AI时代的能力变革：培育人机协作能力

ChatGPT和DeepSeek等生成式人工智能技术的崛起，重塑了人机交互方式和人机关系，人机共智和人机共治正从理想走进现实，推动着生产方式、学习模式乃至知识生产方式的深刻变革。在这一背景下，人机协作能力正逐步成为AI时代最重要的核心能力之一。未来社会的竞争不再单纯是人与人之间的较量，而是人与AI如何高效协作、如何利用AI拓展人类能力的竞争。因此，培养人机协作能力，将成为AI时代个体与社会适应智能化变革、提高生产力和竞争力的关键。

基于人机协作的多维能力图谱

随着AI技术的迅速发展，人机协作能力的内涵和要求也发生了变化。传统的人机协作指人与计算机系统、自动化设备或软件工具之间的交互，表现为人类对机器单向度的机械式操作。而在AI时代，人机协作能力已从简单的工具操作扩展至人与智能系统的双向适应与深度协同，表现为二者之间的动态交互、智能决策与协作共创的特点。因此，AI时代下的人机协作能力，指的是个体与智能系统进行高效交互、合理分工、深度融合，以增强认知、优化决策、激发创造力，并最终实现特定目标的关键能力。通过对人机协作能力进行纵向逻辑拆解，其内在结构可分为“认知—技能—思维—价值”四个层面。其中，人工智能知识与人机交互能力共同构成能力体系的基础层，是实现人机协作的知识支撑与技能保障；批判性思维作为中层要素，是协作过程中的理性调节机制；人工智能伦理意识位于价值层面，承担人机协作的规范引领功能。四个维度由低到高、层层递进，形成从“能用”到“善用”再到“负责任使用”的能力发展路径，系统构建了AI时代人机协作能力的理论框架。

人工智能知识，是人机协作的基础认知，对应“我是否了解AI是什么、能做什么”的问题导向。该维度强调个体对AI的原理、能力边界及潜在风险的理性认知。具备人工智能知识的个体，不再是被动的信息接收者，而是能够在实际情境中合理选择并应用AI工具，进行知识学习、自我调节与创新创造的个体。

人机交互能力，是人机协作的基础技能，聚焦“我是否具备与AI高效协同的能力”。该维度强调个体与AI系统进行高效沟通、精准传达指令与有效反馈处理的综合能力。这不仅意味着学习者要熟练掌握与AI沟通的语言、指令及反馈机制，更重要的是具备快速识别、调整并优化人机交互策略的能力。良好的人机交互能力有助于学习者从传统单一的信息消费者转型为积极的信息生产者和创新者，推动其利用AI工具实现更高层次的学习与创造。

批判性思维，是人机协作的理性保障，针对“我是否能判断AI给出信息的真实性与可靠性”这一核心问题。在AI驱动的学习场景中，海量信息和内容的快速生成容易导致知识真假难辨与价值取向模糊的问题。因此，学习者必须拥有高度敏锐的批判性思维，充当“质检员”，对人工智能生成的内容进行有效辨识、判断与评价。该思维强调对问题定义、推理过程、结论可靠性的理性审视，避免过度依赖AI输出的“标准答案”，重视发展学习者在复杂问题中的独立思考和决策能力。

人工智能伦理意识，是人机协作的价值规范，聚焦“我是否能负责任地使用AI”。AI技术的广泛应用，使数据隐私、算法偏见等伦理风险日益凸显。增强学习者的人工智能伦理意识，使其能够审慎地对待AI生成内容及其应用场景，避免出现技术滥用或误用的隐患，成为人机协作时代的重要保障。伦理意识的培养不仅关注学习者如何合理合法地使用AI技术，更聚焦于其在技术使用过程中对社会责任、数据隐私、知识产权等伦理边界的明确把握，确保人机协作的可信、可控和可持续发展。

面向人机协作能力培养的教育转型

为了有效回应AI时代人机协作能力的培育要求，当前教育体系需统筹推进“课程内容—教学范式—教师角色—评价机制”四个关键维度的结构性转型，这体现从“教什么—如何学—如何教—如何评价”的全链条改革逻辑，推动教育实践由内容重构到形式改革，再到目标转向的闭环式转型。

课程体系的重构：从学科中心到问题导向。传统课程体系以学科知识为核心，强调知识积累与标准化测评。而AI技术能够高效整合、生成和推荐海量知识资源，大幅降低了获取知识的门槛。在此背景下，传统的学科分类模式逐渐显现出局限性，教育的关键不再是知识的传授，而是如何引导学生在海量信息环境中进行有效筛选，整合不同学科的知识，实现跨学科的综合运用，以解决复杂现实问题。因此，课程体系应由学科中心向问题导向转型，强调学生在AI技术的辅助下，培养人机协同、跨学科思维与创新实践能力，以适应未来社会的需求。这种教学模式已经在一些创新教育实践中得到成功应用。例如，埃隆·马斯克所创办的Astra Nova学校采用了问题导向式的教学模式，突破传统学科划分，以主题式课程结构重塑学习方式，要求学生围绕问题进行深入探究、自主检索、分析应用相关知识，提升解决复杂问题的能力。

教学范式的创新：从教师主导到学生中心。传统教学主要依靠教师“人力”实施赫尔巴特式的班级授课制，采用一对多的方式进行知识传授。这一模式主要服务于统一目标的培养，但在满足学生个性化学习需求方面存在明显局限。生成式人工智能的出现，使得课堂教学正在从以教师为中心转向以学生为中心，真正实现杜威的儿童中心论。生成式人工智能作为每位学生的“个性化教师”，能够根据个体需求提供实时反馈、智能指导与资源支持，实现“千人千面”的个性化教学支持。当前，美国的ALPHA学校已率先实践这一教学模式，通过将个性化的AI学习与丰富的研讨活动相结合，充分激发学生的学习潜力，提升学习兴趣与学业表现。这一案例表明，人类智能（教师）与人工智能协同赋能的模式，能够塑造真正意义上的、以学生为中心的学习生态，促进个体的主动学习、深度思考与创新实践。

教师角色的进化：从知识传授到支持引导。传统模式下，教师作为知识权威，通过单向传授实现统一化的知识传输与人才培养。随着AI时代学生对个性化学习需求的不断增强，教师的角色正经历深刻转型，其职责不再局限于传统的知识传授，而是转向人机协同中的学习引导。在新范式下，教师不仅需要承担学习统筹者、社会化目标设定者和个性化学习指导者等多重角色，还需掌握AI工具为学生设计个性化的学习路径、优化学习体验，并提供必要的心理与情感支持，从而实现由“知识灌输”向“学习赋能”的根本转变。

评价体系的变革：从学科素养到学习素养。长期以来，传统的教育评价体系以学科知识的掌握程度为核心衡量标准，强调对学习成果的静态测评。然而，随着AI与教育的深度融合，学习者获取、处理和应用知识的方式发生根本性变革。在这一背景下，如何高效学习、如何持续学习以及如何利用AI优化学习过程，已超越知识本身，成为教育评价体系重构的关键。因此，教育评价需强化过程性评估，从关注学科素养，转向衡量学习者的学习素养，强调其在多变的知识生态中能否自主获取知识、优化学习策略，并借助AI工具提升认知与实践能力。评价则从关注“学生学了多少”转向“学生对学习方法的掌握程度”，关注学生的终身学习能力，以适应智能时代的变革。

总体而言，AI时代的到来不仅重塑了人机关系，还对个体核心能力提出了全新要求。通过课程体系、教学范式、教师角色、评价机制的系统性重构，方能有力支撑高素质人才的培育，实现教育体系与社会发展需求的深度契合，逐步实现人类与人工智能携手共创的美好图景。