4、后人类主义学习：教育中的新视角与挑战

最新推荐文章于 2025-11-26 15:49:07 发布
最新推荐文章于 2025-11-26 15:49:07 发布
阅读量31 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 后人类时代的共生学习 文章标签： 后人类主义学习 教育变革 人工智能
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/assembly8low/article/details/152017173

后人类主义学习：教育中的新视角与挑战

在当今科技飞速发展的时代，机器人和人工智能逐渐融入我们的生活，这不仅改变了我们的生活方式，也对教育领域产生了深远的影响。本文将探讨后人类主义学习视角下的教育变革，以及不同学习理论在这一背景下的发展与挑战。

1. 机器人与人类学习概念的差异

不同人群对机器人的概念认知存在差异。机器人制造者因工程教育背景，倾向于将机器人视为机器；而媒体塑造的机器人形象，让儿童和许多成年人认为机器人是有生命的生物。这种差异反映了学习过程在不同群体中对机器人认知的影响。

以Jibo和Andreas与机器人NAO的互动为例，Jibo虽表现出好奇，但只是空有其表，它能收集和处理互联网信息，却对世界缺乏真正的好奇。而Andreas则充满情感地参与互动，即便没有得到恰当回应，仍持续探索。从后人类主义学习视角看，Andreas是后人类主义学习者，人类与机器人在学习体验上有根本区别。人类通过与世界互动赋予其意义，并期待有意义的回应，而机器人只是按程序运行。

2. 后人类主义学习视角下的教育挑战

丹麦儿童因学校对科技的重视，在应对未来机器人社会方面具有优势。然而，科技发展也对传统教育模式构成挑战。例如，MOOCs等新技术宣称可取代教师和学校，实现学生的自主学习。这种“学习化”趋势在人文主义学习方法中或许可行，但在后人类主义学习视角下，可能导致教育质量下降。

后人类主义学习视角强调，先前的学习会限制我们在新情境中的学习。我们并非像后人类主义教育家所认为的那样，仅依靠现有材料就能释放创造力。人类在学习过程中，对世界现象的感知先基于集体视角，但这种文化集体学习并非人人共享。

3. 学习理论的发展历程
订阅专栏 解锁全文 会员秒杀 ¥9.9 重磅福利 超级会员免费看
8、后人类主义学习与情感集体：教育新视角
assembly8low的博客
08-20 51
本文探讨了后人类主义学习作为一种新兴教育理念，如何挑战传统以自主个体为中心的学习观。通过融合巴拉德、德勒兹和福柯等思想，文章强调学习是人类与物质、话语和情感共同生成的过程。后人类主义不仅消解了‘理性、无情感’的白人男性科学家这一经典形象，还揭示了知识、情感与物质实践的深层纠缠。在此基础上，‘情感集体’成为理解学习的新维度，凸显希望、梦想与感受在科学实践中的作用。文章进一步分析了该理念对教育目标、方法、环境及评价体系的启示，并提出应对实施挑战的策略，倡导构建更加包容、互动和具身化的未来教育模式。
7、后人类主义学习理论：教育新视角
w3x4y的博客
08-25 36
本文探讨了后人类主义学习理论对现代教育的启示，批判了传统人类主义学习理论中个体化、认知中心化的局限，并指出MOOCs等技术驱动的教育模式在宣称开放与平等的同时，可能加剧教育不平等。文章强调学习是基于先前经验、文化背景和物质环境的集体性、持续性实践过程，提出‘关系决定学习潜力’的核心观点。通过分析文化契合度、技术模糊性及学习的本体-认识论纠缠，呼吁重新审视教育中技术的角色，倡导构建更具包容性与情境敏感性的教育生态。
7、后人类主义教育学习理论：挑战与机遇
assembly8low的博客
08-19 53
本文探讨了后人类主义教育学习理论在当代教育中的挑战与机遇，分析了MOOCs带来的教育平等问题以及协作学习的重要性。文章指出，学习不仅是认知过程，更是个体与物质、社会环境相互作用的结果。后人类主义强调先前学习、文化多样性及关系网络对学习潜力的影响，呼吁教育实践关注情境性、集体化理解与物质条件的结合，以促进更公平、有效的学习体验。
4、后人类主义学习视角下的教育变革与学习理论发展
w3x4y的博客
08-22 33
本文从后人类主义学习视角出发，探讨科技发展背景下教育的深刻变革与学习理论的演进。通过对比人类与机器人的学习差异，分析行为主义、认知/建构主义和社会文化流派的学习理论特点及其影响，提出在人工智能时代教育面临的挑战与机遇。文章强调重新定义学习目标、整合多元资源、培养批判性思维与人文关怀的重要性，并展望未来教育向个性化、跨学科及社会深度融合的发展趋势，为教育创新提供理论支持与实践方向。
1、后人类主义学习：重新定义人类学习与智能
assembly8low的博客
08-13 39
本文探讨了后人类主义学习理论如何重新定义人类学习与智能，强调学习是人类与物质环境、文化和社会互动的集体过程。文章分析了传统学习观的局限，提出概念的物质性与动态性，并比较人类与机器智能的根本差异，以Jibo机器人为案例揭示技术模仿人类学习的困境。同时，文章阐述该理论在教育与科技领域的应用前景及面临的挑战，展望未来学习范式的转型方向。
6、后人类主义视角下的教育变革与挑战
w3x4y的博客
08-24 36
本文从后人类主义视角探讨教育变革中的多元学习形式、文化影响及技术介入带来的挑战与机遇。通过分析尼泊尔传统教育与学校教育的冲突，揭示了学习在身份形成与社会变革中的作用；进一步审视后人类主义对人类中心主义的批判及其在学习理论中的困境；并以MOOC为例，指出新兴教育技术在全球化背景下的不平等现实。文章呼吁重新思考教育目标与实践路径，推动技术与教育深度融合，实现更加公平、包容和可持续的未来教育。
5、后人类主义教育学习的多元视角与变革趋势
assembly8low的博客
08-17 30
本文探讨了后人类主义视域下教育学习的多元视角与变革趋势，分析了行为主义、认知主义与社会文化学习理论对教育和技术发展的影响。文章比较了正式教育、非正规学习与非正式教育的特点与挑战，结合尼泊尔案例揭示教育与社会变革的互动关系，并展望未来教育向融合化、个性化和技术深度融合的发展方向。
2、后人类主义学习：超越传统认知的探索
w3x4y的博客
08-20 23
本文探讨了后人类主义视角下的学习理论，批判了启蒙运动以来将人类视为理性主宰的传统观念，提出学习应被理解为人类与物质、社会环境持续纠缠的关系过程。通过对比奇点主义、超人类主义等对人类的不同理解，文章强调了先前学习的概念性与具身性，并借助新物质主义和卡伦·巴拉德的‘内互动’理论，挑战了主客二分的学习范式。实验显示儿童对类人机器人NAO的互动期待凸显了人类超社会学习的独特性：基于概念、情感与集体融合的好奇心驱动学习，而非算法表征。最终指出，后人类主义学习理论需超越‘表征’思维，重视物质-概念动态交互中生成的学习潜
16、故事世界中的机器人：后人类主义学习视角下的探索
assembly8low的博客
08-28 33
本文从后人类主义学习的视角探讨机器人在故事世界中的角色，分析人类与机器之间的物质-话语纠缠如何塑造意义生成与认知变化。通过特列诺伊德等机器人案例，揭示技术、文化与感知之间的复杂关系，比较单一主义者与斯宾诺莎主义者对后人类未来的不同构想，并强调学习作为跨物质与概念的持续过程。文章指出，人类早已是‘后人类’，在与机器的互动中不断重构自我认知与社会实践。
后人类主义学习：超越人类中心
09-24
Cathrine Hasse在其开创性著作中提出了一种后人类学习理论，该理论不仅挑战了传统的人类中心主义学习观，而且融入了多学科的研究成果，如人类学、心理学与教育学，来探究技术、赛博格以及机器人如何重新塑造了我们的...
基于学习的人工智能（1）为什么学习？
致力于大数据+AI 的应用创新。
11-24 268
学习是人类最重要的认知活动之一，贯穿我们的一生。出生后，我们无时无刻不在学习：从父母那里学说话，自己尝试走路，从小伙伴那里学会折纸飞机，从老师那里学到语文、数学等各种知识。研究人员始终将光源和风扇放在同一侧，经由学习，玉米幼苗逐渐学会了“有风的地方就会有光”的规律。之后，研究人员移去光源，并改变风扇方向，玉米幼苗依然按照所学知识，向风扇方向生长。1959 年，美国计算机学家亚瑟·塞缪尔设计了一款可以自我学习的跳棋程序，并将这一新方法称为“机器学习”，从而开启了机器自我学习的道路。
三大空间信息焕新：辉视让酒店服务、教育通知、监所管控更智能高效
CalebLXL的博客
11-24 652
走访这些场所后我发现，系统的真正价值不在于那些炫目的屏幕，而在于它构建了一套"空间信息免疫系统"——就像人体淋巴网络般，能智能识别各区域的信息需求，精准输送"营养"，快速清除"毒素"。当我们在酒店大堂不再错过末班机场大巴，在学校走廊偶遇恰好需要的竞赛通知，甚至在高墙内获得规整的信息权时，或许该重新思考：所谓智能化，本质是对空间信息代谢效率的一次外科手术式改造。这种荒诞的割裂感，正是传统信息分发模式崩溃的缩影——直到我最近走访数家采用辉视系统的场所，才意识到我们早已进入"精准信息触达"的新纪元。
（116页PPT）关于5G和新基建赋能智慧工地整体解决方案（附下载方式）
2501_92808811的博客
11-25 384
在整体架构方面，方案以“5G智慧工地平台”为核心，依托多类感知设备（如传感器、摄像头、AI眼镜、智能安全帽等）采集数据，通过5G网络实时回传至云平台，再借助大数据、云计算、人工智能等技术进行分析处理，最终在PC、手机、监控大屏等多终端进行可视化展示。此外，文件还详细列举了传统智慧工地子系统（如深基坑监测、升降机监控、扬尘噪音监测、智能水电计量等）的功能与部署方式，并补充了如5G企业专网、实测机器人、智慧科技体验中心等延伸应用，体现出方案的系统性与前瞻性。详细资料请看本解读文章的最后内容。
信息检索13
最新发布
2301_80828873的博客
11-26 656
最近邻检索的方法，PQ，IVF,HNSW
RAG 的诞生：为了让 AI 不再“乱编”
weixin_44876263的博客
11-24 596
RAG全称，中文为“检索增强生成”。其核心思想是：在生成答案时，不仅依赖大模型内部的训练知识，还能够实时访问外部知识库或文档，从而生成更加准确和可靠的内容。就像一个学生回答问题，不仅依靠自己记忆，还会去图书馆查资料，然后结合记忆和查到的资料回答问题。你问模型：“请告诉我最新的新能源补贴政策。纯模型可能只靠训练记忆，回答的是过时或模糊的信息。RAG 模型会先去查最新政策文件，再结合训练知识生成答案，因此更准确。检索资料：先找到相关文档或信息。结合生成：把找到的资料和问题一起输入模型，让模型生成答案。
【LoRA（低秩适应）技术详解：原理、公式与实践】
m0_46882548的博客
11-26 654
参数高效：可训练参数量通常仅为全量微调的0.01% - 3%，极大降低了计算和存储成本。内存友好：由于大部分原始权重被冻结，无需存储其优化器状态，显著减少了训练时的显存占用。无推理延迟：训练后可将LoRA权重合并回原模型，推理速度与原始模型一致。模块化与灵活性：一个基础模型可以搭配多个针对不同任务的、体积很小（几兆字节）的LoRA适配器，轻松切换任务。减轻灾难性遗忘：因为原始权重基本不动，模型在适应新任务时更不容易遗忘预训练时获得的通用知识。
【NullSwap】NullSwap: Proactive Identity Cloaking Against Deepfake
人生不是轨道，是旷野。希望每天都有好心情。
11-23 351
由于生成模型的进步，被动检测高质量Deepfake图像的性能瓶颈，主动扰动提供了一种有前途的方法，通过将信号插入良性图像来禁用Deepfake操作。【生成模型的发展，使得生成高质量伪图越来越难被检测】然而，现有的主动扰动方法在以下几个方面仍然不能令人满意：【当前主动扰动存在的问题】1）由于直接元素添加而导致的视觉退化;2）对交换操纵的有效性有限;3）不可避免地依赖于白盒和灰盒设置，以在训练期间涉及生成模型。我们分析了深度伪造swap技术的本质，并论证了保护源身份而非目标图像的必要性。
EAGLE-2：通过动态草稿树加速语言模型推理
11-24 126
现代 Large Language Models（LLMs）的推理过程既昂贵又耗时，而 speculative sampling 已被证明是一种有效的解决方案。大多数 speculative sampling 方法（例如 EAGLE）使用静态的 draft tree，并默认 draft token 的接受率仅依赖于其位置。有趣的是，我们发现 draft token 的接受率也依赖于上下文。本文在 EAGLE 的基础上提出了，该方法引入了一种新的技术用于 draft 建模。
强化学习人形机器人奖励函数分析
ModestCoder_的博客
11-23 1050
PPO (Proximal Policy Optimization) 是一种 Actor-Critic 架构算法。奖励函数是整个学习过程的指挥棒。学习预测未来的累积回报（Return）。用于处理物理限制的软约束，形式通常为单边损失（Hinge Loss）。，作为 Cost/Penalty 使用，用于约束能量和保持稳定。以下是代码中各个奖励项的数学表达及其物理含义分析。形式，旨在最大化机器人对指令的跟随精度。这种设计是现代机器人控制领域的标准范式。形式，在总奖励计算中通常会被赋予。
WEB学习环境的双面性：资源丰富与教学挑战
“WEB学习环境的两面性辨析”这一文档深入探讨了以互联网为基础的现代教育模式在教学实践中的双重影响，尤其是在媒体技术发展背景下，WEB学习环境如何既推动教育革新，又带来新的挑战。从历史发展的视角看，人类对...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值