摘要：本文旨在探讨人工智能（AI）浪潮下教育的本质以及学习的内在机制。通过审视历史上技术变革对教育的影响，并结合认知科学的理论，分析了学习过程中的关键要素，如长期记忆的构建、认知负荷的管理以及努力练习的重要性。文章强调，真正的教育变革并非仅仅依赖技术的进步，更在于对学习规律的深刻理解和学习环境的优化，其中教师的角色至关重要。在此基础上，本文进一步探讨了在人工智能时代，经过改造的图书馆，包括数字图书馆和智慧图书馆，在满足教育需求方面所能发挥的关键作用，并对图书馆的未来发展提出相应的要求。

引言

在人工智能技术飞速发展的今天，其在教育领域的应用引发了广泛关注。一种普遍的观点认为，AI将彻底颠覆传统的教育模式。然而，在探讨AI于教育中所扮演的角色之前，有必要首先审视教育的本质以及学习是如何真正发生的。对教育现状的长期抱怨以及历史上多次技术“革命”未能实现预期的变革提示我们，对学习的深层机制进行反思至关重要. 本文在探讨教育与学习本质的基础上，将进一步聚焦于图书馆在AI时代教育变革中的潜在价值和发展方向。

对教育变革的迷思与历史经验

“革命”一词在历史上经常被用于描述技术对教育的潜在影响。从早期的电影、收音机、电视，到后来的计算机、互联网和大规模开放在线课程（MOOCs），每一种新兴技术都曾被寄予厚望，这让很多师范大学的“教育技术”专业每过几年都要经历一场找不到北的痛苦反思，每次他们都被灌输新技术将带来教育的根本性变革。上世纪初有人预言电子书将取代教科书，而近来则有观点认为AI将使每个孩子都能拥有如同爱因斯坦一般的导师。然而，历史经验表明，尽管技术不断进步，但教育的本质似乎并未发生颠覆性的改变。以往的“教育革命”之所以未能实现，并非技术本身不足，而是因为它们往往忽略了学习的认知规律和教育的社会属性.

认知机制视角下的学习本质

学习的发生与大脑的认知过程密切相关，特别是“系统1（快速、直觉）和系统2（缓慢、努力）”两种思维模式。系统1能够快速处理信息并与长期记忆关联，而系统2则负责逻辑推理和问题解决。有效的学习需要合理地运用这两种系统，将需要深入思考的内容交给系统2处理，并最终将知识和技能转化为系统1能够自动运行的长期记忆。

然而，“系统2的资源是有限的”，工作记忆一次只能处理少量信息单元。因此，在学习过程中，需要关注“认知负荷”的管理，包括降低有害的“外在认知负荷”（如干扰因素），控制难以避免的“内在认知负荷”（任务本身的难度），并积极促进有益的“生成式认知负荷”（如反思和模式识别）。

克服系统2局限的关键在于“长期记忆的构建和组块的形成”。通过经验、练习和互动，将零散的信息组织成有意义的整体（组块）存储在长期记忆中，从而提升信息处理的效率和复杂性。“领域专长”的形成正是依赖于在特定领域内建立起复杂的长期记忆网络，使得专家能够快速识别模式并进行高效思考。不存在通用的思考技能，存在的只是特定领域内的专业知识和技能。

教育的真正目标与实践

教育的核心目标在于“通过反复地使用系统2的资源，将信息存储在长期记忆中，最终实现某些技能的自动化，使系统1能够高效运行”。为了达成这一目标，教育实践应遵循以下原则：

• 营造清晰舒适的学习环境，消除外在认知负荷。
• 有效控制内在认知负荷：从学生的基础出发，将学习内容分解为小块，放慢教学速度，并允许学生进行深入思考。
• 谨慎对待发现式学习，提供适当的学习支架，并逐步减少支架，平衡直接指导和自主探索.“工作示例效应”在初学阶段尤其有效。
• 认识到专家与新手之间的认知差异，教师应从学生的角度理解学习难点。
• 通过重复练习达到精通，使技能内化于系统1，为后续学习奠定基础。
• 适度增加领域负荷，通过设计更具挑战性的任务，激活系统2的参与。

AI在教育中具有提供及时反馈的潜力，这对于技能学习至关重要。然而，一个主要的担忧是AI可能会减少学生进行努力练习的机会。如果AI能够代为完成写作、绘画等任务，学生将缺乏通过反复实践来掌握技能的过程，这将对其长期能力发展产生不利影响.

AI时代图书馆在教育中的作用展望与变革需求

在人工智能时代，教育更加强调深度思考能力、问题解决能力和自主学习能力。为了更好地服务于这样的教育目标，经过改造的图书馆，包括数字图书馆和智慧图书馆，可以发挥以下关键作用：

• 构建高质量、结构化的知识体系，辅助长期记忆的构建：面对海量信息，智慧图书馆可以利用AI技术进行信息筛选、分类、关联和知识图谱构建，为学习者提供高质量、结构化的学习资源，从而促进知识的理解和长期记忆的形成. 图书馆可以成为连接碎片化知识的桥梁，帮助学习者建立完整的知识框架。
• 提供个性化的学习资源与路径，优化认知负荷管理：智慧图书馆可以利用AI分析学习者的学习历史、兴趣和认知水平，推荐合适的学习资源和难度适中的学习内容，从而有效控制内在认知负荷。数字图书馆可以提供多种形式的学习资源，如互动课程、模拟实验等，以促进生成式认知负荷.
• 营造专注的学习环境，减少外在认知负荷：无论是实体图书馆还是数字图书馆，都可以通过设计安静、舒适、无干扰的学习空间（包括虚拟空间），帮助学习者集中注意力，减少外在认知负荷，更有利于深度学习.
• 支持 effortful practice 和技能自动化：图书馆可以提供丰富的练习资源和工具，例如编程练习平台、语言学习软件、虚拟实验室等，鼓励学生进行反复练习，将知识内化为技能. 智慧图书馆还可以利用AI提供练习过程中的反馈，但需谨慎设计，避免完全替代学生自主练习的过程.
• 促进人际互动与协作学习：实体图书馆可以继续作为重要的社会学习空间，组织学习小组、研讨会、讲座等活动，促进学习者之间的交流和互动，弥补AI可能带来的社会性缺失. 数字图书馆也可以构建在线协作平台，支持远程学习者之间的交流与合作.
• 培养信息素养和批判性思维能力：在AI生成内容日益普及的时代，图书馆需要更加重视培养学习者的信息素养，帮助他们辨别信息的真伪、评估信息的质量，并形成批判性思维能力，这对于在信息爆炸的环境中进行有效学习至关重要.
• 成为教师的有力助手，提供教学资源和技术支持：图书馆可以与教育机构合作，根据教学需求提供定制化的学习资源和技术支持，帮助教师更好地实施个性化教学和混合式学习.

图书馆的因应对策

• 大力建设智能化基础设施，包括数据分析平台、个性化推荐系统、智能搜索工具等。
• 整合优质的数字资源，并进行结构化和关联化处理。
• 打造多元化的学习空间，既包括安静的个人学习区，也包括开放的协作交流区。
• 加强图书馆员的专业能力培养，使其能够熟练运用AI技术，并具备信息素养教育和学习指导的能力。
• 积极与教育机构和技术提供商合作，共同探索AI时代图书馆在教育中的新角色和新模式。

教育的本质回归：人际互动与深度学习

从根本上看，教育不仅仅是信息的传递，更是一种社会活动。与其他学习者和教师进行面对面的交流互动，能够带来责任感、激励和更深层次的理解。技术炒作往往忽略了学习的社会属性和情感因素，而这些恰恰是有效教育的关键。教师的角色类似于私人教练，提供指导、激励和支持，帮助学生克服学习过程中的困难. 图书馆作为学习生态系统的重要组成部分，应积极创造和维护支持人际互动和深度学习的环境。

结论

人工智能为教育提供了新的工具和可能性，尤其在个性化学习和及时反馈方面展现出潜力。然而，我们不能过分期待技术能够彻底颠覆教育。对学习本质的深刻理解，包括长期记忆的构建、认知负荷的管理以及努力练习的重要性，才是提升教育质量的关键。在AI时代，改造后的图书馆能够通过构建高质量的知识体系、提供个性化的学习支持、营造专注的学习环境、支持实践和技能自动化、促进人际互动与协作学习、培养信息素养以及成为教师的有力助手等方式，在教育中发挥至关重要的作用。教育的未来在于如何在AI时代更好地利用技术，包括AI和智慧图书馆，同时坚守教育的根本目标，即培养学生的深度思考能力、问题解决能力和自主学习能力。这需要教育者和图书馆员共同关注学习的认知机制，优化教学和信息服务方法，并重视人际互动在学习过程中的独特价值。