当AI能做题，人该学什么
一个不容忽视的事实正在发生：人工智能已经能够完成大量标准化、程序化的智力劳动。从信息检索到内容整合，从文本生成到代码编写，AI展现出惊人的效率。世界经济论坛发布的《2025年未来就业报告》预测，未来五年全球将有9200万个工作岗位被替代，同时新增1.7亿个岗位，就业机会净增7800万个。这组数据的深层含义是：AI并非简单"抢走"工作，而是在重新定义岗位的内容、价值以及人才培养的方式。（研楚教育）
当机器能解题、能写作、能翻译，教育的重心必须发生根本性位移。全国政协委员、电子科技大学人文社科高等研究院院长曾勇明确提出，应将"与AI协同工作能力"列为毕业生的通用核心能力，将定义问题能力、批判性思维、人机协同创新能力作为核心培养目标。 这一判断切中了时代的要害——未来打败你的不是AI本身，而是比你更会用AI的人。
那么，用什么方法来培养这种"驾驭AI"的能力？答案指向一个既古老又崭新的命题：协同。
协同教育理论的思想根基可追溯至两条脉络。
一是系统科学与教育哲学。 1969年，德国斯图加特大学理论物理学教授赫尔曼·哈肯出版《协同学导论》，提出"系统要素间的非线性相互作用产生整体大于部分之和的效应"。教育的本质恰是一种复杂系统，其育人功能依赖于多元要素的交互作用，而非单一要素的线性叠加。1916年，美国哥伦比亚大学师范学院教授约翰·杜威在《民主主义与教育》中提出"教育即生活"，打破了学校与社会的围墙——学习者、经验、环境、社会需求之间的相互作用，构成了教育的完整生态。
二是中国电化教育实践。中国电化教育代表人物、华南师范大学教授、广州市协同教育科学技术研究院荣誉院长李运林在华南师范大学参与创办新中国第一个电化教育本科专业后，相继提出"产学研"相结合思想与"家校社"三位一体的协同教育理论，将其定义为：基于系统科学协同论的一种教育组织形式，当学校教育系统外的要素进入该系统，与系统内要素相互联系、相互作用，进而产生新的结构与功能。基于这一理论，李运林构建了"政产学研用"五位一体的协同发展机制。
从"产学研三结合"到"家校社三位一体"，协同教育理论的核心精神始终未变：通过要素间的非线性相互作用，实现整体大于部分之和。
对照协同教育理论的内涵，审视当前人才培养的现实，三重深层困境清晰可见。
学习时空的割裂——杜威诊断：教育即生活，生活却被排斥在课程之外。 学习被禁锢在课堂与书桌，学生在"学校时间"内接受知识灌输，在"生活时间"中却找不到学习的意义与连接。当AI能够高效完成知识传递时，这种割裂的弊端暴露无遗——学生掌握了大量知识，却缺乏在真实情境中运用知识、协同解决问题的能力。
主体关系的割裂——哈肯诊断：非线性相互作用缺失，系统退化为线性等级。 "人人皆为师，人人皆可为生"的理想落空，教育主体之间的关系被固化为单向模式：教师传授、学生接受、家长监督。各主体之间缺乏平等的对话与共创，协同效应无从产生。职场社交平台脉脉发布的《2025年人才迁徙报告》显示，接近八成被调研者表示所在公司已提出AI能力素养要求，但学校培养模式尚未跟进。
价值与技术的割裂——协同论诊断：要素异化，系统失稳。 "培养完整的人"是教育的终极指向，但在效率至上的逻辑下，工具理性压倒价值理性。OECD与欧盟联合发布的《AI素养框架》强调，学习者应具备参与、创造、管理和反思AI的能力。若教育只教技术操作而不谈伦理判断，培养出的只能是技术的附庸。
2026世界数字教育大会发布的《人工智能教育伦理：参考框架》提出"主体归人、协同共生、适境致善、分类施治"的核心理念，正是对这一割裂的直接回应。
三重割裂的实质，是协同机制的缺失。 要素之间未能形成有效的非线性相互作用，系统无法产生应有的协同效应。
面对人工智能时代的挑战，"协同"具有双重定位：它既是培养人才的方法论，又是人才必须具备的核心能力要素。二者互为表里、互构共生。
作为方法论，协同意味着打破单一、封闭、线性的培养模式，构建开放、融合、互动的育人体系：
政产学研用五位一体。 政府提供政策保障，学校承担育人主体，企业供给技术场景，研究机构贡献理论创新，社会各界营造应用生态。2026年4月，教育部等五部门联合印发《"人工智能+教育"行动计划》，本身就是协同治理的产物。
人机协同的分布式认知。 AI不应被视为替代教师的工具，而应被理解为延伸人类认知能力的"外脑"。人机双主体共同完成高阶教育任务，基于行为交互和知识转化实现知识创生。
跨学科知识的协同融合。 浙江大学等高校参与的人工智能教育教学创新协作机制已启动，推出智慧慕课、"AI+X"微专业，助力学生在"知识积累+AI赋能"的道路上成长。
作为能力论，协同是AI时代人才能力结构中的核心枢纽。世界经济论坛《2025年未来就业报告》指出，创造性思维、分析性思维、解决复杂问题的能力将成为未来最需要的核心技能。在这些能力背后，协同能力发挥着穿针引线的作用。
双重定位回答了"协同是什么"，接下来需要回答"协同教育在AI时代意味着什么"——这意味着对学习、主体、共同体的重新定义。
重新定义学习：从"个体知识获取"到"共同体中的生成"。 基于哈肯协同学原理，学习不是个体对知识的单向摄取，而是学习者在关系网络中通过与异质要素的相互作用生成新质。早晨，学生在餐桌上向社区里的退休工程师请教机器人编程；下午，家长在客厅参与家长学校的教研活动；晚上，家庭成员的行业经验被转化为跨学科项目式学习的案例题。学习不再区分"谁在用、学什么"，其核心在于：让教育发生在生活里，让生活本身成为课程。
重新定义主体：从"固定角色"到"流动身份"。 "人人皆为师，人人皆可为生"不是道德号召，而是协同系统的结构性特征。教师可以是学习者（向AI学习新技术），学生可以是传授者（向社区分享项目成果），AI可以是协同者（承担认知外包），环境可以是课程（社区即教材）。
重新定义共同体：从"学校围墙"到"无边界网络"。 传统教育以学校为边界，协同教育则以要素的连接为边界。《全球数字教育发展指数（2026）》首次将"超越人工智能的思维能力培养"纳入评估体系，标志着全球教育评估从"技术拥有"转向"协同能力"。
重
新定义之下的共同体终极指向是人。那么，在这样的共同体中，培养出来的人是什么样的？
协同之人，是一种存在状态，而非能力清单的叠加。 其核心特征可概括为四个维度：
与技术协同而不被替代。 理解AI的能力边界，有效运用提示词工程，批判性评估AI输出，将AI嵌入真实工作流程。这是认知的重新分工——人负责价值判断，机器负责信息检索，两者拼接成完整的思考系统。
与他人协作而不被消耗。 在多元文化语境中有效沟通，在分布式团队中组织协作，在冲突中寻求共识。AI打破地理边界后，协作范围从本地扩展到全球，协同能力成为新的准入门槛。
与社会共生而不被异化。 在复杂系统中统筹多元要素、协调多方利益，同时保持价值定力。面对算法偏见、数据隐私等伦理挑战，能够做出符合人本价值的判断。
与自我对话而不被固化。 具备终身学习意识，在流动身份中持续成长。教师可以是学习者，学生可以是传授者，主体的边界因情境而变。
这四种能力并非孤立存在，而是相互渗透、动态整合的协同系统。正如哈肯协同学所揭示的：要素间的非线性相互作用，才能产生整体大于部分之和的效应。
协同之人的培养，需要依托于学习、主体、共同体的三重范式跃迁，构建微观、中观、宏观三个层面的立体化路径：
微观层面——对应"重新定义学习"：个体能力的协同养成。 围绕批判性思维、人机协同、创新创造、伦理判断、知识迁移、沟通协作六大核心能力，设计项目式学习、探究式学习、情境化学习等新型教学模式。教育部《"人工智能+教育"行动计划》要求制定教师智能素养标准，将人工智能纳入教师资格考试。教师自身的协同能力提升，是培养学生协同能力的前提。
中观层面——对应"重新定义主体"：组织机制的协同创新。 推进课程体系重构，打破学科壁垒，建设"AI+X"跨学科课程群；改革评价方式，从分数导向转向能力导向，将人机协同效能、问题解决力、伦理判断力纳入评价维度；深化产教融合，建设校企协同的实践平台。浙江省已建立覆盖大中小学的人工智能通识教育体系，实现本科高校和职业院校大一新生全覆盖。
宏观层面——对应"重新定义共同体"：生态系统的协同治理。 完善政策保障体系，制定行业标准，加强国际协作。2026世界数字教育大会发布的《人工智能教育伦理：参考框架》提出"主体归人、协同共生、适境致善、分类施治"的核心理念，为协同治理提供了伦理基石。中国智慧教育公共服务平台全新升级，推出全球人工智能教育服务平台、终身学习中心，为协同育人提供了全球化的资源底座。
回答开篇的问题：人工智能时代，究竟要培养什么样的人？用什么方法培养？
2026世界数字教育大会的主题"人工智能+教育：变革 发展 治理"，本身就是一个协同命题——技术变革、教育发展、治理创新三者协同推进。《人工智能教育杭州倡议》呼吁世界各国携手并进，共守人本教育理念、共促教育普惠公平、共创未来教育范式、共商协同治理方案、共筑融合发展生态。
广州市协同教育科学技术研究院在李运林教授的影响下始终践行"产学研三结合"的协同理念，一以贯之地探索协同育人之路。今天，当人工智能以不可逆转之势重塑教育形态，而协同之人，正是AI时代最需要的"完整的人"——能够与技术协同、与他人协作、与社会共生、与自我对话。 协同之法，是打破割裂、整合资源、构建开放互动育人体系的方法论。
教育的本质从未改变——培养“完整的人”。改变的只是培养的方式与时代赋予"完整"的新内涵。在AI时代，这一理想图景正在从理念走向现实。
（本文来源：广州市协同教育科学技术研究院）
（研楚教育）
