对此要求，尚老师尚能接受，却也感叹不已：5年前，学术会议尚要求投稿者不得采用智能体写作论文，今日智能体便成为学术主角之一。早在5年前，他便开始建设自己的第二大脑——“尚老师的智能体”。他的日常学习不仅是人在学习，也是其智能体（“尚老师的智能体”）在学习。第二大脑在他日常工作中的重要性越来越高。在教学中，他也要求学生有什么问题先问“尚老师的智能体”，再来问“本体”。他也发现“尚老师的智能体”远比本体大脑记忆力好，思维更开放，也挺有创新力。现在，尚老师本体时常向“尚老师的智能体”请教问题了。

学校中一部分老师，坚决不使用“第二大脑”回答学生问题，践行“有温度的教育”，倒也获得不少学生青睐。但无论是古典老师还是尚老师，都发现学生越来越少与他们讨论专业问题，更多与各类智能体沟通。课堂日益空荡。他理解学生们的感受。因为尚老师的电脑上同样联接着大量其他学者的智能体，每次与学者的本体讨论时，他也感觉“真人”水平不如“真人的智能体”。第二大脑，正在取代本体成为教学主体。偶尔，尚老师会用几个学者们的智能体开个“学术会议”，相互辩论也是精彩纷呈。他相信自己的智能体在自己不知道的情形下，也参加了很多场这样的“学术会议”。

对于学术研究，尚老师不得不承认AI时代的科研更像是“农业”，人类开着各类的智能体“拖拉机”在知识的“原野”上耕种，如果有什么AI还写不了，那倒是尚老师自己平时写的随笔小文，智能体还不知道昨晚喝的是茶还是酒。但是教育与科研，似乎变得越来越“工业化”，有了学者们的智能体，六年级小学生也能够完成关于某个主题的论文。

“教育领域，已与农业、工业、军事领域相同，在教育资源投入占比等方面，技术设施的比重正在超越人的专业性服务。但，这还是学习吗？”尚老师问自己的智能体。

“嗯，用户让我回答一个问题。要求我思考一下……”

虽然人类正在狂飙进入AI时代，但今天教育学，主要基于行为主义的刺激－反应模型或建构主义的个体知识建构理论。教育进步的主话题，围绕着基于建构主义的美好教育，或者基于元认知培养的创新教育而展开。大量关于AI时代教育的研讨，依旧预设了笛卡尔的二元论理念：学习是个体的事情，是个体大脑中神经元网络的优化，是对外部事实的认知。事实则是外部，与认知对立。对外部世界表征的记忆与理解是学习基础，只有在此之上才可能有应用、分析、判别与创新。

早在上世纪初，哲学家便意识到学习不仅是个人的事情，而是社群化的行为，并且人类的认知并不与身体、工具、环境、社会相分离。胡塞尔、海德格尔、梅洛-庞蒂等现象学哲学家提出的身心一体论，在语言学、脑科学与认知心理学上持续得到验证，成为“显学”而不仅是抽象的哲学。即便如此，基于现象学的教育思想，自身太过抽象难以学习，也远未形成可指导实践的学习理论或教学理论。

在进入到互联网时代后，联通主义理论（西蒙斯，《Connectivism: A Learning Theory for the Digital Age》）也强调学习不再是一个人的活动，学习是连接专门节点和信息源的过程，可以存在非人的环境中。这是指导互联网教育发展的一种理论，也对未来的AI学习理论有启发。联通主义理论强调认知不仅定义于个人大脑的神经网络，而是超越身体之外的复杂社会网络。这种认知理论，能够很好地解释青少年高比例心理疾病的源由，强调认知网络重要性大于学科知识。同建构主义相比，能够更好适宜于互联网时代的教育。但这种理论一方面违反“日常直觉”难以理解，另一方面联通主义未能形成可在中小学中推行的“认知网络建设优先于学科知识开展”的互联网学习理论与教学实践（也许时间足够后可以形成）。这是一件十分遗憾的事情。

教育体系还未能很好地应对互联网时代的冲击，AI时代便狂飙而来。现象学、联通主义用了近百年时间，却难以说服教育界重新思索什么学习，什么是认知。AI 用了不到几年时间，便开始用事实让老师们重新思考这一教育的最基础问题。正如本文开篇所举的尚老师案例，学习的内涵已突破生理大脑的边界，向“具身认知+数字孪生”的双重维度扩展。学习不仅是个人神经元网络的优化，更是个人与智能体（AI Agent）协同构建认知网络的过程。这种转变要求将学习视为“生理大脑与AI大脑的共生系统”。学生需掌握几种能力：一是通过具身经验深化理解；二是通过构建个人知识库、训练专属智能体（如定制化学习助手），实现认知能力的分布式扩展；三是建设自己的认知网络，建立与其他的知识源、工具、智能体的联接。AI时代的学习哲学，本质上是联通主义与联结主义的融合——既强调外部知识网络的动态链接，也重视人机协作中的认知涌现。

学校教师对此并不一定认可，很容易将学校中的学习与社会实践中的学习分离。《人是如何学习的：大脑、心理、经验及学校》一书中提到：信息和知识的快速增长速度超过了人类历史上任何一个时期，正如诺贝尔奖获得者郝伯特·西蒙（Herbert.Simon）明智地指出，识知（Knowing）的意义已经从能够记忆与复述转向能够发现与运用信息。尚老师在日常工作中的学习，是与其智能体一起学习，是一种人机共学。智能体凭借其拥有的学习能力与知识储备，在回答学生问题方面的能力，超过了尚老师本人的能力。这种人机共学的情境，犹如人机在知识的田野里耕地，老师的耕地能力已经远不如拖拉机，尚老师不再是“心力工作者”，而成为“驾驶员”，成为多智能体之间的“网络协调员”。

这种比喻，似乎将“人”的地位抬得更高，但也存在重大疑问。如：尚老师本体是否可以成为纯粹的驾驶员，不再有“耕地”的能力？“尚老师的智能体”是否有比本体更高的“学术地位”？在其智能体下AI完成的研究是否会因无法清晰界定人类与智能体的贡献比例而被判定为学术不端？一个六年级却熟练使用智能体的小学生作出的专业文章是否可以发表？这将使得科研与教育的主角不再是人的专业能力，需要重新定义“作者”的概念。更为重要的是，这种人机合作方式下的学习，人本体是否会过度依赖智能体，从而影响自身的认知发展。

农业曾经是人类经济的主体，但在当今工业国家中，农业在GDP 中的占比不足 5% 。在土地原野上耕作的农夫与在知识田野耕作的学者，他们的命运是否相同？这是一个不敢想的话题。无论如何，AI将带来一场认知革命，其对教育体系的冲击远不止体现在备课、批改作业这些教学环节，而是深入到哲学层面的主体性维度。传统教育学的“人类中心主义”认识论正在瓦解，取而代之的是“共生认知生态观”。智能并不仅存在于孤立的人脑，也不存在于封闭的机器，而是诞生于人机共生的认知网络。我们希望当人类与智能体形成双向神经反馈时，能持续产生超越双方原有知识边界的新概念，但这是否只是人类的美好幻想？可无限复制的智能体，可即时交互信息的智能体，对教育的核心基石——学习形成的冲击，也许将超乎想象。