教育中的关系型AI： reciprocity、参与式设计与印第安纳人类世界观
人机交互
2026-04-22 v1 人工智能
摘要
教育不仅仅是信息的传递或个体绩效的优化；它是一种根本的社会性、建构性和关系性的实践。然而，近期的生成式人工智能(Generative AI)研究越来越强调效率、自动化和个性化辅助，风险在于削弱关系型学习过程。尽管AI在教育(AIED)领域的应用正在快速普及，但研究尚未充分阐明如何设计AI以维持学习过程中所依赖的社会与生态关系。本文重新将教育置于关系性框架下，将学习者与AI的互动视为具有明确目的和边界的情境特定关系，而非将其置于取代或取代人类互动的 position。我们立足于参与式设计实践，致力于印第安纳人类世界观(包括澳大利亚原住民、北美印第安人及中美洲传统)中强调 reciprocity 和关系责任的理念，主张有意义的教育AI应支持与他人共同学习，而非取代他们。我们通过以下方式推进这一视角：i)将AIED概念化为以reciprocity为基础的关系型设计问题；ii)阐述GenAI在教育中引入的关键张力；iii)概述将AIED设计空间拓展至reciprocity的设计方向，包括何时不使用AI、如何定义教学边界、以及如何支持旨在维持社区与自然环境的负责任AIED创新。
引用
@article{arxiv.2604.19099,
title = {Relational AI in Education: Reciprocity, Participatory Design, and Indigenous Worldviews},
author = {Roberto Martinez-Maldonado and Vanessa Echeverria and Jenna Hawes and YJ Kim and Zara Maddigan and Mikaela Milesi and Todd Nelson and Yi-Shan Tsai},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.19099},
year = {2026}
}
备注
Accepted