伴随数字化技术的指数级发展，社会的经济模式与生产方式都迎来了较大的变革。在教育领域，党中央围绕教育现代化与教育数字化转型进行了系列部署。教育部2022年工作要点中正式提出“实施数字化战略行动。强化需求牵引，深化融合、创新赋能、应用驱动，积极发展‘互联网+教育’，加快推进教育数字转型和智能升级”①。党的二十大报告中明确提出“推进教育数字化”②。“教育数字化转型是指将传统课堂教学模式向包括人工智能在内的信息技术数字化教学方式转变…以满足不断变化的业务和市场需求的过程。”③数字化技术的发展直接成为教育结构性变革的动因，直接影响着知识的生产方式、人类的认知形式以及教学的组织样式的变革④。所以，应从以技术发展导致的学习目标与样态变革为逻辑起点，从认识论的视角出发理解数字化所催生的教育转型⑤，进而明确教育数字化转型的技术变革本质，厘清教育数字化平台赋能学习样态变革的关键路径。 一、教育数字化转型的逻辑起点：历史视域下技术对学习定位的变革 教育数字化转型是服务于教育的，而“学习”是教育学的逻辑起点，一方面“学习”是教育学中必不可少的一个基本范畴，另一方面“学习”在教育学中不以其他范畴为根据、为前提⑥。所以，讨论教育数字化转型问题，应首先从人才定位与学习样态变革的角度讨论数字化转型“向哪转”“为何转”的问题。 (一)数字技术的发展倒促学习价值重塑 在人类的文明发展中，学习的样态不断变化。人类生活具有社会性，在人类开启的新纪元中，存在着数个乃至十数个存在论事件，它们并非对事件的一种知识论分类，而是其创作能力或“革命性”对人的存在方式实现了系统性或整体性的改变⑦，而学习在每一项存在论事件中都起到关键性的推动作用，并在每一个改变人存在方式的创世性事件后产生新变革，进而发挥推动作用，以构成人类生活和思想的新本源，为人类的存在方式构筑新的创建点。 在农耕文明或自然经济时代，学习通常以经验传授的形式存在，人们往往在感官能够触及的层次上把握世界，学习内容主要表现为“经验形态”的知识⑧。此时的学习必须与生产活动相统一，通过特殊的生产生活和实践活动的经历来掌握技术，以此安身立命，获得社会身份并建立自我认同。在这一时期，学习中主体的内在自我与外在社会认同具有原始的同一性，学习的社会价值与个体价值密不可分。现代工业社会，社会制度更加负责、专业化，并产生了组织严密的劳动分工，个体也倾向于按照活动将自己的生活进行分割。因此，在大工业生产的社会背景下，人类的学习走向专业化、普及化、统一化，与此同时阶级性也更为显著，统治阶级用发展生产来掩饰统治支配，通过制定学习来传递自身的价值观与文化，并以此实现文化、社会与阶级的再生产。 进入数字化时代，“互联网+”教育的发展与GPT等人工智能的发展作为存在论事件对人类学习提出了变革的要求。数字在场的学习方式使人类的知识经验不再为某一阶级所独有，互联网技术的发展给予任何人获得知识的同等机会。但另一方面，互联网与人工智能技术的发展作为最新的存在论事件将学习带入新的阶段，学习的主要矛盾从人与人、人与社会的关系转向人与人、人与社会、人与技术的三重关系上，甚至前二者隐入人与技术的关系背后，学习者与技术的矛盾喧嚣尘上。如微软在近期的研究中指出，GPT等生成式人工智能不仅能够使用自然语言与人类进行交互，其在完成数学、编程、视觉、医学、法律、心理学等多样化和高难度的任务中表现也极为出色，而且能将多个领域的技术与概念统一并生成新知识，GPT-4的表现惊人地接近人类，甚至可以被合理地视为通用人工智能(AGI)系统的早期版本⑨。因此，可以预见，随着AI技术的不断发展，它的应用领域将不断扩展，直到囊括几乎所有人类智能与体能的领域，人类机械性、重复性的认识活动与体力劳动均能够被更为高效与经济的人工智能所替代。因此，在数字时代，技术的发展促逼教育重新思考人类学习的目的与价值。 (二)人与技术的矛盾要求学习目的重构 数字时代，人与技术的矛盾成为关键矛盾，尤其是人工智能技术对人类在多个领域的超越对以灌输知识为主的传统学习提出了巨大挑战。面对这一未来，“培养什么人能够不被机器所取代”成为教育与学习必须思考的前提问题。学习的变革必须将人工智能等技术的发展考虑进其价值标准与目标定位当中，以人与技术的矛盾为切入点，以此对“何为有用的人、有价值的知识、有效的学习”等问题做出具有前瞻性的回应。 人与技术的矛盾集中体现于人与机器学习的矛盾之中。相对于人的学习，机器的学习更为即时、高效、可控，并且更快地转换为生产力，从而快速地挤压人类的就业市场。掌握单一技能的工作岗位伴随着技术的发展已经以更快的速度消失，更多的单一技术工种被自动化机械或人工智能物所取代。从本质上讲，当下数字技术所取代的是人们通过培训所获得的单一工具性能力。这种单一工具性能力是工业时代教育针对确定性目标而培训的能力，同时其培训标准与被培训者的工具化程度紧密相关。生产效率越高则工具化程度越高，这种工具化的最优水平则是机械化而非人工化。所以，高工具化劳动力的培养是使人机械化的过程，使人成为流水线与生产系统的一个高效环节，这种环节效率的片面性要求取代了人的整全性诉求。传统工业中培养单向度的、工具化程度高的、具有稳定性的劳动者更符合生产的效率，基于此，传统的学习方式更注重基础知识与技能的传递重复、记忆灌输。但当自动化技术能够替代人的重复性、机械性劳动，以知识储存与知识组合见长的人工智能能够代替以灌输知识为主的学习活动时，必须重新思考学习的价值并倒促学习的变革。
