在以人工智能为代表的数智技术持续演进的背景下，教育正经历一场深层而缓慢的结构性转变。这种变化并不总是表现为课堂形态的显著更新，而是在学习的内在机制、知识的存在方式以及教学的组织逻辑等更为关键的层面上，正在被重新定义。一些长期被视为稳定前提的问题，如学习是什么、课堂为何存在、技术在其中处于何种位置，正在重新进入讨论的中心。
与以往以“工具应用”为主线的信息化改革不同，当前的变化更接近于一种认知结构层面的重组。信息获取的门槛显著降低，知识的外部供给变得极为丰富，但理解并未因此自动深化。尤其是在生成式人工智能广泛进入学习情境之后，学习者可以在极短时间内获得看似完整的答案，这使得“是否知道”不再构成区分学习水平的关键标准。相反，“如何理解”“是否能够形成判断”，开始成为更具决定性的因素。
在这样的背景下，本次对华东师范大学祝智庭教授的访谈围绕一个核心转向展开：学习正在从以知识获取为中心，逐步转向以意义建构为核心。在这一转向之中，祝智庭教授提出“意义主义学习理论”，并在此基础上延展出“融智课堂”“叩问学习法”与“智慧素养”等一系列相互关联的概念，尝试构建一个从学习本质出发，贯通课堂实践与能力发展的整体框架。
如果需要用一个更具概括性的表达来描述当下的教育处境，那就是：技术正在压缩时间，但意义无法也不该被压缩；信息可以被快速提供，但理解与意义必须由个体生成。教育的价值，恰恰体现在这一不可替代的生成过程之中。
专家简介
祝智庭
华东师范大学终身教授，教育技术学博士生导师，享受国务院特殊津贴专家。曾任华东师范大学开放教育学院院长、教育部教育信息化技术标准委员会主任、全国教育科学规划领导小组成员暨教育信息技术学科组组长、法国布雷斯特商学院联席校长等职。现任教育部教育信息化技术标准委员会首席顾问、全国信息技术标准化技术委员会专家委员、国家级教师培训管理者发展中心学术委员会委员、联合国教科文组织（UNESCO）高等教育创新中心特聘顾问、国家开放大学特聘教授等职。主要研究教育信息化系统架构与技术标准、智慧教育与教育数字化转型理论与实践模式、数智技术赋能教师发展实践路径、技术促进教育文化变革等，是我国教育技术领域高影响力学者。
祝智庭教授专访
01
02
“融智课堂”：在协同中重塑学习结构
03
“叩问学习法”：以问题组织理解的展开
04
“智慧素养”：在技术环境中保持理解与判断
05
面向未来：教育的方向与教师的位置
06
意义主义学习理论——人工智能时代的本质追寻与实践路径
“融智课堂”：
在协同中重塑学习结构
记者：在“意义主义学习理论”的基础上，您提出“融智课堂”。这一概念具体指向什么？与以往的信息化课堂相比，有哪些本质差异？
祝智庭：如果说意义主义学习理论更多的是在回答“学习是什么”，那么“融智课堂”更像是在回应一个现实问题：在这样的学习观下，课堂应该如何变化？
我之所以使用“融智”这个词，是想强调一种状态，而不是一种工具使用方式。这里的“智”，既包括人的经验与判断，也包括机器的计算与生成能力，还包括群体互动中产生的集体智慧。在融智课堂中，存在三种异质性的“智体”：教智体——教师作为“思维编织者”和“意义在场的引导者”；学智体——学生作为“主动建构者”和“意义生成者”；数智体——人工智能作为“认知放大器”和“思维脚手架”。
这三种智体不是简单的叠加，而是形成一种动态的协同关系。三者各有不同的能力禀赋：教师擅长价值判断与情境把控，学生拥有生命体验与主体意志，AI擅长信息处理与可能性扩展。这种“异质增值”的协同，使得整体智能超出任何单一智体的能力边界——教师更智慧，学生更主动，技术更贴心，这正是融智课堂的理想状态。
需要特别指出的是，这三种异质智体的协同，并非简单的功能叠加，而是可能产生“弱涌现”现象。所谓弱涌现，是指在系统的局部互动中，自发产生出整体层面的新属性或新模式——这些属性不能还原为任一单一智体的贡献。在融智课堂中，一个典型的弱涌现场景：学生的一个问题触发了AI生成意料之外的类比，这个类比又激发了另一学生的深层思考，最终形成一个在预设中并不存在的意义闭合。这个“新意义”不是教师预设的，不是学生原本拥有的，也不是AI生成的，而是在教智体、学智体、数智体三者的交互中涌现出来的。这正是融智课堂区别于“传统课堂+AI工具”的根本所在——它不只是一个教学场景，更是一个意义创生的生态系统。当然，弱涌现并非自动发生，它需要适当的“催化条件”：真实的问题情境、开放的对话氛围、适度的认知张力，以及教师对涌现信号的敏感捕捉。
这种协同也带来了新的治理挑战：如何防止AI过度介入而削弱学生的主体地位？如何在多线程的课堂节奏中保持教学的方向感？如何在开放性的探究中守住学科的核心目标？这些问题没有现成答案，需要我们在实践中不断探索边界。
与以往的信息化课堂相比，融智课堂的差异体现在以下几个维度。
第一，从“工具辅助”走向“智体协同”。在传统信息化课堂中，技术是“工具”——投影、电脑、软件，都是被动的、按指令运行的。而在融智课堂中，AI成为一个具有“行为能力”的智体，它可以主动生成内容、提出建议、回应追问。这不是“人用工具”，而是“人机共智”。
第二，从“预设流程”走向“生成性节奏”。过去，一节课往往按照既定步骤线性推进。而在融智课堂中，学生的问题、AI的反馈、讨论的走向，都可能改变课堂的路径。这种“不整齐”恰恰是真实思维流动的痕迹。课堂不再完全依赖预设流程，而是在互动中不断调整——不是无序，而是更高层次的有序。
第三，从“单一主体”走向“多元共生”。传统课堂的主体是“教师—学生”二元结构。融智课堂引入了AI作为“第三智体”，形成三元结构。这不仅是数量的增加，更是结构的质变——三者之间的交互关系不是线性的，而是网状、动态、异质的，乃至涌现的。
第四，从“知识传递”走向“意义加工”。融智课堂的定位不再是“教知识的地方”，而是“加工意义的场所”。学生带着初步理解进入课堂，在交流与碰撞中不断修正、深化、创造。课堂不是学习的终点，而是意义生成的枢纽。
如果用一句比较形象的话来说，即课堂不再只是传递结果，而是在共同经历一个理解逐渐成形的过程。人工智能并没有取代任何一个角色，而是让每一个角色都有机会发挥得更充分。教师更智慧，学生更主动，技术更贴心——这正是融智课堂对“协同中重塑学习结构”的回答。
记者：在“融智课堂”中，有哪些典型的应用样式？您能否通过具体案例，让中小学教师更好地理解“融智课堂”的理念及其实践路径？
祝智庭：如果走进具体课堂，你就会发现，虽然不同学科在表面形态上各不相同，但其内在却在发生一种一致性的变化：学习正由“完成任务”转向“参与过程”，由获得结果转向生成理解。这一变化并不是某一门学科的个别现象，而是在多种学习情境中同时显现。下面通过几个典型场景来加以说明。
在科学课堂中，这种变化首先体现为探究过程的“可展开”。过去，受实验条件限制，许多现象难以反复验证，学生往往只能接受既定结论。而在融智环境中，借助模拟与计算工具，学生可以在不同条件下反复比较与调整，从而进入“过程之中”。他们不仅能看到结果，更能够追溯结果形成的路径，理解变量之间的关系。
例如，在物理学科的学习中，学生可以借助AI模拟不同斜面角度下小车运动的变化。在提出“如果改变角度，速度会如何变化”这一问题后，学生先获得初步预测，再通过实验验证与同伴讨论不断修正理解。此时，AI提供的是一种可反复试探的环境，而教师则引导学生在“模拟—现实—解释”之间建立联系。科学学习不再是一次性的验证，而成为一个不断生成与修正理解的循环过程。
在人文学科中，这种变化则表现为理解的“多声部展开”。过去，课堂往往趋向于收敛到标准答案，而在融智课堂中，不同经验与视角被逐渐视为重要资源。当多种解释被并置与比较时，学生不仅在理解文本，也在理解差异本身，意义正是在这种张力中生成的。
例如，在语文课堂中，围绕《背影》这一文本，学生可以借助AI生成多种解读视角，如亲情表达、时代语境与叙事方式等。在此基础上，学生带着初步理解进入课堂，通过讨论、质疑与回应不断调整自己的认识。最终形成的理解，并非来自教师的统一给定，而是在对话中逐步建构出来的。文学学习的价值，也正体现在这种可以容纳多种合理解释的开放结构之中。
在合作学习情境中，这种变化进一步体现为学习的“共生性增强”。当技术承担了部分信息获取与整理任务之后，学生得以将更多精力投入到讨论、决策与整合之中。学习不再只是个体活动，而成为一个共同建构的过程。
例如，在项目式学习中，学生围绕环保方案展开设计，AI提供资料与数据支持，学生负责方案构思与优化，教师在关键节点进行引导。更为重要的是，在这一过程中，学生不仅学习知识本身，也在学习如何判断信息、如何表达观点以及如何协调差异。这些能力，构成了智慧素养的重要内容。
如果将这些不同学科的课堂情境放在一起观察，可以看到一种共同趋势：课堂正从“结果呈现的场所”转变为“意义生成的过程”。在这一过程中，人工智能并没有取代任何角色，而是重塑了角色的功能结构——教师由“知识权威”转向“学习设计者与思维引导者”，学生由“接受者”转向“建构者与创造者”，技术则由“工具”转向“认知伙伴”。三者关系的重组，正是融智课堂的核心所在。
需要指出的是，融智课堂并不存在唯一形态。不同学科、年级与学校情境，会生成各具特点的实践样式，但其内在逻辑是一致的，即让学习回归其本质：一个主动的、建构的、意义生成的过程。在融智课堂中，教师并不需要追求整体跃迁，而可以从一个单元或一个任务入手，在实践中逐步形成经验与理解。
记者：从“融智课堂”的实践来看，学习过程已经发生明显变化。那么，这种变化如何进一步沉淀为稳定的学习方式？学生如何将课堂经验转化为自身能力？
祝智庭：如果仅从课堂表面来看，这种变化似乎主要体现在互动增多或形式调整上，但更重要的，其实是学习内部机制的转变。当学生不再只是接受讲解，而是通过表达观点、比较差异、修正认识来参与学习时，一种新的认知路径正在逐渐形成。
这种路径的一个显著特征是，学习不再依赖单一输入，而是在多轮互动中展开。学生在接触信息之后，通常不会立即形成稳定认识，而是经历一个不断调整的过程：先基于已有理解形成初步判断，在交流中受到他人观点的影响，再结合新的依据进行修正。理解由此不再是一次性获得的结果，而是在反复建构中逐步稳定。
当这种过程反复出现时，学习便开始呈现出方法层面的意义。学生逐渐意识到，面对一个问题，重要的不只是“答案是什么”，而是“这一答案是如何形成的”。他们需要学会提出问题、检验依据、比较不同解释，并在多种可能中做出选择。这些活动一旦被自觉化，就会从具体情境中抽离出来，成为可以迁移的认知方式。
换句话说，当课堂中的经验能够被提炼为可重复的路径时，学习就从“情境性活动”转变为“方法性能力”。这种转变并不依赖额外的讲授，而是在真实学习过程中逐步内化。教师所能做的，是在关键时刻加以提示，使学生意识到自己正在经历怎样的认知过程。
在这一过程中，问题再次成为关键因素。正是通过不断的提问与回应，学习才得以展开，并逐渐显现出其内在结构。从这个意义上说，从课堂实践走向学习方法，并不是增加新的教学环节，而是对已有学习过程的一种深化理解。
当学生开始关注“我是如何理解的”，而不仅仅是“我是否理解了”时，学习就进入了一个新的阶段。这一阶段既是在内化课堂经验，也是在为形成更系统的学习方法奠定基础。
在更进一步的实践层面，一个关键问题在于：这些课堂经验如何沉淀为可迁移的方法与能力。围绕这一点，我尝试将意义主义学习理论的理念转化为可支持教师日常教学决策的工具体系。例如，针对融智课堂中的教学设计问题，已开发“莫比乌斯共智体”智慧协议，为教案生成、过程评价与教研协同提供结构化支持。从试点学校的反馈来看，这一协议在一定程度上降低了教师进行跨学科与人机协同设计的复杂度，也增强了教学实施的一致性与可反思性。
与此同时，相关实践正在逐步走向规模化推进。在这一过程中，一批具有代表性的课堂案例涌现出来，其价值不仅在于展示具体做法，更在于揭示当理解建构与意义生成成为课堂核心之后，学习方式本身也在发生结构性变化。这种变化，正是经验转化为能力的关键路径所在。
需要特别指出的是，这种从经验到能力的转化，不应被局限在课堂的狭小空间内。真正的学习，应该发生在数字空间、社会空间与自然空间的贯通之中。
数字空间提供无限的信息与视角。学生可以通过AI对话、在线课程、虚拟实验、全球协作，突破物理边界，获得传统课堂无法提供的认知资源。
社会空间提供真实的关系与协作。学生通过社区服务、项目合作、人际交往、社会实践，在真实互动中获得“他指意义”的确认——追问“这对他人意味着什么”，完成从“小我”到“大我”的意义扩展。
自然空间提供源初的感知与敬畏。学生通过户外探索、自然观察、田野调查、生态体验，在非人工环境中恢复感知的敏锐，重新连接意义的源初根基。
三种空间的贯通，才是“生命展开”的完整形态。在数字空间中，学生“先人机”，与AI对话形成初步理解；在社会空间中，学生“再人际”，在真实协作中检验与深化理解；在自然空间中，学生“后自然”，在源初体验中获得整体感悟。最后，学生回到课堂，在叩问与碰撞中完成意义锁定与整体意义想定。如此循环往复，每一次穿行都是意义空间的一次拓展，每一次开放于新不确定性都是生命在时间折叠中的一次展开。
课堂应是生命展开的起跳板，跳板之外，是数字空间的无限、社会空间的真实、自然空间的源初—三者贯通，生命才能真正展开。当学生能够在三种空间之间自如穿行，将课堂经验转化为可迁移的认知方式，并在真实世界中发现自我、理解他人、连接自然时，学习就从“情境性活动”真正走向了“方法性能力”，从“知识占有”真正走向了“生命展开”。
文章刊登于《中国信息技术教育》
2026年第15期
引用请注明参考文献：
祝智庭,魏宁.意义主义学习理论——人工智能时代的本质追寻与实践路径[J].中国信息技术教育，2026（15）：4-14.
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