人工智能助力素養生成：內在邏輯與實現路徑

王振華 于澤元

[摘? ?要] 在人工智能廣泛應用于教育的背景下，探討人工智能如何促進學生素養生成是教育研究關注的焦點。學生與復雜情境相遇是素養生成的前提，人工智能在搭建復雜情境上具有巨大的優勢，它將在創設吸引學生融入的物理情境、建構學生自主參與的社會情境、激發個體心智運作的內部情境上整合協調發揮作用，從而形塑人工智能助力素養生成的邏輯理路。在教學實踐中，人工智能助力素養生成可以參照以下路徑：從學習主題出發，搭建復雜情境；以大觀念為線索，整合學習內容；注重集體建構，激發學生自主參與；開展情境化學習，助推素養生成。

[關鍵詞] 人工智能； 素養生成； 復雜情境； 交互

[中圖分類號] G434? ? ? ? ? ? [文獻標志碼] A

[作者簡介] 王振華（1982—），男，河南嵩縣人。博士研究生，主要從事課程與教學論研究。E-mail：wzhedr@163.com。

素養導向是當前教育改革的風向標。素養不是單一的知識、能力和態度的簡單疊加，它是知識、技能、態度與價值觀的綜合表現。近些年，人工智能廣泛應用于教育領域，有力地推動著教育教學變革。從大方向上來說，人工智能與教育的融合要利于核心素養落地，為學生素養生成創造條件。這就需要深入分析利用人工智能促進學生素養生成的內在邏輯與實現路徑。

一、素養生成需要復雜情境

素養不是教師教出來的，而是學生在經歷復雜情境、解決問題的實踐中逐步生成的[1]。這意味著復雜情境對于素養生成十分重要，對復雜情境予以關注并利用人工智能搭建復雜情境，將成為撬動素養生成的有力支點。

（一）素養生成的機理

1. 素養生成的三個條件

素養如何生成？對此，蔡清田教授在多年研究的基礎上系統地回應了這個問題。他認為，素養生成須關注以下三個方面：外在對復雜情境的因應，內部形成心智運作模式，能夠產生自主的行動，上述三者形成一個整體互動體系[2]。回到素養界定上來，有助于理解這三個方面及其之間的關聯。國際經合組織（OECD）對素養的界定頗具代表性，其認為“素養不只是知識與技能，它是在特定情境中通過利用和調動心理社會資源（包括技能和態度）以滿足復雜需要的能力”[3]。通過這個界定，可以推斷出學生在簡單情境中無法生成素養，因為簡單情境中的問題解決僅需單一知識或技能甚至是應激反應便能實現，而復雜情境中孕育的問題往往具有不確定性與復雜性，需要綜合運用知識、技能與態度等才能解決。綜合運用的過程就關涉到心智運作，知識、技能、態度和價值觀在心智運作中實現了綜合運用，形成解決問題的方案與行動。而這需要建立在自主的行動上，這樣才能避免被動的形成機械式的執行，才能有效進行心智運作。可見，這三者本身就內蘊著彼此間的聯動，在這個過程中素養得以生成。

以上說明素養生成需要三個條件：第一，學生與復雜情境相遇；第二，自主參與；第三，形成心智運作模式。具體而言，學生與復雜情境相遇，才有機會綜合運用知識、技能、態度和價值觀解決問題，使素養生成成為可能；自主參與表明學生以自主的狀態參與到復雜情境中來，在自主式的行動中開啟心智建構，素養才能生成；形成心智運作模式旨在使學生經歷復雜情境，將知識、技能、態度和價值觀融為一體，滿足復雜問題解決的需要，指向素養生成。

2. 素養生成的前提：學生與復雜情境相遇

首先，學生與復雜情境相遇，他們才有機會參與其中。托馬斯（Thomas）的“情境定義”（Definition of Situation）指出，人們不僅對情境加以解釋，更主要的是按自己對情境的定義來作出反應[4]。 人們賦予情境某種意義，隨后的行為及這一行為的某些結果將受所賦予的意義的決定[5]。這說明，人總是根據所處的情境采取行動，情境是人行動的理由。只有提供與復雜情境相遇的機會，個體才有可能綜合運用知識、技能、態度和價值觀解決問題，這決定著素養的生成。

其次，學生只有參與到復雜情境中來，在解決問題的行動中，使心智模式不斷得以建構，素養才能生成。復雜情境中蘊含著豐富的信息要素以及多因素間的互相交織，使得情境充滿了復雜性與不確定性。學生經歷這種復雜情境并解決其中的問題，需要依靠高階思維、人際交流以及綜合運用多種資源，這將幫助學生超越線性思維走向非線性思維，不斷完善應對情境變化的心智運作模式，涵養著素養生成。

（二）利于素養生成的復雜情境界說

1. 復雜情境的內涵

情境意味著人與環境的交互，正如杜威所說，“情境和交互作用這兩個概念是互不可分的”[6]，“情境是互動過程之產物”[7]。這說明情境不同于環境，當人的行為、心理與其所處的環境發生交互作用，情境就產生了。也就是說，交互是情境的本質屬性，離開了交互，情境就不會出現。同時，交互作用的發生也表明情境是流動變化著的。

什么是復雜情境呢？復雜情境的“復雜性”有三層含義：其一，復雜情境蘊含著一個或若干個復雜問題。復雜問題是結構不良的問題，其結構要素缺失，要素間的關聯是不清楚或隱匿的，解決問題的路徑是開放的。其二，學習者與復雜情境中的信息與資源進行著復雜的互動。這是由于在解決復雜情境中的問題時，初始狀態的信息常常是不足的，目標不清晰，需要在交互過程中搜索與梳理信息，尋找解決問題的辦法[8]。這樣的互動中，互動要素多樣、互動關系多層立體交錯。其三，交互的過程中生成的物理、社會與個體內部三重情境相互交織構成了復雜的結構，同時其又是流動變化的。物理情境體現的是人與物理環境的交互作用，物理環境要素包括學習的材料、設備、工具、時間、地點等；社會情境是指人與他人之間的交互作用，涉及的社會環境要素主要是學習者與他人之間的關系，其本質上是一種社會文化情境；個體內部情境即心理情境，其要素包括學習者的認知水平、行動能力、態度、情感、價值觀等。互動會不斷生成物理情境、社會情境與個體內部情境，這三重情境又交織為一體，在情境的演進中不斷發生著變化。

綜上所述，復雜情境指的是在解決復雜問題的過程中，人與環境中的信息和資源展開多層立體式互動，生成的物理、社會與個體內部三重情境的交織態，且不斷地演進與變化。

2. 利于素養生成的復雜情境的特征

學生與復雜情境相遇是素養生成的前提，但并不是所有的復雜情境都利于素養生成。利于素養生成的復雜情境具有下述三個特征：

第一，指向實踐參與。素養不是傳統意義上的能力，素養強調的是一個人在正確價值觀指引下把事情做成的綜合能力[9]，做成事情必然涉及認知、行為、態度、情感、價值觀等多個層面。成事的過程就是在實踐中綜合運用知識、技能、態度和價值觀解決問題的過程，這利于學生的自主參與和心智運作，指向實踐參與的復雜情境是滋生學生素養生成的沃土。

第二，支持協作學習。在復雜情境中解決問題需要與他人協作，學習者個體在共同的價值追求下展開協作，利于社會情境的建構。大量研究表明，協作學習比個別學習及競爭學習在學習成績、學習效果與學習者和諧關系建立等方面更為有效[10]。在支持協作學習的共同體中，通過與他人互動，不僅建構了知識的意義，其參與行為和態度還會受到共同體文化的影響，這利于素養生成。

第三，促進意義建構。在個體經歷復雜情境的過程中，物理、社會與個體內部三重情境交織，其中，個體內部情境的生成在很大層面上是由個體對其所處的環境進行意義建構所決定的。個體會產生什么樣的意義，取決于個體已有的知識、技能、態度等與環境中諸多信息和資源間的互動，物理情境與社會情境的演進與變化需要指向意義建構，生成個體意義才能使自己在情境的變化中作出靈活的決策與行動，使心智模式不斷完善，進而沉淀成素養。

（三）人工智能搭建復雜情境的優勢

情境在當前教學中的應用主要是利用情境激趣、渲染學習氣氛，或是給知識學習鑲嵌一個應用的場景，在這個過程中，情境多是作為背景條件而存在[11]，并不能滿足素養生成所需復雜情境的要求。學生在這樣的情境中，與物理、社會以及個體內部情境要素交互的機會十分有限。一方面，學生的行為、認知、情感和價值觀等無法充分地融入到情境中來，與環境各要素的互動較少，自主參與受限；另一方面，學生在這樣的情境中獲得的大多是零碎的知識與處理簡單問題的應激反應，不是心智模式的發展。對當前教學而言，搭建復雜情境，吸引學生自主參與，形成心智運作模式，在這些方面還有很大的提升空間。

盡管信息技術已經成為教學環境建構的重要支撐，但是傳統信息技術下的情境搭建，存在著人與環境中各要素交互方式簡單、實踐體驗欠缺、學生參與感不強、技術僅是知識傳遞的工具等問題。近些年，人工智能技術突飛猛進，廣泛應用于教育領域，成了提升學習效果、提高教學質量的好幫手。在復雜情境搭建上，人工智能將展現出強大的能力。具體來說，利用人工智能搭建復雜情境的優勢在于：

其一，使用模擬仿真技術，展現問題或任務情境的全貌。創設與學生生活經驗相關聯的問題情境或提供給學生真實的學習任務，能夠有效激發學生參與學習活動的動機，促進學生主動進行學習的意義建構。人工智能具有的融合虛擬/增強現實、全息投影等技術，很容易做到給問題或任務嵌入全景般、具象化的生活情境，尤其是那些遠離學生生活經驗、抽象的復雜問題都可以通過人工智能技術來實現對其所處情境的復原與再建構，以此增強問題或任務的真實感和參與的現實感。

其二，賦能交互環境，促進協作學習。強大的數據庫與網絡技術極大地豐富了學習信息，當學生需要相關的課程知識時，人工智能依靠強大的搜索引擎與低延時技術，在手指點擊或語音口令說出的瞬間，就可以提供給學習者需要的知識和信息，同時還能夠實現語音或文本上的互動。人工智能不僅處理物與物之間的聯結，也能夠極大地催化人與人之間的聯結[12]。人工智能多元交互平臺，打破了傳統的師生交往關系，實現了人與人之間跨越時空與地域的無障礙交流，增強了社會情境對學習的積極影響。人際協作、人機協同，這將有力地消解教育與社會之間的圍墻，實現更廣范圍上的社會性協作學習。

其三，實現沉浸操作，獲得更為豐富的學習體驗，使心智建構更加高效。隨著VR終端設備的升級，還有元宇宙系統的加持，就可以設計和建構沉浸感更強的虛擬教育空間。比如，Meta在2021年8月推出了全息虛擬會議軟件“Horizon Workrooms（地平線工作室）”搭建的虛擬會議空間，它使用混合現實桌面、鍵盤跟蹤、手部跟蹤等技術，做到了與現實世界沒有違和感的對話體驗，簡直是身臨其境[13]。沒有繁瑣的穿戴設備，參與者通過智能眼鏡進入虛擬會議空間，虛擬的人物形象同步模擬與會者本人的表情和眼神，實現了360度全方位傳聲，在交流過程中，感受到聲音傳來的方向就像現實中覺察聲源在何處那樣自然。與傳統視頻會議不同的是，參與者以虛擬身份進入會場，不僅在視覺、聽覺、觸覺上獲得逼真的具身參與感，還能夠與他人實現眼神上的交流，這使得參與的氛圍更加真實，個體參與的沉浸感大大增強。這項技術在教學中的運用就可以實現學生與專家（也可以是人工智能虛擬的專家）之間直接對話，學生直觀觀摩專家如何解決問題，對知識意義建構的格局更高，在此影響下，心智運作將更加高效。

二、人工智能助力素養生成的內在邏輯

素養生成需要復雜情境，但并不是說有了復雜情境就可以生成素養，因為素養生成還需要另外兩個條件。這意味著人工智能需要在創設吸引學生融入的物理情境、建構學生自主參與的社會情境、激發個體心智運作的內部情境上整合協調發揮作用。即人工智能必須圍繞素養生成的三個條件來發力。

（一）創設真實性學習場景，吸引學生融入情境

第一，人工智能搭建的真實性學習場景強調問題或任務與學生生活或現實世界的關聯。一方面，在人工智能技術的加持下使學習的場景更為逼真，通過人工智能虛擬現實技術可以再現真實性場景，學生通過穿戴設備進入由人工智能搭建的復雜情境，對情境的感知更為真實。另一方面，人工智能搭建的真實性學習場景需要基于學生生活或從現實世界出發進行設計，這樣既能夠對接學生已有的知識與經驗，又可以與世界融通，學生在這樣的場景中解決問題，能夠真切感受到問題的真實性，解決問題的過程是充滿意義的。

第二，人工智能搭建的真實性學習場景注重情境的整體性設計。情境的整體性設計背后有一條清晰的脈絡貫穿其中，它將情境中的信息和資源聯通。這條脈絡保證了情境設計不會走向隨意化與簡單化，在情境的演進中，它又發揮著方向引領的作用。另外，從整體的角度對情境進行設計能夠全面考慮物理情境、社會情境和個體內部情境三者之間如何協調與整合，當學生融入復雜情境后能夠迅速覺察與感知其內蘊的問題或任務，在與他人交流協作的實踐活動中發現問題解決的線索，也就創生了綜合運用知識、技能、態度和價值觀的機遇。

第三，人工智能搭建的真實性學習場景能夠為學生的實踐參與提供廣闊的時空。這種真實性的學習場景可以將學習內容置于逼真的模擬環境中，知識和信息的呈現不再是機械生硬的傳遞，而是再現了知識與信息所在的具體情境，使其鮮活地與學生互動。學生參與到這樣的場景中，參與成了具身的實踐，這又在豐富和創造著新的學習場景。在這個過程中，學生體驗到了學習的價值與自我價值，學習的動機會大大增強，主動探索真知，在與他人持續的合作與交流中，心智運作也豐富了起來。

（二）建構富有安全感的社會情境，促進學生自主參與

社會情境對學生的影響極為明顯，學生對社會情境的感知會極大地影響他們在課堂上的行為[14]。這是由于在學習過程中，怎樣處理與他人的關系和建立怎樣的人際關系，將直接影響學習者以什么樣的心態進行學習并付之行動。什么樣的社會情境會對學生課堂參與的認知、情感與行為等方面產生積極的影響？許多研究表明，學生在一種有安全感和歸屬感的社會交往情境里，會出現更多的內在學習動機與行為[15]。當感到不受威脅，感覺到自己是被接納、認可、包容與鼓勵時，才會向他人敞開心扉。在這方面，人工智能可以營造出富有安全感的社會情境，促進學生自主參與。

其一，能夠使參與者獲得更多的安全感。傳統課堂的交往情境多以“教師提問—學生應答”的方式來建構，在這種模式中，知識是預先確定好的，問題的答案也是面向已知的知識系統，學生進入的是一個既成的體系，很少有機會表達自己的觀點以及與他人爭辯。人工智能則能夠實現同步與異步互動，不僅使交互互不干擾，且節約了互動的時間，保證了協作學習的持續與穩定。此外，人工智能做到了匿名互動，解放了學習者的思想束縛，使學生以輕松的心態融入到與他人互動的情境中，參與的自主性也隨之增強。

其二，促進人與人之間親密關系的建立。很多學生總在擔心自己的行為、觀點、語言表達會引來他人的質疑甚至是嘲笑，因而不敢與他人交往。只有在親密關系的氛圍下，他們才會放下各種擔心。因此，創設使學生感知到安全的、具有鼓勵性的社會環境和建立親密的社會關系，能夠助其產生積極的情緒體驗，增強與他人交往的意愿。在這方面，人工智能已大顯身手，智能導師、智能學伴、智適應學習平臺與自動化測評系統等AI產品已經廣泛應用于學習實踐，不僅極大地提升了學習效果，對于形成良好的人際互動亦提供了有力的支持。

其三，人工智能為建構學習者與他人間的關系提供了新的可能。首先，借助情境感知技術捕獲學習者的動作、行為、情緒等方面的數據，精準識別學習者的個性特征[16]，特別是對面部表情、聲音等采用傳感器技術獲得數據，基于人工智能的情感識別與情感計算技術[17]，就可以將學習者的情感情緒態度進行清晰的刻畫，為理解學習者的心理狀態提供了準確的信息，把握住這些也就拉近了彼此間的心理距離。其次，人工智能提供的是即時性反饋，獲得的是學習者的即時感受，為第一時間準確感知他人的情緒情感提供了可靠的資料，為處理好自我與他人的關系、避免機械的交互反應及調整自己的情感狀態提供了準確的信息。

（三）激活認知沖突中的個體內部情境，開啟學生心智運作

心智運作既體現為在協調處理環境信息時個體心理活動的方式，同時也體現著將知識、技能、態度和價值觀進行綜合的過程。從方式上來說，由于每個人接觸的事物與成長的經歷及獲得的經驗是不完全相同的，不同的人就具有了不同的心智運作模式。從過程上來看，心智運作是一項復合式的心理活動，需要把自己感知到的各項信息綜合起來解決相應的問題。實際上，無論從何種角度分析心智運作都需要關注到認知，也可以說，認知是理解心智運作的關鍵。這是由于認知體現著學習主體基于已有的觀念、經驗對新事物的理解與建構，而這也正是心智運作的展開過程。

根據皮亞杰的認知發展理論，認知沖突是認知發展的關鍵。認知沖突，即個體原有的概念或認知結構與現實情境不符時在心理上產生的矛盾與沖突[18]。認知沖突的出現會帶來認知上的不平衡，通過同化或順應的方式使認知從不平衡走向平衡，這正是認知產生與發展的過程。這說明學生的認知要想獲得發展就需要經歷“平衡→沖突→再平衡”的過程，然后再循環往復，其中，認知沖突這個環節十分重要，它是認知發展的“拐點”。因此，建構能夠持續引發學生認知沖突的情境將會激發并維持學生的參與，在處理沖突與矛盾的過程中，其心智建構才能不斷完善。人工智能所要提供的是帶給學生認知沖突的情境，進而激發其個體內部情境建構，推動心智運作。

第一，搭建引發認知沖突的情境。利用人工智能的多模態數據采集、數據挖掘、情感計算和學習分析等技術，刻畫出學習者的學習畫像[19]。在這個基礎上就能夠清楚地知曉學生已有的認知水平，了解其已形成的迷思概念，圍繞“概念轉變”設計一系列由淺入深、環環相扣的情境事件，以引發學生的認知沖突，從而引導學生建構新的認知架構。這個過程就是在人工智能的支持下，在準確判斷出學生認知狀況的基礎上，進而推送并創生引發其產生認知沖突的學習情境，在經歷“平衡→沖突→再平衡”的過程中使其心智得以建構。

第二，優化互動中的社會情境，創生引發認知沖突的對話情境。在學習過程中，人際間的社會互動展現為學習中的話語交流，即創生出對話情境。對話要為產生認知沖突創造條件，如果對話只是囿于現有的認知框架內的交流，新知識的學習就無法推進。事實上，認知沖突不僅是一種認知現象，本質上還是一種話語現象，認知沖突可以理解為交流認知沖突[20]。從這個角度講，通過社會互動建構對話情境，需要個體將自己的想法與觀點分享出來，在與他人的對話中創生認知沖突，在互動中實現由認知不平衡走向新的平衡，為心智運作的展開提供契機，同時也是建構個體內部情境的過程。

三、人工智能助力素養生成的實現路徑

素養生成需要復雜情境、自主參與和心智運作三者間的整體聯動，人工智能能夠強有力地促進這個進程。在當前的學校教育中，人工智能產品已經大量地應用于教育教學，發揮著重要的作用[21]。在這個基礎上，需要厘清人工智能助力素養生成的路徑。

（一）從學習主題出發，搭建復雜情境

學習主題是在宏觀層面上概括式地回答了學什么的問題，在整個學習活動中發揮著統攝學習內容的關鍵作用。本文提出從學習主題出發，搭建復雜情境，主要基于以下考慮。第一，學習主題體現綜合性。這是因為學習主題更加上位，它不是細節性的知識點或技能，而是對一類甚至是幾類知識或技能的概括描述。學習主題能夠實現對跨學科知識與技能的統攝。學習主題的綜合性為創設復雜情境提供了資源，也為學生在解決問題的過程中基于協作學習創造了機遇。第二，學習主題具有結構性。學習主題雖然是上位的且偏重于綜合性的宏觀表達，但這并不妨礙其內含的結構，綜合性是在一定結構上的綜合，不然就會使綜合陷入無序。這種結構性為搭建復雜情境提供了結構式的路向支撐，便于從結構上整體把握物理、社會、個體內部三重情境的復雜交織。第三，學習主題內含建構的意蘊。由于學習主題指向寬廣的領域，在學習活動中需要將其轉化為一項項具體的學習內容，學生在參與中完成知識的建構，才能逐步領會學習主題統攝的內容要旨。這些與復雜情境指向實踐參與、促進意義建構是一脈相通的。

圍繞學習主題搭建復雜情境，人工智能的應用主要是以下兩個方面：一是能夠極大地增強復雜情境的真實性，使學生在參與中獲得的具身體驗感更強。圍繞學習主題，人工智能塑造的富媒體情境借助全息投影、虛擬現實、可穿戴設備與自然語言處理等智能技術，很好地實現了現實世界與虛擬世界之間無縫低延遲銜接，使科學世界與生活世界有機聯通，增強了學習者的具身體驗，這些正是素養生成不可缺失的經歷。二是人工智能技術能夠在情境演進的過程中提供強有力的支持。借助人工智能的情境感知技術能夠即時捕獲學習者的行為、情緒等方面的數據，精準識別學習者的認知水平、個性特征，這為更高質量的互動提供了準確的信息。在未來，人工智能還能夠提供全面感知的學習場所，實現物理情境、社會情境與個體內部情境的有機關聯與深度交織。

（二）以大觀念為線索，整合學習內容

確定學習主題后，就需要圍繞學習主題進行學習內容整合。在這方面，大觀念（Big Ideas）將成為強有力的組織者。大觀念是對個別的事實和技能賦予意義和連結的重要概念、主題、問題、觀念，也有研究者將其稱為大概念[22]。運用大觀念能夠很好地實現學習內容的整合。第一，大觀念能夠實現學習內容的綜合化。以大觀念作為線索可以把散狀的信息與資源聚攏起來，實現學科內不同領域、不同學科、科學世界與生活世界的聯通，包括情境的預設與展開，大觀念都是強有力的組織線索。第二，大觀念能夠使學習內容結構化。大觀念在使各項信息與資源整合起來的同時，業已成為了結構自身。這種結構化可以使學習者快速覺察與把握知識間的關聯，大大提升學習成效。

運用大觀念整合學習內容，可以充分利用人工智能的技術優勢。人工智能擅長挖掘隱藏于暗處的知識以及知識間的關聯，能夠使知識之間按照某種邏輯編織成有機的整體。一是利用人工智能不僅可以從已嵌入學科知識的海量數據、傳統文化、人生哲學等內容中析出學科大觀念、世界大觀念、人生大觀念，同時還可以呈現大觀念背后的知識與知識之間的邏輯關系，這對于知識整合具有重要的價值。二是人工智能生產的機器知識，還有人與智能機器協同產生的知識，將豐富學習內容的整合。智能技術以其超強的計算能力進行模擬測算，可以自動生成和自主進化，產生大量的人類既無法感受又無法表達和描述的“暗知識”；人類設計算法、創造智能機器，再用大數據對其進行訓練，在關鍵節點上進行決策，人機協同進行知識生產，創生“灰知識”[23]。三是在人工智能加持下的學習內容整合將有力地促進意義建構。在人工智能技術的支持下，使用大觀念創設結構化的學習內容，利于學生富有邏輯地參與知識的學習與建構，生成知識的個人意義也就融于了這個過程。

（三）注重集體建構，激發學生自主參與

集體建構是指大家圍繞學習主題，在分享個體智慧的基礎上，通過對話和協商，使不同智慧在比較與整合中產生聯結，達成對學習內容的共同認可，其強調每個人都有機會參與到教學活動中貢獻個人的智慧。基于此，集體建構就為每個人發揮自身的主動性提供了廣闊的空間，為學生的自主參與創造了可能，它鼓勵并接納不同的聲音，以共建共享集體智慧實現對學習內容的理解與建構。

其一，通過集體建構產出群體智能。群體智能（Swarm Intelligence）是人工智能研究領域的概念，指的是自然界的有機體通過彼此間的交互而涌現出超越個體智能水平的智能類型[24]。具體來講，群體智能就是一種集體智慧，是有機體基于一套規則以及彼此間的互動而集聚形成的更高的智慧，這種智慧遠高于每個個體的智慧，也高于個體智慧之和[25]。這說明群體智能的產生必須以個體間的充分互動、智慧共享、協調合作為基礎，學生的自主參與為充分互動提供了有力的支持。正是通過集體建構，學生在融入的過程中感受到了自主參與帶給他們的廣闊時空，開啟了心智建構，促進著素養生成。

其二，人工智能多通道交互技術下的人機交互與人—機—人交互將實現更高質量的集體建構，極大地促進學生自主參與。在多通道交互技術的支持下，可以使用語音、文本、肢體動作、眼神、表情等與智能機器進行交互，最終目標是人機交互像人人交互一樣自然。還可以引入AI語音識別、計算機圖像視覺、全息技術、XR、數字孿生等智能新技術，實現在教學環境內的全域交互，進而建構起一個虛實融合且技術高度集成的智能化、可計算的學習空間，為學生提供多維度的學習服務與體驗，促進學生的自主參與[26]。同時，這樣的交互也更容易創生認知上的沖突，在集體建構中實現由認知沖突走向新的認知平衡，在這個過程中豐富了學生的心智運作。

（四）開展情境化學習，助推素養生成

情境化學習是指學習者經歷情境中圍繞學習主題充分與情境互動而引發經驗生長的過程，其強調最大化地利用情境中的信息和因素[27]。情境化學習注重情境生態建構，強調學習者與情境之間的充分互動，圍繞學習主題實現情境中信息和因素的最大化利用，它能夠提供素養生成的場域與資源，是素養生成的實踐支柱。《義務教育課程方案和課程標準（2022年版）》強調項目化、任務化、主題化和實踐化的教學改革，助推核心素養落地，其本質也都是情境化學習，強調學習是發生在情境和互動中的。

人工智能將有力地推動情境化學習的開展。在情境化學習中，學生將經歷“融入情境→情境定義→作出反應→情境反饋→聯系自我→意義生成”這個過程。學生進入人工智能搭建的學習情境，會基于自身的經驗與認知對情境進行定義。比如，當學生走進動手操作的情境，或是融入視聽欣賞的情境，學生給出的情境定義就會不同，進而作出反應并付諸行動。情境意味著人與其所在的環境中的信息、資源、他人進行交互，獲得情境反饋。獲得反饋信息后會不由自主地聯系自我，思考這些對自己意味著什么，此時，意義就產生了。在這個過程中，自己并非僅是單方面的受到情境的影響，自己與情境中的信息、資源和他人的交互也在建構著情境，人工智能會使這種交互更加充分、更為及時。

在課堂教學中開展情境化學習可以沿著以下路徑進行：整合知識化情境→融入情境真參與→各抒己見現差異→比較差異求真知→求同存異得共識→意義扎根成素養。上文已經對前兩個環節進行了分析，接著的四個環節是實現集體建構的核心步驟。人工智能提供同步異步交互促進每位學生自主參與，大家圍繞學習內容分享各自的理解，不同的看法、差異性的觀點開始涌現，經歷了在對話與協商中比較差異、認識差異的過程后，最終達成共識。共識不只是一致性共識，還包括接納與認可不同觀點的差異性共識，建構集體智慧形成的整合性共識。這個過程也詮釋了“平衡→沖突→再平衡”的認知發展過程，學生經歷了這個過程，獲得了扎根在心靈中的意義，形成了心智運作模式，能夠將所學遷移到不同的情境中靈活地解決問題，也就生成了素養。

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Artificial Intelligence Facilitating Competence Generation：

Internal Logic and Realization Path

WANG Zhenhua1，? YU Zeyuan2

（1.Faculty of Education， Southwest University， Chongqing 400715;

2.International College， Southwest University， Chongqing 400715）

[Abstract] In the context of artificial intelligence being widely used in education， exploring how artificial intelligence can contribute to students' competence generation is a focus of educational research. Students' encounter with complex contexts is a prerequisite for competence generation. Artificial intelligence has great advantages in building complex contexts， and it will play an integrated and coordinated role in creating physical contexts to attract students' integration， constructing social contexts for students' independent participation， and stimulating internal contexts for individuals' mental operation， thus shaping the logical path for artificial intelligence to facilitate competence development. In teaching practice， the following paths can be followed for AI-assisted competence generation： building complex contexts starting from learning themes; integrating learning contents by using big ideas as clues; focusing on collective construction and stimulating students' independent participation; developing contextualized learning and promoting competence generation.

[Keywords] Artificial Intelligence; Competence Generation; Complex Context; Interaction