司林波：“人工智能+教育”的現狀、挑戰(zhàn)與進路

“人工智能+教育”是將人工智能技術深度融入教育領域的一種新型教育模式，它為教育領域帶來了革命性的變革，同時也伴隨著一系列挑戰(zhàn)。西北大學公共管理學院司林波教授在《國家治理》撰文指出，“人工智能+教育”的推進，需要在技術應用上堅持技術祛魅與技術化歸相結合，在數據安全與隱私保護方面要注重數據運作與規(guī)范管理相配合，以降低安全風險。同時，在教育價值實現層面上，要回歸教育本質，確保技術服務于教育過程，而非主導或取代教育過程，并探索多元化的人才培養(yǎng)模式。此外，還需提升教師教學與學生自主學習能力，以適應教師和學生角色的轉變，并通過優(yōu)化教育資源配置、縮小技術勢差，促進“人工智能+教育”背景下資源共享的實現。

△ 點擊標題查看全文

斯坦福大學發(fā)布的《2024年人工智能指數報告》指出，2023年全球發(fā)布的新的大型語言模型的數量比前一年翻了一番，人工智能越來越多地被公眾使用，并對生產力提升和就業(yè)市場產生了深遠影響。作為發(fā)展新質生產力的重要引擎，人工智能正逐漸滲透到教育的各個環(huán)節(jié)，引領著教育行業(yè)的創(chuàng)新與變革。2024年政府工作報告明確指出要深化大數據、人工智能等研發(fā)應用，開展“人工智能+”行動。這無疑為“人工智能+教育”的發(fā)展提供了強有力的政策支持和方向指引。如何充分發(fā)揮人工智能在教育領域的優(yōu)勢，并應對由此帶來的挑戰(zhàn)，成為亟需深入探討的重要課題。

“人工智能+教育”的內涵與特征

“人工智能+教育”的基本內涵

在當今數字化時代，以ChatGPT為代表的自然語言處理模型以及最新的視頻生成模型Sora等前沿技術的涌現，正深刻地揭示出人工智能（AI）在教育領域的無限潛力和廣闊前景。這些先進技術的出現，不僅預示著教育領域即將迎來一場由人工智能驅動的革命性變革，也為實現更高質量、更個性化的教育提供了強有力的技術支持。在這一背景下，研究和應用“人工智能+教育”的新模式顯得尤為重要和迫切。

所謂“人工智能+教育”，是一個綜合性的概念，它指的是將人工智能技術深度融入教育領域，通過智能化的手段來優(yōu)化教育環(huán)境，從而推動傳統教育模式、教學方法和學習體驗發(fā)生根本性變革的一種新型教育模式。從狹義上來說，“人工智能+教育”意味著利用人工智能技術來輔助教學、管理、評估和反饋等各個環(huán)節(jié)，以實現更高效、更個性化的教育服務。從更廣義上講，“人工智能+教育”不僅僅局限于技術層面的應用，更代表著一種教育理念和教育模式的革新。它強調以學生為中心，充分利用人工智能技術來滿足學生的個性化需求，不斷提升學生的學習效果。同時，“人工智能+教育”也要求教育者不斷更新教育觀念，提升自身信息素養(yǎng)，以適應新時代教育發(fā)展的需求。

“人工智能+教育”的主要特征

通過深度融入人工智能技術，教育領域正在迎來教育生態(tài)和學習范式的革新，并呈現出鮮明的時代特征。可以說，“人工智能+教育”的發(fā)展，不僅改變著傳統的教育方式和學習體驗，也為教育模式的變革與創(chuàng)新提供了持續(xù)動能。

新場景教育：延展教育的深度和廣度。隨著“人工智能+教育”的深度融合，傳統的教育模式正在被重新定義，教育的邊界也在不斷被拓寬。“人工智能+教育”通過構建新型教育場景，極大地延展了教育的深度和廣度，打破了教育的時間和空間限制。借助人工智能技術，學習者可以隨時隨地通過在線學習平臺進行學習，通過智能輔導系統能夠獲得即時的學習反饋和答疑解惑，通過模擬仿真學習系統獲得對知識的更深入理解，大大提高了學習深度和學習效率。

個性化學習：實現教育資源的精準匹配。個性化學習是“人工智能+教育”的基本特征之一，也是其優(yōu)勢所在。借助人工智能技術能夠全面、準確、及時地收集學習者的學習軌跡，掌握學習者的學習偏好，從而通過精準計算，為學習者提供定制化的學習服務，實現學習者的興趣、能力與學習資源和學習方式的精準匹配，提升學習效率和效果。

自適應調整：賦能學習過程的動態(tài)適應。自適應性是“人工智能+教育”的重要特征。“人工智能+教育”所具備的自適應調整能力，可以根據學習者的學習進度和反饋，動態(tài)地調整學習的內容和難度，使得學習者始終在最適合自己的學習方式和學習難度區(qū)域內學習。此外，自適應調整還可以幫助學習者發(fā)現自己的學習盲點和薄弱環(huán)節(jié)，及時查漏補缺，進一步提升學習效果。

沉浸式體驗：持續(xù)催生教育創(chuàng)新動能。在“人工智能+教育”這一新場景教育模式下，沉浸式體驗正逐步成為催生教育創(chuàng)新的重要引擎。“人工智能+教育”通過結合先進的虛擬現實（VR）和增強現實（AR）技術，創(chuàng)造沉浸式的學習環(huán)境，將抽象知識具象化，為學習者提供身臨其境的學習體驗，使得教育過程更加生動、形象。在這種環(huán)境中，學習者不僅可以更加直觀地理解和掌握知識，而且能夠更深入地探索和體驗所學知識，進而有效激發(fā)學習者的創(chuàng)造力，為教育創(chuàng)新提供源源不斷的創(chuàng)新動能。通過持續(xù)催生創(chuàng)新動能，“人工智能+教育”也將不斷推動教育模式的變革和創(chuàng)新，以動態(tài)適應新時代教育發(fā)展的變革性需求。

“人工智能+教育”的發(fā)展現狀

人工智能與教育的結合，無論是從供給側還是需求側，都為教育領域帶來了深遠的影響。

供給側視角：政策供給與技術應用不斷推動“人工智能+教育”創(chuàng)新發(fā)展

人工智能技術的不斷進步為其在教育領域的應用提供了條件，人工智能相關法律法規(guī)和政策的逐步跟進為“人工智能+教育”的發(fā)展提供了保障，也使得人工智能技術在教育領域的應用也日益廣泛和深入。因此，政策供給與技術賦能是從供給側視角分析“人工智能+教育”發(fā)展的基本維度。

人工智能相關政策法規(guī)推動教育創(chuàng)新。鑒于人工智能技術的迅猛發(fā)展，亟須相應法律法規(guī)和政策的出臺以規(guī)范并促進人工智能的發(fā)展與應用，也包括在教育領域的應用。2023年11月，在首屆世界人工智能安全峰會上，包括中國、美國、英國和歐盟在內的與會方代表達成了《布萊切利宣言》，強調促進人工智能安全方面的全球合作對于降低人工智能引發(fā)災難性風險的重要性。2023年12月，歐洲議會、歐盟成員國和歐盟委員會就《人工智能法案》達成初步共識。這意味著全球首個綜合性的人工智能法律框架的誕生，其目的在于強化對人工智能技術演進及其實踐應用中的風險管理與控制。我國為推進人工智能技術的健康發(fā)展，相繼發(fā)布了《新一代人工智能倫理規(guī)范》（2021）、《生成式人工智能服務管理暫行辦法》（2023）等一系列政策文件。2024年政府工作報告首次提出開展“人工智能+”行動，這一創(chuàng)新性表述不僅凸顯了人工智能技術在國家發(fā)展戰(zhàn)略中的重要地位，同時也預示著教育領域及各行各業(yè)將迎來更深層次的變革。這些政策的制定和實施，不僅為人工智能技術在教育領域的應用提供了規(guī)范指引，也為其長遠發(fā)展營造了積極向好的政策環(huán)境。

人工智能大模型的應用豐富了教育教學資源和教學學習路徑。近年來，人工智能大模型的開發(fā)與應用取得了顯著進展，在教育領域的應用也日益廣泛。聯合國教科文組織在2023 年發(fā)布了《生成式人工智能教育和研究應用指南》，鼓勵各國合理運用人工智能技術。人工智能在我國教育領域的應用已廣泛滲透到從基礎教育至高等教育的各個層面，為我國教育質量的提升和學習成效的增強提供了堅實的技術支撐。

在基礎教育領域，人工智能算法和大數據分析技術的應用，使得教育機構能夠更精確地了解學生的學習情況，從而為他們提供更加個性化的學習資源。人工智能技術的應用范疇已顯著擴展，涵蓋了智能教學輔助、醫(yī)學教育中的人工智能問診系統、智慧作業(yè)系統、個性化學習方案推薦，以及外語學習中的語言學習與評測、智能分析與評估等多個領域。目前智能學習軟件已在基礎教育階段得到廣泛運用，為學生提供了有效的輔助學習工具。在高等教育領域，2024年4月17日，教育部公布了首批18個“人工智能+高等教育”典型應用場景案例，包括在教育教學模式創(chuàng)新方面的應用，如北京航空航天大學的人工智能賦能的全過程交互式在線教學平臺、北京師范大學的創(chuàng)新“AI+”課堂教學智能評測。還包括人工智能技術在具體技術領域和能力素養(yǎng)培養(yǎng)中的應用，包括北京郵電大學的“‘碼上’——大模型賦能的智能教學應用平臺”以及哈爾濱工業(yè)大學的“人工智能技術在自主學習模式下電工電子實驗教學中的應用”等案例。此外，在人文社會科學教育中也有推廣應用，如中國傳媒大學的“AIGC賦能傳統文化傳承與創(chuàng)新”等。

需求側視角：人工智能技術發(fā)展不斷滿足教育高質量發(fā)展的現實需要

從需求側的角度來看，人工智能技術精準地滿足了當前教育高質量發(fā)展的現實需要，它不僅能夠實現個性化學習，還提供了一系列高效的學習工具，助力學生快速提升學習效率和效果。

個性化學習的現實需要。隨著教育理念的轉變，學生越來越需要個性化的學習方案。每個學生都有不同的學習習慣、興趣和能力，傳統的“一刀切”的教學模式已經無法滿足他們的需求。而人工智能技術可以根據學生的不同學習情況和學習偏好，為他們定制個性化的學習方案，不僅包括在學習內容和難易程度上的精準匹配，還包括學習方法和學習進度上的有針對性推薦和個性化設置，真正做到最大可能地滿足學生個性化學習的現實需要。例如根據學生在在線學習平臺上的學習軌跡和數據分析，便可以判定學生的學習偏好，并根據其學習偏好推介其感興趣的學習資源。此外，基于歷史學習數據的分析，人工智能技術可以進行學習趨勢預測，進而為學生推薦更為合理的學習目標和學習進展計劃。這種個性化的學習推薦策略，不僅有助于激發(fā)學生的學習熱情，同時也將顯著提升其學習效率。

高效學習的迫切需要。隨著人工智能技術的進步，各種大模型在教育領域開始應用推廣，為學生提供了眾多智能學習工具，如智能輔導系統、在線學習平臺、虛擬學習場景體驗等，不僅改變了傳統的學習方式，還為學生帶來了更加個性化、多樣化的學習體驗。例如，智能輔導系統通過自然語言處理和機器學習等技術，能夠模擬人類解題思維，針對學生提出的問題和疑惑，能夠給予有針對性地學習幫助。目前，許多集成人工智能功能的在線學習平臺已經被開發(fā)出來，這些平臺匯聚了豐富的學習資源，包括視頻課程、在線測試、學習社區(qū)等，學生們可以根據自己的學習進度和興趣選擇適合的課程，進行自主學習和探究。通過專門的學習管理軟件可以實現對學生學習進度的實時追蹤和效果即時反饋，人工智能教育機器人可以隨時提醒學生對學習策略進行及時調整。此外，傳統的教育方式往往以文字和圖片為主，對于學生來說可能較為抽象和難以理解，而虛擬現實或增強現實技術通過創(chuàng)建生動的三維場景，可以將知識以更直觀、更有趣的方式呈現出來，如歷史事件的重現、科學實驗的模擬等，讓學生可以身臨其境般地體驗各種學習場景。

“人工智能+教育”的問題挑戰(zhàn)

在全球范圍內，人工智能技術的持續(xù)發(fā)展已然成為推動教育變革的重要力量。人工智能技術與教育的深度融合不僅對教學方式和學習方式產生了深遠的影響，更觸及了教育理念的核心，必將推動教育范式的根本性變革。然而，猶如一把雙刃劍，人工智能技術在教育領域的廣泛應用，也給教育發(fā)展與變革帶來了一系列問題與挑戰(zhàn)。

技術層面的挑戰(zhàn)

技術適用性挑戰(zhàn)。當前的人工智能技術，盡管已取得了顯著的進步，但在面對教育的復雜場景時，仍顯得力不從心。人工智能的本質在于模擬人類的智能，它依賴算法與數據來執(zhí)行任務，為教育提供了個性化學習與教學的新方式，提升了教育的效率與體驗。然而，這項技術尚未達到完全成熟的階段，仍面臨學習數據稀疏性所帶來的挑戰(zhàn)，這可能導致個性化方案精準性有所欠缺，同時，在數據資源有限的情況下，模型亦存在以偏概全的現象。這些問題不僅影響了人工智能在教育中的深度應用，也導致市場上的許多教育人工智能產品在實際應用中顯得不夠“智能”，難以滿足教育場景中多變且復雜的需求。

技術依賴風險。人工智能技術在教育領域的廣泛應用，也帶來一個潛在的風險，即教育者和管理者可能會過度依賴這些技術來解決教學和管理上的問題，學習者也可能過度依賴人工智能技術獲取知識和信息，這種依賴可能導致教與學的“技術依賴癥”，而忽視教學過程中的反思和學習過程中的獨立思考重要性。教育的過程，遠不止于技術的簡單傳遞，它更深刻地體現在人與人之間的情感交流與互動之中。過度依賴人工智能可能導致教育治理的惰性，限制了教育系統的靈活性和適應性。因此，盡管人工智能在教育領域的應用呈現出不可逆轉的趨勢，我們仍應當堅守教育初心，持續(xù)聚焦于教育的核心價值和人的全面發(fā)展，避免技術過度主導而削弱教育的育人功能。

數據安全與隱私保護的挑戰(zhàn)

斯坦福大學發(fā)布的《2024年人工智能指數報告》指出，技術的不斷進步和廣泛運用顯著提升生產力，但目前的人工智能技術的推廣和應用也可能受限于技術自身的局限性，并引發(fā)隱私、錯誤信息傳播及知識產權風險等問題。在“人工智能+教育”場景中，數據是驅動人工智能技術發(fā)揮作用的關鍵因素。如何在利用數據提升教育質量的同時，確保信息安全和學生隱私不被侵犯，是一個亟待解決的問題。

數據安全的挑戰(zhàn)。在數據的收集、存儲和傳輸過程中，確保數據的安全性至關重要。在教育領域中，所累積的數據不僅涵蓋了學生的基礎個人信息，更涉及他們學習過程中的重要記錄，如學習進度、學業(yè)成績以及行為模式等敏感數據。這類信息具有高度的隱私性和敏感性，若不慎泄露或被惡意利用，將對學生個體的安全構成嚴重威脅，并可能對整體教育系統的穩(wěn)定與健康運行產生不良影響。

因此，如何建立起一套完善的數據安全機制，以確保數據在整個生命周期內的安全，在人工智能技術應用領域已成為亟待解決且至關重要的任務。

隱私保護的挑戰(zhàn)。在“人工智能+教育”場景下，大量的學生數據被收集和分析，以便為每個學生提供個性化的學習方案。學生的個人信息、學習行為和成績等都屬于個人隱私范疇，這些數據的收集和使用必須建立在充分尊重學生隱私的基礎上。然而，在實踐中，由于理念、技術和管理等多方面因素的影響，學生隱私的保護可能會面臨不確定性。在“人工智能+教育”的融合發(fā)展中，學生隱私的保護問題同樣需要被給予高度關注，以確保教育環(huán)境的安全與可靠。

價值層面的挑戰(zhàn)

在教育領域，價值觀和倫理道德觀是不可或缺的一部分，如何確保人工智能技術在教育領域的應用符合社會的期望和要求，是“人工智能+教育”在價值層面需要直面的挑戰(zhàn)。

技術產品的價值功能缺位。當前，多數人工智能教育產品主要集中在自適應學習領域，它們通過智能算法為學生提供定制化的學習內容和反饋。然而，教育的目標遠不止知識的傳授，還包括學生的全面發(fā)展，如社交技能、心理素質、道德品質等方面的培養(yǎng)。而現有的人工智能教育產品在這些素質方面的培養(yǎng)則顯得不足，人工智能教育產品在價值層面的功能缺陷在一定程度上限制了人工智能技術在教育領域的全面應用和深遠影響。

不同價值觀的協調難題。在全球化和信息化日益深入發(fā)展的時代背景下，社會思想觀念日益呈現出多樣化的特征。推動“人工智能+教育”的融合進程中，確保人工智能技術的運用能夠順應這種多樣化的發(fā)展趨勢，特別是與社會的核心價值觀和倫理道德觀相契合，已成為一項亟待解決且充滿挑戰(zhàn)的任務。具體而言，不同場景下對文化的理解和實踐存在顯著差異。例如，在某些企業(yè)，集體主義和團隊精神被視為重要的價值導向；而在另外一些企業(yè)，個人奮斗則可能受到推崇。因此，人工智能技術產品的設計與應用應該充分考慮這些文化差異，以避免造成誤導。

知識生產與傳播方式方面的挑戰(zhàn)

人工智能技術應用的不斷深入，不僅改變了知識的生產和傳播方式，還對人才培養(yǎng)模式提出了全新的挑戰(zhàn)。

知識生產方式變革對學生獨立思考的挑戰(zhàn)。人工智能技術進步改變了人類獲取、創(chuàng)造和應用知識的方式。知識生產方式的自動化和智能化降低了知識獲取的門檻，但過度依賴人工智能生成的內容可能會形成學生在學習上的惰性，導致學生逐漸喪失自主尋找、篩選和整合信息的能力。這種變革對學生獨立思考能力帶來了新的挑戰(zhàn)。

知識傳播方式上的范式革命對學校功能的挑戰(zhàn)。人工智能技術的應用對知識傳播方式帶來了顯著的改變。傳統的“師-生”二元教學模式正逐漸轉變?yōu)椤皫?機-生”的三元結構。在這個新模式下，教師、機器和學生三者之間相互促進、相互影響，共同推動智能化教育的發(fā)展。然而，這種轉變也意味著人們對學校的觀念將應時而變，即學校知識傳授功能將會被弱化，這也對學校在知識傳播上的功能定位提出了挑戰(zhàn)。

教師和學生角色適應的挑戰(zhàn)

“人工智能+教育”場景下，教師和學生的角色發(fā)生變化，都需要不斷地學習以更好地適應教育場景的變革。

教師角色適應的挑戰(zhàn)。在“人工智能+教育”場景下，教師不再僅僅是知識的傳授者，而是要逐漸演變?yōu)閷W生學習過程中的引導者和輔助者。教師首先需要正確認識和掌握新技術，深入理解人工智能的特點、應用場景以及在教學中的潛力與價值。這不僅要求教師具備扎實的專業(yè)知識，還要求他們掌握一系列新的教學工具和方法，這種轉變無疑對教師提出了更高的要求。

學生角色適應的挑戰(zhàn)。在“人工智能+教育”場景下，學生不僅要具備良好的自主學習能力，還要具備與人工智能技術進行有效互動的能力。這對在傳統學習模式下處于被動接受者的部分學生而言，自主學習將面臨前所未有的挑戰(zhàn)和困境，可能會進一步拉大學業(yè)成績差距。與此同時，在“人工智能+教育”場景下，學生利用人工智能工具進行自主學習的時間權重加大，師生以及同學之間的情感交流大大減少，可能會導致學生在學習上感到孤獨和迷茫，進而影響學生的角色適應。

資源共享方面的挑戰(zhàn)

盡管人工智能技術為教育帶來了很多機遇，但也對公平性提出了挑戰(zhàn)。如何讓所有學生都能享受到人工智能技術應用帶來的好處，成為一項至關重要的議題。

“算法黑箱”引發(fā)的透明度擔憂。“算法黑箱”指的是算法的內部邏輯和決策過程對用戶來說是不透明和難以理解的，因此很難檢測和糾正其中的錯誤，基于這些錯誤而做出的決策，則可能對公平性產生負面影響。“算法黑箱”通常通過算法偏見、透明性欠缺等問題凸顯出來。具體來說，由于算法是基于大量數據進行學習和決策的，如果這些數據本身存在偏見，那么算法很可能會繼承并放大這些偏見；當算法的決策過程對用戶不透明時，學生、家長和教師等相關主體則可能難以理解決策的緣由，進而對決策公正性產生質疑。

技術勢差影響應用成本。技術勢差主要指不同地區(qū)及學校間在技術條件，即技術基礎設施及其所依賴的教育資源方面所存在的差距。技術條件是影響對人工智能應用的重要變量，不同地區(qū)及學校間技術條件的差異，必然影響其人工智能輔助教學的應用推廣。具體來說，部分發(fā)達地區(qū)和學校由于具備較為豐富的教育資源和財政經費支持，能夠擁有相對較好的技術基礎設施，這些地區(qū)和學校就能夠更早、更全面地利用人工智能技術來輔助教學，進而為學生提供更為豐富、高效的學習體驗。反之，偏遠地區(qū)或經濟條件較差的學校則可能無法承擔高昂的技術成本，從而在人工智能教育資源配置方面面臨不同的境遇。

“人工智能+教育”的推進路徑

面對“人工智能+教育”的各項挑戰(zhàn)，需要政府、教育機構、技術專家、教師和學生，乃至社會各界共同努力，通過制定法規(guī)政策、加強技術培訓、保護隱私和確保公平性等措施，實現人工智能技術與教育的深度融合和持續(xù)發(fā)展。

技術應用層面：堅持技術祛魅與技術化歸相結合

在“人工智能+教育”的發(fā)展過程中，我們必須堅持技術祛魅與技術化歸相結合的原則，以確保先進技術能夠真正服務于教育的本質。技術祛魅意味著我們需要打破對人工智能技術的過度神秘化和盲目崇拜，正視其作為一種工具的本質。通過深入了解人工智能的原理、能力和局限，更加理性地看待其在教育中的作用，避免盲目追求技術的新穎性，而忽視其與教育目標的契合度。在實施新的人工智能教育技術之前，應建立一個審查機制來評估其適用性、有效性和潛在風險，確保只有經過驗證和符合教育目標的技術才會被引入。

技術化歸強調的是將人工智能技術恰當地融入教育過程中，使其成為提升教學效果、輔助教師工作、促進學生學習的有力工具，而不是用來完全替代教師的角色或傳統的教育方式。因此，應該明確技術應用邊界，明確人工智能在教育中的應用范圍，教育機構需要與技術專家、教育專家共同制定人工智能在教育領域的應用標準和指南，這些標準和指南應明確哪些人工智能技術是適用的，哪些可能不適合教育環(huán)境，以及如何合理地將人工智能集成到教學活動中。通過明確界定人工智能在教育中的合理應用范圍，避免技術的過度使用，以及教學過程中教師和學生對于技術的過于依賴，進而影響教學過程的獨立思考和創(chuàng)新性。

數據安全與隱私保護層面：注重數據運作與規(guī)范管理相配合，消解“人工智能+教育”的安全風險

在“人工智能+教育”的發(fā)展過程中，確保數據的安全、合規(guī)以及個人隱私的保護，需要從立法、管理、技術等多個層面出發(fā)，構建完善的數據保護與隱私管理機制，以確保技術服務于教育的同時，不會損害到廣大師生的合法權益。

首先，加強數據安全立法。應出臺嚴格的數據安全相關法律法規(guī)，清晰界定教育機構在數據收集、存儲和使用等各環(huán)節(jié)的責任與義務。同時，明確各級管理和操作人員的具體職責與權限，確保數據的合法、合規(guī)使用。

其次，建立數據全生命周期管理體系。覆蓋數據的收集、存儲與備份、傳輸安全、使用與共享，以及數據的銷毀與歸檔等各個環(huán)節(jié)，確保數據在整個生命周期內都得到妥善地保護和管理。

再次，完善隱私保護機制。隱私政策的透明化是關鍵，應通過制定并公開清晰的隱私政策，讓用戶充分了解數據的收集、使用和共享方式，并知曉自身所享有的權利。同時，對敏感數據進行匿名化或脫敏處理，以降低個人隱私泄露的風險。采用先進的加密和安全技術，為數據提供堅實的技術保障。

最后，加強規(guī)范管理與人員培訓。定期對相關人員進行數據安全與隱私保護的培訓，通過考核確保他們掌握必要的知識和技能。同時，對違規(guī)行為進行嚴厲懲罰，從而進一步強化規(guī)范管理的效果。

價值層面：確保技術服務于教育過程，而非主導或取代教育過程

“人工智能+教育”場景下，技術將發(fā)揮不可替代的作用，但教育過程在于促進學生的全面發(fā)展的本質要求是不可替代的，技術應該成為實現這一目標的輔助工具，而不是主導或取代教育過程。

首先，明確人工智能在教育中的輔助地位。教育的本質在于培養(yǎng)人的全面發(fā)展，包括知識、技能、情感態(tài)度和價值觀等方面。人工智能應被視為一種輔助教學工具，而非教育的主體。通過運用人工智能技術為學生提供個性化學習資源、利用智能算法追蹤學生學習進展和學習效果，其目的都在于促進學生對知識的理解和技能的掌握，但人工智能技術并不能取代學校和教師成為教育的主體，師生和同學間的情感交流和互動中的價值觀塑造是目前人工智能技術應用所難以實現的。因此，人工智能在教育中只能處于輔助地位。

其次，關注學生的全面發(fā)展。教育目標是人工智能技術應用的標尺，在利用人工智能技術設計教學活動時，必須將教育目標全面嵌入到人工智能技術應用場景中，確保技術服務于教育目標的實現，而非僅僅是借助技術手段對知識傳授效率的增進。比如可以借助人工智能技術模擬不同教學設計情景的教學場景，如在歷史課上介紹一個歷史事件的發(fā)生，可以通過虛擬現實技術讓學生“穿越”到古代，身臨其境見證歷史事件的發(fā)生過程，實現將歷史知識教育與情感態(tài)度和價值觀教育等多方面教育目標的融合。

最后，增強人工智能教育產品對不同文化場景的包容性。人工智能教育產品的設計理念應該是幫助學生理解人工智能技術的雙刃劍效應，培養(yǎng)學生正確的技術觀和價值觀。通過人工智能教育產品的應用，比如通過虛擬現實或增強現實技術模擬出不同文化背景下的交流場景，將價值觀教育融入交流場景中，增強學生的跨文化交流溝通能力。此外，在研發(fā)人工智能教育產品時，應該充分考慮不同文化背景的差異，比如可以在人工智能產品功能設計上，提供多種語言選項和文化背景設置，以滿足不同用戶的個性化需求。

知識生產傳播層面：探索多元化人才培養(yǎng)模式

人工智能技術在教育領域的應用正深刻改變著知識的生產與傳播方式，“人工智能+教育”為人才培養(yǎng)模式的創(chuàng)新提供了無限可能。

首先，從知識生產方式變化的角度來看，人工智能技術的引入為學生提供了前所未有的便利，但同時也帶來了獨立思考能力培養(yǎng)的挑戰(zhàn)，必須采取有效措施克服學生對人工智能的過度依賴。一是平衡人工智能使用與傳統教學方法，結合虛擬現實和增強現實技術，為學生提供沉浸式學習體驗，讓他們在模擬環(huán)境中進行實踐操作，從而加深對知識的理解。二是實施問題導向學習，設計真實問題場景，以實際問題為出發(fā)點，引導學生利用人工智能工具進行探究和解決，培養(yǎng)他們在面對問題時獨立思考和解決問題的能力。

其次，從知識傳播方式變革的角度來看，人工智能技術改變了知識傳播的方式，由師生之間的雙向互動轉向“師-機-生”間的多維互動。在“人工智能+教育”場景下，“師-機-生”的三元結構強調的是三者的緊密互動，利用人工智能技術實現教育和學習資源的高度整合，已成為提升教師教學效果和滿足學生個性化學習需求的關鍵環(huán)節(jié)。通過人工智能技術可以將現有的視頻、音頻、動畫等多種形式的教學資源進行有效整合，還可以根據不同教學場景隨時創(chuàng)作適合的圖文和音視頻教學資源，不僅可為教師提供更加生動、形象的教學內容，也可增強學生的體驗感，有助于激發(fā)學生的學習興趣。

師生角色適應層面：教學能力提升與自主學習能力培養(yǎng)

在“人工智能+教育”場景下，教師和學生角色的轉變調適尤為關鍵，這不僅是對傳統教育模式的革新，更是對未來教育發(fā)展的積極探索。

首先，加強對教師的人工智能應用技能培訓。在“師-機-生”三元結構中，教師借助人工智能技術，可以更精準地了解每個學生的學習需求和進度，從而提供個性化的教育服務。教師作為引導者，需要幫助學生理解機器生成的知識，并引導學生如何更有效地利用人工智能資源。因此，為了適應人工智能+教學的需要，應該為教師提供系統的人工智能應用技能教育培訓，幫助他們適應新角色，提升運用人工智能技術進行教學的能力。

其次，強化學生自主學習能力培養(yǎng)。在新的教育模式下，應該幫助學生提升自主學習能力，將傳統學習方式與人工智能技術輔助學習的優(yōu)勢結合起來。繼續(xù)發(fā)揚傳統學習方式在注重學生的深度思考、師生情感交流等方面優(yōu)勢，如傳統課堂中的討論、案例分析、小組合作等活動形式；同時，學生也需要學會靈活利用人工智能技術來增強學習效果，如可以利用智能教學系統進行個性化的學習路徑設計，借助虛擬現實和增強現實技術進行沉浸式學習等。在評價學生的學習成果時，應采取更加多元的評價方式，不僅關注學生的學科知識掌握情況，還要綜合考慮他們的創(chuàng)造力、溝通能力和團隊協作能力等多方面能力的發(fā)展。

成果共享層面：優(yōu)化教育資源配置，打破技術勢差和算法黑箱

人工智能技術的迅猛發(fā)展，雖然為教育領域帶來了前所未有的變革與機遇，但因不同地區(qū)、學校和教育者之間技術勢差的存在，也凸顯了人工智能應用水平上的差異。為了確保共享“人工智能+教育”發(fā)展的成果，必須以政策引導優(yōu)化資源分配，打破技術勢差。

首先，通過政策引導優(yōu)化教育資源配置是克服技術勢差的關鍵。“人工智能+教育”改變了傳統的教育資源分配方式，為了保證“人工智能+教育”場景下的資源共享，必須優(yōu)化資源分配，以克服地區(qū)和學校間技術條件差距。政府應發(fā)揮政策引導作用，不僅要關注教育資源的總量投入，更要注重資源在不同地區(qū)和學校之間的合理分配。通過優(yōu)化財政預算、設立專項資金等措施，引導教育資源向偏遠地區(qū)、經濟條件較差的學校以及特殊教育領域傾斜，不斷改善其技術基礎設施條件，從而有效縮小區(qū)域間、校際間的教育差距，避免因為資源分配不均而造成的技術勢差，為所有學生提供更加良好的受教育環(huán)境。

其次，普及人工智能教育也是克服“技術勢差”的重要途徑之一。通過開設人工智能相關課程、舉辦科普講座、提供實踐平臺等多種方式普及人工智能教育，可以為所有學生提供一個共同的技術起點，進而縮小不同學生群體之間的技術差距，消除由技術差異帶來的資源共享差異。

此外，促進算法決策透明化也是促進資源共享的另一重要舉措。“人工智能+教育”場景下，打破“算法黑箱”，矯正算法偏見，促進算法決策透明化，有助于促進公平。可以通過引入獨立的第三方機構對算法進行定期審計，確保算法決策的公正性和透明度，進而消除信息不對稱，增強各方對教育系統的信任感。

【本文系2020年度國家社科基金教育學重點項目“促進教育治理能力提升的教育評價制度改革研究”（項目編號：AFA200009）、2023年度教育部人文社科研究一般項目“新時代教育評價改革政策擴散的驅動因素、風險評估與路徑優(yōu)化研究”（項目編號：23YJC880085）的階段性成果】

更多內容，請點擊封面購買雜志

來源 | 《國家治理》2024年第13期

原文標題 | “人工智能+教育”：現狀、挑戰(zhàn)與進路

作者 | 西北大學公共管理學院教授 司林波

原文責編 | 馮一帆

新媒體編輯 | 王 洋

更多精彩文章，歡迎關注《國家治理》雜志、國家治理網及人民論壇網！

聲明：《國家治理》原創(chuàng)內容，任何單位或個人轉載請回復本微信號獲得授權，轉載時務必標明來源及作者。