随着以ChatGPT为代表的人工智能大模型出现，人工智能的技术发展对教育教学的各个方面都产生了重大冲击。人工智能融入教育教学和赋能教学已经从概念上升为实践，并且正在催生新的教育教学形态。面对人工智能带来的教育大改革和大变化的时代，我们需要重新审视教育的本质与教学的目标。

1. 人类知识体系的构建

构建现代科学的知识体系，一直有理性主义和经验主义的认知观和实践论，其中一些问题长期存在争论，如果抛弃这些争论，只是从教育教学角度来谈的话，理性主义认为知识需要根据观察的现象，通过思想进行整理和抽象，从中提取一些基本假设，再经过逻辑推理得出新的知识，因此知识体系是分层次的，一个新知识的发现，或者提出被大家接受的新的假设，或者能够从已有假设根据逻辑规则推出。经验主义认为知识应该从对于现象的观察、实验和归纳中得到，现象之间的关系则反映了知识之间的某些连接，因此知识是以连接的形式构建的，形成所谓的“知识图谱”。

两种认知观各有长处，而且其界限也不是很清晰。其中的差异可以用古代巴比伦人和希腊人认知上的不同说明。古代巴比伦人是经验主义的认知观，它们通过细致的观察，甚至能够精准预测日食和月食，但是没有提出对于整个世界运行的模型，所有的知识都是经验性的。希腊人虽然在具体现象的描述上不如巴比伦人，但是却提出了各种世界模型，埃拉托色尼甚至提出了地球是球形的，并据此测量了地球的半径，这件事在巴比伦人那里是不会做的。从科学发展的历史看，理性主义的认知观能够对事物本质有更为透彻的理解，从而可以继续催生各种新的知识。

理性主义的科学观在文艺复兴时期，经过伽利略、牛顿建立的实证主义和培根、康德、笛卡尔等人发展的逻辑学得到发扬光大，逐渐形成了现代科学体系的基本架构，也是目前大学教学传授知识所遵循的原则。爱因斯坦说过：“西方科学的发展是以两个伟大的成就为基础的：希腊哲学家发明形式逻辑体系（在欧几里得几何学中），以及（在文艺复兴时期）发现通过系统的实验可能找出因果关系”。

用现在的观点来说，知识来源于经验，又要超越经验，理性主义强调挖掘经验背后的支配事物变化的规律，也称作是第一性原理。第一性原理被认为是人类理解世界的基本假设，而其它的知识必须建立在第一性假设上，即能够由第一性假设通过逻辑的方法推出。亚里士多德在哲学著作《形而上学》中提出，第一性原理是每个系统中存在一些最基本的假设，它本身产生了该系统中其它现象，所有的现象都可以回归到一些最基本的假设，并使用第一性原理来解释，这个基本思想在现代科学中也称为“还原论”。 ^①

2. 经验主义的浴火重生

随着ChatGPT的横空出世，人工智能大模型在各个领域的卓越表现似乎预告几百年来人类构造的，以理性主义为基础的科学大厦将发生颠覆性的变化。当前以大模型为代表的人工智能，其发现知识的途径属于经验主义的范式，即通过对于现象的广泛观察，形成大量的数据，在此基础上应用机器学习等手段，将数据进行“归纳和延拓”，得到新的知识。这种发现新知识的模式基本上分为三类：联想、类比、顿悟，它们在人工智能中分别对应泛化、迁移和涌现。这些技术在当前的人工智能中已经被广泛和深入的研究，并出现了像围棋博弈，蛋白质预测，以及几何定理推演这些出色的应用。但是对于现代科学体系所重视的提出假设并建立模型，以及逻辑推演的能力，在目前的人工智能中却表现不佳。

传统的科学观点认为，经验知识必须经过符合假设的逻辑解释才被认可，如不能在理性主义的框架下解释，仍不能成为公认的科学知识。一百次观察到三角形内角之和为180度，仍不能由此得出结论。但是人工智能的发展试图并且可能改变这一切，根据数据科学和统计学的观点，分布合理且数量充足的数据可以任意精度逼近真理，这意味着一种新的知识发现的范式（所谓科学研究的第四范式）正在崭露头角。在实际应用人工智能的过程中，也感受到目前大模型在知识发现和理解方面令人震撼的功能。

上一代以规则推理为特征的理性主义人工智未能取得成功，在沉寂了十几年后让位于当前以经验主义为特征的人工智能。第三代人工智能的兴起与成功使得经验主义研究范式浴火重生，得到了广泛的重视和普及。这种趋势自然会影响到大学的教学，人工智能大模型的广泛应用会使得学生潜移默化的从思想上接受新的知识获取途径，这是否有利于人才培养的目标实现，似乎需要进一步检验。当前普遍认为，知识起源于经验，但需要理性的提炼与升华，以纳入现代科学体系。换句话说就是，人类的认识开始于经验，形成于理性。随着人工智能技术的普及，大学教学正在从主要是知识传授转变到主要是知识的理解和创新能力培养，充分利用人工智能的优势，将经验性的观察和理论性的抽象很好的结合，以形成具有时代特征的人才培养新模式，在这个过程中，我们要享受但不能过多的依赖人工智能带来的便利。

3. 人工智能赋能教育

我们在讨论人工智能赋能教学时，无论是承担教学的教师，还是接受教育的学生，都有重新适应和主动应对新的教学环境的任务，这些问题直击教育教学的本质，即人才培养的标准是什么，它的意义是什么？对于理科、工科、人文社科、文学艺术等各类学生，人工智能的出现意味着需要做怎样的改革，以适应当前科学和社会发生的重大变革。

在新的形势下，教育教学模式可以转变，方法可以更新，但是人才培养所体现的对于人的教化，对于科学价值观的塑造仍然需要教育者和学习者的共同合作，而不是甩给人工智能，人工智能是一个服务人类发展目标的技术，而不是包办者。国防科技大学王怀民教授指出：“大模型就是工具，技术仅仅只是手段而已。但大模型不是一次性铸就的，这是一个和人类的进步持续同步进行的过程。” ^②

人工智能使得学生的知识面更广，视野更宽，但是仅有这些还不具备创新能力，需要具备多种能力的综合，包括对于知识和知识体系的鉴赏与批判能力，对观察的现象提出假设并建立模型的能力等，这些能力的形成仅有知识是不够的，需要对于科学创新的信念、洞见和领悟，需要与教师和同行的广泛交流，并且通过自己的学习领会与实践逐步形成。至少从目前来看，人工智能还无法给人类提供和交流这些能力和观念，这一点也许是人工智能难以逾越的高峰。人工智能可以促进创新能力的培养，成为教育的得力助手，但不能试图用人工智能替代学校和教师，需要做的是充分发挥人工智能和人类智能相结合的强大动能，塑造教育教学发展的新范式和新形态。

① 陈修斋主编，欧洲哲学史上的理性主义与经验主义（第二版），人民出版社，2007。

② 王怀民，大模型将推动教育变革，https://finance.sina.com.cn/tech/discovery/2023-07-09/doc-imzaaeuv3032019.shtml，2023