知识生产与劳动生产活动是相一致的。从农业时代到工业社会，人类知识生产发生了根本性变革。当前，我们正处于人工智能时代，智能技术引领的信息革命，深刻地改变人与自然的互动关系，“人机共生”和“人物一体”的全链接状况成为常态，这引发了知识生产条件和方式的重大转变。借助于智能技术，教育学知识生产的规范性、科学性得以增强，但是智能时代的教育学知识生产也危机重重，这需要我们认真对待，重构人工智能时代教育学知识生产的方法和路径。 一、人工智能时代教育学知识生产的转型 智能技术推动了教育学知识生产的现代转型，从知识生产的主体到知识生产的过程，再到最终形成的知识形态，都发生了前所未有的变革，这对于我们掌控教育学知识生产的方向具有重要的前提性意义。 (一)知识生产的主体从单一个体到群智协同 在农业经济时代，人类对客观世界的认识和把握仅仅停留在感官所能触及的层次上，所以我们理解的世界是基于人们生活所及的世界，由此形成经验形态的知识。就教育学而言，自人类社会产生，我们就一直探索教育的奥秘，孔子、苏格拉底、孟子、柏拉图等都形成了各自的教育思想，并对中西方教育理论产生深远、广泛的影响。然而孔子等人所创造的教育学知识是基于他们的教育经验，是对教育中某些问题的特定认识，这时的教育学知识具有极强的个体性，知识生产也以个体为单位。来到工业社会，欧洲率先实现了知识形态的革命性转变，强调系统推理且普遍适用的原理形态的知识应运而生，原理形态的知识源于经验，但又不像经验形态的知识那样止步于经验描述，而是对经验背后规律性的探究、把握，陈述不受特定经验规约的普遍性原理。但是基于经验并超越经验，从而提出知识原理，并不是任何人都可为，就如大多数人有关于物理的生产生活经验，唯独牛顿、伽利略等少数个体提出了物理学的原理。现代知识生产高举科学大旗，对于知识生产者的资历提出了更高要求，并不是参与教育活动的任何人都可以成为知识生产者，面对教育学知识科学化、合理性的要求，那些接受过正规学术训练的专业从业人员才能进入知识生产体系中，而拥有丰富教育体验的教师、旁观教育的社会人士、服务教育活动的教育管理者等主体，由于他们的教育经验不具普适性，这些主体的知识和经验不能进入教育学科中。可见，在农业经济时代和工业社会中，教育学知识生产的主体具有显著的个体性和单一化特点。 当前，大数据、人工智能等信息技术的跃起，改变了知识观及知识生产的主体。知识如今具有了网络的属性，这个网络，存在于政府、商业、媒体、图书馆、博物馆，以及人们交流时的想法中……当知识变得网络化后，房间中最睿智的那个，已然不是屋子前面给我们讲课的那个，也非房间中所有人的集体智慧，而是房间本身：是包含其中所有的人与思想，并把他们与外界联结的这个网。[1]p11-12这意味着，知识不再是所谓权威专家的专属物，而是网络结构中的集体智慧，这一网络中的每一个人都是知识生产的主体。知识生产的人不再是专门从事知识生产的知识分子，而是各式各样的社会行为主体，知识的生产与进化是在去中心化的协作网络中完成，协作关系成为了知识创新的动力。[2]p36智能时代教育学知识生产的主体也表现为群智协同的特点，教师、学生、学校、教育管理部门、校外教育机构、社会民众都能为教育学的知识生产贡献数据，智能技术对海量数据进行挖掘、计算和分析，从而生成对教育的新认识。 (二)知识生产的过程由基于经验到数据分析 人工智能时代以前，人类知识的生产依赖于经验。经验形态的知识是古人基于长期的生产体验和生活阅历，对具体时空境遇的经验描述；原理形态的知识也并非反对经验，而恰恰是非常重视和依附经验的，只是在知识存在形式和知识理论体系上超越经验，打破特殊生活场域的束缚，对不同境遇下的事物都具有指导性。[3]知识生产的经验依赖性在人文学科中体现得尤为明显，“老学者”往往用来形容一位研究者资历深、权威高、话语重，因为他拥有丰富的学术经验和人生经历。我们周密建构的、看做通向真理之路的理性知识，不过是基于一种起初就知道自己必死的生物在某个特定时间和空间内的生活经验。[1]p282也正是由于知识生产的经验依赖性，导致教育学不被承认为一门科学。即便是把教育学视作一门科学的念头，也会使人感到忐忑和难堪。教育学是一门次等学科(subdiscipline)，把其他“真正”的学科共冶一炉，所以在其他严谨的学科同侪眼中，根本不屑一顾。[4]p43 美国著名的数据库专家詹姆斯·格雷提出“科学方法的革命”，认为科学研究依次经历了经验科学、理论科学、计算科学和数据密集型科学四个阶段，与之相对应的研究范式分别是经验范式、理论范式、模拟范式和与大数据科学相匹配的第四范式。[5]p18进入智能时代，大数据和信息技术将教育中各个要素数据化，同时，与教育相关的个体、团体、机构、部门也贡献了海量的教育数据，教育学开始向数据密集型科学转变，教育研究也走向第四范式。基于智能技术的第四范式中，知识生产者不是根据自己的经验开展研究，也不是对某一特殊教育现象进行解读，而是进行数据分析，充分挖掘数据背后隐藏的教育规律，用数据表达观点，夯实了教育学知识生产的实证根基。需要说明的是，这里的“数据”不是“小数据”，而是“大数据”，大数据不是通过随机样本进行分析这样的门路，而是采用所有数据的方法。[6]p39在大数据时代，所有社会现象几乎都可数字化，数据获得更加便利，通过云计算，数据处理更加容易，这就为对教育现象进行全景式描述奠定了基础，如此一来，基于教育大数据的知识生产更具普适性，不再是仅凭局部数据得出适用特定范围的论断。 (三)知识形式从原理形态转向差异(交叠)形态 18世纪以降，自然科学的迅猛发展及其成果转化应用，不仅改变了社会生产方式，还促进人的观念的蜕变，现代知识观由此生成。现代知识观认为，在自然科学研究方法基础上对世界的认识才是知识，并将自然科学研究方法视为知识生成的唯一正当途径。要想获得“科学”的资格，教育学知识生产也不可避免地遵从现代知识观的指导，期望生成如物理学、数学那般普适性的原理形态的知识。赫尔巴特的《普通教育学》标志着教育学学科体系的初步确立，该著作具有显著的科学主义特征，这为教育学知识符合现代知识观奠定了基础。从此，教育学者们为建构系统、完善、独立的知识体系，谋求教育学现代学科的地位而努力。
