生成式人工智能與教育的共生互構：人文守護下的實踐進路

中圖分類號：G434 文獻標識碼：A

一、引言

2024年底，幻方量化發布DeepSeek-V3（深度搜索大模型），其評測成績在多個關鍵領域上超越了現有國內外的典型大模型產品，在世界各國快速“出圈”，在美區應用下載榜上超越了ChatGPT。與過往的數字化工具不同，DeepSeek并非簡單的信息搬運工或流程優化器，它集成了強大的語言處理、極速響應和推理能力，通過生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence，GAI）的動態語義建模，實現了對知識生產鏈的深度介人，其對教育變革已成必然。2024年7月，在介紹和解讀黨的二十屆三中全會精神發布會上，懷進鵬指出，“大力推進智慧校園建設，打造中國版人工智能教育大模型”[1]。2025年3月，教育部等九部門發布《關于加快推進教育數字化的意見》強調“布局一批前瞻性研究課題，有序開展人工智能應用試點，探索“人工智能 + 教育”應用場景新范式，推動大模型與教育教學深度融合”[2]。在國家各項政策的推動下，各級各類教師圍繞教、學、評、研、育五大教育教學主場景，積極應用生成式人工智能助力教育變革，加強優質資源匯聚與共享，提升數字素養與人工智能應用水平，例如在課時教學活動、單元教學活動、主題式教學活動、項目式教學活動、探究式教學活動等教學設計中，應用生成式人工智能解析課標要求與教材內容，構建知識圖譜，厘清教學邏輯。在隨堂、課時、單元、分層、合作、跨學科等多樣化作業設計中，應用生成式人工智能基于學情數據和教學目標輔助完成難度自適應的作業設計等。

然而，隨著生成式人工智能在教與學活動中的深度介人，公眾情緒由最初的旁觀、震驚，逐漸演變為一種夾雜著期盼與焦慮的復雜情緒，各種疑慮也不斷產生。比如，GAI是萬能的嗎，會不會取代教師的工作？GAI是否會讓我們的學生變得更有創造力？是否會讓我們的學生加劇依賴性而逐漸失去人與人之間情感的交互？教師應該以什么樣的價值觀來推進GAI技術賦能下的教育教學創新，以什么樣的關系來處理師生機的關系，如何將價值觀置于技術之上，進而擁抱GAI？因此，本研究旨在剖析生成式人工智能通過“動態知識拓撲”“語義生成引擎”等技術模塊對教育教學的解構效應，揭示其在工具依賴下引發的教育危機，并探討教育者如何在智能化進程中守護人文價值、規避“技術萬能”陷阱，為構建人技共生的教育新生態提供理論參照。

二、生成式AI賦能下的認知范式顛覆與教育效率革命

生成式人工智能已成為教育數字化轉型的重要推動力，其賦能作用可以從知識獲取、學習主體、教學工作效能等多個層面加以理解。

（一）知識獲取模式的重構：從線性積累到動態拓撲

傳統教學場景中，知識獲取始終以線性積累為核心特征。教材章節的逐級推進、教參資料的補充闡釋、實體圖書館的分類編碼，共同構建起層級分明的知識傳遞體系。這種模式下，學習資源以高度結構化的形態存在。訓練大型語言模型需要大量的數據，僅GPT-3一項的訓練語料就約570GB，涵蓋了網絡文章、書籍、維基百科頁面等多種文本資源。整體上，這些語料包含大約3000億個Token，其規模遠超人類一生的閱讀量[3]。正是這個龐大的訓練集以及大量的人工神經元，才使得GPT-3能夠提供類似人類的回答。也因如此，知識本體從確定性結論轉化為可重組的知識元，教材中的固定表述被解構為可無限組合的語義單元；學科壁壘在算法關聯中消融，數學公式與歷史事件可通過主題聚類形成知識重構體；學習資源從封閉容器轉變為生長有機體，教師預設、學生共創與機器推導形成協同進化的資源生成體系，逐漸演變為無限的和無所不包的學習內容。

除了實時的知識生產，從生成內容的呈現形式來看，文本、音頻、視頻在算法調度下形成認知增強回路，基于師生的語言描述，書本中的抽象理論可以通過三維可視化獲得具象表達，歷史事件可以通過虛擬仿真實現沉浸體驗，數學公式可以依托動態建模展現演化過程。這種立體化呈現突破人類感官局限，通過多維度的知識關聯與整合，促進個體知識體系的持續更新和動態延伸。因此，有研究指出“學生不再是已知知識的被動接受者，而是借助數智工具，主動探索未知、解決問題的創新者。課堂也將突破時空的限制，變得更具彈性且更加高效，知識獲取途徑更加多元”[4]。

（二）學習主體的角色遷移：從接收者到協同建構者

在教學過程中，積極的互動氛圍能鼓勵學生勇敢地提出問題、發表觀點，促進知識的有效傳遞。傳統條件下，師生交互通常以“教師提問-學生回答”或“小組討論-教師口頭指導”等方式來開展，“教師提問-學生回答”的方式往往局限于教師預設的問題和答案，難以激發學生的創造性思維和獨立思考能力，容易讓學生感到枯燥乏味，降低參與互動的積極性，或者導致部分學生因害怕答錯而不敢主動參與，使得交互僅局限于少數積極的學生，難以全面反映全體學生的學習情況和需求。此外，這種交互還缺乏靈活性，不能及時適應學生在學習過程中出現的新問題和新情況，不利于個性化教學的開展。“小組討論-教師口頭指導”的方式不能及時記錄每個小組中出現的問題，也不能及時進行指導。

大語言模型的推理能力建立在其復雜的網絡結構之上，這種結構使模型能夠進行多層次的信息處理和邏輯推導[5]，可以支持新形式的協作與集體探究，進而提高學生的學習成績以及課堂表現，改善學習過程[6?；诖笳Z言模型的教學智能體不局限于單一教學場景的特定需求，而是基于對教學過程的整體性理解和把握，實現與師生的深度協同[7]。首先，能夠動態監測學習者的學習過程、持續性采集多模態數據、深度挖掘學習數據背后隱藏的信息，自動評估學生的技能，并根據其技能水平生成與之相適應的學習資源與學習指南[8]；其次，當學生遇到知識難題時，可主動介人教學環節之中，實時用自然語言進行對話，通過Prompt工程與AI共同生成學習內容，提供隨時隨地的個性化答疑與輔導；最后，人機對話數據是教學智能體進行持續學習的重要來源，驅動其不斷優化自身的知識結構，實現人類智能與人工智能的能力互補及協同增強[9]

（三）教學工作效能的躍升：從經驗驅動到機器智能

傳統課堂模式下，教師需獨立完成教案撰寫、習題編寫、課件制作等任務。例如，針對不同班級學情設計分層練習題時，需手動查閱教材、教輔資料并逐題篩選編排。教師的工作時間消耗在作業批改、考卷編制等重復勞動中，導致教學設計創新、學生心理輔導等核心育人職能被邊緣化。隨著信息技術的廣泛應用，教師的教學范疇不再局限于傳統的課堂教學，擴展了線上教學、遠程輔導、網絡教研等多個領域。在此背景下，教師掌握和運用的技術工具越來越多，需要不斷創新教學理念，保持對技術和知識的雙向學習能力[10]。教學工作中的技術過載問題可能導致教師在教學實踐中采取保守的教學策略，限制了他們探索新教學方法的空間，進而影響教學效果[]

生成式人工智能對教育的賦能，始于對機械性教學任務的自動化，通用領域大模型等技術能夠高效處理文本生成、教學數據分析等程式化工作，通過根據提示生成特定主題、專業和學科的教育資源，如習題、測驗、課程大綱和教學方案等[12]，從而優化教育者的認知資源配置，極大地提升了教育工作中的效率。使教師得以從重復性、低效的任務中解放出來，從大量事務性職責中抽身出來，轉而致力于更具本質意義的教學實踐，專注于更具創造性和個性化的教學活動，諸如進行深入的師生交流與個性化的學習輔導，不僅減輕了教師對人工智能替代其工作的擔憂，還強化了教師在教育體系中的核心地位，確保其在未來教育結構中的不可替代性[13]。這種賦能形態直接優化了教學工作效能的同時，更重要的是，伴隨技術應用的廣泛滲透與實踐經驗的不斷累積，為未來更高級賦能形態的出現鋪就了堅實的技術路徑，并提供了重要的實踐依據。

三、工具依賴重塑下的批判性思維與情感教育危機

生成式人工智能賦能教學本應是將機械記憶類的任務轉移至智能系統，使得學習者專注于高階的思維訓練，從被動接受走向主動探索，進而實現人機協同的角色重構與能力培養。但在今日的課堂里，學生游走于DeepSeek、Chatgpt等生成式AI工具構建的認知迷宮中。他們熟練調用AI完成各項任務，卻在面對“未經算法預處理的真實問題\"時陷入失語。面對這一困境，亟需明晰技術或工具依賴下的教育危機。

（一）技術之“功用”于學習者認知主體建構的先導性

作為一種培養人的活動，教育的目的在于通過將教育者的“教”和受教育者的“學”結合起來以促進受教育者能力和素質的提高，而推動二者從獨立走向融合、由對立走向統一的關鍵因素就是知識[14]。知識是人類在實踐中獲得的對客觀世界的系統認識。如果說從印刷術、電子媒介到數字媒介的發明逐漸提升了知識傳播的效率，使得知識越來越向大眾開放，人人都具有獲得知識的可能，那么，DeepSeek、ChatGPT等生成式人工智能技術的廣泛應用，通過其強大的知識重組與語義生成能力，在給定相同提示的情況下能夠產生多樣化的輸出結果，實現知識、意圖和反饋的及時傳遞，則使得知識生產成為一項大眾參與的普及化活動[15]。這種知識可及性，解構了原有教育活動的內容與形式。然而，技術融入培養人的過程不同于零件歸置于機器之中，學生之所以能通過學習逐步形成多元化的能力和素養，就在于他們能夠在解決復雜的現實問題時，理解問題，并針對具體問題的特征圍繞學科中關鍵的、重要的概念，來對敘述事實方面的知識，怎么做的知識，認識活動的方法和技巧的知識等進行組織，厘清課程內容的知識邏輯，并在需要時隨時提取和調用[16]

大型語言模型依賴高維詞嵌入技術構建語義關聯，其本質是通過統計訓練語料中詞語的共現頻率，將抽象概念轉化為數學坐標，這種數據驅動的建模方式與認知建構的過程存在根本沖突。生成式人工智能表面上為學習者開辟了前所未有的多元發展路徑，實則將知識拆解為可無限重組的語義單元，學習路徑被編碼為概率模型中的最優軌跡，此時的技術與知識融為一體，形成技術即知識、知識即技術的局面。所以學習者們將系統深入的文獻綜述簡化為提示詞工程的熟練度比拼，把AI生成文本的排列組合作為課程論文。在生成式人工智能技術構建的“自由選擇”圖景中，若是簡單地將技術效能等同于教學創新的核心指標，便陷入唯“工具”論的技術理性之中。大量的教育者將作文訓練簡化為AI續寫活動，將歷史因果分析美化為人機對話。學習者看似能在古老文明與現代科技間自由跳躍，實則每一步認知跨越都受限于算法關聯規則的潛在規訓。所謂的“學習”便退化為信息檢索的效率競賽，完全背離了深度學習的本質訴求。

（二）技術之“規訓”于批判性思維生成機制的抑制性

梅洛-龐蒂主張人是以身體去認識世界而不僅僅是心靈，認為身體始終和人在一起，是我們擁有一個世界的一般方式。作為“此身”的人不斷與世界打交道才能實現自身的存在[17]。也就是說，學習的過程應該是從學生的真實生活和發展需要出發，從生活情境中發現問題，轉化為活動主題，通過探究、服務、制作、體驗等方式，在具體的實踐中將所學知識表現為某種能力行為，通過實踐，增強探究和創新意識，學習科學研究的方法，發展綜合運用知識的能力，增進學校與社會的密切聯系，培養學生的社會責任感。

自從資本主義興起一直到美蘇爭霸，科技探索與文明發展的主要方向始終聚焦于對物理世界的認知突破，是去認識自然、駕馭自然，致力于拓展對自然規律的掌控邊界。然而，數字技術的發展卻將目光導向了互聯網，人類活動的核心場域發生了根本性重構，人們通過互聯網就可以完成競爭和生存，社交協作、知識習得、經濟行為乃至精神消費皆可通過數據流完成閉環，構成了一個相對封閉的生活世界[18]

生成式人工智能技術對學習者生活世界的“包圍”，不僅以高性價比的優化算法實現了對算力的充分利用，同時還在推理和思維等方面實現媲美人類大腦的性能，這種既映射人類思維又反向塑造認知路徑的雙向動態交互，創造了一種危險的認知舒適區：學生通過提示詞工程即可獲得邏輯自洽的完整論證鏈，致使教學活動中論證的卡殼、邏輯矛盾引發的思維掙扎等至關重要的認知斷裂體驗被消除。一方面，機器智能提供的認知外包服務，不可避免地給學習水平偏低的學習者帶來了學習陷阱，盡信或過度依賴生成式人工智能提供的\"推送服務”，并簡單將其歸屬于人的自我創造，立即滿足和不勞而獲。學習的無限可能性被機器智能營造的信息繭房所遮蔽、被機器智能生成的決策指令所主宰，逐漸失去探索的主權與興趣，甚至喪失了學習主觀能動性，成為不會批判性思考的學習機器[19]。另一方面，人機對話的即時性與完備性壓縮了批判性思維必需的認知時差一—當學生尚未完成問題建構，系統已將大模型的思考過程以自然語言形式組織并輸出，可視化呈現大模型的推理過程與邏輯環節，那些需要時間發酵的直覺、親身試錯的頓悟、思辨的笨拙、探索的遷回等無法被量化的教育維度，正逐漸淡出我們的視野。盡管大語言模型以語言連貫輸出的形式展示了涌現的“思維”，但它們最終是數學模型，旨在預測序列中哪個單詞緊隨另一個單詞。在這個過程中，生成式人工智能沒有機會參與到識別信息的積極過程中，從而理解信息，更無法像人類教師預判學生認知誤區并針對性追問，導致對話淪為機械問答[20]在這種情況下機器智能提供的便捷服務也便失去了意義，甚至還會削弱學習者的認知能力，這與促進智慧生成、發展高階思維能力和終身學習能力的初衷背道而馳。

（三）技術之\"遮蔽”于情感教育本真價值的消解性

世界是人與人“共處同在”的物界，人類作為精神性存在，其生存本質根植于道德、情感與價值意義的建構。在人際共生的世界中，贈禮謙讓、共享互助等行為絕非簡單的物質交換，而是道德人格養成的實踐場域，這些隱性力量的積淀構成個體發展的精神基石。卡西爾指出，自從人類發明文化符號，便棲居于物理實在與精神象征的雙重世界，在流變時空中寄托個人情感和生命的記憶[21]

教育就是不僅傳授知識技能，更要培育新生對文化符號的闡釋能力、對倫理秩序的敬畏之心、對生命意義的覺知深度，使學生獲得超越功利計算的意志自由?，F代教育把鮮活的生命“物質化”，在數據驅動的教學監控系統中，算法模型、軟件工具等智能技術賦能學生發展的\"計算”，其本質是借助數學形式對學生素養表現情況的一種精確性表達[22]，當師生關系、學生行為都用數據來描述分析，成長軌跡的復雜性便被簡化為了進度條的可視化呈現。柏拉圖在《理想國》中闡明，理性負責真理追尋，激情捍衛理性權威，欲望提供行動驅動力[23]，這種隱性力量使人類認知成為完整主體的自覺活動。例如當學生解答幾何問題時，理性分析、求知激情與探索欲望協同作用，而非割裂決策。但是大語言模型智能體的本質是分散的統計模型集群，學生使用智能體自動生成主題畫作，雖技法完美，卻可能缺失個體記憶；利用智能體進行修改和優化作文，雖然讓每個學生都盡可能得到了個性化指導，卻忽略了算法偏好導致情感表達的趨同。

傳統道德實踐根植于“人的世界”的具身交互，學生合作勞動中的理解和關心、互相答疑過程中的感恩與鳴謝都在物質與精神的交織中彰顯。但是生成式人工智能的簡單應用，很有可能將這種體驗壓縮為算法生成的對話腳本。例如，讓學生與智能體模擬“孔融讓梨”的語義場景，而不是去真實的親情場景中感悟，剝離了實物分享時的情感張力，將人與人之間有溫度的交流轉化為人機之間的冰冷傳達，進而逐漸演變成學習者符號化的道德訓練，而非是面對真實人性矛盾時的價值抉擇勇氣等教育本真價值的培育，與“人的世界”日漸脫離，普遍表現出對復雜情境的簡化處理傾向，不僅使他們意志薄弱，更使其喪失對物的精神真義的思索。

四、生成式人工智能技術與人文教育共生的實踐進路

透過AI紛繁復雜的發展背后，人們希望回歸兩個基本的起點：一是GAI作為技術的工具屬性；二是發展GAI的初衷和目標應是以人為中心。唯有在教學實踐中關注思辨能力的培養，在技術應用中認真考慮倫理問題，方能使教育免于淪為數據優化的附庸。

（一）主體性復權：人本導向的技術嵌入模式創新

教育的終極目的是在“成人”的基礎上“成才”。教育教學活動是人對人主體間靈肉交流的活動，因人的存在而得以存在，人的人文性、協作性和不確定性決定教育過程也應是富有人文色彩、強調人與人之間協作并且是富有創生性的過程。人的天性需要通過教育得到發展，教育能使人脫離自然屬性，實現個體的生命自由[24]。因此，教育應為學生成長提供可能條件，以喚醒與激發蘊含在學生身上的發展潛能。

在生成式人工智能深度介人教育場域的技術語境下，主體性復權的核心在于重構人機關系中的權力分配邏輯，為人的生命成長而設計和發展教育技術。這要求技術嵌入模式始終以人的生命意志為價值基點，將AI從“認知替代者”降維為“主體性增強媒介”，通過人本導向的設計實現技術工具性與教育人文性的辯證統一。更進一步說，人工智能技術應在學生學習過程中發揮“人體的延伸”作用，并通過構建融合共生的人機關系，形成“人—技術”的存在結構，開啟學生生命發展的超越之路。

而實現這一目標最關鍵的就是在生成式人工智能技術賦能下，探索真正以人為本的創新型人才培養和教學模式?！蛾P于推進教育新型基礎設施建設構建高質量教育支撐體系的指導意見》中明確提出“普及新技術條件下的混合式、合作式、體驗式、探究式等教學，探索新型教學方式”[25]。為了全面、深人、系統推動現代技術手段支撐教學變革與創新，教育部相繼啟動了智慧教育示范區，基于教學改革、融合信息技術的新型教與學模式實驗區，人工智能助推教育隊伍建設試點區等一系列工程。因此，教師亟需讓標準化的技術運用變成一種創造性的運用，構建生成式人工智能與學科教育創新融合的新型教育模式，促使“師-生”二元結構轉變為“師-生-智”三元結構，在保證機器智能的干預和人類教師的教學決策指引與支持學習者知能發展深度與廣度的同時，能夠預設與生成多元學習路徑、提供沉浸式學習體驗，給予學習者更多可主動選擇的機會以及對自身活動控制的主動權，維持外部反饋與內部調控的動態平衡，進而讓學習者意識到學習活動是內在發起的，能夠真正駕馭自己的學習，對自己的學習負責。

（二）批判性對話：生成式AI課堂的認知摩擦設計

生成式人工智能在教育中的深度嵌入，正悄然重塑課堂的認知生態。當技術能夠瞬時提供邏輯自洽的答案時，教育的核心挑戰從“知識傳遞效率”轉向“思維活性維護”。無論技術如何演進，課堂的根本目的始終都是培養學生的核心素養，而不是將生成式人工智能作為學生索取知識的對象，讓他們逐漸成為“新型知識接受者”。在“任何內容皆可生成”的智能時代，學習者的批判性思維、獨創性能力和嚴謹的邏輯思維能力，比以往任何時候都更加重要[26]。為了避免學校教學會再次從傳統教師講授轉變為“智能知識喂養”的淺層學習，需要捍衛人類認知主體的神圣性，這就依賴于教師如何以尖銳追問打斷學生對技術影子的惰性依賴。

認知摩擦設計的本質，是通過逆向技術賦能，將AI從“答案供應商\"轉化為“思維沖突發生器”，在算法生成的確定性表象下制造認知裂隙，迫使學生在技術鏡像中直面自身思維盲區，從而激活批判性對話的深層動力?？梢栽贏I介入的每個教學環節后設置認知區間，例如，要求學生在利用GAI工具生成畫作后，反思其是否符合文章或古詩所描繪的意象，并讓學生嘗試修改；或在GAI工具輔助寫作后開展“論證邏輯溯源”訓練，追問“哪些論點需結合個人經歷重新詮釋”；或是在GAI工具生成關于某一議題的證據時，讓學生以其他視角重寫這一議題的反向證據，隨后組織學生開展辯論分析；亦或是用GAI工具同時生成某一議題的正反論述，要求學生尋找第三個超越性視角。通過制造認知摩擦力，讓技術輔助思考，而非提供標準答案，使學生在與算法的對話中始終保持批判自覺，獲得思維所需的敏銳力，并由此生發出“泰然任之”的態度與能力。在此過程中，教師不可撼動地居于主導地位，根據課堂反饋實時調整認知摩擦強度，防止技術挫敗感壓制學習動機，并記錄學生與AI對話中的困惑、反駁與突破時刻。從而幫助他們擺脫技術的擺置與訂造[27]，教育才能真正實現從“知識傳遞”到“思維起義”的范式躍遷。

（三）具身性實踐：技術賦能下的情感-道德體驗重建

讓學生有機會深人體驗知識的運用過程，無論是對知識的內化理解，還是對問題解決能力的系統形成都是十分重要的。讓教育煥發出生命活力，才能體現出育人的本質。具身實踐的教育重構，旨在通過技術介入的身體再嵌入，在虛擬與現實的交織中保持真實情感和道德判斷，讓技術增強而非削弱生命體驗

為此，技術賦能的課堂應主動擁抱那些能夠真實拓展個體生命空間、豐實個體精神世界以及能夠真正彰顯教育育人本質的“正向\"技術[28]，構建“虛實共生”的學習場域。例如，在小學數學課堂中，可先用生成式AI模擬超市購物場景，讓學生通過虛擬貨幣計算折扣優惠;再組織真實跳蚤市場，要求他們用數學知識完成現場交易核算。這種“AI建模 + 實體操作”的雙重體驗，既能覆蓋價格計算中的復雜變量，又能通過具身實踐強化知識遷移能力。在小學德育課堂中，利用AI模擬校園沖突案例嘗試生成解決方案，然后通過真實情境的角色扮演，體會矛盾雙方的情緒波動。在初中科學教育的課堂中，教師可先借助虛擬仿真技術呈現不同地貌的水土流失動態模型，引導學生預測植被覆蓋率與水土保持的關系；隨后帶領學生用沙土、草皮等材料搭建實體生態箱，通過人工降雨實驗驗證理論。在初中語文課堂中，學生可通過AI生成《故鄉》中閏土與“我”重逢的對話，分組改編成情景劇并登臺表演，通過肢體語言和語調調整體會人物情感，分析數字腳本與真人演繹的情感溫差。通過“數字推演一實體驗證一反思對比”的閉環，重建身體經驗在認知建構中的錨點作用。這些強調“身體在場”的教育儀式，將冰冷的算法轉化為有溫度的經驗，使技術真正成為聯通知識世界與生活世界的橋梁，讓教育回歸啟迪心智、滋養生命的本質追求。

五、結語

人工智能為教育帶來了前所未有的變革與機遇。然而，我們也應意識到，教育的本質一—即培養具有創新精神、批判性思維和人文關懷的人才一并未因技術的介人而有所改變[29]，教育數字化研究應深入探討教育領域擁抱數字人文的必要性、教育實踐擁抱數字人文的挑戰性及教育研究擁抱數字人文的可行性[30]。生成式人工智能掀起的教育變革浪潮，既是人文精神存續的挑戰，亦是認知疆域拓展的機遇。未來的教育圖景應是“靈韻”與\"算力\"的共舞，教師作為學生成長之路的掌舵人，需在智能系統的“確定性之光”與人文教育的“模糊性之暗”間保持張力，讓學習既享受AI賦能的認知增強，又始終扎根于具身實踐的情感震顫。這不僅是應對技術異化的防御之策，更是回歸育人本質的主動進路。

參考文獻：

[1]中國教育網.懷進鵬：大力推進智慧校園建設，打造中國版人工智能教育大模型[EB/OL].https：//www.edu.cn/xxh/focus/li_lun_yj/202407/t20240719_2625060.shtml，2024-07-19.

[2]教辦[2025]3號，教育部等九部門關于加快推進教育數字化的意見[z].

[3][2O]Stolz SA，WinterburnAL，PalmerE.Islearningwith ChatGPTreallylearning？[J].Educational Philosophy and Theory，2024，56（12）：1253-1264.

[4］王竹立，王云.數智時代背景下的知識體系重塑——從學科基本問題建構到現實問題驅動[J].電化教育研究，2025，46（6）：5-12.

[5]沈陽，余夢瓏.重構智能交互范式：基于DeepSeek的提示強化與人機協同[J].新疆師范大學學報（哲學社會科學版），2025，46（4）：90-98.

[6]楊宗凱，王俊等.ChatGPT/生成式人工智能對教育的影響探析及應對策略[J].華東師范大學學報（教育科學版），2023，41（7）：26-35.

［7］盧宇，湯筱巧.生成式人工智能賦能課堂教學的形態層級與進階路徑[J].電化教育研究 2025，46（6）：75-82+106

[8]吳慮，楊磊.ChatGPT賦能學習何以可能[J].電化教育研究，2023，44（12）：28-34.

[9］樂惠驍，汪瓊.生成式人工智能會如何改變教育——基于自動化視角的分析[J].遠程教育雜志，2024，42（6）：3-10.

［10］付明明.人工智能時代教師智能教育素養提升路徑研究[J].學報.2024，43（5）：32-34.

［11］趙凌云，胡中波.數字化：為智能時代教師隊伍建設賦能［J].教育研究，2022，43（4）：151-155.

［12］劉三女牙，郝曉晗.生成式人工智能助力教育創新的挑戰與進路[J].清華大學教育研究，2024，45（3）：1-12.

[13］趙勇，張高鳴等.不要讓人去做機器的工作[M].上海：華東師范大學出版社，2018.

［14］朱德全，馮丹.何以規避“座架引誘”之險：職業教育的時代價值與技術之道[J].現代遠程教育研究，2021，33（4）：3-10.

[15]譚維智.教育機器：一種人類的教育的新范式［J].教育研究，2024，45（4）：62-72.

［16]范佳榮，鐘紹春.學科知識圖譜研究：由知識學習走向思維發展[J].電化教育研究，2022，43（1）：32-38.

［17]鄧敏杰，李藝.走向技術具身：信息技術時代學習者主體性再認識[J].電化教育研究，2023，（8）：26-32

[18]張務農.論自然的技術及其教育技術理論價值[J].中國遠程教育，2020，（12）：51-58.

［19］李海峰，王煒等.人機爭論探究法：一種爭論式智能會話機器人支持的學習者高階思維能力培養模式探索[J].電化教育研究，2024，45（3）：106-112+128 #

[21]俞曉婷.乘物以游心：在教育中重構人與物的關系[J].高等教育研究，2024，45（2）：23-30.

［22］王懷波，柴喚友等.智能技術賦能學生綜合素養評價：框架設計與實施路徑[J].中國電化教育，2022（8）：16-23.

[23]Allen，R.E.AnamnesisinPlato’s‘MenoandPhaedo’[J].TheReviewofMetaphysics，1959，13（1）：165-174.

[24]安濤.“算計”與“解蔽”：人工智能教育應用的本質與價值批判[J].現代遠程教育研究，2020.32（6）：9-15.

[25]教科信[2021]2號，教育部等六部門關于推進教育新型基礎設施建設構建高質量教育支撐體系的指導意見[Z].

［26］李海峰，王煒.人機協同深度探究性教學模式——以基于ChatGPT和QQ開發的人機協同探究性學習系統為例[J].開放教育研究，2023，29（6）：69-81.

[27]孫振東，李仲宇.新技術時代教育“無思”癥候及突圍路徑[J].現代遠程教育研究，2022，34（3）：32-39.

[28]郭顥，江楠等.人工智能驅動教育變革的倫理風險及其解蔽之路[J].中國電化教育，2024，（4）：25-31.

[29］羅生全，劉靜，劉玲玲.智能時代教師教學想象力的生成機制及其培育[J].中國電化教育，2023，（1）：35-44.

[30]秦玉友，楊鑫.數字人文與教育數字化轉型[J].中國電化教育，2023，（1）：33-37.

作者簡介：

郭顥：副研究員，碩士，研究方向為基礎教育信息化。

范佳榮：講師，博士，研究方向為數字化學習。

羅光耀：講師，碩士，研究方向為教育技術哲學。

The Symbiotic Construction of Generative Artificial Intelligence and Education： A Practical Approach Under Humanistic Protection

Guo Hao¹ ， Fan Jiarong2，Luo Guangyao2

1.Heilongjiang Teacher Development College， Harbin 15oo8o， Heilongjiang

2.School of Journalismand Communication，Jilin Normal University， Changchun 130112，Jilin

Abstract：Geneatirtialitelce（Gepleeildfucatioostructigogeo leaingsubjectsdproigteacgiecytteeiddenissogoriticrgbingialing generation，sbeacolaisioetif riskoftoolrationalityecroachmentInesposettheabovediulties，researchproposesapracticalaproachunderthe“mnistic proteto\"：foitt peopleneducatio;eodlysiogictodeselythgtctiatedpitaldguedlygt embodiedpracticeandbidgethegapbetwenvirtualsymbolsandreallifeexperiencesthroughthe“coexistenceofvirtualandreal”field. IntendedtoprovideteoreticalrefereneandpracticalpathfrresolvingthelenationriskofAeducationaplicationandachevingte dialectical unity of technological empowerment and humanistic value.

Keywords：Generativicalteligenceducatioalstructurig;iticaltking;bodiedpractice;umaisticistee

收稿日期：2025年5月20日責任編輯：宋靈青