人工智能时代终身学习的“四重转向”

伴随着新一代信息技术的加速迭代，知识半衰期进一步压缩，传统阶段性教育的作用持续弱化，推进全民终身学习已成为世界各国的普遍共识。我国已将建设“人人皆学、处处能学、时时可学”的学习型社会和学习型大国上升为国家战略。《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》更是进一步明确要“提升终身学习公共服务水平”、构建“终身学习制度”，同时要“促进人工智能助力教育变革”。

自2022年以来，ChatGPT、Sora、DeepSeek等生成式人工智能相继问世，给全球带来一波又一波巨大冲击。人工智能技术已进入多模态感知能力跃升与场景适配深化发展的快车道，其应用正在向各个领域全面渗透，并持续触发人类社会在知识生产与传播、就业需求与结构、伦理规则与治理框架等方方面面的深层次变革。

人工智能时代已来，终身学习正从部分群体的人生可选增值手段，转变为更广大群体的生存所需，同时也面临诸多机遇与挑战。

一方面，人工智能技术的发展为全民终身学习提供了前所未有的可能性。人工智能作为人类认知系统的“数字扩展层”，可通过分布式智能网络突破人类个体生物智能的信息处理阈值，并在覆盖全生命周期的时空维度上为个体构建动态适配认知增强系统。这一系统犹如陪伴在人们身边的、不断进化的“智者”，可为个体的动态认知升级提供持续支持，并提升终身学习的体验和效能。

另一方面，技术红利背后潜藏的结构性风险，也给终身学习带来了严峻挑战。例如，过度依赖算法推荐的学习过程可能导致学习者的元认知能力退化，使个体难以适应知识快速迭代的需求，甚至会加剧认知焦虑和本领恐慌；数字鸿沟导致的认知分层，则可能引发和增加群体间学习机会的不平等，阻碍学习型社会的整体可持续发展。

人工智能时代的终身学习面临着“双重使命”：既要利用技术杠杆突破认知边界，又要守护人类的独有特质，让人人都能更好地发展自己的潜能或能力。1996年，联合国教科文组织发布的《德洛尔报告》（即《教育——财富蕴藏其中》）提出的“学会认知、学会做事、学会共处、学会做人”四大支柱已成为推进终身学习和教育改革的经典框架，被全球广泛采纳并产生深远影响。人工智能时代，这四大支柱正与数字基因进行耦合，重塑着终身学习的内在要求和底层逻辑，彰显出跨时代的理论意蕴。本文将从这四大支柱确立的维度出发，探讨人工智能时代终身学习的深层嬗变。

学会认知：注重高阶能力

学会认知是四大支柱之首。在传统学习样态下，学会认知的目标在于完成知识的系统性建构和学会如何学习。在具体的教学实践中，通常以前者为中心。人们通过日积月累的学习，将知识内化为自身的认知储备，在大脑中搭建具有个人特色的知识体系和专属的思维空间，大脑就像一个用于存储、提取和调用知识的图书馆。学习追求的是知识体系的完整性和逻辑的自洽性，需要博闻强记。

互联网的普及让知识存储和获取方式发生了重大转变。互联网将人类集体智慧汇聚成超大规模的分布式认知网络，海量信息在网络上流动，人们可以方便地调取网上的知识和学习资源。个体认知过程也由此在部分环节出现“数字化外包”，如记忆存储转向云端数据库，信息检索依靠搜索引擎或者算法推荐，知识更新遵循社交网络的动力学模型等。个体的大脑从独立的知识载体发展成为接入全球认知网络的一个节点，与外界进行知识和智慧的互联互通。

人工智能时代的到来，一方面进一步拓展了个体的认知边界，另一方面也在持续重构人类的认知过程。人类“认知外包”正在形成立体化生态。例如：在信息获取维度，智能搜索引擎可以实时解析碎片化知识；在语言交互维度，翻译软件正在消解语言和文化壁垒；在思维可视化维度，可将推理链条具象化；在创作生成维度，可利用文生图像技术突破模态界限等。

与此同时，其深层机制中也暗藏着认知异化的风险，例如：过度依赖数字化存储会引发记忆能力下降和认知偏差；惯性使用人工智能生成答案会弱化元认知能力；沉浸于算法推送的信息流会加剧认知窄化等。如果终身学习者长期困于算法编织的认知茧房之中，将面临主体性消解的深层危机。

为此，我们亟须变革学习范式，强化培养混合智能时代的高阶能力，包括元认知、批判性思维、人机协同知识共创、思维建模等方面的能力。这种转型不仅需要学习者理解并掌握机器学习的逻辑，以及与人工智能协作的新范式，更需要在人类智能与人工智能的交互中，重构人类认知的独特价值。人工智能时代，学会认知的重心将从注重知识积累转向强调思维进阶。这既是对技术应用引发认知异化风险的回应，也是激活人类智能进化潜能的内在要求。

学会做事：适应人机协同

学会做事与学会认知具有双向建构的辩证关系。学会做事指向个体在实践场景中运用相关知识和技能完成具体任务的能力，强调对实践智慧的学习。学会做事的目标体系需要根植于实践场景的运行逻辑和活动范式。在传统语境中，学会做事的目标围绕人作为核心主体对物质世界的改造策略及经验技术传承展开。

人工智能时代，人类实践活动范式正在经历跨领域重构。传统实践的底层逻辑由于人工智能的介入渐次瓦解，人机协同成为做事新范式。例如：在医疗领域，人工智能可以与医生形成医疗共同体，深度参与临床工作，提升疾病诊断精度、参与诊疗决策、完成精准手术、处理医疗档案和数据等；在法律行业，律师可与人工智能深度协作，高效起草文书、重构复杂证据链、优化论辩策略等。上述由人工智能倒逼的变革，正触发跨行业的链式反应，其效率提升的表象之下，更深层的影响在于引发职责体系与工作流程的结构性重塑。

除此之外，人工智能的融入还将持续推动行业迭代，加速领域分化，促进业态重塑，并引发部分行业的崛起与另一些行业的式微甚至系统性消亡。这些变化也会改变个体职业发展的底层逻辑。有人会从人类群体协同中基础性、重复性任务的执行者角色解放出来，跃升为人机协同生态中的意义赋予者、伦理设计者、引领者、协调者和终极决策者，也有人会因难以适应新技术应用而被边缘化。不仅如此，人机协同生态中的权力结构可能更为复杂。传统职业发展常见的线性积累和晋阶模式将被逐渐打破，传统的技能体系也将加速瓦解，更频繁的切换职业赛道和迭代技能或将成为一种新常态。这意味着，人们需要在更多的生命阶段学习如何做事。

在人工智能深度重构实践范式的趋势下，学会做事的目标范畴将发生系统性转向，其核心在于构建人机协同的认知框架与实践智慧。这一转向要求人们不仅要跟上时代步伐，同步学习使用新技术、新工具，深入理解技术与人的互动关系，更要面向人机协同的具体实践场景，持续提升运用混合智能所需的综合素养与技能。

学会共处：平衡复杂关系

学会共处是指既要学会与他人共同生活，更要学会与他人合作，实现共同目标。人具有社会属性，学会与他人共处是个体融入社会以及人类社会发展演进的核心。共处智慧贯穿整个人类发展史，从远古时期人类祖先通过合作围猎获得生存优势，到现代社会跨国合作推动经济发展与科技进步，无不彰显着学会共处的意义与价值。

学会共处需多种能力支撑，包括自我认知、感知他人、社会参与、团队合作、沟通交流等。这些能力要素已被具有国际影响力的核心素养框架深度整合，从不同侧面诠释了学会共处的内在要求，并强调了这些能力在联结个体与社会中的作用和地位。

身处人工智能时代，个体与世界的共处范畴从物理空间扩展到数字领域，从人际互动延伸到人机协同。人类正面临人机协同与人际交互的双重挑战。一方面，社交场景虚拟化、情感连接弱化、认知茧房固化、价值共识消解等一系列变化正在解构人与人之间的传统共处模式和人际关系，并由此衍生诸多新的问题。另一方面，能力替代危机、数字成瘾等问题不断涌现，威胁着人机关系的本质。在这种背景下，学会共处的重要性愈发凸显——它不仅是个体的生存技能，更可能关系人类文明的存续。

由于被赋予了新的内涵和外延，学会共处在人工智能时代也面临着重重挑战，包括技术迭代的不确定性、伦理边界的模糊性、社会关系的流动性等，使得学会共处的难度呈指数级提升。这些挑战强化了终身学习的必要性，也使得学习共处成为伴随全生命周期的动态过程。这一过程需要持续探索，可从以下两个方面着手推进。一方面，需要学习如何借助人工智能优化资源配置、提升决策效率，更好地与他人共处、与自然共处。另一方面，更需要学习如何通过深层次的人际协作，与人工智能共同建构一种健康的人机智慧深度融合的“双智”关系。

学会做人：守护以人为本

学会做人，是指学习要“促进人的全面发展，即身心、智力、敏感性、审美意识、个人责任感、精神价值等方面的发展”。换言之，学习的终极目标，不仅在于掌握生存技能以适应社会，更在于通过持续的学习完善心智、塑造品格、激发潜能、培育道德和责任感，逐步成为具有完整人格的人，即学以成人。通过学习成为完善的人，强调了学习在促进人的全面发展中的核心作用，这一理念具有穿越古今的哲学意涵，在不同历史时期的哲学思想中均有深刻体现。

伴随生成式人工智能的崛起，由人工智能驱动的学习革命，正让“有教无类、因材施教”的教育理想在更广大范围内照进现实，并将为教育从过多强调工具理性，回归以人为本的价值理性书写时代注脚。基于神经网络的智能推荐系统可通过算法精准捕捉个体学习需求、建构个体学习图谱，将打破工业化时代流水线式的标准化教育与学习范式，提升知识获取效率，为大规模个性化学习构筑技术基座。人工智能技术与虚拟现实、增强现实、具身感知等技术的融合，则有助于进一步丰富学习空间和学习样态，将抽象知识具象化，为学习者带来沉浸式体验，激发学习兴趣、提升学习效果。人工智能在课堂教学、教学评价、教学研究、教育治理，以及特殊教育等领域都有更丰富的应用空间。这让过去曾因人力限制和技术局限等难以普及的个性化、精准化、数据化、多模态的学习支持可以惠及更多人，并让更多人通过人工智能赋能的泛在学习、灵活学习、探究式学习、项目式学习、小组合作学习等路径，成为更好的自己。

人工智能时代，学以成人的内涵更加复杂多维。人类在享受技术红利的同时，也需要看到人工智能作为硬币的另一面：其技术异化的风险正悄然侵蚀着“使人成为人”的根基。这种隐患不仅存在于算法偏见之中，更潜伏于人类对技术依赖的每一个决策瞬间。在通过终身学习实现学以成人的过程中，以人为本不仅不可被技术洪流冲淡，反而更需要在人与技术的博弈中加以守护。