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何謂人工智能素養：本質、構成與評價體系
鐘柏昌 劉曉凡 楊明歡
摘要： ChatGPT等新一代人工智能技術給教育帶來了積極和消極影響，教育領域不僅要被動應對人工智能帶來的諸種挑戰，更應該主動思考如何培育學生具備適應和駕馭人工智能的素養，本文將這種素養稱之為人工智能素養，即透過人工智能教育培養的領域特定性與領域一般性兼具的學生核心素養。對人工智能素養的解析可以追溯到三維目標模式下的諸類研究，但這些研究未能廓清其內涵本質和內在邏輯。鑒於人工智能素養是因應人工智能技術的發展而產生的一種新的素養類別，本文首先從技術本體論視角分析了人工智能素養的本質——人的技術化，並從哲學認識論與教育心理學視角出發，把握了人工智能素養的構成：核心素養發展的實質就是一個「知識與思維」的動態轉化過程；情感作為源於認知過程的情緒化體驗，不僅涵養了知識建構與思維發展的過程，也是人類獲得道德觀念的根據和淵源。由是，知識、情感與思維的相互作用關系共同構成了學生人工智能素養的底層邏輯。籍此，本文從人工智能知識、人工智能情感、人工智能思維三個維度出發，重點構建並詳述了人工智能素養的評價指標體系，以期為人工智能教育的健康發展提供指引。
關鍵詞： 人工智能教育；人工智能素養；思維方式；行為方式；存在方式；評價體系
ChatGPT的橫空出世，讓人們真切地感受到人工智能時代未來已來，每一個人都將不得不面對人工智能、學會與人工智能和諧相處和共同發展。近年來，中國、美國、日本、南韓、歐洲等國家和地區紛紛釋出國家人工智能發展戰略規劃，極大促進了全球人工智能教育的發展。中國中小學人工智能教育也正處於快速發展階段，但由於缺少頂層設計和系統性的國家課程支持，仍然存在技能化、工具化、零碎化等問題。在主編中小學人工智能系列教材的過程中，我們深刻地感悟到，要解決這些問題，就需要回歸教育本質，開展系統性的思考和設計。我們認為，教育始終是面向全人發展的富有德性的活動，人工智能教育也要時刻秉持「全人教育」思想，超越知識掌握與技能訓練的窠臼，強調對學生關鍵能力和必備品格的培養，融知識、情感與思維於一體，使之成為具有「核心素養」的人（李藝, 鐘柏昌, 2015）。區別於一般意義上的核心素養，本文將這種透過人工智能教育培養的學生核心素養稱為「人工智能素養」。顯然，本文所言人工智能素養不是關於人工智能的專業素養，而是隨著人工智能社會的到來，每一位公民所應具備的、與讀寫算一樣重要的素養。那麽，這種素養究竟有何所指、特征如何、當如何評價，諸類問題亟待廓清，本文將予以重點討論。
一、緣起三維目標：人工智能素養的框架綜述
核心素養的學科性與跨學科性一直是討論核心素養內涵的一個重要議題。所謂學科核心素養，是個體解決特定學科或領域問題中所表現出的核心素養或領域特定素養（Domain-specific competence）（OECD, 2003）；而跨學科核心素養則是可以套用至不同任務、情境、目的和領域中的核心素養或領域一般素養（Domain-general competence）（Davies, 2013）。對於特定領域的復雜問題解決，不僅需要個體一般意義上的心智機制，還需要特定領域的結構化知識與思維模式（Hassebrock & Prietula, 1992）。在此背景下，一方面，我們必須反對分科主義的泛濫，淡化各門學科之間的邊界，推動學科間的互融互通，若且唯若如此，以學科活動為載體發展學生學科核心素養的同時，才有可能觸及跨學科核心素養的培育；另一方面，開展專門的跨學科學習活動培養學生的跨學科核心素養也是全球各經濟體普遍采用的策略（史威, 2021）。由此可見，學科核心素養與跨學科核心素養共同構成支撐學生核心素養發展的整體框架。作為一門交叉學科，人工智能不僅具有學科內容，還涉及諸多學科領域，在教育領域中更具獨特的跨學科優勢，即強調學生透過軟硬結合的方式將學習到的科學、技術、工程、數學等領域知識來解決復雜的實際問題，獲得高階思維能力的顯著提升。從這個意義上說，人工智能素養是一種具備領域特定性和領域一般性雙重內容的核心素養，這是我們理解人工智能素養的一個基本出發點。
早在20世紀70年代，已有學者提出人工智能素養（AI Literacy）一詞（Agre, 1972），主要強調的是人工智能專業技術人員的素養結構，並沒有引起人們的廣泛重視。直到2018年，人工智能素養再次進入大眾視野並引發教育界的研究熱潮（Ng et al., 2021）。大多研究從三維目標角度構建人工智能素養框架。例如，Wong等認為人工智能素養包括「AI概念、AI套用、AI倫理」三個部份，其中「AI概念」是指基本的人工智能知識與起源，「AI套用」是指人工智能技術在現實世界中的套用，而「AI倫理」是指人工智能套用過程中所面臨的道德挑戰和安全問題（Wong et al., 2020）。又如，Kim等從「AI知識、AI技能、AI態度」三個維度構建了人工智能素養模型，其中「AI知識」是指人工智能的核心概念，「AI技能」是指學生在人工智能套用過程中所具備的計算思維能力，「AI態度」是指學生能夠批判性思考人工智能技術的社會影響並正確看待人類與人工智能的關系（Kim et al., 2021）。再如，張銀榮等從使能目標、內核目標和發展目標出發，將「AI知識、AI能力、AI倫理」作為人工智能素養的三個重要維度，其中「AI知識」是指人工智能發展史和技術原理等，「AI能力」是指計算思維、數據能力、編程能力等這些利用人工智能解決問題時的智能思維能力，「AI倫理」是指對如何規範、合理開發AI技術，使用AI產品，以及如何應對人機互動過程中可能出現的社會問題的一種態度和價值觀，包含AI接受度、AI公平意識等（張銀榮等, 2022）。此外，在核心素養的基礎上，艾倫從「人與工具、人與自己、人與社會」三個層面提出了人工智能課程核心素養，其中「人與工具」反映了智能化社會中人類如何重塑與新工具之間的關系，「人與自己」反映了智能化社會中人類如何重建與「自我」的關系，「人與社會」反映了智能化社會中人類如何面對新的社會關系（艾倫, 2018）。
同時，也有研究提出了人工智能素養的四維框架。例如，楊鴻武等從核心概念、技術實踐、跨學科思維與倫理態度等方面構建了STEM背景下的人工智能素養框架。其中，核心概念包括人工智能的基礎知識、工作方式、工作流程與典型套用等，技術實踐包括編程、協作、問題解決與創新等核心能力，跨學科思維包括計算思維、數據思維、批判性思維與設計思維等，倫理態度是指正確看待人工智能的優缺點及其帶來的影響，並積極地規制風險等（楊鴻武等, 2022）。又如，人工智能教育研究標準課題組認為中小學人工智能核心素養由智能意識、智能思維、智能套用與創造、智能社會責任四個核心要素構成。其中，智能意識是指個體對人工智能的敏感度、理解力和價值判斷；智能思維是指個體運用人工智能領域的技術方法，在問題解決過程中產生的一系列思維活動；智能套用與創造是指個體根據實際需求，批判性地評估並選用合適的人工智能資源與套用工具；智能社會責任是指個體在私密保護、倫理規範和行為自律方面應盡的責任（人工智能教育研究標準課題組, 2023）。再如，中央電化教育館從「人工智能與人類、人工智能與社會、人工智能技術、人工智能系統設計與開發」四個領域制定了人工智能技術與工程素養框架，其中「人工智能與人類」部份強調人工智能與人類之間復雜的關系與倫理道德，「人工智能與社會」部份強調人工智能對人類社會發展可能產生的深遠影響，「人工智能技術」部份強調如何選擇和利用人工智能工具解決具體的問題，「人工智能系統設計與開發」部份強調從系統工程的角度，引導學生設計、開發和測試人工智能套用系統（中央電化教育館, 2021）。
此外，鄭勤華等進一步從智能知識、智能能力、智能思維、智能套用、智能態度等方面提出了智能素養的五維框架。其中，智能知識主要包括人工智能的發展歷程、基本概念、技術體系、套用領域及社會影響等，智能能力主要包括資訊能力、數據能力、編程能力、演算法能力等人機協同的重要能力，智能思維主要包括人機協同思維和主動調節思維，智能套用主要包括AI套用與AI動手能力，智能態度主要包括AI價值觀、AI倫理與AI誌趣（鄭勤華等, 2021）。
總之，無論是三維框架，還是四維框架，抑或五維框架，都表現出一個明顯的特征，即都強調了人工智能不同維度的內容，並與第八次課改之初所倡導的三維目標高度類似：知識與技能、過程與方法、情感態度與價值觀，這為本研究提供了重要啟示。同時，現有框架也存在明顯不足：首先，人工智能素養常被作為一般概念提出，缺乏對其內涵的深入探討與本質廓清，所采用的術語也尚未統一（如智能素養、人工智能核心素養、人工智能課程核心素養、人工智能技術與工程素養、人工智能素養等），為避免概念泛化，亟須確立一個廣受認同的專門術語，指向人工智能時代每一位公民所應具備的通用素養；其次，現有論者所提框架的維度之間與維度內部的各要素較為分散，缺乏清晰的邏輯梳理與學理論證，如同散落的珍珠，不利於讀者整體把握素養框架的全貌和構建邏輯。基於此，本文試圖正式確立「人工智能素養」這一概念，把握人工智能素養的本質，追溯人工智能素養的構成，追尋人工智能教育價值的全面彰顯。
二、融合三個視角：人工智能素養的本質與構成
毋庸諱言，人工智能素養是因應人工智能技術的發展而產生的一種新的素養類別。因此，要把握人工智能素養的本質就不得不追溯技術本體論，而對其構成的追問又離不開哲學認識論和教育心理學思想。
（一）本質：人工智能素養始於人的技術化
人工智能素養關乎智能技術時代中人的成長問題，對人工智能素養的溯源，自然離不開「人與技術」關系的探尋。技術發端於人類對自然的改造，這是技術哲學的邏輯起點（陳昌曙, 1999）。自然改造論認為，從「天然物」向「人造物」的轉化，就是透過人為幹預來「打斷」自然界運動的自然行程，使其轉向人工行程。自然行程只是一個單純的因果過程，而人工行程則體現了自然規律與人類目的的統一。可以說，人對自然物的改造或者「建立、加工出自然界本來沒有的東西」，本質上都是自然界的「人工化」（陳昌曙, 1999）。換言之，技術具有控制品性——將自然行程「打斷」與「人工化」（李美鳳, 李藝, 2008）。
在此基礎上，馬克思的實踐哲學對人和技術的本質進行了獨到分析，揭示了人與技術的內在聯系。首先，人的主體性不是天生的、一成不變的，而是人在實踐活動中不斷生成和發展的本質力量。需強調的是，這裏的本質力量不是單一結構，而是由自然力、認知能力、實踐能力以及情感等多種成分之間密切聯系所構成的有機整體。其次，技術是人創造的，是人的本質力量物件化的產物，技術活動是人類活動的最基本形式。根據主客體關系的作用方向，馬克思進一步區分出「主體客體化」與「客體主體化」兩個過程，前者是主體作用於客體並使其本質力量物件化於客體之中（即物件化的過程），後者則是客體作用於主體並轉化為主體本質力量（即非物件化的過程）（陳維維, 李藝, 2009），即人在構造物件的同時也在構造自身。人與技術正是處於這樣一種主客體相互作用、雙向建構的實踐關系：一方面，人根據自身需要創造或改造出各種形態和功能的技術客體，實作人的本質力量從主體向技術客體的運動；另一方面，技術一經創造出來就具有了相對獨立的存在形態，透過一定途徑和方式對人類活動產生規範與制約，而人發揮自身的主觀能動性，把握技術的客觀規律，掌握技術活動的規則和流程，從而把技術品性內化為自身的本質力量（李美鳳, 李藝, 2008）。在這種雙向互動過程之中，人的本質力量與技術品性不斷融合並返回自身，這種返回不再是在原有基礎上的簡單重現，而是人對自身本質的揚棄、發展與完善，這就是人的技術化。
然而，在特定社會歷史條件下，人的技術化總是與異化相伴生的。一方面，人類對自然規律的認識總是存在歷史局限性，對自然行程的人為幹預並不總是符合人類的整體或長遠利益；另一方面，作為多元主體的本質力量物件化的產物，技術身上積累著多種利益和價值取向的力量，這些力量博弈的結果並非總是合理的（李美鳳, 李藝, 2008）。於是，在人的技術化過程中，人從技術身上也會受到「異質」力量的強制甚至被其同化，此系技術對人的奴役和異化的一個重要根源。尤其是人工智能「器用」價值野蠻生長的今天，技術的運算能力、儲存能力、互動能力、控制能力等仍在持續突破，數據私密、技術倫理等問題也接踵而至，人類有可能在整體上面臨著異化風險，逐漸片面發展甚至是畸形發展為工具理性支配下的「冷酷路人」或「科技巨嬰」。盡管如此，人的技術化仍然是人類通達自由與解放的合理途徑。馬克思認為「人的類特性恰恰是自由的、自覺的活動」（馬克思, 恩格斯, 1979），「自由不是上帝的恩賜，也不是自然前進演化意義上的天賦，而是人透過自己的歷史活動……自我前進演化、自我生成的」（林劍, 1996）。作為貫穿於歷史實踐中人在不斷生成中的過程性狀態，人的技術化與人類自由發展具有歷史和邏輯一致性，技術化是主體性發展的主要途徑。當人類的本質力量受限而不得不忍受作為異己的、支配人類行動的自然規律的束縛時，人的技術化使人不斷將外在的客觀必然性融入自身本質力量之中，在自然與人工、技術與人性的平衡中找到新的起點，從而克服技術的異己力量。作為適應和駕馭人工智能的素養（即本文所言人工智能素養），它的本質就是透過人的技術化過程，獲得人的本質力量的提升，最終實作人與智能技術的和諧發展。
（二）構成1：知識結構與思維結構的內在一致性
人工智能素養作為人與AI技術打交道形成的本質力量，在內化於心和外化於行的過程中，必然形成某種結構，那麽，這種結構究竟是什麽？首先需要回到認識論中尋找線索。
傳統認識論經歷了唯理論、經驗論及康德先驗建構論的發展脈絡。唯理論認定一切可靠的、普遍的、必然的知識只能來自理性，認識的過程便是天賦觀念的演繹過程；經驗論則認定經驗是知識的唯一來源，認識的過程便是由感覺經驗引發的聯想過程；康德則用先驗「知性」範疇對以上兩者進行了調和，認為知識既非純粹天賦，亦非僅緣於經驗，而是二者的綜合：認識過程是先驗知性範疇對感覺經驗的系統化、規範化的過程（鄧曉芒, 2004）。然而，康德對先驗主體的認識過程絕對化，忽視了現實情境中認識主體有著具體性、歷史性與偶然性的特征（羅亞玲, 2017）。作為後來者，皮亞傑的發生認識論批判性繼承了康德的範疇思想，擯棄康德範疇中「時間上先驗」的成分，吸收其「邏輯上先驗」的思想，形成最為成熟的認識論成就。
皮亞傑認同主體所完成的一切建構都以先前已有的內部條件為前提，但並不接受其憑空而來的「先驗」，而是直接從人與客觀世界的關系角度，追問認識發生的內在機制。皮亞傑認為，主體以遺傳適應機能，如吮吸需求、抓握需求等內部條件為基礎，透過與客觀世界的持續互動，逐漸建構起對客觀世界的日益復雜、豐富的認識（李其維, 1999）。這裏的遺傳適應機能，其內在機制便是同化和順化（又譯「順應」），前者是把自身的意義賦予外物，後者是自身受所同化元素的影響而發生某種改變。以吮吸行為為例，主體在建立「圓柱體←→可吮吸」這一意義關聯後，如果同化過程不遇到阻礙，那麽主體便會一直建立以上這種在我們看來有明顯問題的意義關聯；如果主體試圖吮吸一個很大的圓柱體，他會意識到並非圓柱體都可吮吸，於是便取消「圓柱體」與「可吮吸」的必然關聯。只有透過同化、順化過程的持續迴圈，主體才能建構越來越多的意義關聯，而這些意義關聯的結合結果便是日益復雜的知識結構（馮友梅等, 2021）。可以認為，知識結構是靜態的建構結果，而建構過程則是意義關聯的過程或思維過程，思維過程呈現出的動態結構便是思維結構，從這個意義上說，知識結構與思維結構具有內在一致性。
同化和順化為認知發展提供了心理學解釋，在此基礎上，皮亞傑進一步使用「邏輯數學範疇」和「物理範疇」的協同運作為知識發生或思維過程提供了哲學解釋。前者是主體（身體）作用於客體的動作（或動作結構）經抽象、內化而產生並存在於主體頭腦中的用以轉換、解釋知識的邏輯（內化的邏輯結構），是一切外部世界的認識得以形成的先行條件；後者則是主體把自身的邏輯數學範疇套用於或歸因於客體的結果（外化的知識或規律），大體對應一般意義上的規律或「知識」，由此構成了「內化—外化」雙向建構的認知發生過程（熊哲宏, 2002）。以此為關照，在認識發生和邏輯發展的過程中，執行的思維以各種邏輯範疇的形式展現，在思維發生的那個當下所顯現出來的邏輯結構即是思維結構，而在知識發生的當下的邏輯數學運演導致了知識結構的變化（張沿沿等, 2020）。故言之，知識結構與思維結構是在狀態與運動的循序轉換中螺旋上升、共同發展的。
值得補充的是，在康德的影響下，胡塞爾將範疇看作是客觀知識得以成立的先天形式，認識活動是在以主體的先驗認識形式為條件推動的意向性活動中展開的，這種先驗的認識形式即是先驗範疇（吳汝鈞, 2008）。這種先驗範疇為意向性活動中的「本質直觀」提供了物件內容與事態的先天形式法則，從而使得樸素的感覺材料成為可理解的東西。具體而言，這種先驗範疇又可以細分為形式邏輯範疇和形式本體論範疇，兩者分別指向邏輯（基於概念的邏輯）和概念（作為內容形式的概念，純粹概念）。由此可見，胡塞爾思想中的先驗範疇擺脫了康德的先天絕對性，較好地觸及先驗範疇中的細節，並與皮亞傑的兩個範疇說思想不謀而合，即共同強調知識與思維在認識發生過程中的重要性。
學習的認知觀和建構主義觀點強調學習者知道什麽（知識）以及他們是如何思考（認知過程）這些知識的。由此形成了熠熠生輝的教育目標分類成果，典型如安德森等人主導的【布林教育目標分類學修訂版】，其按照「從簡單到復雜」「從具體到抽象」的組織原則，從「知識」與「認知過程」雙重維度出發，構建了認知領域的教育目標框架（安德森等, 2009）。該框架不僅突出了「知識」和「認知過程」之間不可分離的、內在的邏輯關系，而且展示了個體參與知識的意義建構的過程方式（即思維方式），映證了知識與思維之於認知發展的重要性，也反映出哲學認識論領域與教育心理學領域互相補充、相互對映的內在關系。
（三）構成2：認知與情感的雙螺旋結構
眾所周知，理性和感性是人的一體兩面，既是區別於動物，也是超越人工智能的基本內容。具體到教育領域，大體對應了認知領域教育目標和情感領域教育目標。然而，上述關於知識結構與思維結構的討論，僅僅涉及了前者，人工智能素養是否在邏輯上包含情感？如果包含，情感與認知又是何種關系？
具身哲學領域的代表人物梅洛•龐蒂在深入考察人類身體認識世界的過程後，提出兩類身體——生物層面的身體（客觀身體）和社會文化中所經驗的身體（現象身體），兩種身體形式的聯結為運動本身及其承載的符號意義之間的交流搭建了橋梁（梅洛•龐蒂, 2001）。這種聯結關系的產生在具身認知的諸多理論模型中得到了確認，即高級認知過程涉及感覺—運動狀態的部份啟用，並由此構成了認知過程的基本成分（Fraley & Marks, 2011）。回顧皮亞傑的發生認識論哲學，其不僅揭示了知識與思維的內在一致性，也始終強調身體的感知運動：物理範疇作為主體與外界溝通的中介，負責對外部刺激的接納。事實上，恰是對「身體」的關註，才可透過「知識」與「思維」的動態轉化過程來洞察主體內在統一發展的本質。也正是因為「身體」的介入，這種「統一發展」就不僅僅是知識與思維的統一，更是知識、思維與情感作為整體人意義上的統一（馮友梅等, 2021）。因此，具身認知理論所倡導的教學觀認為，素養的發展不僅需要思維等理性因素，更需要基於身體的感知、體驗來調動個體內部情感等感性因素的參與和互動，而這些正是構成個體調動知識、能力和態度解決復雜問題的基礎和前提（鐘柏昌, 劉曉凡, 2022a）。遺憾的是，這些從具身哲學引申出來的觀點均不能直接為「情感與知識、思維的內在關聯」提供生成機制的解釋。
為此，我們不得不另辟蹊徑。在心理學領域，有人發現，主體認識世界的同時還會產生對此認識的肯定、認同、期待的情感，可稱之為理智情感（毛豪明, 周黎, 2006）。當遇到有悖於此認識的表述時，主體便會產生消極的情緒體驗，反之，便會產生積極的情緒體驗。由於主體行為具有社會意義，理智情感必然伴隨著道德情感，且最終的情緒體驗往往由道德情感決定（顏士剛等, 2019）。當然，作為一個較為寬泛的情感範疇，「情感」並不僅指「道德情感」這類高級情感，還包括人的直觀感覺、情緒、感受、體驗等基本情感。正如季塔連科教授所言：「情感是復雜的、多級的、深刻的道德心理機制……這種機制是獲得道德觀念的根據和淵源」（朱小蔓, 2013）。基於此，我們嘗試從教育心理學視角出發，透過「認知」與「情感」的關系分析來反映知識、思維與情感的關系。
長期以來，由於認知領域的廣泛發展及其與學科知識的緊密聯系，認知領域一直以絕對優勢占領基礎教育的「主場」，而情感領域往往被忽視。例如，上述認知領域的布林教育目標分類被研究者和實踐者廣泛參照、借鑒，而情感領域的教育目標分類卻很少被關註。實際上，早期的布林教育目標分類學包含了情感領域的分類，其本人也認為，情感領域與認知領域的劃分並不意味著這兩個領域之間存在著根本分離，實際上，這兩個領域之間不存在任何分離（安德森等, 2009）。
當我們再次回溯先賢的研究，依然能夠獲得諸多啟示。早在上個世紀八十年代，克拉斯沃爾、布林等人透過對興趣、態度、價值觀等核心成分的深層解析，發現人的情感發展「是從個體覺察到引起情感行為的刺激開始的；在下一個層次上，他對情感刺激做出固定反應；再下一個層次，當個體的行為始終如一時，他開始持有一種價值；接著，當學習者把各種價值相繼加以內化時，他遇到了與各種價值有關的情境，這就需要把各種價值組織成一個體系；這個體系不斷增加復雜性，最終成為他的價值觀或世界觀」（克拉斯沃爾, 布林, 1989）。由此形成一個以「內化」為組織原則的情感連續體，其可劃分為接受/註意（A 1.0）、反應（A 2.0）、價值評價（A 3.0）、組織（A 4.0）、由價值或價值復合體形成的性格化（A 5.0）五個情感類別以及13個子類別別。隨著內化的進展，情感目標中不同行為成分的排列順序很好地描述了情感發展的主要過程。更為重要的是，克拉斯沃爾和布林（1989）以列表方式比較了情感連續體與認知連續體的發展過程，發現兩者具有明顯的交疊關系。鑒於兩人的研究采用的是早期認知領域教育目標分類法，且原文對兩類教育目標的對應描述較為簡略（主要為一級維度的比較），為此，本文采用【布林教育目標分類學修訂版】中的認知目標分類，根據記憶/回憶（C 1.0）、理解（C 2.0）、套用（C 3.0）、分析（C 4.0）、評價（C 5.0）、創造（C 6.0）六個主要認知類別及其19個子類別別，進一步細化比較了認知目標與情感目標的二級維度，我們依然能夠直觀地發現兩者的交疊關系（見表1）。
首先，當個體覺察到某種現象（A 1.1）並進行辨認（C 1.1）時，了解這種現象所含知識（C 1.2）是主動接受（A 1.2）甚至積極註意（A 1.3）這種現象的先決條件，而且只有當人們願意註意某種現象時，才能繼續加深對它的了解。例如，對於「形成對建築物的美感意識」這一情感目標，個體首先要了解美學知識，才能在建築群中主動接受甚至有選擇地註意具有美感的建築物。
其次，當個體開始對現象作出預設的反應（A 2.1），透過不斷加深對現象所含知識的理解（C 2.1-2.7），逐漸增加自己的意誌成分（A 2.2-3.1），直到在價值驅使下積極地追求、尋找、發展並擴大作出反應的情境（A 3.2-3.3），這個過程也是個體將理解的知識套用於各種情境（C 3.1-3.2）的過程。在這一部份的最低層次上，即在「預設的反應（A 2.1）」這一亞類別上，以「願意遵守遊戲規則」這一情感目標為例，這個目標包含「至少要能夠理解（C 2.0）這些遊戲規則，並能夠把它們套用（C 3.0）到新的情境中去」這樣的認知行為。
最後，當個體把他已作出反應的價值進行抽象或概念化（A 4.1），使個體已有價值與新價值相聯系，並加以綜合、組織成一個更高層次的價值復合體（A 4.2），最終在持續一致的情境反應（A 5.1）中將價值復合體內化成個體內部的完整世界觀（A 5.2）。在此過程，個體肯定會遇到各種價值有關的情境，這就需要個體具有分析（C 4.1-4.3）情境中的共同價值要素的能力、在各種價值要素之間保持相互平衡的能力（C 5.1-5.2），以及重組要素來創造（C 6.1-6.3）新價值體系的能力。在這個層次上，各種態度、觀念、信念已被內化成一種個體內部協調一致的性格特征並控制著個體的行為，例如「形成一套作為個人和公民的生活規範」。
綜上，情感連續體中較低層次的目標通常與認知連續體中較低層次的目標相對應，情感連續體中較高層次的目標通常與認知連續體中較高層次的目標相對應（克拉斯沃爾, 布林, 1989）。在教學情境中，達到某一領域的目標常被看作達到另一領域目標的手段。例如，將認知目標用作情感目標的手段時，可以讓學生分析一件藝術作品，使他理解色彩對情調等方面的影響；又如，將情感目標作為達到認知目標的手段時，可以使學生對材料感興趣，以便讓他學會使用這種材料。因此，認知過程與情感過程在不斷相互影響和共同發展的過程中推動著個體的整體發展。正如克拉斯沃爾、布林等人在書中所言：認知過程與情感過程就像是一對並排的梯子，個體只有透過協調交替地攀登這兩個梯子（從一個梯子上的一級踏到另一個梯子上夠得著的一級），才能達到某些復雜的目的（克拉斯沃爾, 布林, 1989）。這種關系如同DNA雙螺旋結構一樣令人震撼！因而可以說，情感作為緣於認知過程的一種情緒體驗，涵養著人的知識建構與思維發展過程，對素養培育發揮著不可或缺的驅動作用。
三、回歸三維框架：人工智能素養的評價指標
前文的討論對如何準確認識人工智能素養奠定了堅實的理論基礎，但要將其轉換成實踐指南，還需與學習評價緊密結合。
根據前文論述，無論是胡塞爾的形式邏輯範疇和形式本體論範疇，還是皮亞傑的邏輯數學範疇和物理範疇，都表明知識水平（知識結構）和思維水平（思維結構）理應作為素養評價的重要依據。但對於素養教育而言，如若將知識水平糊思維水平作為評價的唯二依據，難免會重新陷入「重認知輕情感」的傳統評價窠臼。幸運的是，教育心理學領域的研究表明，認知連續體與情感連續體的發展同樣具有內在一致性，因此，素養評價還不得不關註認知發展過程中所「伴隨」或「滋生」的其他東西，即「情感」。
就人工智能素養評價而言，不僅需要關註素養建構的起點水平（知識），也要關註素養建構的高度（思維，這裏特指具有「人工智能領域特定性的思維」），更要關註素養建構過程的溫濕度狀態（情感，這裏特指具有「人工智能領域特定性的情感」）。基於此，本文將從人工智能知識、人工智能情感、人工智能思維三個維度來構建人工智能素養的評價指標體系，並以某些人工智能教育的評價場景為例，描述評價指標的證據收集途徑。
（一）人工智能知識
思維的培養離不開基礎知識的鋪墊（安德森, 索斯尼克, 1998）。在人工智能時代，學生不僅需要理解人工智能的基礎概念與原理、體驗人工智能技術套用，還需了解智能互動系統的工作流程與執行方式。對於後者而言，智能互動系統的構建至少需要經歷設計、開發、評價、最佳化四個環節，「設計與開發」「評價與最佳化」分別形成兩個前後關聯、邏輯緊密的階段。理解每階段的執行方式與原理，有助於學生合理地利用人工智能技術解決現實問題。需要註意的是，此處及之後我們將采用「智能互動系統」替代前文提及的「人工智能系統」，旨在彰顯「人機共智」「人機共生」理念：「智能互動系統」體現了人工智能技術與人類主體之間的雙向建構，是智慧系統而非單向度的技術系統。基於此，針對「人工智能知識」這一指標，可以進一步細化為「人工智能理解與體驗」「系統設計與開發」「系統評價與最佳化」三個二級指標，詳見表2。
1. 人工智能理解與體驗（Knowledge for Understanding and Experiencing AI）
「人工智能理解與體驗」維度旨在讓學生充分理解人工智能基礎概念與原理、體驗人工智能技術套用。具體而言，在基礎概念方面，作為模擬、延伸和擴充套件人類智能的理論、方法與技術，人工智能自20世紀50年代起經歷了多個發展階段，並呈現出不同的階段性特點，當前仍處於快速發展與叠代創新之中。在基本原理方面，人工智能技術需要數據、演算法與算力作為重要支撐技術，基於電腦視覺、智能語音、自然語言處理、推理與決策、大數據與統計分析等人工智能基礎套用技術，實作對人類行為與思維方式的模擬；同時，人工智能是一項系統工程，智能互動系統需要對各個組成要素進行科學分析、最佳化設計，使其相互協調、相互配合，以實作對問題的最優解決。在套用方面，人工智能技術正在深入到人類社會中，助力人類解決工作、生活、學習等多種問題，但是當前的人工智能技術在解決問題時還具有局限性。基於此，該指標可以進一步細化為：①在「理解人工智能概念」方面，學生在系統設計與學習總結的過程中，能夠表達人工智能的基本概念、發展歷史、階段特點、發展現狀及未來發展趨勢等。②在「理解人工智能原理」方面，學生在系統設計與學習總結的過程中，能夠表達人工智能支撐技術（例如數據、演算法、算力等）和基礎套用技術（例如電腦視覺、智能語音、自然語言處理、推理與決策、大數據與統計分析等）的原理、實作過程與局限性，以及人工智能解決問題的系統工程思想與方法。③在「體驗人工智能技術」方面，學生需要體驗人工智能技術的感知、交流與行動、推理與決策的能力，並在系統設計與學習總結的過程中表達人工智能解決感知、交流與行動等問題時的局限性。
2. 系統設計與開發（Knowledge for Designing and Developing AI System）
「系統設計與開發」維度旨在讓學生了解智能互動系統的設計方法與開發流程。在設計環節，學生需要根據實際需求，遵循科學、創新、實用、經濟、通用及安全等設計原則，采用系統工程的方法設計並選擇最優的智能互動系統方案；在開發環節，學生需要根據設計方案，選擇合適的軟硬件、設計合適的演算法，實作問題的具體解決。基於此，該指標可以進一步細化為：①在系統分析與方案設計方面，學生能夠明確表述需求分析的邏輯，方案設計、比較的原則與方法。②在軟硬件選擇/改造方面，學生能夠明確表述各種軟硬件的功能、效能與使用方式，軟硬件選擇/改造的基本原理與方法，以及不同軟硬件組合環境對開發的智能互動系統效能的影響；③在演算法選用/設計方面，學生能夠明確表述不同程式語言、電腦演算法的特點與優劣，演算法選用/設計的基本原理與方法，以及不同演算法對開發的智能互動系統效能的影響。
3. 系統評價與最佳化（Knowledge for Evaluating and Optimizing AI System）
「系統評價與最佳化」具有兩層含義：一是指智能互動系統開發結束後的測試環節，需要對設計、開發中的各個環節進行不斷測試，選擇最優的測試方案並實施，發現和改進系統出現的問題；二是指智能互動系統實際套用中的評估環節，需要持續分析、評價智能互動系統的執行效果，以提供更加穩定、優質的智能互動系統。基於此，該指標可以進一步細化為：①在「測試與改進」方面，學生能夠明確表述智能互動系統測試方案與改進方案的制定方法以及不同測試方案對問題改進的影響；②在「評估與升級」方面，學生能夠明確表述智能互動系統評估方案與升級方案的制定方法以及不同評估方案對系統最佳化的影響。
（二）人工智能情感
情感作為心理狀態和人格特質貫穿於人的整個思維過程（魏屹東, 周振華, 2015）。作為人之為人的根本，情感（尤其是道德情感）在形塑品格、涵養德性、生成價值觀的過程中占據著不可忽略的基礎性地位，不僅可以應對現代社會風險的不確定性，還可以反映良性的人際互動與社會關系，為人類社會行為提供普遍指導的原則、觀念、標準或態度（Glanzer & Milson, 2006; 葉方興, 2014; 王平, 2020）。考慮到人工智能素養的終身性和持續性，不僅要強調學生在問題解決過程中的主動性、合作性，還需著重考慮人工智能技術與人類、社會的復雜關系，這些問題會直接影響學生高效率、重規範、合倫理運用人工智能技術的自主性。基於此，「人工智能情感」維度旨在從「人工智能與人類」「人工智能與社會」「交流與合作」三個維度來探討人工智能時代學生所應具備的情感要素，詳見表3。
1. 人工智能與人類（Affectivity on AI and Human）
人工智能技術區別於其他技術的關鍵之處在於，未來人工智能技術可能實作對人類思維方式的模仿，人工智能和人類之間的界限變得愈漸模糊，甚至威脅人類的主體地位。在此背景下，強調人工智能與人類之間復雜、深刻的關系，並進一步明確人工智能與人類之間可能產生的倫理道德問題是很有必要的。前者有助於樹立技術理性的價值觀，引領個體找到智能時代下的人類角色定位，批判看待人工智能技術及其發展，同時正確地看待人機關系；後者則有利於塑造科學合理的倫理觀，指導人類規範、合理地開發人工智能技術與產品，形成應對人機互動過程中可能出現的社會問題的態度和價值觀，保障人工智能的可持續發展。基於此，該指標可以進一步細化為：①在「人工智能與人類的關系」方面，學生在系統設計與學習總結的過程中，能夠表達人工智能不但能夠模仿人類的身體能力，也能模仿人類的認知能力，以及人工智能與人類產生諸如賦能、競爭、協同等復雜關系。②在「倫理道德」方面，學生在系統設計與學習總結的過程中，能夠圍繞人工智能與人的關鍵倫理道德問題，探究人應該具備的倫理意識與態度、應當承擔的責任，以及人工智能必須服務於人類並為人類發展做出貢獻的技術價值和角色定位。
2. 人工智能與社會（Affectivity on AI and Society）
以人工智能技術為代表的第四次工業革命正在改變人類社會的各個方面，促使新型社會系統的生成與嬗變，調適乃至顛覆人類社會發展的觀念、架構與演進軌跡；同時，人類社會的發展也進一步推動人工智能的變革，促使人工智能由學術牽引式發展迅速轉變為需求牽引式發展。未來，人工智能將推動人類真實社會與智能社會相互融合，實作人機共生的智慧社會。然而，人工智能技術發展依然面臨著不穩定、演算法黑箱、數據不安全等風險，極有可能被不法分子利用或出現設計缺陷、功能故障等問題，致使人工智能技術實施危害行為。在此背景下，將技術進步與社會公平、法治相結合刻不容緩，不僅要防範人工智能給社會公平、法治可能帶來的風險隱患，還要制定相應的公平機制與法律措施來避免人工智能技術的可能性危害，保證人工智能健康、合法地發展。基於此，該指標可以進一步細化為：①在「人工智能與社會的互動」方面，學生在系統設計與學習總結的過程中，能夠表達人工智能與人類社會發展的相互促進作用，人工智能技術作用下人類真實社會與智能社會的融合趨勢。②在「社會規範」方面，學生在系統設計與學習總結的過程中，能夠探究人工智能開發和套用可能帶來的公平問題和法律風險及相應措施；明確並遵循人工智能開發與套用的公平機制與法律規範。
3. 交流與合作（Affectivity on Communication and Cooperation）
面對人工智能與人類、人工智能與社會之間的倫理威脅與社會挑戰，世界各國、各地區亟需加強人工智能發展主體之間的合作。一方面，合作是當今時代發展之主流，人工智能的通用性使得國家、地區之間具有廣泛的合作前景；另一方面，人工智能產生的社會影響或問題往往是全球性的，只有透過交流與合作來解決問題，才能構建和諧的人工智能發展生態（李政濤, 2017）。因此，在智能時代背景下，個體需具備完成合作任務而體現出的品格和態度的集合，主要表現為學生個體能夠認同團隊目標及核心價值觀，積極主動分擔團隊任務，透過團隊成員間的平等協商，靈活地做出妥協、解決問題，促進共同發展（徐冠興等, 2020）。基於此，該指標可以進一步細化為：①在「理解與表達」方面，學生在智能互動系統開發的過程中，能夠根據團隊目標、使命及價值觀，調適個人目標與團隊願景的一致性；有效運用口語、書面語和非語言等多種交流形式，清晰傳達資訊、表達思想觀點。②在「責任分擔」方面，學生在智能互動系統開發的過程中，能夠合理分解目標、定位成員角色並分配團隊任務，及時監控行程並進行任務協調；積極主動承擔分內職責，結合自身目標制定工作方案，有序推進工作行程並進行監控、反思與調整。③在「協商共進」方面，學生在智能互動系統開發的過程中，能夠運用溝通技能，本著互尊互助的原則，與其他成員展開交流；能夠適時、靈活地作出必要的妥協和讓步，有效推進團隊合作行程，實作智能互動系統開發的目標。
（三）人工智能思維
思維貫穿於學習活動的始終，思維能力是學習能力的核心（畢華林, 2000）。工程思維、計算思維、設計思維和系統思維相互聯系、互為補充，共同構成人工智能背景下適應終身發展和整體發展需要的關鍵能力（鐘柏昌, 劉曉凡, 2022b）。其中，設計思維與工程思維屬於設計和開發人工智能套用系統時需要使用到的兩種重要思維，因兩者具有緊密的邏輯關系，在實踐過程中常常融合為「工程設計思維」，旨在讓學生創造性提出多種解決問題的思路與方案，並根據方案來綜合選用材料、工具與技術等，實作創造性智能互動系統的開發、測試與最佳化，實作「人機共智」；計算思維能夠使學生更深層地了解人工智能解決問題的過程、正確看待人與智能機器的關系，從而更加有效地利用智能機器；系統思維則滲透至工程設計思維、計算思維，共同作用於系統設計、開發、測試與最佳化的全過程，要求學生能從控制與反饋的視角理解智能人造物的構成和功能特點。基於此，「人工智能思維」維度可以從系統思維融合下的「工程設計思維」與「計算思維」兩個維度來探討人工智能時代學生所應具備的思維方法，詳見表4。
1. 工程設計思維（Engineering Design Thinking）
從思維結果與現實關系來看，設計思維的實質是「設計性」關系，工程思維的實質是「制造性」關系，前者是指「設計的物件是現實世界中並不存在的想象結果」，後者則是指「透過工程制造將設計結果轉化為現實的人工物品」。作為一種融合式思維，工程設計思維既要具備設計思維的「共情」與「創造」特征，也要具備工程思維的「實踐」與「物化」特征，其目的就是要把設計思維的「想象結果」透過工程實踐活動而「創造」出現實世界原本沒有的「人工物品」（李伯聰, 2018）。基於此，對於智能互動系統的工程設計過程，在認知層面，學生需要具備了解、預測他人行為和感受社會的洞察力，根據使用者的真實需求來發現問題，並透過多種形式提出創造性解決問題的方案；在實踐層面，學生需根據構想方案來要實作智能互動系統的開發、測試與最佳化。無論是認知還是實踐階段，學生都需要合理地統籌系統功能、結構、美觀等各個要素及要素間的作用關系，實作能夠最大限度滿足需求的智能互動系統。因此，該指標可以進一步細化為：①在「創造認知」方面，學生在智能互動系統設計的過程中，能夠透過共情、觀察等方式獲得使用者的真實需求來發現問題；采用類比、歸納、想象等方法，積極調動發散思維、聚合思維、直覺等形式，提出創造性解決問題的多種方案。②在「創造實踐」方面，學生在智能互動系統開發的過程中，能夠根據構想方案，綜合選用材料、工具與技術等，實作創造性智能互動系統的開發；將開發後的系統置於情境中進行實效檢驗與叠代最佳化，確保系統結構與功能的穩定性。③在「創造美」方面，學生在智能互動系統設計與開發的過程中，能夠按照美學規律，從情感計算、藝術仿真、審美創造的角度來思考設計方案與實施過程。
2. 計算思維（Computational Thinking）
自2006年美國學者周以真（Jeannette M. Wing）教授首次提出計算思維的系統性定義後，學界一直對「計算思維」保持著高度關註，但並未就計算思維的定義與內涵達成一致意見。透過對既有觀點的全景掃描，筆者認為Brennan和Resnick提出的計算思維三維框架具有良好的操作性，這個框架包括：計算概念（設計者在編程時接觸到的概念，如序列、迴圈、並列、事件、條件、運算子和數據等）、計算實踐（設計者在接觸這些概念時發展的實踐，比如增量和叠代、測試和偵錯、重用和再混合、抽象和模組化）、計算觀點（設計者對周圍世界和自身形成的觀點，如表達、連線和質疑）（Brennan & Resnick, 2012）。鑒於其優點，筆者曾將其提煉修改為五個部份：規劃與設計、抽象與建模、模組化與復用、最佳化與叠代、測試與偵錯（Zhong et al., 2016）。後經思索，發現各部份間存在維度交叉或聯系不強問題：例如，「規劃與設計」實際包含「模組化」與「建模」等主要內容，「最佳化與叠代」實際包含「測試與偵錯」等主要內容；「模組化」與「復用」雖相關但無必然聯系。為此，本文結合新一代人工智能背景，對原有傳統意義上的計算思維做了擴充與修訂，最終確定如下七個要素作為該部份的三級指標：①在「分解與模組化」方面，學生在設計智能互動系統的過程中，能夠將大問題分解成小問題，將復雜問題（系統）自頂向下劃分（分解）成若幹個子模組；②在「抽象與建模」方面，學生在設計智能互動系統的過程中，能夠運用電腦科學領域的思想方法，透過問題抽象來形成模型化的問題解決方案；③在「數據與標註」方面，學生在設計智能互動系統的過程中，能夠對文本、影片、影像等原始數據添加後設資料進行標註，即透過「打標簽」形成訓練數據集；④在「訓練與模擬」方面，學生在開發智能互動系統的過程中，能夠將標記好的數據用於訓練機器學習的模型，並透過模擬、仿真，驗證模型的執行效果；⑤在「部署與推理」方面，學生在開發智能互動系統的過程中，能夠將訓練好的模型部署到嵌入式器材中，並接收新數據進行推理與預測；⑥在「最佳化與叠代」方面，學生在測試智能互動系統過程中，能夠持續反思當前模型訓練方案的不足，逐步求精和最佳化完善；⑦在「復用與遷移」方面，學生在開發智能互動系統的過程中，能夠利用已有問題解決方案，並將其遷移運用於解決其他問題。
四、總結與思考
綜上，本文從技術本體論視角分析了人工智能素養的本質——人的技術化，並從哲學認識論與教育心理學視角出發，把握了人工智能素養的構成：核心素養發展的實質就是一個「知識與思維」的動態轉化過程；情感作為源於認知過程的情緒化體驗，不僅涵養了知識建構與思維發展的過程，也是人類獲得道德觀念的根據和淵源。由是，知識、情感與思維的相互作用關系共同構成了學生人工智能素養的底層邏輯。因此，對於人工智能素養評價而言，不僅需要關註素養建構的起點水平（即知識），也要關註素養建構的高度（即思維，這裏特指具有「人工智能領域特定性的思維」），更要關註素養建構過程的溫濕度狀態（即情感，這裏特指具有「人工智能領域特定性的情感」）。
需強調的是，全面精準的人工智能素養評價離不開智能技術的支持，更離不開智能化評價方法的構建；人工智能教育評價不僅具有過程性與結果性，更應具備證據導向（鐘柏昌, 詹澤慧, 2022）。關鍵問題在於，如何獲取人工智能教育實踐中的過程性和結果性「證據」並形成有效的學習歷程檔案？顯然，素養培育是一個極其復雜和抽象的過程，其評價元素不僅限於個體的外在行為表現，還包含個體的內在心理與認知過程，完全依賴人工方式難以達到對某種教育現象的完整理解。近年來，隨著智能技術的快速發展，多模態數據逐漸出現在大眾視野中，其要求透過兩種或兩種以上數據獲取方式以解釋某一現象、過程或環境。基於此，筆者團隊在打造立體化人工智能教材的基礎上，結合本文設計的評價體系，成功設計了與之配套的智能化學歷案，初步打通了紙質教材和線上學習平台的銜接，不僅能夠方便地采集和加工數據（用點陣筆或高畫質智能網絡攝影機收集學習歷程性數據、上傳平台做自動標註統計），結合人工智能素養評價體系從不同維度和層次對學生的人工智能素養水平進行評價，而且還能夠為學生的合作探究和實踐創新提供學習支架。未來，筆者團隊將進一步拓寬多模態的數據表征模式（文本、語音、影片等）與多模態的數據采集機制（眼動、腦電、紅外等智能傳感器材），促進人工智能素養的立體化精準評價。
（參考文獻 略）
（本文首次發表在【華東師範大學學報（教育科學版）】2024年第1期）
