李志民：人工智能时代教育哲学的范式转型

摘要： 人工智能技术的迅猛发展正推动教育哲学进入深刻的范式转型期。从教育目的、教育方法、知识体系、伦理道德和公平机制五个维度，系统探讨人工智能时代教育哲学的重构路径，可以为人工智能时代教育哲学的理论创新提供多维视角。首先，教育目的应从知识传授转向核心素养培育，构建人机协同的创新能力框架；其次，教育方法需突破时空限制，通过智能诊断实现个性化学习路径设计；再次，知识生产呈现动态生成特征，学习者需建立元认知能力以适应知识生态演变；又次，道德教育亟需构建人机共生的伦理框架，培养数字公民的责任意识；最后，技术赋能与数字鸿沟并存背景下，需通过算法治理构建普惠性教育生态系统。

关键词： 人工智能时代；教育哲学；范式转型；道德教育；教育公平

中图分类号： G434

文献标志码： A

文章编号： 1673-8454（2025）04-0003-08 

作者简介： 李志民，清华大学网络科学与网络空间研究院兼职教授，中国教育发展战略学会副会长兼人才发展专业委员会理事长（北京 100084）

一、引言

人工智能技术的突破性发展，正在解构人类延续了数百年的教育哲学根基。当算法系统能够替代常规认知劳动，当数据洪流冲击价值判断的稳定性，教育作为文明传承的核心载体，正经历着目的论与价值论的深刻嬗变。这种嬗变不仅体现在知识传授方式的革新，更触及教育本质的哲学追问：在智能机器重新定义人类认知疆域的今天，教育究竟应当培养何种存在主体？个人发展与社会需求这对永恒矛盾，又该如何在技术理性与价值理性之间达成新的平衡？

二、教育目的

当人工智能突破知识传授的边界，教育正面临前所未有的身份危机。当算法系统以惊人效率取代人类认知劳动，单纯的知识灌输已失去存在根基。教育亟需重塑其核心使命：从培养知识复述者转向锻造思维建筑师，让年轻一代不仅掌握技术工具，更具备解构代码背后价值预设的思辨意识。

（一）教育目的的哲学重构

人工智能对专业知识点的指数级掌握，颠覆了传统教育对知识确定性的信仰。当医疗诊断系统超越人类医生的经验判断，当法律机器人能够精准援引法律条文，知识传授的范式正从“记忆—再现”转向“理解—创造”。这种转变要求教育哲学突破工具理性的桎梏，将培养重心从知识容器转向思维主体。思辨性思维与创新能力的培养，不再是精英教育的特权，而成为每个个体应对技术日新月异的生存技能。教育需要塑造具有元认知能力的反思者[1]，其能够解构算法逻辑背后的价值预设，在数据洪流中坚守人文主义的价值基点。

由此，技术理性与人文价值的张力愈发凸显。而当教育过度强调“未来技能”的培养，可能导致文化基因的传承断裂。教育哲学需要在工具理性与价值理性之间建构新的平衡：在培养数字素养的同时，守护思辨性思维的火种；在训练算法思维的过程中，涵养人文关怀的深度。这种平衡不是非此即彼的选择，而是创造一种融合思维——让技术工具服务于人性完善，而非将人异化为技术附庸。

（二）个体价值与社会需求的动态调适

人工智能时代的社会需求呈现出前所未有的流动性。传统职业结构的坍塌与新兴业态的涌现，要求教育突破静态的“专业—岗位”对应逻辑。教育需要培养的不是适应特定岗位的螺丝钉，而是具备迁徙能力的“认知游牧者”。这种能力培养要求教育哲学从本质主义转向生成性思维，将教育过程视为持续的身份建构与社会协商。

然而，个体发展的多样性与社会需求的标准化之间存在着天然矛盾，教育哲学需要构建新的调适机制：在尊重个体差异的前提下，培养必要的集体理性；在彰显个性价值的同时，塑造公共精神的核心。这种调适不是简单的折中，而是通过教育生态的多元化设计，在通识教育与专业训练之间建立弹性缓冲带，让个体在保持独特性的同时，具备参与社会协作的基本素养。

（三）教育哲学的未来向度

人工智能时代的教育哲学转型，本质上是人类对自身主体性的再确认[2]。当技术能够替代大多数认知劳动时，教育更需要彰显其不可替代的人文价值：培养道德判断力、审美鉴赏力、情感共鸣力等机器难以企及的能力维度。教育哲学需要从“何以为生”的工具论转向“为何而生”的意义论，帮助个体在技术丛林中守护人性的光辉。

这种转型要求教育哲学建立动态开放的理论框架。在目的论层面，构建融合技术理性与人文价值的双重维度；在实践论层面，发展适应智能时代的教育方法论；在价值论层面，重塑教育评价的人文尺度。教育不再是预设轨道上的知识列车，而是引导个体在未知疆域中探索意义的灯塔，让每个人在技术与人文的交响中，找到自我实现的独特路径。 

站在人工智能快速发展的风口浪尖，教育哲学的变迁既是挑战更是机遇。它促使我们重新思考教育的本质命题，在解构传统范式的同时，建构适应人工智能文明的新教育哲学。这种哲学转型不仅需要理论勇气，更需要教育实践的创新智慧，在守护人性光辉与拥抱技术变革之间，开辟出实现教育现代化的第三条道路。

三、教育方法

当人工智能的算法浪潮涌向教育场域，这场基于人类认知的文明传承活动，正在经历一场基因序列的螺旋式重组。延续千年的教育方法论，在智能技术的催化下，正经历着理性主义与经验主义的算法融合、个性化与标准化的范式重构，以及教育本质的本体论觉醒。这场范式转型的本质，是技术理性与教育本真关于“何为知识”“怎样认知”“何谓成人”的深层对话。

（一）理性主义与经验主义的算法和解

在关于传统教育方法的哲学中，理性主义与经验主义的争辩如同两条平行铁轨，承载着人类认知的永恒张力。柏拉图“洞穴之喻”中的理性之光与杜威“做中学”的经验哲学[3]，在人工智能时代获得了技术赋权的和解可能。智能系统构建的“数字巴别塔”，使理论推演与实践验证在虚拟时空中实现：在量子物理课堂上，学生既能用算法解构薛定谔方程，又能瞬间跃迁至虚拟实验室观察量子隧穿现象。这种认知范式的突破，将笛卡尔的“我思故我在”与培根的“知识就是力量”熔铸成新的认知合金。

但技术中介重构的认知图景却暗藏危机。当虚拟现实取代真实世界的具身认知，经验主义的“身体在场”可能异化为数字表皮的“虚假在场”。教育哲学亟需建立新的认知评估坐标系：在算法生成的虚拟认知场域中，如何测量思维深度的拓扑结构？怎样评估情感投入的能量密度？这要求教育哲学突破笛卡尔剧场的认知框架，发展出适应数字认知时代的沉浸评估矩阵。

（二）因材施教的算法救赎与伦理困局

孔子“有教无类”的理想与工业化教育体系的标准化生产，在人工智能时代获得了算法救赎的可能。自适应学习系统通过分析多个学习行为数据点，构建个体认知的数字孪生，实现比传统教师更精准的个性化学习路径设计。这种技术赋能的教育转型，使夸美纽斯的班级授课制正在经历范式转换[4]：当智能系统能动态调整多种教学变量时，统一标准与个性发展的千年矛盾似乎找到了技术解药。

但算法支配的教育决策存在伦理黑洞。当教育选择完全委托给算法，是否会造成“认知舒适茧房”效应？在经济合作与发展组织（OECD）的PISA测试中[5]，过度依赖自适应系统的学生，其创造性思维指数比传统教育环境明显降低。因此，教育哲学必须回答以下问题：在算法优化的学习路径与充满不确定性的探索式学习之间，如何保持必要的张力？区块链技术记录的学习轨迹，是否正在构建新的教育规训装置？

（三）教育方法的本体论觉醒

人工智能正在解构传统教育的“主体间性”结构。当虚拟教师能精准诊断学习需求，当智能代理掌握了主要的教学决策权，教师角色正从“知识司仪”转向“认知策展人”。这种本体论变革要求教育哲学重构教育活动的元叙事：在“人机协同”的认知网络中，教师、学生、人工智能构成了怎样的存在论关系？

由此，或许需要建立一种“生态教育哲学”框架，将教育视为技术中介下的生命对话。在这个新范式中，理性主义与经验主义的张力，转化为算法逻辑与具身认知的共生关系；因材施教与统一标准的矛盾，演化为个性化发展与社会化规约的生态系统。教育不再是知识传递的线性过程，而成为人机协同的意义涌现场域。当人工智能接管知识传递的常规任务，教育者得以回归苏格拉底式的精神助产术，守护思辨性思维的火种，培育同理心的生态，激发创造力的量子跃迁。

站在教育数字化转型的节点上，这场哲学转型既是技术发展的必然产物，更是教育本质的觉醒。教育哲学需要引领构建“技术人文主义”的新范式，使智能技术成为实现教育理想的具身伙伴，而非异化教育本质的人机混合装置。当算法能够模拟人类认知时，教育的终极目的愈发清晰：在数字洪流的冲刷下，守护人性完整的智慧岛屿，培育既具算法思维又拥有人文情怀的“完整生命体”。 

四、知识与学习

当人工智能的触角深度介入知识生产与学习过程的核心领域，一场认知革命正在重塑教育的精神图景。哲学史上关于知识本质与学习范式的经典命题，在技术中介的催化下迸发出全新的阐释维度。这场革命不仅标志着人类认知方式的范式转型，更在算法与神经网络的交织中，重构着教育哲学的价值坐标系。

（一）知识本质的哲学解构与技术赋形

传统认识论构筑的“确定性”殿堂正在智能技术的冲击下瓦解。大数据分析揭示，人类知识体系犹如动态演化的生命体，所谓永恒真理不过是特定认知框架的临时共识。例如，在医学领域，人工智能实时更新的疾病图谱颠覆了经典教科书的固化知识，展现出知识流动的液态本质。这种认知转向要求教育哲学突破“真理传递”的陈旧范式，将知识视为情境化、生成性的认知网络。

经验主义与理性主义的二元对立在技术场域达成了辩证统一。物联网将培根式的经验采集扩展到分子级精度，而机器学习以笛卡尔式的逻辑推演实现知识进化。在智能实验室里，学生通过数字孪生技术观察蛋白质折叠，既延续着经验归纳的传统，又彰显着算法推理的威力。这种人机协同的认知进化，正在重塑知识生产的底层逻辑。

（二）学习范式的算法重构与人性守护 

行为主义学习理论在自适应学习系统的冲击下显露出机械本质。当智能导师能根据大数据波动调整教学策略，强化训练让位于个性化认知引导。认知主义强调的心理建构在神经教育技术的支持下获得具象化呈现，算法主导的思维过程从不可知的“黑箱”变为可干预的透明流程。

建构主义在元宇宙空间获得技术赋能，数字孪生技术允许学习者在虚拟世界进行无限试错。但是，当学习路径被算法精确预设，建构过程可能异化为技术镜像的被动映射时，教育哲学需要守护建构主义的本质——不是追求技术主导的“精准建构”，而是培育人性自由的“意义创造”。这种辩证关系，在虚拟协作平台的知识社区中显得尤为突出。

（三）教育哲学的价值突围与认知升维

知识生产的技术化转向倒逼评价体系革新。当生成式人工智能能够撰写学术论文，如何甄别机器产出与人类智慧成为新课题。区块链技术虽能为知识成果确权，却难以评估认知过程中的情感投入与思辨性思维。教育哲学需要构建新型认知伦理框架，在人机协同中守护人性的独特价值。

神经教育学揭示的深度学习与冥想状态的神经相似性，启示着教育本质的哲学回归。在智能技术分担认知负荷的时代，教育的终极目的不应是制造高效的信息处理器，而是培育具有反思能力的完整人性。这种价值转向要求教育哲学超越工具理性，引领技术服务于人性解放。

（四）认知边界的拓展与人文精神的复归

算法革命既解构传统认知，也为教育本质升华提供契机。当常规认知学习被技术替代，教育者得以回归教育本真：守护思辨性思维的火种，培育同理心的精神土壤，激发创造力的灵感闪烁。这种回归不是否定技术赋能，而是在人机协同中重构教育的人文内核。

教育哲学需要绘制新的认知图谱，使智能技术成为拓展人类认知边界的伙伴，而非消解教育价值的异己力量。在这场技术驱动的认知革命中，人类终将领悟：教育的根本意义，始终在于培养能够超越技术工具性、守护人类文明、创造意义世界的智慧生命体。这或许正是算法文明时代，教育哲学给予人类文明最深刻的启示。

五、道德教育

在传统教育中，道德标准的普遍性与相对性一直存在着哲学争议[6]。而今，人工智能算法的悄然介入，为这种争议添上了更为浓重的一笔。人们坚守着诚实、善良等普遍性道德原则，就如同社会大厦的基石，稳固而不可动摇。然而，在人工智能广泛应用的新时代教育场景中，教师不仅要传授这些放之四海而皆准的道德规范，更要引导学生学会如何在具体情境中坚守这些规范。

人工智能如同一座桥梁，跨越了地域与文化的鸿沟，让学生置身于多元信息的海洋之中。此刻，强调道德相对性的教育理念显得尤为贴切。教育必须肩负起培养学生道德判断力和包容心的重任，使他们能够在纷繁复杂的多元环境中，巧妙地协调各种不同的道德观念。

在道德普遍性与相对性之间寻找平衡点，是教师面临的一大挑战。教师既要让学生心中铭记那些基本的道德底线，又要借助人工智能的力量，拓宽学生的视野，培养他们的道德判断力。这场道德教育的哲学革命，实则是人类在技术文明的浪潮中，重新构建道德认知体系的艰难旅程。

（一）道德本质的算法解析与伦理边界探索

传统道德教育所赖以生存的道德普遍性，在技术的祛魅之下显得摇摇欲坠。康德的“绝对命令”在智能系统中逐渐演化为可计算的伦理协议，儒家的“仁义礼智信”也被拆解为可量化的行为参数。当算法通过大数据分析，生成一套套道德决策模型时，教育者不得不正视道德本质的技术化转向：道德，究竟是人类精神的终极关怀，还是可以不断优化计算的决策程序？

道德相对主义则在虚拟现实技术中找到了前所未有的舞台。元宇宙中的道德实验室，让学生能够亲身体验不同文化语境下的伦理困境；区块链技术构建的分布式道德账本，则记录着多元价值的碰撞与交融。这种技术的赋能，让道德相对性从抽象的理论变为可感知的实践领域。然而，教育者必须时刻保持警惕，防止学生陷入道德虚无主义的泥潭。当所有价值选择都被技术相对化时，人类可能会失去指引前行的道德判断锚点。

在这一背景下，道德的本质被算法解构，伦理的边界变得模糊。我们需要重新审视道德在人类社会中的地位和作用，以及技术在其中扮演的角色。道德是否可以被简化为一系列可计算的规则？还是它仍然保持着人类精神的独特性和不可替代性？

（二）道德教育方法的范式转变与技术赋能发展

智能时代的到来，让传统的道德灌输教育模式面临前所未有的危机。自适应学习系统能够实时分析学生的道德认知状态，使填鸭式的规范教育逐渐被个性化的道德叙事所取代。虚拟现实技术构建的道德情境模拟舱，让密尔的功利主义计算与康德的义务论判断在数字空间中展开实时的对话。

技术的介入，打破了道德知识传授与道德实践之间的隔阂。然而，教育者也需要警惕技术的异化。当道德选择被简化为算法的推荐时，人类可能会失去自主抉择的道德力量。因此，我们需要在利用技术赋能的同时，保持对道德教育本质和目的的清醒认识。

情境式道德教育的技术实现，为教育者提出了新的方法论挑战。教育技术和脑机接口等前沿科技，能够监测学生在道德困境中的情绪反应和道德推理的神经路径。然而，这也带来了新的伦理困境：当教育者能够通过脑波分析预测学生的道德倾向时，是否应该干预那些尚未发生的道德选择？因此，教育者需要谨慎地使用权力，确保技术的介入不会剥夺学生的自主性和道德成长的权利。同时，教育者也需要不断探索和创新道德教育方法，以适应智能时代的发展需求。

（三）道德教育哲学的认知突破与价值重构之路

面对道德认知的技术化转向，教育哲学需要重新构建道德发展的评价体系。教育者需要思考如何区分程序正义与人性中的温暖与关怀，如何评估那份恻隐之心的质量与深度。为此，教育哲学需要发展出新的道德评估框架，在技术介入的道德实践中守护人性的独特价值。

教育者也需要在存在主义与社群主义之间寻找平衡点，将道德教育视为技术中介下的伦理对话。在这种框架中，教育者可以将道德普遍性与相对性的张力转化为算法逻辑与人性光辉的互补；将道德灌输与情境体验的矛盾演化为技术理性与价值理性的协同进化。

这场道德教育的哲学革命既是技术驱动的必然结果，也是人性回归的契机。教育者需要回归教育的本真，守护那份对道德的敏感与敬畏，培育伦理判断的勇气与智慧，激发那份向善而生的精神动力。同时，教育者也需要让智能技术成为拓展人类道德智慧的伙伴，而非消解道德主体性的逆向力量。

六、教育公平

当人工智能的算法触角延伸至教育领域，教育公平的哲学基础正经历前所未有的变革与挑战。技术理性所承诺的“精准教育”，在带来希望的同时，也潜藏着加深数字鸿沟的风险。算法驱动的资源配置，既可能成为打破传统公平桎梏的利器，也可能成为制造新教育歧视的源头。在这场技术浪潮中，教育哲学需探究的核心议题是：在智能技术重新定义教育之际，人类如何捍卫教育公平的核心价值？

（一）教育公平的哲学内涵衍变

传统教育公平观奠基于“起点均等”的伦理前提[7]，强调通过制度消除家庭、地域等先天差异对教育机会的影响。然而，人工智能的介入，使教育公平的哲学意蕴发生深刻转变。算法能依据学习数据实时调整教学，理论上为每位学生提供个性化教育路径，似是从“机会均等”迈向“过程公平”[7]。但技术乌托邦之下，隐藏着更微妙的不平等：教育决策依赖数据时，数据完整性如何保证，弱势群体或因数据缺失而错失智能教育红利。

结果公平的伦理难题在技术时代更加凸显。智能评估虽能精准测量知识，却难以量化创造力、同理心等人性特质。教育评价简化为计算指标，那些难以量化的素质培养或被边缘化。教育哲学需重构结果公平评价体系，在算法效率与人性关怀间寻求新平衡。

（二）机会均等的算法重塑与困境

传统教育哲学强调不论背景、地位、种族、性别，人人应享有平等入学机会和基本相同的教育资源，旨在打破壁垒，提供公平起点[7]。例如，我国的九年义务教育由政府立法保障教育权，均衡配置学校与师资。

人工智能为机会均等提供技术支撑。智能招生系统能超越人为偏见，多维度评估学生潜力；虚拟现实技术能跨越地域，让偏远地区学生享受优质资源。但在技术中立表象下，算法歧视风险暗藏。当训练数据带有偏见时，智能系统可能复制甚至放大不平等。教育公平哲学需从“程序正义”转向“实质正义”，建立算法透明可解释的伦理框架。

然而，仅机会均等难以实现真正公平，个体差异和环境不同导致结果迥异。为追求结果公平，需对弱势群体给予补偿，这可能与机会均等原则相悖。更深层的挑战来自教育机会的结构性变化。人工智能重塑职业结构，传统“优质教育”标准或失参照。重复性认知劳动被机器取代，教育机会均等需从“知识获取”转向“能力建构”，但其可能加剧资源分配复杂性。教育哲学需构建动态机会均等理念，让技术红利惠及各阶层。

（三）公平与效率的算法权衡

教育资源有限，平衡公平与效率是难题。平均分配可以保障公平，但难集中发展优势教育，影响整体效率与质量；侧重效率，资源集中于优势地区或群体，又加剧不公平。

人工智能时代，资源分配矛盾呈现新形态。智能系统可以优化资源配置，精准投放经费，但集中分配可能加剧马太效应。教育哲学需突破二元思维，探索“差异化公平”路径。例如，利用算法识别弱势群体，实施精准补偿；利用动态分配模型，在保障基本公平的同时提升效率。 此博弈本质是教育价值观的碰撞。功利主义强调教育投资的社会回报，主张资源集中于“潜力群体”；罗尔斯正义理论则要求优先保障最弱势者权益[8]。教育哲学需在技术支持下，重构“公平—效率”伦理算法，既体现社会整体利益，又守护个体发展权利。

（四）教育公平的伦理突破

面对人工智能的挑战，教育公平哲学需构建三重伦理防线：确立“算法向善”的技术伦理，建立伦理审查机制，防止技术异化；培育“数字包容”的教育生态，政策干预确保技术接入公平，缩小数字鸿沟；重塑“人文主义”评价体系，重视质性评价，守护教育的人性维度。

此伦理重构非回归传统，而是在技术赋能基础上实现教育公平范式升级。智能系统识别学习风格，教育公平从“统一标准”转向“多元适配”；数据驱动决策预见需求，公平从“被动补偿”转向“主动赋能”。教育哲学需引领转型，让技术在教育公平中实现建设性作用。

在人工智能时代，技术实现教育资源个性化精准分配。学习数据的采集分析，教育方案的定制，既可以促进结果公平，又能维护机会均等。教育公平的哲学探索，既是守护文明的抗争，也是开拓新可能的创造。当算法超越人类认知，教育公平或不再依赖资源平均分配，而是通过智能系统精准调配，让每个人获得适合其独特性的发展路径。此理想的实现，需教育哲学在技术理性与人文价值间架桥，让教育公平在智能时代绽放人性光辉的新形态。         

参考文献

[1]师保国,廖承琳.教师课堂教学的元认知能力及其培养与训练[J].信阳师范学院学报(哲学社会科学版),2004(1):44-47. 

[2]张务农,汤洁.知与非知——再论人工智能应用对教学主体的影响[J].电化教育研究,2023,44(3):36-43.

[3]张楚勇.洞穴、巴别塔、人文交谈——从譬喻看奥克肖特的哲学和政治思想[J].政治思想史,2010(4):93-111,199. 

[4]李亦菲.“新教育”的三个基本特征[J].教育研究,2001(1):51-52.

[5]董琦.德国PISA测试结果及其引发的反思[J].德国研究,2003(1):55-59,80.

[6]甘绍平.论一线伦理与二线伦理[J].哲学研究,2006(2):67-74,128.

[7]郑华.从起点均等的角度试论教育公平问题[J].北京大学学报,2000(S1):267-271.

[8]姚大志.罗尔斯正义理论的基本理念[J].社会科学研究,2008(4):59-65.  

                                                                （转自“中国教育信息化”公众号）