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熊璋教授谈人工智能教育:如何避免陷入应试误区

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AI热点日报时间:2026-05-22
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熊璋教授强调,推进人工智能教育是国家战略,应立足教育创新,避免应试化与功利化。其核心是立德树人,培养科技向善的伦理观,构建适应力、胜任力与创造力三层能力模型,并涵盖数据意识、计算思维、数字化学习创新及智慧社会责任四大素养支柱,以服务国家发展、培育未来人才,推动教育范。

中国青年报客户端讯(中青报·中青网记者 谢洋 实习生 郭晓静)“推进人工智能教育,绝不能简单等同于开设一门课程或组织一项活动,它是一项关乎国家未来的战略布局。因此,人工智能教育必须立足于教育创新,坚决避免走入应试教育和功利性教育的老路。”5月19日,在2026中国网络文明大会全民数字素养与技能提升分论坛上,北京航空航天大学熊璋教授深入分享了他对如何推进面向未来的人工智能教育的核心观点与战略思考。

作为我国教育信息化与人工智能教育领域的重要引领者,熊璋教授身兼国家教材建设重点研究基地“中小学信息科技教材研究基地”主任、国家教材委员会科学学科专家委员会委员、教育部基础教育信息科技课标组副主任等多重职务。他指出,对于中国而言,人工智能技术直接关系到国家核心竞争力、经济高质量发展、国家安全保障与社会长期稳定。我国必须通过系统性、前瞻性的教育体系,培养大批高素质专业人才,以此推动人工智能技术健康、有序、向善发展,在有效规避潜在风险的同时,将时代挑战转化为巨大的发展机遇。

人工智能教育:一场面向未来的战略性前置布局

熊璋教授着重强调,人工智能教育本质上是面向未来的前置性教育,与传统的应试教育、功利性教育存在根本性差异。

“过去的应试教育,主要是用过去积累的知识去解答过去的题目;功利性教育则容易陷入‘为作业而学、为考试而学’的短期思维窠臼。而人工智能教育,是真正瞄准未来的教育,主要承载着三大核心功能。”熊璋教授详细阐述道,第一是服务国家发展战略,让教育体系与国家在人工智能时代的宏观需求直接对接;第二是布局未来人才培养,为国家培育能够引领人工智能发展的高水平人才,并全面提升全民数字素养;第三是推动教育范式根本性改革,催生出适应人工智能时代发展的新型教学模式,助力我国在全球教育领域实现从跟跑到并跑乃至领跑的跨越。他回顾道,从古代私塾、科举制度,到蔡元培先生引入现代西学体系,再到后来借鉴苏联教育模式,中国教育经历了多次深刻变革。而今天,全面推进素质教育和人工智能教育,正成为我国教育实现高质量发展、跻身世界先进前列的关键历史契机。

育人核心:坚守立德树人与构建三层能力模型

在熊璋教授看来,“人工智能+教育”最根本的育人价值在于落实立德树人。要引导青少年一代树立“科技促进人类文明进步、恪守科技向善”的伦理观,树立起服务全人类长远福祉的使命观;同时,着力培育他们崇尚科学、开放思维、敢于质疑、理性批判、乐于探究、勇于创新、勤于实践的优良品格。

谈及下一代在人工智能时代应具备的关键能力,熊璋教授将其系统性地划分为三个递进层次:基础层次是适应力,即确保下一代能够与人工智能技术协同进化,不被时代所淘汰;进阶层次是胜任力,即不仅能熟练利用人工智能工具服务于个人发展,更能参与推动人工智能技术的迭代升级,实现人与智能的深度协同、相互赋能;最高层次是创造力,目标是让源自中国的创新思想、中国科学家和中国工程师持续不断地涌现于全球人工智能发展的前沿浪潮之中。“只有当广大青少年普遍具备了适应力、胜任力和创造力,我们才能真正培养出一代能够担当民族复兴大任的坚强社会主义建设者和接班人。”熊璋教授总结道。

人工智能素养的四大核心支柱

关于下一代具体应培养哪些人工智能素养,熊璋教授提出了四大核心支柱:

一是坚实的数据意识,既要学会运用数据分析和解决问题,更要学会批判性地审视人工智能生成数据的真实性、积极性、价值性与有效性;

二是协同计算思维,面对人工智能提供的各种解决方案,必须具备验证其逻辑合理性、结果有利性与价值向善性的能力,避免被人工智能误导,同时要建立工程思维,能够针对不同复杂问题选择最合适的人工智能工具与方法;

三是数字化学习与创新能力,在日常学习与创新实践过程中,能够熟练、高效地运用数字化工具与人工智能手段来提升效率、激发灵感;

四是智慧社会责任,这是当前面临的最大挑战。在人工智能技术迅猛发展、相关法律法规、道德伦理体系尚待完善的背景下,必须引导下一代坚守“科技向善、人工智能向善”的根本理念,做到扬善除恶、趋利避害,始终铭记“技术应为人类谋福祉”的初心,并鼓励他们未来积极参与到人工智能相关法律、道德与伦理体系的构建与完善工作中。

熊璋教授最后表示,本次论坛是全社会共同推动人工智能教育发展的一个重要起点。我们应以此为契机,从青少年抓起、从下一代抓起,通过深化“人工智能+教育”融合与持续的教育创新,最终推动网络文明、人工智能文明与社会整体文明的协同、健康、可持续发展。

来源:中国青年报客户端

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