反应还是回应：人工智能对休闲相关课程交付的影响

《Leisure Sciences》：Reacting or Responding: The Impact of AI on the Delivery of Leisure-Related Courses

　　

高等教育机构正在努力制定全面的人工智能（Artificial Intelligence, AI）政策，与此同时教师对学生使用生成式人工智能（Generative AI）平台持支持或反对的强硬立场。尽管生成式人工智能可能相当新颖，但这种应对课堂新兴技术的反应性（reacting）方法（即PowerPoint、笔记本电脑、移动设备）并非新鲜事。随着每一次新技术的发展，机构和教师发现自己都在对新现象或新兴现象做出反应，而不是回应（responding）。在研究将最新技术整合到学习过程和课堂环境中的过程中，研究人员认为，对生成式人工智能平台的深思熟虑的回应始于对教学哲学（teaching philosophy）的反思。有意开发的教学哲学可以作为指导，以非反应性的方式有效设计课程政策、内容交付、学生参与和评估，这种方式不会对新现象或新兴现象做出反应。它推动教师超越教学风格和技术政策，去思考他们关于教与学的信念基础以及为什么相信它。反应性方法迫使教师问，我应该对人工智能做什么？既定的教学哲学允许我们质疑；人工智能如何补充或减损我对教与学的信念？通过反思我们的教与学信念，我们可以针对课堂中的生成式人工智能制定出更周到的回应。本手稿将提供一系列我们应该问自己的反思性问题，并探讨这些问题的答案如何塑造我们对教学过程（pedagogical process）中生成式人工智能的观点和使用。作为教师，我们对这些问题的回应可以作为起点，基于我们的教学哲学和我们对学生的学习目标，更反思地回应生成式人工智能平台。

研究背景方面，当前高等教育机构在处理生成式人工智能（Generative AI）进入课堂这一议题时，普遍陷入二元对立的讨论，即“允许还是禁止”，且往往采取情绪驱动、缺乏深思的反应性（reacting）策略，而非基于理念的回应（responding）。历史上从黑板、计算器到笔记本电脑等新兴技术（emerging technology）引入教育领域时，学界均曾出现过类似的抗拒与恐慌，并制定了限制性政策，但许多技术最终成为教学常态。目前存在的问题是，现有的讨论忽视了技术变革的历史脉络，缺乏对个体与集体教学哲学（teaching philosophy）的审视，导致政策制定与教学实践脱节，无法真正应对生成式人工智能带来的复杂挑战。鉴于休闲及相关领域的课程交付同样面临此冲击，研究人员开展此项研究旨在厘清反应与回应的本质区别，主张以坚实的教学哲学为指引，重构教育者面对生成式人工智能的决策框架，探讨其如何与教与学的基础信念互动，从而提出一种非反应性的、基于反思的学术应对路径。该研究发表于《Leisure Sciences》。

研究人员在开展本研究时用到的关键方法主要为文献综述与概念框架分析法（conceptual framework analysis）。研究人员回顾了自1801年以来教育技术领域的关键历史节点（如黑板、投影仪、个人电脑、PLATO系统等）及相关学术论述（如Paccone 2025, Sideco 2025等），梳理学界对新兴技术的接纳与抵制脉络；进而借助西方哲学传统的主要分支——形而上学（Metaphysics）、认识论（Epistemology）、价值论（Axiology，含伦理学与美学）及逻辑学（Logic）——构建分析教学哲学的系统性框架；在此基础上，研究人员通过提出一系列反思性问题（reflective questions）来进行理论推演与质性反思，未涉及实证样本队列或实验操作，纯粹基于哲学思辨与教育史脉络对生成式人工智能在课堂中的定位进行解构与重构。

研究结果部分保留原文小标题并总结如下：

Emerging technologies and the academy

研究人员通过回顾教育技术发展史（从1801年黑板至2009年YouTube EDU）指出，人工智能并非首个冲击教育的技术，早有1960年的PLATO（Programmed Logic for Automatic Teaching Operations）系统及后续的智能辅导系统（Intelligent Tutoring Systems）、算法自适应平台（Algorithmic Adaptive Platforms）等。结论是学界对待技术常有两极：拥抱（如远程课堂）或抵制（如手持计算器、笔记本电脑）。当前对生成式人工智能的妖魔化与禁令，延续了历史上的反应性模式，焦点应转向“我们如何决策”而非仅聚焦技术本身。

Reacting vs. responding

研究人员界定反应（reacting）为反射性、情绪驱动、基于潜意识的行为；回应（responding）则为基于自觉信念、价值观且有深思的举措。在课堂中，生成式人工智能带来学术诚信（academic integrity）等挑战，引发“是在评学生还是评ChatGPT”的焦虑。结论是无论最终政策是否限制AI，基于课程目标与教学哲学深思后的回应能提供更深层的理解基础；差异在于“知其所以然”，回应鼓励重新审视学习目标的达成方式与评估方法。

Teaching philosophy as our guiding North star

研究人员提出教学哲学是应对技术颠覆的基石，定义为对教与学核心信念的系统反思陈述，非常设文件而是活的信念体系。借助四大哲学分支分析：形而上学（Metaphysics）探讨“受过教育者”的本质与师生现实观；认识论（Epistemology）追问“知”的含义，决定AI使用是否视为作弊；价值论（Axiology）含伦理（ethics）与美学（esthetics），审视AI是否培养智德或导致依赖与失真；逻辑学（Logic）助避“假两难”谬误（全禁或全放）。结论是明确的哲学基础使教师不被技术塑造，而能主动塑造教学回应，从“该对AI做什么”转向“AI与我的核心信念是否契合”。

Questions to ponder

研究人员依三大维度提出反思问题：探索教与学核心信念（如AI如何契合或削弱信念、机构目的、教师角色）；探索学习情境与目标（如AI改变教学语境、影响目标达成、培养何种使用习惯、课程目的在AI语境下如何维持）；探索对技术的接纳或拒斥（如是否因不解而怀疑、是否受威胁、拒斥是否源于控制权差异——书本与Canvas可控而AI与维基不可控）。这些问题旨在促发回应而非反应。

Conclusion

研究人员总结，面对新技术，课堂政策与行动须经深思熟虑；技术采纳可迅速，但教与学的根本理解——教学哲学——应指引技术整合方式。

讨论与结论翻译部分：随着新技术涌现并塑造我们的领域与课堂，重要的是我们以经过仔细考量的行动和政策在课堂中予以回应。新技术在领域中的采用可能迅速发生。我们关于如何以及为何以当前方式教学的根本理解——我们的教学哲学——应当作为我们在课堂中采用这些技术的指南。