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雷达卡
技术革命深刻改变着社会结构，教育结构必须适应社会结构的变革，这既是现代社会学与教育学的一个基本原理，也是人类近现代教育历史上屡屡发生的事实。在数据时代、算法时代或者说增强智能时代也是如此。并且这种变革的深刻性、广泛性和快速性是之前的任何一次工业革命都无法比拟的。人工智能技术与互联网、物联网的结合将造就一个万物互联的社会结构。
在数据时代，“人类世界被植入了计算机逻辑”，换句话说，算法是控制人类社会行为的基本准则和思维方式，算法成为“在人类集体智慧的作用下形成的信息与社会组织方法”。随着互联网、物联网以及人工智能技术的进展，人类社会和他的实践活动的要素及其关系日益复杂化。且不论智能终端及网络集合会不会成长为一个带有人格的主体，至少人、机器人和人机结合体是三个基本的主体，他们之间又构成了更为复杂的主体之间的关系。世界成为由真实世界、数学世界和计算世界等三个世界构成的特殊世界，也有人认为是由人、物理世界、智能机器和虚拟信息世界等构成的四元空间，它们彼此的关系也必然是更为复杂的。与人类目前的世界相比，其连接与协作方式也会发生巨大的改变。
社会职业类型以及社会所需要的劳动力类型、数量、标准也会发生巨大变化，“人类劳动从低层次思维到高层次思维将逐步被机器替代”。数据时代的教育结构体系也必须随着社会结构的改变而变革。数据时代的教育结构体系是以人工智能、互联网和物联网技术为物质和技术基础，嵌入万物互联的社会结构，是万物互联的一个组成部分。教育的形态由工业时代的教育转变为信息化教育、算法教育、互联网＋教育、物联网＋教育、人工智能＋教育；教育制度体系由正式制度为主体的纵向上以梯级、等级制度体系为特征，横向上以普通教育与职业教育的双轨制为特征的刚性制度，转变为立体的甚至是一种边际不断扩展的球状的多回路、网络式的、由正式制度与非正式制度共同构成的弹性制度体系；学科体系、教材体系、教学体系和管理体系也会相应地进行变革。教师、学生、管理者的身份、连接与协作关系也会日益复杂。
学校成为万物互联的新型社会组织在人类教育史上，从分散的个别教育到有组织的学校教育，是建立在第一次工业革命技术变革基础上的教育组织变革。以电动机、计算机、互联网为标志的第二次、第三次工业革命只是从内涵上不断丰富着学校的概念，并没有从根本上改变学校的外延和组织方式。但是在数据时代，互联网（特别是移动互联网）、物联网、5G技术，尤其是人工智能技术的快速发展为学校重组、重构与新生提供了可能性。首先，学校是万物互联的社会组织。互联网、物联网、5G技术特别是人工智能技术在教育中越来越广泛的应用，使学校成为万物互联网的一个组成部分。出现虚拟教师、智慧课桌、智慧学校、智慧幼儿园，万物互联的学校与智慧城市、智慧家庭和万物互联的世界融合为一体。更重要的是，随着技术进步，会不断发生着技术变革嵌入学校、教育、学习系统再到学校、教育、学习者嵌入技术变革系统的辨证轮回。而作为教师、学生、教育管理人员的人“不过是万物互联中的一个芯片”[40]。其次，人机交互成为教育与学习的常态。在目前互联网与物联网应用的基础上，教育机器人会大量应用于教育领域。如《教育信息化2.0行动计划》指出的，“教育机器人作为机器人应用于教育领域的代表将成为智慧学习环境的重要组成部分”[41]。可穿戴、可植入的教育学习设备甚至微型教育机器人成为学习的标准配置。如何学会在教育中与机器共存共处成为一个基本前提。再次，学校概念的边界与外延被突破。教育、教学、学习逐渐成为线上线下融合（OMO）[42]的活动，移动终端、新型通讯技术与增强智能会彻底改变人们的教育、学习组织方式。像流水线一样的标准化的传统学校组织方式被颠覆。现实场景学习与虚拟学习共存，课堂学习与移动学习结合，制度化学习与非制度化学习平分秋色。教育与学习等实践活动的要求、结果和效果都需要新的标准。“不仅仅需要教给学生科学、技术、工程和数学（所谓的“STEM”科目），而且也需要教授灵活、创意思维、快速学习和适应。”
像信息素养、数据素养、终身学习、快速学习、学会选择、高阶思维与高情商、坚定的价值观与信仰等成为对学习者的基本要求，也有人称之为21世纪的新通识教育。机器发展水平与教育的发展水平相互制约数据时代，首先，机器发展水平决定着教育的发展水平。互联网、物联网与人工智能技术的发展会在传统的社会与世界之外带给我们一个由智能机器与虚拟世界（或者计算世界、数据世界）构成的新的社会形态。正如在传统社会中谁具有最高质量的人才和最先进的生产工具，谁就会领先于世界一样，在数据时代，谁具有最先进的互联网、物联网和教育机器人，谁就可能拥有最高质量的教育和人才。从教育的历史来看，决定教育质量和水平的因素有很多，但在数据时代，人工智能技术的水平、教育机器人的水平将是影响教育改革、教育质量的革命性、决定性的一个变量。反过来看，人才质量决定着人工智能技术的水平，决定着智能机器的水平。从人工智能技术发展的轨迹来看，人才、政策、市场和大数据，都是影响人工智能技术的核心要素。其中人才是核心，政策是保障。没有创新型人才和专业化、高水平的人工智能工程师，就不可能有领先世界的人工智能技术和智能机器。其次，教育科学的研究水平也将会对人工智能技术产生重要影响。一般认为，人工智能技术是一个跨学科的领域，数学、逻辑学、计算机科学构成人工智能技术的学科基础，在神经网络学习方法已经被应用到人工智能技术中以后，认知神经科学（心理学）就已经成为人工智能技术的学科基础。
综上所述，随着未来具有自主意识和思维能力的智能机器被广泛应用于包括教育在内的社会生活的方方面面，会产生诸如机器人行为规范与伦理问题、人与机器的价值关系、教育与管理机器的问题、教育机器人的制造、使用与管理问题，等等，这些都需要数据时代教育学的理论指导。如果说教育学是未来人工智能技术发展的重要理论与学科基础，那么从现在开始，中国的教育学必须要建立这样的观念之上并为之做好理论准备。
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