胡艺龄, 等｜智能时代下教育生态系统协同演化模式研究

摘要：作为引发第四次科技革命的核心技术，人工智能（简称AI）技术对人类社会系统中各个子系统产生了颠覆性的变革与重塑，并导致产业与人力资本结构发生了重大转变。教育系统作为人才培养与人力资本输出的主要阵地，面对AI技术的融入与人才需求的提升，亟需转变其原有的发展目标与结构形态，以更好应对AI技术带来的冲击与挑战。本研究以复杂系统科学为理论基础，构建AI教育生态系统协同演化模式，并从宏观、中观与微观三个层面出发，剖析不同层面中教育系统所包含的不同主体以及主体间的复杂关系。同时，通过解构系统协同演化模式，建立AI教育变革驱动下的协同演化动力机理，提出“激励机制–保障机制–运行机制” 三位一体的整体战略，整合教育生态系统中不同主体的智慧与力量，共同促进教育生态系统的协同演化，以此促成智能时代的教育变革。

关键词： AI教育生态系统 ; AI教育变革 ; 协同演化 ; 复杂系统科学

作者简介

胡艺龄，博士，华东师范大学教育技术学系副教授。

目录概览

一、引言

二、复杂系统视域下AI教育生态系统解构

三、AI教育生态系统协同演化的机理剖析

四、AI教育生态系统协同演化的实现路径

五、总结

一、引言

近年来，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）的应用催生了大量的新兴产业以及高效且智能化的信息储存、处理和分析技术，使得社会生活、经济发展、产业制造等领域以前所未有的速度发展。由此，产业的发展结构、人类的思维方式和社会行为等均相应地受到了AI技术的冲击（王振, 2018）。在这场由AI所引发的人类社会系统变革中，不同行业与组织均对未来人才提出了更高的要求，社会中的人力资本结构也已经开始发生重大的转变（董俊武，黄江圳，陈震红，2004）。教育是创新人才输出的关键。如何培养适应智能时代的创新人才，教师如何树立智能教学理念以赋能教学活动，学校管理者如何运用智能分析与决策技术推进学校AI教育改革，都是AI驱动下教育变革所需要回应的关键问题。因此，在这一场人类社会系统变革的浪潮中，教育生态系统也势必发生系统性的变革与重塑（Seldon & Metcalf, 2020; Luckin, Holmes, Griffiths, & Forcier, 2016; 顾小清, 2021）。

面对复杂因素影响下的AI教育变革，多数学者均认为需要突破以往单向、线性的分析框架，并运用复杂系统科学的视角和理论来剖析教育生态系统中各利益相关者、智能技术与智能环境之间复杂多变的关系（Jacobson & Wilensky, 2006; Hopfenbeck, Tolo, Florez, & Masri, 2013）。因此，面对机遇与风险并存的AI教育变革，为了保证教育系统能快速建立并重构适应环境的能力来维持组织绩效，教育生态系统需要从复杂科学的视角出发，构建AI智能教育变革下的协同演化发展模式，以此促进教育系统内部各子系统与主体的协同发展、协同创新与演化重塑，从而形成AI教育生态系统（Burbules, Fan, & Repp, 2020）。因此，本研究将从复杂系统科学的理论视域出发，构建AI教育生态系统协同演化模式，在剖析其演化模式与机理的同时，提出实现路径与整体战略，以此促进AI教育变革下教育系统的创新发展与协同演化。

二、复杂系统视域下AI教育生态系统解构

随着信息科学、社会学、经济学等学科的发展，学者们开始意识到人类社会系统具有不同于简单系统（如经典力学系统、简单的机械系统等）的特性，如混沌、开放、交互、自组织等，系统内部任何微小的变动都会造成最终发展趋势与结果的不同，而这诞生于秩序与混沌边缘的科学，便是被霍金誉为“21世纪的科学”的学科——复杂系统科学（Miller, 2009; 薛霄, 2020）。因此，从复杂系统角度剖析教育生态系统，是在整体性、开放性、非线性、交互性、自组织等复杂特征的基础上探究教育生态的一种有效方法，它强调了人、技术、教育环境等之间的系统关系，强调这些主体之间的协同演化。为了达成AI教育变革的目标，教育生态系统需要积极获取外部系统对教育系统的需求和影响，以此决定教育生态系统变革的发展方向。同时，通过系统内部各子系统之间的相互协调，实现AI教育生态系统的协同演化，可共同突破旧的生态平衡，从而发展演化至更高程度的系统稳态。基于此，本研究构建了宏观、中观、微观三个层面的AI教育生态系统结构（见图1），并以此探究AI智能时代教育生态系统的协同演化。

图 1 AI教育生态系统协同演化模型

（一）AI教育生态系统结构剖析

1. 宏观层面：AI教育生态系统在宏观社会中的功能

在系统宏观层次上，除了本研究所主要探讨的教育系统之外，人类社会系统还包括了经济系统、政治系统、社会系统、技术系统等，这些系统之间的相互作用，共同促进了人类社会的协同发展（如图1宏观层面所示）。因此，从宏观角度剖析AI技术为教育系统带来的影响可以发现，除了技术系统所提供的智能教育技术带来的直接影响，还有外部其他系统在AI技术的作用下产生的间接影响，且这种间接性的影响与以往的技术革命相比更具冲击性（曹培杰, 2018）。AI技术对宏观人类社会系统中各行各业的颠覆性冲击，导致经济系统、社会系统、政治系统等都产生了重大的结构变革（王振, 2018）。大量重复性工作逐渐被机器所替代，各行业对新时代人才的要求越来越高，复合型的创新人才成为智能时代下推动各个行业发展与前进的关键。这样的变革也对教育系统的人才培养取向与培养方式提出了新的要求，社会需要教育系统为其提供适应智能时代的尖端人才（杜占元, 2018; 周文娟, 2018）。因此，面对AI智能教育技术的涌现、人力资本结构的转变、社会宏观发展政策的导向，教育系统在与其他系统进行交互和协同的过程中，迫切需要对原有的教育目标、教育理念、教育方式等进行变革与重塑，从而支持社会应对来自AI技术的颠覆性冲击。

2. 中观层面：教育生态系统中各子系统的协同关系

通过剖析宏观层面中各系统之间的交互与协同关系可知，智能时代下的教育系统不仅受到了AI技术的影响，还受到了其他子系统在人力资本结构需求上的驱动。因此，为了应对外部系统的冲击，教育生态系统内部的各子系统需要形成协同演化网络，通过相互协作和良好积极的博弈，共同促进教育生态系统的发展与演化（张力, 2011; 潘松挺, 2009）（如图1中观层面所示）。在中观层面，教育生态系统的子系统包括区域中的各个学校、区域的教育主管部门与各高校的教育科研团队，它们之间围绕着协同演化的核心——序参量（序参量为协同学中的关键概念，是促使教育系统演化的关键要素，如学生核心素养水平、教师AI教学成效、学校教学质量、区域教育治理水平等），而开展协同创新、博弈竞争等演化活动，共同促进教育生态系统的结构重塑和变革（何大韧, 2009）。

3. 微观层面：学校子系统中微观主体的组织与结构

在中观的各类子系统中，学校子系统是教育生态系统的关键主体，是落实人才培养需求转变、AI教育技术应用的实践主体。动态能力是相对于组织已有的、稳定且标准化的静态能力而言的，它更加强调在外部环境不断变更的情况下，通过积极的信息交互、组织学习与创新扩散，促使学校组织成长为具备动态适应性能力的组织，从而形成学校层面的耗散结构。也就是说，学校系统通过积极地与环境进行物质、技术、信息等的交互，通过重塑学校系统已有的技术与环境载体，更新学校系统内部主体的发展观与学习观，从而推动学校系统突破原有状态，达成更高层次的系统发展与效能提升（黄培伦, 2008; Teece & Pisano, 1994; Hedberg, 1981）。

（二）AI教育生态系统的特征解析

从宏观、中观与微观三层面所构建的AI教育生态系统的协同演化模型体现出了复杂系统所具有的开放性、层次性、自组织等特征（Miller & Page, 2009）。同时，AI技术所具有的复杂性、风险性、破坏性创新等特征，使得AI教育生态系统的演化呈现出不同于以往信息化教育变革的复杂性和不可测性（李世瑾, 胡艺龄，& 顾小清，2021）。因此，掌握这些特征的基本内容与规律是洞悉AI推动教育生态系统变革的关键。本节将着重介绍AI教育生态系统所具有的三个重要特征：开放性、自组织与他组织、层次性与非线性。

1. 开放性

开放性是复杂系统之“复杂”的重要体现。系统与外部环境之间的输入与输出，促进了物质、能量与信息的积极交互，从而使得系统在适应外部环境不断变化的过程中，能不断调整自身原有的结构与行为，以推动系统的演化发展，进而达到更加有序、稳定的系统状态（薛霄, 2020）。对于智能时代下的教育生态系统而言则更是如此。宏观教育系统需要不断地与外部的经济、政治与技术系统进行积极交互，以获取智能时代下全新的资源、技术与信息，从而促进教育系统良好的AI教育变革。而学校组织也应充分吸收社会资源、高校科研资源等，通过形成智能治理共同体、智能教育协同创新网络，来实现学校在智能时代的转型与结构重塑，并以此促进学校、区域教育管理部门、高校科研团队、AI教育技术企业等子系统之间形成良性循环，最终构建出结构良好而又具有开放性的AI教育生态系统。

2. 自组织与他组织

复杂系统之所以“复杂”的另一个重要原因，是教育系统中的主体具有主观能动性与有限理性等特点，即教育系统中的教师、教育管理者等具有一定的自主性和自治性。由于AI技术所具有的高风险性和高复杂性，教师更愿意采用自己熟知的技术和方法进行教学，而非直接完全接受风险性与不确定性更高的AI教学技术与智能教学理念。同时，教师也更愿意接受周围教师对AI技术的观点，而非直接接受上层的决定（Sahin, 2012; Corrigan, 2012 ; Ng, 2020）。基于此，学校或教育组织系统中的主体通过主动调节、相互影响、观点扩散的方法，使得系统自下而上、逐渐形成了稳定的演化态势，这便是复杂系统中重要的“自组织”现象。

但是，不同于一般的开放性复杂系统，教育系统具有一定的社会性、政治性与管理性，因此组织的发展与演化方向不一定完全由主体通过自治而决定。教育系统的发展方向还受到了社会经济系统人才需求的影响以及政治系统的AI教育改革政策方针的指引，因此，系统的发展会受到外界的特定干预，这便是“他组织”的重要启示。因此，AI教育生态系统的发展，需要同时关注自组织与他组织这两个重要的现象。

3. 层次性与非线性

组成成分的多样性和差异性将造成组分之间相关关系的多样性和差异性，这是系统复杂性的根源。组分的层次结构是复杂性的主要根源之一，每一层次均构筑其上一层次的单元，同时也有助于系统功能的实现。而AI教育生态系统的三大层次则决定了层次之间互动的复杂性，因此在考察教育系统的运行与发展时，不能仅仅考虑基于AI技术的微观教学互动层次，或仅从宏观角度看AI技术如何影响区域教育发展，而应当从系统、动态、整体的角度剖析因果关系，以此取代简单的、传统的线性思维（范国睿, 2004）。

不同层次间的复杂交互决定了AI教育生态系统会呈现出非线性的特征。也就是说，教育系统中的信息关系、业务关系、系统与外部环境之间的关系均不是清晰的线性关系，而是呈现出多层次、多因果、多方向的非线性关系。因此，对于AI教育生态系统的发展与演化方向，不能只从一个因素出发进行分析，也不能对某一效果做出过于论断性的预测，而应该从自组织与他组织、层次性与非线性等角度出发，充分考虑到各种条件对AI教育生态系统的影响。

三、AI教育生态系统协同演化的机理剖析

上一节我们构建了AI教育生态系统的协同演化模型，分别从宏观、中观与微观三个层次剖析其中所包含的子系统与相关主体，以及相互之间的协同关系与演化发展路径。本节将对三个层次中具体的协同演化机理进行剖析，详细解释AI教育生态系统在三个不同层次中的演化与发展过程。

（一）宏观层面：教育系统演化与变革的驱动力

宏观层面的分析主要探讨外部系统与AI技术如何作用于教育系统。在宏观层面探讨的系统包括教育系统、技术系统、经济系统、社会系统与政治系统。其中，教育系统是本研究的重点，技术系统主要探讨AI技术对人类社会的冲击与变革，经济系统则是人类生产、制造与服务的关键，社会系统为社会中的人提供医疗、交通等公共服务，而政治系统则从顶层制定相应的政策与方针，以引领其他系统的发展方向。在智能时代，技术系统中的AI技术对人类社会中各个系统都产生了颠覆性的影响，从而导致产业结构的变革、政策倾向的转移以及教育系统的重塑。其中，AI智能技术对经济系统、社会系统中产业结构的冲击，导致系统对人力资本的需求发生了转变，也因此对教育系统提出了更高、更新的人才需求。而为了应对AI对社会的影响，政治系统也通过相应的AI政策来引领社会发展方向，并对教育系统提出了更高的要求。综上，社会中各系统在应对AI冲击的过程中，对教育系统的演化与变革方向均提出了各自的需求，从而成了教育系统演化的重要驱动力（图2）。

图 2 宏观层面中教育系统演化与变革的驱动力

（二）中观层面：教育系统内的协同演化网络

中观层面是对教育系统内部的详细剖析，也是教育系统回应宏观层面中各系统影响的关键。中观层面中各个子系统之间所形成的系统结构与关系，决定了教育系统的功能。为促进教育系统在AI教育变革中得以实现良好的发展与演化，中观层面中的各个学校子系统、区域教育管理部门子系统和高校科研子系统需要形成协同演化网络，并以此形成演化共同体（如图3所示）。

图 3 中观层面中教育系统内部的协同演化网络

协同演化网络强调的是，教育系统中各个主体为实现教育系统宏观层面的目标，通过形成多元互动关系（如协作创新、合作共赢、演化博弈等协同机制），实现各子系统能力与成效的提升，从而促进教育系统在较长一段时间内的发展与演化。协同演化网络的构建源自协同学的基本理论，协同学强调教育系统从杂乱无序（如AI刚涌入教育领域时的情况）演化成整齐有序的状态的过程中，需要教育系统中各子系统的相互协作。而这一过程中，系统会出现一个临界点，在这个临界点上系统的序参量则是衡量临界相变的重要参数（蔡宁&潘松挺, 2008; 潘松挺, 2009），序参量对系统最终是否演化为有序的结构起到决定性作用。教育系统中重要的序参量包括学生核心素养水平、学生综合学业成就、教师AI接纳程度、教师AI教学成效、学校智能治理水平。这些变量是影响教育系统AI教育变革成效的关键因素。各个子系统围绕着如何提升学生的素养水平、增加教师的AI接纳度、实现学校智能治理等，形成协作或博弈的关系，并共同促进教育系统的协同演化。

（三）微观层面：学校微观主体的动态能力演化

本文第二节在剖析学校微观层面的主体关系时强调，学校需要成为具备动态能力的学习型组织。在AI教育变革与外部环境动态变化的过程中，学校要能够从动态性、适应性的发展观出发，通过不断地组织学习和技术与理念的创新扩散，使自身成为具有弹性能力、自适应能力的组织。而使学校子系统具备动态能力的关键，在于组织学习的开展与AI创新技术的扩散。动态能力的提出者Teece与Pisano（1994）认为，组织学习是实现动态能力的关键。学校系统通过获取外部环境的知识与技能，并通过系统思考、组成成员的自我超越、心智模式的改善、共同愿景的建立与团队学习的开展（Senge, 2010），使自身能力得以不断更新，从而能更好适应环境的变化与AI技术的颠覆性冲击。除此之外，了解AI创新技术、智能教学理念如何在学校系统中进行创新扩散，也是促使学校系统成为具备动态能力的组织的关键。已有丰富的研究证据表明，教师、管理者与学生对待技术的观点和态度决定了技术促进教与学发展的程度。面对具有颠覆性的AI技术，为了促使AI技术与教学的融合，就需要深入探讨AI技术的接纳机制。Rogers（2010）的创新扩散理论从技术属性、传播渠道、学校组织环境与教师的有限理性决策等方面提出了重要的理论框架。因此，整合组织学习与创新扩散的动态能力演化，是支持学校应对AI教育变革的核心竞争力。

四、AI教育生态系统协同演化的实现路径

基于上文提出的AI教育生态系统演化的动力学机制和发展态势，我们从实现路径的角度出发，提出“激励机制–保障机制–运营机制”三位一体的整体战略，来整合教育生态系统中多主体的智慧与力量，共同促进教育生态系统的协同演化，并以此促成教育系统的AI教育变革。

（一）激励机制

有效的激励机制可准确把握AI教育生态系统中多主体的特征及其相互作用的机理，充分调动相关主体参与协同演化的积极性。结合激励机制的相关研究，我们可以从发展激励、组织激励、文化激励三个方面探讨激励机制的建设。

1. 发展激励。物质奖励与精神追求、成长与发展机遇可促进教育系统中相应主体重视并投入到富有变化且具有挑战性的工作中，继而表现出高水平绩效(Herzberg, 1987; Herzberg, 2017; Tampoe, 1994)。因此，为激励个人、组织、区域、社会持续性地积极参与AI冲击下教育生态系统的协同演化，可从物质与荣誉奖励、流动发展与成长机遇等方面，建立统合微观主体、中观子系统组织以及宏观社会系统功能的发展激励方略。

2. 组织激励。在复杂的内外部环境中，团队与组织授权将提升不同层面主体的主动性，产生更高水平的工作效率、工作满意度与成就感、工作绩效等(Kirkman & Rosen, 1999; Tampoe, 1993)。因此，需要建立涉及中央、区域、组织、个人的多层面组织授权激励体制，使教育系统中的上位层面主体下放一定权力至相应的下位层面主体。组织授权激励体制将给予参与协同演化的不同层面主体一定的工作自由度，促使同层面、跨层面、多层面主体自由联合与协作，有助于多主体联动发挥创造性、体验成就感，激发个人、组织、区域在参与教育生态系统协同演化过程中的发展积极性。

3. 文化激励。以往研究表明，鼓舞人心的强大愿景不仅可使个人、团队、组织、区域相信其工作的重要性，还将激发其工作的积极性、投入程度和组织凝聚力等，进而提升绩效(Kantabutra & Avery, 2010)。当AI教育变革简洁、清晰地勾勒出人们认可的AI教育生态系统的美好图景时，就将为参与协同演化的各主体提供面向未来的承诺、富有挑战性的激励和灵活应对困难的动力来源。因此，构建并传达AI赋能下强有力的未来教育愿景，有利于塑造个人、组织、区域协同演化未来AI教育生态系统的价值观念与社会文化，提高不同层面主体参与AI教育变革的成就动机和意愿。

（二）保障机制

为更好推动多层面主体参与AI教育生态系统的协同演化并产生良好绩效，不仅需从发展、组织和文化角度建立完善、有效的激励机制，还需创新建设与之相互联系、相互制约的系统保障机制。基于保障机制的相关研究，我们提出了建设多层级管控机制、重新定位政治系统职能、培育民主与容错社会文化三点构想。

1. 建设多层级管控机制。面对AI的冲击，有效的制度安排可在系统创新与变革过程中起到引导和保障作用(赵昌文, 陈春发, & 唐英凯, 2009)，而多主体的复杂交互则是知识型社会改善、保障创新变革条件的关键(Etzkowitz, 2003)。因此，为联动教育系统的不同主体并产生互相作用的协同演化效应，可建设统整宏观、中观、微观主体的多层级管控机制，发挥政治系统宏观调控、主体内部绩效管控、监管机构规范引导、社会中介参与评价等多元力量，形成多主体参与监督、沟通与反馈的网络式互动管控布局，从而保障发展、组织与文化激励机制的常态化运作。

2. 重新定位政治系统职能。在参与协同演化过程的不同主体中，政治系统不仅承担建设制度环境的传统职能，还扮演着公共企业家和风险投资者的角色(Etzkowitz, 2003)，成为推动教育系统创新与变革的有力支持者。通过建立教育系统内、外部合作与竞争关系并存的多主体联盟，政治系统既可支持各主体的生产发展，又可促成跨层面、跨领域、跨职能的多主体混合组织的建设。重视多主体的协同演化效应而非关注单一主体的潜力，将使政治系统为教育系统提供更及时的引导干预、创造更合理的制度环境、协调更丰富的资源服务，进而保障AI教育生态系统的协同演化由无序转化为有序。

3. 培育民主与容错社会文化。民主宽容的文化有利于人们批判性地思考并采取积极的合作态度解决复杂问题(Gainer, 2012)；而容错文化则允许个人和组织在创新与变革过程中，有效地识别、分析错误或失败，并有意识地进行试验和积累优势(Cannon & Edmondson, 2005)。新兴技术在融入时代发展过程中，总是机遇与风险并存。培育民主与容错的社会文化，可提升个人和组织辩证思考教育系统中复杂问题的能力，鼓励不同主体理性看待AI教育变革和创新过程中的错误或失败，并基于以往经验更恰当地参与协同演化。在激励机制的调动下，民主与容错的社会文化将进一步促使不同层面的主体积极学习、勇于尝试、敢于作为，继而保障AI教育生态系统的演化与重塑。

（三）运行机制

结合上述激励机制与保障机制，立足于AI教育生态系统的开放性、自组织与他组织、层次性与非线性特征，我们将从宏观社会–学校、学校–宏观社会、学校子系统三个方面简要分析AI教育生态系统的协同演化运行机制。

1. 宏观社会–学校的协同演化。宏观社会系统到学校层面的AI教育生态系统总体上表现出自顶向下的重塑态势。作为统筹、引导、保障社会创新变革的条件，政治系统与宏观社会中的经济系统、技术系统、教育系统等充分交互，通过整合宏观社会的经济发展规划、人力资源与产业发展需求、AI技术潜力等，输出宏观社会各系统互相作用的结果——政策、法规、制度等(Etzkowitz, 2003)。为探索AI教育变革的实现路径和方式，区域与产业内共同愿景的确立与扩散、制度文化环境的建立与保障和资源服务的供给与流动可充分激发中观层面主体（高校科研子系统、区域教育产业集群、学校子系统等）的协同演化动力，以寻求产业变革与转型、人力资源提升与优化的解决方案。学校中的个人或组织通过AI技术赋能的教学、学习、管理与评价方式，创新与变革教、学、管、评，能更有效地培育高水平人才，回应中观层面的发展战略与宏观社会的顶层设计。因此，宏观社会系统到学校层面的AI教育生态系统重塑整体上表现出自顶向下的态势。

2.学校–宏观社会的协同演化。学校层面到宏观社会系统的AI教育变革大致呈现自下而上的协同发展与创新演化样态。为培育适应智能社会而不为AI等技术替代的未来人才，学校需积极与中观层面各主体（高校科研子系统、区域教育产业集群等）交互，共同明确人才目标、更新教育理念、创新教育方式，并通过获取上位层面主体的授权、中观层面各主体的支持等在教育系统中形成多主体协同演化网络，以合力突破教育系统以往的生态样貌，从而促进AI教育创新与变革，提升学校的教学质量与人才培养(潘松挺, 2009; 张力, 2011)。教育系统输出的高水平人力资源，将辐射至宏观社会中的政治系统、经济系统、技术系统等，促进AI技术在宏观社会中不断扩散并产生影响。宏观社会中经济系统、教育系统、技术系统之间的资源交互与合作博弈可促使政治系统从整体上布局社会发展规划，为社会系统提供引导干预、环境创造、资源协调等服务，从而推动产业结构变革与行业发展，助力智能社会转型。因此，学校层面到宏观社会系统的AI教育变革协同发展与创新演化具有自下而上的样态。

3. 学校子系统的协同演化。学校子系统的AI教育创新变革兼具自顶向下和自下而上的复杂运行状态。面对AI的颠覆性冲击，学校需具备适应不断变化环境的动态能力，方可提升组织绩效。学校子系统与环境的复杂交互可促进组织内部智力、技术与资源的流动，引发AI技术的创新扩散，赋能教、学、管、评，进而提升组织的动态能力(Teece & Pisano, 1994)。学校可联动中观与宏观层面主体以及制度、资源等，制定适合自身的激励方案与保障措施，以发展动态能力，促进学校教师、学生、管理者、家长参与AI教育创新与变革的协同演化。各主体的积极联合与协作，将促进学校子系统智力、物质与资源的充分流动和技术的创新扩散，实现他们的组织学习与自我超越行为，提升不同主体的心智模式与关键行为表现水平，使学校得以发展具有弹性的自适应能力并突破人才培养瓶颈。因此，学校组织内部的教育创新变革具有自顶向下和自下而上的复杂运行状态。

五、总结

本研究从复杂性系统科学的角度出发，对智能时代AI教育生态系统的协同演化模式进行了剖析与建构。本研究通过建立协同演化模式以表征复杂教育系统内部各子系统与主体之间的非线性与层次性的交互关系，并从宏观角度探讨了驱动教育系统变革的核心要素与协同演化机制。在此基础上，本研究提出了“激励机制–保障机制–运营机制”三位一体的协同演化整体战略，阐释了AI教育生态系统协同创新的运行机制，为我国推进AI教育生态系统协同创新提供了一定的理论参考和实践基础。综上，本研究为从复杂系统科学角度探究AI技术对教育生态系统的变革与重塑等主题，提供了新的研究思路。在未来的研究中，可采用系统动力学、多主体系统建模、复杂网络分析等方法，探究AI教育生态系统的协同发展与演化问题。

（胡艺龄工作邮箱：ylhu@deit.ecnu.edu.cn）

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