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AUTHOR
谷飞，博士，锦州医科大学马克思主义学院，研究方向：人工智能教育、教育技术应用、数智化教学改革。
摘要：随着人工智能迈入认知智能时代，认知增强 AI 将成为教育领域的重要创新力量。本研究从认知增强 AI 的定义入手，探讨其通过深度学习、符号推理、类脑计算和知识图谱等技术，与人类认知系统深度协作，并提出多层次理论框架，展示认知增强 AI 在未来教育生态中的角色转变：从工具型 AI 向人机共生的智能体演化。该框架涵盖感知层、推理层和决策层，强调认知增强 AI 如何通过实时感知与反馈、逻辑推理与动态优化，提升教育过程的认知协作水平，并深入分析了认知增强 AI 与教育系统的协同进化路径，指出未来教育生态将向全息、动态、个性化方向演变。通过 AI 驱动的超个性化认知增强系统和多元智能支持，未来教育有可能实现从静态知识传授向动态、互动、全方位认知支持转型。
关键词：认知增强 AI；全息式协同作用；未来教育生态；共同进化
一、概念内涵
二、理论基础与研究现状
（一）理论基础
认知增强 AI 不仅是对传统人工智能的延展，更是多项先进技术的深度融合，其理论基础涉及多种相互交织的前沿技术，如深度学习、符号推理、类脑计算和知识图谱等。这些技术不仅扩展了 AI 在感知、推理和决策层面的能力，也有助于构建动态自适应的系统，使其能在复杂的教育场景与人类高效协作。
1. 认知增强 AI 是多种理论体系的叠加态
1）深度学习与认识感知
深度学习技术是认知增强 AI 的核心组成部分。它通过多层神经网络结构捕捉和理解学习者的行为模式与知识掌握程度。与传统基于规则的教学系统不同，深度学习模型能从大量数据中提取隐含的关系并动态更新自身的预测能力。尽管深度学习在模式识别和感知任务中表现优异，但其对高层次的推理和决策仍存在局限，这促使研究者将其与其他领域结合，如开展跨任务和跨领域学习，扩展 AI 的认知能力。
2）符号推理与逻辑建构
相较于深度学习的统计模式，符号推理能提供更加精细的逻辑操作能力。它通过符号表示复杂的知识结构，能进行因果推理和抽象思维建构。在教育领域，符号推理技术可以帮助 AI 开展深层次的推理与分析，特别是解决开放性问题时，AI 能通过推理路径的建模，引导学生逐步拆解与分析复杂问题，提升其认知能力。
3）类脑计算与自适应学习
类脑计算模仿人脑神经网络工作，可赋予 AI 高度自适应学习能力。类脑计算系统通过模拟大脑的工作原理，能动态调整内部结构，从而在面对变化的教育环境和学习需求时实时自我优化。这种技术特性使认知增强 AI 能根据学生的学习路径和知识状态，及时调整教学策略，实现真正意义上的个性化学习。
4）知识图谱与认知网络构建
知识图谱技术将知识进行语义化组织与结构化管理，使 AI 能更好地理解复杂的学习内容，并提供基于知识图谱的推理与反馈。通过构建知识图谱，AI 能将零散的知识点串联起来，形成系统化的认知网络，帮助学习者进行逻辑推理和认知延展。这不仅使 AI 具备多学科知识的整合能力，也为其教育应用提供了知识基础。
2. 认知增强 AI 理论框架结构
基于上述技术，本研究提出多层次理论框架，系统描述认知增强 AI 如何通过不同层次的感知、推理和决策增强学生学习效果与认知体验。在这个框架中，AI 不仅作为知识的传递者，还通过感知与反馈的交互成为学习过程的主动参与者。
1）感知层。AI 通过深度学习和知识图谱技术的结合，实时捕捉学生的学习行为和知识状态，并提供及时反馈，帮助学生提升认知。
2）推理层。该层通过符号推理技术进行复杂的逻辑分析和推理支持。AI 能帮助学生理解复杂的知识体系，并通过推理演绎提升其分析与解决问题能力。
3）决策层。基于类脑计算的自适应性，AI 能根据学生的学习反馈和进度动态调整教学路径，实现教学策略的迭代优化，满足个性化学习需求。
这种多层次框架不仅反映了认知增强 AI 的技术特性，也为 AI 如何在教育系统中实现从被动工具转向主动协作伙伴提供了理论依据。
（二）研究现状
1）国际研究进展。美国国防部高级研究计划局（Defense Advanced Research Projects Agency，DARPA）和英特尔实验室正在推动认知 AI 的第三次浪潮，致力于通过结合符号推理与深度学习，实现更强大的自主推理能力。“第三次 AI 浪潮”项目明确提出将基于规则的符号推理与统计学习结合，以突破目前 AI 处理复杂任务的局限。英特尔实验室副总裁加迪•辛格（Gadi Singer）提出，未来 AI 系统不仅要依赖深度学习的感知能力，还需通过符号推理来应对推理、反思和规划等高层次认知任务。谷歌、IBM 和微软等科技巨头也积极推动知识图谱的认知 AI 应用。例如 ， 谷歌通过“Knowledge Vault”项目构建世界最大规模的知识库，可支持认知推理和复杂的自然语言理解任务。IBM 的“Watson”系统结合知识图谱与深度学习的优势，实现医疗领域的认知推理，并为决策提供帮助。OpenAI 的 GPT 系列和 BERT 模型通过巨大的数据集训练，具有强大的感知和推理能力，在生成式 AI 层面推动 AI 的迭代发展。谷歌的 T5 模型（Text-to-Text Transfer Transformer）在理解复杂语言和推理任务中表现出色，已用于多个实际场景。
2）中国研究现状。中国在认知增强 AI 领域也取得系列重要突破，尤其是在类脑计算和大模型训练上表现突出。中国科学院、清华大学等通过类脑神经元模型提升 AI 的认知能力。例如，类脑计算研究表明，模仿人类神经网络结构的 AI 系统在处理复杂推理任务时能力显著提升。清华大学和中国信息通信研究院的研究表明，认知增强 AI 在教育、医疗、司法等领域应用前景广泛。在教育领域，AI 通过个性化学习路径规划和学习诊断，帮助提高学生的学习效果。在医疗领域，AI 用于医疗文本解析和多模态智能诊断，可提高诊断的准确性和效率。在我国，研究者还致力于通过结合符号推理与大模型技术，解决复杂情境中现有 AI 系统推理能力不足的问题。
尽管国内外在认知增强 AI 的某些技术层面进展显著，但其教育应用研究还十分不足。第一，技术与教育融合的深度不足。现有文献多集中在 AI 的技术探讨，较少涉及 AI 与教育生态系统的动态交互与共同进化。第二，研究方法单一。仅使用传统的实验设计方法，未开展基于实际教学场景的大规模数据分析，将导致研究结果的实际应用受限。
本文结合认知增强 AI 的技术特点，提出更综合的研究框架，以深入探讨 AI 与教育的共生进化机制。它展示了认知增强 AI 在未来教育生态的角色转变：从工具型 AI 向人机共生的智能体演化。该框架涵盖感知层、推理层和决策层，强调认知增强 AI 如何通过实时感知与反馈、逻辑推理与动态优化，提升教育过程的认知协作水平，并深入分析认知增强 AI 与教育系统的协同进化路径，指出未来教育生态将向全息、动态、个性化方向演变。
三、演进路径
认知增强 AI 与教育的融合发展强调 AI、教师和学生的共生关系，以及如何通过 AI 的自适应能力实现动态反馈和良好优化，并在此动态过程中影响师生数智韧性发展（孙那等，2024）。共生体系中，人工智能不仅被用作教育辅助工具，还被视作具有能动作用的行动主体（林敏等，2024），逐渐成为教育系统的核心动力，推动教学标准化与教育生态的深度融合。这个过程会向着全息和谐的智能教育生态系统进化。
（一）教育生态与认知增强 AI 的自适应演进
在未来的教育生态中，人工智能将撬动教育变革（王学男等，2024）。传统的线性学习模式将被更加复杂和动态的教育生态系统所取代，而这种生态系统的核心驱动力之一就是认知增强 AI 的自适应能力。通过对学习者行为、情感状态和认知过程的实时监测和反馈，AI 不仅能充当学习的辅助工具，还能与学习者同步演化，乃至颠覆“人—机”的主客关系（巫娜，2024）。在这一进化过程中，AI 系统并非静止不变，而是通过自我学习和不断优化，逐步嵌入学习者的认知生态。这种共同进化机制为学习生态带来动态调整能力，以“人机结合”为突破点创新教育理论体系（柴剑平等，2024），使教育能以更加灵活的方式应对不同学习者的需求和个体差异。同时，认知增强 AI 的自适应演进不仅限于数据层面的优化，还与区块链、物联网、智能教室等新兴技术相结合，构建全息化的学习生态环境。该环境不仅是学习内容的传输平台，更是多维交互的综合体。通过与现实教学的无缝融合，认知增强 AI 将彻底打破传统课堂与在线学习之间的界限，形成真正的混合学习生态，深刻影响教育对象、过程、节奏、方法、载体、环境等（张哲，2024）。在这一全新教育场景中，教师、学生和 AI 形成共生关系，教育也将不再是单一的线性传授过程，而是多方动态互动的协同演进。
（二）共创式学习与协同演化
随着 AI 与教育的共生式进化，未来的学习体验将从传统的单向知识传授模式向共创式学习转变，人工智能赋能教育将形成师—机—生互动的三元智能化教育模式（郑庆华，2024）。AI 不仅是学生的智能化学习助手，而且在知识生成和创新过程中将起到不可或缺的作用。通过认知增强技术，AI 能激发学生的创意思维，使师生之间的互动从知识的单向传递变为多维度的共创过程，推动教师、学生和教育技术的自适应与协同发展（喻国明等，2024）。学生不再是被动的接受者，而是主动的知识创造者，AI 成为这一过程的“智能合作者”。这种协同演化的教学模式不仅能提升学生的参与度和创造力，也将为教师提供全新的角色——不再仅仅是知识的传递者，而是协同设计学习体验的策划者。通过与 AI 共同分析学生的学习需求与反馈，教师可设计高度定制化的教学路径，实现师、生、AI 三者间的深度协同与动态优化。AI 不仅可以帮助教师洞察学生的学习进展，还能通过大数据分析和自然语言处理技术预测学生的潜在学习障碍，从而使教师能精准地调整教学策略。人工智能在人机协同教育中不断从教学工具向教育者转化（颜士刚等，2024），这些 AI 技术的多向协同发展使教育过程不断自我迭代，且在实践中突破认知增强 AI 实现的各种技术壁垒，从而在不久的将来实现真正意义上的教育创新。
（三）认知增强与教学智能化的共同提升
生成式人工智能的教育应用改变了传统知识观与学习观，也为创新学习设计模式提供了契机（单俊豪等，2024）。随着认知增强 AI 技术的不断发展，它不再仅仅是辅助学习工具，而是具备学习能力的智能伙伴，能够在教学过程中实现自我迭代与优化，推动教育的系统性创新，打破各种束缚社会教育资源充分利用的体制机制障碍（刘旭东等，2024）。在这一背景下，AI 通过深入分析学生的认知水平，能够识别学生学习过程中的认知瓶颈和认知突破临界点，为教师提供智能化的教学决策支持。AI 的这种自我学习与动态调整能力，使其在教育生态中的地位逐渐从“工具”转向“参与者”。在教学内容的生成与优化方面，AI 通过审读学习海量教育数据，不仅能提供个性化学习资源，还能根据学生的实时反馈，动态生成符合其当前学习需求的教学内容。这种教学内容的生成不再依赖教师单方面的设计，而是通过 AI 与学生、教师三方的共同反馈形成动态调整的过程，从而实现教育资源的最优分配与持续创新。
（四）教学方式的迭代共进
认知增强 AI 赋能的教学方式将经历从静态的知识传授到动态迭代的互动式教学模式转变。AI 与增强现实（AR）和虚拟现实（VR）技术相结合，可用于构建沉浸式学习环境，打破传统课堂的空间限制。在虚拟与现实的交织下，AI 不仅作为学习内容的引导者，还可根据学生的瞬时认知和实时反馈不断调整教学策略。这种混合现实环境中的学习体验，不仅使得学习内容生动有趣，也大大提升了学生对复杂知识的理解和应用能力。此外，智能反馈循环机制是 AI 与教育共同迭代的核心。在这一机制下，AI 不仅能用于实时评估学生的学习表现，还能通过深度学习算法优化评估模型。这种反馈机制不仅帮助学生及时识别学习问题，也能为教师能提供调整教学策略的依据。AI 通过反馈循环机制使教学内容和方式不断迭代优化，最终形成高度互动的学习环境，有望助力教育改革创新，推动教育事业发展（刘三女牙等，2024）。
（五）教育理念与认知增强 AI 伦理的共同进化
当今世界，人工智能正以强大的创造能力、伴随着不可忽视的风险改变着现实世界（欧志刚等，2024），教育理念也将随之发生深刻的变革。如何平衡 AI 在教育中的技术效能与伦理风险，尤其是确保隐私保护、数据安全和公平性，成为教育与 AI 技术共同演化的核心问题。我们期待通过新一轮立法应对上述风险，但人工智能教育应用风险的高度不确定性也为立法本身带来了挑战（刘旭东，2024）。AI 技术的广泛应用使教育的边界日益模糊，同时也要求教育伦理层面重新审视人类与智能技术的关系。未来教育的伦理不仅仅局限于学生的认知和行为发展，还涉及如何在技术驱动的环境中保证公平与正义。在这一共同进化过程中，认知增强 AI 伦理和教育伦理的融合将成为关键。教育不仅是传授知识的过程，更在于引导人类价值观和社会责任感。由于道德教育空间还没有与生成式人工智能同频共振，尚存在空间理论研究浅显、空间伦理风险和空间创生困境等问题（冯永刚等，2024）。因此，在认知增强 AI 赋能的教育环境下，教师和学生需要共同面对技术带来的伦理困境，探索如何在技术的飞速发展中保持人类价值观的核心地位。AI 技术的进步固然可以提高教育的效率和质量，但其应用中的道德风险也需要通过教育伦理的不断演化来平衡。
（六）未来学习生态系统的共生演化
基于社会生态系统的互动视角看 AI 技术与教育的角逐对教什么、怎么教、谁来教等问题产生了共生演化的影响（顾小清等，2023）。在未来学习生态系统中，认知增强 AI、教师和学生将形成多向互动的共生模态。这个模态不仅依赖 AI 的智能化技术，也依托教师的引导与学生的参与。随着 AI 技术的不断进化，未来的学习生态将超越当前的单一维度，形成基于全息协同的学习体系，进而推动教学生态重塑、流程再造和课堂教学革命，引发教师角色、工作方式和发展方式的变革（陆道坤等，2024）。认知增强 AI 不仅是教学内容的提供者，更是知识生产的参与者。教师在这一生态中不仅是学习的设计者，更是与 AI 共同进化的研究伙伴，而学生也可以在此共生场景中得到质的成长。这一共生演化的未来教育生态，能打破传统教育的边界。AI 驱动的终身学习生态将赋予学习者在不同阶段、不同情境下持续学习机会。AI 将通过对学习者数据的长期分析和反馈，帮助个体实现从基础教育到职业发展的持续学习与成长，从而使教育不再是阶段性的过程，而是伴随个体终身的动态进化。
这六条路径不仅推动教学手段的智能化和个性化，也促成全新的全息学习生态的诞生，使得 AI 与教育在不断协同与共生的过程中实现教育的根本性变革。
四、未来教育生态
面向未来的、具有前瞻性的认知增强 AI 将在未来教育深度变革中展现革命性潜力。传统的教育模式将被一种全新的、由 AI 赋能的“智能进化生态系统”所取代，并优化多元主体与智能技术的协同实践，重塑未来学习生态和新质人才培养模式（兰国帅等，2024）。
（一）动态适应与预测性学习：从反应到预见
认知增强 AI 将不再仅仅依赖反馈机制响应学习者的需求，而是通过对认知行为的全面感知和多维度的数据分析，预测学习者的未来学习路径，提前介入并优化。这种由大数据驱动的动态预测能力，将使学习不再是被动反应，而是通过算法和深度学习模型对个体的认知发展进行前瞻性规划。这一转变的核心在于，AI 不仅可以通过分析学习者的行为数据，预测其未来可能遇到的认知瓶颈，还能基于历史学习数据，提前设计针对性的学习方向与教学路径，主动引导学习者避开潜在的知识陷阱。这一预见性学习机制不仅将个性化学习推向新的高度，还使教学过程从静态规划转变为动态生成，可推动教育系统的实时自我优化，实现真正意义上的个性化学习，培养与智能机器分工合作、擅长创新创造的数智时代新人（王竹立，2024）。
（二）全息交互环境：虚拟与现实的融合
未来教育将进入一个完全沉浸的全息交互环境，AI 将虚拟现实（VR）、增强现实（AR）与混合现实（MR）技术无缝集成，为学习者创造多维度、跨空间的学习生态。在这一全息环境中，学生与 AI 的互动不仅限于屏幕前的操作，还将在物理空间与虚拟空间自由穿梭。基于全息技术的支持，学生可以在虚拟环境开展实验、探究历史事件，甚至与虚拟导师展开对话。这将大大扩展传统课堂的边界，以全新的方式展示新时代教育科幻文艺式的创新驱动力、文化自信力、价值引领力和生命伦理价值再生力（鲍远福，2024）。
这一全息交互式学习环境的最大优势在于能够根据学习者的即时反馈调整虚拟环境的教学内容，打造真正意义上的“沉浸式认知实验室”。这可以视为本体论语境中 AI 影像的现实性建构与认识论视域下 AI 影像的现实主义价值（邓慧敏，2024）进行超现实主义视角的合并和再加工。AI 通过对学习者认知状态的实时监控与数据反馈，动态生成虚拟环境的教学资源和互动内容，实现学习内容与学习者认知需求的无缝衔接。
（三）AI 驱动的超个性化认知增强系统
在认知增强 AI 的赋能下，超个性化学习将不再仅限于调整学习速度和内容的浅层定制化，而是深度植入每个学生的认知模式和思维结构。AI 将通过多维数据建模和实时情境分析，生成学生独有的“认知指纹”，并以此为基础，动态调整教学策略、反馈机制和评估方式。这种基于“认知指纹”的个性化系统，将大大超越“因材施教”，真正实现“因智施教”，即针对学生的认知优势和劣势深度优化教学。
例如，认知增强 AI 可以通过实时监控学生的情绪波动和认知负荷，主动调整教学内容的难度和呈现形式，确保学生在最佳认知状态下学习。这样的“超个性化”系统不仅可以提升学习效率，还可帮助学生在复杂认知任务中的表现达到最优水平。同时，AI 通过持续的自我学习与优化，不断更新对学生认知模式的理解，在长期学习过程中保持最佳的个性化辅导效果。
（四）多元智能的全维度认知支持
与传统教育侧重于单一的知识传授不同，未来的认知增强 AI 将能够为学习者提供多元智能的全面支持，包括语言智能、逻辑智能、空间智能、情感智能等。AI 不仅关注学生的学术能力，还能够通过强大的情感计算技术识别并调节学生的情绪状态、动机水平和学习压力，从而为其提供全维度的认知支持。例如，认知增强 AI 可用于实时检测学生的情绪变化和认知盲点，并自动调整教学方式，降低学生的焦虑水平。这种多元智能的全维度支持不仅可增强学生的学习体验，还为未来教育发展情感智能奠定了基础，使教育系统能从知识传授向认知与情感的双重优化转型，其目标不仅是加速创新流程并减少人工投入，同时也希望 AI 具备更强的创造能力（陈云霁，2024）。
（五）伦理护航与自我调控的智能教育生态
未来教育生态的进化必然伴随着伦理问题的日益凸显，特别是在数据隐私保护、算法偏见和公平教育机会等方面。AI 技术也会使知识生产存在透明度不足、信任缺乏以及伦理安全等挑战（程鹏等，2024）。因此，认知增强 AI 不仅需要具备强大的技术功能，还必须内嵌自我调控的伦理机制，确保其在帮助学生提升认知水平的同时，不会侵犯个人隐私或扩大社会不平等。
为此，AI 可通过区块链技术确保学习者数据的透明与安全，所有的数据处理和使用过程将被完整记录、加密，并经过权限管理机制严格控制。
五、未来学习新纪元
随着认知增强 AI 技术的不断成熟与扩展，未来的教育生态将进入全新的纪元。在这个纪元中，教育不再是局限于教室或单一平台，而是动态、多维、终身学习的全息过程。认知增强 AI 通过实时感知学习者行为、认知状态和情绪变化，为学习者提供持续性、个性化、全方位的支持，使其在学习、职业发展以及个人成长的各阶段都能获得最佳学习体验。这种未来教育模式的核心在于动态适应性、全息交互性和自我优化能力。认知增强 AI 不仅能帮助学生掌握知识，还能通过其对认知过程的深度参与，协助学习者实现复杂问题解决、创造性思维发展和批判性思考能力培养等的质的飞跃。
认知增强 AI 的赋能将彻底颠覆现有的教育范式，带领教育进入更智能化、协作化、全息化的新时代。未来的教育生态将实现从工具辅助到全方位认知增强的全面升级。随着技术、伦理和教育系统的共同进化，认知增强 AI 不仅将成为教育改革的核心动力，也将在塑造未来学习生态中发挥关键作用。
我们不妨大胆预测，未来的学习者佩戴着神经链接设备，他们的意识直接与认知增强 AI 教育系统同步，知识传递变得如同呼吸一样自然。在这种深度融合的状态下，学习者能以第一人称的视角体验历史事件，与文学角色对话，甚至在分子层面探索生命的奥秘。在这一未来图景中，教育的边界将被彻底打破，学习将成为一场无界限的探索旅程，AI 与人类的协同进化将催生全新的智慧形态——一种将人类直觉与机器智能完美结合的超级教育智能体。在这一教育新纪元，认知增强 AI 将不仅仅是教育的工具，而是推动人类文明进步的关键力量。它帮助我们解锁大脑的潜能，拓展思维的边界，甚至可能引导我们发现新的智能生命形式。学习将不再局限于封闭的课堂，还是开放的宇宙，每位学习者都是探索者，AI 则是他们最可靠的导航仪，引领他们驶向知识的星辰大海。
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