（一）人工智能在数据处理和自动执行方面突破人脑极限

随着人工智能技术的迭代发展，其能力边界已从初期的“能存会算”逐步拓展至“能听会说”、“能看会认”甚至“能思考会理解”。当前，人工智能已表现出复杂推理、创意生成甚至初步的情感智能的多元化能力。人类大脑的记忆、信息检索、模式识别以及基于简单关联的涌现等方面的关键功能，正在被人工智能系统逐步模拟和增强，甚至在特定场景下实现功能替代。人工智能正以空前的速度与人类大脑形成协同效应，成为驱动人类文明进步的新力量。

1. 人工智能远超人脑记忆极限

传统认知中，记忆功能主要依赖于人脑的生物系统。人工智能时代正深刻地改变着记忆的依赖方式，个体逐渐倾向于采用“外部记忆存储”来满足记忆需求。人工智能凭借其近乎无限的存储容量和高速精确的数据处理能力，已经成为人类知识记忆的重要辅助系统，它能够实现海量数据的存储、检索、管理以及筛选，从而显著减轻个体的记忆负担。这项技术不仅突破了人脑在存储容量和信息处理速度上的生理限制，更提升了信息的可获取性和准确性，使得知识获取的过程更加高效和便捷。

2. 人工智能可以高效处理海量数据

在处理海量信息时，人类认知能力的局限性日益显现。人工智能系统具备远超人类的处理速度和分析能力，能够高效并大量地处理包括文本、图像、音频等多种数据类型的结构化和非结构化数据。同时，人工智能在处理信息时兼具高效性和智能化的特征，能够自动化地完成繁琐的数据清洗、整合与分析等任务，并有效避免人为因素造成的错误和偏差，从而确保信息的可靠性。人工智能还具备自我学习和适应能力，能够不断优化自身性能以应对新的环境和任务。可以说，人工智能已经广泛应用于我们生活和工作的各个领域，成为提升信息处理效率、降低错误率并推动创新发展的重要支撑。

3. 人工智能可高效自动化处理复杂任务

与人类不同，人工智能不受疲劳或情绪等因素的影响，能够确保任务执行的稳定性和可靠性。研究表明，尽管只有不到 5% 的职业可以完全依赖技术实现自动化，但大约 60% 的职业中至少有30%的工作内容可以实现自动化。人工智能系统通过预先编程或机器学习算法，能够识别、理解并响应复杂指令，从而在无需人工直接干预的情况下高效且准确地完成一系列预设任务，实现众多重复性工作的自动化，这预示着未来劳动力市场将发生深刻变革。人工智能驱动的自动化不仅局限于简单的重复性劳动，如生产线上的装配作业、数据录入等，还扩展至需要高度精准计算与复杂决策支持的领域，如金融交易、医疗诊断、智能交通管理等，通过大数据分析与预测模型，人工智能还可不断优化策略，推动生产力实现前所未有的迅猛提升。比如，2019年的人工智能大语言模型（Large Language Models，LLMs）还显得“语无伦次”，2023年的生成式预训练转换模型4（Generative Pre-trained Transformer 4，GPT-4）已能准确回答博士级的科学问题，而2025年初的人工智能，如生成式预训练转换模型4的升级版（Generative Pre-trained Transformer 4 Omni，GPT-4o）、 深度求索（DeepSeek）等更能在复杂编程测试中超越绝大多数专业程序员。尤其是在生物医药等领域，一个基础性的人工智能系统的研究效率，便可超过数十万人类研究者。

（二）幼儿大脑在情感理解和创造性思维上独具优势

人工智能在模仿人脑方面存在局限性，尤其在情感、好奇心、创造力和自主学习能力等方面目前尚无法与人脑相提并论，而这些正是幼儿大脑应该而且能够充分开发的重要领域。

1. 幼儿大脑神经的可塑性较强

从神经解剖学角度来看，4岁幼儿前额叶皮层就已经开始发挥功能，并且在学前阶段经历了显著且持续的成熟过程，包括突触和神经元密度的减少、树突的生长以及白质体积的增加，从而形成了适合复杂认知处理的分布式神经网络。幼儿时期的大脑神经元以每秒700个的惊人速度建立新的神经突触，这些神经突触连接形成了神经可塑性的基础，深刻影响着幼儿的身心健康、适应变化的能力及心理弹性等方面的发展。有研究发现，到3岁时，幼儿大脑已形成约1 000万亿个连接，其活跃程度可达到成人的两倍；脑重约达1 100克，相当于成人脑重的87%。7岁时，儿童的脑重已基本接近成人水平，神经可塑性则降低到生命早期水平的50%左右。在生命早期的快速增殖期之后，神经元的连接会依据“用进废退”原则进行修剪，只有经过反复外界刺激的突触才会形成永久性的神经网络，进而塑造幼儿独特的学习模式，这种调节机制是数百万年进化的结果。幼儿大脑神经网络所展现的高度动态重塑性是目前人工智能系统难以企及的。同时，与人工神经网络相比，生物神经系统能够以极低的能量消耗完成极其复杂的认知任务。大脑的节能神经编码是通过各种生物物理机制实现的，包括离子通道动力学、突触神经递质释放和最佳神经编码策略，这些因素有助于神经元连接的经济布线，从而在处理神经信号时能够有效地利用能量。

2. 幼儿大脑具有情感识别能力

幼儿在出生后的最初几个月内便展现出基本的社会认知能力，如偏好注视人脸以及对社交互动表现出敏感性。6个月大的幼儿已经能够理解语言在社交互动中的作用，这种早期的语言认知为后续的语言学习和社交发展奠定了基础。尽管人工智能在情感识别和自然语言处理方面取得了一定的进展，但在真正理解人类情感和社会互动的复杂性方面与人脑相比存在差距，尤其在模拟真实的社交互动和建立长期社交关系方面面临着巨大的挑战。人工智能所表现出的“情感”是基于算法的模拟，它通过分析语音、面部表情甚至文本中的情感词汇来“回应”情感，这是一种知其然而不知其所以然的方式。这种回应是建立在预设的逻辑和数据库之上的，并非源于对情感的真实理解和由此产生的反馈。相比之下，人类的情感和社交能力基于复杂生物心理过程，不仅包含认知理解，还包括情感共鸣和共情能力，并且深受社会文化背景的影响。虽然人工智能可以通过编程来模拟某些社会行为，但由于缺乏真实的社会文化经验，其对人类社交行为的理解和预测能力先天不足，甚至十分有限。

3. 幼儿大脑具有自主学习能力

幼儿大脑能够在没有明确外部指令的情况下主动探索周围世界，并从有限的、非结构化的数据中提取高价值信息，系统地构建对世界的认知模型，这种自主学习能力和泛化能力是人类大脑应对海量信息和复杂环境的关键所在。而人工智能的学习模式主要依赖于对大量历史数据进行统计分析基础上的监督学习和强化学习。监督学习需要投入大量的人力和时间来标注数据，即使获得了充足的数据，在面对复杂多变的环境特别是全新的环境时，其泛化能力也显现出局限性。强化学习依赖于预设的奖励机制来引导学习，而难以处理那些没有明确奖励或惩罚信号的问题，这限制了其在现实世界中的广泛应用。人类大脑的学习过程更接近于无监督学习。它能够在缺乏明确指导的情况下，通过自主探索和发现环境中的规律来构建知识体系，如幼儿仅凭观察父母的面部表情和肢体语言就能理解情绪表达，这种在少量数据条件下进行高效学习的能力是当前人工智能系统难以企及的。

4. 幼儿大脑具有推理创造能力

人类大脑进行的是概念推理，人工智能侧重于概率推理。人类幼年时期的大脑就展现出基本的因果推理能力，这构成了科学思维形成的重要基础。婴幼儿能够感知条件概率的模式，理解自身及他人行为，并且在一定程度上能自发地、无需强化地整合条件概率和干预信息。3～4岁的幼儿已能运用反事实思维进行简单的因果推理，这有助于他们理解复杂社会情境并作出道德判断。尽管机器学习算法在模式识别和预测方面取得了显著成效，但在理解真正的因果关系和进行抽象推理方面仍面临巨大挑战。当前，人工智能系统主要依赖于历史数据进行相关性分析，仿佛是看着后视镜开车，在抽象思维和常识推理方面存在显著缺陷。这种局限性影响了人工智能在复杂决策和科学发现等领域的应用，更无法基于因果推理来提出新的科学假说，因此，其创新的广度和深度是有限的。

二、 幼儿大脑开发对人工智能发展的启示

（一）研究幼儿大脑开益人工智能实现新突破

人工智能的局限性并非仅仅是技术瓶颈所致，更深层次的原因在于，我们对人类大脑特别是幼儿大脑发育机制的认知尚显不足，破解幼儿大脑的奥秘将有望推动人工智能实现技术上的突破。

1. 突破能力范围的局限

现有人工智能系统普遍不具备通用智能属性，其根本制约因素不仅在于算法或算力不足，更源于对认知神经的基础理论研究不够深入。幼儿大脑在发育过程中，通过整合海量信息和经验学习，逐渐形成复杂的认知能力，以应对各种未知情况。当前的人工智能主要依赖大量标注数据进行训练，其泛化能力和适应性大大逊色于人类，难以应对超出训练范围的新任务和环境，对幼儿如何高效学习、泛化及迁移知识的理解不足会限制人工智能能力的提升。例如，前额叶皮层中树突的动态修剪过程，构建了人类特有的符号—感知联结系统，若破解该神经编码原理，将推动人工智能系统突破监督学习的范式束缚，实现真正意义上的元学习跃迁。此外，通用人工智能的实现路径不应仅局限于功能层面的行为模拟，更需建立在对意识生成的神经生物学基础以及道德决策的哲学价值体系的双重解构之上。这就要求交叉学科研究必须整合神经伦理学与机器意识理论，以构建符合人类价值观对其要求的智能演化框架。

2. 突破思维模式的局限

人工智能系统当前的“思维”方式与人类存在根本性差异。尽管它们在模式识别和海量数据处理方面展现出卓越能力，但在逻辑推理、因果关系推断、创造性思维以及情感理解等方面仍存在明显局限，这种局限主要源于我们对于幼儿大脑发育和抽象思维形成过程的理解仍然有限。发育神经生物学研究表明，幼儿通过多模态信息整合和具身认知机制，在主动探索与社会互动中实现经验积累，最终形成层级化认知架构，这一过程涉及复杂的感知觉整合、概念形成以及基于经验的推理能力发展。相比之下，当前的人工智能系统主要依赖于统计学习和模式匹配，缺乏幼儿所展现的这种基于经验理解和动态调整的认知机制。若能在计算神经科学层面阐明幼儿大脑认知发展过程中的生物智能涌现机制，或许可为突破深度学习框架的模态壁垒提供理论支撑，为开发更具持续学习能力的类脑计算模型提供指导。

3. 突破能耗效率的局限

人工智能系统的计算能耗已成为制约其发展和应用的关键因素。训练大型神经网络模型所需的大规模计算资源和能源消耗，不仅带来巨大的经济成本和研究壁垒，更对环境可持续发展构成挑战。人脑能够以极低的能量消耗执行复杂的认知任务，深入研究人脑神经机制，特别是神经编码的稀疏性、突触权重的动态调节以及脑区间的并行处理机制，为突破现有计算范式提供了重要启示。例如，人脑神经元仅在必要时才激活的稀疏编码机制，与当前深度学习模型中全连接网络的持续计算形成鲜明对比；突触可塑性机制展现的动态权重调节能力，远优于静态的神经网络参数优化；脑区间的分布式并行处理方式，为设计更高效的神经网络架构提供了新思路。这些受到生物启发的研究方向有望为设计更节能高效的深度学习算法和神经形态硬件架构提供理论基础和技术指导，从而缓解其高能耗带来的经济和环境压力，推动人工智能技术向着更可持续、更加深入、更易应用的方向发展。

4. 突破应用领域的局限

与幼儿大脑在面对环境动态变化时展现出的高度适应性和灵活性相比，当前人工智能系统在处理分布外数据和异常值时表现出明显的脆弱性，这反映了我们对人类认知鲁棒性机制的理解不足。更深入的神经科学研究，例如采用多模态神经影像技术与计算神经建模相结合的研究范式，对于解析生物智能系统的鲁棒性维持机制至关重要。除了这些技术瓶颈，人工智能技术的应用边界拓展还面临非技术性因素的约束，如在伦理道德方面需解决算法可解释性与责任归属判定难题，在社会接受度层面需应对技术异化风险与公众认知鸿沟，在数据治理方面需构建兼顾隐私保护与知识共享的新型计算架构。因此，突破人工智能的应用局限，需要多学科交叉研究，融合神经科学、认知科学、社会学和伦理学等领域的知识，通过解析生物神经系统在能效比、故障容限与持续学习等方面的优势特性，建立具有神经形态计算特征的仿生学习模型，推动人工智能技术朝着更安全、可靠和负责任的方向发展。 

（二）人工智能发展可以借鉴幼儿大脑教育开发

人工智能的发展需要回归认知的本质，从人类学习的自然规律中汲取智慧。幼儿教育作为支持人类大脑认知能力发展的关键要素，其独特的教育方式和路径可以启发人工智能朝着更接近人类认知机制的方向发展。

1. 幼儿多感官教育启发人工智能构建多模态感知机制

在学前教育实践中，幼儿借助视觉、听觉、触觉等多种感官通道的同步输入与有机整合，全方位构建起对世界的认知体系。一个典型的现代大型语言模型总数据量约为60TB，人类个体读完这些数据需要几十万年，但4岁的孩子在4年间通过视觉就能处理110TB的数据。在物理世界中，通过视觉、触觉和听觉获取的感官信息，远超人类有史以来产生的所有文本信息。因此，仅仅通过文本训练，人工智能无法达到人类水平。如果希望智能系统达到人类水平的智能，必须让系统学习幼儿的学习方式，通过观察世界来学习世界如何运作。反观当前人工智能的多模态融合，存在着不少难题。多模态融合技术的核心目标，是将图像、文本、音视频等不同类型的数据整合起来，以此增强模型对信息的理解与生成能力。然而，在实际操作中，不同模态的数据在特征维度和表示方式上存在极大差异。例如，图像数据以高维像素值的形式呈现，文本数据则基于离散词向量表示，数据数量和尺度不一、时间和格式上难以同步等都加大了数据融合的难度。多感官协同教育模式启发人工智能在进行多模态数据融合时，要重视不同模态数据在时间和语义上的同步性与互补性，借助深度学习等技术手段，搭建更为完善的多模态数据整合框架，实现信息的协同处理与表征学习，提升人工智能系统的环境理解能力，显著提高其在复杂场景中的决策准确率。

2. 幼儿主动建构知识启发人工智能提升模型泛化能力

建构主义理论指出，幼儿在学习过程中并非被动接受信息，而是通过提问、实验和观察主动选择感兴趣的内容进行深入探索。对人工智能而言，这种主动学习机制为提升模型的泛化能力提供了新思路。传统机器学习模型训练通常高度依赖于大规模标注数据，这种方式不仅成本高昂，还可能导致模型过度依赖特定数据集，从而降低其泛化能力。借鉴幼儿的主动学习机制，人工智能可以通过主动学习算法选择最有价值的样本进行训练。例如，在图像分类任务中，模型可以通过不确定性采样策略，选择分类边界模糊或预测置信度低的样本进行标注和训练，从而在减少标注成本的同时提升模型的泛化能力。此外，可以将好奇心驱动的探索机制编码到机器学习算法中，赋能人工智能探索未知领域的能力。以强化学习为例，在其中引入内在奖励机制，鼓励智能体尝试新的策略或环境，可以促使智能体跳出既定经验框架，主动探索环境中的潜在规律，并积累多样化的经验。

3. 幼儿认知发展规律启发人工智能进行逐层渐进学习

幼儿的认知发展遵循从具体到抽象的规律，这一过程为人工智能的学习机制提供了启示。幼儿通过感官直接感知世界，积累具体经验，如通过触摸、观察和操作物体等来理解其属性。随着认知能力的提升，幼儿逐渐发展出抽象思维和逻辑推理能力，能够脱离具体事物进行概念化思考，如理解数字、符号和因果关系。这种从具体到抽象的渐进式学习不仅体现了人类认知的层次性，也揭示了知识构建的逐步性和系统性。对人工智能而言，幼儿的这一认知发展规律，为其学习过程的设计提供了重要的参考范式。例如，深度学习中的卷积神经网络，通过从低级特征（如边缘和纹理）到高级特征（如物体和场景的组成）逐层提取图像信息，正是模拟了幼儿大脑从具体到抽象的认知过程。在知识获取和扩展方面，人工智能同样可以借鉴幼儿认知发展的规律，通过增量学习或迁移学习等方式，不断丰富和更新知识库，从而避免一次性处理海量数据带来的低效性和复杂性。

三、幼儿大脑的教育开发奠定智能时代人机协同的基础

（一）明确智能时代幼儿大脑的教育开发目标

人工智能的迭代发展重新划分了人类大脑与人造工具的能力边界，幼儿大脑开发目标应随之调整，教育开发是主要方式。教育应重在提升当前生成式人工智能所不具备的高阶思维能力和复杂技能的组合应用能力，培养学生和“强人工智能”协作完成任务的能力，增强未来国家建设者面对颠覆式技术进步的集体韧性。

1. 尊重个体的发展规律，培养大脑优势领域

面对生成式预训练转换模型对传统教育的“降维打击”，教育迫切需要超越知识学习，聚焦发展素质教育，通过重构知识体系培养学习者的高阶思维能力和综合创新能力。不可否认，这些能力在任何时代都应该受到重视，但在人工智能时代其价值和意义更加凸显，成为人类在技术革命挑战中保持竞争力、独特性以及适应未来社会变化的关键因素。

第一，奠基高阶思维能力。

智能时代具有发展个体高阶思维能力的必要性。一方面，目前来看，人工智能缺乏高阶思维能力。未来社会淡化了对个体记忆知识的要求，高阶思维能力对于知识的有效解释和运用愈发关键。人工智能无法对复杂问题进行深度分析、思考和批判；而人类可以运用高阶思维解决复杂的、机器无法处理的难题，特别是可以运用批判性思维理性地审视和评估人工智能给出的信息与解决方案，从而有效规避技术被误用的风险。另一方面，人脑的高阶思维能力能够推动人工智能发展。例如，创造性思维可广泛应用于人工智能的模型设计、测试、评估以及改进等环节，助力人类探寻使用人工智能系统的全新途径，甚至为人工智能开拓全新的领域与应用；批判性思维在人工智能模型验证、错误检测、偏差缓解等方面也具有重要作用，能够帮助人类精准评估人工智能系统的可信度与可靠性，并可能对人工智能系统的权威性与问责性发起挑战。

学前阶段对幼儿高阶思维能力发展具有重要的奠基作用。从大脑发育的角度来看，幼儿时期是大脑突触密度增长的峰值期，其中前额叶皮层突触网络的快速优化为计划、工作记忆、抑制控制等执行功能奠定了生物学基础，而这些功能正是构成高阶思维能力的核心神经机制。从认知发展的角度来看，根据皮亚杰（Piaget，J.）的认知发展理论，2～7岁幼儿处于前运算阶段，其思维模式正从直觉思维逐渐转向初级逻辑思维。这一阶段，丰富的感知体验对高阶思维的发展至关重要，因此，学前阶段应该以游戏情境为主要载体，自然融入逻辑推理、创造性解决问题等思维活动，而非片面追求超越幼儿认知水平的高阶思维速成。例如，在角色扮演游戏中，幼儿会基于生活经验自主设计角色行为和互动规则，这一过程涉及假设演绎、情景模拟等思维操作，实际上呈现了逻辑推理和创造性思维的初级形态，这种循序渐进、以体验为基础的教育方式，更符合幼儿思维发展的自然规律，能为其未来高阶思维能力的形成奠定坚实基础。

第二，培养社会与情感能力。

智能时代具有培养个体社会与情感能力的必要性。一方面，人工智能缺乏社会与情感能力。人类独特的情感理解、道德判断和人际互动等核心能力依然无法被机器所替代，这种独特性不仅是人类与生俱来的特质，更是人类在社会中赖以生存和发展的重要基石。社会与情感能力在人工智能迅猛发展的时代已然成为我们不可或缺的竞争力。另一方面，社会与情感能力能够推动人工智能发展。例如，人类的沟通能力可以应用于人工智能开发过程的各个阶段，包括数据注释、模型解释、反馈收集、用户指令和结果呈现等，促进人类与人工智能进行有效交互和相互影响。协作能力也可以应用于数据集成、模型集成、团队组建、任务分配和结果评估等，帮助人类与人工智能系统协调他们的行动、角色或职责，以此提高人工智能系统的生产力和创新力。

学前阶段具有培养幼儿社会与情感能力的可行性。幼儿大脑边缘系统的杏仁核区域发育迅猛，该区域在情绪识别与情感反应中承担关键功能，能够高效处理恐惧、快乐等情绪信号，其快速发育提升了大脑对情感相关刺激的敏感度，为社会与情感能力的培养奠定了坚实的生理基础。从心理发展层面来看，幼儿时期是自我意识逐步构建的关键期。幼儿在 2 岁左右就开始出现自我认知的萌芽，能通过照镜子等方式区分自己与他人。随着年龄增长，他们对周围人的情绪、态度关注度不断提高，会依据观察同伴行为来调整自身行动。例如，在合作搭建积木的活动中，幼儿能通过观察同伴的搭建方式，理解各自角色的任务，从而调整自己的动作。这表明幼儿已经开始尝试理解他人的意图和观点，具备了接受社会与情感能力培养的心理基础。相关研究表明，社会与情感能力强的幼儿能够结交更多朋友，与父母和老师的关系也更融洽，并在未来能获得更多的学业和社交上的成功。学前阶段应提供温暖的亲子关系、良好的情感交流、积极的同伴互动等，促进幼儿社会与情感能力的发展。

第三，激发积极学习品质。

智能时代具有激发个体学习品质的必要性。一方面，人工智能时代“怎么学”比“学什么”更加重要。学习品质包括兴趣、态度、意志、情绪等个性心理品质，这些非认知能力与学业成就之间存在显著的相关性，其具有强大的内在激励效应，对于引导幼儿形成成长型思维模式并成为终身学习者至关重要。在信息爆炸的时代，知识的获取变得非常便捷，个体更需要具备主动探索和学习的能力。幼儿的好奇心和求知欲等学习品质能够驱动人类积极主动地探索周围的世界，而不是被动地接受知识。这种自主学习的动力将伴随他们一生，帮助他们不断地适应新知识、新技术的更新换代。另一方面，学习品质在人机互动中起到关键作用。积极主动的学习能够促进人类更好地理解和应用人工智能技术；同时，快速变化的技术和应用场景要求个体能够通过持续学习来保持竞争力，只有具备坚持学习、反思性学习等方面的品质，个体才能真正实现与人工智能的有效协作。

学前阶段具有激发幼儿大脑学习品质的可行性。前额叶皮质负责专注力、计划能力与自我调节等重要功能，其神经元之间的连接在幼儿期大量形成，为培养良好学习品质提供了生理基础。我国于2012年发布的《3～6岁儿童学习与发展指南》明确指出，“忽视学习品质培养，单纯追求知识技能学习的做法是短视而有害的”；此外，文件还在幼儿五大领域学习与发展的目标与策略中融入对学习品质培养的具体要求。学前阶段对于幼儿积极学习品质的培养非常重要。研究表明，教师对幼儿的情感支持有助于促进其积极学习品质的发展，并缓解其他危险因素对其学习品质的消极影响。教师创设环境的方式以及与幼儿互动的方式也会影响其在学习中的投入程度。如果教师更加提倡小组研讨，让每个幼儿都清晰地阐明自己的观点，他们则会更加投入。此外，幼儿还会模仿教师身上表现出来的学习品质，因此，教师要注重在教育教学活动中以及一日生活中的榜样示范作用。

2. 顺应社会变革需求，培养人机协同能力

今天的生成式人工智能，我们能看到它的先天不足，但同时也看到了它超过一切人造物所具有的自我发展和扩展的能力；如果今天我们无法从伦理、道德、技术等各个方面去针对这种能力进行有效的准备，未来它的威胁会极大。面对大脑功能的转变和人机协同的必然趋势，幼儿大脑的教育开发应注重培养人机协作能力，使幼儿未来在人工智能的辅助下有效地筛选、分析和评价信息，从而具备提出新问题、设计新方案并创造新知识的能力，确保人类在与人工智能的互动中仍然保持思考与决策的主动权。

第一，浸润社会价值观。

智能时代更加强调浸润个体社会价值观的必要性。一方面，人工智能难以真正理解社会价值观。同情心、正义感、责任感等社会价值观植根于人类的情感与道德体系中，是文化与历史长期积淀的结果，反映了特定社会群体的信仰、习俗和价值观念，构成社会认同和凝聚力的基石。人工智能由于缺乏真正的情感体验和道德直觉，无法替代人类在社会价值观方面的判断和决策。人工智能的快速发展带来诸多伦理挑战，如隐私保护、数据安全及算法偏见等问题，亟须基于深厚社会价值观的伦理判断和道德抉择。社会价值观作为人类精神世界的核心，蕴含独特的情感体验、文化积淀、主观性和多样性，因此，加强对它的培养和传承尤为重要。另一方面，良好的社会价值观能够引导人工智能在合乎人类道德的范围内发展。人工智能的广泛应用带来了深刻的伦理道德难题，这源于其在道德判断方面的内在局限性。因此，人工智能系统应受到强大的道德准则和人类价值观规范，以减少其潜在危害，促进公平和正义。人工智能的创造应反映社会规范和价值观，在公认的道德框架内运作，并超越单纯的功能性，强调公平、透明度和问责制。

学前阶段具有浸润幼儿社会价值观的可行性。社会价值观教育不仅有助于培养幼儿的同理心和责任感，还能帮助他们在未来的社会生活中更好地适应和发展。学前阶段是幼儿行为习惯养成以及价值观念形成的关键时期。海马体负责记忆形成，随着早期大脑的海马体与前额叶皮质迅速发育，幼儿能够更好地存储与社会价值观相关的信息。前额叶皮质关联道德判断、自我控制等功能，其神经元连接的不断丰富，使幼儿能够对社会相关行为进行初步判断与调控。从认知发展规律看，学前阶段的幼儿开始关注规则与秩序，对周围人的行为有了主观评价标准，具备分辨简单行为对错的能力；而且，该阶段的幼儿对富含社会价值观的故事、儿歌等表现出浓厚的兴趣，能够将抽象的价值观与相应的情境、行为建立起联系。通过日常生活中的互动、游戏和故事讲述等方式，教育者可以在潜移默化中培养幼儿在主动负责、关爱分享、诚实守信、遵守规则、热爱祖国、保护环境、接纳文化差异以及维护世界和平等方面的意识，使这些价值观内化为他们的行为准则。

第二，提升数字素养。

智能时代更加强调提升个体数字素养的必要性。一方面，人工智能的飞速发展对个体的数字素养提出了更高要求。人工智能在诸多领域超越人脑的功能，为应对这一挑战，个体需要具备识别可信信息、理解算法原理以及有效获取和利用数字资源的能力，从而缩小不同地区和经济条件下的教育差距，提升数据隐私和安全意识，在享受人工智能便利的同时更好地保护自身权益。另一方面，良好的数字素养能够促进个体更深入地理解和应用人工智能技术，从而推动创新。例如，只有具备数据分析和编程能力的人才能更有效地优化人工智能模型和算法性能。此外，提升数字素养有助于构建一个更加包容多元的人工智能生态系统，吸引更多的人参与人工智能的研发与应用，从而进一步激发技术进步与应用创新。 

学前阶段具有提升幼儿数字素养的可行性。幼儿对周围世界充满好奇，探索欲极为强烈，已能通过观察、触摸等方式与人工智能产品互动。当幼儿与智能语音助手对话时，他们不仅能够理解简单指令的回应并初步建立起对人工智能交互特性的认知，还能通过玩机器人玩具，观察其行动模式，开始思考人工智能的运作逻辑。这些都表明，学前阶段的幼儿已经具备接受人工智能素养培育的认知基础。在学前阶段，教育者可以在安全的环境下引导幼儿使用电子设备，学习基本的数字概念，如数码图像、简单编程或者信息检索，在潜移默化中培养他们“人机协作”的思维模式。

（二）智能时代幼儿大脑的教育开发路径

在明确智能时代幼儿大脑教育开发的目标后，我们需要采取科学的教育路径，如创设适宜的物质和精神环境、鼓励自主的游戏活动，以及采取有效的教育方式等，全面支持幼儿大脑优势领域和人机协同能力的发展。

1. 提供刺激感官的物质环境

知识的获取始于对周围世界的物体和现象的感知，记忆、思考、想象等其他形式的认知都以感知图像为基础。与主要依赖数据的人工智能不同，幼儿通过视觉、听觉、触觉、嗅觉和味觉等多种感官来初步认识和探索周围环境，不同感官通道的信息在大脑皮层得到加工、联系和整合，最终形成对外界环境的综合感知。不仅感官的发展会影响幼儿的社会与情感能力，而且丰富的感官刺激还能够增强幼儿相应感觉皮层的活动强度和功能连接，影响着大脑神经元回路的成熟，促进大脑皮层皱襞的发育，进而增加皮层的表面积。这不仅有利于大脑功能的进一步分化和整合，还能提升幼儿对环境的适应能力，激活大脑的奖赏系统，产生愉悦感，增强学习动机。鉴于感官体验对幼儿大脑开发的多重益处，学前阶段应努力营造与幼儿身心发展相匹配的感官物质环境，为幼儿大脑的成长开辟通路，促进其全面发展。如在视觉环境方面，色彩鲜明、形状多样的图画、拼图和绘本能吸引幼儿的注意力，激发他们对形状和色彩的探索欲望，从而促进其大脑视觉皮层的发育，提升他们的观察力和审美素养。在听觉环境方面，舒缓的音乐、自然的音效以及情感丰富的故事朗诵等能够提升幼儿大脑听觉中枢的敏锐度，激活语音识别和语义理解等语言感知模块，为未来的语言密集型活动提供支持。在触觉环境方面，通过质地各异的材料，如柔软毛绒、粗糙砂纸、光滑积木等，可以有效激活幼儿的触觉感受器，促进其手部精细动作的发展和大脑神经回路的构建。此外，创设如植物角等沉浸式场景，能够让幼儿在积累生活常识的同时，通过触觉、味觉、嗅觉等多种感官的联动，深度激活大脑边缘系统相关的神经核团，从而促进其情绪智力的发展，助力他们在未来的人际交往和情绪调控等社会情感领域展现出更强的适应能力。

2. 营造尊重接纳的精神氛围

积极的情感体验是驱动幼儿大脑神经网络构建与优化的关键因素，不仅能够加速神经元的连接，而且能够极大提升幼儿的学习效率与认知灵活性。研究表明，幼儿期良好的母子关系会对大脑，特别是对负责记忆和情绪调节的海马体的发育具有积极影响。海马体发育水平的提高可能会对幼儿的认知、情绪等方面产生有利作用。可见，稳固的情感关系与积极的互动环境能够有效激活大脑中与记忆和学习功能紧密相关的区域，从而优化大脑的信息处理和学习能力。一个充满支持的情感环境对于保护幼儿的自尊心和心理健康至关重要，它为幼儿探索世界与应对挑战提供了一个安全的港湾。这种环境也为幼儿的社交学习提供了有力支持，使他们更加擅长处理人际关系，为未来的社会互动奠定基础。人工智能时代，人文素养的重要性日益凸显，通过良好的情绪情感氛围，使个体成为具有人文关怀和社会责任感的公民。因此，在学前阶段，教育者应保持积极乐观的情绪状态，通过温暖的语言、亲密的肢体接触、专注的倾听以及正面的情绪反馈等，建立安全且充满信任的良好关系。同时，要创造轻松愉悦的学习环境，利用色彩鲜艳的装饰、轻松活泼的音乐、丰富多样的游戏等，激发幼儿的积极情绪。此外，教育者还应引导幼儿正确认识和表达自己的情绪，并学习有效的情绪管理技巧。例如，可以通过绘画、讲故事等方式帮助幼儿宣泄负面情绪；鼓励幼儿互相帮助，培养他们的同理心和合作精神，构建和谐融洽的同伴关系。

3. 开展自主自由的游戏活动

随着人工智能技术的不断突破，填鸭式教学已经难以满足未来社会对多元化和创新型人才的需求。游戏活动作为一种更符合幼儿天性以及能激发其内在动力的教学方法，是培养他们未来所需能力的重要途径。研究表明，游戏有助于幼儿前额叶皮层、背侧和腹侧纹状体以及杏仁核等大脑区域发育。通过激活大脑的奖励回路、促进社交互动和技能，游戏还能增强幼儿的大脑结构和功能，促进其执行功能和亲社会行为的发展。比如，建构游戏因为要求幼儿运用空间感知、逻辑推理和创造性思维来构建作品，从而能够促进幼儿的思维能力和分析综合能力的发展，引发幼儿的兴趣和探究欲，并为其早期深度学习的发生提供可能。运动游戏可以促进幼儿的认知发展，使他们建立良好的自我概念和自信，从而促进他们的智力发展，培养他们的韧性和积极向上的精神。合作游戏为幼儿提供了与同伴互动的机会，使他们在游戏中学习情绪调节、交往技能，并内化社会规则和道德判断，有助于幼儿形成健康的自我认知，促进其社会适应能力的提升。学前阶段应深刻认识到游戏在幼儿大脑开发中的重要作用，保证幼儿充分的游戏时间和空间，提供多样化的游戏材料和工具，为幼儿创造一个开放、安全且富有吸引力的游戏环境。在游戏过程中，教育者应充分尊重幼儿的选择权和决策权，避免过度干预和指挥，以观察者和支持者的角色关注幼儿的游戏过程和情绪变化，及时给予情感支持和鼓励，并在必要时提供适当的帮助和指导。游戏结束后，教育者可以引导幼儿通过语言、图画、肢体动作等方式对游戏经历进行表达表征，支持幼儿对游戏中的信息进行抽象概括、提取情节、分析原因并总结经验，从而促进幼儿抽象思维能力的发展。

4. 支持具体形象的语言学习

语言文字不仅是表达工具，更是一种认知方式和思维载体，是辅助幼儿早期智力发展的“脚手架”。每一种语言都蕴含着独特的世界观，在学前阶段，幼儿学习和使用语言的过程实质上是他们思维发展、认识世界的过程。因此，语言会塑造思维模式，提供独特的认知“工具箱”，但也可能在一定程度上成为思维和逻辑推理方面的束缚。学前幼儿思维发展处于从直观行动思维向具体形象思维过渡的阶段，他们的知识建立在直接经验的基础上，需要通过实物的操作或头脑中的表象来解决问题，到了学前晚期其思维才开始出现一些简单的符号表征。在学前阶段，丰富且适宜的刺激经验有助于促进脑神经元突触的生长和连接，从而为思维的发展提供良好的物质基础。当幼儿进行具体形象的思维活动时，大脑会形成大量与这些活动相关的神经元突触连接，这些连接是构建高阶思维的基础，如果过早地让幼儿进行超越其思维发展阶段的抽象化认知活动，如单纯依靠机械记忆来学习识字和拼音等，可能会导致其大脑神经元突触连接更多地集中在低阶的机械记忆方面，忽视了与高阶思维相关的连接发展。为此，教育者应设计符合幼儿思维方式和认知规律的语言文字学习活动，引导幼儿关注日常生活、游戏、图书中的文字、符号，从他们熟悉的、感兴趣的内容入手，通过看、读、猜、玩、找等方式激发其对文字与符号的兴趣，从而帮助他们体会文字和符号的意义。此外，还要支持幼儿用图画、符号、文字等方式为生活设施制作标识，记录和总结活动的过程、想法，使他们在愉悦的学习环境中实现语言和思维能力的同步发展。

5. 开展人机协同的教学方式

幼儿的学习主要依赖于直接的亲身体验、积极的情感互动和丰富的社会交往，这些因素共同塑造着他们大脑的思维模式和情感基础。世界经济论坛2024年发布报告《塑造学习的未来：人工智能在教育4.0中的角色》（Shaping the Future of Learning：The Role of AI in Education 4.0）强调，虽然人工智能技术在呈现差异化学习内容和承担教学管理任务方面具有显著优势，但其在促进学习这一复杂过程中，作用仅限于增强而非取代教师的作用，促进幼儿学习的关键在于教师与幼儿之间的情感连接、互动式引导和学习环境的构建，而这些是目前人工智能技术难以完全替代的。人机协同的能力不仅体现在智能化产品的运用上，更要求教育者结合不同的教育环境，以学生为中心对不同工具进行选择、运用和优化，并在人机交互中实现专业能力与机器能力的双重提升。我们需要探索如何将人工智能与学前教育有效整合，在保留人脑发展中不可或缺的情感交流和社会互动的同时，充分发挥人工智能在提升教育效率、个性化和科学性方面的优势。例如，在学前阶段，教育者可以借助多媒体、虚拟现实和增强现实等技术手段，创建沉浸式、互动式的学习情境，激发幼儿的好奇心和学习动机。通过提供个性化的学习体验和丰富的互动工具，满足幼儿多样化的学习需求，促进其认知、情感和社会性发展。人工智能技术还可以精准捕捉幼儿大脑活动的细微信号，为教师提供强大的数据分析支持，帮助教师更深入地了解每一个幼儿的学习进度、知识掌握程度以及独特的学习风格，及时发现幼儿的情绪变化并加以引导，制定更为精准和高效的教学策略，从而提升教育效果，实现因材施教，让早期阶段的大脑优势得到充分发挥。此外，学前阶段的幼儿是数字时代的原住民和未来社会的主人翁，增强数字素养不仅是幼儿个体适应未来社会、实现个人发展的需要，更是推动人工智能产业不断向前发展的重要驱动力。学前教育阶段应积极将媒体素养、计算思维和编程技能等数字素养的培养融入日常保教活动，通过提供交互式白板、触摸屏平板电脑、数码相机和可编程机器人等工具，引导幼儿进行计划与提问、信息收集与理解、作品制作与展示以及同伴间的交流与自我反思，培养其数字时代必备的技能。当然，我们也必须认识到，数字技术只是一种辅助学习的工具，它不应替代现实生活中的身体活动、户外体验和社会互动等，过度依赖技术可能会阻碍幼儿在情感交流、人际交往和社会适应能力方面的发展。在引入人工智能技术时，教育者必须谨慎规划，制定科学合理的应用方案，确保技术的安全性和有效性，最终实现技术在高质量学前教育建设中的有效赋能。

来源 |《教育研究》2025年第4期

作者 | 李永智，中国教育科学研究院研究员；孙蔷蔷，中国教育科学研究院副研究员