人工智能時(shí)代知識(shí)生產(chǎn)邏輯的轉(zhuǎn)向與教育應(yīng)對(duì)

基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金（F0701）2020年重點(diǎn)項(xiàng)目“面向在線(xiàn)教育的群體智能支持下人機(jī)協(xié)同學(xué)習(xí)研究”（項(xiàng)目編號(hào)：62037001）

中圖分類(lèi)號(hào)：521 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-458x（2025）7-0020-15

一、引言

知識(shí)生產(chǎn)貫穿人類(lèi)思想史的整個(gè)發(fā)展過(guò)程，并在不同歷史階段展現(xiàn)出各自的特征。當(dāng)前，人工智能（Artificial Intelligence，AI）技術(shù)的迅速發(fā)展正從根本上重塑知識(shí)的生成邏輯，引發(fā)知識(shí)生產(chǎn)模式的深刻轉(zhuǎn)型。傳統(tǒng)的知識(shí)生產(chǎn)主要依賴(lài)于人類(lèi)的理性思考與科學(xué)實(shí)驗(yàn)，并以理性主義和經(jīng)驗(yàn)主義為核心支柱。然而，在數(shù)據(jù)與算法驅(qū)動(dòng)的背景下，這一模式正經(jīng)歷顯著變革。生成式人工智能（如GPT-4、DeepSeek系列模型）、大數(shù)據(jù)分析和知識(shí)圖譜技術(shù)（如GoogleKnow-ledgeVault）推動(dòng)知識(shí)生產(chǎn)從傳統(tǒng)的“歸納—演繹”模式向依賴(lài)算法和計(jì)算的新模式轉(zhuǎn)變。這一轉(zhuǎn)變主要體現(xiàn)在三個(gè)方面：知識(shí)生產(chǎn)的主體由人類(lèi)中心向人機(jī)協(xié)同轉(zhuǎn)變，知識(shí)的動(dòng)態(tài)性與分布式特征日益凸顯，知識(shí)驗(yàn)證方式由邏輯推演向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)過(guò)渡。這一根本性變革不僅挑戰(zhàn)了傳統(tǒng)知識(shí)哲學(xué)對(duì)主體性、動(dòng)態(tài)性與目的性的理解（Floridiamp;Chiriatti，202O），也引發(fā)了關(guān)于算法生成知識(shí)的真實(shí)性與可靠性的哲學(xué)思考。

近年來(lái)，學(xué)術(shù)界從技術(shù)創(chuàng)新、哲學(xué)反思與教育應(yīng)對(duì)三個(gè)維度探討了人工智能對(duì)知識(shí)生產(chǎn)的重塑效應(yīng)。在技術(shù)創(chuàng)新方面，生成式人工智能依托自監(jiān)督學(xué)習(xí)突破了傳統(tǒng)符號(hào)主義范式，實(shí)現(xiàn)知識(shí)的涌現(xiàn)式生成（Hinton，2022）。同時(shí)，知識(shí)圖譜技術(shù)的進(jìn)步推動(dòng)知識(shí)從靜態(tài)存儲(chǔ)向動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)躍遷（Hoganetal.，2022）。在哲學(xué)反思領(lǐng)域，有研究表明，人工智能正在削弱知識(shí)生產(chǎn)中的人類(lèi)中心性，并構(gòu)建“人—機(jī)—環(huán)境”三元認(rèn)知框架（Loughnane，2020，pp.41-161）。然而，由于算法生成知識(shí)缺乏解釋性因果鏈條，其可信度仍存爭(zhēng)議（Zhao etal.，2024）。在教育應(yīng)對(duì)方面，盡管已有研究提出“學(xué)生人工智能素養(yǎng)”培養(yǎng)框架（Miao＆Shiohira，2024，p.19），并探討了智能導(dǎo)學(xué)系統(tǒng)等技術(shù)工具的應(yīng)用，但對(duì)知識(shí)生產(chǎn)邏輯轉(zhuǎn)向的深層影響關(guān)注不足。

盡管現(xiàn)有研究取得了重要進(jìn)展，但仍存在以下不足：1）多數(shù)研究聚焦于單一技術(shù)（如大模型或知識(shí)圖譜），缺乏對(duì)知識(shí)生產(chǎn)體系整體變革的系統(tǒng)性解構(gòu)（Hogan etal.，2022）；2）教育應(yīng)對(duì)策略主要停留在技術(shù)操作層面，未充分考慮知識(shí)動(dòng)態(tài)性對(duì)認(rèn)知模式的重塑效應(yīng)（Nguyenetal.，2024）；3）跨學(xué)科整合不足，哲學(xué)批判與教育實(shí)踐研究相對(duì)割裂，導(dǎo)致理論指導(dǎo)性與實(shí)踐可操作性脫節(jié)（Hon-gladarom，2025）。這些研究缺口凸顯了系統(tǒng)性研究的必要性，亟須構(gòu)建融合技術(shù)、哲學(xué)與教育學(xué)的綜合分析框架，以更全面地理解人工智能時(shí)代的知識(shí)生產(chǎn)邏輯變革及其對(duì)教育體系的影響。

基于上述研究缺口，本研究圍繞以下核心問(wèn)題展開(kāi)探討：人工智能如何重構(gòu)知識(shí)生產(chǎn)的主體性、動(dòng)態(tài)性與驗(yàn)證邏輯？這一變革對(duì)教育目標(biāo)、教學(xué)模式、資源分配與倫理規(guī)范帶來(lái)了哪些具體挑戰(zhàn)？如何構(gòu)建適應(yīng)知識(shí)范式轉(zhuǎn)向的教育體系，以平衡技術(shù)賦能與人文價(jià)值？本研究旨在通過(guò)整合技術(shù)哲學(xué)、教育理論與實(shí)證案例，系統(tǒng)探討人工智能驅(qū)動(dòng)的知識(shí)生產(chǎn)邏輯變革，并提出相應(yīng)的教育應(yīng)對(duì)策略，以促進(jìn)人工智能時(shí)代的教育公平與可持續(xù)發(fā)展。

二、傳統(tǒng)知識(shí)生產(chǎn)范式的教育形塑機(jī)制

人類(lèi)知識(shí)體系的演進(jìn)史本質(zhì)上是認(rèn)識(shí)論范式與教育制度相互建構(gòu)的歷史。從柏拉圖（Plato）洞穴隱喻的認(rèn)知困境，到弗蘭西斯·培根（Bacon，F(xiàn).）《新工具》中倡導(dǎo)的實(shí)驗(yàn)哲學(xué)，知識(shí)生產(chǎn)始終與教育實(shí)踐保持著共生關(guān)系?；谡軐W(xué)基礎(chǔ)解構(gòu)、邏輯路徑分析及教育制度批判的三維框架，有助于系統(tǒng)闡釋傳統(tǒng)知識(shí)生產(chǎn)范式對(duì)教育系統(tǒng)的形塑機(jī)制及其時(shí)代局限。

（一）哲學(xué)根基：理性主義與經(jīng)驗(yàn)主義的認(rèn)知張力

傳統(tǒng)知識(shí)生產(chǎn)的認(rèn)識(shí)論基礎(chǔ)植根于理性主義與經(jīng)驗(yàn)主義的二元分野。勒內(nèi)·笛卡兒（Descartes，R.）以普遍懷疑方法確立“我思”（ego cogito）主體，開(kāi)啟知識(shí)論的“認(rèn)識(shí)論轉(zhuǎn)向”（Hintikka，1962），將知識(shí)的合法性錨定于主體的理性能力。伊曼努爾·康德（Kant，I.）提出“哥白尼式革命”（Kant，2024，pp.16-18），進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)先驗(yàn)范疇對(duì)感性材料的統(tǒng)覺(jué)綜合，奠定了理性主義的知識(shí)生產(chǎn)框架。與之相對(duì)，經(jīng)驗(yàn)主義傳統(tǒng)則強(qiáng)調(diào)知識(shí)源于感官經(jīng)驗(yàn)。約翰·洛克（Locke，J.）提出“白板說(shuō)”（TabulaRasa），否定先天觀(guān)念，主張知識(shí)通過(guò)經(jīng)驗(yàn)積累獲得（Locke，1847：BookI，ChaptetⅡI.）。大衛(wèi)·休謨（Hume，D.）揭示“歸納問(wèn)題”，指出經(jīng)驗(yàn)推導(dǎo)普遍原理缺乏邏輯必然性（Hume，2016）。

這兩大傳統(tǒng)的辯證互動(dòng)塑造了傳統(tǒng)知識(shí)范式的三大認(rèn)識(shí)論特征：1）人類(lèi)中心認(rèn)知觀(guān)——將人視為唯一合法的知識(shí)主體；2）主客二元分離——嚴(yán)格區(qū)分認(rèn)知主體與客體世界；3）確定性迷思一—追求具有普遍必然性的終極真理。這些特征在教育體系中通過(guò)“教師一教材一課堂”三位一體的模式得以制度化，并借助知識(shí)“黑箱化”（Latour，1987，pp.51-89）過(guò)程固化為教學(xué)實(shí)踐。

（二）邏輯建構(gòu)：歸納一演繹范式的生成路徑

科學(xué)革命的推進(jìn)促使傳統(tǒng)知識(shí)生產(chǎn)范式形成“假設(shè)一檢驗(yàn)”的封閉回路，即通過(guò)歸納、演繹與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證構(gòu)建系統(tǒng)化知識(shí)體系。首先歸納過(guò)程基于經(jīng)驗(yàn)觀(guān)察提煉普遍規(guī)律，隨后通過(guò)演繹推導(dǎo)生成可檢驗(yàn)命題，最終借助可重復(fù)實(shí)驗(yàn)確立暫時(shí)性知識(shí)。這一邏輯結(jié)構(gòu)在艾薩克·牛頓（Newton，I.）《自然哲學(xué)的數(shù)學(xué)原理》（Newton，1990）中得到典范呈現(xiàn)：從蘋(píng)果落地的經(jīng)驗(yàn)觀(guān)察，到運(yùn)動(dòng)定律的數(shù)學(xué)推演，再通過(guò)天體運(yùn)行的驗(yàn)證實(shí)現(xiàn)知識(shí)的閉環(huán)建構(gòu)。

這一范式賦予傳統(tǒng)知識(shí)生產(chǎn)三大方法論特質(zhì)。首先，系統(tǒng)化特征使知識(shí)以層級(jí)結(jié)構(gòu)組織，例如林奈生物分類(lèi)體系的建立。其次，分析性體現(xiàn)在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中采用對(duì)照組與變量分離技術(shù)，以確保研究結(jié)果的可解釋性。最后，驗(yàn)證性依賴(lài)同行評(píng)議與實(shí)驗(yàn)可重復(fù)機(jī)制，確保知識(shí)的可靠性。然而，卡爾·波普爾（Pop-per，K.R.）指出，此類(lèi)“證實(shí)主義”邏輯存在根本缺陷，即無(wú)法有效應(yīng)對(duì)否定性證據(jù)的挑戰(zhàn)（Popper，1959）。托馬斯·庫(kù)恩（Kuhn，T.S.）進(jìn)一步提出，傳統(tǒng)科學(xué)實(shí)踐往往陷人“常規(guī)科學(xué)”的路徑依賴(lài)，導(dǎo)致研究范式固化，抑制革命性創(chuàng)新的產(chǎn)生（Kuhn，1962）。因此，盡管歸納—演繹范式在傳統(tǒng)知識(shí)生產(chǎn)體系中占據(jù)主導(dǎo)地位，但其局限性也為后續(xù)知識(shí)生產(chǎn)模式的變革埋下伏筆。

（三）教育適配：制度慣性下的路徑依賴(lài)與局限

傳統(tǒng)知識(shí)生產(chǎn)范式通過(guò)巴茲爾·伯恩斯坦（Bernstein，B.）所提出的“教育知識(shí)結(jié)構(gòu)化”（Bernstein，1975）機(jī)制完成制度轉(zhuǎn)化，使教育體系在學(xué)科分類(lèi)、教學(xué)控制與評(píng)價(jià)體系方面形成穩(wěn)定框架。其中，強(qiáng)學(xué)科分類(lèi)確立了數(shù)學(xué)、物理等現(xiàn)代學(xué)科邊界，確保知識(shí)體系的系統(tǒng)性；強(qiáng)教學(xué)控制構(gòu)建了“講授一練習(xí)一考試”標(biāo)準(zhǔn)化流程，以提高教學(xué)的可操作性和一致性；顯性評(píng)價(jià)依賴(lài)統(tǒng)一量規(guī)測(cè)量知識(shí)掌握程度，使知識(shí)評(píng)估具備客觀(guān)性和可比性。這一制度設(shè)計(jì)在工業(yè)化時(shí)代展現(xiàn)出高效的知識(shí)傳遞能力，但隨著知識(shí)生產(chǎn)模式的變革，其局限性日益顯現(xiàn)。

首先，傳統(tǒng)教學(xué)模式在培養(yǎng)復(fù)雜認(rèn)知能力方面存在不足，導(dǎo)致學(xué)生在解決非結(jié)構(gòu)化問(wèn)題時(shí)表現(xiàn)受限。其次，學(xué)科教材的更新周期較長(zhǎng)，難以跟上知識(shí)前沿的發(fā)展速度，使學(xué)習(xí)內(nèi)容滯后于實(shí)際應(yīng)用需求。最后，標(biāo)準(zhǔn)化教學(xué)模式可能加劇不同群體間的認(rèn)知發(fā)展差距，影響教育公平。亨利·吉魯（Giroux，H.A.）批判性地指出，傳統(tǒng)教育體系在高度結(jié)構(gòu)化的同時(shí)，也成為“文化再生產(chǎn)的裝配線(xiàn)”，抑制了學(xué)生的批判性思維與創(chuàng)新能力（Giroux，2024，pp.60-85）。隨著知識(shí)生產(chǎn)的加速迭代，這些制度性缺陷愈發(fā)凸顯，不僅加劇了教育體系的適應(yīng)性問(wèn)題，也凸顯了人工智能時(shí)代教育范式重構(gòu)的必要性。

三、人工智能時(shí)代知識(shí)生產(chǎn)模式的變革

人工智能的興起深刻重塑了知識(shí)生產(chǎn)模式，使其從傳統(tǒng)的邏輯推演轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的模式發(fā)現(xiàn)。深度學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜等核心技術(shù)的應(yīng)用，不僅改變了知識(shí)的生成、組織與傳播方式，也催生了智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)、個(gè)性化教學(xué)工具及數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策模式。這一轉(zhuǎn)變強(qiáng)化了知識(shí)的動(dòng)態(tài)性與智能化水平，同時(shí)對(duì)傳統(tǒng)知識(shí)哲學(xué)關(guān)于主體性與目的性的理解提出了新的挑戰(zhàn)。此外，人工智能驅(qū)動(dòng)的知識(shí)生產(chǎn)模式在可靠性、倫理規(guī)范性及公平性方面引發(fā)了深人反思，促使學(xué)界重新審視知識(shí)的本質(zhì)與價(jià)值。

（一）人工智能驅(qū)動(dòng)知識(shí)生產(chǎn)邏輯的演變

人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，顯著拓展了知識(shí)生產(chǎn)的途徑。尤其在處理海量復(fù)雜數(shù)據(jù)時(shí)，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的模式識(shí)別等技術(shù)正成為重要的知識(shí)發(fā)現(xiàn)和應(yīng)用手段，在一定程度上重塑了知識(shí)生成的路徑。知識(shí)的產(chǎn)生不再僅僅依賴(lài)人類(lèi)主觀(guān)經(jīng)驗(yàn)和邏輯推演，而是更多地借助算法從大數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)和提取規(guī)律（Moralet al.，2021，pp.80-120），從而顯著提升了知識(shí)生產(chǎn)的效率與廣度。例如，AlphaFold模型通過(guò)深度學(xué)習(xí)蛋白質(zhì)序列數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)構(gòu)，解決了長(zhǎng)期以來(lái)的一個(gè)科學(xué)難題，展現(xiàn)了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)科學(xué)研究的巨大潛力（Jumper etal.，2021）。與側(cè)重理論推導(dǎo)的傳統(tǒng)方法不同，人工智能依托大數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，自主學(xué)習(xí)模式并優(yōu)化知識(shí)生成。然而，“歸納—演繹”（inductionanddeduction）等傳統(tǒng)推理范式在知識(shí)生產(chǎn)中依然基礎(chǔ)且關(guān)鍵，并與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法相互補(bǔ)充融合，共同推動(dòng)知識(shí)創(chuàng)新。

與此同時(shí)，知識(shí)的動(dòng)態(tài)性與不確定性進(jìn)一步增強(qiáng)。在人工智能驅(qū)動(dòng)的知識(shí)生產(chǎn)體系中，知識(shí)不再是靜態(tài)的“結(jié)果”，而是動(dòng)態(tài)演化的“過(guò)程”。特別是，依賴(lài)數(shù)據(jù)分布學(xué)習(xí)的生成式模型，其輸出的可靠性高度依賴(lài)于輸人數(shù)據(jù)的質(zhì)量與分布，數(shù)據(jù)微小的變化就可能導(dǎo)致生成結(jié)果的顯著不同，從而帶來(lái)一定的不確定性（Sinhaetal.，2024）。此外，由于人工智能在知識(shí)生成過(guò)程中依賴(lài)于統(tǒng)計(jì)模式匹配，而非因果推理，這種特性可能導(dǎo)致模型在面對(duì)數(shù)據(jù)偏差或新的知識(shí)環(huán)境時(shí)輸出錯(cuò)誤推論或虛假關(guān)聯(lián)（Whangetal.，2023）。這一挑戰(zhàn)不僅影響科學(xué)研究，也使教育系統(tǒng)的決策過(guò)程日益依賴(lài)數(shù)據(jù)分析與智能計(jì)算。例如，深度學(xué)習(xí)算法能夠從大規(guī)模教育數(shù)據(jù)中提取潛在模式，識(shí)別影響學(xué)習(xí)行為的關(guān)鍵因素，為教育資源優(yōu)化配置提供科學(xué)支持（Linetal.，2023）。

知識(shí)圖譜（KnowledgeGraphs）的構(gòu)建進(jìn)一步推動(dòng)了知識(shí)的結(jié)構(gòu)化表達(dá)，使復(fù)雜信息的關(guān)聯(lián)性得以增強(qiáng)。傳統(tǒng)知識(shí)體系往往采用線(xiàn)性、層次化結(jié)構(gòu)，而人工智能驅(qū)動(dòng)的知識(shí)生產(chǎn)模式依賴(lài)知識(shí)圖譜，形成多維網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)知識(shí)的關(guān)聯(lián)化組織（Hoferetal.，2024）。這一模式提高了信息檢索的效率，并為人工智能模型的訓(xùn)練奠定基礎(chǔ)。此外，知識(shí)的數(shù)字化、結(jié)構(gòu)化及自動(dòng)化處理重新定義了主體性與客體性的邊界，使知識(shí)生產(chǎn)在本質(zhì)上向計(jì)算邏輯靠攏，促使人類(lèi)對(duì)知識(shí)的形成方式及其哲學(xué)含義進(jìn)行重新思考。

（二）人工智能驅(qū)動(dòng)知識(shí)生產(chǎn)模式的變遷

人工智能驅(qū)動(dòng)的知識(shí)生產(chǎn)模式在知識(shí)生產(chǎn)邏輯、知識(shí)結(jié)構(gòu)、知識(shí)主體及知識(shí)可靠性等方面與傳統(tǒng)模式存在顯著差異（詳見(jiàn)表1）。

1.知識(shí)生產(chǎn)邏輯：從歸納一演繹到深度學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的模式識(shí)別

人工智能的知識(shí)生產(chǎn)邏輯突破了傳統(tǒng)的歸納一演繹范式，轉(zhuǎn)向深度學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的模式識(shí)別。傳統(tǒng)知識(shí)生產(chǎn)依賴(lài)人類(lèi)觀(guān)察、歸納與理論推演，以邏輯一致性和可重復(fù)驗(yàn)證性為核心，而人工智能則借助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與大規(guī)模數(shù)據(jù)訓(xùn)練，從數(shù)據(jù)中直接提取規(guī)律，無(wú)須預(yù)設(shè)明確的理論框架。例如，AlphaFold通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks，CNNs）與變換器（Transformers）架構(gòu)，學(xué)習(xí)蛋白質(zhì)序列與結(jié)構(gòu)之間的映射關(guān)系，成功預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)（Jumper et al.，2021）。變換器架構(gòu)的普及進(jìn)一步推動(dòng)了人工智能在知識(shí)生成方面的突破，使生成式人工智能能夠通過(guò)學(xué)習(xí)海量數(shù)據(jù)中的共現(xiàn)概率合成新知識(shí)，而非簡(jiǎn)單的信息檢索。如DeepSeek采用混合專(zhuān)家模型（Mixtureof Experts，MoE）與低秩注意力機(jī)制（Low-RankAttentionMechanism），在降低計(jì)算成本的同時(shí)保持高質(zhì)量的知識(shí)生成能力（吳飛，2025b）。這一模式的演進(jìn)表明，人工智能驅(qū)動(dòng)的知識(shí)生產(chǎn)不僅依賴(lài)算力規(guī)模，也受到算法優(yōu)化的深遠(yuǎn)影響。

2.知識(shí)結(jié)構(gòu)：從線(xiàn)性層次化到知識(shí)圖譜的關(guān)聯(lián)性表達(dá)

傳統(tǒng)知識(shí)體系多采用線(xiàn)性、分層結(jié)構(gòu)，如百科全書(shū)和分類(lèi)學(xué)體系，以固定邏輯關(guān)系組織信息。然而，面對(duì)知識(shí)增長(zhǎng)與跨學(xué)科融合的挑戰(zhàn)，這種模式難以滿(mǎn)足復(fù)雜信息的組織需求。人工智能驅(qū)動(dòng)的知識(shí)生產(chǎn)依賴(lài)知識(shí)圖譜，通過(guò)構(gòu)建實(shí)體、關(guān)系和屬性的動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)知識(shí)的結(jié)構(gòu)化與關(guān)聯(lián)化表達(dá)（Hogan et al.，2022）。例如，GoogleKnowledgeVault通過(guò)自動(dòng)信息抽取與語(yǔ)義分析，在大規(guī)模文本數(shù)據(jù)中識(shí)別實(shí)體關(guān)系，構(gòu)建高度結(jié)構(gòu)化的知識(shí)網(wǎng)絡(luò)。這一模式突破了傳統(tǒng)知識(shí)存儲(chǔ)的靜態(tài)限制，使知識(shí)更新更加靈活，并通過(guò)圖推理提升知識(shí)的可用性與可解釋性。隨著知識(shí)圖譜的發(fā)展，優(yōu)化知識(shí)檢索與推理能力成為關(guān)鍵議題。如DeepSeek結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)推理調(diào)整知識(shí)檢索路徑，提高知識(shí)生成的準(zhǔn)確性與適應(yīng)性（吳飛，2025b）。此外，該系統(tǒng)引人模型蒸餾（ModelDistillation）技術(shù)，使小規(guī)模模型能夠?qū)W習(xí)大模型的推理能力，從而在算力受限條件下仍保持高效的知識(shí)生成能力。這一策略不僅降低了計(jì)算成本，也為構(gòu)建輕量化、可擴(kuò)展的知識(shí)生產(chǎn)體系提供了新路徑。隨著知識(shí)圖譜與深度學(xué)習(xí)的進(jìn)一步融合，人工智能驅(qū)動(dòng)的知識(shí)生產(chǎn)模式將更加依賴(lài)靈活的知識(shí)網(wǎng)絡(luò)與智能推理機(jī)制，在科學(xué)研究與教育領(lǐng)域展現(xiàn)更大應(yīng)用價(jià)值。

3.知識(shí)主體：從人類(lèi)中心到人機(jī)協(xié)同的多元模式

人工智能的廣泛應(yīng)用正在改變知識(shí)生產(chǎn)的主體結(jié)構(gòu)，使其從“以人為中心”的單一模式轉(zhuǎn)向“人機(jī)協(xié)同”的多元模式（石豫湘amp;盧鋒，2024）。在這一模式下，知識(shí)的創(chuàng)造、存儲(chǔ)與應(yīng)用不再僅依賴(lài)于個(gè)體專(zhuān)家或單一模型，而是通過(guò)多種算法協(xié)同工作，形成動(dòng)態(tài)優(yōu)化的知識(shí)體系。例如，DeepSeek采用稀疏激活機(jī)制（Sparse ActivationMechanism），即任務(wù)執(zhí)行時(shí)僅激活最相關(guān)的計(jì)算單元，而非所有神經(jīng)元全部參與，從而提高計(jì)算效率和知識(shí)生成的精準(zhǔn)度。然而，盡管人機(jī)協(xié)同模式提升了知識(shí)生產(chǎn)的效率，其知識(shí)可靠性仍然受數(shù)據(jù)質(zhì)量、模型結(jié)構(gòu)及推理機(jī)制的影響。特別是，深度學(xué)習(xí)模型在知識(shí)生成過(guò)程中可能因訓(xùn)練數(shù)據(jù)的分布偏差產(chǎn)生錯(cuò)誤推理或虛假關(guān)聯(lián)，進(jìn)而影響知識(shí)的科學(xué)性與可驗(yàn)證性（Quinonero-Candela et al.，2022，pp.90-130）。

4.知識(shí)可靠性：從深度學(xué)習(xí)的不確定性到人類(lèi)監(jiān)督的必要性

盡管人工智能能夠生成高質(zhì)量的知識(shí)內(nèi)容，但其生成結(jié)果的可靠性仍然受限于數(shù)據(jù)質(zhì)量、模型訓(xùn)練方式與推理機(jī)制。深度學(xué)習(xí)模型的知識(shí)推理依賴(lài)于統(tǒng)計(jì)模式匹配，而非因果邏輯，這使其在面對(duì)數(shù)據(jù)偏差或新的知識(shí)環(huán)境時(shí)，可能產(chǎn)生錯(cuò)誤推論或虛假關(guān)聯(lián)（Quinonero-Candela etal.，2022，pp.90-130）。為提升人工智能生成知識(shí)的可信度，DeepSeek采用了冷啟動(dòng)和有監(jiān)督微調(diào)方法，使模型在自學(xué)習(xí)的過(guò)程中仍能遵循人類(lèi)專(zhuān)家設(shè)定的知識(shí)標(biāo)準(zhǔn)，確保其生成內(nèi)容的科學(xué)性與一致性。此外，該模型還引入了一種選擇性推理策略，即讓人工智能在多個(gè)可能答案中進(jìn)行自我評(píng)估，并選擇最優(yōu)答案。這一策略與人類(lèi)的思維鏈推理相似，使得人工智能在推理過(guò)程中具備更強(qiáng)的邏輯一致性與知識(shí)可解釋性（吳飛，2025b）。然而，人工智能在因果推理能力上的局限性意味著，尤其在醫(yī)學(xué)、法律等高風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域，其生成的知識(shí)仍然需要人類(lèi)專(zhuān)家的最終審查，以確保其適用性與倫理合理性。

（三）人工智能驅(qū)動(dòng)知識(shí)生產(chǎn)引發(fā)的哲學(xué)反思

人工智能的崛起不僅推動(dòng)了知識(shí)生產(chǎn)的技術(shù)革新，也在認(rèn)知論與價(jià)值論層面引發(fā)深遠(yuǎn)的哲學(xué)思考。其知識(shí)生成模式從理論推導(dǎo)向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)變，主體性由人類(lèi)獨(dú)立主導(dǎo)向人機(jī)協(xié)作演進(jìn)，同時(shí)，知識(shí)的驗(yàn)證方式、倫理規(guī)范及公平性問(wèn)題也面臨新的挑戰(zhàn)。

1.從認(rèn)知理性到實(shí)踐理性：知識(shí)目標(biāo)的范式遷移

人工智能的介人推動(dòng)知識(shí)生產(chǎn)從認(rèn)知理性向?qū)嵺`理性轉(zhuǎn)變，使知識(shí)不再僅限于解釋世界，而更側(cè)重于指導(dǎo)行動(dòng)（Floridiamp;Chiriati，2020）。這一轉(zhuǎn)變體現(xiàn)在多個(gè)層面：知識(shí)目標(biāo)由理論建構(gòu)轉(zhuǎn)向?qū)嵺`應(yīng)用，如精準(zhǔn)醫(yī)療和智能制造直接依賴(lài)人工智能進(jìn)行決策優(yōu)化（Marques etal.，2024）；知識(shí)效用呈現(xiàn)雙重性，既強(qiáng)調(diào)效率提升，又引發(fā)倫理風(fēng)險(xiǎn)，如自動(dòng)駕駛需在安全性與道德約束間權(quán)衡（Javaidetal.，2022）；傳統(tǒng)的“假設(shè)—驗(yàn)證”邏輯難以適應(yīng)人工智能時(shí)代的動(dòng)態(tài)知識(shí)生產(chǎn)，促使數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)與價(jià)值敏感設(shè)計(jì)成為新型認(rèn)知框架的重要組成部分（van denHoven etal.，2015，pp.80-120）。在此背景下，知識(shí)不再是靜態(tài)的“真理集合”，而是動(dòng)態(tài)的“行動(dòng)工具箱”，未來(lái)研究需探索“真理性一效用性一倫理性”三元融合的知識(shí)評(píng)價(jià)體系，以適應(yīng)人工智能時(shí)代的實(shí)踐理性需求。

2.從人類(lèi)獨(dú)白到人機(jī)對(duì)話(huà)：知識(shí)主體的協(xié)同重構(gòu)

人工智能的崛起正在推動(dòng)知識(shí)生產(chǎn)從人類(lèi)獨(dú)白向人機(jī)協(xié)同轉(zhuǎn)變，重塑主體性認(rèn)知。生成式模型展現(xiàn)出超越數(shù)據(jù)重組的創(chuàng)造力，在科學(xué)研究中可提出新的物理假設(shè)，在藝術(shù)創(chuàng)作中可合成未見(jiàn)符號(hào)，挑戰(zhàn)知識(shí)僅源于人類(lèi)歸納的傳統(tǒng)觀(guān)念（Coeckelbergh，2023）。與此同時(shí)，人工智能在代碼生成、法律文書(shū)起草等任務(wù)中展現(xiàn)出自主性，使其知識(shí)生產(chǎn)難以簡(jiǎn)單歸因于預(yù)設(shè)規(guī)則，推動(dòng)哲學(xué)界重新審視主體性邊界（Floridiamp;Chiriatti，2020）。如DeepSeek生成的非典型程序架構(gòu)表明，人工智能已超越傳統(tǒng)“人類(lèi)一工具”二元框架，促使研究者構(gòu)建包含意圖性、因果性、責(zé)任性的主體判定標(biāo)準(zhǔn)。此外，人工智能生成內(nèi)容可能涉及法律與倫理責(zé)任歸屬問(wèn)題，例如誹謗性文本的責(zé)任劃分仍存在因果鏈模糊問(wèn)題。為確保知識(shí)生產(chǎn)的合規(guī)性，需構(gòu)建“人類(lèi)監(jiān)督一算法透明一社會(huì)問(wèn)責(zé)”的協(xié)同治理體系，以平衡人工智能的創(chuàng)新潛力與倫理規(guī)范（Petersetal.，2024）。

3.從透明推演到黑箱生成：知識(shí)驗(yàn)證的困境突破

人工智能生成知識(shí)的黑箱特性對(duì)傳統(tǒng)驗(yàn)證機(jī)制構(gòu)成挑戰(zhàn)，動(dòng)搖了依賴(lài)邏輯推演、實(shí)驗(yàn)復(fù)現(xiàn)與同行評(píng)審的科學(xué)可信度體系（Quinonero-Candelaetal.，2022）。當(dāng)前可解釋性技術(shù)（如Local Interpretable Model-agnostic Explanations，LIME;SHapleyAdditiveexPlanations，SHAP）雖能提供局部近似解釋?zhuān)噪y以完整追溯人工智能決策邏輯，特別是在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，部分診斷依據(jù)無(wú)法對(duì)應(yīng)生物醫(yī)學(xué)原理，影響臨床信任度（Topoletal.，2019）。為突破這一局限，學(xué)界提出“生成—驗(yàn)證一反饋”動(dòng)態(tài)驗(yàn)證框架，如法律人工智能通過(guò)法官修正判決建議優(yōu)化模型一致性，金融風(fēng)控結(jié)合自然語(yǔ)言處理與專(zhuān)家規(guī)則構(gòu)建跨模態(tài)互證體系（Xu，2022;Fanamp;Shi，2024）。然而，即便可解釋技術(shù)取得進(jìn)展，人工智能生成知識(shí)的最終驗(yàn)證仍需人類(lèi)專(zhuān)家介人，如醫(yī)學(xué)診斷依賴(lài)病理學(xué)家結(jié)合人工智能預(yù)測(cè)與組織切片觀(guān)察形成聯(lián)合報(bào)告，倫理校準(zhǔn)機(jī)制要求跨學(xué)科委員會(huì)在自動(dòng)駕駛部署前進(jìn)行多輪測(cè)試，以確保人工智能生成知識(shí)的可靠性（Esteva etal.，2021;Nama，2024）。

4.從效率優(yōu)先到價(jià)值共生：知識(shí)公平的倫理調(diào)適

人工智能驅(qū)動(dòng)知識(shí)生產(chǎn)引發(fā)的公平性問(wèn)題不僅關(guān)涉技術(shù)實(shí)踐，也在倫理層面引發(fā)深刻反思。數(shù)據(jù)偏見(jiàn)與算法不均衡可能加劇知識(shí)資源的不公平分配，使知識(shí)的生產(chǎn)與獲取受到社會(huì)結(jié)構(gòu)性因素的影響（O’Neil，2017，pp.30-80）。例如，醫(yī)療與司法人工智能的決策偏差已顯示出數(shù)據(jù)選擇對(duì)知識(shí)可信度和公正性的深遠(yuǎn)影響（Hughesamp;Tuller，2022）。這表明，知識(shí)生產(chǎn)不應(yīng)僅追求效率最大化，而需兼顧公平性，以避免技術(shù)強(qiáng)化既有的不平等結(jié)構(gòu)。更深層次的反思在于，人工智能驅(qū)動(dòng)的知識(shí)生產(chǎn)是否可能導(dǎo)致價(jià)值單向度化，即知識(shí)的工具性被過(guò)度強(qiáng)調(diào)，而倫理考量被邊緣化（Wang etal.，2023）。若人工智能僅依據(jù)統(tǒng)計(jì)最優(yōu)解進(jìn)行決策，而忽略社會(huì)價(jià)值與道德判斷，知識(shí)的本質(zhì)便可能從“理解世界”轉(zhuǎn)向“最優(yōu)化控制”，從而削弱對(duì)人類(lèi)主體性的尊重（Floridiamp;Chiriatti，2020）。例如，自動(dòng)駕駛、醫(yī)療人工智能等領(lǐng)域的倫理爭(zhēng)議，實(shí)質(zhì)上是關(guān)于知識(shí)生成是否應(yīng)嵌人道德考量的討論。為實(shí)現(xiàn)從效率優(yōu)先到價(jià)值共生的平衡，人工智能驅(qū)動(dòng)的知識(shí)生產(chǎn)需在算法設(shè)計(jì)中主動(dòng)納入倫理約束，如“最小化整體傷害”原則（Goodall，2016）。此外，政策監(jiān)管亦需確保知識(shí)生產(chǎn)的透明性與問(wèn)責(zé)機(jī)制，使人工智能不僅優(yōu)化決策，也維護(hù)社會(huì)價(jià)值體系（vonderLeyen，2024，pp.40-60）。未來(lái)研究應(yīng)進(jìn)一步探討如何在知識(shí)生產(chǎn)過(guò)程中嵌入倫理考量，確保人工智能既提升認(rèn)知能力，也維護(hù)社會(huì)正義。

四、知識(shí)生產(chǎn)模式轉(zhuǎn)向?qū)逃南到y(tǒng)性重構(gòu)

人工智能驅(qū)動(dòng)的知識(shí)生產(chǎn)模式轉(zhuǎn)向正引發(fā)教育領(lǐng)域的繼承性演進(jìn)與結(jié)構(gòu)性創(chuàng)新?；谥R(shí)生產(chǎn)模式II（Gibbons et al.，1994，pp.25-30）向模式ⅢII（Caray-annisamp;Campbell，2009）的演進(jìn)理論，當(dāng)前教育體系亟須在目標(biāo)定位、實(shí)施路徑、公平機(jī)制與倫理框架四個(gè)維度進(jìn)行動(dòng)態(tài)平衡的系統(tǒng)性重構(gòu)。這些維度通過(guò)知識(shí)生產(chǎn)的自攜邏輯—一包括動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)性、沖突消解性以及文化適配性——實(shí)現(xiàn)有機(jī)整合，共同回應(yīng)教育的價(jià)值理性（為何而教）、工具理性（如何施教）分配正義（為誰(shuí)服務(wù)）與規(guī)范邊界（何為不可為）等本體論命題。

（一）價(jià)值理性重構(gòu)：從層級(jí)化知識(shí)存儲(chǔ)到動(dòng)態(tài)認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)的范式演進(jìn)

教育目標(biāo)正經(jīng)歷從靜態(tài)知識(shí)體系向認(rèn)知生態(tài)系統(tǒng)的范式演進(jìn)。基于經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織（Organisation for Economic Co-operation and Development，OECD）教育2030框架的理論指引，傳統(tǒng)學(xué)科分立的知識(shí)結(jié)構(gòu)需與人工智能驅(qū)動(dòng)的動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)形成互補(bǔ)（OECD，2019，pp.23-35），以實(shí)現(xiàn)教育價(jià)值的結(jié)構(gòu)性重塑。這一轉(zhuǎn)型要求教育體系在保留數(shù)學(xué)演繹訓(xùn)練、歷史因果分析等核心認(rèn)知能力的基礎(chǔ)上，通過(guò)動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)促進(jìn)跨學(xué)科整合與復(fù)雜問(wèn)題解決能力的培養(yǎng)（袁婧等.2024）。知識(shí)論層面，從實(shí)體主義向過(guò)程一關(guān)系哲學(xué)的轉(zhuǎn)向，揭示了教育需超越知識(shí)存儲(chǔ)功能，轉(zhuǎn)而強(qiáng)化元認(rèn)知能力、跨域整合能力及倫理反思能力的三維建構(gòu)。有研究表明，傳統(tǒng)教學(xué)范式與人工智能增強(qiáng)技術(shù)的協(xié)同作用顯著：虛擬實(shí)驗(yàn)室的應(yīng)用可優(yōu)化抽象知識(shí)遷移效率（Mayer，2020），而算法素養(yǎng)的雙層建構(gòu)-涵蓋技術(shù)實(shí)踐與價(jià)值批判——?jiǎng)t推動(dòng)學(xué)生對(duì)數(shù)據(jù)社會(huì)建構(gòu)性的深度認(rèn)知（George，2023）。系統(tǒng)性重構(gòu)的核心邏輯在于知識(shí)圖譜中理論層與實(shí)踐層的動(dòng)態(tài)耦合，其通過(guò)學(xué)科核心概念與實(shí)時(shí)案例的協(xié)同映射，確保教育目標(biāo)既承續(xù)知識(shí)生產(chǎn)的歷史根基，又響應(yīng)技術(shù)驅(qū)動(dòng)的時(shí)代需求。

（二）工具理性創(chuàng)新：基于形式論辯的三元認(rèn)知生態(tài)構(gòu)建

人工智能推動(dòng)教育生態(tài)從“人類(lèi)教師一學(xué)生”二元結(jié)構(gòu)向“人類(lèi)一人工智能一學(xué)習(xí)者”三元協(xié)同模式演進(jìn)，其核心在于構(gòu)建動(dòng)態(tài)沖突消解機(jī)制?；诜植际秸J(rèn)知理論（Hutchins，2020），人工智能作為具備認(rèn)知代理功能的新型主體，促使教育活動(dòng)中的角色關(guān)系發(fā)生重構(gòu)：人類(lèi)教師從傳統(tǒng)的內(nèi)容權(quán)威轉(zhuǎn)型為“認(rèn)知策展人”，通過(guò)設(shè)計(jì)劣構(gòu)問(wèn)題情境促進(jìn)深度學(xué)習(xí)，并引導(dǎo)學(xué)生利用攻擊關(guān)系建模展開(kāi)形式論辯（Noddings，2012）；人工智能代理則承擔(dān)知識(shí)網(wǎng)絡(luò)維護(hù)與個(gè)性化路徑推薦功能，例如基于貝葉斯知識(shí)追蹤模型優(yōu)化路徑（Leietal.，2024）。交互機(jī)制創(chuàng)新體現(xiàn)為“生成—論辯循環(huán)”與“可控隨機(jī)性”原則的協(xié)同——前者通過(guò)人工智能生成倫理困境案例驅(qū)動(dòng)學(xué)生提出解決方案并由教師介入價(jià)值沖突反思，后者在推薦算法中嵌入探索性擾動(dòng)以避免認(rèn)知固化（Zhanget al.，2024）。有研究（Wijayaetal.，2024）表明，適度人機(jī)協(xié)同可顯著增強(qiáng)課堂交互效能，但需警惕過(guò)度依賴(lài)人工智能導(dǎo)致師生關(guān)系疏離的風(fēng)險(xiǎn)。系統(tǒng)性重構(gòu)的底層邏輯在于形式論辯框架對(duì)動(dòng)態(tài)知識(shí)驗(yàn)證的支撐，其沖突消解模型高度契合知識(shí)生產(chǎn)模式Ⅲ的異質(zhì)性協(xié)作特征（廖備水，2022）。

（三）分配正義挑戰(zhàn)：技術(shù)賦能與數(shù)字鴻溝的協(xié)同治理

人工智能在教育公平中呈現(xiàn)“技術(shù)賦能一鴻溝深化”悖論，需通過(guò)技術(shù)一制度協(xié)同突破結(jié)構(gòu)性困境。數(shù)字公平理論（DiMaggioamp;Hargittai，2001）指出，技術(shù)擴(kuò)散初期往往加劇社會(huì)不平等，教育領(lǐng)域的技術(shù)接人差異與算法偏見(jiàn)進(jìn)一步放大既有鴻溝（Canton，2021）。問(wèn)題診斷層面，數(shù)據(jù)資源的區(qū)域性壟斷導(dǎo)致算法在低資源地區(qū)的適切性不足，而訓(xùn)練數(shù)據(jù)的文化資本偏差可能通過(guò)智能系統(tǒng)固化結(jié)構(gòu)性歧視（Miaoamp;Shiohira，2024，p.23）。為此，有研究者提出差序公平機(jī)制優(yōu)化路徑（Wu，2024）：技術(shù)層通過(guò)聯(lián)邦學(xué)習(xí)構(gòu)建跨區(qū)域教育資源池，結(jié)合本地差分隱私技術(shù)以保護(hù)個(gè)體數(shù)據(jù)主權(quán)，并利用對(duì)抗性訓(xùn)練消減算法偏見(jiàn)；價(jià)值層則要求在技術(shù)系統(tǒng)中嵌入文化多樣性原則，通過(guò)動(dòng)態(tài)平衡全球標(biāo)準(zhǔn)與地方性知識(shí)維護(hù)教育公平。系統(tǒng)性重構(gòu)要求公平機(jī)制既回應(yīng)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)效率，又恪守機(jī)器倫理強(qiáng)調(diào)的文化敏感性（廖備水，2024），從而在技術(shù)賦能過(guò)程中實(shí)現(xiàn)教育正義的倫理承諾。

（四）規(guī)范邊界重塑：雙驅(qū)動(dòng)倫理治理框架的構(gòu)建

人工智能教育應(yīng)用推動(dòng)倫理范式從“靜態(tài)合規(guī)”向“動(dòng)態(tài)共生”治理轉(zhuǎn)型，需融合知識(shí)驅(qū)動(dòng)與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)路徑構(gòu)建適應(yīng)性框架（Floridiamp;Chiriatti，2020）。規(guī)范層通過(guò)編碼教育倫理準(zhǔn)則確立行為規(guī)范，并利用邏輯規(guī)則庫(kù)來(lái)處理人工智能教育應(yīng)用在履行不同責(zé)任時(shí)可能出現(xiàn)的矛盾；實(shí)踐層則借助大語(yǔ)言模型學(xué)習(xí)跨文化倫理判例，動(dòng)態(tài)調(diào)整治理策略并構(gòu)建量化評(píng)估體系。責(zé)任歸因機(jī)制需建立多級(jí)問(wèn)責(zé)鏈，結(jié)合形式論辯追溯系統(tǒng)失效的技術(shù)與邏輯根源。當(dāng)前倫理挑戰(zhàn)呈現(xiàn)多維度交織特征：微觀(guān)層面的神經(jīng)接口隱私爭(zhēng)議、中觀(guān)層面的情感計(jì)算邊界模糊、宏觀(guān)層面的算法文化適配困境，均要求治理框架具備動(dòng)態(tài)響應(yīng)能力。系統(tǒng)性重構(gòu)要求倫理治理與知識(shí)生產(chǎn)動(dòng)態(tài)性深度耦合，例如通過(guò)實(shí)時(shí)規(guī)則更新機(jī)制平衡技術(shù)效能與倫理可控性（Zawacki-Richteramp;Bozkurt，2023），而歐盟《人工智能教育倫理框架》（2022）提出的“可中斷性”原則則為人類(lèi)監(jiān)督權(quán)提供了制度性保障。

五、應(yīng)對(duì)知識(shí)生產(chǎn)模式轉(zhuǎn)向的教育系統(tǒng)性調(diào)適

人工智能驅(qū)動(dòng)的知識(shí)生產(chǎn)模式對(duì)教育體系提出深遠(yuǎn)挑戰(zhàn)，需通過(guò)繼承性改造與創(chuàng)新性重組實(shí)現(xiàn)多維調(diào)適，確保知識(shí)生產(chǎn)的動(dòng)態(tài)性與教育價(jià)值的平衡。

（一）教育目標(biāo)重構(gòu)：知識(shí)傳承與能力創(chuàng)新的價(jià)值共生

教育目標(biāo)需構(gòu)建“知識(shí)一能力一價(jià)值”三重互構(gòu)體系，在傳統(tǒng)根基與技術(shù)賦能間實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)平衡。人工智能驅(qū)動(dòng)的知識(shí)生產(chǎn)模式推動(dòng)教育從單一知識(shí)傳遞向復(fù)合能力培養(yǎng)延伸，但需規(guī)避“技術(shù)決定論”風(fēng)險(xiǎn)?；陔p螺旋理論，教育目標(biāo)設(shè)計(jì)應(yīng)遵循以下路徑：知識(shí)傳承錨定認(rèn)知根基，保留數(shù)學(xué)演繹訓(xùn)練等學(xué)科核心能力并借助動(dòng)態(tài)知識(shí)圖譜增強(qiáng)跨學(xué)科關(guān)聯(lián)性（Marawaramp;Chaudhari，2024，pp.45-60）；技術(shù)能力培養(yǎng)促進(jìn)創(chuàng)新思維，以劣構(gòu)問(wèn)題解決訓(xùn)練提升復(fù)雜情境應(yīng)對(duì)能力；價(jià)值塑造引導(dǎo)倫理自覺(jué)，通過(guò)“倫理透鏡”課程分析算法偏見(jiàn)案例培育批判性科技倫理素養(yǎng)（Abulibdehetal.，2024）。系統(tǒng)性重構(gòu)要求教育目標(biāo)既延續(xù)知識(shí)生產(chǎn)的結(jié)構(gòu)性根基，又適配技術(shù)驅(qū)動(dòng)的動(dòng)態(tài)實(shí)踐，通過(guò)價(jià)值錨定機(jī)制確保技術(shù)賦能始終服務(wù)于培養(yǎng)兼具專(zhuān)業(yè)能力與人文關(guān)懷的負(fù)責(zé)任創(chuàng)新者。

（二）教育模式創(chuàng)新：人機(jī)協(xié)同的認(rèn)知生態(tài)演進(jìn)

教育實(shí)踐模式正從工具輔助向認(rèn)知共同體轉(zhuǎn)型，其核心在于構(gòu)建人類(lèi)與人工智能的協(xié)同進(jìn)化機(jī)制?；跀U(kuò)展活動(dòng)理論（Engestrom，2001），群體智能技術(shù)（如聯(lián)邦學(xué)習(xí)）通過(guò)分布式知識(shí)生產(chǎn)優(yōu)化資源配置，開(kāi)源群智平臺(tái)（如Open edX插件）則促進(jìn)教育過(guò)程的民主化參與（吳文峻等，2024）。為確保人文價(jià)值不被技術(shù)效能遮蔽，需建立“算法透明度一教師修正權(quán)”雙重保障：可解釋人工智能技術(shù)揭示決策邏輯，教師保留關(guān)鍵環(huán)節(jié)的干預(yù)權(quán)限以阻斷算法繭房（Mugge，2024）。系統(tǒng)性重構(gòu)要求形式論辯機(jī)制平衡技術(shù)效率與人文價(jià)值，其沖突消解能力深度契合知識(shí)生產(chǎn)的動(dòng)態(tài)需求。這種創(chuàng)新并非弱化人類(lèi)主體地位，而是通過(guò)責(zé)任分工強(qiáng)化教育生態(tài)的韌性，實(shí)現(xiàn)技術(shù)賦能與教育本質(zhì)的辯證統(tǒng)一。

（三）教育資源分配：技術(shù)賦能的差序補(bǔ)償機(jī)制

教育公平戰(zhàn)略需構(gòu)建“能力一資源一文化”三維補(bǔ)償框架，通過(guò)梯度化普惠策略破解技術(shù)中心主義局限（Sen，1999，pp.112-115）?；诳尚心芰碚摚夹g(shù)層依托邊緣計(jì)算實(shí)現(xiàn)低帶寬場(chǎng)景的離線(xiàn)人工智能教學(xué)支持，制度層通過(guò)跨國(guó)聯(lián)盟推動(dòng)開(kāi)源資源的跨文化適配（如非洲本土化STEM課程），價(jià)值層則以數(shù)字素養(yǎng)培訓(xùn)消解技術(shù)使用壁壘。系統(tǒng)性重構(gòu)要求聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)融合知識(shí)生產(chǎn)的異質(zhì)性特征，在保障數(shù)據(jù)主權(quán)的前提下，通過(guò)本地化模型微調(diào)平衡全球標(biāo)準(zhǔn)與地方知識(shí)（Wu，2024）。這種差序補(bǔ)償機(jī)制既承認(rèn)技術(shù)賦能的工具性邊界，又通過(guò)文化語(yǔ)境適配提升干預(yù)精準(zhǔn)性，避免將教育公平簡(jiǎn)化為硬件覆蓋率指標(biāo)（Kalyani，2024），從而在技術(shù)效能與社會(huì)正義間建立可持續(xù)的適配路徑。

（四）教育倫理治理：動(dòng)態(tài)規(guī)則與全球正義的協(xié)同框架

人工智能教育倫理的治理模式正從被動(dòng)合規(guī)向主動(dòng)塑造轉(zhuǎn)型，需構(gòu)建“規(guī)范一實(shí)踐一戰(zhàn)略”三級(jí)治理體系以實(shí)現(xiàn)技術(shù)賦能的價(jià)值可控。在技術(shù)層，隱私增強(qiáng)技術(shù)通過(guò)加密脫敏與訪(fǎng)問(wèn)控制優(yōu)化數(shù)據(jù)安全，并建立教育人工智能影響評(píng)估體系確保算法透明性；實(shí)踐層借助道德增強(qiáng)工具訓(xùn)練學(xué)生的倫理決策能力，同時(shí)依托動(dòng)態(tài)案例庫(kù)迭代機(jī)制提升教育內(nèi)容的時(shí)效性（Giubilinietal.，2024）；戰(zhàn)略層則通過(guò)跨國(guó)倫理聯(lián)盟推動(dòng)技術(shù)紅利分配正義，以敏捷治理框架縮短政策響應(yīng)周期（吳飛，2025a）。治理體系的核心在于實(shí)現(xiàn)三重辯證統(tǒng)一：技術(shù)工具的效能性與人文價(jià)值的約束性、規(guī)則體系的穩(wěn)定性與實(shí)踐場(chǎng)景的動(dòng)態(tài)性、本土化需求與全球倫理共識(shí)的互構(gòu)性（朱德全amp;艾景雯，2025）。這種治理并非設(shè)定靜態(tài)邊界，而是通過(guò)動(dòng)態(tài)實(shí)例的實(shí)時(shí)更新機(jī)制實(shí)現(xiàn)規(guī)則與知識(shí)生產(chǎn)的同步演進(jìn)，最終培育兼具技術(shù)批判力與道德責(zé)任感的新型公民。

六、結(jié)語(yǔ)

人工智能驅(qū)動(dòng)的知識(shí)生產(chǎn)模式轉(zhuǎn)向，揭示了知識(shí)論從實(shí)體主義向過(guò)程一關(guān)系哲學(xué)的范式躍遷，對(duì)教育系統(tǒng)提出雙重命題：既要適應(yīng)動(dòng)態(tài)知識(shí)網(wǎng)絡(luò)的生成邏輯，又需堅(jiān)守人文價(jià)值的本體論承諾。本研究通過(guò)構(gòu)建“目標(biāo)一模式一分配一倫理”四維框架，提出教育體系的系統(tǒng)性調(diào)適路徑：在認(rèn)知維度，通過(guò)雙螺旋結(jié)構(gòu)平衡技術(shù)能力與批判性思維；在實(shí)踐維度，依托認(rèn)知共同體模型協(xié)調(diào)人機(jī)協(xié)同與主體性守護(hù)；在治理維度，借助差序補(bǔ)償機(jī)制統(tǒng)籌技術(shù)賦能與社會(huì)正義。未來(lái)研究可重點(diǎn)關(guān)注人工智能驅(qū)動(dòng)知識(shí)生產(chǎn)的驗(yàn)證機(jī)制、教育公平評(píng)估工具的文化拓?fù)溥m配性，以及倫理規(guī)范向操作化準(zhǔn)則的轉(zhuǎn)化路徑。教育的智能化轉(zhuǎn)型本質(zhì)上是技術(shù)、制度與文化的協(xié)同演化過(guò)程，故需在技術(shù)理性與價(jià)值理性間建立持續(xù)對(duì)話(huà)機(jī)制，通過(guò)跨學(xué)科知識(shí)生產(chǎn)共同體的構(gòu)建，引導(dǎo)人工智能從工具性存在轉(zhuǎn)向教育生態(tài)的共生性要素，最終實(shí)現(xiàn)認(rèn)知邊界拓展與人類(lèi)發(fā)展福祉的辯證統(tǒng)一。

參考文獻(xiàn)

廖備水.（2022）.論新一代人工智能與邏輯學(xué)的交叉研究.中國(guó)社會(huì)科學(xué)（3），37-54，204-205.

廖備水.（2024）.機(jī)器倫理的哲學(xué)基礎(chǔ)、基本特征與實(shí)現(xiàn)方法.中國(guó)社會(huì)科學(xué)（2），126-142，206-207.

石豫湘，amp;盧鋒.（2024）.走向融通學(xué)習(xí)：基于“超級(jí)個(gè)體\"的未來(lái)學(xué)習(xí)形態(tài)探.中國(guó)遠(yuǎn)程教育（11），17-30.

吳飛.（2025a）.“人工智能 + ”：通用目的技術(shù)更好賦能生產(chǎn)力.人民論壇（2），31-34.

吳飛.（2025b-2-3）.DeepSeek：邁向全社會(huì)分享的普遍智能.文匯報(bào)上觀(guān)新聞網(wǎng)站.https：//ww.shobserver.com/staticsg/res/html/web/newsDetail.html？id=854432amp;y ′= 1.7amp;sid=67

吳文峻，鄭志明，王懷民，唐紹婷，amp;王濤.（2024）.群體智能及產(chǎn)業(yè)集群發(fā)展戰(zhàn)略研究.中國(guó)工程科學(xué) （1），89-100.

袁婧，李艷，吳飛，amp;陳立萌.（2024）. AI+X 微專(zhuān)業(yè)項(xiàng)目實(shí)施效果研究——基于首批學(xué)員的調(diào)查分析.高 等工程教育研究（6），68-73.

朱德全，amp;艾景雯.（2025）.新時(shí)代教育評(píng)價(jià)改革核心價(jià)值體系：邏輯框架與建設(shè)路向.中國(guó)遠(yuǎn)程教育 （2），3-19.

Abulibdeh，A.，Zaidan，E.，amp;Abulibdeh，R.（2O24）.Navigating the confluence of artificial inteligence and education for sustainable development in the era of industry 4.O： Challenges，opportunities，and ethical dimensions. Journal of Cleaner Production，140527.

Bernstein，B.（1975）. Classand pedagogies： Visible and invisible.Educational Studies，1（1），23-41.

Canton，H. （2021）. Organisation for economic co-operation and development—OECD.In The Europa Directory of International Organizations 2021 （pp. 677-687）. Routledge.

Carayannis，E.G.，amp; Campbell，D.F.（2009）.‘Mode 3’and ‘Quadruple Helix'： Toward a 21st century fractal innovation ecosystem.International Journal of Technology Management， 46（3-4），201-234.

Coeckelbergh，M. （2O23）. Democracy，epistemic agency，and AI： Political epistemology intimes of artificial intelligence.AI and Ethics，3（4），1341-1350.

DiMaggio，P.，amp; Hargitai，E.（2Oo1）.Fromthe‘digitaldivide’to‘digital inequality'： Studying Internetuse as penetration increases.Princeton： Center for Arts and Cultural Policy Studies，Woodrow Wilson School， Princeton University， 4（1），4-2.

Engestrom，Y.（2Oo1）. Expansive learning at work： Toward an activity theoretical reconceptualization. Journal of Education and Work，14（1），133-156.

Esteva，A.，Chou，K.，Yeung，S.，Naik，N.，Madani，A.，Motaghi，A.，iu，Y.，Topol，E.，Dean，J.，amp;Socher，R. （2021）. Deep learning-enabled medical computer vision. NPJ Digital Medicine， 4（1），5.

Fan，W.，amp; Shi，Z. （2O24）.Cross-modal consistency with aesthetic similarity for multimodal 1 information detection. Computers，Materials amp; Continua，79（2），2723-2741.

Floridi，L.，amp; Chiriatt，M.（2O2O）.GPT-3： Its nature，scope，limits，and consequences.Minds and Machines， 30，681-694.

George，A. S. （2O23）.Preparing students for an AI-driven world： Rethinking curriculum and pedagogy in the age of artificial intelligence.Partners Universal Innovative Research Publication，1（2），112-136.

Gibbons，M.，Limoges，C.，Scot，P.，Schwartzman，S.，amp; Nowotny，H. （1994）.The new productionof nowledge： The dynamics of science and research in contemporary societies. SAGE Publications Ltd.

Giroux，H. A. （2O24）. Theory and resistance in education： Towards a pedagogy for the opposition. Bloomsbury Publishing.

Giubilini，A.，Porsdam Mann，S.，Voinea，C.，Earp，B.，amp; Savulescu，J. （2O24）.Know thyself，improve thyself： Personalized LLMs for self-knowledge and moral enhancement.Science and Engineering Ethics，30（6），54.

Goodall，N. J. （2016）. Can you program ethics into a self-driving car？ Iee Spectrum， 53（6），28-58.

Hintikka，J. （1962）. Cogito， ergo sum： Inference or performance？ The Philosophical Review， 71（1），3-32.

Hinton，G. （2O22）.The forward-forward algorithm： Some preliminary investigations.arXiv preprint arXi： 2212.13345，2（3）， 5.

Hofer，M.， Obraczka，D.，Saeedi，A.， Kopcke，H.，amp; Rahm，E. （2O24）. Construction of knowledge graphs： Current state and challenges. Information， 15（8）， 509.

Hogan，A.，Blomqvist，E.，Cochez，M.，D'Amato，C.，De Melo，G.，Gutierrez， C.， Gayo，J.E.L.，Kirane，S.， Neumaier，S.，Polleres，A.，Navigli，R.，Ngomo，A.-C.N.，Rashid，S.S.，Rula，A.，Schmelzeisen，L.，Sequeda， J.， Staab，S.，amp; Zimmermann， A. （2022）. Knowledge graphs. ACM Computing Surveys （CsUR）， 54（4），1-37.

Hongladarom，S.（2025）. UniversalvaluesinAIethics.InL.Checkets，amp;B.S.B.Chan （Eds.），Social and ethical considerations of AI in East Asia and beyond （pp.179-191）.Springer Nature Switzerland.

Hughes，B.M.，amp; Tuler，D.（2022）.Response to Adamson et al. （202O）：‘Cognitive behavioural therapy for chronic fatigueand chronic fatigue syndrome： Outcomes from a specialist clinic in the UK'.Journal of Health Psychology，27（7），1783-1789.

Hume，D. （2O16）.An enquiry concerning human understanding. In Seven masterpieces of philosophy （pp. 183-276）. Routledge.

Hutchins，E.（2O20）.Thedistributed cognition perspective on human interaction.InN.J.Enfield，amp; S.C.Levison（Eds.）， Roots of human sociality （pp. 375-398）. Routledge.

Javaid，M.，Haleem，A.，Singh，R.P.，amp; Suman，R. （2O22）.Artificial intellgence applications for Industry 4.0： Aliterature-based study. Journal of Industrial Integration and Management， 7（1），83-111.

Jumper，J.，Evans，R.，Pritzel，A，Green，T.，F(xiàn)igurnov，M.，Ronneberger，O.，Tunyasuvunakool，K.，Bats，R.， Zidek，A.，Potapenko，A.，Bridgland，A.，Meyer， C.， Kohl，S.A.A.，Balard，A.J.， Cowie，A.，Romera-Paredes，B.，Nikolov，S.，Jain，R.，dler，J.，.Hassabis，D.（1）.Highlyaccurate protein structure prediction with AlphaFold. Nature，596（7873），583-589.

Kalyani，L. K. （2024）.The role of technology in education： Enhancing learning outcomes and 21st century skills.International Journal of Scientific Research in Modern Science and Technology，3（4），05-10.

Kant，I. （2O24）. Critique of pure reason （Vol. 6）. Minerva Heritage Press.

Kuhn，T.S.（1962）.Historical structure of scientific discovery： To the historian discovery isseldom a unit event atributable to some particular man，time，and place.Science，136（3518），760-764.

Latour，B. （1987）. Science in action： How to folow scientists and engineers through society. Harvard University Press.

Lei，T.，Yan， Y.， amp; Zhang，B.（2O24）.An improved Bayesian knowledge tracking model for intellgent teaching quality evaluation in digital media.IEEE Access，12，125223-125234.

Lin， Y.， Chen，H.， Xia，W.， Lin，F(xiàn).， Wang， Z.，amp; Liu， Y. （2O23）. A comprehensive survey on deep learning techniques in educational data mining. arXiv preprint arXiv：2309.04761.

Locke， J. （1847）. An essay concerning human understanding. Kay amp; Troutman.

Loughnane，C.J. （2O20）.Body，environment，technics：Anethological approach to information.Universityof Glasgow.

Marawar，A.A.，amp; Chaudhari，A.D.B. （2O24）.The future of learning： Innovations in education.Academic Guru Publishing House.

Marques，L.，Costa，B.，Pereira，M.，Silva，A.，Santos，J.，Saldanha，L.，Silva，I1.，Magalhaes，P.，Schmidt，S.amp; Vale，N. （2O24）.Advancing precisionmedicine： A review of innovative in silico approaches fordrug development， clinical pharmacology and personalized healthcare.Pharmaceutics，16（3），332.

Mayer，R.E. （2O2O）.Searching for the role of emotions in e-learning. Learning and Instruction， 70，101213.

Miao，F(xiàn).，amp; Shiohira，K.（2O24）.AI competency framework for students. UNESCO Publishing.

Moral，A.， Castiello， C.，Magdalena，L.，amp; Mencar， C. （2O21）.Explainable fuzzy systems.Springer International Publishing.

Muigge，D.（2O24）.EUAIsovereignty：For whom，to what end，and to whose benefit？ Journal of European Public Policy， 31（8），2200-2225.

Nama，P.（2O24）.Integrating AI in testing automation： Enhancing test coverage and predictive analysis for improved software quality.World Journal of Advanced Enginering Technologyand Sciences，13（1），769-782.

Newton，I. （199o）.Mathematical principles of natural philosophy.Encyclopaedia Britannica.

Nguyen， A.， Hong， Y.， Dang， B.，amp; Huang， X. （2O24）. Human-AI collaboration patterns in AI-assisted academic writing.Studies in Higher Education，49（5），847-864.

Noddings，N. （2012）. The language of care ethics. Knowledge Quest， 40（5）， 52-56.

OECD.（2019）.An OECD learning framework 2030. Springer International Publishing.

O'Neil，C. （2O17）. Weapons of math destruction： How big data increases inequalityand threatens democracy. Crown Publishing Group.

Peters，M.A.，Jackson，L.，Papastephanou，M.，Jandric，P.，Lazaroiu， G.，Evers， C. W.， Cope，B.，Kalantzis，M.， Araya，D.，Tesar，M.，Mika，C.，Chen，L.，Wang，C.，Sturm，S.，Rider，S.，amp; Fuller，S.（2024）.AI and the future of humanity：ChatGPT-4，philosophy and education-Critical responses.Educational Philosophy and Theory， 56（9）， 828-862.

Popper，K.R.（1959）.The propensity interpretation of probability.The British Journal for the Philosophy of Science， 10（37），25-42.

Quinonero-Candela，J.，Sugiyama，M.，Schwaighofer，A.，amp; Lawrence，N. D. （Eds.）.（2O22）. Dataset shift in machine learning.MITPress.

Sen， A. （1999）. On ethics and economics. OUP Catalogue.

Sinha，R.，Elhafsi，A.，Agia，C.，F(xiàn)outter，M.，Schmerling，E.，amp;Pavone，M. （2O24）.Real-time anomaly detection and reactive planning with large language models. arXiv preprint arXiv：2407.08735.

Topol，H.，Demirkoparan，H.，amp; Pence，T.J. （2O19）.Morphoelastic fiber remodeling in pressurized thick-walled cylinders with application to soft tissue collagenous tubes.European Journal of Mechanics-A/ Solids，77，103800.

van den Hoven，J.，Vermaas，P.E.，amp;van de Poel，I. （2O15）. Handbook of ethics，valuesand technological design. Sources，Theory， Values and Application Domains.

von der Leyen，U.（2O24）.Europe's choice： Political guidelines for the next European Commisson 2024-2029. European Commission.

Wang，H.，F(xiàn)u，T.，Du，Y.，Gao，W.，Huang，K.，Liu，.，Chandak，P.，Liu，S.，vanKatwyk，P.，Deac，A.，Anandkumar，A.，Bergen，K.，Gomes，C.P.，Ho，S.，Kohli，P.，Lasenby，J.，Leskovec，J.，Liu，T.-Y.，Manrai，A.，. Zitnik，M. （2023）. Scientific discovery in the age of artificial intelligence. Nature， 620（7972）， 47-60.

Whang，S.E.，Roh， Y.， Song， H.，amp; Lee，J. G.（2023）. Data collection and qualitychallnges in deep learning： A data-centric AI perspective. The VLDB Journal， 32（4），791-813.

Wijaya，T.T.，Yu，Q.， Cao，Y.，He，Y.，amp; Leung，F(xiàn).K. （2O24）.Latent profile analysis of AIliteracy and trust in mathematics teachers and their relations with AI dependency and 21st-century skils. Behavioral Sciences， 14（11）， 1008.

Wu， C.（2O24）. Data privacy： From transparency tofairnessTechnology inSociety， 76，102457.

Xu，Z.（2O22）.Human judges in the eraof artificial intelligence： Challenges and opportunities.AppliedArtificial Intelligence，36（1）， 2013652.

Zawacki-Richter，O.，amp; Bozkurt，A. （2O23）.Research trend inopen，distance，and digital education.In O.Zawacki-Richter，amp;I.Jung（Eds.），Handbook ofopen，distance anddigital education（pp.199-22O）.Springer. Zhang，X.，Cai，Z.，Yang，X.，Luo，J.， Zhang，R.，amp; Zhang， Y.（2O24）. Game theory-based demand-side management for effcient energy collaboration in smart networks：A neighborhood-scale optimization framework.Electrical Engineering，1-18. Zhao，H.，Chen，H.，Yang，F(xiàn).，Liu，N.，Deng，H.，Cai，H.， Wang，S.，Yin，D.，amp; Du，M. （2O24）.Explainability forlarge language models： A survey.ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology， I5（2） ，1-38.

The Shift in Knowledge Production Logic in the Era of Artificial Intelligence and Educational Responses

Yuan Jing andWu Fei

Abstract： Artificial intelligence is driving a transformation in knowledge production from traditional inductive-deductive models to data-driven and algorithm-generated systems. This shift profoundly alters the way knowledge is generated， organized，and validated，while also reshapes subject cognition and application logic. Although this transformation enhances the dynamism and interconnectednessof knowledge，it also poses new challenges in terms of reliability，ethical standards， and equity. Education systems must adapt to this trend， evolve from static knowledge transmission to dynamic competence development， promote human-machine collaborative teaching， increase algorithmic transparency，and safeguard data privacy to mitigate inequities in technology use. To support the sustainable development of intelligent education，this study proposes to make systematic adaptation across four dimensions： reconstructing value rationality， innovating instrumental rationality，optimizing distributive justice，and strengthening ethical governance，and build an educational ecology that integrates technology and humanities. Future research should focuson the evolution of knowledge verification mechanisms， the cultural adaptability of educational assessments，and the operationalization of ethical principles into practical guidelines， so as to promote the coordinated development of cognitive expansion and human well-being in the process of intelligent education.

Keywords：artificial intelligence； knowledge production; educational transformation;ethical governance; human-machine collaboration

Authors： Yuan Jing，doctoral candidate of the College of Education，Zhejiang University （Corresponding Author： Janeyuan0225@zju.edu.cn Hangzhou ）; Wu Fei，professor of the College of Computer Science，director of the Institute of Artificial Intelligence， Zhejiang University （Hangzhou ）