党校学员“两带来”丨构建人工智能时代教育新生态

摘要：当前，互联网、大数据与人工智能等新一代信息技术集群正在推动人类生产生活各个领域的结构重组和流程再造，也正在改变教育的组织模式和服务模式。习近平总书记指出，“人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力，正深刻改变着人们的生产、生活、学习方式，推动人类社会

【作者简介】黄荣怀，北京师范大学智慧学习研究院联席院长

当前，互联网、大数据与人工智能等新一代信息技术集群正在推动人类生产生活各个领域的结构重组和流程再造，也正在改变教育的组织模式和服务模式。习近平总书记指出，“人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力，正深刻改变着人们的生产、生活、学习方式，推动人类社会迎来人机协同、跨界融合、共创分享的智能时代”，要“积极推动人工智能和教育深度融合，促进教育变革创新”。当前，全球正处于迈向智能“技术奇点（Technological Singularity）”的临界阶段。被誉为“人工智能之母”的李飞飞教授指出，随着人工智能逐步具备对复杂物理世界的预测与操作能力，技术发展将引发类似“寒武纪大爆发”的变革。这一判断反映出，人工智能的能力边界正在不断拓展，其系统性重塑的潜力已显现于各行各业。DeepSeek作为近年来最具“现象级”影响力的开源模型之一，凭借与国际顶尖模型媲美的性能和显著低廉的训练成本，在全球产业链中引发强烈反响。同时，大模型电视、AI手机、智慧家居等产品广泛普及，以具身化、生态化、场景化的方式渗透并重构人类生活的诸多领域。

正因如此，智能时代的教育并不是简单的工具升级，而是涉及教育理念、目标、内容、环境、范式等的整体性变革。人工智能如何影响教育引起全社会的持续关注，期盼、迷茫、担忧等多种情绪交织并存。如何正确认识和把握人工智能融入教育引发的观念转变与生态重塑，推动人工智能合理、有序、安全地融入教育，是政策制定者、教育研究者、教育实践者的普遍关切。

一、人工智能技术正倒逼教育领域的系统变革

颠覆性技术加剧国际竞争与社会转型。当前，全球科技创新进入空前密集活跃的时期，新一轮科技革命和产业变革正在重构全球创新版图、重塑全球经济结构。持续迭代的颠覆性技术深刻影响着国家前途命运和人民生活福祉。首先，技术快速发展已成为不可逆转的潮流。人工智能、量子计算、生物技术等新技术正集群式、持续性、全方位地融入生产生活，其影响已在一定程度上超出了人类预期，超过了社会、经济与政治等领域的适应能力，甚至可能会超出人类直觉的感知预测范围，为国际竞争带来新的变数。其次，人工智能是现阶段国际竞争的焦点。面对科技创新发展新趋势，世界主要国家都在寻找科技创新的突破口，在人工智能领域制定了国家战略规划，将加快发展人工智能作为占据全球科技竞争主动权的抓手。最后，技术的进步正倒逼社会的全面转型。颠覆性技术的倒逼机制正逐渐融入产业结构、就业市场、生活方式与社会治理等方方面面，深刻改变社会的运作方式和结构。世界经济论坛发布的《未来工作：大语言模型和工作》白皮书认为，收银员和文员等以重复性工作为特点的职业最有可能受到人工智能的影响，其多达81%的工作任务可以实现自动化。正因此，人工智能对教育的深远影响早已超越技术工具范畴，成为事关国家战略、民族未来的系统性工程。

教育作为科技与人才之间的桥梁，在人工智能时代肩负着前所未有的历史使命，必须识变、应变与求变。在目前的教育变革过程中，我们可以明显观察到一个趋势：教育系统正处于从被动接受外部变化转向主动适应并推动内部变革的关键阶段。这种转变标志着教育的“自我觉醒”，意味着教育体系不仅仅是技术和资本等外部驱动的应变者，更是变革的主导者。首先，高等教育正处于变革前沿。高等教育机构正快速整合新技术，不仅以AI助教和智联学习环境等手段改变教学内容的传递方式，促进教学组织形式的创新，还在积极推动跨学科研究和学习，利用AI革新科学研究范式。其次，职业教育的变革需求更为迫切。随着市场对技能劳动力的需求持续上升，职业教育成为连接教育与就业的关键桥梁。教育机构和政府部门正在增加对职业教育的投资，强化与行业的合作，以确保课程内容与市场需求适应性联结。再次，基础教育在强有力的政策引导下，正稳步推进教育数字化转型。各级政府正通过制定有利政策和提供资金支持，推动基础教育的数字化转型，包括建设并应用智慧教育平台、利用大数据和人工智能优化教学和管理过程、强化师生数字素养培训等。

需要清醒认识到的是，教育系统仍然面临诸多难以逾越的现实挑战。第一，资本推进方式与教育内在逻辑之间的矛盾。对于人工智能等技术在教育中的应用，资本加速了资源的聚集与技术的推广，但其追求快速回报的特性可能扭曲教育的公益性质和长期发展目标。第二，技术全面应用与教育评价灵活性之间的矛盾。学生需拥抱并适应技术的快速发展，但其在享受技术便利的同时，易形成过度依赖甚至不当使用的现象，如直接借助人工智能完成作业的行为，对教育评价体系构成挑战。第三，“标准化教育”与学生发展需求之间的矛盾。当前学校的“主流”人才培养模式仍然沿用源自工业时代的“标准化教育”，忽视学生对学习的决策权，难以满足学生全面发展的需求。第四，教学行为惯性与教学方式创新之间的矛盾。规模化教育往往难以在教学过程中有效兼顾学生的差异性，极有可能选择继续沿用“轻车熟路”的传统教学方式。第五，传统人才培养方式与社会需求之间的矛盾。面对人工智能技术的快速迭代以及社会需求的持续更新，学校教育中依旧存在课程内容预设且滞后、学习环境单一而封闭、跨学科综合能力培养不足等问题，导致学校教育与社会现实脱节、人才培养与社会需求错位，形成结构性供需矛盾。

二、人工智能的多维度融入正加速教学观念的转变

《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》明确要求建设学习型社会，以教育数字化开辟发展新赛道、塑造发展新优势，其中非常重要的任务之一就是促进人工智能助力教育变革。随着人工智能持续融入教育教学，无论是教师、家长，还是社会各界，都需积极适应教育教学理念的变革，包括关于知识、学习、课程和教学等认识的根本性改变，即智能时代教育教学的“新四观”。

众创共享的新知识观。智能时代的知识具有显著的群智性，强调知识是人和人工智能通过与所处环境的交互而获得的信息或进行的生成性意义建构。从知识生产的角度，人与智能技术协同生产知识，每一个个体都成为知识生产者与传播者，包含通过神经网络、社会网络和概念网络等进行“联邦学习”而生成的关联性知识，通过身体机能和所处技术环境互动“具身认知”生成的情景性知识，以及结合深度学习和强化学习等机器学习形成的规则性知识。

智联建构的新学习观。在智联融通的学习环境中，数字技术为各种学习情境的创生提供了无限可能，多元空间互联和跨空间流动所带来的碎片化与动态化，需要学习者更加能动地进行深度学习。学习者应从“被动接受”转向“自我驱动”，从自身发展出发，将个人成长和人类生存与发展紧密结合，并肩负起相应的社会责任，通过主动与同伴、教师，以及与各类智能体的协同建构活动，来获取知识和技能。

融通开放的新课程观。智能时代的课程从单一孤立、完全预设的群体性课程走向综合多样的个体式课程，形成更加综合、衔接、融通的课程体系。人工智能大模型、虚拟仿真实验与开放性数字资源等将推动课程边界由封闭走向开放，课程内容由碎片化走向网络状、结构化，课程结构从分科式走向融合式、情境化，支持以学生为中心定制课程，实现精准、适时、个性化的学习路径导航和资源推送。

人机协同的新教学观。智能时代的教师主要以育人为主，人工智能等技术将补充、增强和延伸人类教师的能力。教师将从知识的传授者转变为学习情境的建构者、学习活动的组织者和引导者。

三、人工智能的多场景深度应用正催生智慧教育新形态

智慧教育是教育数字化转型的目标形态。《中国智慧教育白皮书》提出，2025年是智慧教育元年。人工智能正在迭代知识生产与传播方式，大幅提升知识更新速度，彻底改变传统教育的方法与底层逻辑。人工智能驱动下的教育变革，除了对原有教学管评研等流程及业务的优化，更体现在对传统教育要素的重构，催生智慧教育新形态。

人机协同作为未来教育教学的常态已初现端倪。相较于以往低智能化、弱适应性的辅助性技术工具，近年来机器智能水平持续跃升，人机交互模态范围进一步扩大，现有教学要素、流程和场景业务将不断改变，逐渐形成人机协同教育教学的样态。一是多元跨域的人机“协同教学”。数字化技术融入教学环境，使得教学实践开始进入由人机共存、多维交互的多元智能协同场域，教学活动的实践边界得以扩展，同时促进教学结构从“师—生”二元结构向“师—生—机”三元结构过渡发展。二是双向赋能的人机“协同学习”。以人工智能大模型为代表的新一代信息技术的教育应用也将为学习者提供更拟人化、智能化、多模态的人机交互方式，使得技术可以通过扮演不同的教学角色为学习者带来全新的沉浸式学习体验。这一过程也将改变个体学习的发生机制，使得学习发生在多轮人机交互的协同过程中，实现人机智能的互补增强。三是安全可信的人机“协同决策”。通过构建跨场景的数字化平台和工具，促使教学决策走向循证决策和人机协同的高层次水平，实现更加科学化和精准化的教育教学决策。

在人机协同教育教学形态持续演进的同时，人工智能全方位改变教育内容、模式、治理和形态，逐渐构建面向未来的教育体系。本质上讲，智慧教育，“慧”从师出；智能教育，“能”自环境；未来教育，“变”在形态。一是智慧协同的未来教师。教师既要保持人类教师的主体性价值与角色能动性，还要特别关注对学生的情感补位，依据学生的学情、兴趣和品性等在教学中保持灵活性。在教学活动中，鼓励学生主动输出、表达自己的观点，通过项目式学习、团队协作等形式，培养他们的实践能力和创新精神。二是沉浸重构的未来课堂。人工智能、大数据、虚拟仿真等有机融入教学过程，将丰富课堂要素，突破时空界限、重构师生结构、重塑学习场景。通过模块化课程集群、敏捷化学习小组与开放式成果评估，搭建沉浸式场景，重构教学流程与环节，更好启发学生参与知识建构，培育真实世界中复杂问题解决能力。三是智能响应的未来学校。人工智能技术深度融入管理、服务、评价等各环节，学校的形态与内涵也将发生演变。一方面是利用人工智能推进治理优化，增强校园态势智能感知能力，实现动态监测、实时反馈、主动响应、敏捷治理。另一方面，利用人工智能创新评价工具，实现教学全过程、发展全要素伴随式数据采集与分析。四是智联融通的未来学习中心。大模型部署、智能体定制以及多智能体的协同，有助于图书馆、实验室、教室等各种设备、环境与人进行联结与数据流动，形成全面感知、虚实融通、智能交互的智联学习空间。

四、有效构建可持续发展智慧教育生态的关键举措

整体上看，当前人工智能驱动的教育系统变革效果的社会显示度仍然不高。尽管科技赋能的价值已在促进公平、保障连续性、提升效率等多个维度显露，但其优势尚未在教育领域各个层面与环节充分展现。应对技术革新的持续加速，需通过多元主体的协同努力，构建更加智能、灵活、高效的智慧教育生态，让人工智能的教育效益真正惠及每一个个体。

优化适合学校使用的智能技术供给产业链。面对人工智能不断介入教育实践的冲击，需从产业生态、协同研发与准入监管三个维度系统布局，打造具有高教育适配性的智能教育产品，服务学校这一教育变革前沿阵地的高质量教育教学实践。一是支持教育科技产业生态链建设，打造智慧教育体系化行业解决方案。以真实教育场景需求牵引教育科技领域的上下游厂商有效协同，共建教育科技平台生态的合作网络，强化在算力、通信网络、数据存储等方面的基础设施建设，以及在尖端芯片、机器人、人工智能算法等方面的前沿技术攻关，形成智慧教育行业解决方案，共同求解个性化、大规模、高质量的教育“不可能三角”。二是推动校企间产学研深度融合，协同研发具有高教育适配性的智能技术产品。针对各级各类义务教育学校、特殊教育学校、职业院校和高等院校等正式教育场景的不同教学目标、课程内容和学习特点的特定需求，以校企协同联动方式开展研究项目合作、机构共建、人才培养等产学研深度融合的方式，解决教育领域的“痛点”问题，打造具有高教育适配性的智能教育产品。三是健全智能产品校园准入机制，完善数字化标准体系。根据人工智能应用场景开展智能教育产品的分级分类管理，在审查、监管、问责等方面建立规范体系，同时构建人工智能应用的学校实践指南，做好智能产品校园引入的风险防范；完善可量化、可监督、可比较的智能教育产品质量标准或规范体系，包括技术标准、质量标准、服务标准等。

以场景驱动分类推动智联学习环境的建设。智能时代学与教的变革往往发生于课堂之外，应超越课堂的局限。学习不再局限于45分钟课堂，而是由广阔社会生活中的真实情境触发和驱动，学习内容与形式紧密围绕场景需求。第一，深化场景理解与需求牵引。深入调研教育主体、各类环境（学校、场馆、企业、社区、家庭）及信息化基础设施现状。聚焦真实场景中的核心学习需求、关键挑战与可用资源，精准定义和表征应用场景，避免脱离需求的技术堆砌。第二，构建跨界协同的智联学习环境生态。积极引导多元主体—学校、社会机构如科技馆、博物馆、图书馆、企业、社区组织、家庭，共同参与学习环境的设计、建设、资源供给与持续运维。推动教室、学校、场馆等学习环境智能化改造，建立统一的数据标准与接口协议，打通各系统间的信息壁垒，实现跨平台、跨终端的无缝衔接与资源共享，创设虚拟现实与真实情境、正式教育与非正式教育有机融合的学习空间，为学习者提供连通性和情境性的学习体验。第三，探索提供主动智能的学习服务。利用人工智能实现学习者在多元场景间学习行为、过程数据、成果反馈的记录、融通与分析，依据学习者的学习需求、认知偏好和兴趣范围，提供自适应的学习服务。

全面提升教育管理者及师生的数字胜任力。有效应对智能时代社会转型期的复杂性和不确定性，核心在于提升教育主体在智能时代的适应性能力，增强其数字胜任力。一是发展教育管理者的数字领导力。数字化领导力表现为数字时代的领导者或管理者吸引和影响追随者、利益相关者，并持续推动实现数字教育变革的一种群体力量。它要求管理者具备前瞻性的数字战略意识，并积极主动拥抱数字变革和创新，致力于在全社会范围内推进数字教育变革。需实施面向教育行政官员、校长和其他教育管理者的数字化领导力发展项目，以支撑教育战略规划制定、教育资源平台建设和运维以及循证教育决策等。二是鼓励教师积极开展人机协同教学实践。教师与智能技术相处存在“觉醒—体验—实践—传播”四个境界，需要开展教研助力教师专业发展和素养提升。三是依据技术发展趋势与社会需求，动态构建智能时代学生关键能力图谱。与国家学生发展核心素养进行关联，明晰不同年龄段学生基础能力、高阶思维、AI素养要求与培养策略。同时，引导学生转变学习方式，重点关注面向复杂真实问题解决的项目学习、基于协同知识建构的人机协同学习、基于职业生涯导向的自我驱动学习和面向终身学习能力提升的个性化学习。

全社会协同支持学校探索数字教学法。在智能时代，学校仍然是教育的主阵地，课堂是学校教学的核心地带，是教学育人的主要渠道。课堂数字化教学创新的根本目的在于推动学生深度学习和课堂有效教学。一是技术赋能的深度学习，引导学习者有效利用数字资源和工具提升学习效果；二是可信、可靠、智联、融通的数字学习环境，增强学与教的体验；三是循证导向的教学实践，以可解释性证据基线来践行以学习者为中心的理念；四是人机互信的协同教育，促进教学中人机合作互动的效能叠加释放。

强化数字教学法的研究与实践是一个涵盖理论建构、实证检验、实践落地的全方位过程。一是理论研究。需在数字环境、数字资源与工具、有效实践等核心考量点的基础上，进一步细化目标、原则、方法、评价、实施路径等方面的内容，探索构建适用于智能环境下的新型教学模式与策略理论框架。二是实证探索。旨在探究数字教学法在优化学习过程、提升学生素养、减轻教师负担等方面的影响效应与内在机制。三是实践应用。开展覆盖不同学科领域的数字教学法实践项目，设立区域数字教育创新共同体，挖掘操作性强且易于推广的实施范例，探索形成针对不同情境的数字教学法实践指南。四是优化评价。为了促进深度学习，特别需要关注教学评价方式的转变。例如，注重培养学生的“双核”素养，即基本的听说读写能力和利用技术学习与创新的能力，鼓励学生在完全没有技术参与的传统课程和充分利用智能技术工具的现代课程之间交替学习。

持续开展教育系统变革的人工智能社会实验。为应对科技的迅猛发展和社会问题的日益复杂化，需开展长周期、宽领域、多学科社会治理实验，覆盖教育、养老、城市管理、卫生健康与社区治理等多个关键领域。其中，以DeepSeek为代表的人工智能以前所未有的速度、广度与深度渗透于教育领域，并逐渐成为常态。可以说，我们正处于覆盖亿万师生、牵动全教育系统的超大规模社会实验之中。在这一复杂进程中，普遍存在“高估人工智能即时效应、低估长期影响”的认知偏差。根据联合国教科文组织的《全球教育监测报告2023》，技术赋能教育的证据往往有效性与时效性不足，包括市场逻辑往往推动了对教育技术作用的过度渲染、教育领域中关于技术对学习成效影响的证据混杂不一、研究和评估跟不上技术的更新趋势且缺乏长周期的观察等。因此，构建科学的证据评估体系已成为智能教育发展的核心命题。

面向未来，人工智能凭借其强大的数据处理能力、高度自动化和自适应能力等，能够有效支持证据链建构，这为挖掘教育系统的演化规律提供了重要基础。一是设立专门负责人工智能效应评估和研究的官方或半官方机构，吸纳各类参与者进行独立公正的研究，构建“证据成熟度与可信度等级”，将短期效果（如学习效率提升）与长期价值（如创新思维培养）纳入分层评估体系。二是建立人工智能教育社会实验的证据链平台，一方面，动态可视化呈现不同主体与类型的社会实验开展现况；另一方面，持续更新研究证据，持续观察、衡量技术对学生、教师、学校的综合影响，为教学实践提供有效且及时的参照。三是探索人工智能赋能的教育数字孪生系统，通过数字孪生技术预演不同技术应用场景的教育效应，揭示教育变革演化机理，弥补传统实证研究的周期局限。