5月16日周六，祝您周末愉快！广州阴雨，早起晨读，读到新加坡南洋理工大学陈成志副教授的一篇文章，引发了一系列的思考。
陈成志（Tan Seng Chee）副教授是新加坡南洋理工大学（NTU）副教务长（教育转型）兼教育学教席教授。
他是一位活跃于教育技术领域的研究人员，其研究重点是基于活动理论和知识建构的生成式人工智能的教学整合。在这篇文章是4月10日发表在 INSPIRE 博客上的题为《从绩效到智力自主性：人工智能在教育中的四维框架》（From Performance to Intellectual Agency: A Four-Dimensional Framework for AI in Education）。
在文章中，陈成志教授探讨了在高等教育中如何通过教学设计引导学生从被动使用人工智能转向主动的智慧赋能。
陈教授提出了一个四维框架，涵盖了从基础的辅助教学到更高阶的共同知识创造，旨在防止学生因追求效率而削弱自身的认知参与度。
文章强调，教师应当将生成式AI视为智力伙伴而非竞争对手，通过重新设计评估方式来培养学生的批判性思维。最终目标是确保学生在技术辅助下仍能保持自主学习能力，并利用工具实现更深层次的群体智慧协作。
陈教授提倡使用四维框架来帮助教育者了解学生如何与人工智能互动，将人工智能从被动的消费者转变为积极的创造者。
1. 从人工智能中学习（Learning FROM AI）
利用人工智能进行学习是基础。
在这里，人工智能扮演着导师或信息库的角色。
学生主要扮演知识寻求者的角色。
如果学生具备自主学习能力并积极处理人工智能生成的信息，那么，在这个层面上就能实现有效的学习。
虽然这一方面有助于建立基础知识，但如果止步于此，就会将学生限制在被动接受信息的状态，并增加他们将人工智能生成的信息误认为事实的风险。
2. 利用人工智能进行学习（Learning WITH AI）
在此，人工智能辅助学习引入了教学支架。
该工具不再仅仅是提供答案，而是认知伙伴。
在教学上，我们利用人工智能来支持学生在其最近发展区（ZPD）内的学习，即学生在辅助下能够完成但自身无法完成的领域。
这位“智力伙伴”应该激发更深入的探究，并作为一个反馈平台，拓展学习者自身的思维过程，而不是替他们思考。
3. 学习人工智能（Learning ABOUT AI）
为了保持自主性，学生必须具备人工智能素养。
他们需要了解所用工具的运作机制、偏见、局限性和伦理影响。
他们还需要知道如何利用人工智能进行有效学习，以及为什么将思考委托给人工智能会损害自身的学习。
你无法对一个你根本不了解的工具行使自主权。
4. 超越人工智能的学习（Learning BEYOND AI）
该框架的最终目标植根于知识建构的教学法，旨在超越人工智能的局限，推动学习的进步。
在这一阶段，目标从个体知识的获取转向集体理念的改进和知识创造能力的提升。
人工智能或许能够帮助整合信息或激发新的联系，但推进社群知识、评估细微差别以及创建新范式等艰巨任务，仍然需要人类的协作努力。
在文章中，陈教授认为，这个四维框架的要真正实施，教师必须作为第一位学习者。在能够有效地引导学生完成这一学习过程之前，教育工作者自身也必须亲身经历。
文章最后，陈教授指出，我们不应将重点放在与人工智能快速生成答案的能力上。教育的真正意义依然不变：培养学生的自主学习能力。如果我们精心设计如何引导他们使用这些工具，让他们从单纯的信息搜寻转向真正参与集体知识建构，就能确保认知重担始终落在真正应该承担的人身上：人类学习者。
陈教授的这篇文章所提出的这个四维框架的核心，是帮助教育者建立起动态发展的教学思维。其中的这四个层次并非互斥，而是可以融为一个教学闭环。
文章提出了一个很有深度的教育命题，它拆解了学生与AI关系的四个层次，其中，
从人工智能中学习（Learning from AI）的核心是把AI作为无限耐心的导师和学习资源库。在这个阶段，AI扮演传统教师的辅助角色，核心是提供个性化和即时反馈。
与人工智能一起学习（Learning with AI）的核心是AI作为协作伙伴和思维外骨骼。这是最关键的范式转换，AI从一个“答案机”变成了共同探索的伙伴，焦点是培养协作与批判性思维。
了解人工智能（Learning about AI）的核心是揭开人工智能技术黑箱，培养计算思维和AI素养。这不仅是学编程，更是理解其原理、局限性和社会伦理。
超越人工智能进行学习（Learning beyond AI）的核心是回归人之为人的根本，发展AI无法替代的人类特质。这是教育的终极目标，在AI越来越强的时代，人何以为人。
当前，不少学校在推动人工智能教育应用的时候，可能只聚焦于学习人工智能（Learning about AI），开设人工智能教育通识课。
我们可以借鉴“学习使用技术、通过技术学习、学习技术本身、超越技术思考”的框架来系统构建支持策略。他的这个四维框架也为我们推动人工教育应用提供了一个可资借鉴的路线图。
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