郭一凡、李文烨：“研究性之伤”：人工智能时代大学研究性教学的隐忧与应对

一、“研究性之伤”：人工智能时代大学研究性教学的隐忧（略）

二、为何“研究性”会“受伤”：技术文化的侵入（略）

三、疗愈“研究性之伤”：人工智能时代研究性教学的应对策略

《哈佛通识教育红皮书》在论及教育的新媒介时提到，“我们所赖以测试和安置他们的心理假设、哲学坐标一脚迈进了无意识的领域，一脚却还在中世纪”。当前，人工智能正以难以预想的速度全面塑造着大学教学的新形态，但这种担忧似乎仍然可能重演，即 “身子已经进入了人工智能时代，脑子仍然停留在传统教学”。人工智能时代的研究性教学一方面应避免成为保守的壁垒，让技术沦为闲置的“可怕”工具，另一方面又需对智能保持克制，疗愈可能出现的“研究性之伤”。打造高质量研究性教学，必须不断信任师生，让他们主动面对风险，充分发挥实践智慧、创造力和判断力，在理论与实践上同时转向。

(一)在研究性教学中寻求人工智能的合理定位

在过往的教学信息化、技术化阶段，人们常以工具化思维审视技术手段。但对人工智能而言，其智能化学习能力越来越强大，作用越来越精准，很可能成为大学教学过程中的第三主体。这意味着在研究性教学中，我们需要突破传统“工具化”思维，将人工智能定位为“类主体”，而非只是提供有效资源的应答者，抑或知识各类存在形态的转换器。人工智能应当是需要被“教学”的学习者、可以在教学中“研究”的研究者以及陪伴师生的伴教者或伴学者。斯坦福大学研究者提出了名为“tutor copilot”的人工智能系统，意在为导师提供教学决策支持。我们可以借用其“copilot”（副驾驶）理念来进一步理解人工智能在研究性教学中的定位。

首先，将人工智能定位为copilot，意味着研究性教学的总体方向仍要由教师和学生来把控，教师需要利用人工智能提前设计研究性教学的问题和基本流程，借助学情数据和教学决策分析来实时引导学生探究，并准确评判学生是否深度参与、思维经历是否完整；学生通过人工智能快速度过研究性学习所需的知识积累期，产生智力的延伸，进而将人工智能作为代理人，在自身提出假设的前提下共同开展思维实验，同时对探究进程形成监控和反思。

其次，师生应当与作为copilot的人工智能结成共同体，协作开展问题探究。人工智能可以提供必要的知识基础，教师可以将面对问题的个体化经验作为教学内容，这种经验通常以非编码的方式存在，不能被智能体很好地识别，它能在与学生共同探究的过程中无形地传递给学生，构成学生的隐性知识。而学生在观察和与教师共同探究的过程中学会批判精神、科研技能与灵活运用理智的方法，人工智能也能在这种双向培育中自我迭代升级。

再次，研究性教学中作为copilot的人工智能要接受师生的驯化。对媒介的积极驯化将使人们避免狂热的依赖，理性看待媒介的功能与限度。人工智能时代的研究性教学需要师生以驯化媒介的思维来实现人工智能与研究性教学的有效嵌入。这种驯化建立在师生提示词素养的基础上，掌握提示能力的教师可以通过配置专属小模型来使研究性教学真正实现个性化，而学生提示的过程也将培养其拆解、分析和处理问题的能力，帮助他们保存对研究问题的好奇与敏感。

最后，作为“主驾驶”的教师仍然具有不可替代的作用。人工智能会促进教师回归本职工作，把精力和才智用于与学生的思想沟通、情感交流和生命对话。如此，师生的心智才得以真正打开，人文价值才得以超越技术理性，体现教学塑造人类灵魂的天职。这就依赖于教师教育性本能的流露和教育情怀的生发，彰显其特殊价值。同时，教师要改变高高在上、因权威而与学生保持距离的姿态，真正走入学生群体，了解作为数字时代原住民的Z世代群体如何生活、如何学习，理解他们的人工智能使用观念，以他们所喜爱、习惯的方式来设计研究性教学，从而契合数字原住民的发展需求。

总之，无论作为copilot的人工智能的作用有多么出众，未来的研究性教学都必须建立在承认“主驾驶”的核心地位与特殊意义的基础上，把人的全面发展而非技术进步或者问题解决作为最终目的，摒弃为技术而技术的倾向，把为研究性教学创造新问题、新思路、新机遇作为技术的尺度。

(二)筑牢人工智能时代研究性教学的意义根基

所谓筑牢研究性教学的意义根基，关键就是要在技术文化的侵入下，寻找能够让价值、意义等自由生长的基因。赫伊津哈曾提出关于“游戏”的理念，认为文化以游戏的形式产生，文化的根基在于游戏。吉见俊哉进而指出，游戏是所有意义世界的母胎，完全无关乎是否有用，只是游戏其中，才是存于大学学习与知识生产根底的活动。我们同样可以借用这一看法，将游戏看作研究性教学的意义根基。在赫伊津哈看来，游戏是一种自主行为，能让游戏者激情参与、全神贯注；它不涉及功利，且创造秩序，有序令游戏充满活力；游戏中存在紧张，紧张意味着不确定、有风险，考验着游戏者的才技；游戏靠愉悦感和兴奋感来维持，使人们从平常生活中解脱。

游戏本质显示出了针对研究性之伤的疗愈逻辑。在知识深度上，游戏属性的核心在于主动参与，为了保持对抗，个体有必要主动地去理解、评价、比较和整合人工智能提供的内容，将其转化为自己知识结构的一部分，由此就实现了杜威论及的通过游戏实现的有效学习，也即“知识的获得是从事有目的活动的结果，而不是应付学校功课的结果”。在问题导向上，游戏的精髓在于富有张力的挑战以及随之而来的紧张和愉悦。游戏要求教师引导学生与问题进行“斗争和对抗”，推进研究进程，每一阶段“通关”后都能有所收获，而新的问题又随之产生，不断激起学生的兴奋与愉悦，“敢挑战、爱冒险、承担风险、忍受紧张，这些都是游戏精神的本质”，体现了被人工智能所消解的研究属性。在探究活动上，游戏能够强烈地调动学生并使其采取创造性和建设性的态度，逐渐进入收束自我、聚精会神的活动状态，发展更高水平的自觉和行动能力。在此过程中，学生受到自主的感召，为实现自身的全面发展而乐于接受竞争和挑战，并沉浸其中，通过具体的行动实现对自我的觉察、监控与反思，将认知丰富与能力施展作为愉悦的本源。

在具体实践上，关键是让严谨的研究性变得引人入胜而非泛娱乐化。例如，在研究性教学中设计人机对抗游戏，要求学生通过学术探究对人工智能提供的内容进行核查、分析与验证，引导学生分析输出内容背后的推理逻辑，也即“换位思考”，并尝试用人类的思维方式来重构思考逻辑与路径，让学生呈现思考、假设和验证的过程并与人工智能进行对比，在成果表达上让学生增加对个人经历的反思以及与现实世界的关系。又如，设计有人工智能参与的思想实验，让学生和人工智能进行角色扮演，学生需要利用人工智能提供的信息，结合角色立场进行谈判、辩论、决策和改进，最终收获理想的实验结果。这一过程将成为师生与智能体之间纯粹的理智活动，以及自由与挑战精神充分释放的疆场，而不再受技术和工具理性的牵绊，这也是研究性教学的意义归宿。

(三)基于研究性的内在要求来重建研究性教学

首先，明确研究性教学有可以教给学生的“内容”。虽然人工智能技术改变了知识的形态和呈现方式，但是它无法完整地呈现知识被筛选、对比、归纳和组织的逻辑，也难以将基于符号和语料的推理与人们所面对的真实世界建立起对应的关系，这就意味着教师要帮助学生将细碎的知识还原为整体的经验，使其真正走入学生经历过、正在经历和可能经历的具有独一性的生活中去，阐述那些被教师经验、见识与思维加工过并闪烁其个体智慧的理解，并向学生解释这样做的根据，同时对人工智能的输出进行批判与反思，以此构成新的内容，建立研究性教学的逻辑性、结构性和系统性。

其次，改变问题导向的基本逻辑。一方面，传统研究性教学中单纯依靠学科逻辑设计的问题已经能够被生成式人工智能技术以较快的速度进行回答，因而问题的设置应当增强与师生生活和现实的联系，体现一定的未来性和跨学科性，尤其是要引导学生初步探索那些影响人类社会发展的重要价值问题或者重大科技创新难题。另一方面，作为牵引的问题不仅可以来自由学术命题产生的问题域，还可以是“关于提问的问题”。教师在不给定明确问题的情况下，引导学生自己提出好问题，并让他们与人工智能进行苏格拉底式对话，思考如何提问才能让人工智能与自己一起创造，并不断接近问题的本质，由此形成学生中心的生成式问题引导，发展学生在人工智能时代学习与生存的必要技能。

再次，以“微探究”推动探究过程走向深入。人工智能的嵌入使得研究性教学的推进建立在一次次人机交互的过程上，这一过程可被视为“微研究”。师生若想让人工智能帮助自己处理复杂任务、激发创意思考，就必须学会对人工智能进行发问和引导，描绘出问题发生的具体场景，将复杂问题分解为细小的任务，清晰定义希望的输出结果，为人工智能赋予明确的身份和角色，完整表述已有的知识结构与框架，并根据反馈不断调整。从这个意义上看，与人工智能的交互实际上是对情景构建、自我反思、问题创设、结构分析等多重能力的整合，提问本质上也是在从事探究。人工智能时代的研究性教学正是由这些“微研究”的片段推进的。

最后，回归集体的教育意义。虽然技术为研究性教学提供了个性化的契机，但研究性教学不是私人领域的指导或探究，它所提供的集体文化氛围同样具有教育价值。这种集体不仅指向学生群体，而是包括了教师、学生与人工智能的人机集体，它能够使主体间开展实体性互动，具有一种共时性体验，从而产生共同的思想认识基础，也帮助学生适应未来社会的人与人工智能共生共存的集体生活。这样，研究性教学也得以完成促进学生社会化的使命。

（来源：《中国高教研究》2025年第9期）