关于教育与技术的深层关系，文章深度剖析人工智能技术对教育的双重影响，直指当前教育领域存在的技术滥用与技术抗拒两大误区，并提出“超越技术进步主义，构建智能化教育新范式”的核心主张，为智能时代教育转型提供重要理论参考。
技术加速下的教育困境：“慢活”到“速成”的偏离
当前社会对“技术加速”的过度渲染，正让本应注重“慢工细作”的教育逐渐沦为“速成”。在绩效主义与消费主义的双重驱动下，教育活动被纳入“加法式”效率逻辑——单位时间内追求知识灌输的“量”，却忽视了教育对人的精神滋养与意义建构。“行动崩解成反应，经验稀释成体验，感受枯萎成情绪与冲动”，这种异化导致教育不再以“教化”为核心，反而成为人力资本生产的附庸，学生沦为分数的“奴隶”，教师陷入论文与影响因子的焦虑，管理人员则受制于绩效排名，教育的本质价值被数据指标遮蔽。
更值得警惕的是，生成式人工智能的快速发展催生了“技术狂热症”。部分教育机构盲目引入AI技术，试图通过技术革新实现教育“颠覆式创新”，却忽视了教育作为“精神性活动”的本质属性。文章强调，技术的颠覆性不等于教育的颠覆性，AI虽能替代部分专业性工作，但滥用可能导致人的精神“无产阶级化”，甚至引发“人工智残”风险。而与之相对的技术保守主义，则因对变革的恐惧拒绝技术赋能，同样阻碍教育发展。
数字规训的隐忧：透明社会下的危机
针对数字技术对教育的深度渗透，文章揭示了一个矛盾现实：数据主义虽提升了教育过程的“透明度”，却也加剧了“实质不公平”。可量化指标的评价体系看似客观，实则隐藏着对多元价值的压制——排名靠前不等于教育质量更高，数据优势也无法等同于人生意义。 “数据是盲目的，它不产生意义，不带来真理”，当教育价值被简化为分数、论文数等指标，那些无法量化的人文素养、批判性思维与创造力便被排除在教育目标之外，导致“数据上的优质教育”与“感受上的资源匮乏”并存。
在数字构建的“透明社会”中，教育还面临“独异性社会”的新挑战。随着注意力资源成为稀缺品，教育的筛选功能逐渐失效，“被看见”成为衡量价值的关键标准。少数“独异者”凭借技术放大效应占据舞台中心，而多数人因“不可见”沦为“沉默阶层”，形成“冰山型社会结构”。在这种结构下，教育不再是身份认同的核心渠道，而消费美学取代知识技能成为价值标杆，进一步加剧了社会分层与意义危机。
教育的转型路径：突破技术误区，回归育人本质
面对工业社会教育体系与智能时代需求的脱节，王建华教授提出教育转型的三大核心方向：
一是摒弃技术进步主义，反对“重理工、轻文科” 的功利化倾向，强调文科教育培养的适应性、想象力与批判性思维，这是人工智能难以替代的人类核心优势，“没有文科支撑，理工科难有突破性进展”，教育需实现人文与技术的有机融合，让AI成为“成”人的工具而非“统治”人的手段；
二是打破工业化教育“标准化、大规模、高效率”的范式，转向智能化教育“质量优先、独异性、多样性”的新范式，核心使命从“为工作做准备”转变为“为人生意义做建构”，帮助个体在后工作时代完成自我认同；
三是推进“人工智能启蒙教育”，培养个体的技术素养，使其既能善用AI的优势，又能规避风险，实现“以人工智能技术防范人工智能风险”。
面向未来：以变革思维守护教育本质
文章结尾强调，从工业化教育向智能化教育的转型，没有现成经验可循，更不能依赖“过去的成功模式”。而肯·罗宾逊的观点给予我们提醒，“教育改革不是改良旧系统，而是变革旧系统”，这需要教育者、政策制定者与社会公众共同突破认知局限，既要对技术创新保持理性乐观，也要警惕“将主观想要当成客观需要”的误区。
“人类文明正处在工业化向智能化转型的十字路口，教育不能假装什么都没发生。”未来教育的关键在于回归“人的自由全面发展”这一本质，在技术加速的时代守护教育的“精神性”，让教育真正成为“人对人的教化”，而非“技术对人的规训”。该研究为我国教育数字化转型与人工智能教育应用提供了重要理论支撑，也为破解“教育失灵”难题提供了新的思考方向。
摘编自《开放教育研究》2025年第5期