摘要：联合国教科文组织（UNESCO）在《人工智能与未来教育 AI and the future of education: Disruptions, dilemmas and directions》（2025）【点击“阅读原文”获取引英文版报告】中，通过全球学者、
联合国教科文组织（UNESCO）在《人工智能与未来教育 AI and the future of education: Disruptions, dilemmas and directions》（2025）【点击“阅读原文”获取引英文版报告】中，通过全球学者、教育者和政策制定者的集体对话，系统分析了人工智能（AI）对教育的颠覆性影响、核心矛盾与伦理困境，并提出了以“公平、正义、人类尊严”为核心的未来方向。该研究强调，AI在教育中的渗透并非单一叙事，而是充满矛盾的多维度进程，既可能成为促进教育公平的工具，也可能加剧全球不平等；既可能重塑教与学的本质，也可能威胁教育的公共属性与人文内核。我们从AI对教育当前影响、核心矛盾与未来路径三方面，结合具体案例展开阐述。
UNESCO指出，生成式AI的兴起标志着教育史上的“又一次重大断裂”——机器不再是被动工具，而是成为“互动主体”（interactive actors），如个性化导师、情感陪伴者甚至数字教授，这彻底重塑了“学习”与“教学”的定义。这种影响呈现出显著的双重性：
AI技术为教育带来了前所未有的可能性，尤其在资源匮乏地区和边缘化群体中展现出变革潜力。
长期以来，“个性化学习”因成本高、难度大而难以普及，AI技术通过动态调整学习节奏、提供即时反馈和多语言支持，首次实现了规模化落地。例如，文档中提到“加纳一名儿童通过WhatsApp上的AI tutor练习代数”，AI系统能根据其答题速度和错误模式，自动生成针对性习题，弥补教师资源不足的短板。在韩国某大学，“AI教授分身”可跨语言授课，将优质教育资源辐射至非母语学生，打破了地理和语言壁垒。UNESCO认为，若基础设施条件允许，AI有望为每个学生、教师和教育管理者提供“个性化助手”，这与教育2030议程中“确保全纳、公平的优质教育”（可持续发展目标4）高度契合。
对于残障群体，AI辅助技术展现出独特价值。例如，针对听障或重听学习者的“多模态AI字幕系统”（如AR眼镜实时生成手语翻译），可帮助其克服课堂沟通障碍。在印度农村地区，AI驱动的离线教育终端（无需稳定网络）为女童提供了数学和科学辅导，一定程度上缓解了性别教育资源分配不均的问题。UNESCO特别强调，AI在“语言包容性”上的突破——如支持非洲斯瓦希里语、东南亚高棉语等低资源语言的学习工具——为保护文化多样性和促进母语教育提供了新路径。
AI的渗透也暴露了教育系统的深层脆弱性，其风险不仅是技术层面的，更涉及社会结构与伦理层面。
全球约三分之一人口仍处于离线状态，而先进AI模型（如GPT-5、Gemini）的使用依赖高价订阅、高性能设备和稳定电力，这导致“技术 access 不平等”进一步固化。文档中提到，欧美学生可通过AI生成论文提纲、获取个性化科研建议，而撒哈拉以南非洲的学生连基础在线教育平台都难以访问。更隐蔽的是“知识霸权”：主流AI模型训练数据以英语和西方文化为主，可能将非西方知识体系边缘化。例如，某历史学习AI工具在描述非洲殖民史时，过度强调“欧洲文明传播”，忽视本土反抗叙事，这被学者批评为“数字时代的文化殖民”。
AI的“便捷性”可能导致学生“认知卸载”（cognitive offloading）——依赖AI完成写作、计算等任务，削弱批判性思维和深度反思能力。UNESCO引用实证研究显示，频繁使用AI生成作业的学生，其原创性写作能力和逻辑推理得分下降15%-20%。此外，AI“情感陪伴”（如英国青少年向AI倾诉焦虑）虽能提供即时支持，但可能替代真实人际关系，导致共情能力退化。文档中尖锐指出：“教育的‘慢’——深度思考、人际连接、情感共鸣——正是AI难以复制的核心价值，却被商业AI模型的‘效率至上’逻辑所威胁。”
UNESCO强调，AI与教育的融合并非“技术适配”问题，而是“价值选择”问题。当前最突出的矛盾在于：教育作为“公共产品”与AI作为“商业工具”的目标冲突，以及技术理性主导与人文关怀缺失的张力。
全球教育AI市场规模预计2030年突破3000亿美元，商业巨头（如微软、谷歌、字节跳动）通过提供“智能教育平台”“AI测评系统”等产品，逐渐渗透教育决策。UNESCO批判指出，这些企业的核心目标是“数据积累”和“市场垄断”，而非教育公平。例如，某AI教育平台要求学校提供学生出勤率、成绩、家庭背景等数据以“优化算法”，实则为定向推送广告和课程付费服务铺路。更严重的是，“教育私有化”风险——部分国家将AI教育工具采购外包给企业，导致政策制定被商业逻辑绑架，偏离“教育作为人权”的根本原则。
AI在教育中的大规模应用引发了一系列未解决的伦理问题：
数据隐私学生的学习行为、情感表达（如通过摄像头分析课堂专注度）被AI系统采集，可能沦为企业牟利工具或政府监控手段。文档中提到，某拉美国家推行的“AI校园安全系统”因过度收集学生生物特征数据，引发家长和人权组织抗议。算法歧视AI模型可能复制社会偏见。例如，某美国大学的AI招生系统对“女性”“少数族裔”申请者自动降分，因其训练数据中历史录取记录存在性别和种族偏差。UNESCO强调，“算法中立性”是神话——技术设计本身即嵌入价值判断，若缺乏多元主体参与，AI将成为“固化不平等的新工具”。教育主权AI教育内容的生产权逐渐集中于少数科技公司，可能削弱国家对课程的掌控。例如，某东南亚国家发现，其采购的AI历史课程中，涉及领土主权的内容与本国教科书冲突，但因技术依赖无法自主修改，暴露了“数字殖民”对教育主权的侵蚀。UNESCO明确提出，AI与教育的融合必须以“教育的公共属性”为前提，核心是“将技术置于伦理框架下，而非让伦理适应技术”。其研究成果提出了三大关键方向：
UNESCO以《人工智能伦理建议书》（2021）和《生成式AI在教育与研究中的指导方针》（2023）为基础，推动“伦理设计”（ethics-by-design）原则，要求AI教育工具必须满足：
人权优先将“数据最小化”“知情同意”“算法透明”作为硬性标准，禁止利用AI进行歧视性分类或监控。例如，欧盟依据UNESCO框架推出的《AI教育法案》规定，学生有权查看AI测评系统的评分逻辑，并可要求人工复核。包容性设计确保AI工具考虑语言、文化、残障等多元需求。例如，针对非洲多语言环境，UNESCO支持开发“低资源语言AI学习模型”（如基于斯瓦希里语的数学辅导系统），并要求其训练数据包含本土知识体系（如传统草药医学、口述历史）。教师主导权AI应作为“教师助手”而非替代者，其功能需由教师参与设计。例如，肯尼亚教师联盟与UNESCO合作开发的“AI备课平台”，允许教师自主上传本地案例（如马赛族游牧经济），修正AI生成的标准化教案，确保内容与学生生活经验关联。面对AI对传统教育模式的冲击，UNESCO提出“教育目标的范式转移”——从“掌握标准化知识”转向“培育AI无法替代的人类能力”，包括：
批判性思维与元认知教育需教会学生“辨别AI生成内容的可靠性”，例如通过“AI文本溯源训练”（分析某篇文章的逻辑漏洞、数据来源和偏见倾向）。文档中提到，芬兰某高中开设“AI素养课”，学生需对比AI生成的“气候变化报告”与IPCC官方报告，找出其中的简化和误导。伦理判断与责任意识通过“AI伦理模拟”（如设计一个可能加剧性别偏见的招聘AI，让学生讨论如何修正算法），培养其对技术社会影响的敏感度。UNESCO特别强调“全球公民教育”，引导学生认识到“AI的公平使用是全人类共同责任”。社会情感能力强化师生互动、小组合作和社区服务，例如印度某学校将AI用于数学练习，同时要求学生每周参与“老人数字扫盲”，通过真实人际连接弥补AI可能带来的情感疏离。UNESCO认为，AI教育的未来不能由科技公司或少数国家主导，而需建立“全球知识 commons”，确保边缘化群体的声音被听见。其具体行动包括：
“AI教育全球联盟”联合120个国家的教育部门、高校和民间组织，共享AI教育工具的开源代码和本地化案例。例如，巴西“AI教育 unplugged”项目将离线AI学习终端与本土社区知识结合，帮助亚马逊原住民儿童学习葡萄牙语和传统生态知识，该模式已被推广至肯尼亚和孟加拉国。“青年AI伦理实验室”让学生、教师和开发者共同参与AI教育工具的测试与改进。例如，南非开普敦大学的实验室中，听障学生与工程师合作优化“AI手语翻译系统”，使其更符合南非手语的语法习惯（如空间指向和面部表情）。“算法审计公共数据库”公开AI教育工具的偏见检测报告，供公众监督。例如，UNESCO对某款全球使用的AI作文评分系统进行审计，发现其对非英语母语者的语法错误过度惩罚，推动开发者更新模型以降低语言歧视。UNESCO的研究成果深刻揭示：AI与教育的关系，本质上是“人类如何定义自身未来”的命题。技术本身并无善恶，但其影响取决于“谁在设计、为谁设计、基于何种价值观设计”。文档结尾引用联合国教科文组织教育助理总干事Stefania Giannini的话：“教育的未来必须是‘AI赋能’而非‘AI主导’——我们要让AI服务于教育的公共使命，而非让教育沦为AI商业扩张的试验场。”
这一愿景的实现，需要全球教育者、政策制定者和公民的集体行动：既要拥抱技术带来的可能性，更要坚守教育的本质——培养“有尊严、有担当、有温度”的人，而非“适应AI时代的工具”。正如文档中反复强调的：“教育的终极目标，永远是‘人的自由全面发展’，这一点，AI永远无法替代。”
来源：智慧教育胖胖老师一点号
