Page 481 - 2026年泸西县两会参阅

育学领域，深度学习的“深度”则聚焦于心理机能的发展，通过高阶认知

过程引导学习者深入探究学习内容，其复杂性在于学习者深层次的认知

活动、经验积累与情感投入。

当前，不少智能教育产品在帮助学生巩固知识上优势明显，但这并

不等于教育的高质量发展。创新人才培养需要帮助学生积累解决问题的

经验，从未知到已知的学习过程本身也是一种学习。用人工智能的术语

来讲，人类学习者也需要“预训练”，面对经典知识（优质数据集）探索

学习路径与策略（模型与算法选择），在梳理与探究（数据标定）中基

于现象形成概念（表征学习），并随时校正认知（技术调试）等。当然，

这些尚未涉及学习者的情感状态和认知风格。无论人工智能多么复杂，

算法中总有确定的、直接的、最优的路径，而人类学习模糊性、情境性、

个性化的特点决定了学习过程因人而异、螺旋上升、百转千回。

人工智能能否引导学生进入真实世界，促进学科实践和沟通合作，

增强人与社会的链接？能否超越“算法”的精准路径，在交叉地带、边缘

地带为学生带来创新的学习体验？这些是与教育质量提升密切相关的因

素，虽与技术联系紧密，但更为关键的是善用技术的“人”。尽管智能技

术在促进开放式学习和创造力发展上已展现出其价值，但在当下“人工智

能+教育”的蓬勃发展中，人们往往过度聚焦于“人机耦合”中的“机”之部

分，却对“人”的因素有所忽略；在智能教学产品的开发过程中，也时常

过分强调如何攻克难题、直接解决问题，却忽视了教会学生自主解决问

题的能力。明确区分利用人工智能直接解决问题与借助人工智能辅助学

生解决问题之间的差异，有助于我们更清晰地认识到教育的复杂本质以

73