人-AI协同进化
核心理念
以人本主义为根基，构建人机协同的智慧共生生态，通过融合教育学、认知科学、人工智能等多学科智慧，打造以人为本、伦理先行的超人主义学习范式，推动人类认知边界与社会福祉的协同进化。
人类与计算学习融合过程
我们的人类与计算学习融合过程构成了人-AI协同与共同进化方法的基础。
人–AI整体化学习过程
我们首先探讨了人与AI整体化学习过程的理论基础，包括社会建构主义和延伸认知理论。社会建构主义强调社会文化对认知发展的影响，而延伸认知理论则认为认知功能可以扩展到外部工具和环境。这些理论为理解人类与AI如何协同工作提供了理论支持。
我们探讨了人与AI（HAI）整体化学习过程，旨在整合教育学、认知科学和人工智能等多学科前沿成果，提出一个以人为本理念和"AI为社会更好"伦理价值下的整体化学习框架。文章首先通过社会建构主义与延伸认知理论，说明人类与AI之间可相互提供"认知脚手架"并实现"认知卸载"；随后引入自我调节与元认知观点，强调人在与AI协同学习时对目标、策略、资源的动态监控与调节能力。基于神经–符号协同的多通道认知体系，将AI的"直觉处理"与"推理功能"结合，并与人类的经验学习与价值判断实现镜像对接。文章提出的HAI整体化学习四层次模型，不仅为个性化学习节奏、社会文化环境塑造和算法可扩展性提供更为宽广的多学科视角，也兼顾了以人为中心与AI伦理规范的双重需求，为未来教育、医疗与公共服务领域的智能化应用提供了可行的理论与实践指导。
自我调节与元认知
引入了自我调节与元认知的观点，强调在与AI协同学习时，人需要对学习目标、策略和资源进行动态监控和调节。自我调节能力是实现人与AI有效协同的关键。
神经–符号协同的多通道认知体系
提出了基于神经–符号协同的多通道认知体系，将AI的直觉处理与推理功能结合，并与人类的经验学习和价值判断实现对接。这种体系为HAI整体化学习提供了技术实现路径。
HAI整体化学习的四层次模型
构建了一个HAI整体化学习的四层次模型，包括外界层、交互层、认知层和自我层。这个模型不仅为个性化学习节奏、社会文化环境塑造和算法可扩展性提供多学科视角，也兼顾了以人为中心与AI伦理规范的双重需求。
总结
总结了人与AI整体化学习过程的重要性，强调了自我调节能力在协同学习中的核心作用，并提出了一个四层次的HAI整体化学习模型。这个模型为未来教育、医疗和公共服务领域的智能化应用提供了理论基础和实践指导，有助于实现更高效、更全面的认知发展。
未来图景
2030年，HAI系统将成为社会基础设施的核心组件：
教育领域
动态知识图谱实现千人千面学习路径，教师转型为认知架构师
医疗场景
AI病理模型与医生临床直觉形成镜像决策，手术机器人具备伦理判断力
城市治理
人机混合智能实时优化交通、能源与应急系统，市民参与算法训练形成民主化决策
注：本愿景设计融合了文档中社会建构主义、延伸认知、神经-符号协同等核心理论，同时强化了自我调节机制在伦理治理中的枢纽作用，通过量化目标与具象场景展现HAI从理论框架到社会实践的进化路径