數字時代中國教育學自主知識體系建構的新認識、新命題和新路徑

當今，世界正處于文字與數字深度交融的歷史轉折點。在這一進程中，大模型通過向量計算試圖將一切事物量化，不僅以數字方式重新表征現實，也逐步將人類由物理世界帶入一個嵌套于算法與數據之中的“數字現實”。繼土地、勞動力和資本之后，數字正迅速成為推動社會生產的第四要素。與此同時，機器的外延也隨之從工廠生產領域擴展滲透于人類的整個社會生活之中，推動了工業文明向智能社會的轉型。人工智能作為新的技術形態不僅發揮了工具的作用，更在潛移默化中重塑著我們對世界、社會與人的理解和認識。在此背景下，研究者圍繞教育實踐的數字化、智能化變革形成了大量的成果，但對于教育研究尤其是教育學知識、理論建構的研究涉及較少。教育學作為一門緊密關聯知識生產與人類發展的問題導向型學科，面對數字時代新興技術的變革與沖擊，亦需要進行深刻的范式轉換，這也將影響中國教育學自主知識體系的建構。已有研究者圍繞生成式人工智能對教育學知識生產產生的功用[、新境況[2]、影響及應對措施3展開了研究，這為中國教育學自主知識體系的建構提供了新的視角與啟示。此外，也有研究者立足于技術樂觀的視角對數智時代自主知識創新的基本邏輯和實踐路徑展開研究，并取得了一定的成果[4]。數字技術的發展極大地擴展了人類認知的界限，在大量知識涌現的同時，也在不斷侵蝕著人的主體性與判斷力。因此，我們需辯證地審視數字時代中國教育學自主知識體系的建構，既要回應技術發展的現實訴求，又要堅守人文精神的底線，從而避免陷入“普羅米修斯式羞愧”之中。

一數字時代中國教育學自主知識體系建構的新認識

數字技術帶來了知識生產主體、知識生產方式、知識內容構成、知識傳播方式的深度變革：促使知識生產主體愈發多元，推進不同主體情境間教育知識或信息的交流、交融與交鋒；推動知識生產方式從知識生產模式1、模式2到模式3的轉變；在知識內容構成上，呈現出從“硬”知識向“軟”知識、“灰”知識、“暗”知識等多元化知識類型轉化的趨勢[5]；形成多模態融合的傳播方式，信息的標簽化使知識傳播的精準度與效率提升，推動傳播向個性化和智能化方向發展，其中視頻與圖像所具有的“可意象性”，在一定程度上催生了隱性知識和元理論知識的形成[]。但數字技術除了產生諸多“福利”之外，也帶來了人的主體性和整體性的流逝以及價值危機，這些構成了教育學知識體系得以建構的現實前提。

1主體間性的人機交往范式正重塑生命的表征形態

“眼見不一定為實，構建事實的基礎材料在逐漸失去效力；說者不一定為人，人際互動與人機互動在逐漸失去界限。”[7數字化推動了“后人類視角”的興起，生成式人工智能的發展使機器的“類主體性”不斷凸顯，知識生產不再僅依賴于個體研究者的理性推演與經驗歸納，人類進入一個與智能機器共存的“共智時代”，傳統的主客二分的交往范式轉向主體間性的人機交往范式，人-機關系進入一個充滿不確定性的新階段。人工智能的發展路徑經歷了對人腦思維的功能模擬、結構模擬和行為模擬三個階段，其技術基礎也由早期的邏輯推理系統轉向以神經網絡為核心的深度學習機制，在該機制下人工智能根據人類的輸入指令與語言符號來理解并模仿人類語言，通過不斷反饋優化語言模型從而習得人類語言。以ChatGPT和Deepseek為代表的生成式人工智能的誕生與迅速發展，標志著智能機器已從被動執行人類指令的工具，轉變為具備自然語言交互能力且可生成文本、圖像乃至邏輯結構的“類主體性”存在，成為人類認知活動中的重要協同主體。這一發展為知識生產注入了新的活力，也促使以數據為核心、以人機協同為方式的數據中心化知識生產范式日益占據重要地位[8]。

數字技術發展不斷解構人獨有的生命屬性，使數據主導的算法邏輯逐漸建立起來。福柯在《話語的秩序》一書中提出了“話語構型”這一概念，旨在通過話語再現物的秩序，從而幫助人類認識和理解世界，在這一過程中，話語作為中介隱含了一套篩選與過濾機制，構建了一種話語的秩序。到了數字時代，這一機制被進一步放大與深化，通過數據收集和自動算法，正在形成一種算法秩序，架構了“詞-物-數據”三元對應關系[]，具體表現為：其一，算法邏輯旨在將一切事物轉化為數據或元素，記錄儲存至處理器中，人也變成了被數據分析和描述的“物”，在數據化、檔案化的過程中面臨著去質化風險，人之間最特殊的差異性存在被客觀量化數據抹去，人類的許多高級智能被大數據和算法所取代，不同領域的知識被視為數據流的不同模式[10]。其二，計算機的黑箱屬性使人在這一過程中處于被動地位，即人只能夠接觸到算法所輸出的結果，而無法掌控其內部的運行邏輯與形成機制。其三，隨著數字生命秩序逐漸建立，未來可能會誕生由生物體與機器組成的混合智能雜合體。在控制論、信息論、系統論的影響下，信息實現了與語境、意義以及信息載體的分離，改變了依靠肉體定義生命的方式，由此誕生了以數據形式存在于虛擬空間中的數字生命形態[]。正如 EIu[2]所言：技術自身具有自我增長的特性，其演進速度正逐漸超出人類的掌控，未來或將出現類似科幻作品中呈現的賽博格式新型生命體。

2信息的碎片化在不斷消解人的整體性

數字時代不僅深刻變革了人類的生活方式，也對人的認知結構與認知方式進行了根本性的重構。自科學革命和啟蒙運動以來，現代研究型大學逐漸確立了其作為知識機構的核心地位，成為承擔系統性知識生產任務的主要載體。在這一范式下，知識生產不僅高度依賴于大學制度的組織邏輯和資源配置機制，也被建構為學術共同體內部尤其是精英知識分子群體的專業特權。教育學領域存在一種層級型認識論，主體間存在單向的制約，主客體關系界限嚴明，理性能力備受推崇，這使知識的產生、判斷、傳播成為教育精英的專屬任務[13]。教育學知識的形成亦多以學科為基本單元[14]，遵循“專家主導-文本生產-同行評審”的線性模式展開，其理論體系和方法論路徑在一定程度上受到西方學術傳統的深刻影響。

數字時代打破了精英式的單一知識生產主體和傳播模式，并逐漸向多元協同方向發展。人工智能尤其是生成式人工智能的快速發展，使其以高度的便捷性與可及性為多主體參與知識生產與傳播提供了技術支撐，在擴充人的認知邊界的同時也在不斷地解構人的整體性：其一，主體的多元擴充使大量的知識涌現，也帶來了知識質量難以控制的問題。知識在高速流通的過程中被不斷肢解，呈現碎片化，其邏輯性和系統性被破壞。接受者也因自身掌握的片段式知識，導致較難形成關于教育世界的全面、客觀的整體性認識。其二，在“短小精悍”的圖像與視頻知識的長期投喂下，知識生產者的認知與表達逐漸扁平化，表現為知識生產者越來越傾向于使用簡潔、形象的語言進行表達。這不僅削弱了其對復雜問題進行深入思考與綜合分析的能力，也動搖了新知識誕生所依賴的認知與語言基礎。其三，斯蒂格勒將存儲記憶視為一切推理與判斷得以展開的基礎，認為記憶是知識的原型[15]。然而，技術憑借其在信息儲存容量和提取速度方面的絕對優勢，正不斷削弱人類對自主記憶與知識積累的依賴，這將導致人類認知能力的外包和思維深度的淺化，進而引發復制性知識替代原創性知識的危機。

3數字技術在教育生態系統的深度嵌入帶來價值隱憂

在數字技術高度嵌入的當代社會，以大數據為基礎的信息媒介已深刻滲透人類日常生活的方方面面。數字技術尤其是生成式人工智能在教育領域的深度嵌入，使教育生態正在經歷一場深刻的變革，帶來了課堂模式、教學方式、學習方式和師生關系等的巨大轉變，并擴大了教育學的范疇和邊界。數字技術作為基礎性媒介不僅是信息傳播的工具，更是知識構造的場域，這為教育領域的其他相關主體參與教育學知識體系建構提供了可能。數字媒介作為一個龐大的數字檔案庫，通過持續將教育活動中各類參與者的行為與反應進行數據化、檔案化和模型化，成為現實世界的鏡像。在這一過程中，學生、教師、研究者等各類教育主體在使用數字媒介的同時，也不斷生成教育數據，從而擴展了教育學知識的來源和基礎，并以多維度、多時間尺度的形式間接參與到教育知識的生產與重構中。

教育不僅是知識傳遞的過程，更是價值培養與人格生成的重要場域，而數字技術本身因情感和倫理等價值屬性的缺失所引發的隱憂日益凸顯。“盡管生成式AI在語言和創意表達方面已展現出強大的功能性，但它仍缺乏人類在情感體驗、價值觀與倫理邊界形成、社會認同等方面的獨特性。”[16]由于機器本質上不具備自我意識與情感感知，教育者和學習者在數字環境中被簡化為網絡中的“行動元”，人的感性體驗、感知能力及其內在的情感世界是無法通過數字編碼徹底還原和傳遞的，這也決定了純技術手段無法承載教育過程中情感與價值生成的核心任務，失去了原本豐富而復雜的主體性。教育本質上強調“以愛喚醒愛”的主體價值，這意味著教育不僅是知識傳遞的過程，更是一種基于主體間的情感共振與價值生成的深層次人際交往過程。唯有在教師與學生相互理解、回應和建構意義的過程中，才能生成新的知識場域，推動個體人格的完整發展。

然而，人工智能技術所固有的情境抽離特性及其背后的數字理性邏輯，正在加劇工具理性的主導地位，使教育活動中的感性世界與理性世界日益分離。教師逐漸從擁有自主創造力和情感回應能力的主體，異化為功能性、程序化的他者角色，其在社會結構中獨特的倫理與人文價值被系統性忽視，教育的人文屬性與人的全面發展目標也因此遭到削弱。在此背景下，亟需對數字技術在教育中的深度應用保持必要的批判性反思，強調教育的人文維度和情感基礎，并以此為基礎進行教育學自主知識體系的建構。

二數字時代中國教育學自主知識體系建構的新命題

面對數字技術對人的主體性、整體性、價值性的沖擊，并結合中國教育學知識體系建構中存在的既有問題，我們需要對中國教育學知識體系進行反思性建構。立足“自主與主體”“世界與中國”“物質世界-虛擬世界-精神世界”三個方面，本研究提出數字時代中國教育學自主知識體系建構的新命題。

1以自主性為導向的本體轉向

“自主性是主體性的核心內涵，也是必要條件，而具備主體性，才具備了參與平等交往的條件。”[17]在數字時代背景下，構建中國教育學的自主知識體系必須以“重建主體性”為核心導向。當前語境下，主體性的內涵得到了多重擴展，不僅指向中國教育學相對于西方教育學傳統的理論自主性，還涉及數字技術特別是生成式人工智能深度介入知識生產過程之后人類個體相對于技術系統的思維自主性，以及國家在國際學術場域中政治立場與意識形態上的自主性。

第一，中國教育學長期對西方教育學范式的依賴，是其誕生之始一直存在至今的老問題。自20 世紀初教育學在中國誕生以來，如何突破“西方中心主義”的理論框架，實現本土經驗的理論化、學術語言的自主化，一直是學界不懈追尋的方向。近年來，“自主知識體系建構”上升為國家戰略，為教育學者建設理論自主性提供了制度支持與歷史機遇。第二，“人類理性特有的主體性和自主性，是人與機器的本質區別。”[18]在數字技術高速發展的今天，特別是生成式人工智能不斷嵌入教育研究與實踐的情境中，教育學的主體性還面臨著來自技術理性過度膨脹的現實挑戰。隨著技術工具的廣泛可及化與高度智能化，其無聲無息地介入并貫穿于人的整個生命歷程。在此背景下，教育研究者更需警惕陷入“技術拜物教”的迷思，避免喪失獨立思考與批判的能力。因而，保持主體性意味著必須保持對技術本質的清醒認知，大數據并不是全知全能，應強調人的思維能動性與價值判斷，避免技術邏輯對教育邏輯的“殖民”。第三，數字技術并不是價值中立的，其本身嵌入了特定國家的文化價值觀和政治意識形態。“技術不僅是一種效率增益的工具，還折射出人類世界的價值取向與社會關系更深層的內在規定，表征了部分社會屬性。”[19]人工智能所依賴的數據資源、技術平臺及模型架構，在很大程度上被特定的資本權力結構與意識形態系統所規訓和塑形。從數字基礎設施到平臺算法，從知識推薦機制到數據治理標準，技術背后潛藏著話語權的較量。知識的生產和傳播在表面的去中心化與民主化背后，可能潛藏著更深層次的價值導向與文化控制。對于作為國家文化根基與主體建構核心機制的教育而言，這一問題尤其關鍵，其知識生產若依附于技術邏輯與資本邏輯，國家勢必將面臨主體性被消解與價值扁平化的危機。當前涌現的數字殖民主義、技術殖民主義、平臺殖民主義、加密殖民主義等批判性理論[20]，為我們思考數字時代教育學知識的自主性提供了重要參照。

2在普遍性與特殊性的張力中凸顯中國立場

普遍性與特殊性是哲學領域的一對基本范疇，也是中國教育學自主知識體系建構過程中必須要面對和厘清的一組命題，其間既涉及認識論層面的知識建構與理解方式，也牽涉價值論層面的教育目的與文化立場。特別是在當前推動中國教育學自主知識體系建構的時代語境中，厘清普遍性與特殊性的內涵和張力，已成為不可回避的理論命題。中西方語境中對于“普遍性”與“特殊性”的理解存在根本差異[21]，在西方主導的知識傳統中，普遍性通常被視為超越文化、歷史與語境的“真理”形式，從而獲得更高的理論地位。這種對普遍性的強調，實則隱含著一種知識等級制，即以西方中心的知識邏輯作為衡量他者知識合法性的尺度。這種話語邏輯在全球教育學術界廣泛滲透，導致中國教育學長期處于“用西方理論解讀中國實踐”的學術依附狀態，進而削弱了本土教育學的主體性與獨立性，使中國教育學在國際學術界陷入舉步維艱的發展困境。

在當下中國教育學自主知識體系的建構過程中，為凸顯國家主體性，學界形成了要扎根中國本土，解決中國問題，構建具有本土語境、文化意涵與時代關懷的核心議題、核心范疇和核心表達的共識。在此過程中，突出并確立中國教育學的“特殊性”，成為突破理論話語依賴、建構知識自主性的關鍵路徑。這一“特殊性”不僅體現為對中華優秀傳統教育思想的繼承與發展、對馬克思主義方法論的應用，還體現為對中國社會實踐與教育現實的深度回應。然而，對特殊性的強調，并不意味著對普遍性的全然否定。事實上，若將普遍性完全等同于西方話語的代名詞，并將其排除在中國教育學建構的理論框架之外，反而可能陷入新的封閉與狹隘。在中國傳統形而上的語境中，普遍性指的是方法的性質，即道的性質的共通性。雖然不同國家在教育目標、內容與手段上存在差異，但是在數字技術影響下教育學知識生產的方式、機理、載體甚至所面臨的問題都是相同的。無論是人工智能、算法決策對教育倫理的沖擊，還是沉浸式技術對學習方式的重塑等，都是各個國家需要共同面對和解決的問題。在此意義上，中國教育學的自主知識體系必須在突出本土特殊性的基礎上，回應全球教育發展面臨的共性問題[22]。

3“物理-精神-虛擬”三重空間交織下重塑知識境域

當下人類處于物理空間、精神空間、虛擬空間三重空間之中，虛擬與現實交互，人類與機器共生，構成了前所未有的存在樣態。虛擬世界對物理世界和精神世界的不斷滲透與重構，正在深刻改變人類的生活方式、認知方式乃至存在方式。在此背景下，教育學自主知識體系的建構要凸顯人的主體性，亟須回應三重空間結構帶來的現實挑戰與哲學關切。

一方面，教育學知識體系的建構需主動促進物理世界與虛擬世界的深度融合。隨著技術的不斷演進，其在教育領域中的角色早已超越工具性層面，從早期的輔助教學設備演變為智能系統、知識伙伴乃至“擬人格化”的存在。例如，生成式人工智能不僅能輔助研究者進行資料整理、文本撰寫與邏輯建構，還能改變師生互動結構與知識生成機制。在某種意義上，技術已不僅是人的外部延伸，更是通過算法、感知和數據的“物質化過程”逐步融入人的身體與認知系統，成為“身體-技術聯合體”的重要組成部分。在虛擬空間中，個體既是意義建構的主體，也是數據邏輯與編碼機制的客體[23]；“真實空間的教育與虛擬空間中的教育同樣真實，兩個空間共同組成人們整全的經驗來源。”[24]《教育強國建設規劃綱要（2024-2035年）》明確提出，以教育數字化開辟發展新賽道，促進人工智能助力教育變革[25]。面對這一趨勢，教育學不僅要在實踐層面提供理論指導，更需在知識體系建構中將技術介入的教育生態、虛擬場域中的教育關系、數字教育倫理等議題納入其學術框架。

另一方面，在高度技術化的背景下，教育學知識體系建構也需要積極挽救精神世界的失落。技術與算法邏輯在提高效率的同時，也可能造成人的主體性削弱、教育的工具化傾向以及對生命意義的遮蔽。尤其是在人文學科面臨大幅縮招的現實境況下，教育學亦面臨著生成式人工智能技術對人文傳統的嚴峻挑戰。從歷史維度來看，有關科學主義和人文主義研究范式的爭論貫穿于教育學的發展歷程中，自赫爾巴特創建科學教育學以來，科學化一直是教育學的普遍追求。期間雖也出現了以德國哲學家狄爾泰為代表的文化教育學，為人文科學地位的據理力爭，但受科學化的影響，實證的研究方法一直占據主流。數字時代的到來進一步推動了實證方法的廣泛應用，數據分析工具如CiteSpace、SPSS、NVivo 等的出現，使教育研究的科學性與技術性得到空前加強，為知識體系的建構提供了新的工具。然而，數據所捕捉的永遠是現象的表層，難以承載教育的本質與主體精神性維度。如果教育學僅依賴于實證化的數據和邏輯，人類的思維將會陷入一種機器般的工具性思維[26]，從而陷入技術的迷思，無法真正做到培養全面而自由發展的人。教育學是一門研究人的學科，“人不僅是一個自然生命體，更是一個超自然的意義生命體…對人的意義生命體的把握只能通過對話、移情、體驗、理解，進入人的內心世界。”[27]在技術賦能教育實踐的同時，更要以人文精神引導教育的價值方向，通過質性研究方法如民族志、現象學與扎根理論等，挖掘教育生活中的深層經驗與背后的文化意蘊，實現現實世界與精神世界的連接。這不僅是對教育本質的回歸，也是教育學走向自主化、理論創新與文化自覺的重要路徑。

三數字時代中國教育學自主知識體系建構的新路徑

時代之勢已逆不可擋，需正確看待并認識數字時代技術對教育學知識體系建構帶來的巨大變化。一方面，大數據通過對海量信息的獲取與分析，展現出比人類研究者更強的跨學科知識儲備和運用能力，在一定程度上彌補了個體研究者的能力局限，為獲取更為完整而確定的知識注入了新的可能；但另一方面，人工智能的“智能性”具有根本性的局限，當前的生成式模型依賴大量語料的訓練與語言模式的統計分布，通過概率驅動的語詞拼接完成內容生成，其本質上并不具備人類的抽象推理能力、創造性意圖以及理解能力，因此并不具有生成新知的能力。如今，弱人工智能缺乏意識與“意向性”，無法真正“理解”自身所輸出的內容，也不具備對其言說后果承擔責任的倫理能力。因此，針對人機協同參與的中國教育學自主知識體系的建構，知識生產主體需思考如何做好數字資源的提供者、數字技術的使用者和數字技術的控制者。

1構建集體智能系統推動教育數字資源有效供給

人工智能參與的知識生產過程，實質上構成了一種基于知識庫、規則體系與事實邏輯的“集體智能系統”，這一系統融合了信息的搜集、處理、生成、匹配與推薦等多重功能，其運作機制體現出高度集成化的技術邏輯[28]。而知識生產的基礎在于知識的聚合和結構化處理，在數字技術支持下，構建一個涵蓋海量教育數據、理論成果與實踐案例的大型檔案庫，成為推動教育學自主知識體系建構的核心基礎，以更好地服務于本土教育實踐和理論創新。

其一，在中國教育學自主知識體系的建構過程中，亟需樹立一種面向未來的“互聯”思維，打破學科壁壘和組織封閉，推動教育科研機構與技術研發部門之間的深度協同。通過協作開發具有自主學術立場與文化邏輯的教育理論數字資源庫，不僅能夠系統化積累本土教育思想成果，也為知識體系的創新發展提供了思想支撐與媒介平臺。從知識社會學的視角來看，在數字時代到來之前，知識的生產與傳播主要依賴于具體的社會情境和物理空間，人們在對共同資源的依賴中形成了面對面的互動模式，知識的生成往往以地域性社群、制度結構與學術共同體為依托。然而，數字時代的來臨改變了知識生產與傳播的基本圖景，借助高度中介化的傳播技術，知識的流通已不再受限于時空邊界，行動者得以在全球范圍內實現即時聯結、遠程協作與知識共享[29]。這一媒介環境的變遷，為跨學科、跨領域乃至跨文化的教育對話提供了新的可能。

其二，依托國家層面推動的教育數字化戰略行動，應積極推進將大規模教育實踐過程轉化為結構化、可計算的知識資源，構建起以“實踐-技術-理論”三位一體為核心邏輯的知識生產閉環。這一閉環不僅有助于實現教育經驗的系統歸檔與智能分析，更為教育理論的本土生成與持續演化提供了豐富的實踐素材和方法支撐。這使多元知識形態得以通過數字形式進行存儲、重組與再創造，為構建具有中國特色、時代特征和全球視野的教育學自主知識體系提供了堅實的理論基礎與資源保障。

2發揮主體能動性增強人機協同知識生產效能

思維是人的本質，而人對機器的高度依附會使人的獨立思考能力面臨被削弱的風險。因此，把握技術的使用度，正確而有效地使用人工智能變得格外重要。

第一，應充分發揮人類智能與人工智能各自的優勢，邁向人機協同的教育知識生產新范式。生成式人工智能在大規模信息處理、內容快速生成與模式識別方面展現出強大的潛力，教育研究者應熟悉并善于使用人工智能，使其潛能得到充分發揮，實現人機共強[30]：首先，數字化、智能化的知識涌現模式，借助數據挖掘、模式識別和復雜算法等技術，能夠幫助研究者高效處理大規模數據，深度挖掘其中的知識價值從而形成具有前瞻性的認知[31]。其次，利用數字技術多節點、多層次、多形態的特點，基于教育學邏輯起點和核心概念建立知識圖譜，可以將知識點有機地整合起來，從而實現體系化知識的建構。此外，數字時代“使知識傳播由歷時性轉為共時性、由地域性演變成全球性”[32]，人類需利用數字技術，推動其承擔文化翻譯者與知識整合者的職能。知識是具有可靠依據并引向真實存在（所知）的判斷，其所知不僅強調外部存在還包括人自身，所做出的判斷不僅依靠邏輯推演還要發揮人的主觀能動性[33]。人類作為認知與反思的主體，具有邏輯推理、價值判斷、情境理解和自主學習能力，這是人工智能所不具備的，通過技術的嵌入與中介，教育工作者能夠從繁復的低層次信息加工中“解放出來”，將更多認知資源投入到高階層次的知識重構、教育思想創新與價值導向引領之中。

第二，增強教育學知識生產主體的數字意識與跨學科素養，回應技術賦能背景下的知識建構挑戰。在數字時代，教育學知識體系的自主建構不僅需要回溯教育發展的內在規律，更需深刻理解技術演進所帶來的認知變革與方法論重構。數字技術作為一種嵌入性極強的知識媒介，其內在復雜性和多學科交叉屬性要求教育研究者具備更高水平的技術感知力、系統思維能力與跨界整合能力。

第三，建立“提問”機制，賦能教育學知識的生產與創新。知識的生產不僅依賴于信息的獲取，更根植于問題的提出。在傳統話語中，學問被視為生成知識的重要部分，而學問包含學習和提問兩層含義。在數字時代，學會提問比獲取答案更為重要，尤其是提問的方式和質量極大地影響大模型回答問題的質量[34]。提問是認知的起點，而提問的方式、深度與方向將直接決定技術回應的質量和啟發度。

3健全技術治理機制保障知識生產質量

在數字技術深度嵌入學術生產的當下，構建具有自主性和學術韌性的知識體系，亟需從制度層面優化知識生產的標準、流程與評價機制，確保高質量的、符合倫理價值規范的教育研究成果的形成。

第一，應健全知識生產的過程管理體系，涵蓋選題機制、數據采集、理論建構、同行評議等關鍵環節，尤其是內容標注上如何區分已有成果和機器成果引用的問題，以進一步提升學術研究的系統性與規范性。此外，還應通過不同學科的語言互動和實踐反饋機制來持續優化管理流程。

第二，應改革評價制度，摒棄唯量化、唯發表的指標主義邏輯，強化對研究深度、社會價值與理論創新的綜合性評估。在數字加速時代，中國教育學自主知識體系的建構必須堅守“慢思維”與“深研究”的學術品格，這不僅是一種研究方法論的選擇，更是一種對抗知識表面化、碎片化、功利化的學術姿態，守住中國教育學的學術根性。

第三，在人工智能深度介入教育知識生產的當下，“人類價值觀”與“人工智能行為準則”之間的價值對齊問題日益成為不可回避的重要議題。數字技術憑借算法優勢顯著提升了大學知識生產的速度與規模，但同時也帶來了知識產權、數據隱私、信息安全等方面的技術失控和倫理風險[35]。所謂價值對齊，是指人工智能系統在其決策與行為過程中，能夠準確理解、體現并遵循人類的倫理規范、社會價值和文化期待。在教育領域，人工智能的介入不僅是技術工具層面的應用，更關系到教育價值的傳遞、主體意識的生成與知識倫理的維護。要實現兩者的價值對齊，需要技術層面與主體層面的雙向推進。

一方面，在技術實現路徑上，應有意識地通過語料投喂進行模型訓練，幫助形成人類普遍認可的價值觀和道德準則。可通過持續優化“基于人類反饋的強化學習”機制[3]，使人工智能系統在不斷交互與學習的過程中更加精確地捕捉人類意圖、情境語義和文化價值。

另一方面，技術路徑的進步并不能替代人類在價值判定與知識篩選中的核心地位。在生成式人工智能的加持下，可能有過多“未經驗證”的知識進入人類知識體系，并在算法的加持下占據更加優越的展示位置[37]。特別是在教育領域，人工智能生成的內容往往具有高可信度外觀，但其存在的潛在偏誤、隱性偏見或價值沖突問題不容忽視。因此，知識生產者仍應承擔“最后一道價值防線”的角色，通過嚴格的篩查和校驗機制，對人工智能生成的內容進行事實核查、邏輯審辨與倫理審視，確保教育學知識的科學性、文化性和公共性。

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New Understandings，New Propositions， and New Pathways for the Construction of an Autonomous Knowledge System of Chinese Pedagogy in the Digital Age

HOUHuai-Yin1 WANG Yu-Jie2

（1.SchoolofEducationcience，hanxiUniversity，hanxi，Tiyuan，Cina306; 2. Institute ofMarxist Philosophy， Shanxi University， Shanxi， Taiyuan， China ）

Abstract： Withtheapiddevelopmentofartificialinteligence，bigdata，andalgorithmictechologies，knowledgeproduction is graduallyentering a digital eracenteredon human-machine symbiosis，data driven，andcharacterized by multimodal interaction.This has broughtahugeimpactonknowledge production，afectingthetwomain arteriesofpedagogy，namely theoryand practice.Itis manifestedas thehuman-computer interaction paradigm of intersubjectivityreshaping the representationoflife，the fragmentationof information continually dissolving human wholenessandthedeep embedding of digital technologies ineducational ecosystems bringing hidden value superiority.Basedonthis，thepaperput forward new propositions fortheconstructionof theautonomous knowledgesystemof Chinese pedagogy inthe digitalage，including the ontological shiftorientedbyautonomy，highlighting the Chinese positioninthe tensionbetweenuniversalityandparticularity andreshapingthe knowledge domainunder the interweavingofthe‘physical-spiritual-virtual”triplespaces.Therefore，in the processofconstructing an autonomous knowledge system of Chinese pedagogy inthedigitalage，knowledge producers shouldact asprovidersofdigitalresources，usersofdigital technologiesandcontrollrsofthese technologies.This volved building collectiveintellgence systems topromoteteeffectivesupplyofeducational digitalrsources，giving fullplaytothe initiativeof the main bodytoenhance the eficiencyofhuman-machinecollaborative knowledge production，and improving the technical governance mechanisms to ensure the quality of knowledge production.

Keywords： digitalage; Chinesepedagogy; knowledgeproduction; autonomous knowledgesystem;human-machinesymbiosis