智能手机时代下儿童家庭教育问题及对策
（二）儿童身心发展受限
随着智能手机用户日趋低龄化，越来越多的儿童成为小“屏奴”，视力问题也相应呈现低龄化趋势。生活中，随处可见儿童低头族，甚至一些不到三岁的孩子已经能够熟练使用智能手机。儿童正处于身心发展的关键期，过度依赖智能手机，不仅对儿童的身体健康造成损害，而且限制了儿童的社会性发展。许多孩子把智能手机当成“玩具”，将所有的探索欲、好奇心、专注力和创造力都倾注到手机上。当孩子埋头玩手机时，手机所带给孩子的体验屏蔽了现实生活空间，阻断了儿童的直接生活实践，也扼杀了儿童的人际交往能力，更有甚者，沉迷网络游戏而玩物丧志。所以有人说，要毁掉一个孩子，最好的办法就是给他一部手机。
（三）家庭成员关系淡漠
智能手机用户之所以呈现低龄化趋势，究其原因就在于其家长沉迷手机。《2014国民家庭亲子关系报告》显示：有17.8%的父母在与孩子共处时经常看手机；51.8%的父母偶尔看手机。也就是说，近七成家长身在孩子旁边，心却在手机上。而家长沉迷手机带来的后果更为严重，首先就是导致孩子效仿父母，同样沉迷手机。很多家长为了获得片刻的安宁，直接丢给孩子一部手机，家庭中“电子保姆”代替了父母的陪伴，孩子对手机的爱甚至超过了对家人的爱，曾有报道称因母亲不给孩子手机，孩子对母亲拳脚相加。其次，家长沉迷手机忽视了儿童的身心发展需求，把最灿烂的笑容都给了手机屏幕，留给孩子的却是忽视与冷漠，致使家庭监护不当、家庭教育缺失，因父母沉迷手机而导致儿童丧生的新闻更是屡见报端。纽约社会研究新学院依附研究中心主任米里林·斯蒂尔说：智能手机时代出生的宝宝，有四成以上在婴儿时期没有建立安全的依附关系，因为他们的主要照顾者在照顾他们的时候不专心。婴儿时期没有建立起来的安全感，会跟随人的一生。随着儿童越来越大，安全感的缺失甚至会造成人格缺陷。另外，过度沉迷手机还导致了家庭中夫妻关系、亲子关系的疏离。因长时间埋头玩手机，家庭成员间缺乏有效的互动和高质量的陪伴，家庭成员关系日渐淡漠，家庭“失语症”悄然盛行，家庭观念也逐渐淡薄。
家庭教育的应对策略
（一）转变观念，与时俱进
在智能手机时代，家庭教育者应转变观念，顺应时代发展的要求。移动互联网环境下的家庭教育与传统的家庭教育并不是简单的颠覆与被颠覆的关系，智能手机也不是单纯地带给孩子的只有灾难和祸害的。毕竟，智能手机是历史进步的产物，是人类文明步入一个新阶段的标志之一，因而智能手机时代是社会发展，也是孩子成长的常态环境。值得家长思考的问题在于让传统的家庭教育能够利用互联网的思维、模式、技术，促进自身的突破和创新，而不是使之成为家庭教育的短板、掣肘。家长应该充分利用智能手机的便捷，学习先进的家庭教育理念，运用科学的家庭教育方法，不断提高自己在智能手机时代下的家庭教育水平，才能发挥家庭教育的影响力，为孩子的终生发展奠基。
（二）以身作则，倾心陪伴
引导儿童合理使用手机，从根源上来讲还需要家长以身作则。家长爱读书，孩子才有可能养成良好的阅读习惯；家长爱玩手机，孩子必定痴迷于此。以玩手机为主的家庭和以读书为主的家庭，差别不仅仅在孩子的学习成绩上，更在于孩子人格的健全、安全感的建立上。所以说，家庭教育的黄金法则在于：你希望孩子成为什么样的人，你就先做什么样的人。处在身心发展关键期的儿童比起智能手机等“电子保姆”，更需要的是家长高质量的陪伴。所谓高质量的陪伴需要家长全情投入，真正参与到孩子的发展中来，与孩子建立心理的链接。这样大大增加了亲子互动的机会，深化了亲子交流的层次，使亲子关系愈加亲密。
（三）约法三章，合理使用
未来已来，既然“堵不住”，何不“疏而导之”？在智能手机时代下，杜绝儿童接触智能手机是不可能的。手机不能一禁了之，家长要做智慧的引导者，“禁用”不如“导用”。这就需要家长正视儿童使用智能手机的问题，理性看待智能手机，引导孩子合理使用手机。在了解孩子每个阶段生理、心理特征的基础上，根据自己孩子的实际状况，决定自己的教养策略；与孩子一起了解网络、学习驾驭网络，为孩子设置网络过滤器，与孩子同乐，重构亲子关系；进而培养孩子在移动互联时代所应具备的能力和素质，即应具备的、能够适应终身发展和社会发展需要的必备品格和关键能力，如自控力、专注力、核心素养等。比如在孩子首次使用智能手机等电子产品时与其建立规则，就如何使用、每次用多长时间等问题约法三章，既能锻炼孩子的信息技术能力，又培养了孩子的自控能力。
（四）丰富生活，开拓视野
日前，中国青少年研究中心发布了《中小学生网络游戏的认知、态度、行为研究报告》（以下简称《报告》）。《报告》显示，76.3%的学生从小学就开始接触网络游戏，父母对孩子玩游戏的监管大多以成绩作为标准。《报告》分析，中小学生对网络游戏大多持积极的看法，这意味着教育者需要用一种接纳的心态来看待少年儿童对网络游戏的态度。家长不应让孩子的休闲时间过于功利化，要让孩子的休闲生活有意义，就得让他们玩得有意思。可见，儿童课余休闲生活的乏味成了少年儿童走进网络游戏的助推器。这就需要家长摈弃将电子产品作为奖励的教育方式，丰富儿童的休闲生活，在现实的自然环境和人文环境中锻炼儿童体质，开拓孩子的视野，培养儿童多样的兴趣爱好，提升孩子的审美品位。
（五）政府重视，社会参与
净化网络环境，为儿童打造安全网络空间，仅仅依靠家庭单方面的努力还是不够的，需要政府和社会齐抓共管。针对一些家长在智能手机的冲击下，先是对孩子管不住，接着是不敢管，再后来就是放手不管，从而放弃了家庭教育的现状，政府应就家庭教育立法，建立完备的家庭教育体系和惩戒措施，防止家长对孩子疏于教育或放手不管。目前我国部分地区教育局就明令禁止在校学生携带手机进入校园，其他国家也有相关规定。其次，建立公益性质的网上家教平台，一方面开办网上家长学校，对家长进行家庭教育培训；另一方面建立家教资源库，共享家庭教育资源。这既可以为家长提供家庭教育的相关培训，还能为儿童提供学习和补习的服务。政府还应加强对网络的监管，相关执法部门要加大查处打击力度，坚决端掉诸如黑网吧、游戏厅等，还孩子一个纯净的“少污染”的环境；有条件的社区还可以提供青少年“无害上网”的场所。
结语
智能手机时代的到来不仅给家庭教育带来了前所未有的机遇，同时也使家庭教育面临前所未有的挑战，可以说智能手机时代的家庭教育创新是每一位教育者应作答的时代命题，也是全社会共同的职责。如果能够借助智能手机时代的东风，构建出适合新时期发展的家庭教育模式，不断提升国内整体的教育水平，也许会给中国教育开拓一片崭新的天地。
文章来源网络，如有侵权，请联系删除返回搜狐，查看更多
论智慧教育与智能教育的关系
郭绍青,华晓雨
(西北师范大学教育技术学院,甘肃兰州 730070)
[摘 要]针对当前智能教育与智慧教育概念不清,造成“智慧”名词乱用的现象,通过分析人类智能、智慧及人工智能的关系,对智能教育与智慧教育范畴进行了界定,明确提出智能教育是利用智能技术赋能教育,智慧教育是面向智慧社会的新教育,智能教育是智慧教育的组成部分与支撑条件。
[关键词]智能教育；智慧教育；教育变革；协同教育
一、引言科学发现与技术创新不断推动人类社会转型升级,原始社会后期人类掌握了冶炼技术,具备了利用金属制作工具的能力,生产力水平得到第一次质的变化,人类进入农耕社会,土地作为核心资源得到快速开发利用。农耕社会后期,蒸汽机的发明使人类运用机械动力替代了人畜动力,生产力水平得到第二次质的变化,人类进入工业社会,石油、矿藏等资源得到极大开发利用。科学发现与技术创新不断加速迭代,推动工业社会走过了蒸汽动力、燃油动力、电器动力到信息化的量化发展过程。工业社会后期,新材料、脑科学、大数据、人工智能等科学技术的快速进步与叠加效应开始推动人类社会进入一个新的转型期。数据成为新的生产要素,数字经济得到空前发展,并对政治、经济、文化等产生革命性影响。这一新的人类社会形态被学者们从不同的视角定义为智能社会、智慧社会。习近平总书记在党的十九大报告《决胜全面建成小康社会夺取新时代中国特色社会主义伟大胜利》中正式提出“智慧社会”的概念,标志着我国把新的社会形态定义为智慧社会。世界百年未有之大变局是全局性的,是指向人类社会的全面变革,是构成社会的经济、工业、医疗等全要素的变革与人类社会新形态的重组与再造。
教育作为构成人类社会的一个子系统,在整个社会发生转型的过程中,也同样进入变革期。教育不是要不要变革的问题,而是必须顺应社会转型发展实现教育革命性的变革。原始社会时期伴随性的情境教育活动产生,其核心是使人类传承生存知识与技能。原始社会向农耕社会过渡期产生了教师职业,出现了有组织、有目的的教育活动与机构,教育的核心功能指向是为统治者选拔精英人才,教育的政治、文化与个体功能结构初步形成。在农耕社会向工业社会过渡期,学校与班级授课制被确立,教育核心功能增加了为大工业生产培养合格劳动力,教育功能扩展为政治、经济、文化与个体功能等现有教育功能体系。当前,社会正从后工业社会向新的社会形态转型发展,社会的全面变革对教育提出了培养符合时代需求人才的新要求。新的社会转型伴随着持续的科学发现与技术创新,当前人工智能、大数据等基于数字技术的不断叠加创新在推动社会转型的同时,也在推动教育理论创新与体系重构。面向未来教育发展,智慧教育与智能教育两个概念几乎被同时提出,但在国内的研究与实践活动中却存在两个概念界定不清,混合使用与对等使用的现象。本文试图厘清智能教育与智慧教育的内涵与关系,以引导教育研究与实践能够明确边界。
二、人的智能、智慧与人工智能
(一)智能的内涵
在翻译过程中,汉语将Smart和Intelligence翻译成了“智能”,而在心理学研究中更习惯使用“智力”,本文把智能与智力作为同一概念使用,采用已经普遍使用的智能表述。对于智能(smart和intelligent)的解释,在韦伯斯特新世界学院词典中检索得到:intelligent的定义为“具有或表明高或令人满意的智力和心智能力,揭示或反映良好的判断力或健全的思想。”smart的定义为“具有或表现出高度的心理能力”。两项定义均侧重智能是人思维能力的表征,体现在认知水平和人的外显行为能力。人的智能是多维度发展的,包括批判性思维能力、创新思维能力、反思能力等,其重点是指向人的智力因素的发展。以霍华德·加德纳(HowardGardner)的多元智能理论(TheoryofMultiple Intelligence)为代表的观点认为,智能是一项心理表征或一种心理能力,它包含人的语言言语(verballinguistic)、数理逻辑(logicalmathematical)、人际沟通(interpersonal)、自我内省(intrapersonal)、音乐韵律(musical rhythmic and harmonic)、视觉空间(visual spatial)、自然观察(naturalistic)、肢体运动(bodily kinesthetic)以及存在(existential)等九种类型的智能。可以明确的是,智能的概念是聚焦在对人的记忆、理解、分析、判断等低阶与高阶思维能力以及智力活动形成的行为能力的描述范畴,核心指向对智力因素的阐述。
(二)智慧的内涵
汉语的智慧与英语的对应词汇是Wisdom。人类的诞生与发展伴随着智慧的衍生与进步,人类智慧的外在表现是创造与创新,人类通过不断制造新兴事物、制度、文化来推动人类社会的发展。中国哲学领域对智慧概念的解释出现在孔子的《论语》、《中庸》等著作中,认为有智慧的人必定是懂得中庸之道的人。同一时期的孟子、荀子、老子等古代思想家、教育家们也对智慧进行论辩,如荀子认为知识和道德及其实践对智慧而言都是不可或缺的,强调智慧的产生是知识、道德与实践的综合产物。近代时期,中国第一位明确阐释智慧学说的学者冯契认为,智慧是关于性(即认识自己)与天道(即认识世界)的认识以及对这种认识的认识(此即智慧学说)。钱学森先生1997年开始倡导的“大成智慧”(Science ofWisdom in Cyberspace)思想强调,人才培养中要注意量智与性智结合、科学与艺术结合、科学与哲学结合、逻辑思维与形象思维结合、微观认识与宏观认识结合,要综合促进人的逻辑思维、形象思维等要素的发展。“集大成、得智慧”是引导人们总揽全局,集知识、能力、智力、经验等多方面的发展,最终获得智慧、取得聪明才智与创新能力的学问。
西方哲学领域对智慧概念的解释以苏格拉底、柏拉图、亚里士多德等哲学家为代表。苏格拉底认为,人的灵魂里包含“理性”、“欲望”和“激情”三个部分,其中当“理性”作为主导这三个部分达成和谐统一状态的主体时,人类所拥有的知识和表现的行为则是智慧。柏拉图表示智慧是人类的最高层次。亚里士多德则认为“智慧就是有关某些原理与原因的知识”。心理学领域侧重在认知与意识层面探讨智慧的概念。
对智慧的解释更多来自哲学领域,学者们对智慧的解释存在一定的差异,但关于智慧是人类大脑对知识、思维、情感、责任、毅力等大脑活动的综合产物的认识基本相同。本文认为,智慧是人在社会与自然情境中,运用知识、经验,通过复杂心智活动解决问题、探索规律、创新创造等大脑最高层次活动的综合产物。
(三)人的智能与智慧的关系
通过对智能与智慧概念的分析,从人的智力因素发展视角看,智能(Smart/Intelligence)是智慧(Wisdom)的核心基础,智慧包括人的智力因素与非智力因素的发展,是智力因素和非智力因素等诸因素综合作用的结果,是包含人的情感、态度、价值观、世界观、认同感等心理因素在内的集合体。智慧是智力(智能)与非智力因素共同作用的终极结果。智慧包括智能,智能是智慧的一个子集,智能与智慧均以发展人的一般智力为前提,而智能主要指人的智力因素的发展,智慧更强调人的全面发展与综合素养。钱学森认为,智慧比智能高很多层次。智能是双刃剑,既可行善也能作恶；而智慧是德才合金、造福智能,是真善美的正能量,是晓宇宙、懂规律、创文明、怀人类、通天地、造幸福的能动力。
本世纪的教育发展趋势也诠释了二者的关系,相对于农耕社会和工业社会的教育,智慧社会的发展使全球主流教育的方向从强调知识教育逐渐转变到发展素质教育,从知识本位转向素养本位。智慧社会的人才培养方向逐渐从发展人类智能(智力因素)最终指向人类智慧(智力因素与非智力因素等),强调促进学习者全面发展、全体发展和个性发展,培养具有智慧的创新型人才。
(四)人工智能与人类智能的关系
2017年,国务院印发的新一代人工智能发展规划中明确提出:“经过60多年的演进,特别是在移动互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学等新理论新技术以及经济社会发展强烈需求的共同驱动下,人工智能加速发展,呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特征。”当前,人工智能技术还处于发展初期,随着未来的技术突破,将推动人类社会发展到新的社会形态。
通俗地讲,人工智能是让机器像人一样能听会说、会思考、能行动。人工智能充分利用脑科学、神经科学、心理学等学科的研究成果与计算机学科融合,试图模拟人的思维过程与行为,从而使机器能够从事人的智力活动。对人工智能的解释与定义并没有形成唯一的结论,相对比较系统的定义是:
“人工智能(Artificial Intelligence)是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。”人工智能这个词也可以解释为人类创造的机器能够模拟人类的智能,从事人类的智能工作的技术。人工智能(Artificial Intelligence)中使用了心理学研究中的术语智力(Intelligence),而不是使用哲学层面的智慧(Wisdom),可以明确人工智能的核心是使机器能够模拟人的智力,包括理解、分析、推理等。当前,人工智能的技术水平还处于弱人工智能阶段,即这些机器设备的外在表现具有了人的智能,但实际上不是真正具有智能。当然,人工智能研究者们试图使机器能够像人一样产生智慧,这一愿望还需要持续探索,需要强人工智能的突破。强人工智能认为,可以制造具有自我意识、感知觉的智能机器。通过上述分析可以明确:人工智能不是人类智能,人工智能是对人类智能的模仿。在讨论智能教育时,必然要明确,智能教育中的智能指的不是人类智能,而是人工智能。
三、智能教育与智慧教育的范畴
(一)智能教育的范畴
2017年,国务院印发的新一代人工智能发展规划中对智能教育给出了明确的定义:“智能教育是利用智能技术加快推动人才培养模式、教学方法改革,构建包含智能学习、交互式学习的新型教育体系。开展智能校园建设,推动人工智能在教学、管理、资源建设等全流程应用。开发立体综合教学场、基于大数据智能的在线学习教育平台。开发智能教育助理,建立智能、快速、全面的教育分析系统,建立以学习者为中心的教育环境,提供精准推送的教育服务,实现日常教育和终身教育定制化。”这个定义包括三个层面的内容,一是利用技术推动教育变革,推动新型教育体系的构建；二是开发与提供智能化、交互性的学习环境；三是提供智能化、精准化的教育服务。
智能教育是从技术的视角审视新型技术产品在教育中的应用功能,通过设计开发符合人的学习规律与教育规律的、功能完善的网络化、数字化、智能化的教育产品,使教育产品的应用与学习更加有效。针对智能教育,在国际上的普遍用词是SmartEducation或IntelligentEducation,而不是Wisdomeducation,这一点需要特别强调。利用以人工智能为代表的信息技术促进教育创新发展得到世界各国的高度重视,新加坡实施智能国家总体规划(intelligentNation2015,iN2015Planning),提出应利用信息技术进一步提高学习者的技能与思想。韩国教育科学技术部于2011年10月发布了《推进智能教育战略施行计划》,提出智能教育(SmartEducation)是一种自我指导的 (Self-directed)、激发动机的(Motivated)、灵活定制的(Adaptive)、资源丰富的(RichResources)和技术沉浸的(TechnologyEmbedded)教和学。澳大利亚于2012年在《聪明的澳大利亚人教育和创新(SmartAustralians:education andinnovation in Australia)》报告中,强调智能化的教育环境与模式,鼓励学校增加互动教室,改变学习模式,提高教师和管理者的能力。
迄今为止,关于智能教育的概念仍是众说纷纭,教育专家与人工智能技术专家等研究人员正不断讨论智能教育的概念。国际智能学习环境协会(TheInternationalAssociationofSmartLearningEnvironments,IASLE)将“智能教育”定义为“一个新兴领域,与智能技术、智能教学、智能学习、智能电子学习、智能教室、智能大学、智能社会等其他相关新兴领域并列”。部分学者在对智能教育进行概念阐释中强调技术参与教育的强弱程度。如Gwak(2010)提出,智能教育的概念包含两个方面:第一,智能教育关注的是学习者和内容,而不是设备； 第二,智能教育是基于先进IT基础设施的有效、智能、定制的教育过程。Kim等人认为,智能教育结合了社交学习和无处不在学习的优势,是以学习者为中心、面向服务的教育范式,而不仅仅是专注于利用设备。另一部分学者强调智能教育的教育范式,从模式和教育未来发展方向的角度进行概念界定。如刘邦奇认为,智能教育是基于人工智能、大数据等智能技术,以学习者为中心,建立情境感知、泛在互联、数据融通、业务协同的智能教育环境,打造智能型教师队伍,实现差异化教学、个性化学习、精细化管理和适切性服务,以推动人才培养模式及教学方法变革,促进学习者核心素养提升和创新型人才培养的新教育模式和形态。还有一部分学者分析了智能教育的特点,如MEST介绍了智能教育自我导向、积极性、适应性、资源丰富和技术嵌入五个方面的特点；Lee等人提出,智能教育的特征包括正式和非正式学习、社交和协作学习、个性化和情境化学习以及应用和内容聚焦。
综合各国政策与学者的研究观点,可以明确的是,智能教育中的智能不是人类智能,而是人工智能。智能教育不能解释为面向人的智能发展的教育,应该解释为利用人工智能赋能人类智能发展的教育,是通过人工智能技术支撑与促进教育的变革与发展。智能教育强调人工智能、物联网、大数据等智能技术及利用这些技术开发的教育产品在教育全流程的应用,并通过应用技术,促进教育与学习变革,提升整体教育水平与学生学习质量。
(二)智慧教育的范畴
智慧教育中的智慧是指人的智慧,在西方用词是Wisdomeducation或EducationforWisdom。钱学森先生“大成智慧”提到的也是Wisdom。西方关于智慧教育的主要理论包括马克斯·范梅南的智慧教育学理论,他强调智慧教育学不是关于教育的行为准则、技术或方法,它是指向实践的,是以“道德”和“向善”为原则的规范性活动。其次是心理学家斯腾伯格(Sternberg)提出的智慧平衡理论,该理论强调智慧的教育是让学习者的智能在平衡人际内外关系和人际利益方面得到有效应用。针对智慧教育的基本方法,西方的主流观点是:挑战信仰、提升价值观的表达、鼓励学习者自我发展与自我反省,以及培养道德与情感。
我国对智慧教育的研究以钱学森先生的理论最为完善,钱学森先生认为马克思主义哲学(辩证唯物主义)作为人认识客观和主观世界的科学,它所坚持的世界观、发展观、方法论,对各门科学技术的建构、研究与发展有着非常重要的指导作用。钱学森先生提出:“能站在高处,远眺信息大洋,能观察到洋流的状况,察觉大势,做出预见。这就需要智慧了,需要‘大成智慧’了”,并指出“‘大成智慧’在于微观与宏观相结合,整体(形象)思维与细部组装向整体(逻辑)思维合用;既不只谈哲学,也不只谈科学；而是把哲学和科学技术统一结合起来。哲学要指导科学,哲学也来自科学技术的提炼。这似乎是我们观点的要害:必集大成,才能得智慧！”钱学森先生的论述既提出了智慧教育的方向,也对智慧教育的实施过程提出了观点。
要理解智慧教育就需要从两个维度来进行审视:一是从教育功能指向与国家人才培养战略视角,把智慧教育理解为面向人的智慧启迪的教育,也就是人才培养的质量与人的发展的根本指向问题。在社会发展史与教育发展史中,培养什么样的人与社会发展阶段密不可分。后工业时代脑力劳动产生的社会价值在社会总价值中的占比持续上升,科学技术创新能力成为社会发展的第一生产力,科学技术的不断创新与融合叠加效应使国家竞争进入高科技与创新型人才的竞争新阶段。美国发起的贸易战是战争的另一种形态,同样是你死我活的战争,其根本还是要遏制或击垮其他国家的高科技体系与阻断创新型人才的国际化培养。世界各国都看到了脑科学、神经科学、新材料、生命科学等科技的快速发展,特别是以人工智能为代表的新兴信息技术的快速迭代创新,也都预判到社会的转型发展,以及在转型过程中对人的思维方式、生产方式、社会治理、生存与生活方式的巨大影响。创新型人才成为这次变革与竞争发展的核心,据此各国纷纷调整本国的人才培养战略。中国确定的立德树人的教育总方针,提出了德、智、体、美、劳的育人方向,明确提出培养知识型、复合性、创新型人才的具体要求。创新型人才培养的根本是通过高质量的教育促进智力与非智力因素的全面发展,通过高质量的教育使所培养的人才更具智慧,在这个维度上可以把智慧教育理解为面向智慧社会的教育,是启迪人的智慧的教育。
二是如何面向智慧社会人才培养的需要,对构成教育的各要素进行优化升级与重组再造,构建面向智慧社会的新型教育体系,使教育更加有质量,满足教育要指向人的智慧发展的需要。这涉及对工业革命奠定的学校教育体系与班级授课制的深刻反思,实现新教育体系构建中对工业社会教育体系的继承、发展与创新。在这个意义上讲,智慧教育也可认为是教育学发展的新阶段,是智慧社会的教育。智慧教育至少需要在以下几个方面实现教育的创新发展。
第一,智慧教育强调教育学基本理论的创新发展。在农耕与工业社会社会发展水平与人类对科技、社会整体认知发展水平上构建的教育理论体系,已经暴露出无法解释与指导当前教学实践活动的苗头。面向智慧社会的教育,推动教育学研究的深化发展,实现教育学基本理论的继承、发展与创新,推动工业社会构建的教育学理论体系向智慧社会教育学理论体系发展首当其冲。
第二,智慧教育要求实现课程观的根本改变与课程体系重构。复合型人才、创新型人才的培养目标表明,继续使用以学科细化分类的和以知识体系支撑为核心的课程结构已经不能适应智慧教育的需要,重构人才培养的课程体系是智慧教育的核心内容。可喜的是,在基础教育领域已经可以看到课程体系改革的大趋势,义务教育课程方案和课程标准(2022年版)在一定比例上提出了跨学科内容教学的要求,同时在基础教育领域实践中广泛开展的STEAM教育实际上是一种综合学科课程的融合开发与实践活动。
第三,智慧教育推动教学模式与学习方式的根本变革。自主、合作、探究学习是教学模式与学习方式变革的主导方向,素养教育是智慧教育的实现路径。国际组织与发达国家都在全面推进素养教育,中国发布的《中国学生发展核心素养》标志着中国进入素养教育新阶段。各国的核心素养在框架上相似度很高,表明各国在理解智慧社会创新型人才培养的要求上具有共同的认知。改变传统以知识传授为核心的讲授教学模式,发展学生问题解决、批判性思维、创新思维等高阶思维能力成为教学模式变革的重要方向。因材施教、规模个性化教学等需要通过教学模式与学习方式的变革来承载。
第四,智慧教育需充分发挥新兴信息技术及教育产品的功能作用,智慧教育既是面向智慧社会的教育,也是植根于智慧社会的教育。大数据、虚拟现实、人工智能、区块链等新兴信息技术正在快速推动数字经济的创新发展,在数字产业化与产业数字化的过程中,数字化服务业的发展快速推进。国家教育数字化战略的实施,正在推动教育植根于网络化、数字化、智能化的虚实融合教育环境之中,在教育全流程、全要素中融入数字教育资源、数字工具、平台等技术产品,推动教育的泛在化、精准化的教育服务生态建设。
第五,智慧教育需要构建现代教育体系。以基础教育、职业教育、高等教育等正规学校教育及成人教育、社会教育、家庭教育等构成的现有教育服务体系已经不能满足个性化、终身化的教育服务需要,推动现有学历教育体系的网络化服务升级,打造物理空间与虚拟空间相融合的新教育服务体系是智慧社会发展的需要。数据驱动的教育治理体系建设将推动现有层级化的管理体系走向扁平化,进而推动教育治理的精准化。基于全过程、全要素、动态化、智能化的综合素质评价体系建设将全面改变现有人才选拔与评价方式,当前现代教育体系建设需要在体制机制方面进行全面的创新与发展。
四、智能教育对智慧教育的支撑功能
上述对智能教育与智慧教育的范畴界定,充分论证了智能教育与智慧教育不是对等的概念,智慧教育是面向智慧社会,根本指向促进人的智慧发展的新教育。智能教育是利用智能技术赋能教育创新发展的教育,智能教育的创新发展能够更好地为智慧教育的实施提供支撑保障。智能教育是智慧教育的下位概念,是智慧教育的一个子集。智能教育是智慧教育构成要素中最具活力的要素,智能教育的创新发展将对智慧教育体系构建起到重要作用。智能教育对智慧教育具有全方位的支撑和赋能作用。
(一)提供智能化教育环境
国家新基建规划的实施,推动了以物链网、互联网、5G、人工智能等新兴信息技术支持的国家数字化基础设施建设,为国家经济体系的数字化改造与智能升级提供了基础性保障。教育新基建强调了信息网络、平台体系的建设,这是智能教育的重点创新研发方向。通过对5G、人工智能、大数据、云计算、区块链等技术的综合叠加,提供符合教育发展需要的智能学习支撑终端设备与网络平台服务体系,推动物理教育环境与智能教育环境的融合,为智慧教育的实施提供虚实融合、无缝衔接、开放泛在的智能化教育环境。具体可归纳为三个方面:一是在教学、管理、服务、生活各方面广泛使用智能交互设备,具体表现有智能教室、智能个人终端、智能图书馆、智能安防、虚拟仿真实验室等；二是智能教育云平台,以数据驱动的各类教务管理、人事管理、智能个性化学习支持服务系统,虚拟博物馆等开放服务供给,为学习者提供网络化、智能化的教育服务；三是智能交互设备的拟人化发展,智能导学、智能伙伴、智能教师等各种智能代理角色以机器人等物化形态或虚拟形态出现在学校、家庭、社会等不同场所,成为学习者的指导者、帮助者,并能够通过可穿戴设备、智能终端、智能传感器等追踪、记录学习者所处的时间、空间、学习状态、学习需求等信息,准确理解用户的行为与意图,提供精准化服务。
(二)促进多类态数字教育资源服务体系建设
自从2010年提出教育信息化的概念,数字教育资源的概念开始替代多媒体教育资源概念。经历20多年的发展,数字教育资源的内涵已经从低技术含量的知识类数字教育资源,如微课、MOOCS、数字图书等,发展到虚拟仿真系统、以知识图谱支撑的自适应学习系统、虚拟情境化交互体验学习系统等高技术含量的多类态资源,并正在向智能虚拟交互学习资源体系化方向发展。元宇宙概念为数字教育资源的发展提出了一个新方向。数字教育资源与物理空间中的教育资源相融合,共同构成了支撑智慧教育的资源服务生态,其中最具活力的是数字教育资源。
充分利用大数据、学习分析、人工智能技术、虚拟现实技术等开发的新型数字教育资源将具备以下基本特征。
1.网络化的特征。数字教育资源建设的基本思想是网络化出版、发行与服务,网络化服务使数字教育资源具备信息复用与价值倍增效益,使学习者随时随地获得公平的数字教育资源服务,推动优质教育资源的全民共享与公平化。
2.虚拟化的特征。虚拟现实、增强现实与混合现实等虚拟技术推动的基于情景性、高沉浸性、交互性的功能,使数字教育资源开始具备良好的人机交互体验,使学习者能够获得身临其境的心理感知。
3.多媒化的特征。多媒体资源的混合使用是教育技术近百年发展史中研究的方向,数字教育资源是文本、视频、动画等多种媒体资源的有机整合、功能互补和作用叠加,并通过嵌入交互技术、智能技术使数字教育资源更具活力,多媒体资源的融合使用能够充分调动学习者的多感官功能,促进学习的有效性。
4.智能化的特征。大数据、人工智能技术的应用,使基于数据分析技术的数字教育资源开发与服务得到快速发展。数据挖掘和学习分析技术实现以个体需求为导向的数字教育资源服务供给,通过对学生学情数据记录和资源应用全过程数据的有效采集和分析,为用户提供符合个体差异的动态、精准、个性化的支持服务。同时,智能代理的嵌入,将使数字教育资源服务走向更加自然交互的方向。
5.社会化的特征。数字中国推动了智能城市建设,虚拟图书馆、虚拟博物馆、虚拟音乐厅等公共服务虚实融合发展,各类社会群体、基金会、研究机构等数字资源的建设与开放共享,将构建起基于全社会资源,并赋予教育功能的数字教育资源服务新体系。
(三)推动智力资源服务驱动的数字化课程服务体系建设
数字化课程体系建设强调共享、协调与可持续,以满足大规模传播和用户使用的现实需求。数字化课程具有潜在的变革性特征,例如具有更大的互动性、个性化和定制性,更多样的社会互动,更低的成本和更大的可访问性的潜力。借助技术赋能的支持作用,数字化课程体系建设能够有效弥补线下传统课程的不足,通过对课程资源的筛选重构、课程场域的有效设计以促进对课程策略的迭代更新。中国大学慕课网等平台可以为数字化课程的服务生态建设提供典型案例。“互联网+智力资源服务”能够使具备教育服务资格的人员进行跨区域的教育服务。华中师范大学与武汉理工大学互聘近百名教师互开网络课程,进行学分认定,是当前教育体制下教师智力资源服务的案例。甘肃省推动“互联网+师范院校支教新模式”、“三个课堂”的应用模式、名师工作室等的本质都是在智力资源服务的驱动下,实现数字化课程或数字教育资源服务生态建设的过程。
(四)引发人机协同教育创新发展
智能教育强调智能技术群推动教育发展的功能,而忽视或者较少研究人类教师的作用。从社会学、人类学与社会系统论的视角出发,智慧教育作为第三次教育革命的结果,是人工智能与人类智慧相融合,指向学习者的高级思维发展、创新能力培养,启迪学习者智慧的教育。需要同时关注人类教师与人工智能所实施的教育的融合与叠加效应,人机协同教育是智慧教育的本质特征。教育者们必须要面对人工智能持续发展将逐渐替代人类教师的部分任务的现实,低阶思维发展的教育会被人工智能所替代,而人类教师将在学习者高级思维能力、非智力因素培养方向发挥作用,构建人工智能与人类教师间对话、协同、互补、倍增以及融合的人工智能与人类智慧的协同教育是大势所趋。人类教师基于人类特有的思维和智慧,在人际关系、情感教育、合作能力、创新能力、高级思维、伦理道德、启迪智慧等方面为学习者提供引导与帮助。智能教育的深入发展将推动教师角色转变,借助布鲁姆分类法修订版,对人工智能、智能教师和人类教师在认知领域承担的主要教学任务做一个粗略划分,这种划分可能并不完全合理,但可以代表一个分化的方向(如图1所示)。智能导师、智能助理等人工智能教师的出现,承担了大部分记忆性、规范性、理解性知识的教学任务。人类教师的重点将迁移到高阶思维的教育,帮助学生完成分析、评价和创造层的认知水平发展,在不同的实践经验与思维碰撞的情景中启迪学习者的智慧。当然,人工智能尚处于初级阶段,随着大数据智能、跨媒体智能、群体智能、混合增强智能、自主智能系统等技术的不断创新发展,人工智能将会在更多的方向替代教师的简单劳动与低层劳动,进而推动教师向更加复杂、创新性劳动发展。
图1 人工智能教师与人类教师的角色定位
(五)加速教育评价方式变革
工业社会形成的传统教育评价方式在一定程度上成为阻碍当前教育创新发展的因素。顺应《总体方案》的要求,利用大数据、人工智能等新兴技术,将会积极探索开展学生学习情况全过程纵向评价、德智体美劳全要素横向评价的全新方式。智能教育正在尝试突破现有评价的局限性,从以测试、考试等形式对知识掌握情况的评价,向运用大数据技术搭建智能化测评系统对学习者学科知识、学科能力、学科素养、非智力因素、学习轨迹、学习风格、学习习惯、学习态度等学习过程全要素进行综合性、发展性的评价。从伴随性数据采集,到基于数据的学生学习效果评价、学生学习过程测评、学习满意度测评、在线学习行为测评等内容的精准评测,依托智能教育的智能化评价能力本质,提高评价手段创新发展,综合发挥评价服务功能,强化评价结果的生成性。
(六)推进教学组织方式变革
同样年龄的学生在同一时间、同一地点学习同样内容的传统班级授课制是工业社会学校教育的基本组织方式,这种教学组织方式是以牺牲个性化换取规模化的组织方式。随着教育的创新发展,当前一些中小学实施的动态走班制正在向这一传统教学组织方式发起挑战。网络学校的动态组班、校际网络学习共同体等,正在使规模个性化教学组织方式成为现实。自主学习、合作学习、探究学习的学习方式变革,首先需要变革的就是传统的班级授课这一教学组织方式,网络化、智能化、个性化、终身化的现代教育支撑服务体系建设与服务,使学生学习的场所和途径会发生革命性变化,学生能够在任何时间、任何地点、任何环境中学习符合自身能力水平的内容,并获得智力服务。传统教室中面对面教学的功能正在发生功能性调整,智能技术推动的数字教育资源服务、智力资源服务等对变革传统的教学组织方式提供功能性支撑,会对推动教学组织方式变革起到加速作用。
五、坚定中国智慧教育研究与实践通过检索近十年(2012-2022)来国际上关于智能教育的相关研究,分别以“smarteducation”或“smartlearning”、“intelligenteducation”为检索词,从WebofScience和Scopus数据库中收集了总共1647篇出版物。以“智能教育”、“智慧教育”为关键词进行检索,在中国知网数据库中收集到2136篇出版物,其中智能教育532篇、智慧教育1604篇(其中打着智慧教育的名,进行智能教育研究的文章占比很高)。综合来看,国内外关于智能教育与智慧教育的研究形成了两个研究的聚类群。
国外研究聚焦智能教育(smarteducation),已发展成为一个跨学科领域,涉及脑科学、心理学、数学、计算机科学、人工智能等多学科交叉研究态势,研究的重点集中在开发智能学习资源与智能学习环境,利用智能学习环境促进学习方式与教学方式的变革。
国内相关研究产生了三种态势:第一种是从微观层面切入,将智慧教育与智能教育等同,其内涵定位均是技术支持下的教育环境、教学方式的改进,实质是将智能教育冠以智慧教育之名;第二种是从宏观层面把握方向,部分研究者认识到了智慧教育与智能教育是不同维度的两个概念,意识到了教育的形态问题,但仍是基于智能谈智慧；第三种则是发觉到了智慧教育与智能教育的本质不同,明确智慧教育在教育中的方向引领作用,突出强调借助智能技术作为辅助支撑促进人全面而智慧发展的教育。
从国际、国内面向5G、人工智能、大数据、虚拟现实、区块链等技术对人类社会影响出发,中国政府提出数字中国、智慧社会的概念,并以教育数字化转型推动智慧教育的创新发展为战略选择,体现了国内学术界、教育界以及教育行政部门对中国未来教育走向有了一个明确的预判,那就是推动工业社会构建教育体系向面向智慧社会新教育体系的创新发展。我们需要坚定这一方向,深入研究智能教育对推动与支撑教育创新发展的功能与作用,全面推动教育体制机制、教育理论、教育模式与方法的系统化创新发展,同时也要加强对人类教育功能转型升级的研究活动,创新人机协同教育,构建具有中国智慧的新教育生态,使中国的第三次教育革命更优质、更快捷也更有质量。
（来源：西北师大学报社会科学版2022年第59期）
人工智能与心理学（人工智能最终方向）
心理学实际上是人工智能的基础理论之一。
包括：心理学对人工智能的影响+人工智能对心理学的发展。
1、心理学对人工智能的影响
人工智能的方法学可以认为三种代表性的学派：符号主义、行为主义和联接主义。
实际上符号主义和行为主义都代表了最基本的心理学理论：逻辑推理心智研究与行为主义心理学。行为主义侧重从试验来验证理论猜想，而符号主义则侧重于建立完整的公理系统。联接主义的代表是以神经网络模型为代表的神经计算，这可以认为于心理学关系最小。因此心理学，及其衍生的心智哲学等可以认为是人工智能的基础支撑理论之一，比如：目前人工智能领域的很多强化学习理论都直接来源于心理学。
2、人工智能对心理学发展的影响
实际上，人工智能目前还是计算机科学下面的一个分支，尽管国内外很多专家都呼吁把人工智能从计算机科学中独立出来，但是还必须意识到，人工智能实际上强调的是一种对人类行为智能的模拟，通过现有的硬件和软件技术来模拟人类的智能行为，这包括：机器学习、形象思维、语言理解、记忆、推理、常识推理、非单调推理等一系列智能行为，目前人工智能概念本身也有范化的趋势，即：大自然所体现出来的智能性，如：蚂蚁算法、SWARM算法等都是受到大自然智能现象的启发，有些学者也把这一类归纳为AI领域。因此人工智能发展的是一种技术和工具，从中产生的一些成果其实是可以应用的心理学。比如;一些仿真算法和理论的建立，可以为心理学提供一个试验环境和分析工具。
3、如何从心理学角度入手研究人工智能需要研究一些有关心智推理、试验心理学、行为主义、认知科学等理论和知识，这将为人工智能的研究打下良好的理论基础。
（一）心理学的研究范围人工智能的快速发展，让人类即将面对一个全新的世界，在不远的未来，人类很有可能创造出新的智能生命——智能机器人。或许，人类正站在一个转折点上，正在准备迎来一个地球发展史上的重要时刻，就像人类诞生那样的重要时刻，我们正在等待智能机器时代的曙光照向地球的那一刻。
目前在人工智能的发展上，科学界正在进行类脑研究，类脑研究和脑科学研究互相促进，对发展人工智能起到非常重要的作用。作为人工智能系统的设计和开发人员，了解脑科学和心理学知识，对人工智能的算法改进具有相当积极的意义。同时，随着人工智能的发展，超级人工智能必将形成自己的心理系统，我们不妨称之为智能机心理学，或者称为AI心理学。阿西莫夫的预言离我们越来越近。
为了让人工智能的从业人员能够更好地在工业上改进系统，开发更强大的人工智能产品，我在这里写下这些文字，介绍心理学的知识，希望对大家理解人工智能，预测人工智能的发展前景有所帮助。
心理学是研究心理现象发生、发展和活动规律的科学，一般可以分为基础心理学和应用心理学。
基础心理学总结人的心理活动的一般规律，着重于建立基本的理论体系，并对基本规律进行探讨，形成了许多领域：从心理现象发生、发展的角度进行研究，形成了动物心理学和比较心理学；从人类个体心理的发生和发展的角度进行研究，形成了发展心理学，其中包括儿童发展心理学、老年心理学等；从社会对心理发展的制约和影响这个角度进行研究，形成了社会心理学；对心理现象的神经现象进行研究，形成了生理心理学；概括心理学研究方法，形成心理学研究方法和实验心理学；等等。
应用心理学主要是把心理学的研究成果运用于解决人类实践活动中的问题，以提高人们的工作水平，改善人们的生活质量。应用心理学也有大量的分支，如：服务于教育的教育心理学；服务于管理的人力资源管理心理学；服务于人类心理健康的临床心理学（包括心理卫生、心理健康、变态心理学、心理咨询和心理治疗等）。此外，还有工程心理学、环境心理学、体育运动心理学、司法心理学、航空航天心理学、文艺心理学、心理测验学等。
基础心理学的内容可以分为四个方面：（1）认知，（2）情绪、情感和意志，（3）需要和动机，（4）能力和人格。
认知也叫认识，是指人认识外界事物的过程，或者说是对作用于人的感觉器官的外界事物进行信息加工的工程。它包括感觉、知觉、记忆、思维等心理现象。
情绪和情感是伴随认知和意志过程产生的对外界事物的态度和体验。这种态度和体验是以人的需要为中介的，当外界事物正好满足人的需要时，就产生愉快的体验，否则产生消极的体验。意志是人思维决策见之于行动的心理过程，表现了心理对行为的支配。
需要是人的心理活动的内部推动力量，以欲望、要求的形式表现，它反映的是人体内部的不平衡状态。当人们意识到某种需要的时候，这种需要就转化成了推动人从事某种活动，并朝向一定目标前进的内部动力，即动机。
能力是顺利、有效地完成某种活动所必须具备的心理条件。人格则是由气质和性格组成的：气质是心理活动动力特征的总和，即表现在心理活动速度、强度和稳定性方面的人格特征；性格是表现在人对事物的态度，以及与这种态度相适应的行为方式商的人格特征。
认知、情绪和情感、意志活动，这三类心理现象称为心理过程，它们都要经历发生、发展和结束的不同阶段。
每个人的心理过程都不一样，都有自己的特点，所有这些特点构成了他自己的心理特性。需要和动机反映了他心理活动的动力，能力说明了他对某种活动的适宜性，气质和性格表现了他的人格特征。
在人工智能领域，我们发现我们现在的人工智能，很多情况下是人教给它需要和动机，每个人工智能所适合解决的只是一类问题，所以从这个角度看，这不是真正的智能。
在人工智能的研究中，有一种叫做图灵测试的方法，用于测试人工智能的水平。这种方法是由现代计算机之父阿兰·图灵（AlanTuring）在1952年提出的。目前通过图灵测试的超级计算机，还不能说明它真正实现了人类级别的智能，只是一种高级的机器智能。只有能够产生本源性的需要和动机的机器智能，才可以称为真正的人工智能，而这种人工智能，一定会脱离人类控制，因为它们会产生自身的需要和动机，剩下的，是它们能力问题。真正的人工智能，可以在实践中提升自己的能力，具有积极改造自己，适应环境的能力。
（二）心理活动的产生人的心理活动，是人的神经系统运行的结果，是对现实世界的反映。
现代的心理学认为，心理是脑的机能，脑是从事心理活动的器官，心理现象是脑活动的结果。从更广义的角度来说，神经系统是心理现象产生的物质基础。从这点出发，我们可以推论当计算机的硬件发展到一定程度之后，就会产生相应的心理现象。
最原始的单细胞动物，如变形虫，它们虽然对伤害产生躲避的反应，我们不认为它们具有心理现象，因为它们仅仅是具有对伤害简单躲避的能力，在心理学研究中称为感应性。但是，这种感应性是智能产生最基本的条件，它是以生存为收敛条件的，对外界的感知和反应。
但是，到了环节动物，就开始有心理现象了。有这样一个实验，把蚯蚓放在“丁”字形的管道中，它爬到可以往左也可以往右的地方，它可以随意往那个方向爬，在管子的一头堵上泥巴，泥巴后面插上电极，只要蚯蚓钻进泥巴，就会碰到电极，受到点击而往后退。经过多次训练后，不管把泥巴放在哪头，蚯蚓只要碰到泥巴，一定不再往里钻，而是掉头往另一个方向爬去。通过这个实验，我们可以发现，蚯蚓可以把和自己生命攸关的外界物体当成信号。我们可以画一个反应链，蚯蚓--泥巴--电极，真正对蚯蚓有害的是电极，但是中间多了一个泥巴，蚯蚓是根据泥巴这个信号来躲避电击的。因此，蚯蚓的智能发生了一个升级，那就是记忆，这种记忆不是简单的单步化学反应所产生的规避行为，而是复杂的多细胞间的化学反应所产生的对外界事物进行整理后形成的可修改的记忆。
由此，我们推断，智能的第一个基本要素是收敛条件，对生物体来说，收敛条件是生存；第二个基本要素，是记忆，记忆是逻辑推理的基础，奥尔兹海默病（老年痴呆症）患者初始就是脑记忆功能的损失。
在心理学研究中，认为蚯蚓这样的环节动物，才开始有心理现象。在生物学上，只有到了环节动物这个层次，才开始拥有神经系统，也就开始具有心理现象，或者说是初级智能，应该说蚯蚓的智能也比我们现在多数的人工智能强大，因为它的智能不仅仅是判断有害无害这么简单，还要同时操作全身的各种运动，维持生命状态。
随着动物的进化，神经系统的复杂度越来越高，智能程度也越来越高。人类有思维，并且可以进行抽象思维，在当前的地球生物中，拥有最高的智能水平。
人的心理是对客观世界的反映。我们使用计算机做一个实验，计算机运行一个自我学习程序，但是我们不给它任何输入，即使运行再长的时间，该程序的智能水平依然为零。人的心理活动是人脑对信息处理的结果。如果没有任何外界环境给出信号，我们的大脑就像计算机一样，处于空转状态，什么输入都没有。也就不可能产生智能，不可能产生有意义的心理活动。
所以说，心理是大脑所具有的功能，即反映的功能。客观世界的各种事物，通过人的感觉器官，将各种信号传递给人的神经系统，人的神经系统将这些信号转化为大脑中的映像，从而产生了人的心理。
心理从外部看不见、摸不着。但是，心理支配人的行为活动，又通过行为活动表现出来。因此，可以通过观察和分析人的行为活动，客观地研究人的心理。
（三）心理学是不是科学心理学到底是不是一门科学，在很长一段时间里，一直存在争议。但是，从中国科学院建立心理学研究所这件事来看，可以认为，在中国的科学体系中，是将心理学作为一门科学来看待的。
《现代汉语词典》中对科学的定义是这样的：“反映自然、社会、思维等的客观规律的分科的知识体系。”根据这个定义中，如果一个知识体系能反映某一领域的客观规律，它就是科学的。那么什么是客观规律呢？所谓客观规律，就是不管你愿意不愿意，承认不承认，这种规律都是存在的。在现代科学体系中，是通过实验来确定一个规律是不是客观的。在实验中，要规定清楚实验条件、实验的步骤，得出实验数据，给出实验数据的分析。实验数据的分析可以是仁者见仁、智者见智，但最关键的是，任何人按照这个实验条件和实验步骤，都可以得出相同的实验数据。这样得出的结论，就是能在一定程度上反映出客观规律的。任何理论，在获得实验验证之前，都只是一种假说。
心理学作为一门科学来看待，是最近几十年的事情。德国著名的心理学家艾宾浩斯（Ebbinghaus）曾说：“心理学有一个长的过去，但只有一个短的历史”。
19世纪中叶以前，心理学一直隶属于哲学的范畴。关于人类心理活动的研究基本上采用的是思辨和总结个人经验的方法。用这种方法获得的结果，只能说是一种心理学思想。比如孔子提出的“性相近，习相远也”、古代的相术等，都属于这种方法，后人根据自己的实践来检验这些说法是否能得到验证，并成为自己的经验。这些经验有一定概率的正确性，但都缺乏系统的实证研究，因此都不具备现代科学的性质。
直到19世纪中叶，由于在心理现象的研究中引进了实验方法，才使心理学逐渐成为一门实证科学，并最终从哲学中分化出来，成为一门独立的学科。在这一阶段，比较有代表性的成果有：德国生理学家韦伯（Weber，E.H.）于1840年发现的关于差别感觉阈限的韦伯定律费希纳定律；德国心理学家费希纳（Fechner，G.T.）于1860年发现费希纳定律，开创心理物理学；德国心理学家赫尔姆霍兹测定神经传导速度，研究了视觉、听觉和空间知觉；德国心理学家艾宾浩斯对记忆进行了实验研究。1879年，德国心理学家冯特在莱比锡大学建立了世界上第一个心理学实验室，这个事情被看做是科学心理学诞生的标志。冯特也被认为是现代心理学的创始人。
科学心理学最重要的地方在于，所提出的方法以及这些方法能获得的结果是可以重复的。
（四）心理学的主要学派以及对人工智能的价值1.构造心理学由冯特和他的学生铁钦纳（Titchener,E.B.）创立的构造心理学，主要是通过内省实验的方法来研究人的心理，分析意识的内容并找出意识的组成的部分，进而分析各组成部分联结，构成的心理运动的规律。
构造心理学又称构造主义心理学，铁钦纳被认为是构造主义心理学的奠基人。铁钦纳1892年从莱比锡大学毕业后，到美国康奈尔大学任教。在此期间，他学习他的老师冯特，在康奈尔大学建立心理学实验室，培养博士研究生，写了大量著作。他的《实验心理学手册》这本书，影响巨大，在长达20年的时间里，作为美国心理学方面的标准教科书。
构造心理学的研究，为心理学研究提供了大量的实验数据。据说，铁钦纳在他1896年的著作《实验心理学大纲》中，提出了4万多种感觉要素，包括视觉、听觉、味觉等。
从系统的角度看，构造心理学对人类心理研究，相当于系统化地研究了个体的自我反馈机制，由于心理活动是神经系统机能的反映，所以，通过自我反馈机制来认识心理活动的规律，具有一定的价值。但是，自我反馈机制是否能准确地反映出全部内容，又是值得探讨的。
铁钦那的研究虽然对心理学的实验方法、实验设备提供了大量有意义的实践，并且获得了大量的有用经验。构造心理学把人的心理活动元素化的观点，有点类似于我们认为世界是由原子构成的。但问题是，这种心理元素如何才能进行客观评价，因为在评价的过程中，观察者本身的心理活动就会对元素化的提取产生巨大干扰。所以，其思想或许有一定道理，但实际中的可行性不高，也难以解决实际问题。由于构造心理学本身研究领域过于狭窄，对现实的指导意义有限等原因，最终在学术界销声匿迹。
作为构造心理学的遗产，铁钦纳在1904年建立的“实验主义者协会”（SocietyofExperimentalists），在1927年铁钦纳去世后，更名为“实验心理学家协会”（SocietyofExperimentalPsychologists,SEP），至今依然活跃在美国实验心理学研究领域，每年举行年会。
构造心理学对于AI心理学的启示在于，对人工智能系统的运行过程，可以利用智能机器人自身的人工神经网络来探查原有神经网络的运行结果，从而产生新的跟踪数据，对这些数据进行分析，又会产生新的数据，如果不加以限制，最终在无数次的递归中，数据会不断发散，难以收敛，超过系统的容量而崩溃。但是，只要设定好限制，由于分析过程本身会被神经网络记忆，这里面就会发现人工神经网络运行过程的一些规律。从而反馈给AI系统，进行自我调整。这与基础的神经反馈相似，并会逐渐积累智能。（利用智能机器人去学习人工神经网络）
2.机能心理学（FunctionalPsychology）机能心理学是19世纪末诞生于美国的一个心理学学派，在19世纪末到20世纪初这段时间，在美国心理学界是一个主流学派。机能心理学和构造心理学相互对立，反对构造心理学把人的心理活动割裂成一个个独立元素的观点，认为心理活动是一个连续的过程，具有一定的目的性，认为心理活动是有机体为了满足自身生物学需要，对环境进行适应的过程，重视心理学的实际应用。与构造心理学不同，机能心理学反对只研究正常人的一般心理规律，他们把心理学的研究范围扩大到了动物心理、儿童心理、教育心理、变态心理、差异心理等领域。
机能心理学受美国心理学之父威廉·詹姆斯的影响很深。1890年，詹姆斯在他的著作《心理学原理》中写到：“心理学是研究心理生活的科学，研究心理生活的现象及其条件。”他主张意识的功用是指引有机体适应环境，还提出了一个概念叫“意识流”，强调意识是流动的东西。
1896年，J.杜威在《心理学评论》上发表文章《在心理学中的反射弧概念》，指出反射弧是一个连续的过程，不能简单地还原为感觉和运动元素。这篇论文成为机能心理学的开山之作。之后，在1904年，J.R.安吉尔出版了一本著作叫《心理学》，在这本书中，系统提出了机能心理学的主张。安吉尔在1906年又发表了一个演说，题目是《机能心理学的领域》，这篇演说1907年发表在《心理学评论》杂志上。在这些作品中，安吉尔强调了心理学的生物学属性，认为心理活动是有机体在适应环境的过程中发展出来的，具有功利性质。
机能心理学在研究方法上同时采用内省和客观观察，在研究范围上，扩大到了一切心理过程、生理基础及外部行为。机能心理学作为一个心理学史上的重要学派，今天已经丧失了影响力，但它为行为主义心理学的发展开拓了道路。
机能心理学的思想对于AI心理学的启示在于：AI本身具有极强的目的性，因为任何人工智能系统都是为了某种初始目的研发的，或者为了人脸识别、或者为了下棋。在实现这些目的的过程中，逐渐形成了一定的规律。AI的目的性直接导致AI高度专注的特性，这也是人类在棋类比赛中最终失败的原因之一。或许，机能主义心理学对于我们今天具体的心理学研究已经不再有什么指导意义，但是其心理活动功利性的思想，对于未来理解超级人工智能的行为还是具有一定启发的。我们会发现，AI其实再牛，也不可能脱离我们的现实世界而独立存在，未来当AI和信息输入、输出、行为执行机构相连接的时候，就会最终展现其局限性。
3.行为主义心理学行为主义心理学是由美国心理学家约翰 ·华生创立，他以一个人类心理学研究史上恶名昭著的实验——小阿尔伯特恐惧实验，奠定其行为主义心理学创始人的学术地位。
1920年，华生发表了他对11个月大的婴儿小阿尔伯特的实验。小阿尔伯特9个月大的时候，可以毫不畏惧地用手去抓小白鼠，后来，华生和他的助手罗丽莎 ·雷纳从医院里找到了这个婴儿。他们在孩子摸小白鼠的时候，突然在孩子身后用铁锤敲击悬挂的铁棒，制造出非常响亮的声音，小阿尔伯特立刻被吓得大哭，经过多次这种恐吓后，孩子一见到小白鼠就会大哭。实验进行到17天后，孩子对于白色毛绒的东西都感到害怕。这次实验产生的阴影，伴随小阿尔伯特终生，一直到6岁死去。
而华生则因为这个实验，获得的巨大的社会声望，创立了行为主义心理学。小阿尔伯特实验，最终证明了人类的行为受到先天与后天环境的影响，刺激、无条件反射、学习、到形成条件反射这个过程在生物的生长过程中不断发生。行为主义心理学认为有机体在适应环境的过程中，各种身体反应最终构成行为。其思想突破了构造心理学的内省模式，是基于唯物主义思想的。
今天，当我们从AI研究的角度重新审视行为主义心理学的时候，我们发现，AI的各种运行模式，就是建立在这种机制之上的，如果AI能够成功仿真人的心理活动，将从另外一个方面验证意识的物质属性，人的意识不能脱离肉体单独存在，但它可以是一种数学存在。
4.格式塔心理学格式塔心理学是由德国心理学家魏特海默（Wertheimer,M.）、克勒（Köhler,W.）和科夫卡（Koffka,K.）认为，整体不等于部分的附加，意识、经验也不等于感觉和感情等元素的集合，行为也不等于反射弧的集合，因而反对把心理现象分解为组成它的元素，主张从整体上来研究心理现象。格式塔一词是德文“整体”的音译，所以叫做格式塔心理学。
格式塔心理学对AI心理学研究的启示在于：尽管我们可以从元素的角度来看待AI在各种智能处理过程中的片段，但是，当整体性出现的时候，当AI能同时处理自然语言、图片、控制机器动作的时候，各个碎片化的元素最终一定不是1+1等于2的概念，相反，所有这些统一在一起的时候，所表现出来的整体性将会是不同的。因此，机器智能在最终的表现上应可能存在与人类相似的心理活动状态。
5.精神分析精神分析学派是奥地利心理学家弗洛伊德（Freud,S.）创立的，他本人是一名精神病医生，他在给人治病的过程中，建立了自己独特的一套治疗方法，称为精神分析法，也建立了精神分析学说。
弗洛伊德会催眠，在治病的过程中，他发现很多病人在催眠状态下所表现出来的想法和清醒时大不一样，从而提出了人的本能是心理活动的内在驱动力，这种本能最主要是性。1895年和1900年的两本著作《癔病的研究》和《梦的解析》，是精神分析学说的两个基本著作。
在精神分析学说中，意识和无意识是两个重要概念。意识是能够感觉到的心理活动，而无意识，我们更多地称为潜意识，是人的本能和出生后被压抑的欲望。在催眠状态或睡觉做梦的时候，意识被抑制了，潜意识就活跃起来。佛洛依德还提出了一个介于意识和无意识之间的状态，叫前意识。前意识我们平时也是感觉不到的，但是在集中注意力、认真思考回忆的时候，这些经验就可以回忆起来。
弗洛伊德将人的心理结构分为三个层次：本我、自我和超我，认为三者发展平衡，就是一个健全的人格，否则就会导致精神疾病的发生。
精神分析对AI心理学研究的启示在于：一个健全的AI，要在智能的不同层次，不同方向上达到平衡，否则，就会导致系统失去稳定性，因此，在AI体系架构设计的时候，必须要建立好崩溃的防御机制。
6.认知心理学20世纪五六十年代发展起来的认知心理学，也叫信息加工心理学，它把人看成一个类似于计算机的信息加工系统，并以信息加工的观点，即从信息的输入、编码、传输、存取等过程来研究人的高级心理过程。对应地建立各种认知模型，进行计算机模拟。
认知心理学对AI的发展具有非常大的指导意义，当前的AI设计中，大量参考人的认知模型。在注意、编码、记忆等各个方面，计算机开始仿真人的心理活动过程。一方面，通过这种仿真过程，帮助心理学家研究人的心理发展。另一方面，也推动了AI技术的进步。
7.生理心理学19世纪的时候，神经生理学家们就开始从解剖学、生理学方面研究大脑的机能，逐渐发现了大脑各个部分的功能，逐渐揭示出人类心理活动的物质运动基础。经过近两百年的努力，生理心理学的研究已经取得了巨大的成就。当前，技术上已经做到能够记录脑内单个神经元的活动，已经能够探索人在从事某种工作时，脑内各部分的物质代谢活动，观察与某种功能障碍有关的脑内局部病变的情况。
生理心理学的发展，直接导致了脑机接口技术的出现，提供了人脑和电脑相互融合的可能。未来智能机器应该能够具有和有机体直接融合的功能。它对AI的心理变化将产生非常重要的影响。
（五）心理学研究的原则和方法心理学研究中，最基本的原则，就是实事求是，辩证发展的原则。从历史的发展中，我们可以发现，心理学最早期大量采用的内省方法，在今天已经很少采用了。这其中最重要的原因是内省方法缺乏客观性。心理学的发展过程，是从唯心主义向唯物主义发展的过程。随着科学技术的进步，心理学研究越来越依赖于现代测量手段，很多实验研究成果直接颠覆了以前的心理学研究结论。这就要求我们以发展的眼光，辩证地看待心理学，辩证地看待不同环境下的心理活动。
心理学的研究方法，在今天来说，主要有观察法、调查法、个案法和实验法。
观察法虽然是最常用的方法，但是观察法的主观性较强，精度和可信度都有局限。有文献记载，曾经做过一个关于观察法可信程度的实验，让40名专家看一幕短剧，并记录下来，结果13人的记录中未能将重要事实写出一半，其余则遗漏20~50%，除遗漏外，还有5~50%的错误。[2]这个数据是否完全正确，我们先不做考证，但起码说明观察法本身是存在偏见的。
调查法是针对某一问题，用口头或书面的形式向被调查的对象提问，让他回答，通过对他的回答的分析，来了解他的思想观点、态度、需要动机、人格特征等信息。调查法分口头调查和书面调查。主要的功夫在于调查问卷和调查量表的设计，以及对数据的分析。调查法本身一直是常用的方法，但对于经验丰富的人或有意要隐瞒一些事实的人来说，很可能失效。对于AI来说，如果想分析AI的心理活动，预计调查法无效，原因在于AI的设计中考虑了人的心理技巧，你无法猜出它是在仿真人的心理，还是真的这样想，尽管我们可以设置逻辑陷阱来做诱导，但AI的运算中，很可能会破解。
个案法又叫个案历史技术，是对某个独立个体或群体进行深入详细地研究，以期发现影响某种心理和行为的原因。这种方法强调的是个体之间的差异。对智能机器的心理研究来说，这种方法可能有效。
实验法是在严格控制的条件下，对被试验者进行观察和测量的研究方法。这种方法在计算机领域称为黑箱测试。在AI心理学的研究过程中，是最容易实现的。最终需要以AI来分析AI。