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作者简介：郝祥军，在读博士，研究方向为学习科学与技术设计，邮箱为1617304955@qq.com。顾小清，博士，上海数字化教育装备工程技术研究中心主任，华东师范大学教育学部教授，博士生导师，教育技术学系系主任。 文章来源：《现代教育技术》2021年第8期，第5-14页。 摘 要：未来的不确定性总是吸引着人类去探索和预测，其中不乏感性认识与理性预见两种可能。技术对未来教育的影响也同样如此，造就了“恐惧”“崇拜”“麻木”等典型的感性认识，而缺乏预见未来教育的理性思维。教育是未来研究领域的重要议题，未来研究领域长期积累的方法与应用模型对未来教育的研究具有可迁移的价值。文章基于未来研究领域中的六支柱框架梳理了未来研究核心方法与工具，并从应用实践的可操作性角度解读了“通用预见过程模型”，以期为理性地预见未来教育提供方法指导。基于此，文章认为对未来教育的预见要具备“历史性”“敏锐性”“系统性”“计划性”和“过程性”的视角与思维。文章希望通过未来研究方法的启示来纠正新兴技术之于教育的感性认识，摆脱因技术恐惧与崇拜造成的迷思困境，找寻未来教育合理的发展方向。
关键词：未来研究方法;未来教育;预见;人工智能。 基金：2019年度国家社会科学基金重大项目“人工智能促进未来教育发展研究”（项目编号：19ZDA364）的阶段性研究成果。 引言在社会的发展进程中，人类对不确定的未来总是有着浓厚兴趣。古代观星象看运势、占卜避灾和现在的塔罗牌预言等都是对未来事物的预测，以刺激对未来的向往或警示当下。但这些均为迷信方式误导下的感性认识，不具备历史与科学的说服力，这就需要一套规范合理的未来研究方法以对未来做出理性的预测。未来研究即未来学（Futurology）是一门研究人类社会未来的综合性科学。Bell[1]指出，未来研究的目的是发现或创造、检查和评估并提出可能的（Possible）、很可能的（Probable）和更可取的（Preferable）未来图景。对于研究未来社会，未来学具有一套规范科学的方法体系，如因果分层分析（Causal Layered Analysis）是一种用于战略规划的方法，以帮助政府、组织、个人对未来去往何处有清晰的认识并做好充分的准备[2]。未来教育作为未来研究中的一个主题，也应在科学的理论方法指导下做出理性的预见。但随着技术的快速发展，人类对未来教育充满了遐想、恐惧等感性认识，如电影刚出现时曾有人预言电影将取代教师和课本导致学校消失，现在人工智能的教育应用也让部分教师开始恐惧会被机器取代。正如比斯塔[3]所言，每次技术变革都在不同程度上挑战教育结构，极力证明技术在简化人类学习复杂性和提升开放性上的可能性。当前人工智能（Artificial Intelligence,AI）技术浪潮涌起，我们需要更加科学、理性地预见未来教育，以及时纠正技术之于教育的感性认识或规避潜在的风险，从而为今天的教育如何在AI技术飞速发展的进程中更好地定位提供思路。一 新兴技术的教育应用带来的感性认识以AI为代表的新兴智能技术宛如一匹黑马，对教育生态造成了破坏性创新[4]，同时也带来了几种典型的感性认识，遮蔽了人们理性预见未来教育的双眼。1 恐惧：陷入技术高速发展的替代性恐慌AI崛起之时涌现出不少“教师将被人工智能所取代”的担忧言论，但人们还是很迫切地将智能技术与教育进行融合，以将教师从繁重的教学任务中解放出来。新兴技术的教育应用层出不穷，个性化、自适应学习逐渐成为一种可触碰的形态，这也对一线教师如何更好地借助技术辅助教学提出了不小的挑战。与此同时，人们对智能技术的无限遐想，也造就了部分教师的未来失业焦虑。因为人工智能给社会系统带来了巨大的变迁，随其可能兴起的新一轮技术性失业浪潮强化了社会的失业感知，增加了公众对失业风险的担忧和恐惧[5]。对于教师来说，这种认识依然是感性的。智能技术虽使得高重复性、机械性的职业逐渐被取代，更多的工作转为自动化的交易和服务（如教育领域出现的智能批改、自适应反馈、智能代理等），但教育是对人的灵魂进行塑造的工程，需要一个灵魂唤醒另一个灵魂。基于此，如何在技术的作用下回归教育本真，才是值得人们思考并力求去解决的问题。2 崇拜：对技术的教学效用寄予过度幻想技术在资本的运作之下给教学者们编造了一种充满积极作用的“神话”，也许下了很多“靠不住的诺言”[6]。很多教育产品夸大实际、“戴高帽”式吹捧，导致一线教师在技术的选择和使用上出现困惑，甚至使部分教师盲目崇拜技术而片面地认为有新技术辅助的课堂教学就是教学创新。孙艳秋[7]指出，对技术效用寄予乌托邦式幻想是技术崇拜的典型表现，其本质是“教师在课堂教学中因片面预估或泛化技术的效用及其适用范围，而对技术产生深度依赖的复杂心理、情感、认知以及惯性的行为习惯”。现实生活中，很多教师为求课堂创新确实有为了技术而用技术的现象，而忽略了教育的价值本质，盲目地认为技术适用于所有类型的教学，对技术运用的方式、时机和效果视而不见。部分教学者和研究者也在乌托邦式的技术想象中逐渐失去了敏锐的技术洞察力和对技术威胁教育的警惕性，不幸沦为技术与机器的“奴隶”。3 麻木：一次次技术织造的教育希望落空赵勇等[8]指出，近百年来每次新技术的出现都给教育工作者带来了让每个人都能享受到高质量教育的无限希望，但投入大量的人力、物力之后，技术在教育中应用的深度和广度却极为有限，对教育的影响也微乎其微。表面来看，一次次技术浪潮为教育带来的希望均在不同程度上有所落空，一幅幅呼唤已久的技术变革教育的美好蓝图似乎并未在一线教学场景得以验证。著名的“乔布斯之问”引起了国内学者对这类现象的众多思考，如李芒等[9]认为“乔布斯之问”对信息技术用于教育教学的认识停留在“技术感性”的层面，对教育教学需要反省技术崇拜现象。经历了技术对教育一次次“雷声大雨点小”的冲击，一些教师开始产生一种非教育性技术疏离感，应用信息技术教学的意志活动减弱，对运用技术教学表现出无用感、无价值感的低落心境[10]。麻木之下，也使得部分教学者成为落后的技术教学使用者，无法适应时代发展的要求，进而面临被淘汰的威胁，进入新的“恐惧”之中。技术发展具有一定的复杂性，若感性认识占据上风，智能教育的落地无疑将受阻。预见未来教育亟需理性思维的渗透，要在科学且规范的方法指导下合理地预见未来、创造未来。目前，未来研究已在政治、经济、教育等领域的研究实践中形成自己独有的方法与应用模型。教育是未来研究领域的重要议题，利用其方法与应用模型为预见未来教育提供理性视角是不二之选。二 未来研究方法与应用模型未来研究或未来学是对社会科技进步和发展趋势的系统、跨学科、整体性研究，通常是为了探索人们未来如何生活和工作，试图了解什么可能继续下去，什么可能合理改变，并通过定性和定量方法确定人类认为可能或可取的未来，同时洞察各种可能性背后的隐性假设[11]。1未来研究方法——基于六支柱框架由于未来充满模糊性和复杂性，故要了解未来需要有一个强有力的方法框架。未来学家提出了众多架构，如Popper[11]的“Foresight Diamond”框架和Inayatullah[13]提出的六支柱（Six Pillars）框架。Inayatullah作为联合国教科文组织未来研究的主席和国际教育智库（Metafuture）的研究员，一直专注于未来学研究，并将六支柱框架广泛应用于各类未来的研究主题，影响深远。六支柱框架不仅提供通过实践发展起来的未来思维理论，而且详细给出了核心方法（如表1所示）。六支柱框架具有通用性和灵活性的特征，不仅对所有主题领域的未来研究都适用，而且在技术干预的未来研究方面更具优势，其遵循线性流程和螺旋推进的方式展开未来研究[14]。
“映射未来”是指通过映射时间统筹过去、现在和未来的关系，方法有三：(1)共享历史法，即构建一条从“过去”到达“现在”的历史时间线，以开放性问题创建支架，推拉历史镜头寻找那些决定未来的因素；(2)未来景观法，即通过审视相关社会组织所在的位置，进行战略布局，通向未来美好愿景；(3)未来三角法，即通过综合分析历史的重力、当前的推动力和未来的吸引力/拉力的相互作用，预见一个合理的未来（如图1左所示）——重力是指阻碍未来的历史因素，如守旧的教学观念；推动力是指影响未来走向的力量，如助推全球在线教育发展的新冠肺炎疫情；吸引力/拉力是对未来的愿景。其中，未来三角法最为常用，它运用图形化方式，能更好地捕捉每个未来图景中三种力量的综合作用，厘清左右未来走向的各种因素之间的关系，帮助在“有争议的未来空间”中权衡定位。后来，Fergnani[15]更加精细了三角图形化表示方式，借助数值表征三个力的作用，通过不同颜色代表不同的图景（如图1右所示）。因此，“映射未来”的方法是通过移动时间镜头来不断反思历史、审视当下，以识别改变未来的因素或趋势，在衡量历史、现在和未来的权重中刻画未来图景，清晰未来方向，制定发展策略。“预期未来”是对未来将要出现的问题做出合理的预期，以质疑的方式嗅出新兴问题出现前所释放的弱信号。新兴问题分析法（Emerging Issues Analysis,EIA）是最为核心的方法，能帮助人们识别和判断最终可能会成为问题或机遇的新趋势，使决策者能够在问题或机遇完全成熟之前就能充分做好准备[16]。如图2所示，新兴问题是在问题萌芽阶段之后的潜在问题，在暴露初期会释放出很难被察觉或理解的弱信号；而趋势是已经充分显现的潜在问题，其增速较快并开始引起人们的重视，可能发展为成熟的问题/机遇。弱信号与EIA密切相关，既是可能出现趋势的第一个迹象，也是未来可能发生变化的征兆，其可能改变事件朝不同方向发展的进程[17]。未来齿轮法是以一种可视化的方式实现对决策、事件或趋势产生的直接或间接后果进行结构化讨论，分析眼前的问题对未来更长期的影响，如Bengston[18]运用未来齿轮法帮助规划者和决策者预测了社会生态变化的可能后果。因此，“预期未来”是帮助我们在预见未来时保持敏锐的观察力和警惕性，以抓住机遇、防范问题，在趋势到来之前就做好充足的准备。“把握未来”是寻找未来变化的模式以及未来长期变化的阶段和机制，其思想根源在宏观历史（Macrohistory），即通过对历史规律的描绘，给未来主义者提供一种预测和洞察未来的结构，在权衡历史与未来的关系当中把握未来[19]。Inayatullah[13]认为，在时间维度上有三种未来变化的形式：一是线性，在线性的观念里时间是阶段性的且不断向前发展的，通过努力就能通向美好的未来，会优先考虑平衡，体现了一种积极的思想。二是循环或者周期性，在周期性的时间观念中，发展是一个有起有落的循环过程，是永恒变化的；虽然周期性理论有线性维度（上升或下降），但与线性形式不同的是它没有无限进步的思想。三是螺旋式，即发展过程中按照一部分线性、一部分循环的方式逐步上升前进，关注事物的动态平衡。如果没有对未来变化形式的多样理解，使思维从简单化的线性向非线性转变，就难以从历史中寻找未来变化的规律与模式以更好地走向塑造未来。因此，对未来的把握会因为对宏观历史理解的结构不同而表现出差异，从而也能对未来形态给出多种解释与预测。“深化未来”是从系统层面探秘未来图景背后的隐性假设，其中因果分层分析法（Causal Layered Analysis,CLA）是一种寻求整合经验主义、解释主义、批判主义和行动研究模式的理论与方法。CLA的作用在于为分析和创造替代性未来方案创建变革空间[21]，它既适用于外在的物质世界，也适用于内在的心理世界。CLA由浅入深包括四个层次：(1)问题陈述（Litany），一般是对问题的官方描述，体现的是外在现实，展示了来自官方渠道的权威陈述，如新闻报道；(2)系统成因（Systemic Causes），从系统或社会层面探索影响因素，结合系统结构与要素的关系综合给出问题的解释；(3)世界观/论述（Worldview/Discourse），找出问题背后更深层次的假设，解开深入的、无意识的意识形态，更加清晰地看到不同利益相关者背后隐藏的假设，并以一种批判性思维方式来校准理解和塑造世界的认知；(4)隐喻（Metaphor），是问题的无意识情感，常用隐晦的比喻手法来表达。CLA在“描绘现在或未来”、“批判性地剖析问题”、“创造未来景观”和“重构世界观认知”等方面具有很大的价值[22]。此外，四象限映射法是CLA内部维度的体现[23]，它从“个体—集体”与“内在—外在”交叉形成的四个象限对社会问题进行审视，整合了外在的物质世界与内在的心理世界。这种关照内在与外在、兼顾个体与集体的方式，将使深化未来的策略更加全面、系统。故而，“深化未来”支柱提供了系统的思考方式，对克服片面化、表面化的未来认知具有特殊作用，能够使人获得“透过现象看本质”的理性思维。在“创建替代方案”支柱中，要素分析法是对组织的职能组成角色进行分析，包括对组织进行结构和功能分析，然后找到不同的方法创建一个新的组织职能图，即重新规划相关角色与职能。其中，场景法是最为核心的方法并常用于创建未来场景，其主要内容有：(1)多变量场景技术，源于未来三角法和EIA，根据愿景、驱动因素或新兴问题，创建一系列未来场景或故事。(2)双变量场景，以二维坐标轴划分不同类型场景。(3)场景基调（Scenario Archetypes），一般包含持续增长型（Continued Growth）、衰退型（Collapse）、稳定型（Steady State）和超越原有状态的转变型（Transformation）四种[24]。(4)未来场景模型，首选的未来（The Preferred）即我们期待的未来；被否认的未来（The Disowned）即我们不想看到的未来；一体化的未来（The Integrated）指整合了“期待的”和“不想看到的”复杂未来；意料之外的未来（The Outlier）则指由新兴问题导致的、意外的未来。经过从分析变量到确定原型基调，再到场景模型创建的过程，多种可能的未来场景将被构建出来。因此，该支柱提供的方法是提醒我们不可执着于一种未来选择，而应考虑更多可能，以系统、全面的视角预见未来可能出现的场景。“转化未来”是聚焦于首选的未来，以围绕核心采取行动，有两个方面值得关注：(1)为未来创建愿景。愿景是转化未来的基础。在愿景的“诱导”下，每个人可能会因为长远利益而放弃短期利益，以激发更大的追求，并且愿景有助于使个人目标与社会目标保持一致。Polak等[25]指出，对未来没有令人信服的愿景，社会、国家或文明将会衰落。(2)运用回溯法从愿景出发回到“现在”，制定到达愿景的分步走计划（如图3所示）。在回溯法中，未来被用于审视现在，提出现在应该采取的行动，从而填充未来和现在之间的差距。Borjeson等[26]认为，如果事情按照现在一贯的方式进行，愿景的目标可能难以实现，而需要在政策和行动上及时回溯转变。因此，未来应从目标出发讨论现在的形势，以及制定什么样的解决方案并思考如何采取行动。这种从当前的基线轨迹制定分步战略，使“现在”逐渐转变为未来的愿景或目标的方法，为预见未来提供了一种计划性的理性视角，能够以美好愿景为参照来启示当下的行动。在六支柱框架囊括的未来研究方法与工具之外还有很多其它的方法，如德尔菲法、交叉影响分析法等。这些方法已经在预见未来教育主题中发挥作用，如Schuck等[27]在预见未来教师教育的研究中组合使用了场景法、回溯法、环境扫描法和德尔菲法；Angeloni[28]运用回溯法，论述和分析了教育的可持续发展；OECD在发布的报告中运用场景法，提出了未来学校教育的四种图景[29]。六支柱框架虽然从未来思维与实践的角度梳理了未来主题研究的理论、工具、方法和过程，但更多地停留在理论层面，而对于指导实践应用缺乏一个系统的、阶段性的过程指南。为便于研究者快速掌握如何系统使用未来研究方法，需要一个预见未来的通用过程模型，从实践操作层面提供分析、反思、预见到策略的系统指导。2 预见未来的通用过程模型Martin[30]将预见过程划分为前预见、预见、后预见三个阶段，而Horton[31]提出了一个三阶段模型（即输入、预见、输出与行动），但这两个观点都较为宽泛且没有考量发展战略。未来学家Voros[32]提出通用预见过程模型，不仅细化了Horton的阶段模型还融合了战略思维[33]，能将具体的方法与阶段对应，具有较高的可操作性，如Haag等[34]较好地将该模型运用于动态商业模式分析，提升了经济战略的稳健性；Voros[32]强调该模型可被当作诊断与设计未来战略的工具使用。如图4所示，通用预见过程模型从“事件输入”到“未来战略”包含四个阶段：(1)输入。本阶段要广泛收集对社会发展产生重要影响的数据与信息，信息越多越能在后面的预见过程中理性地进行分析、解释和预期未来。因此，本阶段首先要确定“事件”，其次要通过未来研究方法收集兼具广度与深度的数据和信息。“德尔菲法”和“环境扫描法”是收集数据的重要工具，通过德尔菲法对领域权威专家进行观点与想法的征集，分析得出主流的核心观点来审视“事件”对未来的影响；而环境扫描法是组织制定战略过程中最常用的方法，能通过获取和使用有关组织外部环境中事件、趋势和关系的信息，助力管理层制定未来的规划与行动战略。(2)预见。本阶段的第一步是“分析”，即探讨“似乎在发生什么”，目标是在“输入”阶段获得的各种数据中寻找一种具有解释性的逻辑，分析事件发生的趋势来预测对未来的影响，通常在该阶段运用新兴问题分析、趋势分析、未来齿轮法和交叉影响分析等方法。第二步是“解释”，即深究“真正在发生什么”，以一种批判性思维寻找更深层次的结构和洞察力，这里常用的方法是因果分层分析法。第三步是“预期”，即“会发生什么”，这是在明确趋势和系统因素的基础上开发未来的替代性方案，主要使用的方法有场景法、愿景法与回溯法。(3)输出。本阶段思考的重点是“我们需要做什么”，常用方法为未来工作坊（Future Workshops)[36]。通过前面的“输入”、“预期”阶段，我们对未来的认识将会更为客观、规范和理性。输出的结果分为有形与无形两种：有形的输出是对未来能够努力和做出行动的实际选择范围，在经济、社会和技术等相联系的领域确定能够采取的行动策略；但更重要的是无形的输出，即对未来预见的理性思维，如“预见”阶段形成的洞察力和对未来清晰的认识，能使处于事件当中的主体保持冷静的头脑。按照Voros对通用预见过程框架的诊断用途描述，前文所提缺乏理性思维与洞察力的感性认识是因为缺少“分析”与“解释”的过程，而直接从“输入”跳进了“预期”，这是一种纯粹被动反应或浅层预见。(4)战略/策略。这是一个展望未来的阶段，会统筹个人、组织和社会，从微观到宏观深入而广泛地思考“我们将做些什么？我们如何做？”的问题。在模型中，战略制定有一个相互依存的过程：战略思维→战略决策→战略规划[37]（如图5所示）。首先使用未来研究方法，以战略思维思考特殊事件造成的影响（可能发生什么），提前分析和预测可能带来的改变，生成可能选项。其次是战略决策，我们需要思考应对变化的决策，对未来做出更深入的思考和选择。最后是战略规划，思考“我们将如何做？”的问题，采取切实的行动以迎接挑战与机遇。为能在人工智能等新技术编织的一些未来教育“迷云”中快速回归理性、清晰未来方向，本研究结合前文对未来研究方法和应用模型的分析，总结了未来研究方法预见未来教育的启示：1 综合过去、现在和未来，以历史性的视角预见未来教育在六支柱框架的映射阶段，所概述的方法密切关注着过去、现在和未来三者之间的关系。在时代发展的推动下，教育的历史演进过程遵循着自己独有的法则。当下处于技术繁荣的时代，从视听媒体兴起便有了技术变革教育的呼声，一度出现“学校消亡”的预测。然而纵观历史，学校不但没有消失反而在技术赋能下越来越完善，即使当下智能技术的迅猛冲击也没有撼动教育的根基。所以，感性地认为技术会取代教师、消灭学校，是对历史和现在的信心缺失；盲目崇拜技术对教育的功用，而失去对教育的本真理解，也是严重的主观缺陷。我们不可武断地否认技术之于教育的价值，而应认清当下教育与技术的关系，避免技术理性而回归价值理性。共享历史法和未来三角法能帮助我们返回历史中，找寻线索，明确何为走向未来的关键要素，并帮助我们以建构历史性的视角回望过去、审视现在和预见未来。2 分析社会弱信号和趋势，以敏锐性的视角预见未来教育人们常说，未来掌握在少数人的手中，却不知少数人的成功预见是在努力的基础之上靠着对未来敏锐的嗅觉而实现的。预见未来教育同样需要教育工作者有敏锐性的视角，要抓住技术对教育改造的信号和趋势，及时应对未来的可能改变，而不至于陷入无限的恐慌之中。技术在成为社会主流应用之前会经过一个完整的趋势路线：技术最初由科学家等激进派发明并带入人类视野，而萌生新兴问题，但此时引起的是少数人关注，普遍大众甚至难以置信新技术带来的影响；随着技术的进一步发展，出现了早期采用者，他们凭借敏锐的嗅觉成为那一类成功的“少数人”；之后，技术作用开始凸显，形成发展大趋势，报纸、杂志等媒体开始大肆宣扬，引起多数人迟疑的警觉，进入后期大众视野，最终引起政府机构的关注，为发展提供战略、政策规范与保障——AI成为全球关注的技术主流也非常贴合这个趋势的发展路线。而预见未来教育，需要教育工作者在趋势形成之前成为早期采用者，探索技术对教育冲击的未来可能，掌握发展未来的主动性，以避免成为“后知后觉”的落后者。3 关注整体结构要素关系，以系统性的视角预见未来教育未来是一个整体、系统的未来，每个结构要素之间都有紧密的联系，如经济与社会需求影响着教育在人才培养上的方向。前面概述的未来齿轮法、因果分层分析法、四象限映射法和要素分析法都是从系统性的视角来审视现在和未来，探索结构要素之间的相互关系，揭示隐藏在蓝图背后的利益假设，以更好地、全局性地规划未来。教育与社会、经济、政治、文化、技术等方面都有密切的联系，未来教育应以系统性的视角去洞悉。例如，AI刺激社会高阶人才需求的增长，高校创建人工智能学院、人工智能专业，中小学开设人工智能课程，希望培养学生适应未来社会的能力，契合未来社会的战略发展需求。同时，AI技术在创设智能学习环境、增强学习体验、改善教育教学形态、优化教育治理机制等方面也直接发挥着重要作用。可以看出，教育的改变是从微观到宏观，逐渐形成整体。4 制定可行的分步走战略，以计划性的视角预见未来教育技术崇拜现象一直存在，乌托邦式的未来畅想也屡见不鲜。场景法、愿景法能帮助我们明确对未来的想象，定位到首选的未来、愿景或目标；而回溯法能帮助我们从宏大愿景中返回到现在，反思可行的计划是什么。当前，教育领域对AI充满期待，个性化自适应学习、智适应学习、智能教育等接踵而至。但AI与教育的融合存在众多挑战，一线教师对于AI加教育的接受度与能力有待提升；同时，AI教育人才还未跟上技术的发展速度，人才缺口亟需填补。认识到这些问题之后，我国相继发布了《新一代人工智能发展规划》、《高等学校人工智能创新行动计划》、《教育信息化2.0行动计划》、《中国教育现代化2035》等文件，提出了“推动人工智能在教学、管理、资源建设等全流程应用”、“高校增加硕博培养形成'人工智能 X’模式”、“利用智能技术加快推动人才培养模式、教学方法改革，探索泛在、灵活、智能的教育教学新环境建设与应用模式”等一系列战略措施，以加快当前教育与未来教育的对接，走向AI重塑的未来教育。5 灵活运用未来研究方法，以过程性的视角预见未来教育通用预见过程模型遵循从“事件输入”到“未来战略制定”顺序，灵活选择、运用了几种典型的未来研究方法，以分析不同环节需要解决的问题，层层深入思考社会趋势之下现在与未来的关系。新兴技术的教育应用造就的感性认知，实际上也缺乏过程性视角，没有对技术与未来教育发展融合的过程进行较好的分析、解释和预见。若选用合适的方法，剖析问题根由将能获得理性认识。如针对AI取代教师的“恐惧”问题，要认识到虽然AI已在批改作业、学情分析和资源管理上可以替代教师，但AI缺乏常识和情感智能，并不能完全取代教师。由此预见未来的教学可能是人机协同教学，进一步思考具体的“行动策略”可知：人机协同未来场景的实现首先必须使教师能够适应AI的技术赋能，以有能力开展智能化的课堂教学。基于此，未来教育要对教师的AI技术接受度、应用意识和能力进行专业培训，培养具备智能素养的教师。四 结语教育作为社会系统的重要结构要素，是未来研究领域的重要议题。本研究希望通过未来研究方法的启示来纠正新兴技术之于教育的感性认识，找寻一条科学、合理的未来教育发展之路，并为后续未来教育的前瞻性研究提供理论参考或方法借鉴。在智能技术的强力推动之下，未来教育的发展趋势正在悄然形成。作为研究人员，我们更加需要摆脱技术恐惧与盲目崇拜，以清醒的头脑和敏锐的嗅觉洞察社会发展过程中释放的未来信号，掌握未来发展的主动权，从而瓦解“技术充斥的乌托邦”，建设“教育发展的理想国”。参考文献[1]Bell W.The purposes of futures studies[J].Futurist,1997,(6):42-45.[2]Inayatullah S.Causal layered analysis defined[J].Futurist,2014,(1):26.[3](荷)格特·比斯塔著.赵康译.教育的美丽风险[M].北京:北京师范大学出版社,2018:9.[4]顾小清.破坏性创新:技术如何改善教育生态[J].探索与争鸣,2018,(8):34-36.[5]李佩.人工智能时代的技术发展与就业挑战:基于失业风险恐惧的探索[J].智库理论与实践,2019,(6):43-51.[6]李芒,石君齐.靠不住的诺言:技术之于学习的神话[J].开放教育研究,2020,(1):14-20.[7]孙艳秋.课堂教学中的“技术崇拜”:症候、成因与治理[J].电化教育研究,2018,(7):77-82、90.[8]赵勇,王安琳.教育与技术的关系探微[J].中国电化教育,2004,(5):19-21.[9]李芒,孔维宏,李子运.问“乔布斯之问”:以什么衡量教育信息化作用[J].现代远程教育研究,2017,(3):3-10.[10]李芒,申静洁.论教师教学的信息技术疏离感[J].中国电化教育,2020,(5):62-68.[11][12]Popper R.How are foresight methods selected?[J].Foresight,2008,(6):62-89.[13][20]Inayatullah S.Six pillars:Futures thinking for transforming[J].Foresight,2008,(1):4-21.[14]顾小清.当现实逼近想象:人工智能时代预见未来教育研究[J].开放教育研究,2021,(1):4-12.[15]Fergnani A.Futures triangle 2.0:Integrating the futures triangle with scenario planning[J].Foresight,2020,(2):178-188.[16]Dator J.Emerging issues analysis:Because of Graham Molitor[J].World Futures Review,2018,(1):5-10.[17]Hiltunen E.Weak signals in organizational futures learning[D].Helsinki:Aalto University,2010:3-11.[18]Bengston D N.The futures wheel:A method for exploring the implications of social-ecological change[J].Society&Natural Resources,2016,(3):374-379.[19]Inayatullah S.Macrohistory and futures studies[J].Futures,1998,(5):381-394.[21]Inayatullah S.Causal layered analysis:Poststructuralism as method[J].Futures,1998,(8):815-829.[22]Inayatullah S.Futures studies:Theories and methods[A].There’s a Future:Visions for a Better World[C].Madrid:BBVA,2013:36-66.[23]Slaughter R A.Futures beyond dystopia[J].Futures,1998,(10):993-1002.[24]Dator J.The futures of cultures and cultures of the future[A].Perspectives on Cross Cultural Psychology[C].New York:Academic Press,1979:369-388.[25]Polak F,Boulding E.The image of the future[M].Netherlands:Elsevier Scientific Publishing Company,1973:1-8.[26]Börjeson L,Höjer M,Dreborg K,et al.Scenario types and techniques:Towards a user’s guide[J].Futures,2006,(7):723-739.[27]Schuck S,Aubusson P,Burden K,et al.Futures methodology:Approaches,methods,tools and techniques[A].Uncertainty in Teacher Education Futures[C].Singapore:Springer,2018:77-97.[28]Angeloni S.Education first:What really matters in working for sustainability[J].Futures,2020,120:1-16.[29]OECD.Back to the future of education:Four OECD scenarios for schooling[R].Paris:OECD Publishing,2020:43-54.[30]Martin B R.Foresight in science and technology[J].Technology Analysis&Strategic Management,1995,(2):139-168.[31]Horton A.A simple guide to successful foresight[J].Foresight,1999,(1):5-9.[32][35]Voros J.A generic foresight process framework[J].Foresight,2003,(3):10-21.[33]Mintzberg H.The fall and rise of strategic planning[J].Harvard Business Review,1994,(1):107-114.[34]Haag H C,Tilebein M.Dynamic business model analysis for strategic foresight in production networks[A].Robust Manufacturing Control[C].Berlin:Springer,2013:507-517.[36]Vidal R V V.The future workshop:Democratic problem solving[J].Economic Analysis Working Papers,2006,(4):1-22.[37]Conway M.An overview of foresight methodologies[J].Thinking Futures,2006,10:1-10.
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