“涌现-阐释”范式的深远影响，最终将体现在整个教育科研生态系统的演进上。我们预见其将推动教育研究走向一个超学科(Transdisciplinary)的未来。

其一、研究主体的多元化：教育研究者将不再局限于教育学者，而是会常态化地包括每一位具有教育教学反思精神的所有学科的教师和科研工作者。这一变化为破解科研资源分配不公提供了技术可能。大量普通高校教师即便没有项目背书和经费支持、缺少团队协作和数据资源，亦可通过AI 从日常教学文本、政策话语或反思性实践中提炼理论洞见，实现“去项目化”的独立科研——这也是对学术“马太效应”的一种技术性缓冲；

其二、知识生产模式的变革：知识将不再仅仅产生于教育科学内部，而是在解决真实教育问题的复杂场域中，通过人机协同、多学科交叉的方式“涌现”出来。教育研究将更加贴近实践，形成实践-研究-AI 赋能的快速反馈闭环。新的范式将拓展教育研究的方法论光谱，使理论建构、话语分析、政策阐释等非量化路径获得与实证研究同等的合法性，推动学术生态的多元共生。因此这一范式将重构科研与教学的关系。当AI 能协助教师将教育实践转化为研究素材，教学不再是科研的负担，而成为理论生成的沃土，从而缓解高校普遍存在的“教学-科研”张力；

其三、研究者素养的重构：未来的人类教育研究者，除了传统的专业素养，必须培养核心的AI 素养：即下达指令的能力、与AI 对话的能力、批判性评估AI 产出的能力，以及进行伦理反思的能力。这将成为未来教育科研人员的“新基本功”。