想象作为充满争议的领域：精英未来主义、去想象的政治形态与教育未来的走向

《Futures》：Imagination as contested terrain: Elite futurism, disimagination politics, and education futures

　　**乔治·韦莱西亚诺斯 | 桑德尔·霍尔登 | 明尼苏达大学-双城分校**

**摘要**
在本文中，我们将想象力作为一种能力来探讨其与教育未来的关系，并探讨年轻人所想象以及未能想象的未来能够告诉我们关于塑造未来思考的结构性和政治性力量的哪些信息。基于一种 speculative design（推测性设计）方法，我们通过故事完成法对加拿大和美国的18至30岁的年轻人进行了调查，以了解他们对高等教育未来的一种可能情景的看法和感受。我们试图深入了解这一群体的观点，因为他们对教育未来的贡献往往被忽视。借鉴吉鲁（Giroux, 2014）提出的“去想象政治”（disimagination politics）概念及其与精英未来主义（elite futurism）的关系，我们认为想象力不仅是一种能力，更是一个充满争议的政治领域：那些控制哪些未来是可想象的人，也决定了哪些未来会被追求。通过达托尔（Dator, 2009）提出的“四种未来”（Four Futures）框架分析，我们的数据表明，参与者的故事几乎全部集中在“延续”（Continuation）和“崩溃”（Collapse）这两种原型上，而需要根本不同权力、资源和价值观安排的“规范”（Discipline）和“转型”（Transformation）未来则很少被想象。我们认为，这种缺失本身就是“去想象政治”在起作用的证据。提高未来的素养，包括对未来如何形成和推广的批判性反思，以及数字素养，可以帮助年轻人更熟练、更有创造性地面对未来，但前提是必须解决限制想象力的结构性条件。

**1. 引言**
未来并非人类独有的领域。世界充满了各种预期的关系，从生物学、生态学到物质领域乃至更广泛的领域，这些关系将生物和非生物事物引向尚未到来的事物。但在人类与未来的关系中，想象力占据了一个独特的位置——它使我们能够构想或预见可能的未来，挑战既定的未来，并努力实现我们渴望的未来。近年来，这种能力已成为教育研究和规划中的明确焦点，体现在“利用未来”（using-the-future，Miller, 2018）的概念中，即通过与可能发生的情况进行互动，以应对日益变化和不可预测的世界（联合国教科文组织，UNESCO, 2021）。但如果要善用未来，理解是什么促成了想象力、又是什么限制了想象力就变得至关重要——我们认为，这具有深层的政治意义。本文正是探讨这些条件的。我们将想象力作为一种能力来研究其与教育未来的关系，并探讨年轻人所想象以及未能想象的未来能够告诉我们关于塑造未来思考的结构性和政治性力量的信息。

**2. 相关文献回顾**
**2.1. 想象力**
要理解想象力作为一种能力，我们需要仔细思考它产生的背景。未来在我们的想象中才存在，这种想象提供了无限的可能性，但这些可能性并非对所有人都是平等可及的。正如我们在其他地方所使用的定义，想象力是“以不同的方式感知（即看到、感受到、听到、闻到、尝到）世界的能力，根据我们的意愿或意愿进行感知”（Authors, 2024）。像肌肉一样，这种能力既受到其常规使用和策略性使用的塑造，也受到塑造和共同创造它的因素的影响。想象力可能会减弱或萎缩，也可能会增强和加强。换句话说，想象力既是一种能力，也是一种生态过程，是其背景的表达和反映。因此，要严格思考想象力，我们需要考虑它产生的背景、它所 erm?glichen（使成为可能）和限制了什么，以及原因。

**2.2. 未来与想象力的障碍**
如果未来的发展和使用需要想象力，那么理解想象力是如何产生和运作的就非常重要。想象力的可能性条件是什么？了解这一点的一种方法是观察想象力的证据：即这些被想象的未来本身。它们有多不寻常、独特或不可预测？它们有多可预测或熟悉？在关于教育技术和未来的研究中，学者们指出，对未来的创造性想象并不像人们希望的那样普遍。事实上，当被要求在没有任何引导的情况下想象可能的未来时，人们往往想象的未来与当前时刻非常相似。此外，这样的未来往往还充满了反乌托邦的主题（Authors, 2023, Authors, 2024, Markham, 2021）。要理解为什么想象力受到如此限制，我们不仅需要考虑个人的想象力能力，还需要考虑塑造它的结构性和政治性条件。吉鲁（Giroux, 2014）在讨论当代美国政治背景时，将那些限制可能未来的叙述、过程和结构称为“去想象政治”（disimagination politics），这一概念源于迪迪-胡贝尔曼（Didi-Huberman, 2008）提出的“去想象机器”（disimagination machine）的概念。“去想象政治”是一些策略和工具，它们不仅阻止人们以其他方式或创造性地想象未来，还阻止人们观察或命名发生在他们周围的事物。其核心在于权力：那些控制哪些未来是可想象的人决定了哪些未来会被追求，而这些未来往往符合控制者的利益。拉莫斯等人（Ramos et al., 2019）将这种现象描述为“精英未来主义”（elite futurism）——即由有权势的利益集团塑造的关于未来的实践和叙述，这些利益集团致力于创造或确保符合他们利益的未来。主导经济体系追求无限制的增长正是精英未来主义的体现：这种观点被定位为理想且不可避免的，从而相应地组织了当下的行为，尽管它描述了一个在有限星球上会导致许多人落后的不可能的未来。精英未来主义通过使这些未来看起来合乎逻辑来运作，同时通过某种饱和效应排除了其他替代方案。

**2.3. 想象力与教育未来**
由于想象力是一种创造性的过程，因此鼓励创造性的方法有助于揭示其存在或缺失的证据。特别是在近年来，包括叙事和情景开发在内的创造性推测方法在教育研究中日益增多。在这一趋势的早期，大多数此类故事是由研究人员自己创作的（Authors, 2023, Hrastinski and Jandri?, 2023），但近来也越来越关注非研究人员的观点（Authors, 2024, Wilson and Ross, 2024）。例如，威尔逊和罗斯（Wilson and Ross, 2024）通过一个在线参与平台收集了关于监控未来的故事。在这一日益增长的研究领域中，人们认识到需要调动想象力来更好地理解、推动和抵抗特定的未来，包括上述那些被“去想象政治”服务的精英未来主义。在这一背景下，黑色女性主义学术（Black feminist scholarship）强调想象力的价值和力量，即使这些未来看起来几乎不可能实现（Benjamin, 2024a, Richie, 2023）。黑色女性主义的未来构思强调关注最脆弱群体的实际生活状况，并将未来视为改变这些状况的引导力量（Benjamin, 2024b）。废除主义未来（abolitionist futures）源于拆解当前监禁文化的愿望，这样的未来旨在打破现有的监控和控制机制。因此，选择研究哪些未来并非中立问题。对于本文而言，两个具有特殊理论重要性的变量是气候变化和科技进步。这两个变量并非随意选择，因为它们正是精英未来主义和预期性机制积极作用的领域，这些机制塑造了人们可以想象的未来并排除了其他可能性。气候变化已经在全球教育机构中产生影响（Alexander, 2020），但其所需的变化（如重组、适应等）在很大程度上属于“规范”和“转型”未来，而这些未来在“去想象政治”的影响下难以被思考。例如，温室气体排放的影响在气候科学中已经得到了较为清晰的认识（IPCC, 2022），但这种认识并不会自动转化为对未来教育要求的创造性思考。在教育领域，人工智能（AI）的快速发展和应用被描述为既有益又不可避免，与此同时却掩盖了人工智能对教育者和学习者带来的实际风险以及其巨大的物质需求（如能源、水资源、矿产资源等）。正如本杰明（Benjamin, 2024a）所论证的，要对抗这种政治现象，就需要从精英的控制中重新夺回想象力。

**3. 达托尔的四种未来框架**
吉姆·达托尔（Jim Dator, 2009）提出的“四种未来”框架提供了一种方法来分析未来叙事。他认为，无论是由专家、组织还是普通人生成的未来叙事，通常可以归纳为四种通用原型：**延续**（当前的增长轨迹延续到未来）、**崩溃**（系统在累积的压力下崩溃）、**规范**（社会在危机中施加有组织的限制）和**转型**（根本性的新价值观、结构或技术重塑社会）。达托尔认为这四种原型都应受到同等重视，因为没有一种原型本质上更准确、更可能或更理想。我们认为，“去想象政治”扭曲了这种分布：精英未来主义促进了“延续”未来，预期性机制使人们的行为朝这个方向发展，而话语封闭则使其他替代方案显得不可想象。结果，“规范”和“转型”未来（即需要根本不同权力、资源和价值观安排的未来）几乎完全被忽视。正如我们在数据分析中发现的，我们的数据正是这种模式的具体体现。因此，达托尔的框架不仅仅是一种分类，也是一种诊断工具：它让我们看到什么被遗漏了，从而揭示了“去想象政治”使哪些东西变得不可想象。

**4. 结论**
总之，想象力作为一种能力，在教育未来的研究中具有重要意义。通过探索年轻人所想象以及未能想象的未来，我们可以了解塑造未来思考的结构性和政治性力量。通过推测性设计方法和故事完成法，我们了解了这一群体的观点，并分析了他们的想法和感受。这有助于我们更好地理解影响未来思考的结构性和政治性因素。虽然想象力是一种强大的工具，但它也受到诸多限制。为了改善未来的素养，包括对未来形成和推广方式的批判性反思，以及数字素养的提高，我们需要解决限制想象力的结构性条件。但是正如前一节所论述的，人工智能的整合也是当代精英未来主义最明确的例子之一：它的采用被视为不可避免的，其风险被掩盖了，而它的未来已经被划定了范围。值得注意的是，考虑到人工智能对大量能源和水的需求，人工智能和气候问题并不是彼此独立的问题，因此它同时是一个技术问题也是一个气候问题（Selwyn, 2022）。从这个意义上说，研究年轻人如何想象一个同时包含这两个因素的教育未来，实际上就是在研究“去想象政治”的实践。

3. 研究问题与理论框架
为了更好地理解教育未来中想象与去想象的过程，我们收集了关于一个以气候变化和技术为背景的未来的故事。我们的研究旨在回答以下问题：当要求18-30岁的年轻人完成一个描述气候变化影响加剧和数字技术使用增加的情景时，会出现哪些主题？参与者对这样的情景有何感受？他们认为这种情景发生的可能性有多大？为了回答这些问题，我们设计了一份调查问卷，其中包括一个故事完成的提示，以激发参与者对未来的创造性想象。

故事完成是一种定性方法，旨在生成丰富的数据，通常用于理解隐含的思想或调查敏感话题（Clarke等人，2017；Clarke等人，2019；Kitzinger和Powell，1995）。例如，这种方法已被用于女性主义心理学研究，以探讨与性取向和性行为相关的问题（Frith，2013；Clarke等人，2015）。它也被用来为未来的研究生成假设，揭示未预见的模式，包括在我们之前的研究中，该研究揭示了学习空间中关于人工智能和主体-客体区别的感知之间的复杂且未预见的关系（作者们，2024）。使用故事完成的方法最近才开始在更大规模上通过调查进行研究，包括在我们自己的工作中（作者们，2023）。我们的调查包含了两个故事完成的提示，以及对教育未来的看法相关的问题，并收集了人口统计数据。收集到的数据为更广泛的研究提供了依据，本文基于以下情景的数据：

情景1：想象现在是二十年以后。气候变化导致了全球食物短缺、民众起义和大规模的人口流动。高等教育完全不同了，其目的是培养具备就业技能的人才。大学将场地出租给签约教师或使用人工智能机器人的公司。学生通过类似于Netflix、Hulu、Disney Plus和Amazon Prime的数字平台购买教育服务。通过这些平台，学生购买“学习片段”，即与就业技能相关的短暂学习体验。

May在接受了数字销售培训后，开始在SuperEDU平台上从事远程销售学习片段的工作。由于飓风导致停电，她登录工作稍晚，但现在电力已经恢复了，她准备开始销售。她接听了当天的第一个电话，通话对象是一名高中刚毕业的Lee。“你好，Lee，我是SuperEDU的May，感谢你来电了解更多关于我们提升技能计划的信息。我很高兴向你介绍我们的最新项目。”

值得注意的是，这个情景本身就是一个高度具体的叙述，它将Lee和May置于一个可识别的、市场化的教育未来中。虽然这个提示旨在鼓励创造性的延续，但它借鉴了当代讨论中已经存在的元素（平台经济、教育中的AI、气候破坏作为背景），从而可能偏好某些未来原型而非其他原型。从Dator（2009）的框架来看，这个提示最容易引发“延续”或“崩溃”类型的回应，继续故事本身的逻辑或使其变得悲观，而不是转向“纪律”或“转型”类型的未来。这是一个需要承认的重要限制：这种方法不仅可能影响了参与者所写的内容，还可能限制了他们能够想象的未来类型。我们将在方法论讨论中回到这一紧张关系，并认为这种限制本身具有分析价值。

我们通过迭代过程设计了这个提示，一位作者草拟一个版本，另一位作者进行修改，反复调整直到两位作者都对设计满意。因为我们对考虑教育技术的可能性以及气候变化对生活和学习条件影响的未来特别感兴趣，所以我们包含了关于在线学习和人工智能机器人使用的叙述细节，同时以气候事件作为背景。需要指出的是，提示的目的不一定是引导参与者得出特定结果，而是创造条件，至少最初是基于关键问题（在这种情况下是教育技术和极端天气事件）来激发创造性的回应，同时允许参与者发挥创造力。

4. 方法
4.1. 参与者
共有755名年龄在18至30岁之间的参与者参与了这项调查，其中来自加拿大（n=368）和美国（n=387）。他们的平均年龄为26.4岁，标准差为2.7岁。大多数参与者是女性（n=448），并且拥有学士学位（n=357）。
表1. 人口统计信息
| 性别 | 人数 | 百分比 |
|------|------|------|
| 男性 | 288 | 38.1 |
| 女性 | 448 | 59.3 |
| 非二元性别 | 11 | 1.5 |
| 性别流动 | 10 | 10.1 |
| 双性恋 | 30 | 30.4 |
| 不愿透露 | 20 | 20.3 |

4.2. 数据收集
我们利用Dynata研究面板公司的服务，在2024年4月1日至11日期间收集数据，目标是获得大约900份有效回答。共向该面板分发了1875份调查问卷，其中755份数据可用。一些回答因完成速度太快（少于三分钟）而被剔除；另外一些回答在仔细检查后被淘汰（例如68份，其中包含无意义的回答或只是简单重复的回答，如“我不知道该写什么”）。还有一些看起来像是人工智能机器人生成的回答，我们将在讨论部分详细说明。

4.3. 数据分析
一位研究人员使用归纳法分析数据，以识别与研究问题相关的主题。这些主题与第二位作者进行了讨论。第一位作者使用NVivo软件根据这些主题对数据进行编码，并与第二位作者共同探讨了研究结果。识别出的主题包括：程序性、经济性、负面情绪（包括怀疑和抵抗）、技术、激情与兴趣、气候变化、教育设计以及寓言式主题。讨论和批判这些主题的过程持续进行，直到两位作者都认为进一步分析不会带来更多新的见解。

4.4. 限制
使用故事完成方法旨在产生参与者通常不会分享的创造性回答，但将其与大规模调查格式相结合可能会遇到困难。让参与者以足够的方式作出回应颇具挑战性，正如最终数据集中包含的响应质量较低的数量所示。与类似的研究一样，我们的发现反映了研究对象的观点、关切和兴趣，这意味着它们可能并不完全反映技术上或统计学上最严谨的信息（Gidiotis, Hrastinski, 2024）。此外，分析本身也受到研究者解释的限制；在主题分析中，不同的研究者可能会从故事中观察到不同的主题（Braun & Clarke, 2019）。

另一个更为实质性的限制是研究设计与其宣称目标之间的关系。我们的目标是产生并理解对可能的教育未来的创造性回应，但我们提供的情景本身就是一个高度具体的叙述，已经预设了特定的参与者、经济逻辑和社会技术条件。这就产生了一个真正的矛盾：这个提示可能限制了它试图引发的想象力，使得参与者更容易倾向于与其自身前提相一致的未来。这不仅仅是一个技术问题，也是一个理论问题。专门设计用于激发想象力的方法，如Jungk和Müllert（1987）的“未来工作坊”，通过结构化的批评、幻想和实施阶段来打破当前假设的影响，而不是仅仅依靠单一的书面提示。在调查格式中，我们无法复制这种结构。因此，我们承认情景的限制可能影响了我们在数据中观察到的想象力。我们将在方法论讨论中进一步探讨这一限制的影响。

5. 发现
5.1. 对情景的回应：感知情绪与可能性
参与者被问及故事提示描述的情景让他们有何感受。大多数参与者表示感到“焦虑”（n=279）、“悲伤”（n=209）或“中立”（n=192）。接下来，也有参与者表示感到“希望”（n=137）和“兴奋”（n=104）。“其他”类别（n=29）包括了“绝望”、“失望”、“好奇”和“困惑”等情绪。在“其他”类别中，有些情绪与焦虑有关，例如“恐惧”和“担忧”。

除了对情景的感受外，参与者还被问及他们对这种情景可能性的看法，即他们认为这种情景发生的可能性有多大。大多数受访者认为这种情景“有可能”（n=332）或“非常有可能”（n=103），而认为“不太可能”（n=125）或“极不可能”（n=44）的受访者较少。

5.2. 故事主题
我们识别出八个与教育未来相关的关键主题，涵盖了1,148个独立的参考点，有些回答涉及多个主题。最普遍的主题集中在教育的程序性方面。其他主题涉及追求教育的动机，如经济激励或个人兴趣和激情。关注交付方式的主题包括技术和在线或数字教育。此外，还有一些主题反映了人们对教育的负面情绪和看法。最后还有一个类别包含那些不符合任何上述主题的回答。

5.3. 教育的程序性方面
被编码为“程序性”的回答通常指的是一套指令或行政性质的描述，例如报名参加课程的步骤。这些回答通常反映了预期的行动路径，缺乏创造性，是最常见的（n=363）。例如，一位参与者在回答中几乎只是列出了一系列行动：“May向Lee介绍了所有最新的项目。Lee对此感到兴奋，因为对他来说一切都是新的。Lee决定加入其中一个项目。May告诉他如何申请该项目，然后他们一起填写申请表并等待项目的回复。”

程序性回答往往非常线性，遵循一个可预测的、缺乏想象力的脚本。通常是对项目的一般性、非具体的描述，例如“May告诉Lee关于项目的情况”，然后角色Lee会做出决定或选择。另一位参与者写道：“May向Lee介绍了升级技能的项目和可选套餐，询问他偏好的项目，并进一步解释了项目的内容。Lee对这些服务感到满意并选择了一个项目。”

并非所有的“程序性”回答都如此简单抽象，偶尔也会包含其他主题，特别是“激情与兴趣”和“经济主题”。例如：“她向Lee介绍了所有新项目，看看他对哪些感兴趣。她帮助他注册/订阅了这个新项目。他可以利用新技能找到新工作，从而帮助社会。除此之外，我想不出别的了。”

虽然这些回答包含了一些其他主题的元素，但总体而言仍然保持了线性的程序性叙述。经济问题
仅次于教育程序方面的问题的是经济问题（n=227），这并不令人意外，因为如今教育常常被宣传为通往特定职业和赚钱能力的途径，同时也常常引发人们对教育可能带来的重大财务负担的担忧。换句话说，这些未来蓝图受到经济激励或需求的调控，就像预期性机制影响人们根据预期的经济体系和压力来调整当前行为一样。此类回应中包含了关于项目成本的细节以及从项目中获得经济效益的可能性（例如，之后是否能够找到一份高薪工作）。以下例子既提到了项目的成本，也表达了人们对就业的渴望，尽管项目有一定的成本，但目标仍然是让李尽快找到工作：“李询问他们提供哪些项目，以及他是否可以申请一些学分来加快完成进度。梅表示他可以，并且他对能够更快地离开项目并找到工作感到兴奋。然后他问项目的费用是多少，梅告诉了他价格。费用很高，李需要贷款才能完成项目。”

在另一个例子中，李关心的是“他未来工作所需的技能”。回应继续聚焦于经济和职业：“李知道职场竞争激烈，但如果他不掌握职场真正需要的技能，他就无法在这个领域生存下去。”这些回应描绘了一个与今天相似的教育未来：教育主要被视为实现经济目标的手段，而不是其他目的，比如公民责任、有意图的文化传承过程或个人成长的途径。

5.5. 负面情绪和看法
第三常见的主题（n=124）涉及负面情绪或看法的表述，主要是怀疑、抵触和矛盾心理。这些回应反映了人们对所描述项目、互动方式或这种教育方式的缺乏热情。例如，在某些情况下，回应中流露出对项目效益的怀疑，尤其是考虑到李所生活的现实世界：“梅试图说服李参加他们的项目，但李缺乏动力。梅试图激励他，但他认为最好的日子已经过去，我们都面临着不可避免的大规模危机。他挂断电话，尽可能地享受剩余的快乐时光。”

在上述回应中，参与者没有关注教育的积极可能性或解决方案，而是描述李接受了“大规模的危机”，并追求剩下的快乐时光，这反映了一个消极甚至虚无主义的未来观，这种观点认为享乐主义是最合适的生活方式。其他例子还包括对所描述未来可能性的怀疑，即 respondents 倒否了这个未来的发生，认为这样的未来不会发生。虽然这些回应没有按照要求完成故事，但在思考教育和未来的背景下，它们非常值得注意，因为它们反映了人们对一个可能被认为不太理想的未来的拒绝态度。例如，有参与者写道：“如果真的发生这种事，很多人会抗议或抵制。这并不现实。除非美国变得更加法西斯化……对于农村地区来说，在线教育可能会更有帮助；但对于城市居民来说，这听起来像是一场噩梦。”

在其他研究中，我们探讨了人们有时会拒绝那些他们认为不切实际的未来（Authors, 2024）。在那项研究中，我们发现了一种模式：人们认为某些未来过于理想化。不过，对于那些被认为不可信的更极端化的未来，也可能存在类似的态度。也就是说，对不现实性的看法可能是拒绝这些未来的一个因素，这更多是对现实性的担忧，而非对未来好坏的判断。

还有一些故事讲述了教育项目带来的实际伤害：“李最终被SuperEDU骗走了参加一些无用课程的钱。梅得到了一小笔钱，而政府却认为她很幸运能骗到别人。政府随后扣除了她工资的75%。然后梅问李在接受这些金钱后他的社会信用评分如何，但由于他的评分不符合要求，他们拒绝了他，并将他赶出了家门，导致他无家可归。”在这个例子中，负面影响通过想象一个更加反乌托邦的世界来体现，这类回应往往将故事中的概念（如气候变化、数字学习）视为一个日益不愉快和不公正世界的一部分。

5.6. 技术
第四个主题是“技术”（n=99），其范围相当广泛。回应中提到了技术的进步或人工智能（AI），以及AI和其他先进技术的普遍性。有时人们以较为中立的语气讨论技术，但在其他情况下，即使不认为技术具有明确的有害性，至少也认为它没有帮助。这里，AI的作用被视为理所当然：“梅开始向李介绍项目提供的众多机会。李想要了解更多关于AI的使用及其对自己能力的影响。梅向李保证，当他需要的时候他会知道该怎么做。‘你觉得我们的项目有什么吸引你的地方吗？’李详细说明了他的计划，包括组建团队和分享自己的想法。”在上述例子中，AI只是项目的一部分，梅保证这不会成为问题，而是起到支持作用。然而，正如前文所述，先进技术被描绘成以消极的方式塑造着故事中的角色们的生活：“梅向李解释了SuperEDU提供的所有服务。李表达了他对这个项目的兴趣和不感兴趣的地方。作为刚高中毕业的学生，他还不确定自己接下来的人生方向，希望梅能提供一些建议和经验。但由于梅所在的公司主要由机器人组成，她难以根据李的实际情况提供个性化建议。”

在这种情况下，技术已成为梅生活的背景，因为她的雇主主要是机器人。也就是说，尽管先进技术带来了便利，但它也限制了教育的个性化，使得梅无法为李量身定制教育内容。这种先进技术的无处不在和日常化与潜在的负面影响形成了矛盾，这可能是许多参与者感到焦虑的原因之一。

5.7. 李的兴趣和热情
另一个重要主题是“兴趣和热情”（n=98），包括提到李基于个人兴趣而非单纯经济驱动力的未来职业选择。一些回应想象了一个李不仅受经济驱动、而且得到梅支持和鼓励的未来：“‘我们为你准备了很多机会。你对某个领域有特别感兴趣吗？有没有你想学习并从事的职业？无论怎样，我们都希望能助你一臂之力，’梅充满热情地对李说。”

另一方面，也有故事描绘了为了追求经济利益而不得不牺牲个人热情的情况：“在梅向李解释了各种项目后，他选择了一个营销项目。她其实对此并不感兴趣，但在这个人力成本高涨的时代，追随自己的艺术梦想已经不再可行。她询问了支付计划，因为通货膨胀让一切都变得难以承受。梅告诉她最受欢迎的学生贷款方案，但利率非常高。她对此感到不安，但她需要通过销售这些项目来维持生计，所以不得不这么做。”

简而言之，回应们探讨了兴趣和热情的问题，但态度各不相同。经济问题的持续存在进一步反映了预期性机制在塑造人们对未来想象中的作用。

5.8. 气候变化
“气候变化”（n=75）这一主题包括了对气候变化及其极端天气影响的隐含和明确提及。这个话题的目的是让参与者将李和梅的对话置于不断变化的气候背景下，从而思考气候变化对未来的影响。许多回应集中在飓风和停电等具体事件上，而没有详细探讨气候变化本身。例如，有参与者描述了飓风的频繁发生，提到李刚刚经历了一次飓风，因此对飓风相关的项目产生了兴趣。在这些故事中，气候变化成为推动李探索相关项目的动力。

5.9. 在线和数字学习
描述在线和数字学习方面的回应（包括灵活性和远程工作的能力）被归类为“教育设计”（n=69）。与其它主题一样，人们对这一主题的看法从积极到中性再到消极都有。例如，一些回应认为在线学习有助于提高就业能力：“李听着对方的解释，感到有些焦虑，但同时也感到宽慰，因为传统的教学方法不再束缚他，而这些方法并不能满足大多数企业的需求。他知道新的教学技术更符合未来职场所需的技能。然而，焦虑也源于社会变化的不确定性。”李知道自己所处的职场竞争激烈，但如果他不学习工作场所真正需要的技能，就无法在这个领域立足。“在下面的例子中，详细讨论了教育设计的各个要素，梅（May）提供了关于课程结构和所使用媒介的信息。尽管该项目被描述为成本高昂，但设计本身并没有被负面地呈现：‘梅解释了项目的运作方式，包括提供登录入口和预录的视频讲座。课程有在线考试和作业。教科书是音频书，因为学习者听力理解更快捷，而学生们大多有注意力问题，所以在听的过程中需要通过其他方式来保持注意力。该项目的费用对大多数人来说都是难以承受的，起价为每年8万美元。’”最后，一些回应则表达了对手动学习和面对面学习的偏好，并对在线和数字化学习持否定态度：“‘我们提供多种热门职业技能的学习课程，’梅说。但李想知道SuperEdu是否提供动手实践的课程。梅表示没有，并建议他几个月后再联系。这些多样的回应可能反映了参与者对当前在线学习的不同看法，不过很明显，这些对未来教育的设想并没有基于对教育设计可能性的深入理解。也就是说，虽然回应中提到了数字化和在线教育的存在，但对这些技术的理解仍然较为基础，就像关于气候变化的讨论一样，其中的描述和理解也是有限的。”

5.10 其他回应
最后一个主题是“其他”（n=26），这些回应无法根据之前的主题进行分类，也没有形成其他特定的主题群组。例如，在以下回应中，虽然提到了可能影响教育的大规模社会变化（如“绿色倡议”），但重点在于个人关系：“他们经常交流，他有问题，她会回答。关系发展顺利。后来她爱上了这个男人，约好后一起喝了咖啡（由于绿色倡议，每人费用20美元）。之后他们定期见面，三年间发生了几次约会。有一天他向她求婚，她答应了。几年后他们很幸福，正在期待第一个孩子的诞生。”另一个例子则是完全虚构的，涉及外星人的元素：“接下来的情节非常有趣。梅开始用一种前所未闻的语言说话。实际上，梅是一个试图在地球上谋生的外星人，而她只能通过完成这些琐碎的任务来维持生计。”这类回答因其新颖性而引人注目，但它们对于探讨气候变化和教育未来的具体问题帮助有限。然而，它们提供了一种与较为保守的回应相对的视角，这些保守的回应往往受到对人们‘应该’做什么的期望或认知的束缚。

6. 讨论
在本文中，我们使用故事完成法进行调查，以了解18-30岁年轻人想象中的教育未来。数据收集过程中，我们提供了故事主题，并询问参与者认为这个故事发生的可能性以及他们的感受。随后要求他们根据这个主题编写自己的短篇故事。经过数据编码后，我们将结果归纳为八个关键主题。接下来，我们讨论了这些发现的意义。

6.1 感受与可能性
受访者对描述的未来大多持负面态度，焦虑和悲伤是最常见的选择。然而，也有一些受访者对这一场景并不在意，甚至表示感到开心。鉴于回应的多样性，显然没有一个未来模式是适用于所有人的理想选择，这突显了创造多样化的未来方案的必要性。对某人来说吸引或排斥的因素对另一个人可能截然不同。这虽然不是什么新的发现，但它指出了两种极端未来设想的一个风险：一种是由精英或主导力量构建的单一愿景，这类愿景难以涵盖人们的多样化需求和期望。例如，如果所谓的“精英未来”是由AI公司推动的，并强调AI与教育的融合，那么这对这些公司有利，但对其他人来说，AI可能会威胁到他们的职业或学习体验。尽管技术本身是中性的，但实际上AI和其他数字技术往往会对某些人产生不利影响。

为了更深入地理解特定未来的局限性，未来的研究需要进一步探讨人们为何会有这样的感受。为什么有人觉得某个未来令人乐观，而有人却感到忧虑或悲伤？是什么具体的经历或知识在影响这些情绪？了解这些动机有助于技术的设计和管理，揭示教育在这些技术方面的能力差距，并为相关政策制定提供指导。

6.2 讨论
通过对18-30岁年轻人故事完成法的分析，我们探讨了他们想象中的教育未来。数据收集包括提供一个故事主题，并询问参与者对此的感受及其可能性。接着让他们以此为主题创作自己的短篇故事。通过编码分析，我们将结果分为八个关键主题。接下来，我们讨论了这些发现所带来的启示。

6.1 感受与可能性
受访者对未来世界的感受主要是负面的，焦虑和悲伤是最主要的情绪。尽管如此，也有一些受访者对这一场景感到无所谓，甚至认为它让他们感到快乐。从广泛的回应来看，没有一种未来模式是普遍令人满意的，这强调了创造多样化未来的重要性。对某人来说有吸引力的东西对另一个人可能毫无吸引力。这虽然不是什么惊人的发现，但它确实指出了单一未来设想的风险：如果这些未来是由少数精英或主导力量塑造的，它们无法反映人们的多样性和需求。例如，如果AI公司所推崇的未来是将教育与AI结合，那么这些未来将符合他们的利益；但对其他人来说，AI可能会带来职业或学习方面的挑战。尽管人们认为技术是中立的，但实际上AI等技术往往会对某些人造成不利影响。

6.3 对想象的克制与限制
与我们收集的故事相比，我们观察到的是教育学者们所关注的问题：即当今人们对未来的想象深受现状的影响，这种影响常常限制了创造力和可能性。我们的研究结果表明，人们的想象力严重不足，这对未来在教育领域的应用有着重要影响。从Dator（2009）提出的“四种未来”框架来看，这种限制变得更加明显。参与者的故事主要集中在前两种类型上：延续型（Continuation）和经济型（Economic）。程序性和经济性的回应占数据的绝大部分，体现了教育继续沿市场经济和技术中介的道路发展；负面和反乌托邦的回应则属于崩溃型（Collision）未来，其中人物遭受伤害、陷入虚无主义或结构性失败。引人注目的是，几乎没有关于自律型（Discipline）或转型型（Transformation）未来的回应，后者认为教育应基于稀缺性、集体责任或气候适应进行重组。少数属于“其他”类别的回答（如外星人题材的故事）虽然指向了变革的方向，但在具体问题的分析上力度有限。

6.4 对想象的克制与限制
我们在故事中看到的并非多样化或差异明显的未来，而是教育学者们早已指出的一个问题：即对未来的想象深受当前环境的制约，这种制约常常抑制了创造力和可能性。我们的发现表明，人们对未来的想象力严重不足，这对教育的发展有着重要影响。从Dator的框架来看，这种限制更加明显：参与者的故事主要集中在延续型和经济型未来上，而缺乏自律型和转型型的未来想象。我们认为，“程序性”类别的回应大量遵循了选择和参与项目的标准步骤，缺乏创新性和独特性。这种类型回应虽然反映了人们对未来的基本理解，但并未真正触及问题的核心。虽然数据可能不是直接反映想象的政治机制，但它确实揭示了人们在感知可能性方面的局限。为什么人们对某些未来的可能性有不同的看法？是过去的经验还是其他因素在起作用？例如，为什么有些人对类似想法更倾向于正面接受？除了这些因素外，情感因素也可能在起作用。在之前的研究中，我们发现人们认为令人惊讶的未来被认为发生的可能性较低（Authors, 2024）。深入探讨人们感知可能性的原因可以让我们更清晰地理解人们如何看待未来的可能性及其与现实的关系。为什么人们会认为某些未来更有可能发生？谁从这种信念中获益？这种信念又在多大程度上受到政治因素的影响？我们需要更仔细地考察这种感知的可能性。

大多数受访者认为这种高度依赖技术的教育未来——即教育转变为盈利性数字平台——是有可能或极有可能发生的，这对未来学家和教育研究者来说都应引起警惕。这至少表明了两点：首先，这一群体认为技术进步与教育未来密切相关；因此，培养年轻人对技术的批判性理解至关重要，使他们能够积极参与塑造这些未来的形态。其次，提高人们对未来的认知能力，特别是面对不可预测的未来时，有助于打破现有的想象限制。Mangnus等人（2021）认为，反思性批判性是有效利用未来的关键能力，它可以促成对技术及其影响的深入理解。显然，发展多样化的、理想的教育未来需要同时具备未来意识和数字素养，因为仅靠其中一种是不够的。如果阻碍想象力的结构性问题得不到解决，仅仅提高素养是不够的。

总之，大多数受访者认为这种高度依赖技术的教育未来是可能的或极有可能发生的，这警示着未来学家和教育研究者。这表明至少有两个关键问题：首先，该群体认为技术进步与教育未来之间存在紧密联系；因此，培养年轻人的批判性思维至关重要，使他们能够积极参与塑造教育未来。其次，提高未来的认知能力，特别是面对根本不可预测的未来时，有助于打破现有的想象限制。反思性批判性不仅可以促进技术理解，还可以引导政策制定，以应对这些挑战。方法论的教训与问题
故事完成是一种复杂但信息丰富的数据收集方法，尤其适用于为参与者提供创造性和开放式思考及探索教育机会的研究。尽管如此，这种方法也存在一些风险，尤其是在构思问题的提示和指示方面。在较小的定性研究中，可以通过给予参与者足够的时间和激励来让他们发展更完整的故事，从而降低这些风险；但在大规模的调查中，这仍然是一个挑战。在这种情况下，我们建议使用少量的故事提示（即收集较少的数据），并为参与者提供更多关于具体要求的指导和支持，例如如何完成故事的细节，包括所需的时间长度和详细程度。这种方法可以在不影响受访者内容的情况下引导他们的思考。

将故事完成置于旨在激发想象力和未来思维的更广泛方法框架中是有意义的。Jungk和Müllert（1987）提出的“未来工作坊”（Futures Workshop）在这方面提供了很好的参考。该工作坊专门设计用于对抗参与者在讨论未来时倾向于依赖现有假设的问题，通过以下三个阶段实现其效果：首先是批判阶段，参与者会指出当前存在的问题；其次是幻想或乌托邦阶段，在这个阶段会刻意忽略实际限制，让参与者自由发挥想象力；最后是实施阶段，将想法付诸行动。这种顺序结构并非偶然设计，而是经过精心安排，旨在帮助人们摆脱现有思维模式的束缚。类似地，Dator（2009）开发的“四种未来”（Four Futures）练习在小组讨论中最为有效，参与者需亲自体验四种不同未来原型，从而防止未来的想象落入熟悉的框架之中。

而调查形式中的故事完成则有所不同。参与者仅一次接收到问题提示，且没有引导或先前的批判环节作为支持。在这种情况下，数据中“延续”（Continuation）和“崩溃”（Collapse）类回答的普遍出现或许并不令人意外：由于缺乏像“未来工作坊”这样的结构化支持，参与者往往只能在提示所提供的想象范围内进行思考。这并不意味着该方法不适合研究教育未来，但这确实表明，研究结果在一定程度上反映了该方法自身的局限性以及参与者的想象能力。具有讽刺意味的是，这本身也揭示了“去想象力”（disimagination）的问题——即使是一种旨在开启未来的研究工具，也可能再现它试图研究的现象。

未来的研究可以将故事完成方法与之前的未来素养活动相结合，例如借鉴“未来工作坊”中的幻想阶段，探讨结构化的想象支持是否能改变参与者的想象能力。另一种方向是从一开始就明确运用“去想象力”的分析视角——具体分析数据中哪些机制导致了对未来的狭隘认识、规范化的思维或必然化的结果，以及抵抗或替代可能性出现的时刻。这样的方法可以使实证分析更好地完成理论工作，使研究结果更准确地反映“去想象力”政治机制的作用，而不仅仅是事后推理的结果。

另一个技术风险与参与者可能使用大型语言模型（LLMs）来完成调查问卷有关。一些研究者指出，在定性研究中使用LLMs的风险正在增加，尤其是在参与者受到激励的情况下（例如Lebrun等人，2024年）。我们发现了一些看起来是由LLMs生成的回答，并根据重复的语言表述和结构将其从最终数据集中剔除。这种重复性使得在清理数据时能够轻松识别出这些异常回答。然而，那些没有明显特征的LLM生成回答可能会被忽略，从而影响研究结果的准确性。这凸显了调查形式的另一挑战——需要开发能够识别AI生成数据的过程（可能包括AI检测软件）。随着AI工具的日益复杂，AI生成答案的辨识难度将增加，从而质疑从这类数据集中得出的结论的有效性，这对所有通过调查收集的定性数据来说都是一个重大问题。

7. 结论
教育未来的“去想象力”是一个复杂的多因素问题。解决这一问题可能需要改进关于未来和未来素养的教育。批判性反思可以作为一个起点，例如询问人们为什么认为某种未来更有可能发生，以及谁会从中受益。这也意味着我们需要有意识地培养自己的想象力能力。Cullors（2022年，第106页）在讨论废除主义未来时指出：“我们常常无法看到可能性，反而被某种固定的生活方式所束缚。”在教育未来的背景下，想象力是克服这种有限性的关键。然而，正如本文所论证的，去想象力本身也是政治性的产物：精英未来主义推动某些特定未来的发展，期待性机制会强化当前的行为模式，话语上的封闭会让人觉得其他选择不可想象。我们的研究数据显示，人们的想象主要集中在“延续”和“崩溃”这两种结果上，而“纪律”（Discipline）和“变革”（Transformation）则被忽视了。因此，应对这一问题既是方法论上的挑战，也是教育上的挑战。像“未来工作坊”（Jungk & Müllert, 1987）这样的工具以及Dator（2009）提出的“四种未来”原型，正是为了帮助人们突破当前非中立的思维模式而设计的。因此，提高未来素养不仅意味着教会人们批判性地思考未来，还意味着创造条件、方法以及空间，使学生能够真正接触到、发展并追求不同的未来。

未引用的参考文献
（Microsoft, 2024）

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George Veletsianos：负责写作审查与编辑、监督、方法论设计及资金获取、概念构建。
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在准备本文时，作者使用了Anthropic公司的Claude Sonnet 4.2模型来辅助修订工作。使用该工具后，作者对内容进行了必要的修改，并对最终发表的文章内容承担全部责任。

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