导语


集智俱乐部联合江南大学教授王志军,北京师范大学教授崔光佐,翼鸥教育创始人宋军波,TalkingBrain 联合创始人林思恩,清华大学讲师方可,北京师范大学博士后郭玉娟,共同发起「AI时代的学习:共探学习的复杂性」主题读书会。希望通过汇聚教育学、系统科学、脑科学、计算机科学、社会学等多领域交叉视角,突破单一学科的局限,对人类社会未来学习发展形成更加全面深入的认识。

从2025年4月16日开始,每周三晚上19:30-21:30,读书会将以线上形式进行,持续时间预计8-10周。读书会详情及参与方式见后文。
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分享背景




在 AI 技术深度渗透教育领域的当下,学习的范式正经历着多维度的复杂重构 —— 大语言模型打破知识壁垒,算法推荐重塑信息获取路径,人机协同催生全新认知生态。这些颠覆性变革不仅重构了知识传递的模式,更对人类学习的本质、目标与方法提出了深层追问:当技术以指数级速度迭代,当 AI 开始模拟甚至超越人类的部分认知功能,人类学习的核心价值该如何定义?我们该以何种方式应对 AI 原生时代的挑战与机遇?在这样的时代语境下,学习已成为融合技术特性、认知规律与社会需求的复杂系统工程。理解 AI 原生时代的学习逻辑,既需要解构技术赋能的底层机制,更要重构面向未来的学习价值体系。





分享简介




在 AI 原生时代,学习不再是知识的单向输入,而是人与技术、社会、自我的深度对话。方可老师将基于其在互动媒体设计、设计思维与交叉学科教育领域的前沿实践,揭示 AI 如何改变学习的 “交互性” 与 “适应性”,提出 “AI+X” 跨学科学习路径,并追问技术浪潮下学习的终极意义 —— 如何在效率至上的社会中,通过学习实现个体生命价值与社会意义的共生。





活动议程




方可老师聚焦于AI原生时代学习的三大转变开展分享

分享大纲:

1. 如何学——AI尤其是AI大模型对学习方式的改变

2. 学什么——AI 时代的核心知识与能力重构

3. 为何学——AI时代超越工具理性的学习意义追问

王志军老师与方可老师进行对谈

对谈大纲:

1. AI让知识获取易如反掌,传统学习模式还有意义吗?

2. “AI+X”跨学科学习的落地难点如何攻克?

3. AI重塑就业格局,学校专业如何实现转型?

4. AI创作能力日益提高,人类艺术家何去何从?

5. 如何看待AI支持的场景化学习的未来?

自由提问互动





主讲人简介




方可,清华大学深圳国际研究生院讲师,主要从事互动媒体设计与技术,设计思维及交叉学科创新教育的研究。是横跨科学、工程、设计和社会科学的交叉型学者和创新教育的实践者。他关心人们如何可以跨越各种学科、知识和经历的壁垒进行平等而富有创造力的合作与学习。


王志军,江南大学人文学院教育技术系教授,博士生导师。江苏“互联网+教育”研究基地副主任,先后入选江南大学至善青年学者、江苏“紫金文化人才培养工程”文化优青培养对象、江苏省333高层次人才培养工程。聚焦数智时代的学习理论——联通主义的研究。主持国家社科基金项目“联通主义学习中群体协同知识创新研究”等各级各类课题15项。发表SSCI、CSSCI等论文77篇,出版专著3部,教材1部。研究成果获教育部优秀研究成果奖、江苏省哲学社会科学成果奖等15项奖励。





报名参与




直播信息

2025年4月16日(下周三)19:30-21:00


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斑图链接:https://pattern.swarma.org/study_group_issue/889?from=wechat

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推荐阅读




[1]尤瓦尔·赫拉利,林俊宏译,智人之上 从石器时代到AI时代的信息网络简史,中信出版社,2024.

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[2]司马贺著,武夷山译,人工科学:复杂性面面观,上海科技教育出版社,2004.

https://book.douban.com/subject/1195595/

[3]皮埃罗·斯加鲁菲著,普华经管出品,智能的本质:人工智能与机器人领域的64个大问题,人民邮电出版社,2017.

https://book.douban.com/subject/26978312/



「AI时代的学习:共探学习的复杂性」主题读书会


在技术浪潮的冲击下,智能时代对人才培养的需求正发生根本性转变——学习已不再局限于简单的知识传递与记忆,当机器能够替代程式化技能,人类的创造力、批判性思维与跨界协作能力将成为核心竞争力;当知识更新周期以月甚至天为单位迭代,教育的使命不再是填鸭式灌输,而是培养终身学习者的自适应能力。


在此背景下,集智俱乐部联合江南大学教授王志军,北京师范大学教授崔光佐,翼鸥教育创始人宋军波,TalkingBrain 联合创始人林思恩,清华大学讲师方可,北京师范大学博士后郭玉娟,共同发起「AI时代的学习:共探学习的复杂性」主题读书会。希望通过汇聚教育学、系统科学、脑科学、计算机科学、社会学等多领域交叉视角,突破单一学科的局限,对人类社会未来学习发展形成更加全面深入的认识。


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详情请见:AI时代的学习:共探人类学习的复杂性



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