技術革命深刻改變著社會結構，教育結構必須適應社會結構的變革，這既是現代社會學與教育學的一個基本原理，也是人類近現代教育歷史上屢屢發生的事實。在數據時代、算法時代或者說增強智能時代也是如此。并且這種變革的深刻性、廣泛性和快速性是之前的任何一次工業革命都無法比擬的。人工智能技術與互聯網、物聯網的結合將造就一個萬物互聯的社會結構。

在數據時代，“人類世界被植入了計算機邏輯”，換句話說，算法是控制人類社會行為的基本準則和思維方式，算法成為“在人類集體智慧的作用下形成的信息與社會組織方法”。隨著互聯網、物聯網以及人工智能技術的進展，人類社會和他的實踐活動的要素及其關系日益復雜化。且不論智能終端及網絡集合會不會成長為一個帶有人格的主體，至少人、機器人和人機結合體是三個基本的主體，他們之間又構成了更為復雜的主體之間的關系。世界成為由真實世界、數學世界和計算世界等三個世界構成的特殊世界，也有人認為是由人、物理世界、智能機器和虛擬信息世界等構成的四元空間，它們彼此的關系也必然是更為復雜的。與人類目前的世界相比，其連接與協作方式也會發生巨大的改變。

社會職業類型以及社會所需要的勞動力類型、數量、標準也會發生巨大變化，“人類勞動從低層次思維到高層次思維將逐步被機器替代”。數據時代的教育結構體系也必須隨著社會結構的改變而變革。數據時代的教育結構體系是以人工智能、互聯網和物聯網技術為物質和技術基礎，嵌入萬物互聯的社會結構，是萬物互聯的一個組成部分。教育的形態由工業時代的教育轉變為信息化教育、算法教育、互聯網＋教育、物聯網＋教育、人工智能＋教育；教育制度體系由正式制度為主體的縱向上以梯級、等級制度體系為特征，橫向上以普通教育與職業教育的雙軌制為特征的剛性制度，轉變為立體的甚至是一種邊際不斷擴展的球狀的多回路、網絡式的、由正式制度與非正式制度共同構成的彈性制度體系；學科體系、教材體系、教學體系和管理體系也會相應地進行變革。教師、學生、管理者的身份、連接與協作關系也會日益復雜。

學校成為萬物互聯的新型社會組織在人類教育史上，從分散的個別教育到有組織的學校教育，是建立在第一次工業革命技術變革基礎上的教育組織變革。以電動機、計算機、互聯網為標志的第二次、第三次工業革命只是從內涵上不斷豐富著學校的概念，并沒有從根本上改變學校的外延和組織方式。但是在數據時代，互聯網（特別是移動互聯網）、物聯網、5G技術，尤其是人工智能技術的快速發展為學校重組、重構與新生提供了可能性。首先，學校是萬物互聯的社會組織。互聯網、物聯網、5G技術特別是人工智能技術在教育中越來越廣泛的應用，使學校成為萬物互聯網的一個組成部分。出現虛擬教師、智慧課桌、智慧學校、智慧幼兒園，萬物互聯的學校與智慧城市、智慧家庭和萬物互聯的世界融合為一體。更重要的是，隨著技術進步，會不斷發生著技術變革嵌入學校、教育、學習系統再到學校、教育、學習者嵌入技術變革系統的辨證輪回。而作為教師、學生、教育管理人員的人“不過是萬物互聯中的一個芯片”[40]。其次，人機交互成為教育與學習的常態。在目前互聯網與物聯網應用的基礎上，教育機器人會大量應用于教育領域。如《教育信息化2.0行動計劃》指出的，“教育機器人作為機器人應用于教育領域的代表將成為智慧學習環境的重要組成部分”[41]。可穿戴、可植入的教育學習設備甚至微型教育機器人成為學習的標準配置。如何學會在教育中與機器共存共處成為一個基本前提。再次，學校概念的邊界與外延被突破。教育、教學、學習逐漸成為線上線下融合（OMO）[42]的活動，移動終端、新型通訊技術與增強智能會徹底改變人們的教育、學習組織方式。像流水線一樣的標準化的傳統學校組織方式被顛覆。現實場景學習與虛擬學習共存，課堂學習與移動學習結合，制度化學習與非制度化學習平分秋色。教育與學習等實踐活動的要求、結果和效果都需要新的標準。“不僅僅需要教給學生科學、技術、工程和數學（所謂的“STEM”科目），而且也需要教授靈活、創意思維、快速學習和適應。”

像信息素養、數據素養、終身學習、快速學習、學會選擇、高階思維與高情商、堅定的價值觀與信仰等成為對學習者的基本要求，也有人稱之為21世紀的新通識教育。機器發展水平與教育的發展水平相互制約數據時代，首先，機器發展水平決定著教育的發展水平。互聯網、物聯網與人工智能技術的發展會在傳統的社會與世界之外帶給我們一個由智能機器與虛擬世界（或者計算世界、數據世界）構成的新的社會形態。正如在傳統社會中誰具有最高質量的人才和最先進的生產工具，誰就會領先于世界一樣，在數據時代，誰具有最先進的互聯網、物聯網和教育機器人，誰就可能擁有最高質量的教育和人才。從教育的歷史來看，決定教育質量和水平的因素有很多，但在數據時代，人工智能技術的水平、教育機器人的水平將是影響教育改革、教育質量的革命性、決定性的一個變量。反過來看，人才質量決定著人工智能技術的水平，決定著智能機器的水平。從人工智能技術發展的軌跡來看，人才、政策、市場和大數據，都是影響人工智能技術的核心要素。其中人才是核心，政策是保障。沒有創新型人才和專業化、高水平的人工智能工程師，就不可能有領先世界的人工智能技術和智能機器。其次，教育科學的研究水平也將會對人工智能技術產生重要影響。一般認為，人工智能技術是一個跨學科的領域，數學、邏輯學、計算機科學構成人工智能技術的學科基礎，在神經網絡學習方法已經被應用到人工智能技術中以后，認知神經科學（心理學）就已經成為人工智能技術的學科基礎。

綜上所述，隨著未來具有自主意識和思維能力的智能機器被廣泛應用于包括教育在內的社會生活的方方面面，會產生諸如機器人行為規范與倫理問題、人與機器的價值關系、教育與管理機器的問題、教育機器人的制造、使用與管理問題，等等，這些都需要數據時代教育學的理論指導。如果說教育學是未來人工智能技術發展的重要理論與學科基礎，那么從現在開始，中國的教育學必須要建立這樣的觀念之上并為之做好理論準備。

審核編輯 黃昊宇