人機協同時代智能素養的理論模型研究

鄭勤華，覃夢媛，李 爽

（北京師范大學遠程教育研究中心，北京 100875）

一、引言

人工智能技術深刻改變著人們的生產、生活和學習方式，極端思潮甚至認為人類的工作機會被不斷進化的機器人剝奪。實際上，人工智能對社會關系與生產的影響更突出地體現為，人機協同將成為未來人類社會結構的新常態[1]。正如2016年斯坦福大學《人工智能和2030年的生活》報告所言，人工智能會逐漸進入所有就業領域，勞動力需求將會產生重大變化，簡單、重復、危險的工作會被智能機器所取代，而綜合、復雜的工作則需要專業人士和智能機器共同開展[2]。

為了適應未來智能社會的挑戰，在人工智能成為人類工作和學習的重要助手的同時，我們須要正確看待、應用和創新人工智能，并培養人機協同時代的核心能力。縱觀當前世界各國提出的核心素養體系中，對于個體應對信息社會的能力均有相應的關注，如“信息素養”“ICT素養”等，但對于應對智能社會的能力缺乏具體描述[3]。當前青少年人工智能教育中也多以信息素養為培養理念，或者缺乏頂層的設計[4]，沒有考慮到智能社會人機協同的挑戰，難以培養個體面向智能時代的學習和生存能力[5]，這對于人才的培養和社會的發展都是極為不利的。智能時代呼喚培養個體的智能素養。為此，本研究將明確智能素養的定位，通過構建智能素養的理論模型來具體回答智能素養的構成問題，以期為智能素養測評工具的設計與開發、人工智能的人才培養提供參考。

二、研究設計

（一）研究對象與抽樣

2011年至今是人工智能的蓬勃發展期，故研究選取2011-2020年間的期刊，以“人機協作”“人機協同”“智能教育”“人工智能教育”“智能素養”“智能能力”“人工智能課程”“人工智能教材”“人工智能+教育”“人工智能+人才培養”為關鍵詞，在中國知網檢索到核心期刊文章407篇，以“human-machine/human machine collaboration”“human-AI/ human AI collaboration”“AI education”“AI literacy”“AI competency”“AI curriculum”“AI course”為主題，在web of science核心合集檢索到可開放獲取的文章459篇。經過進一步篩選，排除醫學類、學院管理類等無關文章，最終選取了259篇文獻。

（二）分析方法

本研究首先提出了關于智能素養的理論模型，進一步采用研究整合法，將文獻中關于“智能素養”“智能教育目標”“智能時代人才應該具備的能力”或“智能時代的人才挑戰”的描述進行自然編碼和詞頻統計，進一步結合已有理論模型對相關描述進行歸類，驗證和完善當前理論模型。

三、“智能素養”的概念辨析

（一）“智能”的概念

關于智能，一般有兩種理解。一是從能力角度，“智能”多指“人類智能”，是人類智力和能力的總稱[6]。當前學者對人類智能的理解經歷了從一元到多元的轉變。1905年比奈的智力量表以及1916年修訂的斯坦福-比奈智力量表均代表著單一的智能觀[7]。隨著心理學的發展，一元智能的觀點逐漸被多元智能的觀點所取代[8]，主要的流派包括加德納的“多元智能”理論，斯騰伯格的“成功智力”理論，鉑金斯的“真智力”理論等[9]。其中，加德納的多元智能理論在教育界影響較大。加德納將智能定義為“一種生理心理的潛能，它可以處理在一定文化背景下被激活的信息，去解決問題或者創造一種在特定文化中有價值的產品”[10]。他認為未來智能的數目將會增加，或者智能之間的界限會被重新界定[11]。

二是從技術角度，“智能”多指“人工智能”（Artificial Intelligence，簡稱AI）。這一概念在1956年達特茅斯會議上被首次提出，指的是使一部機器的反應方式像一個人在行動時所依據的智能。這個定義只是提出了人工智能研究的最終目標和判斷人工智能的標準，對于人工智能的具體研究內容并沒有給出說明。目前為止，人工智能的概念并沒有一個公認的說法[12]：功能視角下，人工智能是研究如何利用人工的方法在機器上實現人類智能相關的功能[13]；學科視角下，它是計算機科學中關于設計、研究和應用的智能機或智能協同的一個學科分支[1]；研究內容視角下，其內涵包括機器感知與模式識別、腦認知基礎、知識工程、自然語言處理與理解四個方面，而其外延則是智能科學的技術應用，如各類機器人及智能交通、智慧城市等[14]。

近幾年來，融合智能的觀點逐漸被認可[15]。隨著技術水平的提升，人工智能將不再只是一種外置性技術，而是逐漸與人類智能融合形成人機協同的智能結構，這將改變個體的信息加工過程[16]。在人機協同的智能結構相關的研究中，郭斌[17]、鄭南寧[18]等人認為這種智能結構可以彌補單一智能系統的不足。祝智庭[19]、朱永海[20]等人則進一步闡述了這種新型智能的具體結構。本研究也認同這種智能融合的觀點，“智能素養”中的智能不單純關注人類智能或人工智能，更關注人機協同的新型智能。在人機協同的模式下，人類智能和人工智能互相配合，而人類智能仍處于主體地位。

（二）智能素養的定位

已有研究中，不同學者對“智能素養”的定位差異較大。馬丁·坎德霍夫（Martin Kandlhofer）等人[21]將“智能素養”定位為狹義智能教育的人才培養目標，狹義智能教育即以人工智能為內容的教育。趙飛龍[22]、周邵錦[23]、艾倫[3]等人則將“智能素養”定位為廣義智能教育的人才培養目標，廣義智能教育即促進個體智能發展的教育。徐嘉欣[24]則認為“智能素養”是智能時代的核心素養。伍春俊（Woochun Jun）[25]、汪明[26]等人則認為“智能素養”是“信息素養”或“ICT素養”在智能時代的拓展。

在本研究中，“智能素養”被定位為個體面向智能時代應具備的關鍵能力。如同信息時代的“信息素養”，智能時代也應有相應的“智能素養”，這種素養應是未來核心素養需要關注的重要成分。“智能素養”可以作為廣義智能教育的人才培養目標，也可以被稱為“人工智能素養”。這種素養不僅關注個體對人工智能內容的了解，更關注個體應對人機協同挑戰而需要具備的能力，關注發展人機協同的智能結構中個體的智能。正如張進寶[27]所言，智能時代的智能教育，應把提升個體智能作為核心價值主張，個體不僅要掌握人工智能等技術，還要初步具備人機合作的能力。

四、“智能素養”的理論模型構建

（一）“智能素養”的理論基礎

本研究基于加涅的學習結果分類理論構建智能素養的模型。從素質教育視角來看，加涅的學習結果分類理論中排除了個人先天能力和相對穩定的人格特質，言語信息、智力技能、認知策略、動作技能、態度五種學習結果包含認知、動作技能、情感三個方面，是個體習得的知識、技能和態度的集合，這五種學習結果與“素養”的內涵是高度吻合的。從學習結果分類理論的視角來看，學生的核心素養本質上就是學生學習的結果，加涅的學習結果分類理論作為科學取向的教學論典范，可以很好地解釋核心素養的心理實質，為核心素養的體系構建研究提供新的思考角度。此外，將綜合性的“核心素養”分解為不同類型的學習結果，可以增強核心素養研究的科學性和可操作性[28]。本研究雖不在核心素養層面進行，但也可以將“智能素養”看成是個體習得的學習結果，從而使得構建的理論模型更具操作性。為凸顯智能時代的特色，本研究將五種學習結果與智能素養理論模型的一級維度相對應，命名為：智能知識、智能能力、智能思維、智能應用、智能態度。具體維度闡釋如圖1所示：

圖1 基于加涅學習結果分類理論的智能素養框架

（二）“智能素養”的理論模型構建

本研究在對文獻中“智能素養”相關的描述進行自然編碼時，將含義相同的描述進行了合并，如將“人機協同”“人機合作”合并為“人機協同”，其他描述也進行了相似處理。在此基礎上，統計條目重復出現的頻次，排名前20的高頻詞如表1所示。

表1 詞頻排在前20的有關“智能素養”的描述

由表1可知，當前學者普遍關注到了智能社會人機協同的挑戰，以人為本的理念也是多數學者的共識。對于個體應對這種挑戰所需的能力，計算思維、創新思維、創新能力、學習能力、問題解決能力等受到了較多關注。但這些能力都較為抽象、綜合，多數學者只是提到了這一綜合的能力要求而并未對其進行深入剖析，在人才培養的實踐中操作性較弱。因而本研究在后續的分析中未加入這些能力項。

進一步將與理論模型的二級維度相關的能力描述進行歸類，例如“數據處理”“數據挖掘”“數據分析”等能力描述均與理論模型中的“數據能力”相關，則將這些描述均歸類到該二級維度下。其他描述也進行了相似處理，結果如表2所示。

由表2可知，當前學者關注到的智能時代人才應具備的能力既包含認知層面（如了解AI基礎知識等），也包含非認知層面（如社會責任感等），涵蓋智能知識、智能能力、智能思維、智能應用、智能態度五個方面。

1.在智能知識領域，“硬知識”的掌握對于培育智能素養必不可少

人類高階思維的培養離不開基礎知識的鋪墊[29]。因而，在智能時代，人類和人工的智能活動仍需要立足于基礎知識[30]，個體必須了解一些重要的人工智能“硬知識”，以創造意義、知識遷移，在生活中做出明智決策。從趙慧臣等人[31]對當前出版的六本高中人工智能教材的內容分析可以發現，學習者需要掌握的智能知識主要包括人工智能的發展歷程、基本概念、技術體系、應用領域及社會影響等五個方面，這與當前學者提到的要了解的智能知識內容基本一致。對智能知識的了解是個體培養智能素養的基礎，只有個體對這些智能知識有正確的認識，人機協同才能更為和諧、順利地進行。當然，這些智能知識的內容不是一成不變的，會隨著未來技術的發展而變化，個體需要不斷學習，更新自身知識庫，以適應技術的更迭。

表2 “智能素養”相關能力項歸類后的結果

2.在智能能力領域，信息、數據、編程、算法能力是人機協同的核心能力

信息能力、數據能力、編程能力、算法能力是個體未來生活工作中進行人機協同的重要能力。就信息能力而言，智能時代信息爆炸加劇，個性化信息推送在使得知識信息獲取變得便捷快速的同時，也帶來了碎片化知識獲取方式[32]。如何高效獲取有用信息，“零存整取、不斷重構”[33]，同時避免“信息繭房”問題[34]，仍需要個體具備信息能力方可勝任。從信息行為過程來看，信息能力表現在明確信息獲取需求，并能有效獲取、評價、利用信息，進行知識的分享和創造。其中，“破壞舊知識和創造新知識”的能力是人相較于機器的優勢所在[35]，因而在智能時代，信息能力中知識的創造能力需要被進一步強調。當前學者對信息能力中知識的創造方面關注較少。

就數據能力而言，數據是人工智能創造價值的關鍵要素之一。美國《為人工智能的未來做好準備》和聯合國《教育中的人工智能：可持續發展的挑戰和機遇》中均提到智能時代的公民需要掌握數據能力。當前學者對于數據能力也給予了較多關注。借鑒彭紅超等人[36]的研究，數據能力主要表現在目的切入、價值判斷、決策生成三個主要方面。目的切入得越明確，就越有可能發現數據中隱藏的關系。價值判斷是決定數據分析結果的重要環節。機器只能提供數據或事實，最終的分析結果只有嵌入人的解釋才有價值[37]，人要利用自身豐富的生活經驗和所擁有的領域知識在解釋這些由人工智能產生的發現方面發揮主導作用[38]。此外，在智能時代，“數據+經驗”的方式已經成為更可取的決策方式，個體應學習利用機器優越的分析方法幫助自己攻克復雜性難題，輔助自己決策。

就編程能力和算法能力而言，隨著計算機的普及，人們將越來越依賴于利用計算機分析和解決問題，這就需要個體首先將問題轉化成能夠用計算機解決的形式，之后利用各種技術構造問題的解決方案[39]。其中前者指的是算法能力，后者指的是編程能力。就算法能力而言，當前深度學習的應用已經遇到瓶頸，如何讓計算機“聰明”起來以更好地與人類協同，根本的做法是要重視人才的算法能力的培養。就編程能力而言，我國《新一代人工智能發展規劃》提出要逐步推廣編程教育，《教育信息化2.0行動計劃》則明確要求完善個體適應智能時代發展需要的編程課程的內容。編程能力已經成為智能時代個體的基本素養[40]。

3.在智能思維領域，人機協同思維是個體適應智能時代的重要思維轉變

關于人機協作過程中個體應如何認知方面，人機協同思維和主動調節思維是智能思維的重要體現。當前學者對于智能思維領域個體應具備的思維能力關注較少，尤其是主動調節思維方面，基本只關注到了個體對自身的認知調控，對于如何調控人機協作過程很少涉及。

就人機協同思維而言，人機結合的思維方式是未來個體應具備的重要思維方式[41]，借助智能設備可以實現自身智能的自然延伸和拓展，更有效地解決復雜問題。已有研究發現，人機合作的團隊性能最高，因為人機合作可以彌補彼此認知方面的不足，實現“1+1＞2”的效果[42]。因而，未來的教育應教會學生如何誠實和有效地評估自己的能力，善于授權以轉移工作量[43]。人機協同思維強調個體充分認識自身和智能機器的長處與不足，做好人機之間的任務分工，從而實現優勢互補。對于具體如何進行任務分工，余勝泉等人[37]按照人機協同的不同程度劃分了“認知外包”的四種類型，凱文·凱利[43]把未來的人機工作分為四類，許艷麗等人[44]認為重復、危險的工作可以讓智能機器做，而社交性、復雜性和創造性的智慧型工作由人來做。

需強調的是，在人機協同中，個體應發揮主導作用，除主導任務的分配，還應主導人機協作過程的調節，即主動調節思維。這一能力具體表現在，圍繞人機協作中人工智能應用的投入產出效果、隱私、安全等方面進行快速而嚴格的評估，考察人工智能能否帶來預期的應用效果，進一步根據情況動態調節人機協作過程。人機協同的核心問題是介入問題。人機協同效果的好壞，首先源自智能機器為人類提供的決策依據是否靠譜，其次取決于人類介入的時機和介入方式是否得當[45]。一方面人的行為調節和改善算法，使之不斷提高，另一方面，機器使人的能力得以拓展。可以說，“人是智能的總開關”，人的主體性使得技術與人之間的合作關系在不斷的變化之中能夠相互協調，保持平衡[46]。因而，在人機協同的過程中，主動調節思維應受到更多關注。個體只有發揮主觀能動性，動態評估和調節人機協作過程，才能真正實現利用智能技術優化實踐的目的。

4.在智能應用領域，AI應用能力是基本的能力要求

關于人機協同過程中需要何種動作技能，AI應用能力被提及最多。智能技術和工具的研發本身即是為更好地服務人類，因而應用人工智能應是個體適應人機協同社會最基本的能力要求。這一能力具體表現在個體能甄別智能工具的有用性和易用性[23]，能正確運用智能工具改善學習和生活的方式[47]。隨著智能工具日益多樣，可能會導致個體在選擇和應用智能產品上出現困難，因而AI應用力除了要能夠使用人工智能技術或產品之外，更重要的是能夠在繁多的智能工具或裝備中篩選出適合自己并能迅速上手的工具。

除了AI應用能力之外，AI動手能力在以人工智能為主題的創客教育、STEAM教育、機器人教育中受到了廣泛關注。通過動手實踐形成人工智能作品，親歷人工智能的過程，是當前智能教育中重要的一環。這一技能要求個體能夠結合實際問題，設計利用機器人或其他智能硬件完成問題的解決方案，掌握各種構件的連接方式，熟練組裝機器人的各種功能模塊[48]。機器人教育是當前中小學智能教育的主要開展形式之一，個體在對智能機器人進行設計、組裝和搭建、編程實現的過程中可以獲得較強的成就感，進而增強對人工智能學習的興趣[40]。此外，機器人教育是使得個體知行合一的重要手段。在利用機器人進行實踐的過程中可以促進學習者對已學習的基本概念有更深刻的了解，同時促進學習者對機器的特征、運行原理等信息的了解，這可以使得個體在人機協作中不是被動的一方，而是掌握主動權的一方[49]。

5.在智能態度領域，AI倫理受到重點關注

關于如何正確看待人工智能、個體、社會等，主要包括AI價值觀、AI倫理、AI志趣三個方面。就AI價值觀而言，人文精神是當前學者的核心關切。未來AI會發展到何種程度？是否會取代人類？諸如此類的追問背后體現的是對人類生存意義和價值的高度關注。樹立正確的AI價值觀是引領個體自信地進入智能社會的關鍵。個體應保持技術理性，批判看待人工智能技術及其發展，同時正確看待人機關系，找到自身正確的角色定位，才能避免陷入AI威脅論中無法自拔，自信地擁抱智能時代。

就AI倫理而言，智能技術在深刻變革人類社會的同時，也帶來了假新聞、算法偏見、隱私侵犯、數據保護、網絡安全等隱患。在這一背景下，從歐盟開始掀起制定人工智能倫理準則的熱潮，世界各國也紛紛著手相關倫理準則的制定。當前學者在論述智能時代的挑戰中也普遍關注到了這一點。作為社會中的個體，應意識到運用智能技術或工具在應用時存在的倫理風險，形成風險意識和安全意識，防范技術不合理應用的負面影響。

就AI志趣而言，激發個體對人工智能的興趣以及在該領域內繼續深造和研究的志向，是培養人工智能后備人才的重要途徑，也是國家經濟社會長遠發展的戰略要求。當前學者主要關注到要培養個體對發展人工智能的責任感，對于興趣培養方面涉及較少。據領英2020年《全球人工智能領域人才報告》，中國的人工智能人才缺口已超過500萬，可見我國人工智能人才的極度匱乏，這對于社會的發展極其不利。我國《新一代人工智能發展規劃》中對人工智能人才的培育給予了高度關注，報告中“教育”二字出現18次。因而，智能教育的重要目標之一是激發部分學生的學科興趣，使其對智能技術或其他新興的智能技術充滿好奇心和興趣，積極探索智能技術的應用，并有運用人工智能創造社會福祉的責任感，敢于承擔嘗試新事物帶來的風險。

（三）個體“智能素養”的理論模型

綜上，本研究得出的個體智能素養理論模型，分為5個一級維度和16個二級維度要素（如表3、圖2所示）。

表3 智能素養理論模型

這五類學習結果之間沒有高低層級關系。例如，習得智能能力時，智能知識、智能思維等學習結果是其重要的支持性條件。五種學習結果相互支持，相互作用，即構成了個體應對智能時代人機協同挑戰的必備素養。其中，智能知識是智能能力、智能思維等學習結果習得的基礎，而其他學習結果的習得也會促進智能知識的理解和遷移；智能能力和智能思維都涉及高階認知能力，但是前者是利用概念和規則處理外部事物的能力，而后者是個體內部思維調控的能力，調控著個體智能素養的多個方面；智能應用強調跟動手有關的能力，當然動作的發生涉及認知、態度等因素，其他維度的學習結果在個體操作應用的過程中也會得到強化；智能態度影響著個體知識、技能等的習得，積極正確的態度是智能時代個體和社會得以健康、可持續發展的保障。

圖2 智能素養的理論模型

五、總結與建議

（一）開展智能素養標準研制的相關研究，滿足不同層次的人才培養成長需求

智能素養標準是指導智能時代人才培養的重要依據。當前國家或組織機構層面對于智能素養的研究較少，本研究構建的智能素養理論模型可為相關研究提供參考，但仍需結合理論研究研制出具有多級標準的指標體系，才能滿足不同層次人才的需求。此外，需關注教師的智能素養標準研究。教師素養的高低是影響人才培養質量的關鍵因素，因此，要充分調研當前國內教師對智能素養的需求，結合理論研究制定教師智能素養的相關標準。

（二）基于智能素養標準研制課程標準，加強學生智能素養培養

基于智能素養標準體系，開展智能素養培育的課程標準研究，是智能素養培育工作得以落地的重要環節。課程目標應聚焦于學生智能素養的培養和提升，課程內容設計要把握不同層次人才培養的定位，課程實施可以信息技術、科學、綜合實踐活動等課程為載體，條件允許的學校可專門開設人工智能、機器人等課程。切忌將課程局限于編程、人工智能知識的學習，要注重學生智能的發展，培養智能知識、智能能力、智能思維、智能應用、智能態度全面發展的創新人才。

（三）設計和開發智能素養評測工具，匯聚多維數據科學評價

智能素養的評測是檢驗智能素養培育工作是否有效的重要手段。因而，應基于智能素養標準，盡快組織專業人員設計和研發智能素養評測工具。首先，應細化智能素養標準的評價指標，設計的評測工具需要考慮到知識、能力、態度等多維的數據指標，才能真正反映個體的智能素養現狀；其次，應制定科學的數據采集方法，保證獲取數據的真實性和可靠性。