中图分类号：G434 文献标识码：A 文章编号：1009-5195(2019)05-0032-07 信息技术应用所带来的社会变化使人们普遍对技术改变教育的潜力充满期待，机器学习、深度学习、人机交互、自然语言、机器视觉等人工智能关键技术的应用，使得人工智能产品具有计算智能、感知智能和认知智能，即能存会算、能听会说、能理解会思考，具有抽象思维、形象思维和灵感思维等思维能力，因此在教育中得到广泛应用，其社交互动性、情境敏感性和连通性正在带来教育生态的变化。 人工智能提供获得优质教育内容的机会、改善学习环境、产生新的学习传递方式、感知与分析学习者的学习状态，并带来学习范式的转变。它能在遵循教育逻辑的基础上，通过建构系统化、高关联、高沉浸、自适应的嵌入式学习系统，实现基于学习者状态分析的精准学情判断和学习路径推荐，深化对学习者学习、认知机制的理解和对教育过程有效性的分析。对人工智能教育应用效度的评估已不仅是技术要求的“效率”“绩效”等，更要关注人机协同机制及技术改善学习条件、学习过程的方式等，挖掘技术进入教育后学习系统本身运行及特征，即人工智能环境下的学习理论。 学习理论研究的基本问题横向分析包括学习者是如何获得个体经验的、学习要在学习者的头脑中形成什么、怎样加工才能实现学习的结果以及顺利完成学习需要哪些条件等；纵向分析包括知识的类型及不同类型知识的获得途径、如何将获得的知识应用于新的情境、如何对自己的认知活动进行监控与调节，以及学习的兴趣、信念、喜好等。人工智能作为一种技术手段、一种思维方式和行为方式进入学习，并不能带来全方位的变化，但将会对学习条件、学习过程、知识获得、迁移与问题解决、元认知、情感与态度等带来影响，改变原有的认知方式，因此需要重新理解人工智能环境下的学习发生机制。 一、学习环境与学习机制的一般原理 学习机制是建立在学习者元认知水平基础上的认知学习过程。理解人工智能环境下学习的发生机制需要分析和理解人工智能环境下学习的过程与产生，而这需要从学习的本质谈起。 学习的本质，一直备受心理学、教育学领域研究者的关注。无论是行为主义学派强调学习的条件反射式的被动性，认知学派强调人的理性思维的重要性，还是人本主义强调人在学习过程中的认知结构的组织，都基本认同学习是学习者利用信息传播者、信息传播载体，通过与环境的接触、互动，引起其倾向、心智、能力等相对持久变化的过程，这些变化的基础是所获得的直接或者间接知识，最终目标是解决问题，发现新知识。 不同的学习理论都描述了各自主张的学习发生、进行、结束的过程，以及在这个过程中学习者为了提高效率所使用的规则、方法、技巧及调控形式等。学习环境必须介入到具体的学习过程中，诱发学习表现，从而判断其心理及行为变化的关键因素。从多媒体技术到人工智能技术的应用都在努力创设学习、评价与反馈环境，将真实世界的问题带入课堂，提供“支架”参与复杂认知活动，获得智能导师、智能学伴的指导与反馈。 1.学习环境的演变 学习环境是学习发生的场所，是促进学习者主动建构知识意义和能力生成的外部条件。学习环境设计不仅包括信息资源、认知工具等物理资源的设计，也体现为教学实践层面开展的活动设计，二者共同促进学习的发生，从而促进高阶能力的发展。学习理论没有提供设计有效学习环境的简单处方，但学习理论包含了学习环境设计原理。不同类型的学习目标需要不同的教学方法和不同的学习环境。 行为主义强调通过强化练习促进行为的变化，学习环境被看成是刺激，有机体行为被看作是反应。行为主义学习理论指导下的学习是一种心智工作，注重获得普遍认可的知识和经验，以获得他人知识的成果为目标和检验标准。学习环境是被用来支持知识呈现、概念可视化、重复练习等的工具，例如程序教学机，支持形成“刺激—反应”的联结。但一个严重的后果即形成“呆滞的思想”。这种思想仅为人脑所接受却不加以利用，难以与真实情境、新颖的思想等建立联系并有机融为一体，更为严重的是容易使学习者丧失学习兴趣、缺乏知识实践应用和不能养成自主学习能力等。 认知主义学习理论认为学习在于内部认知的变化，比“刺激—反应”要复杂得多。学习者不断接受各种刺激，经过内心积极的组织，进入不同形式的神经活动中，从而形成和发展认知结构。尤其建构主义强调情景对学习认知的影响作用，产生了各种创新性的学习环境，这些环境被用作创设学习境脉、支持知识建构和反思，为学习者在最近发展区提供模型、思维工具和元认知引导等。如基于问题解决学习中的思维可视化表征、建模工具、虚拟实验环境等，但这些并没有引发教学过程的根本变革。因为工具性思维指导下的学习环境设计难以反映教育过程的要求，只能作为外在学习环境而非嵌入式学习境脉。 人工智能的发展使得学习环境设计从工具性思维转向人工智能思维。学习环境的设计开始关注教育过程本身，关注对认知过程的追踪和评估，包括学习者学习状态监测、学习性能评估、适应性学习任务分配、适应性学习内容推送、学习支持、推理引擎和知识库等系统模块。人工智能提供的逼真、丰富、内容组织合理、学习问题提示恰当、评价反馈及时的学习环境，以及学习者能自主选择学习内容、决定学习进度、选择学习方法、支持交互学习和小组学习的学习环境将为教育过程变革提供足够的推动力。
