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穆特鲁·库库罗娃 英国伦敦大学学院 摘要 本文从多维度阐述了人工智能在学习和教育中的作用，强调了人工智能、分析和学习过程之间错综复杂的相互作用。在本文中，我对普遍存在的将人工智能狭隘地视为生成性人工智能所体现的随机工具的概念提出质疑，并主张人工智能的其他概念化的重要性。我强调了人类智能与人工智能信息处理之间的差异、人工智能算法固有的“认知多样性”，并假设人工智能也可以作为理解人类学习的工具。早期学习科学和教育中的人工智能研究将人工智能视为人类智能的类比，但两者的观点已经出现分歧，因此需要重新点燃这种联系。本文提出了人工智能在教育中的三种独特概念化：人类认知的外化、人工智能模型的内部化以影响人类心智模型，以及通过紧密集成的人机系统扩展人类认知。本文从当前研究和实践中的例子出发，探讨了这三种概念的实例，强调了每种概念对教育的潜在价值和局限性，以及过分强调外化人类认知的危险。本文认为，人工智能模型可以作为思考学习的对象，尽管学习的某些方面可能只是通过缓慢的学习体验而来，无法用人工智能模型完全解释，也无法通过预测来破解。本文最后提倡在教育中采用更广泛的人工智能方法，这种方法不仅限于考虑设计和开发教育中的人工智能解决方案，还包括教育人们了解人工智能和创新教育系统，以在人工智能无处不在的世界中保持相关性。关键词人工智能、生成式人工智能、学习分析、教育技术、人类认知、教育的未来人类智能与人工智能信息处理人工智能 (AI) 通常被定义为机器对智能的模拟。智能是一个复杂而多方面的概念，涵盖多种能力。它确实包括学习、理解、推理、决策和适应新情况的能力。它超越了通常认为的认知能力，包括情感和社会成分，承认智力不仅关乎一个人思考得有多好，还关乎一个人与世界和他人互动得有多好。智力不仅关乎确定的、脱离语境的、脱离实体的、被简化为各个部分的事物，因此它是可预测和可控制的。它还关乎理解动态的事物。它关乎与不确定性共存和生存的能力，我们所看到的部分在另一个层面上可能确实是整体。今天，我们在教育研究和实践中看到的大多数人工智能都认为
学习、分析和人工智能在教育中的相互作用
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