人工智能背景下学习空间构建的问题与对策
摘要：传统意义上的学习空间主要是指用于学习的场所。人工智能背景下的学习空间是指基于人工智能技术激发学生的学习兴趣、调动学生活动参与的自主性、促成师生之间以及生生之间的交互行为、满足学生的学习需求、达成学生的深度学习的学习场所。当前,人工智能背景下学习空间的构建还存在着设计观念陈旧、交互弱化以及人机关系异化等诸多问题。人工智能背景下,学习空间构建问题的应对需要及时更新教师的空间观念,推进学习空间的发展;需要深化人工智能技术研究,构建交互型的学习空间;需要正确审视人工智能,防止学习空间的人机关系异化。
本文源自大学教育科学,2020(05):89-95.《大学教育科学》是经中华人民共和国新闻出版总署[新出版(2002)936号]文件批准，由原1984年创刊的《机械工业高教研究》更名的高等教育类学术研究期刊，现已成为全国中文核心期刊、中文社会科学索引目录(CSSCI)来源期刊(2014-2015年)，也是《中国学术期刊(光盘版)》和《中国期刊网》的期刊源，曾荣获首届《CAJ-CD规范》执行优秀期刊奖。她还是《中国核心期刊数据库》收录期刊，在"万方数据—数字化期刊群"全文上网。《大学教育科学》坚持理论探讨与应用研究相结合，为高等教育的改革与发展服务，为教育科学的繁荣服务。
学习空间的研究起源于教学空间。20世纪90年代之前,学习空间与教学空间的概念是互用的。2006年,美国学者戴安娜·奥布林格主编的《学习空间》一书指出了学习空间面临的技术挑战及其空间设计的发展趋势[1],关于学习空间的理论研究由此开始进入一个新阶段。在实践中,学习空间的构建也成为当下教育领域研究的热点问题。例如,国内外目前主要存在5个典型的大学学习空间的研究项目,分别是我国的未来课堂项目,美国的TEAL项目、SCALE-UP项目、TILE项目,以及澳大利亚的改造大学学习空间项目[2](P82-94)。这些实践项目为人们理解学习空间的内涵提供了良好的例证依据。人工智能作为一种利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能、感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的全新系统[3],通常包括机器学习、知识图谱、人机交互、虚拟现实/增强现实等关键技术。人工智能为学习空间的发展提供多种可能性,也给学习空间的构建带来诸多挑战。那么,人工智能背景下学习空间的构建究竟存在哪些亟待解决的问题?如何正确地审视与思考这些问题成为了当下教育教学领域中的关键议题。
一、人工智能背景下的学习空间
(一)人工智能背景下学习空间的内涵
学习空间是指服务于学生学习的场所。它可以分为真实的物理学习空间与虚拟的物理学习空间两类[2](P82-94)。人工智能背景下的学习空间可以被看作是基于人工智能技术激发学生的学习兴趣、调动学生活动参与的自主性、促成师生之间与生生之间的交互行为、满足学生的学习需求、达成学生的深度学习的学习场所[4]。其目的旨在满足教学形态的新需求,落实高阶思维、社会交互等素养的学习目标[5]。学习空间的特征主要体现在以下方面:其一,智能性。人工智能可以为学生提供智能学习环境,实现智能推送学习资源、智能监督学习进度以及智能辅导学习问题等功能。人工智能也可以为学生学习营造温馨安逸的气氛,它能够智能调试学习空间的温度、湿度与照明度,也能够智能调节桌椅设备的高度、颜色等。例如,华东师范大学启动的未来课堂项目能够通过调控学习空间的各项系数以改善师生的体验感。其二,交互性。人工智能可以保障学习空间内交互路径的畅通性,支持师生之间、生生之间以及教学主体与教学内容之间的多主体与多方向交互,使得每个人既是交互的主体,也是交互的客体,增强了学习空间交互的智能性[6]。例如,美国北卡罗莱纳州立大学发起的SCALE-UP项目,主张构建教师与学生、学生与学生之间互动式的学习空间,利用体验式、探究式的学习方法,鼓励学生主动探讨问题、分享观点,改善学习空间内的交互效果。其三,协同性。人工智能作为教学助手,可以帮助教师解决单一重复的教学问题,助力教师投入时间、集中精力培养学生的高阶思维,与教师共同实现高效化的教学。同时,人工智能还可以作为学习伙伴,与学生在协同学习的场景中共同完成协同作业、社会交互等学习任务。例如,澳大利亚教学委员会开展的改造大学学习空间项目,强调改造传统学习空间,支持同伴教学与协作学习。
(二)人工智能背景下学习空间的价值意蕴
首先,人工智能背景下的学习空间可以调动学生学习的能动性。人工智能技术可以依据学生的学习风格等基本信息,为学生设计个性化的学习方案,提供丰富的学习资源,密切关注学生的学习进展情况,灵活调整其学习步骤,给予学生针对性的教学指导,满足学生学习的个性化需求,提升其学习能动性。同时,人工智能技术也可以使学习空间的设计更加人性化,帮助教师充分考虑每一位学生的学习情况,增强学生学习的自信心,树立学习主体性意识,助推学习空间内每一位学生的主体性发展。此外,人工智能技术还可以对学生心理进行测量,研究其内隐的心理活动,精准聚焦其个性化的学习路径,提高学生的自主学习能力,促使学生积极参与学习空间中的每一项学习活动。
其次,人工智能背景下的学习空间能够有效增强学生进行知识学习的情境体验感。在人工智能背景下,智能技术可以创设“沉浸式”的学习情境,将传统学习空间中学生由于其想象力的局限性而无法直接感受到的教育内容以三维立体的形式呈现出来。于是,学生就会“设身处地”思考问题,而不是处于一种“置身事外”的状态,其潜在的求知欲就会被激发出来。此外,人工智能技术还可以利用3D模型增强学生对学习空间的情境认知感[7];同时,它也可以利用虚拟空间帮助学生获得情境存在感,让学生专注于学习情境当中。这样,学生就可以真实感知知识的生产过程以及理解知识的附加价值,进一步丰富自身知识学习的情境性意义和社会价值。
再次,人工智能背景下的学习空间有利于发展学生的高阶思维。人工智能技术以专家系统和深层学习方法为主线,变平面化、枯燥化的知识信息为图形、动画等生动形象的内容,有助于学生理解知识点的性质,明晰知识点之间的关系,梳理知识加工过程的逻辑层次,锻炼学生的逻辑思维。同时,人工智能技术可以为学生提供直观体验与交互体验的方式,帮助学生突破其想象力的界限[8]。于是,学生对于知识的认识可以摆脱片面性,形塑自身的整体性思维。此外,教师还可以利用人工智能为学生设定多元化的分析视角,启发学生站在问题的对立面进行思考,促使学生学会辩证看待问题,激发学生的批判意识,发展学生的创新思维。
二、人工智能背景下学习空间构建的问题
(一)学习空间的设计观念陈旧
人工智能为学习空间的设计提供了丰富的可能性。人工智能背景下的空间设计观念在很大程度上影响着学习空间的构建。然而,在当前实际情况中,人工智能背景下学习空间的构建依然没有挣脱断裂式的时空观与片面的空间载体观的束缚。
首先,人工智能背景下学习空间的设计仍然没有抛弃断裂式的时空观念。人工智能背景下,学习空间应当不但可以发生在过去、现在、未来三种时态下,还需要具备由长、宽、高所组成的三维立体构型。然而,在实际的学习空间的构建过程中,人们仍旧秉承传统的断裂式的时空观。学习空间仅仅存在于当时、当下,局限在片段式、横截面状、孤立的场域之中,具有割裂式、间断性的缺点。例如,教师在学习空间中的课前导入笼统、单一且浮于形式,没有充分利用人工智能技术把握每一位学生的已有的认知基础与一贯的认知风格,难以满足学生学习新知的个性化需求。这会导致学生新旧经验之间缺少“沟通的桥梁”,学生的学习顾此失彼,出现铺垫上面的缺口,前后衔接不足,缺乏整体性、连贯性与系统性。于是,这也造成了过去、当下与未来的学习空间之间失去密切的联系,学生尚不能随时随地在人工智能背景下的学习空间内开展一系列的学习活动。虽然人工智能技术在稳步向前发展,但是,这种陈旧的时空观念将会导致人工智能背景下的学习空间在具体构建层面上的倒退。
其次,人工智能背景下学习空间的设计片面强调知识主导的空间载体观。当下,学习空间的设计依然以知识为空间的载体,缺少与知识相匹配的教学事件的设计与情境的构建。在这种空间里,知识是学习空间的主宰。学生的学习仅仅停留在知识记忆的浅显层面,学生对于知识点的来源与用途的理解并不到位,难以自觉探索知识背后蕴含的符号意义。这种片面式的空间设计观念就会造成学习空间沦为单一的知识空间,导致学习空间的社会属性与精神属性未被真正开发并处于封闭状态。同时,这种学习空间设计观念还会导致灌输式教学的问题,使人工智能背景下的学习空间异化为用于高效接收知识的场所。众所周知,每一位学生都存在一个内在的自我[9]。教师应该利用人工智能,在帮助学生加深对事件的理解与情境的体验的过程中,唤醒学生自身的生命力,激发学生多样化的内在知识,启发学生个性化的内在自我。但是,这种空间设计理念将会视由外向内的知识传递为空间的主要活动,忽视学生已有知识的由内向外的引导,反而充分利用人工智能加速知识导入的数量与速度,造成僵化的知识导入式的学习空间。这将会削弱学生的认知能力,抑制学生的问题探索能力,使学生被迫沦为知识灌输的容器,或成为教学生产线上的同质性产品,难以满足每一位学生的个性化的学习需求。
(二)学习空间的交互弱化
交互是空间构建的重要因素,它有利于建立学生的知识体系,激发学生的批判意识以及发展学生的高阶思维能力。人工智能背景下的学习空间应该存在于教师、学生与人工智能之间所需构成的和谐交互的关系网络之中。但事实上,教学主体与人工智能在学习空间内并未实现多向的深层交互,还存在着线性的单向交互方式与情感交互不足等交互弱化的状况。
首先,线性的交互方式加剧了学习空间的交互不足。在实际情况中,教师、学生与人工智能三者之间的关系被割裂开来,网状结构遭受严重的破坏,沦为线性的、单向的信息传递形式。而且,人工智能自身的线性设计也在很大程度上影响着学习空间的单向交互。人工智能是一种以数学逻辑为基础的、计算性的机器创作,它与教学主体之间的交互往往表现为程式化的互动。同时,人工智能具有单向的“思维”方式,即主体输入知识,智能系统输出知识[10]。因此,人工智能只是单纯对人(教师、学生)发出的“刺激”作出“反应”。这种单向思维导致人工智能在学习空间内由教学体验情境的提供者、学生思维的开拓者沦为机械的答题者,造成教学主体与人工智能之间的交互虚无,体验式学习的效果不佳,学生思维能力的发展停滞不前等问题。此外,这种线性的交互方式还会导致学生对学习失去好奇心,对人机交互失去耐心,使学生愈加不适应学习空间中的交互活动。学生变得只关注自身的需求与利益,忽视了集一切教学因素于一体的学习空间的整体性。学生只顾一味地索取而不知回馈,他们愈加排斥学习空间的社会属性,逃避师生互动、生生互动、人机互动,拒绝加入集体活动。表面上,学生在学习空间内进行着“学习”这一社会活动。实质上,学生出于极度的自我保护的心理,将自己封锁在“安全地带”,置身孤岛之中,表现出“离群索居”“自我中心”的孤僻状态,成为人工智能背景下学习空间内部的“隐形人”与“非参与者”。
其次,情感交互不足也是人工智能背景下学习空间交互弱化的重要表现。情感可以对学生的学习发挥重要作用,情感交互也是人机交互的一项关键内容。然而,在人工智能背景下的学习空间中,人机之间的情感交互并不充分。第一,人工智能获取情感信息的渠道单一,情感识别不准确。情感是一个由众多复杂因素构成的综合性概念,学生情感具有细节繁多、内涵复杂的特性。同时,情感计算的研究尚处于起步阶段,人工智能对于学生情感特性的认知欠缺周密的考虑,尚未摸索出高水平的人机情感交互的机制。当前,人工智能主要通过识别学生的面部情绪获取关键的情感信息,情感交互止步于学生情绪的表达。即人工智能可以识别学生做出情感性反应的较为明显的变化过程,却不能检测出情感性反应的具体内容。例如,学生已经深刻理解“感人事迹”所传达的深厚情感,但并未做出强烈的情绪反应。这便超出了人工智能进行情绪识别的研究范围,导致情感计算的结果失真,造成人机之间缺失了非可操作性情感信息的交互,容易错失重要的情感细节。而且,人工智能现有的情感(情绪)数据库尚不完善,与人类本身的情感系统之间存在明显的排异反应。例如,面部识别研究领域所针对的基本情绪(喜怒哀惧等)并不是学习空间内高发的情绪类别(厌倦、疑惑、挫败等)[11]。第二,在人工智能背景下,教师对学生的情感认知只是停留在浅表化层面。一方面,教师时常忽视学生情绪的变化,更加关注学习空间内学生数据的变化趋势,仅仅依赖于人工智能对于学生的知识与能力等文本数据的分析,难以深入剖析至情感因素,却提高了人机之间非情感信息的交互速度。另一方面,教师也会忙于处理人工智能提供的各种信息,难以顾及与全体学生的互动交流,难以察觉每位学生透过面部表情等途径所要传达的情感需求。师生之间往往缺乏充分的面对面情感交流的机会,教师缺少对学生的真实情感的考虑与权衡,难以发掘问题背后的深层原因。于是,情感交互的比重在人工智能背景下的学习空间中显得尤为不足。
(三)学习空间的人机关系异化
人机关系是人工智能背景下学习空间构建过程中需要正确审视与认真处理的关键问题。当人们过度关注人工智能技术带来的教学效益的提升时,他们就会淡忘人工智能背景下学习空间变革的本质,造成“重量轻质”“本末倒置”的后果,还会在人工智能技术支持下的学习空间中迷失自我,丧失其主体意识。这将导致学习空间中人机关系的异化。
首先,人工智能对教学主体的控制引发了学习空间的关系异化。人工智能正在逐步赚取师生的信任,摧毁其模仿力、记忆力与想象力,主宰学习空间中知识的生产过程[12],吞噬师生的主体地位,由外而内扩大自身的主权领域,提高其权威地位,成为学习空间中课堂教学的发号施令者,操控教学主体的行为活动。同时,在人工智能背景下的学习空间里,师生也在与人工智能互动的过程中让渡自身的主体性。对于教学主体而言,技术似乎已经具备改天变地的强大力量,教学主体愈加相信学习空间内出现的问题都可以通过人工智能技术得到解决[13]。教师与学生开始沉浸于人工智能创造的各种便利环境之中,渐渐迷失了自己,逐渐受到人工智能的控制,沦为技术的奴隶。例如,人工智能基于自动保存的学生的学习资料,生成个性化的学习者数据库。学生无需个人的努力便轻易获取自身对于某一问题的疑难点、易错点等关键信息。这会加剧学生对人工智能的依赖感,损害学生的认知与元认知能力,致使学生愈加不珍惜个性化的学习资源。在现实情况中,教学主体被局限在人工智能搭建的包围圈内,他们渐渐失去洞察问题的能动性,自我弱化了问题探索与解构的意识,自动降低了自身在学习空间中的主体性地位。总之,教学主体与人工智能之间的地位关系发生根本性转变。人工智能与教学主体之间在“一进一退”的相互作用的过程中完成身份上的交换,形成新的主体与客体、控制与依赖的关系。
其次,人工智能对教学主体的替代加剧了学习空间的关系异化。人工智能是对人身体的延伸,它可以用于模拟、扩展人的智能,这寓意着智能技术与人的进一步融合。然而,人工智能技术自我更新的速度极快,将为学习空间的构建贡献更大的力量。教学主体为了更好地发挥人工智能的功能,竭力追随教学改革的步伐,不得不强迫自己接受技术更新的趋势、掌握相关知识、熟练运用操作技能。这在表面上是教学主体操纵人工智能,但在本质上是人工智能替代了教学主体,实现了对教学主体的反噬。在此过程中,人的身体内非生物部分所占比例呈稳步上升趋势,而生物部分的比重却日益降低,并且生物部分的价值逐渐被人忽视,最终呈现虚拟的身体[14]。更加严重的是,人类在未来将被以智能算法和大数据为基础的高级人工智能取代,失去对世界的统治权[15]。可见,在学习空间中,人工智能也正在侵蚀教学主体的生命属性,并且在潜移默化中掠夺教学主体的身体、侵占其生存空间、压缩其生命时间。而且,当人长期面对智能设备时,他的孤独感、忧郁感就会增加,演变为空间的孤独者。于是,人将变得空有躯壳,却丧失了丰富的精神内核,面临着被人工智能所取代而沦为“非生命体”的风险。这些都在一定程度上加剧着学习空间中人机关系的异化。
三、人工智能背景下学习空间构建的对策
(一)及时更新教师的空间观念,推进学习空间的发展
首先,需革新学习空间的时空观,扩大学习空间的研究范畴。学校需要聘请人工智能与学习空间领域的专家开展专题讲座,组织“人工智能背景下学习空间构建”的相关研讨活动,帮助教师正视人工智能、掌握操作技能以及理解学习空间、转变时空观念,将三种时态(过去、现在、未来)与三种维度(长、宽、高)的学习空间从理想带到现实,促使立体的时空隧道观在教师的“概念生态圈”中更为生动。一方面,在时间观念上,教师应当利用人工智能技术打破时空束缚,帮助学生从现实空间“穿越”时空隧道来到历史空间或者未来空间。另一方面,在空间观念上,教师需要彰显长、宽、高三维立体的空间形象,发挥这种呈现方式的优势,激勉学生的学习动机,提高学生的学习积极性。同时,“不同于物质实体的自然时空,虚拟时空彻底打破了时间的不可逆性和空间的地理局限”[16],时空观念的更新将进一步扩大学习空间的研究视野,推动学习空间的发展由实体空间转向虚拟空间。于是,教师不仅要主动接纳学习空间变革的现实,还要积极适应人工智能技术支持下的新的空间样态,同时警惕纯粹的虚拟空间将会导致的空间主体深陷虚无、迷失自我的风险。因此,人工智能背景下学习空间的研究应当切忌“一刀切”,避免学习空间走向虚拟空间的极端,充分利用虚拟学习空间的优势,弥补实体学习空间的不足,促成学习空间的虚实融合。
其次,树立正确的空间载体观,冲破知识空间的禁锢。教师应该发挥人工智能特有的虚拟现实与增强现实的功能,以知识为学习空间的承载物,创设与之相匹配的教学事件与学习情境。例如,美国麻省理工学院发起的TEAL项目,其目的旨在摆脱传统的填鸭式的知识灌输观,并且基于建构主义学习理论,构建技术支撑的、有吸引力的主动学习情境。在呈现方式上,这种以情境为知识载体的体验式学习能够充分考虑学生的已有认知基础,具有关联性强、可接受程度高以及易于理解的优点,更利于调动学生的学习兴致,帮助学生的身份变被动为主动,助力学生由机械接收知识信息的容器变身于问题的发现者、知识解构的探索者,使学生头脑内部知识加工的过程可以实现外显化,认知过程能够实现生动化。于是,学生不仅可以对知识的来源留下深刻的印象,还可以对知识进行迁移,灵活解决具体情境中的相关问题。此外,教师还应拓展学习空间的设计观念,由单一的知识空间延伸至社会空间与精神空间。人工智能背景下的学习空间应当建构社会关系、维护空间秩序、增强学习体验,变僵化、刻板的一维空间为灵活、动态的多维空间[17]。这愈加有助于学生形成自主学习、善于思考、勇于批判以及敢于创新的优秀品质,从而响应高等教育高素质人才观的号召,培养新时代所需的高质量人才[18]。
(二)深化人工智能技术研究,构建交互型的学习空间
首先,人工智能背景下的学习空间应当发挥空间学习网络的开放性,强化学习空间的交互功能。学习是建立连接与形成网络的过程,也是学习者主动创建个体学习网络的过程[19]。人工智能背景下的学习空间应当是一个动态生成的有机体,支持每一位学生学习网络的建立,增强学生个体网络之间的互动联通。同时,人工智能需要进行技术革新,“探索能增加每个人的学习机会的各种教育网络,使得人生时时刻刻都可以进行学习、分享及关怀。”[20]人工智能背景下的学习空间需结合教学主体、教学内容、教学手段等教学基本要素,构建互联互通的空间学习网络,实时收集与处理交互对象的身份(交互发起者与交互对象)、交互内容、交互手段等交互数据[21],充分发挥交互主体的作用,呈现多样化的交互形式。此外,人工智能背景下的学习空间还应当秉承包容的准则,创设与完善开放、联通的空间学习网络。基于空间学习网络的交互型学习空间将有助于维护学习空间内集体的共同利益,保障学生的个体利益,打消学生的个人主义倾向,瓦解学生的“孤岛式学习”状态,将其从封闭的学习空间中解放出来,使学生成为空间学习网络中必不可少的一份子,树立与提升学生的集体责任感,激发学生活动参与的能动性,破除人机交互的隔阂,克服单个人所具有的片面性、局限性和狭隘性,实现人的全面性、开放性和完善性[22]。
其次,人工智能背景下的学习空间还应当强化情感交互,挖掘交互内容的深度。研究者需要继续开发、完善情绪识别软件的功能,重点研究学习空间中出现频率较高的学生的学习情绪,建立健全人工智能技术支持的情绪数据库。人工智能需要及时扩大情感信息收集的渠道,提升其进行情感识别的精准度,避免错失学习空间内每一位学生的情感数据,提高人工智能背景下学习空间中情感交互的均衡性、高效性与准确性。同时,人工智能应当实时收集学习空间中的各种数据,并通过多样化的渠道,从学生的面部表情、身体姿势、语言信息中筛选出情感数据,提取学生的情感特征,鉴别学生的情感变化,从而帮助教师灵活调整教学策略,给予学生个性化的情感教学指导,有针对性地满足学生的情感需求。此外,教师也应当提高自身对学生情感因素的重视程度,积极参与到学习空间中情感交互的活动中去。教师需要发挥自身在学生情感分析方面的优势,以个人丰富的执教经验为支撑,对人工智能提供的反馈信息进行二次剖析,深入了解学生情感变化的根本原因,为学生提供最具针对性的解决方案。于是,师生之间的交互内容将不再停留于冷冰冰的数据,学生也会逐渐感受到来自于教师的情感关怀,并意识到自身处于被关心、被照顾、被理解、被尊重的状态。这有助于建构有温度、有情怀的学习共同体,打破以信息传递与反馈为主的空间交互的机械模式,丰富人工智能背景下学习空间构建的人文关怀。
(三)正确审视人工智能,防止学习空间的人机关系异化
首先,强化师生的主体性意识,防范人工智能的入侵。“人是由上帝之手制造的,任何人制造出的机器都无法与其相比,人的内部运动也比任何机器都要神奇”[23]。教学主体需要理性认识人与技术之间的关系:人具有主体性,技术的发展将受制于人的需求。一方面,师生是人工智能背景下学习空间的真正主体。主体性是人所特有的一种属性,在人工智能背景下的学习空间内,唯有教师和学生才能称作教学主体[24]。而人工智能只是一种高阶的技术形式,仅仅具备“非人”的属性,不能成为学习空间中的主体。而且,师生在学习空间中的主体身份有其存在的必要性。“人只有通过人,通过同样受过教育的人,才能被教育。”[25]尽管,在人工智能背景下,学生在学习空间中的行为表现有所增强。但事实上,人工智能作为一种技术,它并不具备育人价值,只是在某种程度上对学生的学习行为起到了辅助作用。另一方面,人工智能技术受制于教学主体及其教育活动。人创造了人工智能,决定了人工智能的产生。人的需求决定着每一项具体的人工智能技术的发展方向,人工智能技术的整体性也依赖于人的社会活动[14]。而且,人工智能只有在人的使用下才能释放出更多的能量,发挥更大的作用,呈现更强大的功能。因此,人工智能背景下学习空间的构建应当树立教学主体的危机意识,发扬其使命感,从而发掘学习空间的人文属性,使之成为约束人工智能的牵制力[26]。这将有效规避人工智能逃脱人的束缚,防止其造成重大威胁。
其次,教学主体需要正确把握人工智能的角色定位,消解技术对人的反噬作用。在学习空间中,人工智能应当合理发挥其技术特性,摆正其空间服务者的角色定位,以其技术逻辑配合教学的育人逻辑,服务于教师的教学工作,启发教师的教学智慧;人工智能应着眼于满足学生多样化的学习需求,促进学生的个性化发展以及推动教与学之间的和谐互动。而且,在学习空间内,人工智能技术的突破也必须秉承“以生为本”的原则,增强学生进行“沉浸式”学习的体验感,夯实学生认知发展的基础,激发其求知欲并及时扩大研究视域,服务于学习空间的构建。同时,教学主体应当挣脱人工智能对其的束缚,维系独立思考的时间,保留价值判断的空间,弱化自身对人工智能的依赖性,以其理性与道德制约人工智能技术的异化,有效规避人工智能技术对教学主体的反噬作用,扭转学习空间的关系导向。此外,人工智能也不是一项万能的设计,教学主体需要明晰人工智能技术的不足之处。相比较学生自主学习的内发性而言,人工智能技术具有外在引导性。但事实上,解决学生自身学习问题的根本途径仍需依赖学生能动性意识的觉醒。人工智能支持下的学习空间构建的出发点是为了学生的学习。既然学生作为研究的服务对象,他们的学习出现了问题,就应遵循从问题中来、到问题中去的原则,厘清问题根源所在,并有针对性地予以解决。
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