Sonny Magana 的并行学习理论，一种全新的人工智能时代的学习理论

屡获殊荣的教师、教育技术研究先驱，同时，也是畅销书作家。他是狂热的音乐家、瑜伽爱好者、养蜂人。他还是一名登山爱好者，曾成功攀登了家乡华盛顿州的最高峰。Magana博士在其著作《颠覆性课堂技术》中提出了T3 创新框架，该框架广受赞誉，“在我们对学习技术的认知与应用领域，是一次杰出的突破。”（富兰，2017）

2019年1月，在佛罗里达州奥兰多国际会议中心举行的第39届FETC大会上，我第一次遇到Sonny Magana 先生，听过一场他的演讲。2020年1月，再次应邀出席第40届FETC大会，在会议现场，第二次遇到Sonny Magana 先生。会议间隙，两人相谈甚欢。他将自己2017年的大作《颠覆性课堂技术》赠我。再后来，他的新著，好书推荐：《元学习者的7个习惯》（Learning in the Zone）被我介绍引进。

今天访问Sonny Magana 的网站，发现他去年2月他更新的一篇博文，介绍了自己的新的学习理论，平行学习理论（Parallelism）。

https://maganaeducation.com/2025/02/03/parallelism-a-new-learning-theory-for-the-ai-age/

在人工智能以前所未有的速度迭代发展的时代，我们比以往任何时候都更需要一套创新的学习话语体系。传统学习理论虽在其适用场景中有效，却难以阐释如何让人工智能与人类智能协同发挥最大潜能。Sonny Magana 认为，我们亟需一套全新的学习理论，探索人类如何在人工智能时代加速学习、创造价值。由此，并行学习理论应运而生。什么是并行学习？他的这一革命性理论倡导人类认知与人工智能的协同互动，实现人类知识探索与创造性问题解决的同步推进。简言之：并行学习，就是人类学习与人工智能相互作用，形成协同增效的效果。并行学习是人类与人工智能携手并进，共同学习、运用人类积累的知识体系、开展创造性问题解决的过程。与主要依赖个体或群体人类努力的传统学习方式不同，该理论将人工智能视为学习过程中平等的伙伴，而非单纯的工具。通过开启人类与人工智能两条并行的处理路径，学习者能够达成任何一方单独都无法实现的成果。并行学习主张，在双向式的教与学中创造更丰富的知识与意义—— 人类既是学习者，也是施教者。与人工智能共同教与学，而非单纯消费人工智能的输出，将带来截然不同的学习效果。并行学习的四大核心原则在这篇文章中，Sonny Magana 博士还并行学习的核心原则1、协作优先于自动化并行学习强调人工智能是人类思维的协作者，而非替代者。人工智能负责处理海量数据、识别规律、生成洞见，而人类则提供创造力、共情力与情境化理解。2、双向互学人类与人工智能实时相互学习。人类借助人工智能的分析能力锤炼批判性思维与决策能力，而人工智能则通过人类反馈不断优化，获得更细腻的理解与适应性。3、创造协同效应将人工智能的计算优势与人类想象力相结合，为复杂问题催生创新解决方案，尤其适用于医学、工程、教育、艺术等跨学科领域。4、动态知识应用并行学习鼓励在真实场景中即时应用知识。借助人工智能模拟结果、检验假设，学习者可高效开展实验、迭代优化学习方法。主流学习理论及其对照为了更清晰理解并行学习的价值，可将其与当代教育领域三大主流学习理论进行对比。并行学习与主流学习理论对比表

并行学习的未来文章最后，Sonny Magana 博士还专门讨论了并行学习的未来。他认为，并行学习突破了传统理论的边界，将人工智能纳入学习过程的核心，构建起协同生态，用以应对复杂的现代挑战。它融合人工智能优势与人类创造力，超越其他理论固有的局限，为教育与问题解决提供可规模化、包容性强、创新性突出的路径。随着知识与技术边界不断拓展，并行学习将成为汇聚人类与机器集体智慧的重要框架。它整合各大主流理论的精华，为未来铺就道路：学习不再只是人类的独自探索，而是人类与自身创造的技术携手，共同迈向更深认知与更多发现的旅程。对并行学习理论的评价总体来看，并行学习理论（Parallelism）本质上是在大语言模型与通用人工智能普及背景下，对当代学习理论的一次范式升级。它不再把 AI 视为 “辅助工具”，而是提升为学习共同体中的平等参与者，这一定位使其区别于建构主义、认知主义、联通主义，具有鲜明的时代性与实践指向性。Sonny Magana 博士的并行学习理论突破了 “技术工具论”，首次明确提出 AI 作为学习伙伴，抓住了 AI 真正改变学习机制的核心 —— 不再是 “技术支持学习”，而是 “人与 AI 共同构成学习系统”。并行学习理论并不试图推翻旧的学习理论，而是在 AI 环境下完成了一次系统性整合，理论自洽性较强。

他所提出的 “双系统并行加工”，符合当代认知科学原理，与Ethan Mollick教授在著作《共智时代：如何与AI共生共存》中所传递的共生智能（Co-Intelligence）如出一辙，也与认知科学中的 “分布式认知”“延展认知” 高度契合：认知并不只发生在大脑里，也分布在工具、环境、他者、算法之中。Sonny Magana 博士用简洁的理论框架，把复杂的认知科学观点转化为可教学、可应用的学习模型，这实在是难能可贵啊！他从当前较为普遍存在的过度依赖 AI 导致思维退化出发，继承他的 “元学习者” 思想。这使其不仅是技术乐观主义，更具备教育伦理与学习科学的深度反思，立场稳健。并行理论也极具极强的课堂落地性，尤其是他所提出的并行学习的四大核心原则，具体，明确，可操作。一线教师教师不需要复杂理论基础，就能理解：并行学习理论主张：不要让 AI 替我学，而要和 AI 一起学。

并行学习理论的四个局限有不少地方有待进一步发展，这里指出来和Sonny Magana 博士商榷：1、“平行” 概念的界定仍偏宽泛在文中，Sonny Magana对 Parallelism 的定义偏向描述性：人与 AI 协同互动，形成和谐效果（Parallelism is the interplay between human learning and AI to create a harmonious effect）。作为一个学习理论，这个解释缺少更严格的学术界定：到底什么是 “并行”？是时间并行？结构并行？任务并行？与 “协作学习”、“人机交互”、“分布式学习” 的边界不够清晰。若要成为严格理论，需进一步概念精细化与操作化定义。2、对 AI 的 “学习能力” 理想化Sonny Magana在并行理论中提出的 “人类与 AI 相互学习”，但是，就目前而言，人工智能不具备真正的理解、意识与动机，其所谓的 “学习”在本质上仅仅是数据拟合与参数优化，无法形成真正的反思、情感、价值观。因此， “互教互学” 更多是功能性隐喻，而非真实的主体间学习。这种对人工智能学习能力的拟人化和理想化表述，可能夸大了AI 在当下的并行学习的功能。3、对学习的社会性与文化性重视不足经典学习理论非常强调社会互动、文化工具、情境实践、以及同伴对话。而并行理论聚焦 “人–AI”，这相对弱化了人与人之间的社会建构、情感互动、文化协商，而这些恰恰是深度学习不可或缺的部分。4、缺少实证基础与测量框架作为一个新兴的学习理论，目前，并行学习理论尚无大规模实证研究支持，也无学习效果评估指标，无干预实验证据，无认知神经科学层面支持，因此，其价值更多是框架创新、理念引领，尚需后续研究验证。我也呼吁我的团队成员和研究生同学跟踪并行理论的发展，开展相关的研究，丰富、完善和发展并行理论。并行学习理论成功整合了建构主义、认知主义、联通主义，形成了更高级的人机协同学习框架，在哲学层面、教育理念层面、教学应用层面逻辑自洽、结构清晰、易于传播。当然，并行学习理论仍处于初创阶段，其核心概念还有待进一步严谨化，需更多实证研究支撑。未来，希望Sonny Magana博士能够将其之前的思想观点，元学习者、T3框架，以及他所推崇的马扎诺的理论、以及哈蒂的可视学习整合进来，进一步丰富、完善和发展并行学习理论。

并行学习理论不是对传统学习理论的否定，而是在人工智能时代的一次重要扩容与升级，它既守住了学习的本质，又拥抱了技术的未来。因此，在自留地君看来，并行学习理论是一个极具时代价值的学习理论创新，它精准回应了大语言模型带来的学习革命，填补了人工智能时代学习理论的空白，并行学习理论很可能会成为未来十年智能教育的核心理论之一。您觉得呢？

https://maganaeducation.com/2025/02/03/parallelism-a-new-learning-theory-for-the-ai-age/

与老友 Matt Harris博士在奥兰多

种下春光，静待成荫