現(xiàn)假設(shè)驗證、矛盾識別等批判性思維時，標志著學(xué)習(xí)者進人高級認知階段，他們的元認知監(jiān)控開始系統(tǒng)化運作，能夠主動處理新舊知識之間的沖突。在這一階段，邏輯思維和辯證思維成為主導(dǎo)，學(xué)習(xí)者不再僅依賴直覺判斷，而是通過嚴密的邏輯推理和對矛盾的深入分析，逐步建立起更加完善的認知體系。優(yōu)化策略階段的關(guān)鍵在于策略遷移能力的形成，模型通過對比不同領(lǐng)域任務(wù)中的思維結(jié)構(gòu)，捕捉學(xué)習(xí)者如何用抽象原理替代具體推理的轉(zhuǎn)變過程。在這一過程中，創(chuàng)造性思維開始發(fā)揮重要作用，學(xué)習(xí)者能夠突破傳統(tǒng)思維的局限，提出創(chuàng)新的解決方案，并靈活地將已有的學(xué)習(xí)策略遷移到新的情境中。

3.顯式思維鏈賦能學(xué)習(xí)者思維的雙向釋義

在認知建構(gòu)的正向維度，模型依托知識結(jié)構(gòu)圖將學(xué)生的言語表征分解為概念節(jié)點與命題關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，通過認知邏輯的結(jié)構(gòu)化方法生成可驗證的思維路徑。這一過程不僅完成了信息的形式化轉(zhuǎn)換，更實現(xiàn)了思維過程的可視化建模，使得內(nèi)隱的認知軌跡展現(xiàn)為具備邏輯結(jié)構(gòu)的推理路徑。在反思調(diào)節(jié)的反向維度，系統(tǒng)通過對比理想思維路徑與實際思維路徑的結(jié)構(gòu)特征，利用認知差異分析方法精準識別偏差類型，包括關(guān)鍵概念的缺失、邏輯關(guān)系的斷裂或結(jié)構(gòu)的混亂等常見的認知障礙。思維的三維度評估框架在此過程中發(fā)揮著核心作用，其中概念掌握度通過節(jié)點激活模式分析，思維流暢性通過推理鏈條的響應(yīng)速度來評估，策略遷移能力則通過不同情境下推理路徑的相似性進行計算。這種雙向分析機制最終形成了“認知監(jiān)測一偏差識別一策略優(yōu)化”的完整反饋循環(huán)，使思維發(fā)展成為一個可觀察、可干預(yù)、可提升的科學(xué)過程。

（三）多學(xué)科交叉賦能學(xué)習(xí)者思維適性發(fā)展

在數(shù)字教育生態(tài)中，多學(xué)科融合為學(xué)習(xí)者的思維發(fā)展提供了動態(tài)支持框架。大模型通過其跨學(xué)科知識整合能力，解構(gòu)學(xué)科之間的界限并重組知識內(nèi)容，為不同認知特點的學(xué)習(xí)者定制思維發(fā)展路徑。AIGC通過三個層次來促進思維適應(yīng)：在知識連接層，利用語義網(wǎng)絡(luò)技術(shù)將數(shù)學(xué)建模、文學(xué)隱喻、生物學(xué)等跨學(xué)科概念整合為思維節(jié)點；在方法遷移層，幫助學(xué)習(xí)者理解不同學(xué)科知識背后的思維方式，并將這些思維方法應(yīng)用到其他領(lǐng)域，實現(xiàn)知識的靈活運用與創(chuàng)新；在元認知層，通過反思記錄思維過程，幫助學(xué)習(xí)者識別自己的推理方式和思維特點。在思維監(jiān)控方面，系統(tǒng)結(jié)合教育神經(jīng)科學(xué)指標，通過分析解決問題時跨學(xué)科知識使用的頻率、學(xué)科間聯(lián)系情況等，生成學(xué)習(xí)者思維適應(yīng)性圖譜。對于在工程思維中表現(xiàn)出強結(jié)構(gòu)化但較弱調(diào)整能力的學(xué)習(xí)者，系統(tǒng)會設(shè)計逐步改進的任務(wù)；而對于擅長發(fā)散思維但缺乏聚焦思維的學(xué)習(xí)者，則提供平衡兩者的訓(xùn)練。這種多學(xué)科的思維訓(xùn)練不僅有助于大腦的靈活性發(fā)展，還能通過揭示認知沖突促進思維模式的改變，最終幫助學(xué)習(xí)者形成適應(yīng)自己認知特點的跨學(xué)科思維方式。

四、AIGC賦能學(xué)習(xí)者思維進階的實踐進路

在智能技術(shù)深度重構(gòu)教育生態(tài)的背景下，AIGC為學(xué)習(xí)者思維發(fā)展提供了多維進階路徑。本章在技術(shù)工具與人本價值的辯證統(tǒng)一中，既強調(diào)智能技術(shù)對思維品質(zhì)的增強效應(yīng)，更注重培養(yǎng)具有自主發(fā)展能力、社會責任意識和向善價值追求的終身學(xué)習(xí)者，最終實現(xiàn)工具理性與教育本真的有機融合。AIGC賦能學(xué)習(xí)者思維進階的實踐進路概覽如圖4所示：

系數(shù) 反正AI總是正確 情境模擬批判性思維可能會退方程組解法 體加速度方程 的，用它很快就 化，得學(xué)會自己先思能把作業(yè)完成。 自主性增強 考，再參考Al。生物學(xué)4跨學(xué)科知識聯(lián)結(jié) 歷史學(xué)我們作為學(xué)生，也應(yīng)項目情境 社會 復(fù)雜性科 我單一課程情境 Y跨學(xué)科情境知識遷移-問題解決-創(chuàng)新生成的全鏈條思維躍升 技術(shù)賦能與人文精神共生的思維向善化0 。的學(xué) 1合 全 本主義科 維發(fā)展 發(fā) 善思領(lǐng)下跨 習(xí)者 面化 化 向善 下一階段，我想 考慮到你數(shù)學(xué)不錯，我來基于具體交互提供 學(xué)習(xí)Python 提供Python算法促進你思維進階 架 T 4 O 的邏輯思維跨學(xué)科過渡。可信交互技術(shù)實現(xiàn)思維品質(zhì)的可見化生長 A維進學(xué) 終身學(xué)習(xí)者自主思維與個性化認知重構(gòu)1 實踐進路業(yè)導(dǎo) 我會機械制造 我會機械制人協(xié)作會代碼編寫雄進階關(guān)鍵期輔余訓(xùn)練去除 公 D ？ B 茶技術(shù)賦能邏輯與素養(yǎng)發(fā)展規(guī)律深度耦合 群體智慧超越個體思維局限，\"智慧共生體\"培育O 。

（一）跨學(xué)科整合的學(xué)習(xí)者思維發(fā)展全面化

傳統(tǒng)學(xué)科教育往往強調(diào)學(xué)科的獨立性和專業(yè)性，學(xué)習(xí)者在單一學(xué)科框架內(nèi)學(xué)習(xí)，思維容易受到局限。跨學(xué)科整合是打破學(xué)科界限、促進學(xué)習(xí)者全面思維發(fā)展的重要途徑，AIGC通過整合多學(xué)科的知識，推動學(xué)習(xí)者思維從單一認知向更復(fù)雜的系統(tǒng)性思維轉(zhuǎn)變。其核心在于打破傳統(tǒng)教育的線性知識傳遞方式，構(gòu)建“知識連接一批判性反思一創(chuàng)新實踐”的循環(huán)發(fā)展路徑。技術(shù)方面，動態(tài)知識圖譜與多模態(tài)生成能力有效地打破了學(xué)科之間的壁壘，AIGC不僅可以將物理公式與歷史事件建立聯(lián)系，還能夠通過文本、代碼和三維模型的結(jié)合，激發(fā)學(xué)習(xí)者的空間推理和計算思維。在個性化學(xué)習(xí)領(lǐng)域，AIGC基于多種數(shù)據(jù)分析構(gòu)建學(xué)習(xí)者的認知畫像，從最初結(jié)構(gòu)性提示到更高階自我反思引導(dǎo)的動態(tài)調(diào)整支持方式，確保思維發(fā)展與學(xué)習(xí)者的最近發(fā)展區(qū)相匹配。然而，技術(shù)過度依賴可能導(dǎo)致思維的同質(zhì)化，因此需要通過選擇性介人和保護數(shù)據(jù)多樣性來確保學(xué)習(xí)者思維的全面發(fā)展。

（二）可信大模型增強下學(xué)習(xí)者思維具身化

具身認知理論突破傳統(tǒng)認知的離身性局限，強調(diào)身體與環(huán)境的互動在思維發(fā)展中的重要作用。在可信智能體支持的學(xué)習(xí)環(huán)境中，具身思維的發(fā)展的三個主要途徑是：認知具象化、經(jīng)驗情境化和反思結(jié)構(gòu)化。可信智能體促進具身思維發(fā)展的核心機制包括以下三個方面：首先，構(gòu)建多模態(tài)鏡像系統(tǒng)，通過動作捕捉和生物反饋技術(shù)，將學(xué)習(xí)者的內(nèi)隱認知轉(zhuǎn)化為可視化的行為軌跡，幫助學(xué)習(xí)者將身體與概念建立聯(lián)系。其次，設(shè)計認知支持體系，基于動態(tài)知識圖譜，生成逐步遞進的具身任務(wù)鏈，確保學(xué)習(xí)者在其最近發(fā)展區(qū)內(nèi)獲得適當?shù)膶W(xué)習(xí)體驗。最后，創(chuàng)設(shè)社交實踐情境，通過角色扮演和合作解決問題，幫助學(xué)習(xí)者將認知遷移到實際情境中，提升其高階思維能力。評估體系的構(gòu)建圍繞“行為一認知一元認知”三層評估框架。行為層通過分析動作模式的匹配度來評估操作規(guī)范性；認知層利用知識錨定技術(shù)驗證概念理解的深度；元認知層則通過對比思維過程來評估反思的質(zhì)量。動態(tài)評估結(jié)果能夠?qū)崟r調(diào)整學(xué)習(xí)任務(wù)，形成“評估一反饋一優(yōu)化”的認知增強循環(huán)。在支持策略方面，有三個創(chuàng)新點：首先，知識實體化設(shè)計將抽象的理論轉(zhuǎn)化為可操作的動作方式，增強認知的具身性；其次，雙通道反饋系統(tǒng)結(jié)合即時生物反饋與延時的反思指導(dǎo)，幫助學(xué)習(xí)者整合經(jīng)驗；最后，透明化的調(diào)節(jié)機制使學(xué)習(xí)者了解智能體的決策過程，促進批判性思維的培養(yǎng)。

（三）素養(yǎng)連續(xù)統(tǒng)視域下學(xué)習(xí)者思維高效化

連續(xù)統(tǒng)被定義為人們認識和實踐對象在時間上連續(xù)不斷、空間上緊密關(guān)聯(lián)、性質(zhì)上相互交融的統(tǒng)合整體[40]。連續(xù)統(tǒng)的觀念也同樣適用于素養(yǎng)研究。素養(yǎng)本身是一個發(fā)展歷史悠久的動態(tài)性、開放式的概念。素養(yǎng)連續(xù)統(tǒng)視域強調(diào)學(xué)習(xí)者核心素養(yǎng)的持續(xù)發(fā)展和進階，AIGC能夠助力學(xué)習(xí)者在這一過程中實現(xiàn)思維的高效化。素養(yǎng)連續(xù)統(tǒng)涵蓋了從基礎(chǔ)技能到高階思維能力等多個層次的素養(yǎng)發(fā)展階段。在基礎(chǔ)素養(yǎng)培養(yǎng)階段，AIGC可以通過智能輔導(dǎo)系統(tǒng)，為學(xué)習(xí)者提供個性化的基礎(chǔ)知識學(xué)習(xí)路徑。通過對學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的分析，AIGC精準把握學(xué)習(xí)者的薄弱環(huán)節(jié)，提供高效的學(xué)習(xí)資源，避免盲目重復(fù)學(xué)習(xí)，節(jié)省學(xué)習(xí)時間和精力，為思維的進一步發(fā)展奠定堅實基礎(chǔ)。隨著學(xué)習(xí)者素養(yǎng)的提升，進人高階思維能力培養(yǎng)階段，AIGC能夠根據(jù)素養(yǎng)連續(xù)統(tǒng)的要求，為學(xué)習(xí)者設(shè)計具有挑戰(zhàn)性的學(xué)習(xí)任務(wù)和項目。學(xué)習(xí)者需要運用系統(tǒng)思維、創(chuàng)新思維和批判性思維，對問題進行分析并提出解決方案，同時，在AIGC的輔助下進行方案評估和優(yōu)化。在這一過程中，AIGC實時反饋學(xué)習(xí)者的思維過程，引導(dǎo)其不斷反思和調(diào)整，使學(xué)習(xí)者能夠沿著素養(yǎng)連續(xù)統(tǒng)高效提升思維能力。

（四）群智涌現(xiàn)支持下學(xué)習(xí)者思維社會化

在AIGC重構(gòu)知識協(xié)作生態(tài)的今天，學(xué)習(xí)者思維的進化路徑已突破個體局限，轉(zhuǎn)向群體智慧的協(xié)同共振。群智涌現(xiàn)不僅改變知識生產(chǎn)的組織形式，更在深層次重塑人類認知的社會化屬性。這種轉(zhuǎn)變揭示了一個根本性命題：當技術(shù)將分散的個體思維編織為有機網(wǎng)絡(luò)時，教育正從“培養(yǎng)獨立思考者”向“培育智慧共生體”演進。維果茨基的“社會文化理論”在智能時代獲得新解一AIGC構(gòu)建的協(xié)作平臺，使學(xué)習(xí)者能夠突破物理邊界，在實時互動中形成思維共振。社會化思維訓(xùn)練，本質(zhì)上是對哈耶克“分散知識利用”[41]理論的實踐突破，這種轉(zhuǎn)變印證了群體智慧不再是數(shù)量的累積[42]，而是通過技術(shù)中介實現(xiàn)的質(zhì)變升華。這場由AIGC推動的思維社會化革命，本質(zhì)上是對人類認知存在方式的重新定義。當群體智慧通過智能媒介實現(xiàn) 1+1gt;∞ 的認知涌現(xiàn)，教育便不再是單純的知識傳承，而進化為生命體與環(huán)境持續(xù)交互的自組織系統(tǒng)[43]。在此進程中，學(xué)習(xí)者既需保持批判性省思，又要具備“吾生也有涯，而知也無涯”的開放襟懷，方能在技術(shù)賦能的群智生態(tài)中，實現(xiàn)從“社會化思維”到“思維社會化”的思維涅槃。

（五）終身學(xué)習(xí)導(dǎo)向下學(xué)習(xí)者思維個性化

在AIGC重構(gòu)教育生態(tài)的當下，終身學(xué)習(xí)已從理念層面的倡導(dǎo)演化為技術(shù)賦能下的實踐范式。學(xué)習(xí)者思維的自主性與個性化，正成為技術(shù)浪潮中個體突破認知邊界、實現(xiàn)思維進階的核心路徑。學(xué)習(xí)者不再被動接受預(yù)設(shè)的知識框架，而是通過智能對話、個性化推薦與動態(tài)學(xué)習(xí)路徑規(guī)劃，成為認知網(wǎng)絡(luò)中的主動編織者。思維自主是在技術(shù)依存與人性解放的張力中突圍。AIGC帶來的不僅是效率提升，更是認知民主化的革命。當AIGC替代基礎(chǔ)性知識生產(chǎn)時，學(xué)習(xí)者的核心競爭力必然轉(zhuǎn)向批判性思維、價值判斷與元認知能力等[44]。然而，算法推薦可能導(dǎo)致“信息繭房”，智能輔助可能削弱深度學(xué)習(xí)動力等技術(shù)依存的風險亦如影隨形。因此，真正的思維自主需要構(gòu)建“技術(shù)一人性”的共生生態(tài)：一方面利用AIGC實現(xiàn)如《中國教育現(xiàn)代化2035》提出的“服務(wù)全民終身學(xué)習(xí)的教育體系”[45]，另一方面堅守人類獨有的反思性與倫理意識，在“人機協(xié)同”中實現(xiàn)從“工具理性”到“價值理性”的思維躍遷。可見，AIGC并非簡單替代人類思考，而是通過重構(gòu)學(xué)習(xí)范式，迫使學(xué)習(xí)者直面“何以為人”的終極追問。當技術(shù)將個性化與自主性推向極致時，終身學(xué)習(xí)的本質(zhì)愈發(fā)清晰一一它既是應(yīng)對知識爆炸的生存策略，更是人類在智能時代捍衛(wèi)主體性、實現(xiàn)精神自由的必由之路。

（六）人本主義引領(lǐng)下學(xué)習(xí)者思維向善化

AIGC與教育的深度融合，在提升思維效率的同時，也引發(fā)了技術(shù)工具理性與教育人文價值的深層沖突。人本主義教育觀強調(diào)“全人發(fā)展”，要求技術(shù)賦能始終服務(wù)于人的尊嚴、自主性與倫理判斷力。然而，現(xiàn)實教育場景中，AIGC的算法優(yōu)化邏輯可能異化學(xué)習(xí)者的價值觀。因此，在AIGC賦能學(xué)習(xí)者思維進階的過程中，人本主義理念的引領(lǐng)對于思維向善化至關(guān)重要，構(gòu)建以人本主義為錨點的向善化思維發(fā)展體系，成為智能時代教育不可回避的使命。人本主義驅(qū)動的學(xué)習(xí)者思維可持續(xù)化需要建構(gòu)動態(tài)校準體系，以抵御技術(shù)異化對認知基模的雙重侵蝕：其一，價值觀溯源凈化機制，通過動態(tài)價值觀審計實時監(jiān)測AIGC生成內(nèi)容中的意識形態(tài)滲透強度（如文化霸權(quán)指數(shù)、歷史敘事扭曲值），構(gòu)建批判性認知基模過濾算法偏見，使學(xué)習(xí)者在價值思辨過程中同步解構(gòu)算法植入的隱性方向錯亂，從而實現(xiàn)價值坐標系動態(tài)糾偏。其二，思維生態(tài)隱私屏障，采用認知聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架對高階思維特征進行分布式脫敏處理。這種“健康可持續(xù)”的思維站位與教育生態(tài)，為智能時代培養(yǎng)兼具創(chuàng)新力與責任感的學(xué)習(xí)者提供了關(guān)鍵路徑。

總結(jié)

AIGC賦能的思維進階，本質(zhì)是一場“學(xué)習(xí)者的認知革命”。當機器能夠處理知識加工的機械性工作，教育更需聚焦學(xué)習(xí)者獨有的類比聯(lián)想、價值判斷與意義創(chuàng)造能力。思維能力成為智能時代個體發(fā)展的核心競爭力，以AIGC賦能學(xué)習(xí)者思維進階是教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型下理想的生態(tài)愿景，也是未來教育的基本價值追求。本文充分發(fā)揮AIGC賦能學(xué)習(xí)的機遇，分析學(xué)習(xí)者思維內(nèi)涵以及挑戰(zhàn)，構(gòu)建了技術(shù)、教育、協(xié)同的三重邏輯理路，并建立了認知基模、全過程與發(fā)展的思維進階機制，包括以智能與專家協(xié)同支持下確立進階認知基模、以顯示思維鏈推理下追蹤思維進階全過程、以多學(xué)科交叉賦能學(xué)習(xí)者思維適性發(fā)展。為了促進學(xué)習(xí)者思維全面化、具身化、高效化、社會化、個性化、向善化，從跨學(xué)科整合、可信大模型增強、素養(yǎng)連續(xù)統(tǒng)、群智涌現(xiàn)、終身學(xué)習(xí)、人本主義引領(lǐng)六方面提出實踐進路。未來教育不是人與AIGC的競爭，而是通過技術(shù)增強實現(xiàn)人類思維的升維，這既是AIGC賦能學(xué)習(xí)者的終極目標，也是教育新質(zhì)人才培養(yǎng)的必然選擇。

參考文獻：

[1］努力培養(yǎng)德智體美勞全面發(fā)展的社會主義建設(shè)者和接班人一習(xí)近平總書記在全國教育大會上的重要講話在廣大少先隊輔導(dǎo)員和少先隊工作者中引起熱烈反響一中華人民共和國教育部政府門戶網(wǎng)站[EB/OL]．[2025-03-31]．http：//www.moe.gov.cn/jyb_xwfb/s5147/202409/t20240920_1152022.html.

[2]LewisA，Smith D.Defining higher order thinking[J].Theory intopractice，1993，32（3）：131-137.

[3]蔡鐵權(quán).“格物致知”的傳統(tǒng)詮釋及其現(xiàn)代意蘊一種科學(xué)與科學(xué)教育的解讀[J].全球教育展望，2014，43（06）：111-121.

[4]孫寧．中介與還原：皮爾士的“顯象學(xué)”和胡塞爾的“現(xiàn)象學(xué)”[J]．世界哲學(xué)，2025，（02）：115-125.

[5]MiriB，DavidBC，UriZ.Purposelyteachingforthepromotion of higher-order thinkingskills：A caseofcritical thinking[J].Researchinscienceeducation，2007，37：353-369.

[6]汪靖，陳恬妮，楊玉芹．思維與調(diào)節(jié)的融合共創(chuàng)：生成式人工智能支持的人智交互過程與模式研究[J].中國電化教育，2024，（08）：45-55.

[7]FischerKW.Atheory of cognitive development：Thecontrol and construction of hierarchies of skills[J]Psychological review，1980，87（6）：477.

[8]Chaiklin S.The zone of proximal developmentinVygotsky's analysis of learning and instruction[J].Vygotsky's educational theory in cultural context，2003，1（2）：39-64.

[9]Johnson AP.Humanistic learning theory [J]．Educationpsychology：Theoriesoflearningandhumandevelopment，2014：1-10.

[10]Gardner HE.Frames of mind：The theory of multipleintelligences[M]．Basic books，2011.

[11]Fosnot C T.Constructivism：Theory，perspectives，and practice [M]．Teachers College Press，2013.

[12]SchrawG，McCrudden MT，Lehman S，etal．Anoverview of thinking skills[J]．Assessment of higherorder thinking skills，2011：19-45.

[13]Mumford MD，McIntoshT.Creativethinkingprocesses：The past and the future [J]．The Journal ofCreative Behavior，2017，51（4）：317-322.

[14]詹澤慧，李通德．科學(xué)高階思維的本質(zhì)探尋與分層解構(gòu)［J]．遠程教育雜志，2024，42（03）：41-51.

[15]朱彩蘭，陳彤，李藝，等，關(guān)聯(lián)思維的內(nèi)涵與形成路徑研究[J]．電化教育研究，2023，44（05）：29-35+43

[16]胡衛(wèi)平，徐晶晶，皮忠玲，等．智能時代的教育變革：思維型教學(xué)理論引領(lǐng)“技術(shù)賦能教學(xué)”［J]．遠程教育雜志，2023，41（06）：3-9.

[17]Du X，Xiao C，Li S.Haloscope：Harnessing unlabeledIImgenerationsforhallucinationdetection[J].Advances in Neural Information Processing Systems，2024，37：102948-102972.

[18]FanY，Tang L，Le H，et al．Beware of metacognitivelaziness：Effectsof generativeartificial intelligenceonlearning motivation，processes，and performance [J].BritishJournal of Educational Technology，2025，56（2）：489-530.

[19]Wei J，Wang X，Schuurmans D，et al.Chain-of-thoughtprompting elicitsreasoningin large languagemodels[J]．Advancesin neural information processingsystems，2022，35：24824-24837.

[20]GatY，CalderonN，F(xiàn)ederA，et al．Faithfulexplanations ofblack-box nlp modelsusing Ilm-generated counterfactuals[J]．a(chǎn)rXiv preprint arXiv：2310．00603，2023.

Llt;」-iar ua Ia Naiuu allLLivioyelhelpfrom other LLMswithoutrevealingprivateinformation？[J].arXivpreprintarXiv：2404．01041，2024.

[22]Wang Z，Zhou J，Chen Q，et al．LLM-KT：AligningLarge Language Models with Knowledge Tracing usinga Plug-and-Play Instruction[J].arXiv preprint arXiv：2502．02945，2025.

[23]KasneciE，SeβlerK，Kuchemann S，etal.ChatGPT forgood？On opportunitiesand challenges oflargelanguage models for education[J]．Learningandindividual differences，2023，103：102274.

[24]Lewis P，Perez E，Piktus A，et al.Retrieval-augmented generationforknowledge-intensivenlptasks[J].Advances in neural information processingsystems，2020，33：9459-9474.

[25]Alawwad HA，Alhothali A，Naseem U，et al.Enhancing textbook question answering task with largelanguagemodelsand retrieval augmented generation[J]．Available at SSRN4761601，2024.

[26]詹澤慧，遠程學(xué)習(xí)者的元認知作用機制研究[J].中國電化教育，2011，（05）：50-53.

[27]Abu-Rasheed H，Abdulsalam M H，Weber C，et al.Supporting student decisions on learning recommendations：AnIlm-basedchatbotwithknowledgegraphcontextualization for conversational explainabilityandmentoring[J].arXivpreprint arXiv：2401.08517，2024.

[28]Park M，Kim S，Lee S，et al. Empowering personalizedlearning througha conversation-basedtutoring systemwith student modeling[C]//Extended Abstracts ofthe CHI Conference on Human Factors in ComputingSystems.2024：1-10.

[29] LiuJ，Huang Z，Xiao T，et al.SocraticLM：exploringsocraticpersonalized teachingwith large languagemodels[J].AdvancesinNeuralInformationProcessing Systems，2024，37：85693-85721.

[30]Hu Z，Chan H P，Li J，et al.Debate-to-Write：APersona-Driven Multi-AgentFramework for DiverseArgument Generation [J].arXiv preprint arXiv：2406.19643，2024.

[31]Holyoak KJ，Thagard P.Mental leaps：Analogy invuyLivi」 pivuu，ivvv

[32]Freire P．The adult literacy process as cultural actionforfreedom[J].Harvard educational review，1970，40（2）：205-225.

[33]Bandura A.Social foundations of thought and action[J]．Englewood Cliffs，NJ，1986，1986（23-28）：2.

[34]Flavell JH.Metacognitionand cognitive monitoring：Anew area of cognitive-developmental inquiry[J].Americanpsychologist，1979，34（10）：906.

[35]Holland J H． Hidden order[J]．Business Week-Domestic Edition，1995，21：93-136.

[36]黃濤，張振梅，劉三女牙．以共存求共生：人智協(xié)同共育如何可能[J]．教育研究，2025，46（01）：147-159.

[37]汪靖，米爾外提·卡馬勒江，楊玉芹．人機共生的復(fù)合腦：基于生成式人工智能輔助寫作教學(xué)的應(yīng)用發(fā)展及模式創(chuàng)新[J]．遠程教育雜志，2023，41（04）：37-44.

[38]Chu Z，Wang S，Xie J，et al．LIm agents foreducation：Advances and applications[J]．a(chǎn)rXivpreprint arXiv：2503．11733，2025.

[39]Guo D，YangD，ZhangH，et al.Deepseek-r1：Incentivizingreasoningcapabilityinllmsviareinforcement learning[J]．a(chǎn)rXiv preprintarXiv：2501．12948，2025.

[40]毛家驥．論形式本體論中的融合概念及其演變：從連續(xù)統(tǒng)的部分到類的部分[J]．四川師范大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版），2025，52（02）： 46-52+199-200

[41] Hayek F A．The use of knowledge in society[M]//Modernunderstandingsoflibertyandproperty.Routledge，2013：27-38.

[42]Kelly K.Out of control：：The new biology of machines，social systems，and theeconomic world[M].Hachette UK，2009.

[43]Wiener N.Cybernetics or Control and Communication inthe Animal and the Machine[M]．MIT press，2019.

[44]Faure E.Learning to be：The world of education todayand tomorrow[M].Unesco，1972.

[45]中共中央、國務(wù)院印發(fā)《中國教育現(xiàn)代化2035》－中華人民共和國教育部政府門戶網(wǎng)站[EB/OL].[2024-10-11].http：//www.moe.gov.cn/jyb_xwfb/s6052/m0e_838/201902/t20190223_370857.html.

Logical and practicalpathway of artificial intelligence generated content empowering the progression of learner thinking

Zhongmei Han’，Jili Chen1，Changqin Huang

（1.Zhejiang Key Laboratoryof Inteligent EducationTechnologyandApplication，Zhejiang Normal University Jinhua，Zhejiang，321004；2．Collge of Education，Zhejiang University，Hangzhou，Zhejiang，310058）

Abstract：Therapid developmentof generativeartificial inteligence（AIGC）isaccelerating the deep integrationof Alandeducation，furtherpromoting thetransformationof learners'thinkingfrom traditionallinearpatterns toaumanmachinecollboration paradigm.However，the technological dependenceinduced byAIGCtends tocause issues suchas cognitiverigidityamong learners，potentiallyleading tohomogenizedinnovationcapabilitiesandvaluedeviations.These chalenges contradict Chinesephilosophicalprinciples like“study thenatureofthings toacquire knowledge”and“the integrationoflearningandthinking”，hindering thecultivationanddeepeningof learners'thinking，thusurgentlyrequiring resolution.Thispaper systematicallyclarifiestheconnotationand opportunitiesofAIGC-empowered learnerthinking developmentByintegratingtechnological，ducationalandcolaborativelogics，itevealsthelgicalpathwaysthough whichAIGCfacilitates learners’thinkingdevelopment.A learnerthinkingprogressionmechanismisestablished， comprising“cognitive schema deconstruction-progressiveprocess shaping-adaptive thinking development”Finally， practical pathways for AIGCempowermentareproposed fromsixdimensions：multidimensionaldevelopment，eiciency enhancement，socializedlearning，autonomouspersonalization，andethicalorientationof learners'thinking.Thisresearch providestheoreticalsupportand practicalguidanceforpromoting high-qualityeducationaldevelopmentandcultivating new-quality talents.

Keywords：Artificial Inteligence GeneratedContent；Large Language ModelinEducation；LearnerThinking；HumanComputer Collaboration；High-quality Education

（責任編校：周文鼎）