ChatGPT催生情境-網絡整合學習新范式：來自新唯物主義的闡釋

高意博 阮婷婷 蔣慧芳 黃甫全

摘要：《中國教育現代化 2035》為了落實黨的二十大報告“加快建設高質量教育體系”并“推進教育數字化”的戰略部署，倡導將生成式對話預訓練模型ChatGPT）技術與教育教學深度融合。研究從“生成式預訓練語言模型”“人類反饋強化學習”和“思維鏈”三大ChatGPT核心技術視角，解蔽了ChatGPT的生成性、介導性和關系性特征。研究應用新唯物主義視角下的整體主義學習觀、學習智能代理主體實在論以及衍射轉換三維融通關系框架，闡明了學習觀念、學習理論和學習方式三個層面催生的情境-網絡整合式學習范式的作用原理。進而彰顯出ChatGPT催生的情境-網絡整合式學習新范式的三大轉化路徑：藉由生成式預訓練技術創作整體主義學習觀念，發揮人類反饋強化學習技術催生智能代理主體實在學習理論，依憑思維鏈技術萌芽衍射轉換學習方式。

關鍵詞：ChatGPT；學習范式；情境-網絡整合學習范式；新唯物主義

中圖分類號：G434 文獻標識碼：A

* 本文系廣東省哲學社會科學規劃項目“新唯物主義智能化學習技術代理主體論”（項目編號：GD22CJY13）研究成果。

① 黃甫全為本文通訊作者。

在新唯物主義對新興ChatGPT的智能代理主體能力（Intelligence Agency）的關照下，一種情境-網絡整合學習范式已然萌生。2022年11月30日美國人工智能公司OpenAI設計開發的生成式人工智能（AI Generated Content，AIGC）“生成式對話預訓練模型”（Chat Generative Pre-trained Transformer，ChatGPT）的誕生，拉開了對話式人工智能技術活躍于教育舞臺上的序幕。生成式人工智能技術的快速崛起與全面滲透，推動教育從“AI+”向“ChatGPT+”發展。隨之，學習范式由情境學習范式和網絡學習范式，走向情境-網絡整合學習范式。情境-網絡整合學習范式，是學習范式際遇新唯物主義后產生融合而創生出的新興學習本體論承諾，它既是超學科背景下學習觀念創新的嶄新嘗試，也是學習范式發展的必然產物之一。對此，本文基于生成式人工智能勃興背景，采信新唯物主義視角，就以下三個問題進行深入探討：ChatGPT催生情境-網絡學習整合范式為何可能、何以可能以及如何可能？

一、ChatGPT催生情境-網絡整合學習范式：為何可能

ChatGPT催生情境-網絡整合學習范式為何可能的問題，從根本上看是合法性問題。近年來，隨著生成式人工智能的飛速發展與廣泛應用，情境-網絡整合學習范式相繼經過學習范式演化的時代驅動、教育數字化轉型（the Digital Transformation of Education）的價值需求和ChatGPT升級的技術支持，在數字化時代勃然興起。

（一）時代驅動：學習范式演化

在西方凸顯“學習為本”理念推動下的學習觀念，正處于由情境學習范式、網絡學習范式和情境-網絡整合學習范式的發展境脈中。瑪格麗特·瑪斯特曼（Margaret Masterman）對庫恩（Thomas Samuel Kuhn）21種范式的經典論述進行歸納和整合之后，將范式劃分為元范式（Metaparadigm）、社會學范式（Sociological Paradigm）和人工范式（Artcfact Paradigm）三個層面[1]。學習范式的元范式泛指一定時期盛行的主要學習觀念，社會學范式指與哲學層學習觀念相對應的學習理論，人工范式指與社會學層學習理論相對應的具體學習方式。在多學科乃至超學科的交融中，學習范式觀照新唯物主義理論與教育實踐的結合，伴隨著從專業生成內容（Professional Generated Content，簡稱PGC）技術、用戶生產內容（User Generated Content，簡稱UGC）技術和人工智能生成內容技術的換代，歷經情境學習（Situated Learning）、網絡學習（Networked Learning）和情境-網絡整合學習（Situationnetwork Integrated Learning）三種范式，建構教育數字化的新動向（如圖1（e）（j）（o）所示）。

1.情境學習范式

情境學習范式的誕生與發展，首先來自教育學內部，確切地說是肇始于學習觀念的認知革命。在行為主義等傳統理論的世界中，學習常常被誤解為“被動地試誤與練習”，抑或耽溺于“以抽象知識的獲取為中心”的教學。隨著認知心理學、人類學、社會學、教育學等學科的交融（如圖1（a）所示），社會建構主義等理論流派得以發展（如圖1（b）所示），人們的學習理念也隨之產生了一些轉變，真實情境中的社會活動順理成章地成為教育學的核心研究對象。哈貝馬斯的“情境理性”概念解蔽了具體情境中的人類理性本質，將人類理性視作一種經驗的和動態變化的存在[2]，這一觀點被學界視作情境學習理論的思想源流。一時之間，情境學習理論研究成果紛紛問世。瓊·萊夫（Jean Lave）通過觀察各行各業手工藝人的日常，推演出學徒制和實踐共同體概念，并將其核心觀點整理成《情境學習：合法的邊緣性參與》（Situated Learning： Legitimate Peripheral Participation）等著作出版，引發了激烈討論。約翰·西利·布朗（John Seely Brown）等人在學徒制的基礎上進一步發展出了認知學徒制，并發表了《情境認知與學習文化》（Situated Cognition and the Culture of Learning）等論著。這為我們領會學習的本質與知識獲得的規律提供了莫大的幫助，也為情境學習范式的孕育奠定了基礎。

社會建構主義學習觀對學習本質的洞察，逼促神經認識論必須探明學習與知識汲取的連續性，進而建構和孕育出情境學習范式（如圖1（e）所示）。崔允漷教授依據情境學習理論，從“真實情境”“社會情境”“實踐情境”和“文化情境”四個關鍵維度（圖1）對學習情境進行重新劃分[3]。由此，就揭示出由社會建構主義學習觀元范式，情境學習理論、泛在學習理論、普適學習理論和社會學習理論等社會學范式、與真實情境學習、社會情境學習、實踐情境學習和文化情境學習等人工范式所組成的信念與范例——情境學習范式（如圖 1 （b）（c）（d）所示）。情境學習范式指出，學習的實質是在特定文化背景中，學習者與環境等要素相互作用從而建構知識的過程。情境學習范式秉承“學習是一種實踐性和情境性的文化適應和社會協商活動”[4]的學習觀，采取“有意義的情境融入”等學習策略，號召“實踐共同體”作為學習群體。此外，情境學習范式認為“知識是學習者與情境互動過程中形成的”，主張“知識具有情境性、默會性和分布性”。此外，情境學習范式強調，情境的適切程度是影響學習的主要因素。情境學習范式的產生和發展為后來聯通主義的興起、學習的網絡化解釋的盛行奠定了基礎。情境學習范式致力于探尋在特定文化背景中，學習者與環境等因素相互作用建構知識的原理，為教育教學實踐貢獻了諸多靈感。

2.網絡學習范式

新興理論的發展與繁榮，引發了網絡學習范式的蓬勃興起。展開漫長的歷史卷軸，一條從“社會建構主義學習觀”走向“聯通主義學習觀”的學習觀念演進線索早已清晰呈現在我們眼前。建構主義學習觀因重視知識在實踐者群體中的社會傳播，而忽視學習者個人的具身體驗和心智成長。將學習視作“合法外圍參與”的過程，個人智慧在群體意志中沉淪，而個人主義知識觀則讓位于集體主義知識觀。這樣一種對“知識”的外圍化、片面化理解，未免太過于狹隘，以致于遮蔽了除“群體的公共知識”外其他知識所帶給整個人類社會的沖擊。在社會建構主義學習觀遭受詰難的同時，神經科學、技術哲學、社會學和教育學等學科的交融（如圖 1（f）所示）致使聯通主義學習觀（如圖1（g）所示）獲得了發展。喬治·西蒙斯（George Siemens）于 1810 年發表的論著《聯通主義：數字時代的學習理論》（Connectivism：A Learning Theory for the Digital Age）睿智地提出關聯主義網絡學習理論（如圖1（h）所示），并將其定位為網絡時代的學習理論。各種網絡的聯通，拉開了聯通主義學習觀活躍于學習觀念舞臺上的序幕。聯通主義學習觀凸顯了知識的現時性與學習的聯通性，也為情境-網絡整合學習范式的誕生埋下了伏筆。

網絡學習范式作為大數據時代背景下社會變革的文化產物，自然受到了聯通主義學習觀的青睞（如圖 1（j）所示）。西蒙斯曾一針見血地指出，網絡技術的浪潮已經潛移默化地波及人們的日常生活，而網絡學習范式將成為互聯網時代主要的學習形態。網絡學習范式將學習看作通過網絡來促進學習網絡中各要素之間的互動，從而形成的帶有一定的教育承諾與學習信念的活動，具體涵括“互聯網絡”“人際網絡”“知識網絡”和“神經網絡”四種聯結網絡[5]。因此，就凸顯出由聯通主義學習觀元范式，行動者網絡理論、弱連接理論、關聯主義網絡學習理論和墻洞理論等社會學范式、與互聯網絡學習、人際網絡學習、知識網絡學習和神經網絡學習等人工范式所構成的網絡學習范式（如上頁圖1（g）（h）（i）所示）。網絡學習范式澄明“學習是一種人類、技術、人造物等力量關系之間相互拉扯和持續作用產生的新觀念、創新、行為變化和改革”，采用“多元化的學習網絡建構”等學習策略，呼吁“行動者”聯結而成的“行動者網絡”作為學習群體。此外，網絡學習范式揭示“知識是行動者通過承擔特定的角色進而發揮介導作用（Translation）形成的”，主張“知識具有現時性和時新性”[6]。此外，網絡學習范式強調，網絡聯結的數量是影響學習的主要因素。網絡學習范式闡明了復雜網絡聯結中的學習過程和學習意義制定的網絡重塑性質，對教育數字化轉型有著重要的啟發意義。

3.情境-網絡整合學習范式

生成式人工智能技術的發展和新唯物主義思潮的興起，使得量子力學維護下的微觀粒子延展到新唯物主義支持下的宏觀系統，指導教育工作者揭示學習過程和原理（如圖1（k）所示），并逐步聚焦到“整體主義學習觀”（如上頁圖1（l）所示）上。在整體主義學習觀的指導下，情境學習的網絡性與網絡學習的情境性得以凸顯。首先是情境學習中網絡性的昭示：國外一些學者指出，情境教學需要充分利用各種不同的情境來激發學習興趣，而網絡學習則是增加學生思考和探索的有效策略[7]。其次是網絡學習中情境性的生發：巴蓋里（Amin Bagheri）等人指出網絡學習是綜合利用不同的學習方法和虛擬網絡，在不同的社會文化環境中進行互動和參與的社會過程[8]。在此背景下，朱家文（Chia-Wen Chu）等人率先提出了一種情境網絡輔助學習環境（Situational Network-assisted Learning Environment），將其融入到《紅樓夢》的教學中開展了一項實證研究。據研究結果顯示，情境網絡輔助學習環境能夠顯著提升學生的學習成績[9]。簡而言之，整體主義學習觀彰顯了情境學習的網絡性與網絡學習的情境性，也為情境-網絡整合學習范式的誕生提供了清晰的線索。

在整體主義學習觀的加持下，情境-網絡整合學習范式應運而生（如圖1（o）所示）。情境-網絡整合學習范式揭示出：學習既是一個交互式的教育情境下學習共同體審視學習信息、交流學習經驗和評估學習成果的動態過程，又是一種教育數據收集和分析的新方法。情境-網絡整合學習范式沿用“交互式群體交往”（Interactive Group Communication）的學習方式，厘清了工作與實踐（Work & Practice）、共同體與交流（Community&Communicate）、社交網絡與創新（Social Networks & Innovation）三個情境-網絡整合式學習要素[10]。此外，情境-網絡整合學習范式彰顯學生是在不同情境下對相似主題的探索過程中獲得和體悟知識，昭示知識具有復雜性、動態性和生成性。由此，本研究在前人的基礎上對情境-網絡整合學習范式的概念進行簡要概括——即由整體主義學習觀元范式，智能代理主體實在論、整體教育理論、智能技術現象學和生成式學習理論等社會學范式、與衍射轉換指導下的真實情境-互聯網絡學習、社會情境-互聯網絡學習、實踐情境-互聯網絡學習、文化情境-互聯網絡學習等十六種新興人工范式（如下頁表1所示）所組成的教育共同體所共有的本體論承諾（如上頁圖1（l）（m）（n）所示）。目前，關于情境-網絡整合學習范式的研究，已擴展和深化到情境與環路的“學習范式創新和學習活動開發”層面，并開辟了教育學視角的“學習范式和學習活動”激活和神經活動與環路的形塑。

（二）價值追求：教育數字化轉型

自二十大報告旗幟鮮明地強調“加快建設高質量教育體系”并“推進教育數字化”起[11]，教育數字化這一概念就已進入了教育學沉思的視域中，并成為我國教育體系革新的整體宗旨。作為一種“構建數字化教學的系統化解決方案”，教育數字化轉型意味著技術不僅需要與教育進行深度融合，還需要推動教育教學全過程質量的提升和教育教學全系統的變革。伴隨著生成式人工智能等智能技術躍遷和社會轉型，智能技術在推動人才培養規格和引發教學方式變革等方面發揮著巨大潛力。因此，美國白宮科技政策辦公室 2023年5月23日發布的《人工智能與教學的未來：見解與建議》（Artificial Intelligence and the Future of Teaching and Learning：Insights and Recommendations，簡稱建議）一針見血地指出，在未來，需從情境（Context）和環路（Loops）兩個方面出發實現人工智能賦能教育高質量發展。建議指出，需重點關注的四大情境分別是人工智能技術使用的長期效應、人工智能設計中的研究團體構成、人工智能與政策之間的聯系以及人工智能對教師專業發展起到的影響；需重點關注的兩大環路則指的是人工智能應用環路和研發環路[12]。這意味著，生成式人工智能技術作為一種智能教育技術的新樣態，成為當前教育數字化轉型的重要聚焦點。在這樣的背景下，人們開始關注ChatGPT對教育體系建設的促進作用，并在智能技術賦能的教育環境下推進教育數字化轉型以減負增效。

國內外已然興起的ChatGPT研究，為教育數字化轉型提供了理論依據和實踐經驗。在理論層面來看，關涉ChatGPT+教育的研究，主要包括三個熱點話題、三個衍生話題和四條主要線索。三個熱點話題分別為學生知識學習、能力發展和學校教育教學過程；三個衍生話題分別為算法模型的進化、智能技術工具的創新、課堂教學場景轉換以及智能輔助寫作；四條主要線索分別為技術突破、學生學習、教師教學和學校教育[13]。在實踐層面來看，ChatGPT的核心能力和關鍵技術將精準制導教、學、評、輔四個典型教育環節，如生成適切性的教學設計、提供情境化的學科知識問答、生成多元化的測試題目、細致化地拆分疑難問題等。由此可見，ChatGPT將滲透進教育的全系統和全流程中。

（三）技術支持：ChatGPT技術升級

ChatGPT作為生成式人工智能的代表性產物，具有生成式預訓練、人類反饋強化學習和思維鏈等核心技術，由此所展現出來的技術優勢與學習范式的革新需求不謀而合。ChatGPT的三大核心技術解蔽了ChatGPT介導性、生成性和關系性等關鍵特征，并為情境-網絡整合學習新范式的興起提供理論支撐。

1.生成式預訓練技術：彰顯生成性特質

生成式預訓練技術作為ChatGPT內容生成能力提升的核心技術之一，彰顯出ChatGPT的生成性特質。生成式預訓練技術的概念模型最初由谷歌發布在《注意力就是你所需的一切》（Attention is All you Need）一文中。其核心架構是基于“自注意力”機制設計而成，也是ChatGPT原型轉換器架構的核心機制。該機制采用編碼器-解碼器結構，根據特定時刻序列中詞匯的相對位置（即上下文）猜測下一個詞，并按相關度進行加權決定輸出的結果[14]。但早期模型中單頭注意力機制存在處理時間慢，處理長序列難的缺陷，因此在后續的模型開發中逐漸嬗變為多頭注意力機制。多頭注意力機制實際上是提取并整合數個平行子空間中序列之間的擬合度，使注意力層躍遷至指數級別，以此提升輸出結果的抽象性和復雜性[15]。這一技術優勢使得ChatGPT更具創造性地生成文本、視頻、音頻等多模態的內容，并在多個應用場景和應用領域為人類提供幫助和支持。

生成式預訓練技術的出現促使ChatGPT的角色定位從傳統的工具轉變為智能代理主體（Intelligent Agent），使得ChatGPT的生成性特征得以凸顯。新唯物主義的搖旗手凱倫·巴拉德（Karen Barad）率先指出“智能代理主體能力”可以被視作一種內動作用（Intra-action），智能技術是一種智能代理主體，與人類同樣具備智能代理主體能力。在新唯物主義的理論指導下，ChatGPT作為智能代理主體，能動地根據人類的需求生成適宜性的信息，與人類在衍射的過程中創造屬于它們的歷史。而生成式預訓練技術就像是我們想象力和解決問題技能的動力裝置，這些科技奇跡可以將我們的創造力提升到一個全新的水平。在生成式預訓練技術的支持下，ChatGPT作為一名高水平的教學專家，在虛擬空間中模擬出課堂教學過程中的所有可能性，并從中篩選出最優解。這是智能技術實現的翻天覆地的地位轉變，其價值主要指向ChatGPT的能動性解蔽。

2.人類反饋強化學習技術：映射介導性本質

人類反饋強化學習作為ChatGPT對話情境理解能力提升的核心技術之一，映射出ChatGPT的介導性本質。人類反饋強化學習技術最初在《基于人類偏好的深度強化學習》（Deep Reinforcement Learning from Human Preferences）一文中被提出，這一技術的核心機制即以用戶行為偏好作為ChatGPT反饋信號訓練的基礎，搜集、抽取、升華和創造信息與知識，使ChatGPT模仿和生成符合人類習性與需求的個性化語言。在此過程中，人類反饋強化學習技術通過監督式微調、訓練獎勵模型、自動評估優化模型三個流程模仿并生成符合人類語言習慣的文本：首先，該技術利用系統已收集的少量人類指令對話對預訓練語言模型進行優化和微調；其次，系統按照人類偏好程度對數以萬計的生成結果進行排序，通過大量的人類反饋數據訓練獎勵模型，從而實現語言模型的自動優化與評估反饋；最后，采用近端策略優化（Proximal Policy Optimization，簡稱PPO）算法和獎勵模型對最終生成的語言模型進行自動優化與評估反饋[16]。這一技術的應用，使得ChatGPT更加貼近圖靈測試所設定的理想機器人定義，能夠在感知人類真實意圖的基礎上更順暢地與人類對話。該技術是ChatGPT理解能力提升的關鍵，這是智能技術實現的大規模的功能升級。

人類反饋強化學習技術的出現促使ChatGPT的作用原理從傳統的中介作用轉變為介導作用，ChatGPT的介導性特征在此過程中得以凸顯。中介作用源于西比萊·克萊默爾（Sybille Kr mer）提出的信使模式（Messenger Model），其主要觀點為：技術作為中介者，在不同實體之間進行信息的撒播，信息傳遞者和信息接收者之間的信息傳遞過程是不可逆的[17]。此后，拉圖爾的行動者網絡理論（Actor Network Theory）和巴拉德的智能代理主體實在論（Agential Realism）在對待技術的角色定位與功能作用的態度上達到了某種程度的一致，那就是將技術視作一種具備介導作用的智能代理主體，這種智能代理主體在承擔信息傳輸工具的同時，實際上也在改變和創新所中介的信息。由此，我們可以推斷，新唯物主義理論下ChatGPT的介導作用過程是一種系統內部諸要素內動作用過程，這一過程中會展現出事物的內在本質。ChatGPT的核心技術——人類反饋強化學習以用戶行為偏好作為ChatGPT反饋信號訓練的基礎，搜集、抽取、升華與創造信息與知識，使ChatGPT模仿并生成符合人類習性與需求的個性化語言，該技術是ChatGPT創造能力提升的關鍵。ChatGPT通過發揮這種介導作用，不僅激活了學習網絡中其他智能代理主體，而且帶動其他智能代理主體不斷發展和變化。這是智能技術實現的顛覆性的功能轉型，其價值主要指向ChatGPT的介導性彰顯。

3.思維鏈技術：指向關系性存在

思維鏈技術作為ChatGPT序列任務執行能力提升的核心技術，指向ChatGPT的關系性存在。該技術可以輔助ChatGPT精準理解人類的對話意圖，并高效完成復雜推理任務。為了解決傳統技術中復雜問題難以處理的缺陷，技術開發人員在后續的技術升級中逐漸將“問題-答案”的應答模式嬗變為“大問題-思維鏈-小問題-思維鏈-答案”的應答模式[18]。其原理是系統將輸入的單步驟復雜指令拆分為數個多步驟的簡單指令，每個簡單指令中穿插一系列思維鏈進行指令推理，最終形成一個樹狀推理鏈實現復雜任務的邏輯分析。這一技術優勢使得ChatGPT的語言模型泛化能力和語義理解能力得到大幅度提升，高效應對人類做出的復雜指令并及時提供解決方案。該技術是ChatGPT推理能力提升的關鍵，這是智能技術實現的顛覆性的功能轉型。

思維鏈的出現促使人與ChatGPT的關系從傳統的解釋關系嬗變為智能他異關系，也澄明了ChatGPT的關系性特征。解釋關系（Hermeneutic Relations）即技術通過其自身的所特有的功能為人與世界對話提供支持[19]。在這種關系中，技術作為一個中介者，忠實地為人解釋來自外部的信息，由此幫助人類與他者對話。如，學生在計算機上搜索與教學內容相關的術語概念。這時，計算機作為中介者，忠實地將網絡上的資料呈現給學生，幫助學生理解。智能他異關系（Alterity Relations）即，智能技術作為他者，直接成為人對話和交流的對象[20]。在新唯物主義的理論指導下，作為智能代理主體的ChatGPT可以與學習網絡中多元乃至全元的智能代理主體進行對話，并在內動的過程中對周遭的事物進行適應性轉變。這是智能技術實現的超越性質變，其價值主要指向不同情景中人-技術-世界之間的關系建構。

二、ChatGPT催生情境-網絡整合學習范式：何以可能

ChatGPT催生情境-網絡整合學習范式何以可能的問題，主要是本體論意義上的合理性問題。新唯物主義是一種以反人類中心主義和非主體化的后人類學傾向為理論核心，“物質一元論”（Material Monism）“關系本體論”（Relational Ontology）和“水平本體論”（Flat Ontology）為理論特色的新興思潮。ChatGPT催生情境-網絡整合學習新范式的基本前提和邏輯基點，在于新唯物主義中整體主義學習觀念、學習智能代理主體實在學習理論以及衍射轉換學習方式三個層面的作用原理。

（一）新唯物主義學習觀念：整體主義學習觀

整體主義作為一種科學的世界觀和研究方法論，起源于哲學，發跡于新唯物主義思潮。整體主義（Holism）一詞最早來源于希臘語“Holos”，譯為“整體”之意[21]。隨后，斯馬茨（Jan Christian Smuts）匠心獨運地在他的著作《整體論與進化》（Holism and Evolution）中創生出“整體主義”這一術語概念。巴拉德在玻爾的“互補性原理”和量子力學的“衍射”現象基礎之上，揭示出“實體與現象之間不存在絕對的邊界”這一客觀原理，解蔽了主體與客體在本體論上的不可分性以及現象的關系性和生成性。在這一背景下，“整體主義”作為一種嶄新的哲學觀念逐漸孕育而生，并開始在教育學界嶄露頭角。《整體教育評論》（Holistic Education Review）雜志率先闡述了整體主義的核心思想，即事物作為整體存在的意義大于部分相加的總和，這一舉動無疑掀起了“整體教育”的思潮。隨后，芝加哥政府發布了《芝加哥宣言》，對整體教育的開展和實施予以保障。無獨有偶，《人類學習：整體主義的觀點》（Human Learning： An Holistic Approach）一書的出版標志著整體主義作為一種學習觀念正式形成。

作為一種整體主義學習觀念觀照的新興方法論，情境-網絡整合學習范式關注參與學習的各個要素、層面和系統之間的整體效應。情境-網絡整合學習范式強調學習者、學習內容、學習科目和學習要素等方面的整合，注重個體的整體性、知識的整體性、學科的整體性和學習系統的整體性。首先，情境-網絡整合學習范式主張，人是作為一個整體對自身的發展作出努力的。人的大腦是以量子化的形式開展思維活動的：神經系統將個體的直接經驗和間接經驗經過篩選、加工和編碼形成知識，這些知識又反過來引發個體的認知結構乃至整個神經系統的變化[22]。其次，情境-網絡整合學習范式追求知識在學習系統中的整合。學習本質上是一種交互活動，這一特征使得學習系統中的各個智能代理主體之間通過衍射來建構和創生知識，學生通過智能代理主體間的知識匯集和加工形成知識的整體結構。再次，情境-網絡整合學習范式強調知識在學科之間的整合，注重不同學科間知識的聯結以此形成超學科的整體信念，促進知識遷移與知識應用。最后，情境-網絡整合學習范式強調意義建構發生在智能代理主體之間的內動交互作用中，這使得智能代理主體暫時共構成為一個整體的學習系統，并在該學習系統中獲得其本體特質。總而言之，情境-網絡整合學習范式堅信，參與學習過程的各個要素和部分是以整體形式發揮效應的，這種影響遠大于某個要素單獨作用，這也與“教師中心”到“學生中心”再到“學習中心”的教育發展趨勢相吻合。

（二）新唯物主義學習理論：學習智能代理主體實在論

在巴拉德智能代理主體實在論的關照下，一些學者開始將學習概念化為學生身份建構過程中的相互關系——即人類智能代理主體與非人類智能代理主體對科學內容和話語的共同創造[23]。自蘇格拉底將腸胃運動這一無意志參與的非隨意行動與在監獄里不逃走這一意志參與的隨意行動相類比，乃至亞里士多德正式提出“理性代理主體”這一概念起，智能代理主體就已進入了哲學沉思的視域中。隨后，“智能代理主體”這一詞匯逐漸從對人類理性行為的描述被擴展為對非人類事物權利的澄清。著名的符號學家皮爾斯（Charles Sanders Peirce）在其晚期哲學著作中明確指出，不同智能代理主體（人和人、人和非人、非人和非人）之間的互動是一種物質符號關系（Material Semiotic Relations），在這種互動中，存在著符號意義（Symbolic Meaning）、物質互動（Material Interaction），以及情感與認知方式[24]。與此相區別，巴拉德在其著作中擴展了智能代理主體的概念和功用，認為智能代理主體通過內動作用對特定實踐進行作用，以此提供了轉變的可能性[25]。在這一背景下，“智能代理主體實在論”作為一種嶄新的哲學理論應運而生，并開始在教育領域初露端倪。2018年，赫林頓（Lindsay Hetherington）等人率先在自己的論著中澄清了智能代理主體實在論與學習的關聯性[26]，促使智能代理主體實在論關照下的教育研究熱潮在智能時代勃然興起，這標志著學習智能代理主體實在論作為一種學習理論正式形成。

作為一種學習智能代理主體實在論指導下的新興方法論，情境-網絡整合學習范式強調學習的糾纏性、具身性和分生性[27]。首先，情境-網絡整合學習范式追求學習過程中知識之間的相互糾纏（Entanglement）。外顯知識涉及的意義需要調動非表征性建構，內隱知識也不能完全還原為外顯表征知識對象，因此外顯知識需要與內隱知識相互糾纏才能獲得其意義。其次，情境-網絡整合學習范式主張，學習是嵌入身體的行動和實踐，這些行動和實踐會產生共同學習的意義。在學習這種現象中，內化或具身的知識在行動中表現出來，進而引發更深層次的學習或知識更新。最后，情境-網絡整合學習范式強調，學習通過分生（Cuts）得以重新建構其意義。分生作為一種解釋性的主觀行為，被賦予了學習共同體達成的某種共識，當這些共識與我們原有的認知系統相悖時，我們就會產生更新認知體系的沖動，并產生學習的體驗。總而言之，情境-網絡整合學習范式重申，除了以教師和學生為代表的人類智能代理主體之外，以技術、情境或網絡為代表的非人類智能代理主體也是引發和影響學習現象的重要因素。

（三）新唯物主義學習方式：衍射轉換

新唯物主義通過打破本體論、認識論之間的界限，建構起一種“衍射轉換”的嶄新學習方式，彰顯出整體主義學習觀念和學習智能代理主體實在論的本質。衍射這一概念術語在反射光學的實驗中初露端倪，常被用以描述波在通過障礙物時，產生波紋、波峰、波谷、亮點和暗點等衍射圖案。這一實驗證實了光亮和陰影之間并不存在壁壘分明的輪廓。受到哈拉維的啟發，巴拉德在自己的智能代理主體實在論中將這一光學隱喻用于探尋不同實體之間的差異所帶來的影響。他匠心獨運地指出，衍射實質是一個分生的過程，即內動的物質-話語現象被聚集在一起，通過衍射，產生新的物質或意義[28]。由此，赫林頓等人將巴拉德的衍射概念用以解決科學教育問題，并借此創生出“衍射轉換”這一學習方式。這是一種智能代理主體之間智慧的轉換，通過分生形成差異，并明確地將非人類的“意志”納入到內動作用中[29]。在此基礎之上，巴拉德創建出一種非表征主義方法論——“衍射閱讀”（Diffractive Reading），這種方法使各個要素之間動態相關。總而言之，衍射既是一種哈拉維式的光學隱喻；又是一種巴拉德用以理解現象和差異的新唯物主義概念術語；也是一種揭示學生思維的差異和涌現的新想法的具體方法；還是一種全新的方法論視角，能幫助我們將教育現象中的核心概念、理論和觀念進行重新審視。

作為一種衍射轉換學習方式指導下的新興方法論，情境-網絡整合學習范式藉由智能代理主體分生、轉換和差異匯集三大步驟得以實現[30]。首先，情境-網絡整合學習范式主張智能代理主體分生是衍射轉換的基礎。內動作用是由一到數個智能代理主體互動進而引發的。其次，情境-網絡整合學習范式倡導，智能代理主體間的智慧轉換是衍射轉換的關鍵。對此，赫林頓將衍射轉換與巴赫金（Mikhail Bakhtin）的“對話轉換”（Dialogic Switch）概念相類比，進而一針見血地指出：連續產生的、有邊界的、物質性的傳播現象需要智能代理主體間的智慧轉換，才能進行內動作用。最后，情境-網絡整合學習范式強調思維差異的匯集是學習發生的條件。不同智能代理主體尤其是非人類智能代理主體的參與和智慧轉換是衍射轉換產生的基礎。情境-網絡整合學習范式強調學習過程的生成性和建構性，主張學習結果的創生性和不可預測性，凸顯智能代理主體的不可分離性和轉換性，闡明學習并非智能代理主體對信息的“忠實”輸入和輸出，而是通過一種積極的內動作用和動態的轉換，以學習共同體的形式生成對事物的理解并創生知識。歸根結底，情境-網絡整合學習范式強調，學習本質的還原以及學習系統的良好運轉，需要建立在智能代理主體分生等一系列步驟的基礎上，才能加以開展。

總而言之，在新唯物主義的指導下，情境-網絡整合學習范式揭露了教師、學生以及其他智能代理主體通過內動作用引發學習現象，沿用“衍射轉換”這一新唯物主義學習方式，召集“智能代理主體”作為學習群體，厘清了以教師、學生、技術、情境、教學內容等為代表的人類智能代理主體、技術智能代理主體、物質智能代理主體和理論智能代理主體的角色和關系，并展現了“知識是智能代理主體之間通過不斷迭代與重塑引發和創新”的作用原理。

三、ChatGPT催生情境-網絡整合學習范式：如何可能

ChatGPT催生情境-網絡整合學習范式如何可能的問題，主要是方法論意義上的適當性問題。就如何可能的適當性而言，本研究從ChatGPT三種核心技術出發，彰顯其生成性、介導性和關系性，并借此萌發其催生路徑，藉由生成式預訓練技術創作整體主義學習觀念，發揮人類反饋強化學習技術催生智能代理主體實在學習理論，依憑思維鏈技術萌芽衍射轉換學習方式（如圖2所示）。

（一）藉由生成式預訓練技術創作整體主義學習觀念

創作整體主義學習觀念對催生情境-網絡整合學習新范式而言至關重要。整體主義學習觀念作為一種對于學生學習現象的清晰認識和學習活動的本質考察，涉及知識本質觀、學習實質觀、學習過程觀和學習條件觀四個基本部分[31]。第一，知識本質觀闡釋了知識的本質、特征等觀念，為學習范式的革新增添了精神實質。整體主義學習觀念秉承生成性知識本質觀，將學習視作學習系統各要素在內動作用的過程中共同創造和涌現知識的過程；第二，學習實質觀剖析了學習的原理和以及成效等觀念，為學習范式的革新確定了價值取向。整體主義學習觀念秉承素養本位學習實質觀，認為學習的目的是通過情境和網絡的賦能，使學生的認知和實踐能力得到切實發展；第三，學習過程觀涵括了學習目標、動機、投入和評估等觀念，為學習范式的革新提供了動力來源，整體主義學習觀念秉承復雜學習過程觀，強調學習本身是一個極具無序性、偶然性和非線性的復雜系統，其間錯綜交雜的關系使得學習的發展趨勢難以簡單預判；第四，學習條件觀指涉了資源配套、時間安排、人力配置等觀念，為學習范式的革新提供了物質支持。整體主義學習觀念秉承具身認知學習條件觀，重申身份建構和知識獲得在人類與非人類的具身行動和實踐中發生，這種具身認知會產生學習的意義。由此便凸顯出創作整體主義學習觀念在催生情境-網絡整合學習新范式過程中起到的重要作用。

作為ChatGPT的關鍵技術，生成式預訓練技術通過創作整體主義學習觀念實現智能技術催生情境-網絡學習新范式。首先，生成式預訓練技術通過發揮其包括智能增強和智能轉譯能力在內的數字內容孿生能力，生成多元化的資源和素材，開創技術協同創生知識的新時代，在新唯物主義指導下創作生成性知識本質觀。其次，生成式預訓練技術通過發揮其程序語言解析功能，為教師和學生實時搜索并提供有針對性的教材和學材，積極參與學習過程，在新唯物主義指導下創作素養本位學習實質觀。例如，ChatGPT可以為學生提供個性化的學習目標、學習計劃和學習材料等，并在學習過程中根據實際情況和學生的需求及時加以調節和補充。再次，生成式預訓練技術通過發揮其及時性反饋優化功能，為學生學習過程性作品提供個性化評估報告，激發學習的成就動機，在新唯物主義指導下創作復雜學習過程觀。已有實證研究結果證明，ChatGPT在評估中學生的學習表現，以及生成評估標準方面具有一定的有效性和適用性[32]。最后，生成式預訓練技術通過發揮ChatGPT的智能代理主體能力，能動并生成地根據人類的需求生成適宜性的信息，引發學習現象的迭代和更新，使學習升級為專業性和藝術性兼具的高質量活動，在新唯物主義指導下創作具身認知學習條件觀。國外一名小學語文教師應用ChatGPT對學生撰寫的故事進行再創作，通過加入一些隨機事物豐富了故事內容，從而為語文課堂演變為專家參與的專業型課堂[33]。由此凸顯出生成式預訓練技術創作整體主義學習觀念的效應。

（二）發揮人類反饋強化學習技術催生智能代理主體實在學習理論

催生智能代理主體實在學習理論對于催生情境-網絡整合學習新范式來說舉足輕重。智能代理主體實在學習理論作為一種揭示學習發生機制的理論體系，涵括闡釋學習性質、學習過程和學習影響因素等方面的學說[34]。第一，學習性質理論從課程組織形式、教學方式和學習層次等方面闡釋了學習的特征，為學習范式的革新奠定了理論基礎。智能代理主體實在學習理論沿用深度學習性質理論，強調學習是一種知情意兼備、注重知識涌現、關注情境和網絡作用的整體性活動；第二，學習過程理論剖析了學習的進程以及學業評估等方面描繪了學習的機制，為學習范式的革新確定了實踐路向。智能代理主體實在學習理論沿用還原學習過程理論，倡導通過分生學習系統中的各類智能代理主體，來還原學習系統的本質以及學習過程的實時動態；第三，學習影響因素理論涵括了教師、學生、技術、情境、教學內容等教學要素的角色和關系，為學習范式的革新提供了動力來源。智能代理主體實在學習理論沿用活動學習影響因素理論，倡導學習是一種通過持續內部轉換的系統形成過程，其間中介工具（Mediating Instruments）的使用塑造了個體的心智和行為。由此便凸顯出催生智能代理主體實在學習理論在催生情境-網絡整合學習新范式過程中起到的重要作用。

作為ChatGPT的關鍵技術，人類反饋強化學習技術通過催生智能代理主體實在學習理論實現智能技術催生情境-網絡整合式學習范式。首先，人類反饋強化學習技術通過發揮其及時性反饋優化功能，引發以教師、學生、融媒體等為代表的智能代理主體之間的內動作用，以此凸顯學習的情境性、交互性、生成性和內動性，催生新唯物主義指導下的深度學習性質理論。如，ChatGPT被證明可用于分析文章中的語法、詞法、句法、觀點等，有針對性且高效地監督學生完成文章修改任務。其次，人類反饋強化學習技術在內動作用中暫時確定了學習活動的邊界、屬性和狀態，引發了學習現象，并在持續迭代和重新配置中不斷更新學習現象，以此催生新唯物主義指導下的還原學習過程理論。ChatGPT可以在教育活動中根據學生提問的類型及難度精準估計學生的學習進程，為學生提供有效的學習支架以及自評標準，切實提升學生的學習效果。最后，人類反饋強化學習技術的煥新，凸顯了ChatGPT為代表的智能代理主體和智能教育專家在學習過程中的智能代理主體能力和智能介導作用，根據學生的實際學習情況提供適切的學習資源和多元的學習策略，激發學生的神經環路引發學生的行為變化，催生新唯物主義指導下的活動學習影響因素理論。已有研究者將ChatGPT用于閱讀障礙學生的教學過程中，結果證明，ChatGPT可以為學生提供多語言文本朗讀以及適切性的學習方法推薦，進而提升了學生的學習效果[35]。由此凸顯出人類反饋強化學習技術催生智能代理主體實在學習理論的效應。

（三）依憑思維鏈技術萌芽衍射轉換學習方式

萌芽衍射轉換學習方式對于催生情境-網絡整合學習新范式來說不可或缺。衍射轉換指導下的十六種情境-網絡整合學習方式作為一種簡單化和具像化的學習范式，不僅指不同情境下學生所采取的不同認知加工方式，還包括學生在完成既定學習任務時所采用的一系列學習行為[36]。第一，認知加工方式闡釋了個體心理結構和慣用的信息處理手段，為學習范式的革新夯實了生理根基。如衍射轉換指導下的文化情境-神經網絡學習方式，提倡學習的引發和個體的發展需要具備神經網絡的生理基礎和社會情境的文化認可，在二者同時滿足的情況下學習才可能真正發生；第二，學習行為剖析了個體的經驗獲得和知識增長的操作化進程，為學習范式的革新確定了路徑導向。如衍射轉換指導下的實踐情境-互聯網絡學習方式，提倡學習是個體參與或融入學習共同體的一種形式，學習者在互聯網絡中進行實踐活動是社會化的方式之一。由此便凸顯出萌芽衍射轉換學習方式在催生情境-網絡整合學習新范式過程中起到的重要作用。

思維鏈技術是ChatGPT用以處理復雜指令的關鍵技術，在課堂教學活動中起到萌芽衍射轉換學習方式的作用。首先，思維鏈技術的出現促使人與技術的關系從傳統的解釋關系轉變為智能他異關系。ChatGPT作為智能代理主體，直接成為教師和學生對話、交流的對象，引發教學對話概念的重構，進而推動新唯物主義指導下的認知加工方式革新。巴拉德曾強調，人類的意識是由神經細胞之間的電化學反應而引發的[37]。這種神經科學數據為大腦神經環路的可塑性提供了依據，也為認知加工方式的革新提供了清晰的思路。其次，思維鏈技術通過發揮其內動作用，能動地在教學活動中彰顯良性網絡效應，進而促進新唯物主義指導下的學習行為改善。這一效應在網絡經濟學領域也得到了進一步的證實，梅特卡夫定律（Metcalfes Law）富有洞見地指出：若網絡節點數為n時，網絡中的聯結數量則為n（n-1）/2，這意味著網絡節點的遞增會引發網絡價值的提升[38]。由此凸顯出思維鏈技術萌芽衍射轉換學習方式的效應。

ChatGPT的興起不僅是生成式人工智能技術的重大創新，也是智能技術催生情境-網絡整合式學習范式的關鍵轉折點。從情境學習范式到網絡學習范式再到情境-網絡整合學習范式，情境-網絡整合學習范式的形成機制清晰可見；從整體主義學習觀念到學習智能代理主體實在論再到衍射轉換，情境-網絡整合式學習范式的作用原理一目了然。未來，教育領域將更加重視和運用新唯物主義和德育神經科學等新興理論視角，創新雙師課堂全元交互的教學模式，并考察AIGC技術的開發應用與潛在風險，以此推動教育數字化轉型與ChatGPT超時空躍遷同頻共振。

參考文獻：

[1] [英]拉卡托斯，馬斯格雷夫.周寄中譯.批判與知識的增長 1965年倫敦國際科學哲學會議論文匯編 第4卷[M].北京：華夏出版社，1987.83-84.

[2] [德]尤爾根·哈貝馬斯.理論與實踐[M].北京：社會科學文獻出版社，2010.15.

[3] 崔允漷，王中男.學習如何發生：情境學習理論的詮釋[J].教育科學研究，2012，（7）：28-32.

[4] 賈義敏，詹春青.情境學習：一種新的學習范式[J].開放教育研究，2011，17 （5）：29-39.

[5] 劉菊.關聯主義的網絡學習觀及cMOOC實踐發展研究[J].中國電化教育，2014，（6）：42-48.

[6] SIEMENS G.Connectivism：Learning as network-creation [EB/OL].http：// www.elearnspace.org/Articles/connectivism.htm，2014-02-04.

[7][9][10] CHU C W，CHU H H.The influence of situational network-assisted learning environment of the dream of the red chamber from the perspective of science and technology [J].Journal of Internet Technology， 2020，21（7）：1857-1861.

[8] BAGHERI A，YAMANI DOUZI SORKHABI M.Looking for value through networked learning in social context [J].Education & Training，2020，62（7-8）：897-916.

[11] 習近平.高舉中國特色社會主義偉大旗幟 為全面建設社會主義現代化國家而團結奮斗——在中國共產黨第二十次全國代表大會上的報告[EB/OL].https：//www.gov.cn/xinwen/2022-10/25/content_5721685. htm，2022-10-25.

[12] US DEPARTMENT OF EDUCATION.Artificial intelligence and the future of teaching and learning：Insights and recommendations [EB/OL]. https：//www2.ed.gov/documents/ai-report/ai-report.pdf，2023-05-23.

[13] 鄭永和，周丹華等.計算教育學視域下的ChatGPT：內涵、主題、反思與挑戰[J].華東師范大學學報（教育科學版），2023，41（7）：91-102.

[14] 盧宇，余京蕾等.生成式人工智能的教育應用與展望——以ChatGPT系統為例[J].中國遠程教育，2023，43（4）：24-31+51.

[15] 熊紅凱.欲辨真意——ChatGPT創新的意識思考[J].探索與爭鳴，2023，（3）：5-8.

[16] CHRISTIANO P F，LEIKE J，et al.Deep reinforcement learning from human preferences [J].Learning，2017，（3）：1-17.

[17] FRIESEN N.Media transatlantic：Developments in media and communication studies between north american and German-speaking Europe [M].Cham：Springer International Publishing，2016.198-207.

[18] WEI J，WANG X，et al.Chain of thought prompting elicits reasoning in large language models [EB/OL].https：//doi.org/10.48550/ arXiv.2201.11903，2023-05-08.

[19] 張春峰.技術意向性淺析[J].自然辯證法研究，2011，（11）：36-40.

[20] 楊又，吳國林.智能人工物的意向性分析[J].科學技術哲學研究，2019， （2）：61-67.

[21] Holism.Online Etymoology Dictionary [EB/OL].https：//www.etymonline.com/search q=Holism，2023-12-09.

[22] PYLKKANE L.The neural basis of combinatory syntax and semanties [J]. Science，2019，（366）：62-66.

[23] GüNTHER-HANSSEN A.A swing and a child.How scientific phenomena can come to matter for preschool childrens emergent science identities [J]. Cultural Studies of Science Education，2020，15（4）：885-910.

[24] PEIRCE C S.The essential Peirce：Selected philosophical writings [M]. Bloomington：Indiana University Press，1992.

[25][28] BARAD K.Meeting the universe halfway：Quantum physics and the entanglement of matter and meaning [M].Durham & London：Duke University Press，2007.

[26][29][30] HETHERINGTON L，HARDMAN M，et al.Making the case for a material-dialogic approach to science education [J].Studies in Science Education，2018，54（2）：141-176.

[27] HOLFORD W D.An agential realist perspective on the construction and flow of knowledge：The case of dynamic entanglement and “cuts” within an aircraft engine manufacturing workplace [J].Journal of Knowledge Management，2018，22 （7）：1442-1470.

[31] 劉儒德，宗敏，劉治剛.論學生學習觀的結構[J].北京師范大學學報（社會科學版），2006，（1）：15-20.

[32] ZHAI X.ChatGPT for next generation science learning [EB/OL].https：// papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm abstract_id=4331313，2023-01-12.

[33] ED TECH.ChatGPT，chatbots and artificial intelligence in education [EB/OL]. https：//ditchthattextbook.com/ai/，2023-01-17.

[34] 車文博.當代西方心理學新詞典[M].長春：吉林人民出版社，2001.437.

[35] 王佑鎂，王旦等. “阿拉丁神燈”還是“潘多拉魔盒”：ChatGPT教育應用的潛能與風險[J].現代遠程教育研究，2023，35（2）：48-56.

[36] 楊治良，郝興昌.心理學辭典[M].上海：上海辭書出版社，2016.

[37] BARAD K.Transmaterialities：Trans*/matter/realities and queer political imaginings [J].GLQ：A Journal of Lesbian and Gay Studies，2015，21（2-3）：387-422.

[38] 余南平，張翌然.ChatGPT/生成式人工智能對教育的影響：大國博弈新邊疆[J].華東師范大學學報（教育科學版），2023，41（7）：15-25.

作者簡介：

高意博：博士后，研究方向為教育人工智能、學習勝任力。

阮婷婷：講師，碩士生導師，研究方向為課程與教學論、學本評估。

蔣慧芳：博士后，研究方向為課程與教學論、學本評估。

黃甫全：教授，博士生導師，研究方向為課程與教學論、教育人工智能。

ChatGPT Generates Situation-network Integrated New Learning Paradigm： New Materialism Interpretations

Gao Yibo1， Ruan Tingting2， Jiang Huifang3， Huang Fuquan2，4

1.Faculty of Education， Shaanxi Normal University， Xian 710000， Shaanxi 2.School of Studies in Fundamental Education， South China Normal University， Shanwei 516625， Guangdong 3.School of Education， South China Normal University， Guangzhou 510631， Guangdong 4.The Lab for Neuroscience and Artificial Intelligence in Moral Learning， South China Normal University， Guangzhou 510631， Guangdong

Abstract： The enacted “China s Modernization of Education 2035”， in order to implement the core instructions of “accelerate the construction of a high-quality education system” and “promote the digitization of education” in the 20th National Congress of the Communist Party of China， closely integrated the application of the Chat Generative Pre-trained Transformer （ChatGPT） with education. Starting from the three core technologies of ChatGPT， i.e. “Generative pre-training” “human feedback reinforcement learning” and “thought chain”， the study unravels ChatGPTs mediated， generative and relational. The study applies the three-dimensional framework of “the holistic learning concept， the learning agential realist， and the diffractive switch” to explain the principle of ChatGPTs role in generating the situation-network integrated learning paradigm from the three dimensions of learning concepts， learning theories， and learning styles. As a result， the three major paths for ChatGPT to generate situation-network integrated learning paradigm are revealed： creating the holistic learning concept by generative pre-training technology， generating the learning agential realist theory by human feedback reinforcement learning technology， and germinating the diffractive switch learning style by thought chain technology.

Keywords： GhatGPT； learning paradigm； situation-network integrated learning paradigm； new materialism

收稿日期：2023年12月23日

責任編輯：趙云建