人本主义理论教育观宛如一盏明灯，照亮教育领域前行的道路。回溯20世纪初，行为主义和精神分析在教育中占据主导地位，将学生视为“固化的”或“有缺陷的”，试图通过奖惩制度加以控制。然而，以马斯洛和罗杰斯为代表的人本主义学派异军突起，强调人的自我实现，倡导以学习者为中心。在他们看来，学生是学习活动的主导者，教师则是辅助角色，通过主体性教学和自主式学习，实现培养全面、完整的人的教育目标。这一观念犹如一股清泉，为教育注入了人文关怀。  

人工智能技术的飞速发展固然带来了诸多变革，但也面临着诸多挑战。当下主流的人工智能技术，如神经网络，犹如一个“黑箱”，难以深入理解学习发生的原因。为了突破这些瓶颈，“人在回路”模式应运而生。这一模式引入人的参与和反馈，让机器在人类智慧的引导下更快达到期望的精确度。例如，在传统机器学习和深度学习中，机器处理动态、非完整和非结构化信息时能力不足，而引入人的决策后，能结合机器学习和知识库，避免无效学习，提升处理任务的效率。  

人本人工智能的实现以人在回路为核心，推动着类脑计算、群智计算、量子计算等前沿技术的融合，形成奇点生态。这种生态呈指数级增长趋势，具有极大的不确定性。因此，需要摒弃渐进式或线性思维，以指数思维构建未来。在这个过程中，人工智能与人类社会紧密融合，不断增强自身认知能力，促进对社会各领域发展机制的合理认识。

eAI作为人本人工智能在教育领域的“领域智慧”，具有超学科属性。它的形成和发展需要计算机科学、教育学、心理学、社会学和脑科学等多学科的交叉融合，以及多类型人员的协同合作。现有人工智能与教育的融合往往过于注重技术，忽视了教育的育人本质，而eAI则强调以人为本，通过“学—用—创”的循环机制，推动教育从数字化迈向智能化。  

在人工智能时代，教育的重任是促使个体顺利完成新时代的角色转换，有效利用人工智能促进社会的可持续发展。例如，当下火热的STEM教育就蕴含着学人工智能的理念。  

这涵盖了有型的机器工具和无形的基于技术的学习系统和材料。像个性化学习平台Knewton、适性深度学习平台CLARITY以及中国“高考机器人”等，都是颇具代表性的应用范例。  

教育人工智能不仅关注如何在教学中利用人工智能技术，更关注创生出可有效利用的产品和服务，以及研究相关的伦理、社会和哲学问题。  

eAI是混合智能在教育应用中的新境界，其发展经历了从“支持智能”到“增强智能”，再到“人机协同智能”的阶段，这三者相互关联、缺一不可。  

在支持智能形态下，人工智能主要依靠数据驱动，通过知识表示、符号计算等技术，以高速度和准确性完成复杂计算。在教育领域，它为学习者提供丰富的课程资源、提交作业等简易辅助功能，也为教师和管理者提供数据收集、班级管理等支持，成为教育人工智能的基石。  

增强智能是人类智能的延伸，以神经网络、监督学习等技术为支撑，实现对教学事件的释义与解因，提供个性化学习支持服务。例如，随着机器学习的发展，它能够突破技术瓶颈，推动个性化学习向随行学习转变，成为教育人工智能的中流砥柱。  

人机协同智能是eAI可靠的发展路径，它以促进人的全面发展为导向，建立人机协同的教育体系。将人类思维与机器的存储、计算能力相结合，让人类从繁琐的劳动中解放出来，投身于高阶智能工作，如引领创新、品德培育等。

尽管人工智能在教育领域的应用日益广泛，但教师的作用依然不可替代。教师作为人类灵魂的工程师，能给予学生情感关怀和精神引领，这是冰冷的机器无法企及的。即使在智能时代，人机结合的教育模式仍是未来的主流趋势。  

随着人本教育思想的深入人心，教学从差异化教学逐渐走向随性学习。从早期的集体教学到后来的差异化教学、适性学习和个性化学习，人工智能技术的发展为教育带来了更多可能性。随性学习以兴趣为驱动，让学习者能够随时随地探索未知，发展高阶思维和解决复杂问题能力。  

在智能时代，基于数字智商的人才培养至关重要。eAI的发展需要弥补数字智商培养不足，通过构建以人为核心的数字智商培养体系，实现人与机器和谐共处。  

eAI教育是一个复杂系统，包括多类型主体、人机物互联环境、智能支撑技术与复杂应用场景等核心要素。  

eAI涵盖教师、学生、学校、政府、企业等多类型主体，各主体以全景画像为基础，全方位考虑差异，为适应性提供支持。  

eAI需要一个具备无缝联通、敏捷感知、自然交互特征环境，通过终端与技术实现教师教学机智与机器计算智慧融合。  

为实现全过程细粒度分析，需要感知计算、情感计算等人在回路指导下技术，以及群智计算等人在领路指导下技术，为助学服务提供保障。  

eAI可应用于教、学、管、考、评、测等场景，实现个性化教与学及自动化考评管测目标。  

在人本视域下eAI通过人在旁路/回路/领路融入三大智能，实现一体联动生态建设。支持/增强/协同三大模式相互依存，共同构建新型生态系统，并注重协同，包括小组协作扩展到全网共同体及各类AI角色，实现人与机器高效协作。

建设基于混合人工智能环境，是发挥数据智慧关键，通过泛在终端实时获取数据，与多主体联合，将数据转化知识，实现智慧跃升。  

构建面向协同增智技术生态，包括感知计算、情感计算及社交计算，实现真正意义上的人机增智与共同发展目标达成。  

基于数字智商培养要求，应秉持底线思维明确分工，高效实现问题解决的人机协同实践理性路径探索。  

设计思维赋能创新解决方案，通过移情及头脑风暴方法发挥优势，共创优化创新型未来方案路径，为eAI持续赋能创变力量提供支撑。  

伦理价值至关重要，应完善治理体系并解决伦理问题，实现健康可持续发展的人机共生格局。

教育人工智能（eAI）在人本人工智能引领下，为未来带来全新希望与可能。在实践过程中，应关注其多方面内涵与框架，把握新范式指引，不断努力构建人机协同的新生态，为推动创新变革贡献力量！

论文出处：知网
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