文章来源：吴杨 吕钰琪 武楠 王晓庸《中国高教研究》2025年第5期
摘要：智慧教育依托人工智能技术改变了高等教育的工具使用，从教育理念、教学方式乃至教育形态改变了高等教育全环节。当前高等教育研究存在技术先行而理论基础不明晰的现实问题，具体表现为技术发展与教育实践在本位理念冲突、教学模式融合困难、评价机制滞后三个方面，阻碍了高等教育数字化转型。基于教育哲学、认知科学、复杂科学等经典理论，剖析高等教育领域中智慧生态系统重构的学理基础。以教育理念为基础、学习场域建设为途径、绿色教育为目标，构建智慧教育复杂生态系统，实现高等教育“大规模个性化”教育理念、“全时全域全知识学习”场景、“人机智能协同创新”范式的智能教育体系，推动高等教育持续、高效、健康发展。
关键词：高等教育；智慧教育；智慧生态；人机协同
2025年1月中共中央、国务院印发的《教育强国建设规划纲要（2024－2035年）》中明确指出“推进智慧校园建设”“促进人工智能助力教育变革”。高等教育是教育强国建设的龙头，其高质量教育体系是推进强国战略的重要支撑。高等教育学是一门应用性、实践性很强的学科，随着人工智能技术在高等教育的多维渗透与深度应用，智慧教育理念与应用成为领域发展的重要走向之一。智慧教育在当前的研究中主要体现为一种由技术驱动的应用导向型实践，高等教育领域也在运用智能技术变革教育教学方式、教育管理甚至教育研究等方面开展了丰富的实践，但目前的智慧教育理论探索仍处于一种相对缓慢的阶段，理论构建存在概念泛化与体系化不足的情况，学界对“智慧教育”尚未形成共识，常与“教育信息化”“智能教育”等概念交叉混用，核心内涵需进一步凝练。此外，智慧教育理论研究已经开展了部分探索，如学者提出“环境-教学-评价”集成的智慧教育框架，或是设计了智慧学习系统等理论分析，但仍缺乏系统性的元理论建构。智慧教育的研究存在“技术驱动、理念落后”的现状，技术哲学、教育学原理与技术应用的整合深度不足，更缺乏对高等教育领域中智慧教育学理的针对性分析。但相关研究是将人工智能驱动教育转向技术赋能教育的重要研究基础，是在智能技术变革教育的过程中坚守教育本质的核心举措。
因此，本研究提出高等教育中的智慧教育是指人工智能等先进技术与高等教育学深度融合的产物，旨在通过智能技术优化教学过程与教育管理过程，并提高学术研究水平与综合教育质量。通过将哲学、认知科学、复杂科学等学科的经典理论作为学理分析基础，解决在高等教育中，智慧教育实践的理论逻辑不明晰的核心问题。并以此问题为导向，挖掘其中存在的教育与技术本位冲突、新旧教学模式融合困难，以及教育评价协同体系的滞后等问题，从而对智慧教育应用与实践的理论机制展开系统性、科学性的综合分析。
一、高等教育中智慧技术发展的现实问题
教育数字化转型过程中出现了技术发展与高等教育发展的多层次冲突，涉及“教育本位-教学模式-评价改革”三个核心方面，具体表现为技术迭代的速度远超教育生态系统的适应能力，产生了技术与教育在理念本位上的冲突、技术驱动教育模式与传统教育模式的融合矛盾，以及传统教育评价和数字评价的协同机制滞后问题。
（一）技术和教育的本位冲突
高等教育的核心目标是为社会发展培养高质量人才，而技术发展的核心目标是效率，这就导致两者在本质上的冲突。一方面，高等教育作为基础研究主力军、重大原始创新主战场和人才培养主阵地，承担着知识创新、技术突破、人才培养的重点任务，但效率至上的技术逻辑使得智能工具更重视标准化、可量化、可预测的结果，如通过算法优化课程完成率，而育人导向的高等教育则更重视培养具有创新实践能力的人才，而这种创新能力难以被简单量化；另一方面，生成式人工智能的迅速发展，冲击了学术领域的知识创新活动。技术提供知识大爆炸式的数据，使得知识获取更加便利，却增加了知识筛选、分析与应用的困难，已有研究对14817份调查数据分析发现，研究生对使用生成式人工智能工具辅助学术写作的需求较强。然而，人工智能生产知识的质量受学习算法、语料质量、模型规模和提问设计的影响，容易过度生成（真假难辨、良莠不齐）或生成不足，对学习者与研究者的自主思考、判断、学习能力乃至伦理道德带来挑战，人类智能存在着被人工智能边缘化的风险，高等教育的学术规范亟需冷静地审视和有效地监管。
（二）新旧教学模式的融合困境
传统教学模式与技术驱动的新型教学模式之间存在结构性冲突，具体表现为学术创新能力培养不足以及教师身份转变两个方面。一方面，大部分智能技术系统的设计更重视自动化、数据驱动的精准教学，强调知识点拆解、个性化推送与实时反馈，但这些设计更多地服务于技能训练和考试导向，而非促进学术探索和知识创新。学术创新依赖于深度思考、批判性讨论和跨学科交叉研究，而过度依赖技术的教学可能削弱这些关键要素，使教学模式趋向碎片化和工具化，背离了高校培养创新型人才的使命。另一方面，传统高等教育中，教师与学生在知识储备、认知视野等方面存在知识势差，教师是稀缺知识资源的拥有者，这种势差为授课制教学与导师制教学等教学模式提供了条件。但智慧教育强调个性化学习、数据驱动教学和开放式资源共享，使学生获取知识的途径更加多元，教师不再是主要的知识来源，削弱了传统教师的知识垄断地位，挑战了教师作为课堂主导者的角色，甚至可能导致教师学术话语权的下降。
（三）教育评价协同机制的滞后
高等教育的评价机制滞后于技术发展水平，具体表现为新型评估技术难以及时应用到现实评价与智慧评估难以评价学术能力两个方面。一方面，教育学与技术科学的学科壁垒导致跨学科协同研究机制存在理论和实践不匹配的问题，技术团队不懂教育原理但主导产品设计，教育学者不懂算法原理，仅提供“理论背书”，导致评价功能与学术研究场景脱节。此外，当前高等教育的研究方法与评估数据存在割裂现象，教育学质性研究与技术量化分析难以融合，导致证据链断裂，如学习分析平台仅统计点击率与在线率等数据，忽视动机变化的质性追踪，而两者的综合研究却存在较大的时间差，使得评价结果存在客观数据和主观感受的脱节，导致完整评价的滞后性。另一方面，高等教育评价体系难以支持学生开展知识创新活动。大学评价将期末成绩作为主要评价方式，期末考试更强调学生对课程内容的熟悉程度，缺乏对学生创新能力的评估，难以分析学生的知识内化与产出过程。而基于智慧学习平台的过程性评价也更聚焦于学生在线平台学习的视频观看、答题等学习情况，缺少对学生创新能力的评价。
总的来说，人工智能是推进教育均衡发展、促进教育公平、提高教育质量的重要手段，是实现教育现代化不可或缺的动力和支撑。但当前高等教育中智慧教育发展存在技术发展快于理论创新的现象，本质上是技术工具理性对学术生命力的僭越。只有重新将智能技术定位从“效率工具”转向“学术伙伴”，构建以人为核心、以知识创新为内核、以学科多样性为根基的智慧教育体系，才能更好地实现高等教育数字化转型的真正价值。通过综合梳理内容，搭建出经典理论支撑的高等教育领域“理念基础-学习场域-绿色教育”的智慧生态系统架构，如图1所示。
二、坚持教育本位的智慧教育理念
针对智能技术与高等教育本位冲突的现实问题，智慧教育作为教育的一部分，仍需坚守教育本质，坚持以技术服务教育。教育理念是高等教育中智慧教育实践的基础，是教与学实践、教育研究乃至教育系统构建的方向指引。而智慧教育主张发展学生的高级思维能力与创新品质，帮助学生成为善于学习、善于协作、善于沟通、善于研判、善于创造、善于解决复杂问题的学习者。因此，高等教育中的智慧教育应回归“育人”本质，运用智能技术促进教学方式、学术创新和教育管理的智慧转型，构建精准、个性、灵活的教育服务体系，以最大限度地满足学生的发展需要，实现高等教育人才培养与知识创新的使命。
（一）数字人本主义教育
教育哲学中的“人本论”教育思想主张以学生为中心，数字人本主义的智慧教育理念主张教育技术始终服务于学生的全面发展与个性化成长，强调教育的人文价值和社会责任。我国高等教育始终围绕着“培养什么人、怎样培养人、为谁培养人”这一教育根本问题展开。教育始终强调以人为中心的思想，包括卡尔·罗杰斯提出的人本主义、约翰·杜威的教学论等经典思想，均强调教育应以学生为中心，关注学生个体的内在潜能、情感体验、学习实践与体验等内容。而这种理念也就标志着技术永远不能越过人作为教育的核心，也就意味着技术融合教育发展将在未来以人机协同的方式呈现，机器承担重复性、单调性的任务，人进行创造性与启发性的活动。因此，高等教育中的智慧教育旨在使学生在高阶知识和问题解决、认知世界和德行养成等方面得到充分发展，聚焦于培养学生的高阶思维能力和学术创新能力。高等教育人才培养将技术作为教师教学和学生学习的辅助工具，而非教育过程的主导者，教师在教育活动中扮演着引导的关键角色，学生则是教育的主体。通过智能技术，根据学生的认知水平、兴趣爱好、学习节奏设计个性化、差异性的学习路径，为每个学生创造包容性的学习场域，实现智能技术支持下的因材施教。同时，智慧教育使得关注学生的全人发展成为可能，通过注重学生的情感体验和社会性发展，避免技术工具化导致学生情感疏离，实现教育的“社会化”功能，实现对学生的知识传授，以及情感、价值观和社会责任的全方位培养。
（二）批判理性智慧教育
智慧教育属于技术和教育融合的交叉研究领域，技术的演变具有动态变化与检验优化的特征。人工智能冲击着高等教育，也为解构和重构高等教育学埋下了伏笔，因此对技术的批判理性思想成为高等教育领域中智慧教育应用的重要指导思想。批判理性主义的核心是科学进步通过“大胆假设与严苛检验”实现。一方面，由于智能技术具有动态变化的特征，也就意味着技术具有现实临时性，技术并非终极解决方案，而是需要不断被优化和检验的教育工具，高等教育需要以开放的心态应对技术的不断更新，实现技术应用方案的动态调整与更新；另一方面，智能技术也具备教育服务的功能，主要表现为技术工具的有效性既能够服务教育实践与教育管理的具体应用，也体现着技术能够服务教育的本质目标，即实现教育的人才培养价值，同时为创新学术研究、促进教育公平、数据隐私安全等提供技术支持和保障。但同时，高等教育也需要应对人工智能对教育的异化，警惕陷入技术应用代表教育进步的误区。这就使得对技术的检验优化十分重要，智能技术的价值应当通过严谨的假设检验和动态调整来证明，确保技术工具不仅推动教育效率和创新，同时服务于高等教育本质目标，避免技术至上主义和工具化倾向的风险。
三、人机对齐的智慧学习场域
在高等教育领域，学生是具有自主性思维的成年人，他们的思维逻辑能力已经相对稳定，如何对这些思维各异、认知稳定的年轻人开展个性化教育，使他们发挥自己的创新能力，并成长为社会所需的优秀人才是高等教育中智慧教学模式发挥作用的着力点。在高等教育领域，通过深刻理解人类与技术的协同合作机制，构建人机对齐的智慧学习场域，为优化学习过程、促进教学模式、创新研究范式提供智慧空间，从而推动教育教学的实践与进步。
（一）认知学习为基础的智慧学习模式
针对传统教育模式与技术赋能教学模式的融合困境，高等教育中的智慧教育将以人本导向的智慧教育理念为方向指引，聚焦于人的认知学习规律，将智能技术支持用以辅助学生学习，使学生能够根据自己的需要学习、按照适合的方式学习、找到适合的学习环境学习，并得到最适合自己的教师帮助学习，逐步形成系统的思维能力和创新性思维能力。
1. 自主建构的主动学习。高等教育中的学习要求学生具有更高水平的主动性，智慧教育在促进学生主动培养高阶认知能力并提高批判性思维的过程中起到辅助和引导作用。建构主义学习理论重视学生在学习过程中的自发性、积极性，提出学习是学生建构内在心理表征的过程，强调学习是学生主动建构的、置于学习情景中的协作过程。在高等教育中，学生已经具备了基本的知识体系，教育聚焦于如何培养学生的创新能力、高阶思维能力、复杂问题解决能力等能力，使学生能够更好地适应技术飞快发展的社会。在智慧教育中，技术通过提供辅助学习支架，引导学生主动探索开展问题解决活动、知识探究活动来实现知识增加和能力成长。智慧教育通过提供学习资源数据库、学习诊断结果等支持，为学生提供能够支持探索性学习活动的平台支持，如通过问题解答大模型提供问题解决思路，通过伴学机器人提供实时在线的学习服务，引导学生学会学习的同时，使学生逐步掌握学习自主权，通过技术支持，促进学生的知识学习和能力养成，为培养学生的高阶认知思维能力提供辅助。
2. 认知加工的自适应学习。智能技术通过提供适合学生学习习惯的支持模式，适应学生个性化的认知加工规律。认知科学主张人的学习过程类似计算机处理信息的过程，从信息输入、编码、存储到提取，形成了一套系统化的认知模型。在人类认知的加工过程中，注意是有选择的，而认知加工的容量是有限的，注意力筛选对个体更重要的信息进入信息处理系统，这些信息经过感知器官的编码进入记忆过程，获得有效编码的信息将进入存储系统。在数字爆炸时代，学生在短时间内接收到的信息远多于传统模式，这就意味着信息筛选变得比以往更重要。智慧教育平台提供个性化界面设置和选择机制，使学生能够自主筛选符合自身认知规律与认知水平的知识，并控制这些知识进入注意力的顺序和规模，使有限的认知加工发挥最大的效用。一方面，利用学习管理系统个性化推送学习材料，避免学生一次性处理过多信息，借助智慧学习平台通过模拟实验、动态图表等交互式内容促进深度理解和知识编码，发挥大脑中图像和文字的双重编码功能。同时，通过虚拟现实、增强现实等多模态输入激发学生的各类感官，吸引学生注意力，延长信息在记忆中的保留时间，并利用直观界面、个性化推荐、交互式学习资源减少不必要的信息干扰。另一方面，利用学习分析技术提供学习行为数据的精准反馈、动态支持以及创新引导，通过分析学生在学习系统中设定个性化学习目标与反馈机制，并实时追踪学习进度，为学生复盘自身的学习情况与学术进度提供数据支持，帮助学生反思和调整学习策略，在学生出现学习困难时提供方向支持，激励学生发挥内在学习动机，提升认知水平与创新能力。
（二）教育技术支持的智慧教与学空间
针对新旧教学模式融合的过程中教师身份转变的现实问题，技术支持的智慧教与学空间能够更好地实现“师生-知识-环境”融合，将教师主体嵌入学习空间，在学生开展自主建构的认知学习过程中，发挥学术导师、知识辅助以及思维引导的作用，使教师在学生的主动学习中承担指引、支持和纠偏作用。此外，学生通过相互联通的虚拟与现实结合的学习网络开展学习，并依据不同的技术感知水平选择适应性的学习工具，并通过具身式的虚拟感知学习，体验更丰富的学习方式与学习场景。
1. 基于联通主义的互动学习网络。智能技术通过构建“师生主体-学术知识-学习环境”的互动式学习网络，助力学生在联通中学习知识，在互动中提高创新能力。联通主义学习理论主张学习是通过外部社会网络、内部认知网络和概念网络三者之间进行连接的过程，知识存在于网络中且知识是不断动态更新的，学习是通过创建和维护这些知识点之间的连接来获得和更新知识的过程，学生通过接入不同的信息资源进行学习，学习的关键是“如何找到和访问最新信息”。智慧教育系统提供了教育环境与学习资源，为学生、学习环境、学习内容之间的交互提供了基础，教师基于学生的课程学习进度通过学习网络发布学习任务，并提供相关的课件等学习资源；学习平台通过链接多渠道知识，为学生提供合适的知识资源，并根据全球学术和技术发展的最新动态更新内容，使得学生在课程学习过程中始终接触相关领域的前沿学术知识。此外，这种互动式学习网络提供虚拟与现实融合、交互与连接贯通的联通式学习环境体系，学生通过自主开启对话与检索功能，调取学术资源，获得学术导师的支持。教师也能通过网络获取学生的学习状态和学习难点等学情数据，从而开展针对性教学。通过这种学习主体、学习环境和学习内容等关键要素及其相互之间的动态连接，深入整合学习互动的核心过程，有利于实现因材施教与高质量个性化学习的全面落地。
2. 基于具身认知的学习场景。智能技术能够提供沉浸式虚拟学习场景，为高等教育复杂问题的解决与高深知识的学习提供了虚实结合的教学情景。具身认知理论主张认知过程不仅仅是大脑活动的结果，更是身体、环境和大脑复杂互动的产物，强调三者的统一性。在认知过程中，身体是认知发生的关键，身体展现出的手势、行走等运动能直接影响和增强个体的思维、学习和记忆过程。同时，认知过程发生在特定环境中，环境为认知提供了重要的资源，学生通过身体与环境的交互来学习和思考。在具身学习场景中，沉浸式智慧学习环境为学生提供视、听、触、味、嗅多通道融合的多模态交互体验，支持学生与学习环境的具身交互。教师可以在教学中借助增强现实或虚拟现实技术，使学生通过身体互动学习复杂概念，模拟如医学解剖课程的虚拟操作等真实场景，有助于学生理解抽象概念并通过身体动作掌握技能。学生通过具身学习场景的学习体验，也有助于在学习中产生心流体验，达到认知、生理、情感高度融合的心理体验，并从中获得极大的满足感和愉悦感。此外，智慧学习场域提供基于人工智能的教学质量实时评价系统，能够精准刻画学与教的实时动态互动模式，为教师改进教学方式提供了支持，也为实现智慧教育评估机制提供了基础。
3. 基于技术接受的学习工具支持。智能技术的迭代更新会导致技术的使用门槛提高，了解学生的技术接受水平是改进教育教学技术，使技术更好地服务于教与学过程的必要条件。技术接受模型通常主要用于解释和预测用户对新技术的接受程度及其使用行为，衡量用户对技术的感知有用性和易用性如何影响他们接受和使用新技术。技术接受模型的因果关系通常表现为“感知-态度-行为”的循环模型，学生首先感知到技术具有易用性与有用性，影响他们对技术的态度与行为意向，从而影响实际使用行为，若使用频率高又会使得学生对技术产生新的感知。在具身学习场景的搭建过程中，由于高等教育的学生群体已经具备了基本的智能技术使用技巧和使用偏好，因此为学生设计具有可自主调节的技术服务工具是提高他们技术接受度的重要环节。一方面，从界面设计友好、功能直观等方面服务不同学生的基本使用需求，是满足学生感知易用性的重要环节；另一方面，从资源推送项目与内容设计、学习平台设计等方面服务不同学习风格、兴趣偏好、能力水平的学生需求，是满足学生感知有用性的重要环节。已有研究表明感知有用性是对在线学习参与意愿影响最大的内部因素，因此，只有当学习工具同时满足了学生的这“两用”需求，才能更好地实现更高层次、更高水平的沉浸式学习体验，使得学习场景更好地服务学生的学习。
（三）创新导向的跨学科研究范式
针对高等教育评价体系中研究方法与教育数据脱嵌的现实问题，应以高等教育为核心，以人的认知发展为基础，以学生和教师为主体，以跨学科研究解决教育教学难题，以技术驱动推动高等教育评估机制的知识创新和实践创新。高等教育研究的价值核心是通过深入的理论分析和实证研究对教育现象和教育问题进行解释。智慧教育在应用过程中将数据科学作为评估的技术支持，心理学用以解读学生的认知过程和情感状态，教育学则提供评估标准和理论框架，通过数据驱动下跨学科研究的成果，使智慧评估不再只是技术层面的创新，更是跨学科、综合性创新的结果。
1. 数据驱动的教育研究范式。大数据的涌现以及开放数据的链接融合，使得高等教育研究逐步转向数据驱动的开放创新模式。库恩提出的科学范式认为科学并非线性积累式的发展，而是通过范式转换实现的。科学研究范式不仅是科学发现与科技创新的基石，更是科学共同体在特定时期进行科学研究的方式，契合科技创新的内在规律。在高等教育领域，传统研究范式大多基于小样本研究，数据的采集与分析手段相对简单，分析结果大多是基于小样本数据的分析和推广，在研究范围上存在局限性。但随着智能技术的引入，大规模数据驱动的研究成为现实，数据分析可以穷尽教育环节中的各种可能，为分析大规模学生群体的个性化学习行为提供了技术支持。在人工智能教育驱动的研究环境中，通过搭建链接国内外高校、企业与机构的开放数据平台，有助于促进教育、科技、社会等领域的相互合作，推动了数据驱动中的高等教育研究范式融合与创新。在当前的研究中，高等教育研究范式从集中被动走向自主个性，基于智能适应的个性化学习形态、基于认知负荷的多元化学习路径、基于自监督的“高意识”学习策略等范式变革相继出现。同时，智能技术支持多源数据的综合分析，能够将文本数据、行为数据和生理数据结合，实现对学习过程的全方位理解。最关键的是，结合实时数据收集、机器学习与数据挖掘等方法，研究在开展过程中也能实现动态调整，使更精确、更科学、更客观、更全面的实证研究成为可能。
2. 跨学科融合的复杂开放研究。在智能技术介入后，高等教育研究将打破传统学科界限，与计算机科学、认知科学等领域实现更深度的交叉融合，同时也使研究更具复杂性和系统性。一方面，智能技术为研究提供了新工具，这些工具的基础是其他学科，如学生画像需要计算机科学和统计学的支持，而对学习行为的解读则需结合教育学和心理学。同时，为实现研究范式创新，高等教育需要积极接纳计算与模拟仿真等跨学科合作，从而在教育实践中生成真实而丰富的研究数据。另一方面，技术引起教育变化后，研究问题也更加复杂化，高等教育涉及多层次、多主体、多变量的动态系统，需要考虑到学生个性化需求、教师教学行为的差异、技术工具的多样性与适配性等多维度问题，这些复杂问题的解决需要综合多个学科的知识与方法。这就使得未来高等教育的研究具备系统性分析和开放性探索两个显著特点，系统性体现在对研究问题的设计中，研究将作为一个整体系统，某个因素的变化往往不能归因于单一技术要素或其他要素，而是涌现自多个要素的协同作用；开放性则体现在高等教育的研究将与其他学科之间实现更为紧密的合作，这种跨学科的融合不仅能产生教育研究方法创新、教育知识体系更新等变化，也会引起新兴研究领域的产生，高等教育将会进一步探索学习分析学、教育数据科学等新方向，拓展研究视野，实现学科知识深化。
3. 知识转化的智慧评估机制。知识创新的SECI模型为高等教育智慧评估机制的创新提供强有力的理论支持，尤其是在提升评估的动态性和创造性方面。SECI模型认为知识包括隐性和显性两种状态，且两种状态不断经过社会化、外化、组合、内化的方式进行转化和流动。社会化是学生通过与他人互动和共享经验获得隐性知识的过程；外化是学生将隐性知识转化为显性知识的过程，这是学生创造性思维转化为学术报告等显性成果的过程；组合是将不同领域的显性知识整合并创造新知识的过程；内化是将外部的显性知识转化为个人的隐性知识并在实践中应用的过程。传统的高等教育评估中，更侧重对学生在考试、论文写作等“显性”知识的测评结果，忽略了学生在问题解决过程中的创造性思维和创新方法。在智能技术赋能的高等教育评估机制中，通过提供智慧评估平台等工具，促进学生知识、思维、能力的可视化转化，从而实现学生创新能力的有效评价。教师通过设计跨学科的创新实践任务，要求学生通过在线协同合作的方式完成此项目，在这个过程中，学生需要借助知识图谱等工具获取并整合多学科领域的知识并使用（即组合过程），学习相关知识并应用到此任务的解决过程中（即内化过程），学生在知识学习的基础上与同伴互动并讨论，既增强对知识的理解，也获得同伴的意见和反馈（即社会化过程），在此基础上，学生将自己的解决方案或研究思路分享出来，展示自身知识结构与问题解决思路（即外化过程）。基于此，智慧评估平台既能收集学生的知识创新的思维全过程，也能为教师提供一个动态连续的评估视角。
四、基于复杂系统的绿色教育生态
综合当前高等教育领域的智慧教育现实问题，高等教育内涵式发展应具备人本性、开放性、高效能性和可持续性特征，但人工智能在赋能高校学术社会化的同时面临着技术依赖、数据隐私、算法偏见等困境。因此，搭建以绿色可持续发展为核心的高等教育复杂系统是推进高等教育有序发展的重要举措，绿色教育作为智慧教育发展的未来形态之一，更重视智能技术在高等教育领域的可持续应用，强调高等教育系统的健康性、包容性和社会责任。通过构建绿色教育生态体系，为实现教育公平、高水平人才培养、教育资源优化配置提供技术支撑，最终实现可持续发展的教育体系。
（一）内涵式发展的复杂教育系统
绿色教育的核心是人才培养，构建以生态文明思想为指导的智慧教育生态系统是高等教育的发展目标。绿色教育生态体系从系统视角关注从个体到社会文化层面的多重互动。复杂系统理论强调系统内部各要素之间的非线性作用、动态演化以及自组织等特性，绿色教育关注高等教育系统通过提升教育质量、优化教育结构、增强创新能力，而非单纯依赖规模扩张来实现可持续发展。因此，绿色教育生态体系应当是一个多层次、动态交互的系统，由核心系统、支持系统和外部协同系统三部分组成。其中，核心系统是教育内容与人才培养，以学生、教师为主体，强调课程设置、教学方式、学术研究、技术发展在支持绿色教育目标方面发挥的核心作用；支持系统是教育管理与基础设施，包括政策机制、智慧校园、数字化工具等，确保绿色教育顺利运行并持续优化；外部协同系统则体现为社会互动与外部合作，强调高校与企业、政府、社会的互动，形成知识共享、人才共育、可持续创新的合作生态。通过高等教育相互互动的多层次系统，使得高等教育推动以绿色校园为空间载体、以绿色教育为内核根基和以绿色制度为保障体系的新时代绿色大学建设。
（二）社会互动的协同教育系统
高等教育复杂系统中，教育主体始终处于社会互动过程中，协作在其中起到重要作用。社会文化理论强调，学习和发展不是孤立的个体活动，学习发生在社会互动中，并受到文化工具和符号系统的影响，强调社会互动对认知发展的重要性。绿色教育重视教育与所处环境的互动，突出社会互动和文化背景的作用，强调技术的中介功能和环境的文化适应性。一方面，人类特有的社会互动和社会认知能力是人类进行文化学习并促进文化进化的社会心理基础。在绿色教育中，智能技术是实现育人目标的核心工具，是知识构建的中介，智慧教育可通过数字化资源与虚拟教学手段在一定程度上替代传统教育资源，减少对自然资源消耗的同时，实现知识创新和技术进步。另一方面，人类在社会互动中通过他人行为对他人特质、意图及特定情境下的社会规范进行学习，是优化决策、维护积极社会互动的重要条件。在绿色教育中，智慧教育系统通过提供互动性强的学习平台与知识共享空间，引导学生在解决实际问题时开展互动协作，在互动过程中实现对问题解决、人际文化、社会情感等多种能力的学习，发展学生的高层次认知能力与创新能力。
五、未来展望
高等教育智慧生态系统重构是一个涉及教育理念、教育方法、教育场域、教育研究乃至教育未来发展的全局探索。通过哲学视角、教与学方法、学习科学等视角分层次阐述高等教育领域，智慧教育在理念导向、方法创新、场域拓展、范式变革等方面引发的嬗变，以及教育的未来发展形态。但究其根本，智能技术终归是工具与方法，而非教育本源，高等教育的根本核心还是在于人才培养、知识创新以及社会服务。在未来的研究中，智慧教育的研究与应用仍应聚焦于高等教育本质，探索以新知识新技术新手段为社会发展，为人类命运共同体培养高水平拔尖创新人才，实现高等教育的长足发展。
