人工智能時代知識生產邏輯的轉向與教育應對

基金項目：國家自然科學基金（F0701）2020年重點項目“面向在線教育的群體智能支持下人機協同學習研究”（項目編號：62037001）

中圖分類號：521 文獻標識碼：A 文章編號：1009-458x（2025）7-0020-15

一、引言

知識生產貫穿人類思想史的整個發展過程，并在不同歷史階段展現出各自的特征。當前，人工智能（Artificial Intelligence，AI）技術的迅速發展正從根本上重塑知識的生成邏輯，引發知識生產模式的深刻轉型。傳統的知識生產主要依賴于人類的理性思考與科學實驗，并以理性主義和經驗主義為核心支柱。然而，在數據與算法驅動的背景下，這一模式正經歷顯著變革。生成式人工智能（如GPT-4、DeepSeek系列模型）、大數據分析和知識圖譜技術（如GoogleKnow-ledgeVault）推動知識生產從傳統的“歸納—演繹”模式向依賴算法和計算的新模式轉變。這一轉變主要體現在三個方面：知識生產的主體由人類中心向人機協同轉變，知識的動態性與分布式特征日益凸顯，知識驗證方式由邏輯推演向數據驅動過渡。這一根本性變革不僅挑戰了傳統知識哲學對主體性、動態性與目的性的理解（Floridiamp;Chiriatti，202O），也引發了關于算法生成知識的真實性與可靠性的哲學思考。

近年來，學術界從技術創新、哲學反思與教育應對三個維度探討了人工智能對知識生產的重塑效應。在技術創新方面，生成式人工智能依托自監督學習突破了傳統符號主義范式，實現知識的涌現式生成（Hinton，2022）。同時，知識圖譜技術的進步推動知識從靜態存儲向動態關聯躍遷（Hoganetal.，2022）。在哲學反思領域，有研究表明，人工智能正在削弱知識生產中的人類中心性，并構建“人—機—環境”三元認知框架（Loughnane，2020，pp.41-161）。然而，由于算法生成知識缺乏解釋性因果鏈條，其可信度仍存爭議（Zhao etal.，2024）。在教育應對方面，盡管已有研究提出“學生人工智能素養”培養框架（Miao＆Shiohira，2024，p.19），并探討了智能導學系統等技術工具的應用，但對知識生產邏輯轉向的深層影響關注不足。

盡管現有研究取得了重要進展，但仍存在以下不足：1）多數研究聚焦于單一技術（如大模型或知識圖譜），缺乏對知識生產體系整體變革的系統性解構（Hogan etal.，2022）；2）教育應對策略主要停留在技術操作層面，未充分考慮知識動態性對認知模式的重塑效應（Nguyenetal.，2024）；3）跨學科整合不足，哲學批判與教育實踐研究相對割裂，導致理論指導性與實踐可操作性脫節（Hon-gladarom，2025）。這些研究缺口凸顯了系統性研究的必要性，亟須構建融合技術、哲學與教育學的綜合分析框架，以更全面地理解人工智能時代的知識生產邏輯變革及其對教育體系的影響。

基于上述研究缺口，本研究圍繞以下核心問題展開探討：人工智能如何重構知識生產的主體性、動態性與驗證邏輯？這一變革對教育目標、教學模式、資源分配與倫理規范帶來了哪些具體挑戰？如何構建適應知識范式轉向的教育體系，以平衡技術賦能與人文價值？本研究旨在通過整合技術哲學、教育理論與實證案例，系統探討人工智能驅動的知識生產邏輯變革，并提出相應的教育應對策略，以促進人工智能時代的教育公平與可持續發展。

二、傳統知識生產范式的教育形塑機制

人類知識體系的演進史本質上是認識論范式與教育制度相互建構的歷史。從柏拉圖（Plato）洞穴隱喻的認知困境，到弗蘭西斯·培根（Bacon，F.）《新工具》中倡導的實驗哲學，知識生產始終與教育實踐保持著共生關系。基于哲學基礎解構、邏輯路徑分析及教育制度批判的三維框架，有助于系統闡釋傳統知識生產范式對教育系統的形塑機制及其時代局限。

（一）哲學根基：理性主義與經驗主義的認知張力

傳統知識生產的認識論基礎植根于理性主義與經驗主義的二元分野。勒內·笛卡兒（Descartes，R.）以普遍懷疑方法確立“我思”（ego cogito）主體，開啟知識論的“認識論轉向”（Hintikka，1962），將知識的合法性錨定于主體的理性能力。伊曼努爾·康德（Kant，I.）提出“哥白尼式革命”（Kant，2024，pp.16-18），進一步強調先驗范疇對感性材料的統覺綜合，奠定了理性主義的知識生產框架。與之相對，經驗主義傳統則強調知識源于感官經驗。約翰·洛克（Locke，J.）提出“白板說”（TabulaRasa），否定先天觀念，主張知識通過經驗積累獲得（Locke，1847：BookI，ChaptetⅡI.）。大衛·休謨（Hume，D.）揭示“歸納問題”，指出經驗推導普遍原理缺乏邏輯必然性（Hume，2016）。

這兩大傳統的辯證互動塑造了傳統知識范式的三大認識論特征：1）人類中心認知觀——將人視為唯一合法的知識主體；2）主客二元分離——嚴格區分認知主體與客體世界；3）確定性迷思一—追求具有普遍必然性的終極真理。這些特征在教育體系中通過“教師一教材一課堂”三位一體的模式得以制度化，并借助知識“黑箱化”（Latour，1987，pp.51-89）過程固化為教學實踐。

（二）邏輯建構：歸納一演繹范式的生成路徑

科學革命的推進促使傳統知識生產范式形成“假設一檢驗”的封閉回路，即通過歸納、演繹與實驗驗證構建系統化知識體系。首先歸納過程基于經驗觀察提煉普遍規律，隨后通過演繹推導生成可檢驗命題，最終借助可重復實驗確立暫時性知識。這一邏輯結構在艾薩克·牛頓（Newton，I.）《自然哲學的數學原理》（Newton，1990）中得到典范呈現：從蘋果落地的經驗觀察，到運動定律的數學推演，再通過天體運行的驗證實現知識的閉環建構。

這一范式賦予傳統知識生產三大方法論特質。首先，系統化特征使知識以層級結構組織，例如林奈生物分類體系的建立。其次，分析性體現在實驗過程中采用對照組與變量分離技術，以確保研究結果的可解釋性。最后，驗證性依賴同行評議與實驗可重復機制，確保知識的可靠性。然而，卡爾·波普爾（Pop-per，K.R.）指出，此類“證實主義”邏輯存在根本缺陷，即無法有效應對否定性證據的挑戰（Popper，1959）。托馬斯·庫恩（Kuhn，T.S.）進一步提出，傳統科學實踐往往陷人“常規科學”的路徑依賴，導致研究范式固化，抑制革命性創新的產生（Kuhn，1962）。因此，盡管歸納—演繹范式在傳統知識生產體系中占據主導地位，但其局限性也為后續知識生產模式的變革埋下伏筆。

（三）教育適配：制度慣性下的路徑依賴與局限

傳統知識生產范式通過巴茲爾·伯恩斯坦（Bernstein，B.）所提出的“教育知識結構化”（Bernstein，1975）機制完成制度轉化，使教育體系在學科分類、教學控制與評價體系方面形成穩定框架。其中，強學科分類確立了數學、物理等現代學科邊界，確保知識體系的系統性；強教學控制構建了“講授一練習一考試”標準化流程，以提高教學的可操作性和一致性；顯性評價依賴統一量規測量知識掌握程度，使知識評估具備客觀性和可比性。這一制度設計在工業化時代展現出高效的知識傳遞能力，但隨著知識生產模式的變革，其局限性日益顯現。

首先，傳統教學模式在培養復雜認知能力方面存在不足，導致學生在解決非結構化問題時表現受限。其次，學科教材的更新周期較長，難以跟上知識前沿的發展速度，使學習內容滯后于實際應用需求。最后，標準化教學模式可能加劇不同群體間的認知發展差距，影響教育公平。亨利·吉魯（Giroux，H.A.）批判性地指出，傳統教育體系在高度結構化的同時，也成為“文化再生產的裝配線”，抑制了學生的批判性思維與創新能力（Giroux，2024，pp.60-85）。隨著知識生產的加速迭代，這些制度性缺陷愈發凸顯，不僅加劇了教育體系的適應性問題，也凸顯了人工智能時代教育范式重構的必要性。

三、人工智能時代知識生產模式的變革

人工智能的興起深刻重塑了知識生產模式，使其從傳統的邏輯推演轉向數據驅動的模式發現。深度學習、知識圖譜等核心技術的應用，不僅改變了知識的生成、組織與傳播方式，也催生了智能學習系統、個性化教學工具及數據驅動的決策模式。這一轉變強化了知識的動態性與智能化水平，同時對傳統知識哲學關于主體性與目的性的理解提出了新的挑戰。此外，人工智能驅動的知識生產模式在可靠性、倫理規范性及公平性方面引發了深人反思，促使學界重新審視知識的本質與價值。

（一）人工智能驅動知識生產邏輯的演變

人工智能技術的快速發展，顯著拓展了知識生產的途徑。尤其在處理海量復雜數據時，數據驅動的模式識別等技術正成為重要的知識發現和應用手段，在一定程度上重塑了知識生成的路徑。知識的產生不再僅僅依賴人類主觀經驗和邏輯推演，而是更多地借助算法從大數據中學習和提取規律（Moralet al.，2021，pp.80-120），從而顯著提升了知識生產的效率與廣度。例如，AlphaFold模型通過深度學習蛋白質序列數據預測結構，解決了長期以來的一個科學難題，展現了數據驅動科學研究的巨大潛力（Jumper etal.，2021）。與側重理論推導的傳統方法不同，人工智能依托大數據訓練模型，自主學習模式并優化知識生成。然而，“歸納—演繹”（inductionanddeduction）等傳統推理范式在知識生產中依然基礎且關鍵，并與數據驅動方法相互補充融合，共同推動知識創新。

與此同時，知識的動態性與不確定性進一步增強。在人工智能驅動的知識生產體系中，知識不再是靜態的“結果”，而是動態演化的“過程”。特別是，依賴數據分布學習的生成式模型，其輸出的可靠性高度依賴于輸人數據的質量與分布，數據微小的變化就可能導致生成結果的顯著不同，從而帶來一定的不確定性（Sinhaetal.，2024）。此外，由于人工智能在知識生成過程中依賴于統計模式匹配，而非因果推理，這種特性可能導致模型在面對數據偏差或新的知識環境時輸出錯誤推論或虛假關聯（Whangetal.，2023）。這一挑戰不僅影響科學研究，也使教育系統的決策過程日益依賴數據分析與智能計算。例如，深度學習算法能夠從大規模教育數據中提取潛在模式，識別影響學習行為的關鍵因素，為教育資源優化配置提供科學支持（Linetal.，2023）。

知識圖譜（KnowledgeGraphs）的構建進一步推動了知識的結構化表達，使復雜信息的關聯性得以增強。傳統知識體系往往采用線性、層次化結構，而人工智能驅動的知識生產模式依賴知識圖譜，形成多維網絡，實現知識的關聯化組織（Hoferetal.，2024）。這一模式提高了信息檢索的效率，并為人工智能模型的訓練奠定基礎。此外，知識的數字化、結構化及自動化處理重新定義了主體性與客體性的邊界，使知識生產在本質上向計算邏輯靠攏，促使人類對知識的形成方式及其哲學含義進行重新思考。

（二）人工智能驅動知識生產模式的變遷

人工智能驅動的知識生產模式在知識生產邏輯、知識結構、知識主體及知識可靠性等方面與傳統模式存在顯著差異（詳見表1）。

1.知識生產邏輯：從歸納一演繹到深度學習驅動的模式識別

人工智能的知識生產邏輯突破了傳統的歸納一演繹范式，轉向深度學習驅動的模式識別。傳統知識生產依賴人類觀察、歸納與理論推演，以邏輯一致性和可重復驗證性為核心，而人工智能則借助神經網絡與大規模數據訓練，從數據中直接提取規律，無須預設明確的理論框架。例如，AlphaFold通過卷積神經網絡（Convolutional Neural Networks，CNNs）與變換器（Transformers）架構，學習蛋白質序列與結構之間的映射關系，成功預測蛋白質三維結構（Jumper et al.，2021）。變換器架構的普及進一步推動了人工智能在知識生成方面的突破，使生成式人工智能能夠通過學習海量數據中的共現概率合成新知識，而非簡單的信息檢索。如DeepSeek采用混合專家模型（Mixtureof Experts，MoE）與低秩注意力機制（Low-RankAttentionMechanism），在降低計算成本的同時保持高質量的知識生成能力（吳飛，2025b）。這一模式的演進表明，人工智能驅動的知識生產不僅依賴算力規模，也受到算法優化的深遠影響。

2.知識結構：從線性層次化到知識圖譜的關聯性表達

傳統知識體系多采用線性、分層結構，如百科全書和分類學體系，以固定邏輯關系組織信息。然而，面對知識增長與跨學科融合的挑戰，這種模式難以滿足復雜信息的組織需求。人工智能驅動的知識生產依賴知識圖譜，通過構建實體、關系和屬性的動態網絡，實現知識的結構化與關聯化表達（Hogan et al.，2022）。例如，GoogleKnowledgeVault通過自動信息抽取與語義分析，在大規模文本數據中識別實體關系，構建高度結構化的知識網絡。這一模式突破了傳統知識存儲的靜態限制，使知識更新更加靈活，并通過圖推理提升知識的可用性與可解釋性。隨著知識圖譜的發展，優化知識檢索與推理能力成為關鍵議題。如DeepSeek結合強化學習推理調整知識檢索路徑，提高知識生成的準確性與適應性（吳飛，2025b）。此外，該系統引人模型蒸餾（ModelDistillation）技術，使小規模模型能夠學習大模型的推理能力，從而在算力受限條件下仍保持高效的知識生成能力。這一策略不僅降低了計算成本，也為構建輕量化、可擴展的知識生產體系提供了新路徑。隨著知識圖譜與深度學習的進一步融合，人工智能驅動的知識生產模式將更加依賴靈活的知識網絡與智能推理機制，在科學研究與教育領域展現更大應用價值。

3.知識主體：從人類中心到人機協同的多元模式

人工智能的廣泛應用正在改變知識生產的主體結構，使其從“以人為中心”的單一模式轉向“人機協同”的多元模式（石豫湘amp;盧鋒，2024）。在這一模式下，知識的創造、存儲與應用不再僅依賴于個體專家或單一模型，而是通過多種算法協同工作，形成動態優化的知識體系。例如，DeepSeek采用稀疏激活機制（Sparse ActivationMechanism），即任務執行時僅激活最相關的計算單元，而非所有神經元全部參與，從而提高計算效率和知識生成的精準度。然而，盡管人機協同模式提升了知識生產的效率，其知識可靠性仍然受數據質量、模型結構及推理機制的影響。特別是，深度學習模型在知識生成過程中可能因訓練數據的分布偏差產生錯誤推理或虛假關聯，進而影響知識的科學性與可驗證性（Quinonero-Candela et al.，2022，pp.90-130）。

4.知識可靠性：從深度學習的不確定性到人類監督的必要性

盡管人工智能能夠生成高質量的知識內容，但其生成結果的可靠性仍然受限于數據質量、模型訓練方式與推理機制。深度學習模型的知識推理依賴于統計模式匹配，而非因果邏輯，這使其在面對數據偏差或新的知識環境時，可能產生錯誤推論或虛假關聯（Quinonero-Candela etal.，2022，pp.90-130）。為提升人工智能生成知識的可信度，DeepSeek采用了冷啟動和有監督微調方法，使模型在自學習的過程中仍能遵循人類專家設定的知識標準，確保其生成內容的科學性與一致性。此外，該模型還引入了一種選擇性推理策略，即讓人工智能在多個可能答案中進行自我評估，并選擇最優答案。這一策略與人類的思維鏈推理相似，使得人工智能在推理過程中具備更強的邏輯一致性與知識可解釋性（吳飛，2025b）。然而，人工智能在因果推理能力上的局限性意味著，尤其在醫學、法律等高風險領域，其生成的知識仍然需要人類專家的最終審查，以確保其適用性與倫理合理性。

（三）人工智能驅動知識生產引發的哲學反思

人工智能的崛起不僅推動了知識生產的技術革新，也在認知論與價值論層面引發深遠的哲學思考。其知識生成模式從理論推導向數據驅動轉變，主體性由人類獨立主導向人機協作演進，同時，知識的驗證方式、倫理規范及公平性問題也面臨新的挑戰。

1.從認知理性到實踐理性：知識目標的范式遷移

人工智能的介人推動知識生產從認知理性向實踐理性轉變，使知識不再僅限于解釋世界，而更側重于指導行動（Floridiamp;Chiriati，2020）。這一轉變體現在多個層面：知識目標由理論建構轉向實踐應用，如精準醫療和智能制造直接依賴人工智能進行決策優化（Marques etal.，2024）；知識效用呈現雙重性，既強調效率提升，又引發倫理風險，如自動駕駛需在安全性與道德約束間權衡（Javaidetal.，2022）；傳統的“假設—驗證”邏輯難以適應人工智能時代的動態知識生產，促使數據驅動與價值敏感設計成為新型認知框架的重要組成部分（van denHoven etal.，2015，pp.80-120）。在此背景下，知識不再是靜態的“真理集合”，而是動態的“行動工具箱”，未來研究需探索“真理性一效用性一倫理性”三元融合的知識評價體系，以適應人工智能時代的實踐理性需求。

2.從人類獨白到人機對話：知識主體的協同重構

人工智能的崛起正在推動知識生產從人類獨白向人機協同轉變，重塑主體性認知。生成式模型展現出超越數據重組的創造力，在科學研究中可提出新的物理假設，在藝術創作中可合成未見符號，挑戰知識僅源于人類歸納的傳統觀念（Coeckelbergh，2023）。與此同時，人工智能在代碼生成、法律文書起草等任務中展現出自主性，使其知識生產難以簡單歸因于預設規則，推動哲學界重新審視主體性邊界（Floridiamp;Chiriatti，2020）。如DeepSeek生成的非典型程序架構表明，人工智能已超越傳統“人類一工具”二元框架，促使研究者構建包含意圖性、因果性、責任性的主體判定標準。此外，人工智能生成內容可能涉及法律與倫理責任歸屬問題，例如誹謗性文本的責任劃分仍存在因果鏈模糊問題。為確保知識生產的合規性，需構建“人類監督一算法透明一社會問責”的協同治理體系，以平衡人工智能的創新潛力與倫理規范（Petersetal.，2024）。

3.從透明推演到黑箱生成：知識驗證的困境突破

人工智能生成知識的黑箱特性對傳統驗證機制構成挑戰，動搖了依賴邏輯推演、實驗復現與同行評審的科學可信度體系（Quinonero-Candelaetal.，2022）。當前可解釋性技術（如Local Interpretable Model-agnostic Explanations，LIME;SHapleyAdditiveexPlanations，SHAP）雖能提供局部近似解釋，但仍難以完整追溯人工智能決策邏輯，特別是在醫學領域，部分診斷依據無法對應生物醫學原理，影響臨床信任度（Topoletal.，2019）。為突破這一局限，學界提出“生成—驗證一反饋”動態驗證框架，如法律人工智能通過法官修正判決建議優化模型一致性，金融風控結合自然語言處理與專家規則構建跨模態互證體系（Xu，2022;Fanamp;Shi，2024）。然而，即便可解釋技術取得進展，人工智能生成知識的最終驗證仍需人類專家介人，如醫學診斷依賴病理學家結合人工智能預測與組織切片觀察形成聯合報告，倫理校準機制要求跨學科委員會在自動駕駛部署前進行多輪測試，以確保人工智能生成知識的可靠性（Esteva etal.，2021;Nama，2024）。

4.從效率優先到價值共生：知識公平的倫理調適

人工智能驅動知識生產引發的公平性問題不僅關涉技術實踐，也在倫理層面引發深刻反思。數據偏見與算法不均衡可能加劇知識資源的不公平分配，使知識的生產與獲取受到社會結構性因素的影響（O’Neil，2017，pp.30-80）。例如，醫療與司法人工智能的決策偏差已顯示出數據選擇對知識可信度和公正性的深遠影響（Hughesamp;Tuller，2022）。這表明，知識生產不應僅追求效率最大化，而需兼顧公平性，以避免技術強化既有的不平等結構。更深層次的反思在于，人工智能驅動的知識生產是否可能導致價值單向度化，即知識的工具性被過度強調，而倫理考量被邊緣化（Wang etal.，2023）。若人工智能僅依據統計最優解進行決策，而忽略社會價值與道德判斷，知識的本質便可能從“理解世界”轉向“最優化控制”，從而削弱對人類主體性的尊重（Floridiamp;Chiriatti，2020）。例如，自動駕駛、醫療人工智能等領域的倫理爭議，實質上是關于知識生成是否應嵌人道德考量的討論。為實現從效率優先到價值共生的平衡，人工智能驅動的知識生產需在算法設計中主動納入倫理約束，如“最小化整體傷害”原則（Goodall，2016）。此外，政策監管亦需確保知識生產的透明性與問責機制，使人工智能不僅優化決策，也維護社會價值體系（vonderLeyen，2024，pp.40-60）。未來研究應進一步探討如何在知識生產過程中嵌入倫理考量，確保人工智能既提升認知能力，也維護社會正義。

四、知識生產模式轉向對教育的系統性重構

人工智能驅動的知識生產模式轉向正引發教育領域的繼承性演進與結構性創新。基于知識生產模式II（Gibbons et al.，1994，pp.25-30）向模式ⅢII（Caray-annisamp;Campbell，2009）的演進理論，當前教育體系亟須在目標定位、實施路徑、公平機制與倫理框架四個維度進行動態平衡的系統性重構。這些維度通過知識生產的自攜邏輯—一包括動態關聯性、沖突消解性以及文化適配性——實現有機整合，共同回應教育的價值理性（為何而教）、工具理性（如何施教）分配正義（為誰服務）與規范邊界（何為不可為）等本體論命題。

（一）價值理性重構：從層級化知識存儲到動態認知網絡的范式演進

教育目標正經歷從靜態知識體系向認知生態系統的范式演進。基于經濟合作與發展組織（Organisation for Economic Co-operation and Development，OECD）教育2030框架的理論指引，傳統學科分立的知識結構需與人工智能驅動的動態網絡形成互補（OECD，2019，pp.23-35），以實現教育價值的結構性重塑。這一轉型要求教育體系在保留數學演繹訓練、歷史因果分析等核心認知能力的基礎上，通過動態網絡促進跨學科整合與復雜問題解決能力的培養（袁婧等.2024）。知識論層面，從實體主義向過程一關系哲學的轉向，揭示了教育需超越知識存儲功能，轉而強化元認知能力、跨域整合能力及倫理反思能力的三維建構。有研究表明，傳統教學范式與人工智能增強技術的協同作用顯著：虛擬實驗室的應用可優化抽象知識遷移效率（Mayer，2020），而算法素養的雙層建構-涵蓋技術實踐與價值批判——則推動學生對數據社會建構性的深度認知（George，2023）。系統性重構的核心邏輯在于知識圖譜中理論層與實踐層的動態耦合，其通過學科核心概念與實時案例的協同映射，確保教育目標既承續知識生產的歷史根基，又響應技術驅動的時代需求。

（二）工具理性創新：基于形式論辯的三元認知生態構建

人工智能推動教育生態從“人類教師一學生”二元結構向“人類一人工智能一學習者”三元協同模式演進，其核心在于構建動態沖突消解機制。基于分布式認知理論（Hutchins，2020），人工智能作為具備認知代理功能的新型主體，促使教育活動中的角色關系發生重構：人類教師從傳統的內容權威轉型為“認知策展人”，通過設計劣構問題情境促進深度學習，并引導學生利用攻擊關系建模展開形式論辯（Noddings，2012）；人工智能代理則承擔知識網絡維護與個性化路徑推薦功能，例如基于貝葉斯知識追蹤模型優化路徑（Leietal.，2024）。交互機制創新體現為“生成—論辯循環”與“可控隨機性”原則的協同——前者通過人工智能生成倫理困境案例驅動學生提出解決方案并由教師介入價值沖突反思，后者在推薦算法中嵌入探索性擾動以避免認知固化（Zhanget al.，2024）。有研究（Wijayaetal.，2024）表明，適度人機協同可顯著增強課堂交互效能，但需警惕過度依賴人工智能導致師生關系疏離的風險。系統性重構的底層邏輯在于形式論辯框架對動態知識驗證的支撐，其沖突消解模型高度契合知識生產模式Ⅲ的異質性協作特征（廖備水，2022）。

（三）分配正義挑戰：技術賦能與數字鴻溝的協同治理

人工智能在教育公平中呈現“技術賦能一鴻溝深化”悖論，需通過技術一制度協同突破結構性困境。數字公平理論（DiMaggioamp;Hargittai，2001）指出，技術擴散初期往往加劇社會不平等，教育領域的技術接人差異與算法偏見進一步放大既有鴻溝（Canton，2021）。問題診斷層面，數據資源的區域性壟斷導致算法在低資源地區的適切性不足，而訓練數據的文化資本偏差可能通過智能系統固化結構性歧視（Miaoamp;Shiohira，2024，p.23）。為此，有研究者提出差序公平機制優化路徑（Wu，2024）：技術層通過聯邦學習構建跨區域教育資源池，結合本地差分隱私技術以保護個體數據主權，并利用對抗性訓練消減算法偏見；價值層則要求在技術系統中嵌入文化多樣性原則，通過動態平衡全球標準與地方性知識維護教育公平。系統性重構要求公平機制既回應數據驅動效率，又恪守機器倫理強調的文化敏感性（廖備水，2024），從而在技術賦能過程中實現教育正義的倫理承諾。

（四）規范邊界重塑：雙驅動倫理治理框架的構建

人工智能教育應用推動倫理范式從“靜態合規”向“動態共生”治理轉型，需融合知識驅動與數據驅動路徑構建適應性框架（Floridiamp;Chiriatti，2020）。規范層通過編碼教育倫理準則確立行為規范，并利用邏輯規則庫來處理人工智能教育應用在履行不同責任時可能出現的矛盾；實踐層則借助大語言模型學習跨文化倫理判例，動態調整治理策略并構建量化評估體系。責任歸因機制需建立多級問責鏈，結合形式論辯追溯系統失效的技術與邏輯根源。當前倫理挑戰呈現多維度交織特征：微觀層面的神經接口隱私爭議、中觀層面的情感計算邊界模糊、宏觀層面的算法文化適配困境，均要求治理框架具備動態響應能力。系統性重構要求倫理治理與知識生產動態性深度耦合，例如通過實時規則更新機制平衡技術效能與倫理可控性（Zawacki-Richteramp;Bozkurt，2023），而歐盟《人工智能教育倫理框架》（2022）提出的“可中斷性”原則則為人類監督權提供了制度性保障。

五、應對知識生產模式轉向的教育系統性調適

人工智能驅動的知識生產模式對教育體系提出深遠挑戰，需通過繼承性改造與創新性重組實現多維調適，確保知識生產的動態性與教育價值的平衡。

（一）教育目標重構：知識傳承與能力創新的價值共生

教育目標需構建“知識一能力一價值”三重互構體系，在傳統根基與技術賦能間實現動態平衡。人工智能驅動的知識生產模式推動教育從單一知識傳遞向復合能力培養延伸，但需規避“技術決定論”風險。基于雙螺旋理論，教育目標設計應遵循以下路徑：知識傳承錨定認知根基，保留數學演繹訓練等學科核心能力并借助動態知識圖譜增強跨學科關聯性（Marawaramp;Chaudhari，2024，pp.45-60）；技術能力培養促進創新思維，以劣構問題解決訓練提升復雜情境應對能力；價值塑造引導倫理自覺，通過“倫理透鏡”課程分析算法偏見案例培育批判性科技倫理素養（Abulibdehetal.，2024）。系統性重構要求教育目標既延續知識生產的結構性根基，又適配技術驅動的動態實踐，通過價值錨定機制確保技術賦能始終服務于培養兼具專業能力與人文關懷的負責任創新者。

（二）教育模式創新：人機協同的認知生態演進

教育實踐模式正從工具輔助向認知共同體轉型，其核心在于構建人類與人工智能的協同進化機制。基于擴展活動理論（Engestrom，2001），群體智能技術（如聯邦學習）通過分布式知識生產優化資源配置，開源群智平臺（如Open edX插件）則促進教育過程的民主化參與（吳文峻等，2024）。為確保人文價值不被技術效能遮蔽，需建立“算法透明度一教師修正權”雙重保障：可解釋人工智能技術揭示決策邏輯，教師保留關鍵環節的干預權限以阻斷算法繭房（Mugge，2024）。系統性重構要求形式論辯機制平衡技術效率與人文價值，其沖突消解能力深度契合知識生產的動態需求。這種創新并非弱化人類主體地位，而是通過責任分工強化教育生態的韌性，實現技術賦能與教育本質的辯證統一。

（三）教育資源分配：技術賦能的差序補償機制

教育公平戰略需構建“能力一資源一文化”三維補償框架，通過梯度化普惠策略破解技術中心主義局限（Sen，1999，pp.112-115）。基于可行能力理論，技術層依托邊緣計算實現低帶寬場景的離線人工智能教學支持，制度層通過跨國聯盟推動開源資源的跨文化適配（如非洲本土化STEM課程），價值層則以數字素養培訓消解技術使用壁壘。系統性重構要求聯邦學習技術融合知識生產的異質性特征，在保障數據主權的前提下，通過本地化模型微調平衡全球標準與地方知識（Wu，2024）。這種差序補償機制既承認技術賦能的工具性邊界，又通過文化語境適配提升干預精準性，避免將教育公平簡化為硬件覆蓋率指標（Kalyani，2024），從而在技術效能與社會正義間建立可持續的適配路徑。

（四）教育倫理治理：動態規則與全球正義的協同框架

人工智能教育倫理的治理模式正從被動合規向主動塑造轉型，需構建“規范一實踐一戰略”三級治理體系以實現技術賦能的價值可控。在技術層，隱私增強技術通過加密脫敏與訪問控制優化數據安全，并建立教育人工智能影響評估體系確保算法透明性；實踐層借助道德增強工具訓練學生的倫理決策能力，同時依托動態案例庫迭代機制提升教育內容的時效性（Giubilinietal.，2024）；戰略層則通過跨國倫理聯盟推動技術紅利分配正義，以敏捷治理框架縮短政策響應周期（吳飛，2025a）。治理體系的核心在于實現三重辯證統一：技術工具的效能性與人文價值的約束性、規則體系的穩定性與實踐場景的動態性、本土化需求與全球倫理共識的互構性（朱德全amp;艾景雯，2025）。這種治理并非設定靜態邊界，而是通過動態實例的實時更新機制實現規則與知識生產的同步演進，最終培育兼具技術批判力與道德責任感的新型公民。

六、結語

人工智能驅動的知識生產模式轉向，揭示了知識論從實體主義向過程一關系哲學的范式躍遷，對教育系統提出雙重命題：既要適應動態知識網絡的生成邏輯，又需堅守人文價值的本體論承諾。本研究通過構建“目標一模式一分配一倫理”四維框架，提出教育體系的系統性調適路徑：在認知維度，通過雙螺旋結構平衡技術能力與批判性思維；在實踐維度，依托認知共同體模型協調人機協同與主體性守護；在治理維度，借助差序補償機制統籌技術賦能與社會正義。未來研究可重點關注人工智能驅動知識生產的驗證機制、教育公平評估工具的文化拓撲適配性，以及倫理規范向操作化準則的轉化路徑。教育的智能化轉型本質上是技術、制度與文化的協同演化過程，故需在技術理性與價值理性間建立持續對話機制，通過跨學科知識生產共同體的構建，引導人工智能從工具性存在轉向教育生態的共生性要素，最終實現認知邊界拓展與人類發展福祉的辯證統一。

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The Shift in Knowledge Production Logic in the Era of Artificial Intelligence and Educational Responses

Yuan Jing andWu Fei

Abstract： Artificial intelligence is driving a transformation in knowledge production from traditional inductive-deductive models to data-driven and algorithm-generated systems. This shift profoundly alters the way knowledge is generated， organized，and validated，while also reshapes subject cognition and application logic. Although this transformation enhances the dynamism and interconnectednessof knowledge，it also poses new challenges in terms of reliability，ethical standards， and equity. Education systems must adapt to this trend， evolve from static knowledge transmission to dynamic competence development， promote human-machine collaborative teaching， increase algorithmic transparency，and safeguard data privacy to mitigate inequities in technology use. To support the sustainable development of intelligent education，this study proposes to make systematic adaptation across four dimensions： reconstructing value rationality， innovating instrumental rationality，optimizing distributive justice，and strengthening ethical governance，and build an educational ecology that integrates technology and humanities. Future research should focuson the evolution of knowledge verification mechanisms， the cultural adaptability of educational assessments，and the operationalization of ethical principles into practical guidelines， so as to promote the coordinated development of cognitive expansion and human well-being in the process of intelligent education.

Keywords：artificial intelligence； knowledge production; educational transformation;ethical governance; human-machine collaboration

Authors： Yuan Jing，doctoral candidate of the College of Education，Zhejiang University （Corresponding Author： Janeyuan0225@zju.edu.cn Hangzhou ）; Wu Fei，professor of the College of Computer Science，director of the Institute of Artificial Intelligence， Zhejiang University （Hangzhou ）