以人工智能赋能教育强国建设实现新跃升

（来源：新华社）

智能技术正推动传统“师—生”二元教育结构向“师—机—生”协同共生的智慧教育新生态演进

以人工智能赋能教育，根本目标在于驱动教育理念、教学方式、治理模式与服务形态的全面变革

人工智能与教育融合越是深入，越需坚守育人为本原则，防范技术依赖、算法偏见、数据滥用及价值偏差，确保技术始终服务于人的全面发展

文 | 郑庆华

近期，教育部等五部门联合印发《“人工智能+教育”行动计划》（以下简称《行动计划》），围绕AI人才培养、教育创新应用、基础环境建设及发展生态构建，提供了系统性的顶层设计方案。这标志着我国“人工智能+教育”已从过去的局部探索、单点应用，正式迈入系统布局、全域推进的全新阶段。

人工智能正深刻重塑知识的产生、传播与应用方式。教育领域既需主动适应这一深层变革，更要在变革中提升全社会智能素养，为科技创新、产业升级及人的全面发展提供基础支撑。从这一视角看，《行动计划》的目标十分明确：推动人工智能与教育全要素融合、全过程贯通、全场景覆盖，加速构建人机协同、虚实融合、泛在可及的智慧教育新形态。

人工智能推动育人方式深度变革

当前，教育发展的外部环境与内部条件正经历深刻变化。一方面，人工智能加速融入社会经济各环节，知识更新周期持续缩短，人才需求结构快速调整，传统以知识传授为主的教育模式面临前所未有的适应性挑战。另一方面，社会对更公平、更高质量、更个性化教育的期待持续攀升，教育公共服务需在更大范围内促进优质均衡，在更深层次上回应学生全面发展的需求。

从教育自身审视，人工智能带来的影响具有系统性与结构性特征。过去，教育主要围绕教师、学生、课程、学校等要素组织运行；如今，智能技术正推动教育从传统的“师—生”二元结构，走向“师—机—生”协同共生的新形态。这并非简单的技术叠加，而是教育生态的结构性重塑。教师既要承担知识讲授任务，也需加强学习设计、价值引导与成长陪伴；学生则可在智能支持下开展自主学习、探究学习与个性化学习；而智能系统在学习诊断、资源推荐、过程反馈、教学评价等环节的支撑作用正日益凸显。

人工智能赋能教育，核心在于促进教育理念、教学方式、治理模式及服务形态的变革。具体而言，体现在三方面：一是推动规模教育与个性培养更好统一，为不同基础、兴趣与发展需求的学生提供更适切的学习支持；二是促进知识学习与能力培养更好贯通，引导学生在真实情境、开放任务与人机协同中，提升创新思维、实践能力与复杂问题解决能力；三是加速学校教育与终身学习更好衔接，为每个学习者提供更泛在可及、更有温度的成长支持。

拓展人工智能教育应用场景

《行动计划》将应用场景作为推动人工智能赋能教育的关键抓手，围绕学生学习、教师教学、教育治理、科学研究等重点领域，部署了具体任务。

第一，通过人工智能教育提升智能素养。推进“人工智能+教育”，基础在教育，关键在育人。需面向不同教育阶段分类推进：基础教育重在启蒙兴趣、培养思维，帮助学生正确认识并合理使用人工智能；高等教育重在学科交叉与创新能力，推动人工智能与理工农医、人文社科深度融合；职业教育则重在应用能力与岗位适配，服务产业数智化转型；继续教育重在普及共享与终身学习，助力社会成员提升在智能时代的生存与发展能力。

第二，运用智能工具改进教与学方式。课堂是教育变革的主阵地，人工智能进入课堂，必须围绕教学设计、学情分析、课堂互动、作业反馈、实验实践等关键环节，推动教学方式转型升级。借助智能学伴、智能助教、智能评价系统、虚拟仿真实验等应用，可更及时地发现学生学习困难，更精准地提供学习资源，也更有效地支持教师改进教学。由此，教师能从重复性、事务性工作中解放出来，将更多精力投入价值塑造、思维启发、情感支持与创新引导。

第三，以教育智能化提升治理效能。教育治理现代化离不开数据驱动与智能支撑。依托人工智能与教育大数据，加强对教育资源配置、学生发展状态、教师队伍建设、学校运行情况等的动态监测与综合分析，推动教育治理从经验判断向数据支撑转变，从事后管理向过程干预转变。尤其在促进教育公平方面，人工智能能突破时空限制，推动优质资源跨区域流动，为农村地区、薄弱学校、特殊群体提供更精准的支持，让教育公共服务更加普惠、可及、均衡。

第四，用人工智能支撑科研范式变革。大模型、智能体、知识图谱等技术，可帮助科研人员从海量文献、实验数据和复杂系统中发现关联、提炼规律、生成假设，极大提升科学研究的效率与深度；同时，通过模拟推演、方案生成、实验优化与结果评估，助力破解传统研究方法难以应对的复杂问题。对教育领域而言，人工智能通过整合多源数据、强化智能分析、提升研究效率，能为揭示学生成长规律、教学改进规律与教育治理规律提供更科学的支撑。

为人工智能教育深度应用筑牢根基

人工智能赋能教育，应用场景是突破口，基础条件是保障，规范发展是底线。《行动计划》同步部署了算力、数据、模型、平台、安全等基础性工作，强调以扎实底座支撑广泛应用，以规范管理保障健康发展。

一是加强基础能力建设。加快建设国家教育智能算力服务平台，完善教育专用数据资源体系，推动教育大模型研发与应用，构建安全可信、开放共享、协同高效的智能教育基础环境。需特别注意的是，教育数据具有高度敏感性，教育模型也带有鲜明的育人属性，必须坚持高质量语料、高水平评测、高标准准入，确保人工智能教育应用符合教育规律、体现价值导向、服务学生成长。

二是强化教师能力建设。将教师智能素养提升置于重要位置，完善教师培训体系，提升教师利用人工智能开展教学设计、学情诊断、资源开发、评价反馈与学生指导的能力。同时，需避免将人工智能简单变为教师的新负担，真正让技术服务教师、成就教师、发展教师。

三是坚持普惠公平导向。优先支持农村地区、边远地区、民族地区与薄弱学校提升智能教育基础条件，推动优质数字资源、智能教学工具与在线学习服务向基层延伸。对特殊教育、家庭教育、终身教育等领域，需提供更适配、包容、便捷的智能支持，让不同地区、不同群体都能共享人工智能教育发展的成果。

四是守牢安全伦理底线。教育场景涉及未成年人保护、个人信息安全、数据权益、算法推荐、内容生成等重要问题，必须坚持智能向善、审慎规范。应健全人工智能教育应用安全防护体系，完善教育大模型安全审核、应用评估、风险预警与退出机制，加强对进校园应用的规范管理。人工智能与教育融合越是深入，越要坚持以人为本，防止技术依赖、算法偏见、数据滥用与价值偏差，确保技术始终服务于人的全面发展。

推动“人工智能+教育”是一项长期性、系统性工程。需坚持统筹谋划、试点先行、场景牵引、协同推进，形成政府引导、学校主责、企业参与、社会支持的良好生态，同步加强标准规范与质量评估，推动人工智能教育应用健康有序发展。

面向未来，应以《行动计划》为牵引，坚持育人为本、应用为王、智能向善，加快推动教育理念、教学模式、治理方式与服务体系的深层变革，为促进教育科技人才一体发展提供更加坚实有力的支撑。

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