葛海丽 张广君

[摘   要] 教学智能化是当代教学发展的主旋律，旨在通过人工智能技术支撑与促进教学的变革，最终实现“因材施教”。但是，在智能化发展过程中，呈现出数据权力滥用的倾向。研究立足于生成论教学哲学的理论立场，结合吉登斯社会结构化理论对人类社会实践的分析思路，分析教学智能化数据权力滥用的原因，并提出相应的解决策略。教学智能化发展过程中的数据权力滥用具体表现为对人的主体数字化形象的塑造、对精准教学的推崇以及教学评价中“数据主义”倾向。究其原因，是社会群体的应试教育需求、教师等行动者自身实践意识的缺乏以及社会监管体系的不完备等多重原因相互作用产生的“复合效应”。对教学智能化发展中数据权力滥用的规制与消解可以从国家制度建设、社会观念革新与教师自我行为约束等方面入手，规制教师教育权力，规范教师教学行为。

[关键词] 教学智能化； 数据权力； 结构二重性； 教师个人教学哲学； 生成论教学哲学

[中图分类号] G434            [文献标志码] A

[作者简介] 葛海丽（1996—），女，山东青岛人。博士研究生，主要从事教学哲学研究。E-mail：1097308312@qq.com。

一、引   言

伴随大数据、云计算以及人工智能快速发展而来的是教育数字化发展热潮，人工智能与教育教学深度融合成为教育研究一大热点，教学智能化成为当代教学发展的主旋律。教学智能化强调通过人工智能技术支撑与促进教学的变革，使教学朝向精准化、个性化方向发展，最终实现“因材施教”。在真实教学情境中，诸多研究表明，教学智能化有助于“因材施教”教育理想的实现。但当前，在“空间环境的改变影响甚至决定教学效果”等观念的影响下，相关研究与实践倾向于对智能教学工具的更新换代以及对智慧教室、虚拟教室、虚拟实验室、虚拟学社等智能教学空间的打造[1]。对智能技术与智能环境的过度关注在一定程度上遮盖了教学本真，不利于学生的发展。基于此，本文立足于生成论教学哲学的理论立场，结合吉登斯社会结构化理论对人类社会实践的分析思路，从教学智能化实践过程中所产生的问题入手，洞悉背后的深层原因，并寻求纾解的可行路径，以推动人工智能时代教学的良性发展。

二、现实问题：教学智能化实践中的

数据权力滥用

当前，教学智能化研究与实践关注的重点在于技术的智能化。教育智能技术在促进学生学习的同时，还以控制机制、再分层工具以及隐私跟踪器等姿态出现[2]。对技术的过度关注与推崇在一定程度上使教学价值让位于技术控制，数据权力逐渐渗透到教学之中并被滥用。

（一）数据的本质与权力属性

德勒兹（Gilles Deleuze）认为，技术，尤其是信息机器和电脑，把我们带入了控制社会。这样的社会已不再通过禁锢运作，而是通过持续的控制和即时的信息传播来运作[3]。客观而言，技术作为一种工具，本身没有权力属性，但“在技术对人的利益构成直接影响和控制的情形下，技术的工具性作用往往会失去纯粹性，从而具有了一定的权力属性”[4]。在此所言之权力，是“技术所有者或操控者所拥有的支配或控制他人的力量”[5]。在人工智能时代，技术的权力属性主要通过数据来表达，数据即是信息与社会利益的载体。

数据收集不仅包括被动地收集数据，还需要更加积极地创造数据。人工智能技术致力于对新的监测方法的升级，但它们是以高度专门化的方式实现的，即所有的传感器都是来监控对象的特定部分的。“当以人们的属性和行为作为数据采集的目标时，智能技术就会被赋予提取特定要素并将其从周围环境中剥夺出来的能力。这样，我们就变成了德勒兹所阐述的‘分体式的存在：能够被分割成任何数量的、分离的、可被监控的、可被审查的碎片式个体。”[6]数据掌控者利用智能工具记录着特定对象的每一个行为，对其予以监控与评判，使数据成为一种事实上的技术权力。至此，数据权力成为信息时代社会控制的新的表征方式。

（二）数据权力的教学智能化渗透机制

教学智能化发展中所显现出的数据权力，关键是对教学的数据化塑造与表达。数据权力嵌入教学，隐藏在教学智能化实施的底层逻辑之中。

1. “计算主义”：教学智能化实施的技术逻辑

教学智能化的实施在一定程度上遵循计算主义的逻辑框架。计算主义是基于计算模型的数字思维范式，意图寻求计算一切、一切都可计算的终极理性体验[7]。计算主义作为一种“技术无意识”，掩藏在一连串复杂的代码、数据与算法的背后，强势渗透并形塑着教学智能化。教育界对计算主义的推崇建立在对“量化教学”理念的认可之上，预设的是教学的全过程都可以用数据表示，一切的教学行为都可以通过计算进行预测与监控。伴随着智能技术的发展，教育界兴起了对学生生理与心理数据的精细化感知与捕捉的潮流，对教学过程的监测也从对学生语言、动作等外显行为的关注逐步转向对情绪、注意力等心理状态的关注。例如，有研究者通过采集课堂教学过程中学生的视频与脑电数据用以分析学生的学习投入[8]。越来越精细的数据收集推动教学主体对教学过程与自身的感知方式从“感官感知”走向“数据感知”。至此，教学智能化实施所遵循的计算主义赋予了数据地位与意义，为数据权力渗透提供基础。

2. “因材施教”：教学智能化实施的教学逻辑

“因材施教，古往今来既是教育的信条，也是教育的难题，可以说，所有的教学改革，最后都将落实到‘因材施教上。”[9]人工智能技术在教育教学中的深化应用，为因材施教的实施提供了重要契机。智能技术赋能因材施教的同時，因材施教也被赋予了技术化与科学化的意味。在教学智能化实践中，“因材施教”的实施路径主要为“精准识材”“差异教学”“个性发展”[10]三个层面：“精准识材”是借助大数据技术对学生的学习数据进行实时抓取与分析，通过对学生学习习惯、学习方式与存在不足等信息的整合，精准定位学生学习漏洞，确定施教起点；“差异教学”是针对不同学生的学习情况，制定差异化教学策略、提供差异化教学内容，进行适切且有效的教学；“个性发展”则是智能教学工具能够记录包括学生行为数据、学业测评数据等教学过程中产生的数据，依据所收集到的数据对推送的教学资源进行调整，确保学生的学习内容最大程度地符合他们的能力与需求。可见，“因材施教”的智能化教学逻辑是建立在数据基础之上的，其为数据权力的渗透搭建起桥梁。

3. “精准评价”：教学智能化实施的管理逻辑

课堂教学管理是影响教学成效的重要因素，也是教学智能化实施过程中关注的重点问题。“传统的课堂教学管理更多依靠教师通过大量作业和测试来了解、分析学生的学习情况。人工智能时代采用信息化的教学管理方式，聚焦于教学运行检查与教学效果评价。”[11]在教学智能化实践中，所涉及的管理技术主要有两种：一是规范人外显行为的技术，二是管理人内在意识的技术[12]。前者主要采用监视的方式，着力于改造学生的身体与行为。例如，使用人工智能驱动的教室摄像头监控学生。后者主要采用生理与心理信息监测的方式，着力于管理学生的意识与思想。例如，基于神经网络算法和情感特征识别技术的智能教学系统[13]、能够对注意力集中分析的智能边缘系统EaCamera[14]等均被用于监测并评估学生学习表现。不管是规范行为还是改造思想的技术，其核心都是对学生进行全程监控并随时评估，本质是对学生的精准刻画、评价与改造，其背后的逻辑是以评价促管理。教学评价以指挥棒的“身份”赋予了教育者以数据精准管理学生的权力，其为数据权力对教学渗透发挥了关键作用。

（三）教学智能化实践中数据权力的滥用表现及其后果

智能技术的使用需要依托数据，数据权力的渗透客观而言并不必然对学生产生负面影响。但在教学智能化实践中，存在数据权力滥用的情况，即教师借助自身所具有的教育权力对学生的数据化控制，危害学生的发展，具体体现在以下三方面。

1. 对教学的实时监控加剧了对学生的心智规训

传统学校教育中的规训是一种建基于时空分割的身体规训，学校纪律的产生和维持很大程度上依赖于对时间和空间的管理和控制。智能技术的介入一定程度上阻断了学校教育对学生规训的时空路径，但是却打通了学校教育对学生心智规训的技术路径。智能化的教学对学生心智的规训主要通过对教学的实时监控来实现。智能教学工具能够收集和分析大量教学数据，并用这些数据监控教学过程。在智能化的教学空间中，“每个人镶嵌在一定的位置上，任何动作、行为、态度受到多角度的监视和控制”[15]。在此，教学中的行为跟踪、分析、影响、干预是数字化师生行为的交互，由分析系统对学生的学习行为给出整体判定和建议后传递给老师，“这样就形成了一个学生刺激性网络，通过网络将刺激传递给教师，教师对其反映的教学行为进行即时控制，形成一个在线闭环的控制系统”[16]。教师运用智能教学工具实现对教学的实时监控实质上就是在规定学生“做什么”和“怎么做”，本质上是在强调一种“纪律”，这种纪律能够束缚学生身体行为与心智活动。通过这种监控，对学生身心规训的行为就被内化为一种“内在”体系，这种明确而有规则的监督关系在传统的教学模式中饱受诟病，但是一旦披上了智能化的外衣，人们便不觉得有什么问题。

2. 精准教学的推崇巩固了知识本位教学的地位

教学过程中的数据无处不在。与张进宝等研究者所指出的“部分学者在吹捧人工智能的作用时，将学习矮化为‘死记硬背的知识并以此指导教学实践”[17]相一致的是，智能教学工具支持下的精准教学实践，更多关注的是可以被量化的、对“在升学考试的外在诱导中被信奉为所谓的‘考点与‘宝典”[18]的“知识”掌握程度的数据。并且，基于此类数据所进行的精准化教学及个性化学习以“精准训练”为核心要义，与知识本位教学理念不谋而合。“精准训练”即教师可以借助智能教学工具所跟踪、存储的学生学习数据精确定位学生知识漏洞，确定施教起点，而后精准推送相关习题，达到高效练习的效果，本质上还是采用重复训练的方式实现学生对知识点的记忆。在现实教学情境中，“很多学校使用智能教学系统的主要方式就是通过系统给学生出题，为学生提供更多的练习机会。一些智能系统标榜带有知识图谱，可以做到精准训练，更是受到学校欢迎，成为实施‘大规模个性化学习的基础”[19]。可见，在教学智能化的实践过程中，教学主体依旧执着于对课本知识的掌握，仍然在“知识本位”的教学模式之中。并且，由于学生知识点的掌握程度更容易通过量化的方式显现出来，在教学的量化逻辑之下，做题正确率、速度等数据更易被收集，依据此类数据进行的精准教学在一定程度上也进一步巩固了知识本位教学的地位。

3. “数据驱动”的教学评价赋予并强化了片面强调成绩的“合法性”

评价在教学中具有重要地位。在智能时代，教学评价呈现出从“基于经驗”转向“数据驱动”的发展趋势。实质上，基于数据的教学评价倾向于量化行为目标，所评价的内容在一定程度上取决于对其加以量化测量的可能性[20]。在教学中，最常见的量化表达便是学生的成绩。运用某门学科的学习成绩及其变化来度量学生知识和能力变化程度在日常教学中较为常见，当前在对智能化教学的效果进行评价时，虽然在一定程度上对学生综合素养有所关注，但其核心指标仍然是成绩。例如，有学者对智能化教学平台“乐学一百”的教学效果进行评测时，所借助的便是前后学生两次期末考试成绩的对比[21]。并且，由于智能技术对个体的无形控制与规范，运用成绩为主的数据化表征对学生进行评价进一步获得其合法性地位，提高学生成绩也在部分研究者那里成为智能教学技术需要承担的重要任务。有研究者明确指出，课堂教学中的大数据分析的最终目的是提高学生的学习成绩[22]。因此，在智能化的教学场域中，“数据驱动”的教学评价仍然是以成绩为主的要素评价，不利于学生的全面发展。

三、归因分析：文化、制度与行动者的

“复合效应”

我们所讨论的数据权力并不是指数据本身就是权力，而是说教师在教学中以数据干预、控制学生的行为使数据具有了权力的属性，并且在对技术与数据的使用不当造成了数据权力的滥用。吉登斯（Anthony Giddens）认为，行动者和结构二者的构成过程并不是彼此独立的两套既定现象，而是体现着一种二重性[23]，即，从某种特定的意义上来说，结构作为记忆痕迹，限制与规范着人的行为，同时又经由行动者的行动不断地被再生产出来[23]。这种结构表征为文化规制、制度规范以及行动者实践意识三个层面。依据结构二重性理论，教学智能化实施的现实问题，其成因也可从文化、制度和行动者自身三个层面进行分析。

（一）教学智能化实践中的数据表达迎合了科举文化传统

人类实践在时空向度上体现出一种“类同性”，背后潜藏着行动者群体的“共同知识”，即人类实践所逐渐积淀出的文化传统，这是行动者无法直接感知到的，但显现于行动者实践之中[23]。聚焦到教学的智能化实践与发展，技术的智能化发展与应用受到社会群体中主流教学价值观念的影响并迎合了利益群体的需求。

受制于“学而优则仕”的科举文化传统以及应试教育体系，社会成员对学校教育的期待都聚焦到提高考试竞争力层面。“为了在不同指标体系中形成高显示度，操演性文化兴起；为把自己的素质与能力转换为分数或指标，教学研究中的测量方法得以兴盛并不断迭代，更重要的是还营造了一种循证评估体制，即越来越精细、越来越科学地测量并细密地记录。”[24]操演性文化在一定程度上确立了学生的数据化表达的合理性，围绕测验、比较、循证等教育逻辑，教学越来越向知识识记倾斜，并且愈发向往精准化训练的学习方式。智能化教学工具中的数据主义倾向与精准训练模式迎合了操演性文化的需求，并在教学过程中，再一次复刻了精细测量、数据导向、精准训练的教学模式，一定程度上延续了操演性文化的影响力。

再者，传统的师道观强调教师地位，“教师中心”被认为是传统教学模式的重要特征之一。虽然，随着时代的发展，教育界逐渐提倡应当适应学生的发展，教学发展呈现走向强调学生个性发展的“学生中心”的趋势。但在应试教育体制之下，教师中心的局面难以被打破，并且在智能化技术介入之后，学生处于全方位监控之下，还被作为智能教学工具智能化的表现而受到大家推崇，其背后所映射的仍然是“教师中心”的课程教学观。

（二）社会监管体系的不完善缺乏对数据权力的限制

权力关系通常是以极为深入的方式，根植于被那些遵循它们的人视为理所当然的行为模式之中，行动者自身可能无法察觉，这时便需要社会以某种方式限制和约束权力的滥用，最强有力的是制度的“刚性”限制。社会制度的不完善也是数据权力被滥用的重要原因。

教育数据监管制度的不完善加剧了数据过度提取与随意解读等不良现象的发生。在人工智能时代，教学活动的行动者所面临的是加速迭代的数据生产与流通方式以及数据利用所产生的庞大价值和风险，在教育数据相关的政策与制度层面，对数据控制者的“数据使用”监督较为薄弱。虽然《教育部机关及直属事业单位教育数据管理办法》和《教育信息化2.0行动计划》等政策在一定程度上为教育数据采集、使用等提供了政策依据和行动准则，但是这些政策在执行过程中缺乏权责分明的执行部门进行强有力的实时监管和基于证据的事后监管来巩固行动成果[25]。在教育数字化转型过程中，过度强调数据在教育中的价值，却缺乏对数据歧视、数据霸权等不良行为配套的监管机制，致使数据权力在教育教学领域中的滥用。

再者，在我国当前的教育理念和教育法制体系中，学生权利缺乏系统保护，致使学生在教学智能化实施过程中受到伤害也无法进行申诉或反抗，一定程度上弱化了学生的地位。有研究者对我国教育部和互联网站公开的教育法律法规进行梳理后发现，“其中涉及学生权益保护的内容只占总数的三分之一，且存在学生权利的主体责任不确定、学生权利法律体系分散、学生权利内容单一和学生权利的程序保障缺位等问题”[26]。数据控制者可以对学生行为数据进行随意读取、定性与道德评价，且无需为错误解读与评价等行为所产生的不良影响承担相应的社会责任，在一定程度上加剧了学生被数据所控制与伤害的风险。

（三）教师个人教学哲学欠缺加剧数据的权力化发展

在吉登斯看来，行动者是具有认知能力的反身性行动主体，即，行动者在行动时具有自觉意识并知其所为。教师的反身性指向对教学智能化的认识与反思，直接关涉对教学智能化实践背后所遵循的教学理论的前提假设的追问程度，与教师个人教学哲学的发展水平有关。教师个人教学哲学的欠缺是数据权力滥用的重要原因。

教师个人教学哲学是教师在各种教学活动和教学实践中不断反思、质疑和批判后所形成的一系列稳定性的关于教学存在的总体观点[27]。在教学智能化发展中，教师个人教学哲学的欠缺主要表现为教师对教学与智能化的认知、對自身责任主体的认知以及对学生目的主体地位的认知出现偏差。首先，教师对教学与智能化的认知偏差导致其对重智能而轻教学的教学智能化发展倾向的反思缺失，教学目的取向发生偏离。当前教学的智能化实施过度强调赋予课堂教学智能化的形式，在追求高分的核心机制没有变化的前提下，助长片面追求效率与成绩的教学价值观。教师对追求“形式智能化”的教学缺乏反思，放任数据权力逐渐渗透到教学之中。其次，教师对自身责任主体的认知偏差导致教师将教学任务过度让渡给智能教学设备，教师教学掌控程度降低。智能化教学设备确实能够在一定程度上分担教师的工作，但教师是第一责任主体，教师对人工智能技术的过度依赖，给予了技术控制、数据的权力化可乘之机。最后，教师对学生目的主体地位的认知偏差导致学生主体性被压制，使其在全面监控与心智规训的异化教学中无法脱身。在教学中，学生是第一目的主体，是教学活动的最终目的指向。但当前教师与智能化教学设备的联合控制体现出部分教师并未树立起真正的学生观，这也是学生在教学智能化发展中被数据规训的重要原因之一。

四、纾解之策：制度建设、观念革新与教师

发展的多元定向联动

教学智能化的数据权力滥用是教师的教育权力滥用在信息化社会中的表征。教师的教育权力是教师在教育活动中对学生产生的一种支配性力量，其来源于国家、社会对儿童教育和管理权力的让渡和授权以及教师自身对权力的形塑[28]。因此，对数据权力的规制可以从国家制度建设、社会观念革新与教师自我约束入手，规制教师教育权力，规范教师教学行为。

（一） 完善教学智能化实施的制度框架，实现合理收集数据与教师权力规制的有序衔接

数据权力滥用客观上主要来自缺乏对教师教育权力运行的合理限制，因此，需要制定和完善教学智能化实施的相关制度，规范教育数据收集与应用行为，合理约束教师的教育权力。

首先，加强教育数据顶层程序制度设计，建立多中心教育数据治理与监管体系。我国教育数据的法律法规体系建设问题引起了诸多学者的关注，并提出了一系列可行的建议，主要聚焦于“智能化教育数據监管体系、侵权风险评估与法规、教育数据质量管理体系以及教育数据服务的伦理秩序建设”[29]等方面。同时，也需鼓励社会公众对教育数据收集、运用与解读合理性的监督与参与，共同营造健康的、适宜学生发展的智能化教学空间。其次，健全教师问责制度，对教师教育权力进行合理约束。教师问责制度的确立能够帮助教师明确自身的义务和责任，约束教师的教学行为，制约教师教育权力的过度行使。在此，对教师的问责，不能仅以学生成绩或者升学率为衡量指标，而是要全面衡量教师的教学行为以及对学生产生的影响，借助制度的力量敦促教师突破“数据主义”的窠臼，转变教学观念与行为。最后，完善学生权利救济体制，打通学生维护权益的制度通道。政府层面需要完善学生权益保护法律制度，“搭建一个各种利益表达、对话、协调和平衡的平台，以实现教育政策和教育决策的合法化和合理化，以及教育利益的最大化”[26]。同时，学校层面也需要合理把握教育权力与学生权利之间的张力，鼓励与支持学生合理质疑教师进行的诸如借用智能化设备进行身心规训等不良教学行为，引导学生积极维护自身合法权益。

（二）迎合时代需求确立适切的教学观念，实现需求正向引导与教师权力监督的有机结合

教师的教育权力是社会对儿童教育和管理权力的让渡和授权，社会成员理应对教师的教育权力的实施进行监督。同时，教学活动承载着社会的期望，社会层面关于教学的认知会影响教学的智能化实施，规制教师教育权力依靠全体社会成员的共同努力。

首先，笃定“人文化成观”，坚守教学育人本真。生成论教学哲学认为，教学是以教与学的对成为发生机制和存在方式的旨在促进人的文化生成的师生特殊交往活动[30]。但是，在教学智能化实施过程中，对学生的数据化严重消解了学生的主体性，将个体的人作为冰冷的数据。在此背景下，我们应当提倡尊重教学中的“人”，在人文关怀中彰显教育教学的价值。其次，秉持“超越知识观”，促使教学目标从传授知识转向学生核心素养的培育。我们不反对对知识的教学，但其并不是教学的全部目的，“在人的发展面前，知识和教育都只是工具、手段、基础或途径，教育教学的价值应该体现为基于知识、依靠知识、通过知识及超越知识实现人的整体发展”[31]。最后，树立“整体主义学习观”，培养学生终身学习的能力。在生成论教学哲学看来，“人的学习是有意识地以自然、社会、自身为对象，建构起人与物、事、己之间具体的相互关系，形成特定的个体经验，并外化于行动之中，以人性能力发展为目的，不断实现个体自我与人类文化双重超越的特殊实践活动”[32]。当前，不管是智能教学工具中的题库还是日常教学中学校层面印发的考试卷，大多是对记忆性知识的考察，考试成绩高低只能说明学生对考察的知识点的记忆程度，无关其思维、能力与素养的发展程度。因此，应当理性看待学生的成绩，追求学生自主学习与发展意识的觉醒，以促进其自由而全面的发展。

（三）发挥教师个人教学哲学实践引导力，实现教学良性发展与教师权力自律的有效融合

在教学中，“教师的教学哲学指引着教师在自己的教学过程内外展开对教育教学及自身的深切反思和批判，以此推动着自身的教育素养的持续生成与超越”[33]。因此，教师需要充分发挥教师个人教学哲学实践引导力，实现教学良性发展与教师权力自律的有效融合。

教师个人教学哲学的建构可以从开展教育叙事研究、加强教学知识反思、尝试教学哲学陈述等方面入手[28]。首先，教师可以开展教育叙事研究，不断发现并改正教学中的问题，不断反思与重构自身的教学经验，不断叩问与澄清自身的教学观念，不断建构个人教学哲学并提高教学哲学水平。教育叙事有助于教师形成正确的教学认知，发挥教师个人教学哲学实践引导力。其次，教师需加强教学知识反思，通过不断追问自身所拥有教学知识的来源、层次与价值，以训练个人思维能力，增强教学哲学素养。积极学习与应用教学理论并不断进行教学知识反思是教师建构个人教学哲学的重要前提。教师在教学实践过程中也确实能够形成一些关于教学、自身以及学生的认识，但这些往往都停留在经验的层次，教师要想提升自身教学哲学水平，充分发挥出教学哲学实践引导力，便需要不断加强教学理论学习，反思教学知识，夯实基础理论，改进教学实践。最后，教师可以积极尝试对自身教学哲学思想的文本表达，同时积极动用自身的教学哲学思想指导和改进教学实践，促进其实践转化。教师的教学哲学陈述是教师个人教学思想与信念的集中呈现，可以涉及自身教学发展历程回顾、教育观念陈述、教学主张表达、教学哲学凝练等多方面内容，有助于教师对个人教学哲学发展现状有所把握，及时发现存在的问题并采取措施。

五、结   语

智能教学工具的出现是进化产生的结果，我们并不排斥智能教学工具，但还是需要谨慎使用这些技术。在教学智能化发展问题上，我们应该进行融合型问题的研究，并不是将智能技术生生介入到教学之中，而是让技术与教学相互融合与适应，在条件允许的情况下，在智能环境与智能大数据构造的前提下，在不损害人的主体性与能动性的前提下实施教学。作为教育研究者，我们需要从教育学的立场出发去审视技术的优势与对教育本身以及教学主体可能产生的威胁，尽可能把握教育的应然发展方向，规避技术控制的风险。

[参考文献]

[1] 朱益明，王瑞德.中国教育现代化2035：从规划到实践[M]. 上海：上海教育出版社，2020：244-245.

[2] 李畇赟. 控制机制、再分层工具及隐私跟踪器：揭示教育技术的另一个面相[J].电化教育研究，2022，43（12）：32-38，69.

[3] 吉尔·德勒兹.哲学与权力的谈判[M].刘汉全，译.南京：译林出版社，2014：191-198.

[4] 梅夏英，杨晓娜.自媒体平台网络权力的形成及规范路径——基于对网络言论自由影响的分析[J].河北法学，2017，35（1）：36-47.

[5] 王伯鲁.技术权力问题解析[J].科学技术哲学研究，2013，30（6）：41-45.

[6] 贾森·萨多夫斯基. 过度智能[M]. 徐琦，译. 北京： 中译出版社，2022：55.

[7] 张庆玲，胡建华. 大学评价中的“计算主义”倾向分析[J]. 现代大学教育，2021，37（4）：56-65，112.

[8] 张利钊，杜旭，李浩，等. 基于多模态数据的学习投入评估方法分析[J]. 电化教育研究，2022，43（10）：72-78.

[9] 张广君，张琼.当代“因材施教”：生成论教学哲学的审视[J]. 课程·教材·教法，2015，35（4）：37-43.

[10] 刘邦奇，聂小林. 走向智能时代的因材施教[M]. 北京： 北京师范大学出版社，2021：116-118.

[11] WANG XM， QIANG WR. Practice and innovation of teaching management in the post-epidemic era—informatization teaching management[C]// The Institute of Electrical and Electronics Engineers. 2021 International Conference on Internet， Education and Information Technology （IEIT）. Danvers：IEEE Computer Society Conference Publishing Services （CPS）， 2021： 11-14.

[12] 刘永谋. 技术的反叛[M].北京：北京大学出版社，2021：31.

[13] NIE X H. Intelligent analysis of classroom student state based on neural network algorithm and emotional feature recognition[J]. Journal of intelligent & fuzzy systems， 2021，40（4）：7171-7182.

[14] GUO CP， ZHU PM， LI F， et al. Collaborative big data management and analytics in complex systems with edge 2021 eaCamera： a case study on AI-based complex attention analysis with edge system[J]. Complexity，2021：1-14.

[15] 桑志堅.学校教育时间的社会逻辑[M].南京：南京师范大学出版社，2019：157.

[16] 李小平，张琳，姜丽萍，等. 未来教育技术研究与探索[M].北京：北京理工大学出版社，2021：56.

[17] 张进宝，李凯一.中国人工智能教育研究现状的反思[J].电化教育研究，2022，43（8）：21-28.

[18] 黄黎明.知识教学：文化哲学的检讨与出路[J].教育学报，2009，5（1）：18-24，48.

[19] 汪琼，李文超.人工智能助力因材施教：实践误区与对策[J].现代远程教育研究，2021，33（3）：12-17，43.

[20] 王天平，牌代琼.新时代教育增值评价改革：从数据描绘走向价值呈现[J].中国考试，2022（10）：31-38.

[21] 孟青泉，贾积有，张志永，等. 智能教学系统测评模型的构建与实证研究[J].现代教育技术，2022，32（5）：68-74.

[22] 王鑫.大数据时代的课程教学[M].广州：广东教育出版社，2019：53.

[23] 吉登斯.社会的构成：结构化理论纲要[M].李康，李猛，译. 北京：中国人民大学出版社，2016：23，16，3-4.

[24] 刘云杉.拔尖的陷阱[J].高等教育研究，2021，42（11）：1-17.

[25] 邓亮.多重制度逻辑下我国教育数据开放的风险透视及治理路径[J].教育学报，2022，18（5）：118-128.

[26] 曹慧丽.学生权益保护的制度完善——利益平衡的视角[J].江西社会科学，2016，36（1）：247-251.

[27] 闫巧.论教师个人教学哲学[D].广州：华南师范大学，2022.

[28] 陈振.谁之权力？何种合法性？——教师权力的历史建构及其理论反思[J].当代教育论坛，2020（5）：36-43.

[29] 赵磊磊，张黎，代蕊华. 智能时代教育数据风险治理：实然困境与实践路径[J]. 湖南师范大学教育科学学报，2021，20（6）：94-102.

[30] 张广君.教学本体论[M].兰州：甘肃教育出版社，2002：303.

[31] 宋文文，曾瑶，张广君.走向“超越知识观”：智能时代的知识观变革与教学知识观取向[N].中国社会科学报，2022-06-10（004）.

[32] 李敏.整体主义学习观的理论建构及其实践探索[D].广州：华南师范大学，2019.

[33] 柳婉婷，張广君.教师教学哲学与教师生涯发展：关联、形态及意义[J]. 河北师范大学学报（教育科学版），2017，19（4）：111-115.

The Abuse of Data Power in Intelligent Teaching：

Performance， Attributions and Solutions

GE Haili，  ZHANG Guangjun

（School of Education， South China Normal University， Guangzhou Guangdong 510631）

[Abstract] Intelligent teaching is the main theme of contemporary teaching， aiming to support and promote the reform of teaching through artificial intelligence technology， and finally realize "teaching students in accordance with their aptitude". However， in the process of intelligent development， there is a tendency of data power abuse. Based on the theoretical standpoint of generative teaching philosophy， combined with Giddens' social structuring theory to analyze human social practice， the study analyzes the reasons for the abuse of data power， and puts forward corresponding solutions. The abuse of data power in the development of intelligent teaching is embodied in the shaping of digital image of human subject， the promotion of precision teaching and learning and the tendency of "dataism" in teaching evaluation. The reason for this is the "compound effect" resulting from the interaction of the social group's demand for exam-oriented education， the lack of practical awareness of teachers and other actors， and the incompleteness of the social supervision system. The regulation and elimination of the abuse of data power in the development of teaching intelligence can start from the construction of the national system， the innovation of social concepts and the self-behavioral constraints of teachers， so as to regulate teachers' educational power and standardize teachers' teaching behavior.

[Keywords] Intelligent Teaching; Data Power; Structural Duality; Teachers' Personal Teaching Philosophy; Generative Teaching Philosophy