原标题：北大教授邱泽奇：人机互生时代，教育迎来大变革时机
本文系转载，转载自“腾讯研究院”。AIGC浪潮下，对教育影响几何，人们对此颇为关注。腾讯研究院今年8月组织了一场“数字科技助力未来教育”的沙龙，邀请学者专家深入探讨了科技、教育与人的未来。在北京大学的邱泽奇教授看来，未来教育应该是融合价值、知识、技能的教育。在知识教育上，技术能够服务个性化学习和终身学习的场景有很多，这是教育垂直领域可以做的事情。
生成式AI热度一直持续，教育的冲击备受关注。众说仍在纷纭之间，2023年8月，腾讯研究院组织了一场“数字科技助力未来教育”的沙龙，邀请来自教委、学校、教育智库、科技企业和教培机构等多方专家坐在一起，深入探讨了科技、教育与人的未来。会后我们整理了其中的精彩内容形成系列，第一篇来自社会学专家，北京大学的邱泽奇教授。
新技术可能助力教育
回归“人”的价值问题
问：数字技术驱动下，教育变革的大方向究竟是什么？
邱泽奇：在当下新技术机遇面前，教育的确迎来一个大的变革时机，这是我的总判断。
放到更长的历史时段中理解，今天的学校教育其实是很近期的事情。如果从十一世纪算起，也就是中世纪欧洲开始形成的一系列高等教育组织，到现在也就是十个世纪左右的时间。如果从专业的学校教育算起，到现在不过五六百年的时间而已。从中可以看到教育发展的一个大的历史变革脉络，就是从价值教育、观念教育到技能教育、或者叫专门化教育。
我们再看学校教育，如果从洪堡改革后的专业化教育开始算起，也就一百来年时间、非常短。这个教育变革，呼应的是工业化时代对于劳动力素质的需求。今天，可以把学校教育看作是劳动力进入市场的准备阶段，而不完全是人进入社会的准备阶段。社会学特别强调的一点是，今天的(源自工业时代的)学校教育更多是人的异化过程，而不完全是人的成长过程。
今天我们所需要和面对的，可能是一个螺旋上升的历史回归，就是从技能教育回归到人的教育，更多的是伦理教育、价值教育、观念教育和意识教育，比如宗教。当然，未来的人的教育，跟传统的人的教育会有本质不同。传统人的教育是在塑造同一类人，用统一的伦理体系、价值体系、观念体系来教育大家，希望社会的所有人都一样。而如今一个大的改变，是在具有共同社会价值基础之上，再来回归个性化的教育，让每个人的能力能得到充分的挖掘和发挥。这可能是一个大的趋势，也是传统学校教育即使在当下也难做到的。
未来教育应该是
融合价值、知识、技能的教育
问：未来教育体系的走向，还是以学校教育为主、或者会发生变化？
邱泽奇：我们先给定一个条件，孩子一天就是24小时，时间是竞争主场。大家可能记得前几年的一个概念，注意力竞争。其实，竞争注意力，竞争的首先是时间。学校教育是制度化的教育，是社会的一个设置，是一个造人的过程，制造社会人的过程，主导教育的力量，谁都不想放弃这个权利。接下来的问题是，是不是把孩子圈在一个地方就能行使好这个权利、完成这个进程?一个社会整体的观点是，谁能更有利于孩子的成长，用好孩子的时间。
如果要回归人的成长过程，我不太愿意把教育分成初等教育和高等教育，我更愿意把它分成价值教育、知识教育和技能教育三层内容，如果说伦理教育依然还是家庭教育或育幼教育的内容。在此基础上，可以进一步探讨技术的作用：
第一层是价值教育。除了家庭教育之外，这个教育依然还是社会的教育，技术会在价值教育中间扮演极为重要的角色。技术会成为教育孩子的第三方、甚至是第一方(比如家长如果给孩子一个数字终端)。在未来的发展中，孩子接收到的第一信息可能不是父母的言传身教，而是他/她从数字终端或数字对象(如机器人)获得的内容，数字内容可能变成第一影响因素。在这样的场景下，腾讯倡导的科技向善会变得越来越重要。因为，数字内容成为了人之为人的第一个入口，入口提供的内容如何体现社会共识的价值，就变得异常重要了。理由是，它在给人提供底色，在给人系第一颗扣子。
第二层是知识教育。学校教育可能面对一个巨大的变革，那就是分班制、尤其是大班制。人的个性化和能力、智力差异，从可以接受教育的阶段开始就已经在分化了。传统学校教育是按年龄分期、分群的。如果从学习能力划分，在人的学习生命周期里，35岁到40岁会是一个峰值点，前后一个上升、一个下降。分班制是尽可能利用人学习能力的有效上升阶段。
未来，人的生理阶段会不会延后?体力、智力等峰值会不会延后，现在不知道。我们知道的是，人的发育阶段是差异化的，这便使得按年龄分班天然蕴含着能力差异化的矛盾。随着个性化技术供给的便捷化，差异化的矛盾可能在加大。要解决这个矛盾，未来的分班制度不一定完全根据年龄，而可能需要根据能力。如果是这样，就打破了传统学校教育体系的基本安排，需要一个新的安排。但怎么能都安排好，现在不确定，还处在探索阶段。
在这个探索中，技术也会扮演重要角色。包括线上的资源，还有AI等。比如，未来人形机器人可能是非常重要的资源，会变成一个陪伴。这一领域，有的已经在探索。知识，大家还没关注到它的重要性。人形机器人一旦能满足人的个性化知识诉求，就可能发挥巨大的作用，当然这也是一个巨大的风险。
第三层是技能教育。这一阶段可能更多是兴趣模式和自我学习。比较大的趋势可能是，学校教育和终身教育在很早阶段就合流了。技术扮演的角色，我认为，会推动第三次教育的历史性变革。第一次叫价值观的教育，十个世纪前开始的;第二次叫专业化的教育，几百年前开始的;第三次就是这次，叫回归综合的人的教育。
我分出价值、知识和技能教育，不是要把三者分开，其实，三者是分不开的，只是不同阶段、侧重点不同、动态融合的进程和方式不同。尤其18岁以前的教育，不同的阶段会有不同侧重。比如0——3岁、甚至6岁阶段，价值教育是主导性的;7到16岁阶段，知识教育则是主导;过了16岁或者18岁阶段，技能教育为主导，这是适应人的生理发育规律安排的。虽然这三种教育在人的生命周期的不同阶段侧重不同，但相互之间是关联的。技能教育一定会基于一定的知识教育，技能教育和知识教育中也必然包含着价值观的塑造。而三类教育，也都会融合在终身教育的过程里。
人机互生时代来临，
科技向善是必选项
问：价值教育、或者说价值观的培养比较敏感，科技公司是否应该避开？
邱泽奇：价值观教育，是避不开的问题。从教育的发展规律看，价值观教育很早就开始了、还可能伴随人的一生，参与教育不可避免要触碰它，技术也不例外。其实，任何教育的背后都有价值观，包括技能。比如，在社会科学里，默认的前提是，认识世界的理论和方法背后，都有价值观的主导。
对科技公司而言，要为教育服务，唯一的方法就是自己要做。比如对腾讯而言，就是把科技向善融入产品之中，这是我过去若干年前就一直在说的观点，要在产品中融入社会共识的价值观。当然，这对企业的考验较大。科技企业往往擅长技术，却很少能把价值观跟技术叠加在一块。
如果企业希望做好叠加，在战略层面就应该引起上层注意，要增加文科相关的岗位和人才。尤其现在AI大发展，不管是大模型还是别的模式，背后都有人类认知的局限。现在的技术基本上是基于理性模型或机械模型的，我们还并没有把人的认知过程真正理解透彻，还没有关注到人类社会的价值观。人的认知过程有很多非遗传的、变异的部分，比如突然冒出一个想法，机器只能在0-1之间迭代、还做不到像人那样突然冒出一个想法。我们知道的还有，大模型也存在黑箱问题，在理论上也面临挑战，它的过程是不是人脑认知的有效迭代，目前仍然处于争议之中。
走到今天这一步，人跟机器之间已经在走向互生、而不只是共存。互生意味着有互动，有互动就意味着机器会对人产生影响，而机器的背后是技术逻辑。这时候，再回避价值观就完全不可能了。科技企业如果现在不抓住这个机遇，很可能就会丧失未来发展机遇。
我还想多说一点，那就是：价值观还是分层的。我认为，第一是底层的人类生存价值观，人必须活着，就会面对人类的弱点，假设我们接受人类都有弱点的观点。比如，佛教讲贪嗔痴是人类的弱点，对此的基本态度，就是最基本的价值观，整个人类都一样。接下来，叫文化价值观，是不同国家、社会的价值观，包含了宗教、伦理、道德等等，各有各的特点。第三是不同人群的价值观，比如不同种族的价值观。对科技公司而言，至少第一个是必答题。
个性化学习和终身学习
还有巨大的创新空间
问：有观点说教育根本上还是要靠人与人的交互，技术到底能发挥多大作用？
邱泽奇：在课堂教育中，只讲授知识性内容已经受到越来越越明显的挑战。对挑战的观察，看学生的抬头率就知道了。老师如果纯粹教课本上的东西，学生网上随便搜一下，可能都比你教的更加全面、准确。老师在课堂上讲授，还受生物性机制的影响，忘记了、记错了等，都有可能。为了有效地运用课堂时间，老师就需要讲授创新性的内容，也需要有更强的创新能力，技术第一个作用就是帮助老师提高能力。
在知识教育上，技术能够服务个性化学习和终身学习的场景有很多，这是教育垂直领域可以做的事情。比如我今天要去外地，过去需要花不少时间去搜行程，现在可以问AI，很快有答案，快速解决知识性问题。如果希望发挥技术的作用，企业可以从日常知识出发，再到不同阶段教育需要的内容和知识，提供阶段性的、也提供个性化的知识教育服务，会是很大的市场。比如现在，国家教育资源公共服务平台上都还只是课程内容和知识，还没有基于需求的AI知识互动等功能。这些，都是可探索创新的。
另外，AI能力现在还存在局限，比较会答，却不太会问。如果AI能预知并回应你下一个想问的是什么，或者你问的本身存在缺陷、它会挑战你等，就需要AI有更高的认知能力。 提高 AI 的能力，显然也有巨大创新空间。
技术可能加深教育极化
问：AI等新技术是会促进教育公平，还是引发新的不公平？
邱泽奇：数字科技不管怎么好用，都还是会有门槛。新技术在教育领域的应用，一开始应该会造成教育更加极化。其逻辑，来自于人的创造性，基于生物性的创造性差异。人际之间的生物性差异不可能依靠生物性自身来弥合，需要有社会的约束机制和均衡机制来调控。好的社会制度可以建构一个比较公平的、厚的底层，却阻止不了因生物性差异带来的极值性差异。
对科技公司而言，我觉得教育产品的分层化可能是企业未来促进教育公平的契机。如果任由市场跑，极化会是直接的结果。我们可以看智能涌现的极值游戏，跑出来的肯定是一个点和一个面的关系，类似于一个倒 T 形，而不是结构均衡化的、哑铃型或者橄榄型的。促进社会公平需要两方面发挥作用，一是政府，二是企业。不过，政府如果想在技术领域促进公平，很难直接发挥作用，懂技术的企业才是关键。
科技企业服务教育要面对两个选择，通俗地说：一是谁的钱都赚;二是赚一部分人的钱、补一部分人的钱，也就是让产品分层。相较而言，前一种选择容易带来山穷水尽，后一种更能做到细水长流。我认为，在产品层面促进社会公平，会比在收完钱再去促进公平来的更加有效。有些产品就应该免费，有些产品就应该高收费。举一个例子：幼儿教育部分是所有人都要有的，这部分就可以低收费或者免费;针对基础教育部分，可以低收费;而对于个性化的教育，就可以高收费，To B的，可更高收费。
学习和创新是两件事，
不同阶段需要不同程度融合
问：未来教育场景和模式变革，重点是什么？
邱泽奇：近年来，自由从业人员的规模快速增长，意味着个性化能力已经变成职业市场非常重要的一块，我把它称之为任务处理能力和问题解决能力。这样的能力是多维的、综合的，需要的教育不只是专业化的，而是综合的。但是，综合能力的获得同样还存在不同的阶段。在不同阶段，技术驱动的场景变革也会不同。
整体上我觉得需要区分两件事：第一叫学习，第二叫创新、或者创造，夹在中间的一件事叫批判性思维。
学习通常是个人的、个性化的事情。这也是为什么有些老师讲的学生不太听得进去，因为耗费的认知资源可能太复杂。学生要把老师讲授的融入到自己的知识结构中，同时要抽象化，而抽象逻辑是需要训练的，还跟智商有关。相比传统听讲、阅读，采取视听、演示的方式学习，可能会留存更多东西，为什么?因为讲的人把知识通过形象化的方式直接传递给了受众，而不需要经过受众的思维转换和结构融入，这是符合发展心理学的理解。为什么短视频会这么火爆，背后就是这个逻辑，也就是说，人都是懒的。在学习上的体现，就是人们不愿意耗费太多的认知资源。
创新或者创造，则大多是多人的、群体性的。当然创新也分不同类型，也有纯粹、单行业、冷门绝学式的创造，比如爱因斯坦式的创造。即便是爱因斯坦，他的创造也受到了不少朋友的帮助(比如贝索)。MIT 的一项研究指出，三个人左右的群体，是创造最有效率的群体，小团队、激发式、相互挑战，有利于人的创造性的发挥。创新又分两部分，一个是创新你自己的思维和思想，也就是眼界、境界的提高，是一个创新过程;另一个是创新产品，就是把创新的想法转化出来、做出来。
整体而言，学习不仅是记住，而要内化为认知;创新不仅是认知，而是认知的运用，要外化、要输出。我认为，新时代的教育需要重新定义“基础教育”的标准，在这个阶段之后，学习和创新都是融合在一起的。做个简单的比喻，假如每个人都是一个面团，把面做成什么样的面点，跟你怎么融合有密切关系。加多少水、加多少面，融合出来的东西不一样。为什么把学习称之为累积性的，道理就在此。中国人讲一个字叫“悟”，指的就是融合过程。
用科技让学习
更快乐，值得探索
问：哪些数字技术和产品，能对教育变革发挥重要作用？
邱泽奇：这些年，我一直讲我们的教育缺东西，指的是人的价值和意义。特别最近几年就业形势不好，大学毕业之后可能去送外卖，相当于你一路从中考、高考到上大学，苦读下来，“价值到底是什么”成了一个巨大的问号。
针对这个问题，二三十年前北欧就开始变革了，在工业时代经过了这个转变。在福利国家，当人的日常生活完全社会化了，家庭对人的价值和意义就逐渐丧失了。反正能够活一生，接下来的问题是，人要做什么?为回答这个问题，人们会去非洲做志愿者，去做各种各样的事，去实现对人生价值的追求。
而我们的教育刚开始进入这个阶段，那么，能不能用技术来支持?我认为用游戏来做改造，有很大空间。比如，可以用游戏把一个人一辈子的故事以及可能遇到的场景都放进去，分成不同类型的游戏，让人们在人生不同的阶段玩不同的人生价值游戏。你遇到了什么问题，找游戏去探索解决，真的是一个很好的方式。如果游戏能结合AI去挖掘人的提问，让人尽早多接触到想干什么，就更有意思了。
