摘 要：随着人工智能技术的不断发展，AIGC技术也得到了越来越广泛的应用，AIGC在高等教育领域有着广泛的前景和潜力，但也为高等教育理念创新和方式变革等带来了新的机遇和挑战。对此，首先描述了AIGC多种模态里的“文本生成”的一种实例——ChatGPT。然后，探讨了高等教育数字化转型的新思路，包括高意识学习、技能本位教育和智慧教育三个方面：高意识学习激发学习者潜意识，由此转向无意识学习，可以开拓高维度的世界；技能本位教育突出技能优先的教育理念，可以助力于适应未来社会的需求的人才培养；智慧教育整合高意识层面下的技能、道德、知识、智能等要素，可以拓展教育教学的智慧化。最后，提出了数字社会文化综合治理的框架，旨在构建人机共善的数字德育体系。
关键词：高等教育；数字化转型；AIGC；高意识学习；技能本位教育；智慧教育
高等教育数字化转型是一种跨时代的系统性教育创新过程，它指将数字技术融入高等教育领域的各方面，推动教育组织教学范式、组织架构、教学过程、评价方式等全要素的创新与变革。高等教育数字化转型已逐渐成为全球教育界的共同趋势。“数字中国战略”提出以来，我国高等教育数字化转型取得了显著成效。教育部正在扎实推进高等教育数字化战略行动，不断完善教育信息化顶层设计和体制机制，以高水平的教育信息化引领教育现代化，推动教育高质量发展。但高等教育数字化转型是一个持续的过程，在转型过程中伴随着新技术的不断迭代创新，如ChatGPT就是一个具体的AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）产品，作为AIGC多种模态里“文本生成”的一种实例引起广泛关注，其文本内容生成力和广阔的应用前景对既有的社会生产关系和生产力带来巨大冲击。高等教育领域如何抓住AIGC技术带来的变革机遇，在数字化转型道路上持续探索新模式、加速推进智慧教育，是一个值得思考和探索的重点课题。在此背景下，高等教育必须平衡人与技术、技术与教育之间的关系，不断创设技术与教育融合的方式和思路，更新高等教育教学范式，培养面向未来的数字技能型人才，并构建人机共善的数字德育体系。对此，探究AIGC技术给予高等教育数字化转型的新动能和高等教育数字化转型如何乘势而上、抢占先机提前布局转型战略对国家创新发展和增强国际竞争力具有重大意义。
一、人工智能新赛道——AIGC
AIGC是指人工智能生成内容，它在高等教育和娱乐领域的应用已经引起了广泛的关注。一些AIGC产品已经被用于为高校课堂提供互动体验、辅助教育和游戏等服务，这些产品可能会对教育产生正面和负面的影响。比如，在文本生成方面，ChatGPT是一个基于OpenAI的GPT-3.5/4.0模型的中文对话生成器，它可以根据用户的输入生成各种文本，如诗歌、故事、代码等内容。ChatGPT可以用于娱乐、教育、营销等领域，提供更加自然和人性化的交互体验。在音频生成方面，Waymark是一个制作电视广告和数字视频广告的平台，它集成了ChatGPT模型，可以根据用户的需求和偏好生成不同风格和语言的视频脚本，提高了视频制作的效率和质量。在图像生成方面，Midjourney是一个基于OpenAI的DALL-E模型的图像生成器，它可以根据用户输入的文字描述生成相应的图像，还可以进行图像属性和部分编辑，如改变颜色、形状、位置等。Midjourney可以用于创意设计、艺术创作、教育演示等领域，激发用户的想象力和创造力。
一方面，AIGC技术可以帮助高校教师更深入地了解大学生的需求、兴趣和能力，提供个性化的学习方案和资源，使学生更加高效地学习。AI智能教育辅导系统可以为大学生提供实时、精确的学习反馈，帮助他们找到学习盲点，提高学习效果。云计算和物联网技术使得大量的学习资源可以方便地被获取和共享，极大地丰富了学生的学习材料。AIGC技术可以协助教师进行教学评估和改进，提高教育质量。另外，在线教育平台和远程教育技术让优质教育资源不再受地域限制，有助于缩小各大学、大学与产业、地区之间的教育差距。
另一方面，过度依赖AIGC技术也可能导致一些负面影响。例如ChatGPT在算法和数据上存在一定的偏误，可能会影响教师和学生的学术判断和决策。AIGC技术可能会收集和存储大量的个人信息，包括学生的学习数据、行为习惯等，这可能会引发隐私和安全问题。钟秉林指出当下高等教育数字化转型面临的挑战有：如何破解人工智能技术与教育教学融合面临的难题，增加课堂教学交互性和获得感，改善学习效果，提高学习效率；如何建设高校师资队伍，更新教育观念，转变教师角色，重构师生关系；如何优化高校学科专业结构、提高学科建设和科学研究水平；如何改革人才培养模式以及如何建设高教治理体系和治理能力现代化，理性应对人工智能对教育规律和教育价值的背离等新挑战。
二、AIGC赋能下的高等教育范式创新——高意识学习
智能时代高校人才培养的目标应包括培养学生批判性思考、创新、协作、跨界思维能力等。人类思维方式常具有线性倾向，但技术增长的速度却呈指数级上升。随着人工智能技术和图灵测试的不断深入与普及，人工智能是否具有“意识”等问题逐渐成为科学家和哲学家们试图解答的问题。在这种背景下，“意识性”被视为衡量人工智能是否智能的标准之一。考虑到人工智能的迅速发展，它似乎离拥有类人的“意识性”特征不再遥远，届时高意识（Higher Consciousness）将成为人工智能和人类的根本区别，是人类特有且超越人工智能算法的重要特性之一。
（一）高意识学习的时代背景与内涵
人工智能在知识提取、分析运算、学习语言、解释预测等方面有了显著的进步。Genefe认为，世界是个多维的现实体，在低维度中充满了无意识和斗争，但在高维度中，充满了美、极乐和圣贤。从意识层面看，意识逻辑层次模型（Neuro-Logical Programming）将意识分为六个层次，从下至上为：环境、行为、能力、信念价值观、身份、愿景。在不同层次上思考问题会得到不同的答案和解决方案。其中，环境、行为、能力是低三层意识，而信念价值观（做某件事的意义）、身份（要有一个怎样的人生，将如何实现生命的最终意义）、精神愿景（我与世界的关系，对世界的贡献及影响）是高三层意识。目前，AIGC等人工智能已在低意识层级上有能与人类智能相匹敌的趋势，但在需要直觉、灵感、顿悟和创造性思维的领域，人工智能还有待升级发展。面对人工智能的挑战，人类不但需要以高意识来应对挑战，还需要立足高意识层级来发展新的学习范式。
高意识是一种超越认知和感知后的状态，能让人对现实的本质、自我和生活等有更深刻的理解。Lyndsay提出有意识学习矩阵，将低意识学习到高意识学习分为四个阶段。（见图1）第一阶段是不知何为不知，即仅局限于自身的知识库中，并不能意识到自身知识的缺乏；第二阶段是知道何为不知，通过他人的指点，了解到自身知识的缺乏之处，并能制定相应的目标去学习新的知识或技能；第三阶段是知道何为已知，意识到自己掌握了新的知识或技能，并加以持续练习养成习惯，这种习惯会在潜意识中变成“天性”；第四阶段是不知何为已知，此阶段则需要一定的“开悟”，技能和行为将成为本能，即无需思考便可随意运用。
Innobatics提出了类似的学习和能力的“意识阶梯论”，将知识分为无意识的无知、有意识的无知、有意识的知识、潜意识的知识，将能力分为无意识的无能、有意识的无能、有意识的能力和潜意识的能力。在初始阶段，学习者完全不知道某些东西，甚至不知道它的存在。如学习者不知道西双版纳原始森林中存在某种特殊的昆虫，偶然的机会知道这个自己从未听过的昆虫名称。在下一个阶段，学习者虽知道它的名字，但仍对它一无所知。如学习者虽知道昆虫的名字，但仅存在一丝意识，仍对其一无所知。接着学习者通过各种途径学习这个东西，并不断巩固加深印象。如学习者通过观看野生动物纪录片，学习这个昆虫的属性和偏好，并能花费一定时间在网络、书籍等中寻找更多关于昆虫示例的信息资源，不断巩固加深印象。最后学习者不用再刷新认知，便能轻松检索出相关信息。掌握能力和技能亦如此。
（二）潜意识学习的理论基础与现实意义
精神分析学派和现代心理学中将心理过程分为有意识（conscious）、前意识（preconscious）和无意识（unconscious），其中无意识也称作潜意识。刘奎林和车文博也认为，把无意识称潜意识更贴切。其实，潜意识概念早在柏拉图和庄子等的思想中就有所体现，在近代心理学中被莱布尼茨、赫尔巴特、赫尔姆霍茨、茨里诺尔和费希纳等初步阐述后，弗洛伊德和布鲁尔又将潜意识的研究推向高峰。精神分析理论开创性地奠定了潜意识对人行为的决定性作用。弗洛伊德认为，人的心理包括显意识和无意识现象，无意识现象又划分为前意识和潜意识，人的心理活动主要是由潜意识引发的。弗洛伊德提出人的心理结构存在三种意识层次：本我（Id）、自我（Ego）、超我（Super-Ego），其中本我遵循快乐原则，只关注于满足个体的原始欲望。自我遵循现实原则，是对自身和外部世界的认知、理解和感知的总和，具有规划、协调和控制本我和超我的作用。自我受到社会文化的影响被形成和塑造，也可以通过学习和发展来改变和增强。超我遵循道德原则，是人格组成中代表理想的部分，是社会对个体的价值观和规范的内化，能督促自我加强控制、引导本能冲动，使人的行为符合社会道德规范。
人的行为和决定大多由潜意识控制，潜意识拥有优异的分析、洞察和知识体系。心理学家荣格在《潜意识与心灵成长》中写道，潜意识会操控一个人的人生，被称之为“命运”。荣格认为，潜意识影响着每个人的“人生脚本”，当潜意识被觉知、被意识化，命运就被改写了。如何利用好潜意识？荣格等认为，与自我进行沟通交流、保持内心的觉察和通达、通过冥想、正念等方法，可以提高领悟能力，与潜意识保持高度统一。稻盛和夫在《企业成长战略》一书中曾说，灵活运用潜意识还可以拓展事业。当人处于身心高度和谐的高意识状态时，往往会出现“灵光闪现”，可彻底颠覆自身的世界观、人生观与价值观。人类所努力追求的高度，就是意识上升到潜意识中所涌出的内容。在理性产物人工智能即将颠覆世界之际，人类应提前布局高意识层级的学习，发掘和利用好自身的潜意识。
潜意识具有社会和生物双重属性，并贯穿于实际生活过程的始终。荣格和弗罗姆进一步拓宽和深化了潜意识的概念，将其上升为集体潜意识和社会潜意识。荣格认为，集体潜意识是个体潜意识的更深层次，是在人类进化过程中社会环境和文化历史的因素在心理上的积淀，是一种超个体的共同的心理基础。弗罗姆在后期著作《图腾与禁忌》《文明及不满》等中，将个体潜意识解释为人类活动和社会文明的根源，认为社会的发展是潜意识矛盾斗争的结果。弗罗姆融合了马克思“社会存在决定社会意识”等思想后，提出了社会潜意识概念，旨在形成一个社会的观念和理性愿景。从弗洛伊德提出“潜意识”到荣格的“集体潜意识”再到弗罗姆的“社会潜意识”，潜意识的内涵已超越了个体而上升到人类社会、文明历史发展的维度，这对我们升维高意识再降维行动起到了引领性作用。
（三）高意识学习的目标追求与实现途径
人意识的提升最终是要达到超我阶段，超越“达克效应”的认知偏差。人的意识包含着感情、思想、欲望等，而潜意识则操控着感情和思想。这些思想和感情不但是人与人关系的基础，而且是社会历史发展的动力。潜意识与显意识相互补充、协同实现了理性认识的升华，这种非理性活动为人类认识自我开拓了新的境地。马克思和恩格斯指出，人的实际活动是基于意识形态的反射和反应，甚至头脑中的模糊幻想也是与物质前提相联系的物质生活过程的必然升华物。
早期人类的思维起点是一种以概括性表象为元素的思维，从这种低级的形象思维进而演化出了高级的抽象思维等，从而产生了自我意识，并作为内驱力推动意识的发展。意识具有能动性这一特有属性，体现在主体的差异性、目的选择性、创造性、层次性和预见性、独立性等方面。意识活动对主客体信息的能动性表明了意识具有一定的社会性。Paul认为，有意识学习需要充分发挥自主能动性原则和元认知原理。能动性是人用来完全掌控自己生活的方式，是一种为自己充当有效代理者的能力，它需要思想、身体和情感保持平衡、清晰地思考，并作出选择，创造积极的东西。
如何提升有意识学习阶层，发挥正向的自主能动性有7项原则：①控制刺激：摆脱让自己分心的情绪和负面信息，专注于完成一项任务；②选择性地合作：与良师益友一起工作学习；③运动：保持积极的态度，掌握调节自身最佳状态的方法；④管理情绪和信念：控制自己的情绪并能制定合理的规划；⑤终身学习：能意识到自身的不足并持续提升适应社会所需要的素养；⑥元认知：培养学习过程中的认知和控制能力，高意识学习鼓励学习者反思自己的学习过程，如反思遇到了什么问题？怎样解决问题？使用哪些学习策略？可以增强元认知能力，帮助学习者改进学习方法；⑦谋定而后动：谋划周密而后行动，知道目的再行动才能够有所收获。亦如阳明心学中明人、明事、明己，人须有为己之心，方能克己；能克己，方能成己。想要明己，就要修心，向内寻求，照见自我，克制欲望，把心安顿好。
依据有意识学习矩阵的发展路径，从低意识学习到高意识学习首先需要鼓励和反馈，让学生意识到自身的不足，开启学习的动机，然后给学生创设适切的学习环境、制定合适的学习目标，提供充分学习、培训和实践的机会，接着让学生巩固和交流已学到的知识，最后通过已内化的经验和技能完成任务并规划进一步的学习路线，达到“无意识”的学习状态。高意识学习是学习者在对新旧知识建立关联的基础上，立足于高意识层级，首先能提出问题、设定议题，利用技术和工具帮助调查问题空间、解法空间等，接着学习者能甄别、筛选信息，最后经过创新意识和思维技能（如逻辑、发散性、批判、设计思维等）重组和创生，构建出自己内部认知图式的学习范式。高意识学习的核心为主体意识，围绕主体意识有六个要素：问题意识、协同意识、审辨意识、价值意识、创造意识和愿景意识。通过一系列的学习过程后，学习者能将高意识学习习惯和成效内化为无意识学习，利用无意识层级的优势来指引智慧的跃迁。
三、AIGC赋能下高等教育内容变革——技能本位教育的兴起
高等教育数字化转型理念的核心是以人为本，要始终以学生和教师为中心，满足人的发展能适应和引领社会的发展。人工智能的发展迫使诸多行业转向完全自动化，而我国作为全球人口和劳动力最多的国家，要利用人口红利把握发展机遇，亟需改革高校以往人才培养体系，创新面向未来的教育教学模式。David曾说过，智慧是知道接下来该做什么，知识是清楚怎么去做，而技能则是指导如何去做。知识是技能的基础，而智慧是由技能赋予的，只有拥有相应的知识才能掌握技能，掌握适应的技能是通往智慧的前提。
（一）技能本位教育的时代要求：技能优先，知识为辅
如今，ChatGPT等AIGC技术能够快速提取和处理人类自古以来传承的任何描述性知识，并按要求生成和创新信息。人类既有的教育和学习体系伴随AIGC的应用和普及而受到颠覆性的挑战。为了满足社会数字化转型的要求，高等教育人才培养必须以创新型、复合型技能培养为引导，帮助学生获得面向未来的学习能力。将技能型人才培养作为高等教育数字化转型的重点行动方向已然成为国际共识。如世界经济论坛发布《未来学校：为第四次工业革命定义新的教育模式》一书中提出的教育4.0框架包含全球公民技能、创新创造技能、技术使用技能、人际沟通协作技能、随处全纳学习、问题化协作学习、学生内驱终身学习、个性自主学习八大要素，凸显出技能优先培养的未来教育理念。《斯坦福大学2025计划》在以设计思维理论著称的斯坦福大学设计学院牵头下正式启动，这次教育改革改变了以往自上而下的方式，代之以师生为主导。与其说《斯坦福大学2025计划》是一个方案，不如说它是一个对未来大学模式进行畅想的大胆的“设计”。该设计创新之处在于实现从封闭到开放的开环大学和从知识到技能的轴心翻转，以技能奠基，让学生自定节奏学习。
技能本位教育旨在提高教育效果和效率，提高知识以及个人技能，并培养能够为自己的未来把握方向的个体。高等教育必须适应当代社会发展需要，优先考虑构成终身学习和进步的基础技能、语言技能、思维技能和心理技能。在学习过程中不断发展技能，如理解所学知识，将其转化为实践，持续在头脑中构建认知图式，而不是从学习中单纯记忆知识。另外，学生在高校学到的知识并不总是能快速转化为实践，学生不知道如何应用所学实现教育目标、改进实践技能、发展心智技能以及社交和情感技能。因此，以技能学习带动知识学习与态度价值塑造是教育理念创新和认识论的革命。
（二）技能本位教育的核心价值和关键要素
作为培养高综合能力人才的主要场所，高校在大学生未来发展中扮演着重要角色。学生的综合能力是由技能、经验、知识、态度价值观四方面组成。技能是知识和态度价值观的结合体，能够协调两者关系，其实用价值远高于知识。通过以技能学习为主线，带动知识学习与态度价值塑造，可以促进个体综合能力的提升，并引发认识论革命和学习范式创新。从社会经济发展的角度来看，“技能需求逆转”（Skill Demand Reversal）是数字化时代劳动力市场的一个典型现象，表现为随着技术投资的放缓，对认知工作或任务的需求减弱，工作者会沿着职业阶梯向下流动，并挤出大量劳动力。这将导致技能结构和技能溢价的变化，并对收入差距、经济增长和技术创新产生影响。此外，从演化经济地理学的角度来看，经典的产业集群演化和产业创新网络等聚集理论正逐渐被技术关联（Technological Relatedness）理论所替代。经典的集聚经济理论认为地理邻近有助于知识溢出，但技术关联研究指出技术邻近才是知识溢出的决定性因素。这表明技术本位在社会产业未来发展中的重要性。
思维技能是技能本位的关键要素。世界银行（The World Bank）将现代社会所需的技能类型分为认知、社会和行为、技术技能三大类，并强调了认知技能的重要性，提出思维技能（如计算思维、推理、创造性思维等）是认知技能的核心。思维技能是成功执行、解决复杂任务和问题的基础。认知目标分类理论将认知过程分为记忆、理解、应用、分析、评估、创造，其中前三者是认知的基础目标即低阶思维能力，后三者涉及更复杂和更具挑战性的工作是高阶思维能力。思维技能学习有五个层次依次是：辨别、具体概念、定义性概念、规则和高级规则，其中高级规则是思维技能的顶层，即运用规则来解决问题。低阶思维技能包括理解、辨别、分类等，高阶思维技能包括逻辑、发散性、创造性、批判性、问题解决、系统性、计算、设计、文化思维等，也是面向人工智能时代的必备思维。教育的核心价值并不在于学科本身传递的知识，而在于学生获得更好的思维技能。教育的目的应该是教人如何思考，而不是教人思考什么，高等教育需要改善学生的思维方式，使学生能够自主思考，而不是让其记忆中充斥着他人的想法。因此，在目前知识化智能社会，进行高级思维技能的培养对社会的创新发展尤为重要。
（三）技能本位教育的实践策略：终身学习和微认证
终身学习对于社会的可持续发展至关重要。高等教育数字化转型目标任务之一是建设全民终身学习的学习型社会和学习型大国。为此，我国正在积极构建和优化终身学习体系，建设慕课、国家智慧教育平台，提供全民优质数字学习资源，并推动学习型单位、企业、城市和社区的创建。推进终身学习路径变革的主要方面是要增强学习的针对性，加强高等教育与劳动力市场和未来社会发展的关联性，并为学习者转换学习路径提供支持。这需要技能本位的开放性技能认证体系，利用“技能堆栈”来缔造卓越人才。Liam认为，每个人在其学习和职业生涯中都能拥有许多种专业技能，但这些技能所组成的技能集通常是没有规律和逻辑的。如果能将这些技能层叠或堆叠在一起，共同来打造你的职业优势，那这套特殊的技能集通常是独一无二的。构建技能堆栈体系，做好微认证包括五个要点：多元化联合设计微认证体系；设计多样化的满足个体、社会发展的技能资源库；同步个体技能表现的证据链；建立开放性的评估标准、评估方法和评估工具；采用公正有效的认证管理机制和建立持续改进的发展模式。
四、AIGC赋能下的高等教育形态升维——智慧教育的大目标
高等教育数字化转型的旨归是实现未来智慧教育。2022年我国发布的《无限的可能——世界高等教育数字化发展报告》中开创性地提出了教育数字化发展转化、转型、智慧三阶段论。智慧教育是高等教育从传统时代走向数字时代甚至未来社会的必然选择。目前，许多所谓的“智慧教育”概念实际上只是智能教育的扩展。虽然智慧教育已立足“精准、个性、优化、协同、思维、创造”的智慧原则，但目前实践方面还处于精准教学阶段，实为初级形态。以ChatGPT为代表的AIGC技术可以为智慧教育实践提供强大支撑，有助于揭示“智慧教育”的真实面貌并寻求相应的发展路径。
（一）智慧教育的内涵与特征：从智能到智慧
智能是指人类的思维能力，包括记忆、理解、分析和判断等。霍华德的多元智能理论描述了九种类型的智能。而智慧则是指人们对问题能有一个更全面、更长远的看法，能够做出最好决策并产生深远影响。智慧使人思想开阔、有创见，能够在广阔的社会背景下看待事物，并从不同维度寻找解决方案。智慧是一个价值取向的概念，强调有利于人类福祉的道德、生活、工作等决策。智能是智慧的核心基础，智慧是智力因素和非智力因素综合作用的结果，包含情感、态度、价值观等心理因素的集合。钱学森认为，智慧比智能高出很多层次，智慧的产生由知识、道德与实践共同作用，是德才合金、造福智能，是真善美的正能量。
目前，高等教育中的智能教育是指利用新兴技术提高教育产品在高校教学中的应用效果。而智慧教育更注重实践，以道德和向善为原则，关注学生的价值观、道德观、世界观和人生观。智慧教育体现出一种综合性能力，不仅是知识和技能的应用，还包含学生对事物的全面而深刻的理解。关于智慧教育升维，首先要将意识作为智慧的驱动力，其次用美德升华智慧，再次人机协同智能增强智慧，最后将数字智商与智商、情商、志商结合，培养符合国家长期发展战略和面向未来智慧社会发展需要的创新型人才。
（二）智慧教育的实践重点：以智能教育助力智慧教育
从历史的角度来看，每一次工业革命都会引起高等教育范式和图景的巨大改变。在AIGC技术的影响下，知识的爆炸与智慧的缺失形成了鲜明的对照，师生时常感到知识易取，而智慧难得。因此，利用好智能教育的优势创建智慧教育、培养有智慧的人便是教育发展的价值诉求。智慧教育将是人工智能赋能和智慧社会需求下教育体系发展的新阶段。智慧教育至少要在六个方面实现教育的创新：一是教育相关理论和理念的创新，推动教育学研究的深入，从工业社会中的理论、理念朝向智慧社会发展；二是重构人才培养的学科体系；三是变革教与学模式；四是学习评价体系的改变；五是提升数字化技术融入教育的成熟度，数字中国等数字化转型战略的提出昭示着未来社会发展的趋势，高等教育正处于网络化、数字化、智能化的虚实融合的教育环境中，良好的数字化生态要求更加成熟的技术和技术与教学的融合度；六是全面构建新型的现代化高等教育体系，现有的教育管理、教育评价机制已逐渐滞后于社会发展的需求，构建泛在化、扁平化、技能化、终身化的教育体系是通往智慧社会的必经之路。
智能教育是指利用现代信息技术手段提高教育效率和质量。智慧教育则是通过人机协同作用创变教学过程并促进学习者美好发展。智能教育对智慧教育全方位支持和赋能，具体包括以下多个方面：①建立多元化学习环境，如高校新基建、慕课、智能交互设备等；②丰富学习资源与服务，利用好AIGC多模态和大数据模型的优势提供更加精准、个性、智能的学习体验；③创新教学方式和手段；④推动课程创新和人才评价改革；⑤引发人机协同教育创新发展；⑥推进高教教育组织方式和治理模型变革，从而实现智能教育到智慧教育生态的全方位跃迁。
（三）智慧教育的新范式：eAI人本人工智能的发展
人是目的本身，人是理性和非理性的结合，拥有给自己创造行为准则的能力。因此，人不能是工具、手段和途径，技术只能是为人的发展创造条件。单纯的AI在教育中的应用存在感情缺失、情感缺失和文化缺失的局限性，体现在有知识但没常识，有精度但没温度，有个性但没人性。这些缺陷是AI在高等教育中应用的致命弱点。人工智能在教育中的局限性源于学习过于复杂、混沌和“生物性”，无法实现自动化。人本主义理念的发展促使HCAI（人本人工智能）教育新应用的出现，将促成新型应用范式——教育人工智能（eAI）的形成。eAI作为一种HCAI应用范式，其决策突出了以人机协同为中心的综合范式，并在与人的交互中逐渐呈现出人机联合决策的趋势。教育人工智能是混合智能的新境界，在教育中学AI、用AI、创AI。eAI的核心是遵循以人为本的理念，构建eAI生态体系，化解规模化教育和个性化培养的矛盾。实现eAI的教育效用，建设具有韧性的eAI生态，能解决高等教育系统的脆弱性问题。
人与人工智能的智慧提升是相互的。AIGC推动着高等教育理念、组织方式和运行方式的智慧化转变，促使“工业化教育”向“智慧型教育”转变，形成全新的跨学科、跨高校、跨时空的学习共同体和人机协同的群智决策系统。《道德经》提出“人法地，地法天，天法道，道法自然”。“道”决定事物的基本形式和发展规律。“法”是指国家治理方式，富国强兵和依法治国的思想。“术”是策略和手段。“器”是指方法论，是具体途径、手段、载体、场景和环境等。“道”可理解为思想、理念，它为其他要素的实现提供了引领和方向，即根本纲领，是“法”实现的依据。“法”介于“道”与“术”之间，好的“法”一定依循相应的道，而“术”运用的效果要依据恰当的“法”。“法”是沟通“道”与实现技能操作的“术”之间的纽带。“术”是技术、策略，是人们行动达成的具体做法，是对于具体问题的解决方法和手段。“器”则指工具装备和技术条件。“道法术器”四个层面体现了事物发展变化的阶段，包含了自顶而下理念引领和自底而上技术使能。作为智慧教育的新范式，eAI人本人工智能在“器”层级可为智慧教育环境搭建新基建，包括操作系统、智能学具、智慧学伴、智慧环境、智慧教法和智慧评估六种类型的创新构造；在“术”层级可为智慧教学技能的施展提供智能机器助手，其感知、认知、情感、价值、审美和文化计算能力，能促进教学模式更“个性化”；在“法”层级可使深度学习方法成为新型智慧教学法，通过与人协作的方式构建智慧教法类支撑结构，赋能学习的个性化、服务的自动化以及策略的智能化；在“道”层级为智慧教育提供理念引领，不断丰富和明晰其内涵与特征、方向与重点、目标与使命。（见图2）以技术算法为中心和人类中心主义发展的状态会因AI、AIGC的发展而彻底打破，eAI人本人工智能的发展进一步触及高等教育中智慧教育“道”的本质，即通往人机协同智能为中心的发展即将到来。
五、AIGC赋能下高等教育数字德育的挑战——构建人机共善的未来世界
虽然AIGC对高等教育资源管理、人才培养、学术创新等带来巨大机遇，但人工智能由于其技术复杂性、扩展性、不可控性和不可预知性，需要做好风险预估和防范工作, 以规范人工智能研发、生产和应用秩序。德育一直作为我国高等教育育人的首要工作，但智能技术无形中冲击着高等教育场域中的“学生”的主体地位，消解着学生的身体和心智的发展。因此，亟需预估、评判和预防未来人工智能发展可能引发的问题，面向未来建构数字德育体系。
（一）数字智能科技中存在的道德伦理难题
2023年3月，意大利个人数据保护局（GPDP）宣布禁止使用ChatGPT，并限制其开发公司OpenAI处理意大利用户信息。随后，德国、加拿大、法国等也加入限制ChatGPT的行列。3月底，一封超一千位人士联合签名的公开信呼吁暂停训练比GPT-4更强大的AI系统。人工智能与人类在思考方式、学习语言、生成解释能力和道德思考方面有极大差异。这类程序还停留在认知进化的前人类或非人类阶段，它们最大的缺陷是缺乏任何对产生智慧至关重要的能力。如果AIGC程序继续主导人工智能领域，那么人类的科学水平以及道德标准都可能因此降低。
隐私和数据安全、算法偏见和歧视、人工智能控制权和责任体、决策的伦理性、如何制定人工智能的道德标准等问题逐渐凸显。在高等教育中，如何保护学生的隐私和信息安全、确保学习反馈和评估的公正性和准确性、避免AIGC生成内容的价值异化和不良导向性、防止学生创造力和自我意识的降低等问题也正在显现。技术本身被认为是中性的，但如何使用技术，避免智能算法的设计存在“心计”，需要通过对人工智能的“善治”谋求人工智能造福于人类的“善智”。
（二）数字社会文化综合治理框架与机制
高等教育不仅是人类文明进步的重要组成部分，在推动科技文化进步、社会发展中扮演着关键角色，同时也是培养未来引领者和打造国家竞争力的首要途径。因此，高等教育中智慧教育需要文化基础、自主发展和社会参与的共同作用。其中，文化基础即人文底蕴，是人认知世界、实践文化、尊重他人、心系国家的情感态度和价值取向，即德行的养成。在数字时代，数字文化管理措施虽得到进一步拓展，但仍是碎片化、分散化的，没有形成统一的治理理论体系。基于此，本研究提出数字社会文化综合治理框架，（见图3）旨在明晰多方主体权责和文化治理内涵，为数字社会文化治理机制提供不同视角。
数字社会文化综合治理框架从个人-集体、法规-技术两个维度规定了治理向度。其中，个人价值观和集体伦理的公约性、自律性构成纵向维度，法规制约和技术监管构成横向维度，从四个方向共同努力共建数字社会文化的道德伦理机制。同时，在人机共善的数字德育方面，需要以美德、道德、伦理形成数字文化的德育基因，然后赋能于人机协同的智慧，从数字素养到数字智能最终上升到数字智慧。数字德育的主要实践路径包括面向全民的数字素养与技能教育、面向学生的数字智能教育、面向教师的数字能力教育、面向企业科技人员的数字伦理教育和面向领导力发展的数字智慧教育等。
六、结语
高等教育目前面临着前所未有的挑战和机遇。AIGC作为人工智能应用的新赛道，将在高教数字化转型过程中发挥重要作用。我们需要以高意识学习为核心，把技能本位教育和智慧教育相结合，构建高教智慧学习生态，推动数字德育体系的建设，以构建人机共善的未来世界为目标。在这个过程中，我们需要不断探索和创新教育范式，不断适应和引领时代的发展。按照目前技术迭代进化的趋势，若不提前应对，未来人工智能很可能短时间突破“奇点”，达到人类无法认知的高度。但是，只要人类一直拥有怀疑和探究问题的能力，在混乱的世界里寻找维持自己的秩序，那问题永远比答案更重要。
【祝智庭，华东师范大学开放教育学院终身教授，UNESCO高等教育创新中心特聘顾问；戴岭，华东师范大学教育学部博士研究生；胡姣，华东师范大学教育信息技术系博士研究生】
原文刊载于《中国高教研究》2023年第6期
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