终身学习 — 教育中的人工智能知识库

本页内容

本页面已译为中文，但知识库本身（包括其中的文章页面、概念页面和常见问题页面）均以英文撰写。阅读本页的英文版本

本页是英文页面的机器翻译，尚未经母语者审校。

终身学习与人工智能：人工智能如何支持正规学校教育之外的持续教育与技能发展，以及它如何重塑成人学习和职场学习。人工智能能够为成人提供个性化、脚手架式的支持，让按需学习更易获得，同时也提出了关于自主性、自我导向，以及在人工智能中介的环境中由谁掌控学习过程的问题。

值得思考的问题

回想一下你在正规学校教育之外学到的最后一项新技能，无论是在工作中、在网上，还是自学。是谁决定了学什么、怎么学，以及你何时算“学完了”？人工智能会如何改变这一图景？
本页的一个核心问题是自主性：当人工智能参与识别你的学习需求、设定你的目标，甚至生成内容时，你自己的学习中还有哪些部分真正是自我导向的？
正规教育把时间视为固定的，把课程视为有先后顺序的。本页提出“学习图谱”（Learnity graphs）：由相互关联的知识单元组成，学习者可以在整个生命历程中灵活地在其中穿行。把学习从固定顺序中解放出来，你会得到什么，又可能失去什么？
人工智能既能支持成人学习者，也会改变成人必须不断更新的技能。如果人工智能持续重塑你所在的领域，你会投入培养哪些任何工具都无法直接给予的能力？
终身学习常常被表述为个人的责任。但贯穿生命历程的学习机会同样是一个公平问题。作为成人，谁有时间、资源和支持来持续学习？人工智能又可能如何扩大或缩小这一差距？

终身学习指贯穿一生的持续教育：技能提升、技能再造、专业发展，以及正规学位之外的非正式学习。人工智能在其中日益居于核心位置，它既是支持成人学习者的工具，也是改变成人必须不断更新之技能的力量。

成人学习的设计准则：AI-ALOE 研究所的研究综合了面向人工智能成人学习技术的、有实证依据的设计准则，强调实用且贴合情境的支持。
人工智能引导的技能习得：人工智能引导的音视频学习展示了人工智能如何为技能习得中“接触、理解、模仿”各阶段提供脚手架，并使媒体适配学习者。
从固定课程到自适应结构：学习图谱提出把固定的高等教育课程重新构想为相互关联的知识单元，学习者可以在整个生命历程中灵活穿行。
自主性与自我导向：成人教育学与认知委托在人工智能中介的认知委托条件下重新审视成人学习理论，追问当人工智能参与识别需求、设定目标和生成内容时，还有哪些部分是自我导向的。
政策与社区：终身学习政策中的人工智能与以社区为中心的人工智能教育探讨成人人工智能学习的制度维度与公平维度。

终身学习与Adult Learners和Workplace Learning（其主要情境）、Personalized Learning和Adaptive Learning（支持它的智能机制）、Self-Regulated Learning和Metacognition（涉及的学习者过程），以及Equity（贯穿生命历程的学习机会）相联系。当教育者本人就是终身学习者时，它还牵涉Educational Development。

层次	Higher Ed, K 12
Learning and instruction	终身学习, Workplace Learning, Scaffolding
Technologies and techniques	Adaptive Learning, Generative AI, Intelligent Tutoring, Large Language Models (LLMs), Personalized Learning