摘 要：从本质上来说，教育变革是一个技术赋能与教育规律相互调适的动态过程。当前，数智技术正以前所未有的深度与广度重塑教育生态，而传统教育理论在解释和指导数智教育实践时面临局限，这就需要数智时代的教育研究实现从“问题意识”到“概念工具”的全面觉醒。具体来说，数智教育主要面临价值、制度、技术、主体性四个层面的新问题，这些新问题催生出具有解释力和适配性的数智教育新概念，包括算法思维、教育算力、教育算法治理、教育数据确权等。为解决数智教育的新问题，有必要结合新概念进行数智教育的范式变革。由此，数智教育中“新问题催生新概念→新概念支撑范式变革→范式变革回应新问题”的闭环得以形成，可为数智时代教育的高质量发展提供指引。
关键词：数智教育；智能机器；算法思维；范式变革
数字化、网络化、智能化是新一轮科技革命的三大特征，也是理解“数智时代”需要重点关注的三大技术聚焦点，对于数智教育相关问题的讨论要在新的时代背景下结合技术特征展开。随着技术的迅猛发展，技术对教育的影响、人与技术的交互均发生了质的变化。当前，政策制定与学术研究的主导叙事仍停留在“技术赋能”的工具论层面，重在探究如何利用技术让教学更精准、管理更高效。这种叙事忽略了技术对教育底层逻辑的影响，掩盖了真正需要解决的理论危机。当用“教育公平”“教学效率”等工业时代的教育概念来描述“算法偏见”“数据囚徒”等数字时代的全新问题时，这些问题的表述往往不具备充分的解释力。对此，本研究尝试剖析数智教育面临的新问题，梳理新问题催生的数智教育新概念，并基于新概念探究数智教育的范式变革，完成新问题的归因。
一、教育变革的本质
（一）技术奠定教育的物质基础
“手推磨产生的是封建主为首的社会，蒸汽磨产生的是工业资本家为首的社会。”而技术作为直接生产力对社会发展起决定性作用，它不过是经济决定社会发展的典型、突出和更本质的表现。在教育中，技术作为直接生产力，在一定的历史条件下，从根本上重构教育的组织形态与边界。“各经济时代的区别，不在于生产什么，而在于怎样生产，用什么劳动资料生产。”在生产力三要素中，劳动资料是技术的物化，其不仅是人类肢体的延伸，更是“人类劳动力发展的测量器”。可以说，教育领域中每一次技术的介入，都在拓宽教育的边界；教育形态的每一次跃迁，皆源于技术生产力的革新。
具体来说，在经验传递依赖口耳相传的时代，教育生发于人类的本能，其目的是实现人类的生存与繁衍。当文字和书写出现后，知识可以超越时空和个体记忆留存，教育内容得以实现系统化、文本化，出现了专门的教育机构和教师角色，但仅限于精英教育。印刷术的发明，实现了知识的大规模复制与传播，使统一的教学成为可能，推动了现代学校的出现。工业时代的技术要求标准化、规模化、同步化，义务教育制度由此建立。广播、电视等电子媒介的兴起，标志着现代教育技术的开端，其通过远程、单向、广覆盖的信息传播，推动了远程教育的出现，人类由此进入电化教育时代。互联网技术的出现，实现了信息的双向交互、网络化链接和海量存储，促使教育走向数字化，出现了MOOC、翻转课堂等教育新形态。而在现阶段，大数据、人工智能等技术不断渗透并深度融入教育教学，实现了环境感知、行为预测与流程自动化，教育被推向智能化。纵观教育发展史，每一次重大技术突破都在“生产力”层面不断拓宽教育的可能性边界，为教育奠定了坚实的物质基础。
（二）技术作为教育生产力重构教育生产关系
每一次重大的技术跃迁，都是对旧有教育关系的解构和新关系的建构。例如，在书写时代，文字和书写首先完成了知识的“对象化”，教育内容从生活化的口传经验转换为文本，迫使教育场景从生活场域向制度化机构收缩，形成了“教师-文本-学习者”的知识传递链，其中教师的权威源于其对文本近乎垄断的拥有权和解读权。印刷时代的机械复制并未瓦解这一结构，反而通过标准化教科书的大规模生产，强化了中心化的知识传递关系，体现了工业时代对规模与效率的追求。然而，以互联网、大数据、人工智能为核心的数智技术秉持其去中心化、数据驱动的技术逻辑，消解了旧有的中心化结构，催生出一个多元、动态的新型教育关系网络，由此知识生产权、教育决策权、教育评价权等权力在国家、学校、教师与学习者之间发生流转。此外，前数智时代的技术在教育中充当“媒介”的角色，强调其对知识在教育系统中流动的媒介通道（如教材、黑板、广播电视等）的改造作用。这种媒介技术的观点对应的是工业时代及之前的技术逻辑，即技术是外在于教育主体的、可被主动应用的客体。但到了第四次工业革命，新技术不再是中立的媒介，数智技术复杂的技术特征使其具有二重性——技术不仅是客观工具，更是社会建构的产物；既被在特定社会环境中工作的行动者物理构建，又由教育理念、价值观和文化共同塑造。一旦社会赋予的价值被锁定在技术代码中，技术就拥有了操作自主性。随着技术在教育场景中运行，其会于无形中引导、影响甚至重塑教育活动，这是技术反向塑造（Re-shaping）的表现。在这一视角下，数智教育技术可被理解为是在特定行政与市场逻辑下建构出来的“教育-技术系统”，通过其技术形态（如管理平台、虚拟实验）重组知识生产和分配机制，重构师生关系与治理结构，进而对教育的价值取向与发展路径施加深刻影响。
（三）技术赋能与教育规律相互调适的动态机制
技术赋能与教育规律的调适并非是静态的调整，而是一个充满冲突与重构的动态过程，这一过程可被拆解为技术赋能引发失范、教育规律主导调适、协同创造新范式三个阶段。当一项新技术以前所未有的优势闯入教育领域时，其带来的冲击往往具有颠覆性。例如，互联网技术带来的MOOC兴起，让人们沉浸于海量线上学习资源的同时，也迫使教育工作者开始思考传统课堂讲授在信息爆炸的时代还有何意义；依托新技术的个人画像，使大规模标准化测试与个性化发展需求之间的矛盾更为明显；智能评价系统带来了教育评价权的让渡，教师在学情判断上的专业地位在一定程度上被边缘化。这种冲击使得过去因技术限制只能停留在理念层面的教育追求（如大规模因材施教）获得了实践的可能，并倒逼教育规律开始自我审视，从而使教育旧范式发生松动。即便如此，数智教育变革的规范依据，仍然必须立足于教育的本质需求。政策制定者与研究者通过制定人工智能应用规范、确立数智技术治理原则、商定伦理边界等，重申了技术必须服务于人的全面发展而非替代人，体现了教育理性对技术理性的反思、选择与规制。经过规范的技术赋能与重新定义的教育规律通过相互调适取得平衡，协同生成数智时代教育的新范式。
二、数智教育面临的新问题
从教育变革的本质来看，数智技术的深度嵌入并非只是工具更新，而是对既有教育价值取向、制度安排、技术形态和教育主体状态的整体性冲击。数智教育面临的新问题主要集中在四个层面：一是价值层面，体现为效率至上、数据中心等技术理性与育人导向、教育公平等教育价值之间的张力；二是制度层面，体现为现有教育管理体制、评价制度与平台化、智能化治理方式之间的不匹配；三是技术层面，体现为算法规则、数据治理、平台权力等对教育运行方式的重塑；四是主体层面，体现为师生角色、权力结构与主体性发展面临新的机遇和风险。上述四个层面的新问题，共同构成了数智时代教育变革必须回应的基本问题。
（一）价值层面的新问题
1.教育底层逻辑需要重构
数智时代的“技术逻辑”与教育的“育人逻辑”发生根本性冲突，导致传统的价值共识、制度安排陷入悬置与失范的困境。教育是一种有目的地培养人的社会活动，数智时代的教育结构需要适应数字技术和人工智能技术支持的社会结构的变革需求。价值基础和价值选择是教育研究中不可避免的重要话题，教育政策的背后往往蕴含社会和政治群体的价值选择。在数智时代，数据主义、计算主义、算法制度主义在早期的过度扩张，使得可量化的指标成为衡量教育质量的优先标准。在传统观念里，“人类”被认为是一个拥有稳定、统一、理性的自我，人与动物、机器有着本体论上的区别。正因如此，我国的教育强调德、智、体、美、劳五育共举。而数智时代的到来，打破了我们对“人”的传统认知，人类或成为技术共生的“后人类”，未来我们要成为的人可能是“去身体化”或“可换身体”的信息实体。在后人类时代，教育要培养的人是能够清醒认识到自身与技术的共生关系并对此负责的“具身的存在”，人类所具有的情感、感知、伦理等是人与机器的本质区别。若将可量化的指标作为衡量教育质量的唯一标准，而忽略教育中不可量化的情感、创造力、理性思维、道德与正义等核心素养，那么教育目的便会面临被异化的风险。
2.人才培养标准应进行调整
教育不仅要培养人才，更要满足社会的需要。“正确处理培养人才和满足社会需要的关系”是习近平总书记在2024年全国教育大会上提出的教育强国建设必须处理好的“五个重大关系”之一，回应了新时代教育的功能性问题。新时代“人才”的概念已经远超“劳动力”和“人力资本”的概念，人才尤其是拔尖创新人才成为影响国家竞争力的核心战略资源。数字经济的蓬勃发展催生了大量新职业，也淘汰了部分传统职业。《产业数字人才研究与发展报告（2023）》显示，我国的数字职业分布于多个领域，数字人才供需缺口处于2500万～3000万之间，且仍在扩大。这暴露出传统人才培养体系在规模、结构、质量方面与产业需求存在错配的问题，对此人才培养标准应随着数智时代科学技术结构、经济结构、产业结构、社会职业结构的重大变迁而进行系统性调整，以培养满足数智社会所需的拔尖创新人才。
（二）制度层面的新问题
1.数智时代需要新的教育制度
在工业时代，标准化人才的培养需要教育制度具有清晰且稳定的结构，表现为纵向上以梯级制或等级制为特征、横向上以普通教育与职业教育相结合的双轨制为特征。而在数智时代，教育制度是以人工智能、互联网、物联网为技术基础，嵌入到万物互联的社会结构之中，是万物互联的组成部分。随着教育形态从工业时代的标准化教育转变为信息化教育、算法教育、互联网+教育、物联网+教育、人工智能+教育，数据驱动成为教育管理和决策的核心依据，传统教育形态下的标准化培养路径向“个性化培养”转变，“大规模因材施教”通过借助学习分析数据和数据挖掘或将成为现实。基于此，适应数智时代的新的教育制度需从层级化、中心化、割据化向扁平化、网络化、协同化转变，发展为由正式制度与非正式制度共同构成的立体弹性制度。
2.教育伦理与法律规范需要再锚定
人工智能存在固有的弊端和伦理陷阱，当其与教育各个方面紧密融合时，需从教育伦理与法律规范两方面入手，来化解由此引发的教育伦理困境，抵御潜在的技术风险。在数智时代，谁掌握核心算法、算力平台与关键数据，谁就在很大程度上拥有教育的话语权和规则制定权。但需注意的是，算法设计可能暗含开发者的主观偏见，诱发对特定群体的歧视性判断，若不加以规制与防范，就会成为影响教育公平的“隐形推手”。另外，数据安全与个人隐私保护在这个全面数字化的教育体系中尤为重要，数据滥用、隐私泄漏、信息贩卖等问题将直接损害教育主体的利益。为了应对伦理挑战，确定技术应用的边界并做好应用规范指引至关重要。
（三）技术层面的新问题
1.技术角色变迁导致新问题
新技术与教育的融合，催生出平台化、数据驱动、人机协同的教育新形态。这一形态的技术逻辑有别于工业时代教育活动的技术逻辑，给数智时代的教育带来了挑战，主要体现为数字资源分布不均所引发的公平与正义危机。随着传统的“数字鸿沟”发展为资源与权力分配的“算力鸿沟”，即便接入了网络，那些缺乏先进计算资源的地区与个体也无法享受到平等的智能教育服务。与此同时，教育数据作为核心生产要素，其产权归属模糊，个人隐私权、机构管理权与商业使用权之间冲突不断，动摇了知识共享的伦理基础。产生冲突的根源，在于技术中介自身的性质。充当关键决策代理的算法像一个“黑箱”，其推荐、评估与干预机制缺乏可解释性，不仅干预了教师的教学自主权与专业判断，也剥夺了学习者及其监护人的知情权与异议权，使教育这一本应充满人文关怀与理性对话的事业面临被非人格化的程序系统操控的风险。
2.课程与教学形态面临重构压力
数智时代课程与教学的目标指向、内容组织、实施方式都面临重构的压力，是教育实践领域需要关注的重点问题。当前，知识呈指数级增长，伴随而来的是知识的不断泛化，因此教什么、学什么、怎么教、如何呈现知识、构建什么样的知识图谱等都需要依据时代的发展需求做出调整。一方面，课程与教学的相关理论需要重构，既要在数智背景下重新认识、丰富和发展教育的本质内涵，又要回应人类发展、社会发展与机器发展之间关系的重大变革，还要能够描述和解释“人工智能如何成为教育要素与教育对象”，并为人工智能技术在教育中的逐步应用提供相应的必赢优惠y272net理论支撑。另一方面，课程与教学的方法、工具需要更新，如在教学中合理运用AI，开发自适应的个性化教学系统、智能导师系统和新型的教学智能体等；思考如何利用AI革新传统的讲授法、实验法等教学方法，如何应用AI实现跨学科主题教学与个性化学习等。在数智背景下，如何在传统课程与教学的理论、方法和工具体系中合理融入数智技术，是未来课程与教学研究需要重点思考的问题。
3.教育质量监测与评价有待提升
信息技术的飞速发展，给教育质量监测与评价的工具、方式带来了前所未有的变革，充分挖掘数据背后的价值有助于为学习者综合素养评价、区域教育管理提升、教育决策评估等提供更好的服务。随着数智技术在各类教育教学场景的深度应用，教育活动呈现诸多新形态，教育评价的主体、对象也在发生变化。在数智时代，教育评价强调指标多元、过程动态、全程覆盖，关注学习者的全面、个性化发展。新技术的开发，为教育质量的监测与评价提供了新工具，利用数智技术提高教育质量检测的质量和效率是大势所趋。基于大数据的采集方式，未来的教育质量检测需从学校拓展到家庭、社会等不同的教育活动场域，形成家校社协同合作的机制。另外，新技术可用于挖掘和分析学习者在信息化平台或设备上留下的海量数据，从而为教育质量监测提供更加全面、多元的监测数据，实现对学习者的个性化预测和持续评价。
（四）主体性层面的新问题
1.家校社关系面临重塑
在数智时代，学校成为万物互联的社会组织，其与家庭、社会的关系将被重塑：其一，学校、家庭与社会的物理边界日益模糊，这为家校社三方在教育中的职责分工带来了新挑战。当学习者通过学习平台进行学习和完成作业时，学习场景延伸到了家庭，这意味着家长可能需要承担更多的辅导学习者课业的职责。而当社会通过各种学习平台向学习者提供海量的资源供其学习时，学习内容审核的责任划定便可能模糊不清。数智技术让移动学习成为现实，若对家校社的协作关系处理不当，家校社三方就可能会陷入责任交织与叠加的消极状态。其二，数据作为数智时代教育的核心要素，家校社三方并未就其使用权和所有权达成共识。企业渴望拥有数据优化产品，家长希望运用数据分析学习者的学习成绩，学校则因政策法规尚不完善需对数据严格保密，这种“数据孤岛”现象会引发三方主体之间的冲突，因此无法充分发挥数据的价值。不同家庭对数智技术的理解和应用能力存在差异，这可能会导致数智环境下的家庭教育与学校教育出现新的脱节。因此，数智时代家校社面临的新问题，是如何构建一个以学习者成长为中心、各方权责清晰、数据有序流通的“教联体”。
2.学习者身心发展面临新风险
数智技术与教育的深度融合有助于提升学习者在认知、情感、意志、动机、行为等方面的学习成效，为培育适应数智时代的公民提供了重要支撑。当大数据、互联网、人工智能等新技术逐渐渗透社会各行各业，“常态化学习”成为教育的主流形态。在线学习和移动学习是“常态化学习”的主要路径，有必要思考在线学习环境和移动学习状态对学习者身心发展造成的影响。其中，在线学习环境突破了人类数千年来学习活动的时空限制，为学习者提供了虚拟的学习空间和丰富的学习资源，同时也造成了学习者学习的“离身化”。这种“离身化”的移动学习状态削弱了学习认知、情感感受和态度表达的“具身性特质”，阻碍了学习者的身心发展。此外，移动学习内容具有广泛性、丰富性、实效性、共享性等特点，若缺乏对学习内容的审核把控，使学习者接触到了诸如色情、暴力、虚假等不良内容，将不利于学习者的身心健康。
3.教师角色危机有待解决
智能机器的使用和算法对教育活动的深度介入，使教师的课堂教学活动、主体身份认同、专业主体地位、基本素养要求都需进行重构。随着数智技术在教育领域应用的持续深化，传统教育的“惯习”被打破，教师的新角色与固有的职业认同存在冲突，教师面临知识传播者角色的边缘化、教育专业者角色的模糊化、教学评价者角色的工具化等角色危机。过去学习者学习的知识主要来源于教师，而今当事实性知识可被随意检索时，教师的核心价值不再是知道多少知识，而在于激发学习者的学习兴趣，并引导其在批判性理解的基础上实现对知识的自主学习和迁移应用；过去教师按照统一的课程大纲和教材进行标准化教学，而今教师需要掌握运用技术工具和利用海量资源的技巧、设计跨学科探究项目、革新教学方式——这些变化，使教师群体原有的技能贬值，而新技能数量繁杂且难以迅速掌握，易引发教师群体的职业倦怠。因此，如何减轻教师面对陌生工具时的焦虑，使其聚焦于真实的教学痛点，并积极参加数字素养培养的相关培训，将“工具收藏”转化为“能力增值”，成为数智时代促进教师专业发展的关键问题。
三、新问题催生的数智教育新概念
当前，用来描述和分析数智教育的话语体系面临严重的“概念失灵”问题，如“数字鸿沟”无法解释算力资源不均的问题、“人机交互”无法准确表达教育中人与智能体之间的复杂关系等，这就需要提出新概念来有效解决此“概念失灵”的问题。可见，数智教育面临的新问题催生了新概念，而数智教育新概念有助于更好地理解和解释技术实践导致的新问题。
（一）算法思维：是数智教育需要培养的新思维
算法思维既是一种思维方式，也是一种能够将复杂问题拆解为可借助现代技术工具有序解决的系列步骤的能力。数智时代的生活、工作与学习离不开技术，算法思维的培养就是将技术应用融入思考和解决问题的底层逻辑，成为人所具备的一种基本能力。算法思维是发生在计算思维语境下的一种特定思维，因此有必要追溯计算思维的源起。2006年，美国卡耐基梅隆大学的周以真教授发表了一篇名为《计算思维》（Computational Thinking）的文章，认为计算思维是每个人在工作、生活中都应该拥有且会运用的思维，并将其定义为运用计算机科学的基础概念去求解问题、设计系统和理解人类行为，通常包含问题分解、模式识别、抽象概括和算法设计四个核心要素。2019年，Kong等将“计算思维”定义为一种解决问题的过程，包括发现问题、确定问题、描述问题并将其解决方案表达成计算机或机器可以有效执行的形式。算法思维是计算思维发展到数智时代而形成的新概念，因此算法思维也是一种思考过程，旨在将问题转化为可以通过计算步骤和算法来解决的形式。需注意的是，算法思维包含对算法的认知能力——要培养此能力，就要求学习者具备理解、批判乃至参与塑造算法世界的基本思维，能够理解数据如何被结构化、如何利用模型做出推理与决策，并能够洞察算法背后的价值预设与潜在偏见。
（二）教育算力：支撑教育系统数字化转型
在数智时代，资源获取早已不是什么难事，此时再简单地用“数字鸿沟”描述教育中的不公平现象，便容易忽略教育中真正亟待解决的问题。如今，“教育算力”成为衡量教育质量的核心概念。“算力”指的是计算能力，是集信息计算力、网络运载力、数据存储力于一体的新型生产力，其本义是表示某个设备或系统的计算性能。“教育算力”是指支撑教育系统数字化转型所需的计算资源、数据资产、核心算法的总体能力与体系化效能，故可视为一种教育能源。相应地，“教育算力”水平可作为评估教育质量优劣的指标，“算力鸿沟”则成为数智时代教育不公平的现象名词，即使做到了网络全覆盖，教育算力水平低下的学校也依然无法利用现代技术实现现代化教学。“教育算力”拥有准公共产品的性质，“算力普惠”或可成为解决“算力鸿沟”的有效路径。
（三）教育算法治理：保障技术中介正向反馈
以往的教育信息化多关注软件和设备是否好用，现在的技术中介参与包括学习者评分、个性化学习资料推荐等教育决策，“教育算法治理”是为避免算法偏见而出现的新概念。随着数智时代的到来，智能计算的三要素——算力、算法、数据逐渐成为影响社会智能化水平的核心要素。算法决策不公开、不接受质疑和询问、不提供解释的“黑箱”特征，使得这种具有“准公权力”性质的算法权力难以被规制，导致权力与权利之间失衡，从而出现了“算法暴政”。2019年，欧盟委员会发布《可信赖人工智能伦理准则》，强调“人工智能系统应避免不公平的偏见，并对所有人开放”。当智能机器深度介入教育决策时，我们同样需要建立与之匹配的伦理秩序，以将技术应用纳入可信的治理框架。“教育算法治理”是指建立一套针对教育算法的伦理审查、备案和问责专项机制，此新概念取代了传统的“技术应用监管”，强调必须为作为技术中介的算法立法，确保其决策符合教育公平、正义和向善的伦理原则。
（四）教育数据确权：支撑数智教育的可持续发展
教育数据是数智时代的再生资源和重要资产，教育数据的价值释放和安全保护问题是数智时代无法规避的核心问题，而教育数据确权是解决此问题的前提，能支撑数智教育的可持续发展。“确权”是指明确数据所有权的归属，只有清晰地界定数据所有权，才能确保数据资产在教育系统的内部和外部得到合理、高效的利用，从而真正实现其价值。“教育数据确权”是指通过法律、制度和技术手段，明确教育活动中各类数据所有权、使用权、收益权、管理权等权利的归属、边界及其行使规则，涉及教育数据的权利主体、权利客体、权利内容、权利保障机制等内容。主体多元且其各种关系交织、教育数据的性质特殊、价值实现与隐私防护之间存在悖论，使得教育数据的归属问题极其复杂。
四、数智教育的范式变革
（一）算法机制改变了教育活动的认知基础
传统教育范式针对的是人类大脑的训练，无论是行为主义的“刺激—反应理论”还是建构主义的认知图式建构，其目的都是对生物大脑的探索与塑造，研究神经元的连接方式。在基于数智技术的教育活动中，学习者的认知不再独立完成，而是依赖硅基芯片的算力支持，由碳基生物脑与硅基“外脑”共同完成。此认知路径并非无稽之谈，因为“认知不仅存在于大脑内部，还通过工具使用、团队协作和文化解释系统延展至外部环境”。Clark等在《延展心灵》一文中提出了延展心灵论题（The Thesis of Extended Mind）：外部物理环境、社会环境同样是认知主体和人类心灵的构成要素，认知并不局限于大脑之中，心灵也并非局限在颅骨和皮肤之内，而是都可以延展到外部世界。未来的教育不能仅限于将知识装进大脑这个容器，而应将智能设备和算法也作为我们思维的物理组成部分，在此基础上进行认知方式的分工与重组。算法机制的出现，使教育发生了根本性变化，教育活动的认知基础也随之从“生化算法”转为“生化算法+电化算法”——“生化算法”擅长模糊推理、情境感知、价值判断与情感共鸣，而“电化算法”精于海量记忆、模式识别与逻辑推演。由此，教育的核心任务可能会发展成为设计并优化两种异质算法之间的接口协议与协同机制，这一变化警醒我们要正视“碳硅融合”“混合智能”等新概念在教育领域的表现。
（二）交互形态改变了教育活动的关系结构
教育活动的关系结构已经过“人际交往→人机交互→人智协同”的发展历程，正朝着“人智协同→人智商谈→人智一体”的路径演化，其本质是教育主体间性的深刻重构。2016年，斯坦福大学发布《人工智能与生活2030：人工智能百年研究》报告，表示人工智能会逐渐进入所有的就业领域，劳动力需求将发生重大变化，简单、重复、危险的工作会被智能机器取代，而综合、复杂的工作需要专业人士和智能机器共同开展。这种对“人智协同”未来场景的预测早已成为现实，而当技术的增强模糊了“人”的固有边界、机器与人类越来越难以分辨时，人类与机器的关系是否会走向“人智商谈”乃至“人智一体”？在人智协同中，机器仍带有工具主义的色彩；而在人智商谈中，机器将成为具有一定自主性、可以与人对话的伙伴，教育过程也将变成人与智能机器共同寻求真理的对话过程。这一演进链的最终形态是“人智一体”，在这种形态下人与机器的物理边界将被突破，这就要求教育哲学必须超越人类中心主义，转而生成一种与技术共生、彼此塑造的新型主体性，这关乎主体间性的重构，将引导我们走向对“共生进化”的伦理思考。
（三）机器中介改变了教育活动的存在性环境
在数智时代，智能机器已从被选用的工具转变为教育活动中不可或缺的中介，它不再是教育系统的一部分，而是构成了教育系统的存在性维度。教育数字化转型是由数智技术赋能教育系统所引发的整体性变革，涉及学习形态、教学方式、教育评价、教育治理等诸多方面。在数智技术高速发展的过程中，其在学习中的角色正由“主导”转向“支持”并进一步走向“赋能”，没有智能机器的支撑，现代意义上的教育将无法进行，脱离智能机器的教育所培养出来的人才也将无法适应未来社会的发展需求。当前，智能机器已从教育辅助者转为教育系统的构成要素，若将其抽离，现代教育体系将会崩塌，这说明智能机器已经成为现代教育系统存在的基础。
（四）算法思维培养成为教育目标的新维度
在数智时代，算法思维成为继读、写、算之后的第四种基础素养，其培养也随之成为教育目标不可或缺的新维度。算法思维包含对算法的理解力、对多种技术方案的灵活探索、对结果与影响进行价值审辨的判断，将算法思维培养纳入教育目标的新维度，正是对技术从“媒介”向“座架”演变的回应。当算法深度介入学习内容推送、教育评价乃至干预学习者的生涯规划时，教育必须使人从被算法干预的客体，转变为能对算法及其决策结果进行理性审视和价值协商的能动主体。算法思维培养的最终目的，是在技术系统中捍卫人的主体性，使“人智商谈”乃至“人智一体”成为现实。
（本文参考文献略）
New Issues, New Concepts, and Paradigm Transformation in Digital Intelligence Education
LiuFuxing DongXinyi
Abstract: In essence, educational transformation is a dynamic process of mutual adaptation between technological empowerment and educational laws. At present, digital intelligence technologies are reshaping the educational ecology with unprecedented depth and breadth. However, traditional educational theories faced limitations when explaining and guiding digital intelligence education practice, which required educational research in the digital intelligence era to achieve a comprehensive awakening from “problem awareness” to “conceptual tools”. Specifically, digital intelligence education mainly faced new problems at four levels: values, institutions, technologies, and subjectivity. These new problems gave rise to new concepts with explanatory power and adaptability in digital intelligence education, including algorithmic thinking, educational computing power, educational algorithmic governance, and educational data ownership. To solve the new problems in digital intelligence education, it was necessary to carry out paradigm transformation in digital intelligence education by combining with new concepts. Thus, a closed loop of “new problems giving rise to new concepts→ new concepts supporting paradigm transformation→ paradigm transformation responding to new problems” can be formed in digital intelligence education, which can provide guidance for the high-quality development of education in the digital intelligence era.
Key words: digital intelligence education; intelligent machine; algorithmic thinking; paradigm transformation
初审：魏莉莎
复审：孙振东
终审：蒋立松
