斯坦福大学发布的《2024年人工智能指数报告》指出，2023年全球发布的新的大型语言模型的数量比前一年翻了一番，人工智能越来越多地被公众使用，并对生产力提升和就业市场产生了深远影响。作为发展新质生产力的重要引擎，人工智能正逐渐渗透到教育的各个环节，引领着教育行业的创新与变革。

2024年政府工作报告明确指出要深化大数据、人工智能等研发应用，开展“人工智能+”行动。近日，教育部党组书记、部长怀进鹏表示，将大力推进智慧校园建设，打造中国版人工智能教育大模型。这无疑为“人工智能+教育”的发展提供了强有力的政策支持和方向指引。如何充分发挥人工智能在教育领域的优势，并应对由此带来的挑战？一起关注。

一、“人工智能+教育”的内涵特征

在当今数字化时代，以ChatGPT为代表的自然语言处理模型以及最新的视频生成模型Sora等前沿技术的涌现，正深刻地揭示出人工智能（AI）在教育领域的无限潜力和广阔前景。这些先进技术的出现，不仅预示着教育领域即将迎来一场由人工智能驱动的革命性变革，也为实现更高质量、更个性化的教育提供了强有力的技术支持。在这一背景下，研究和应用“人工智能+教育”的新模式显得尤为重要和迫切。

所谓“人工智能+教育”，是一个综合性的概念，它指的是将人工智能技术深度融入教育领域，通过智能化的手段来优化教育环境，从而推动传统教育模式、教学方法和学习体验发生根本性变革的一种新型教育模式。从狭义上来说，“人工智能+教育”意味着利用人工智能技术来辅助教学、管理、评估和反馈等各个环节，以实现更高效、更个性化的教育服务。从更广义上讲，“人工智能+教育”不仅仅局限于技术层面的应用，更代表着一种教育理念和教育模式的革新。它强调以学生为中心，充分利用人工智能技术来满足学生的个性化需求，不断提升学生的学习效果。同时，“人工智能+教育”也要求教育者不断更新教育观念，提升自身信息素养，以适应新时代教育发展的需求。

“人工智能+教育”主要有以下特征：新场景教育：延展教育的深度和广度。随着“人工智能+教育”的深度融合，传统的教育模式正在被重新定义，教育的边界也在不断被拓宽。“人工智能+教育”通过构建新型教育场景，极大地延展了教育的深度和广度，打破了教育的时间和空间限制。借助人工智能技术，学习者可以随时随地通过在线学习平台进行学习，通过智能辅导系统能够获得即时的学习反馈和答疑解惑，通过模拟仿真学习系统获得对知识的更深入理解，大大提高了学习深度和学习效率。

个性化学习：实现教育资源的精准匹配。个性化学习是“人工智能+教育”的基本特征之一，也是其优势所在。借助人工智能技术能够全面、准确、及时地收集学习者的学习轨迹，掌握学习者的学习偏好，从而通过精准计算，为学习者提供定制化的学习服务，实现学习者的兴趣、能力与学习资源和学习方式的精准匹配，提升学习效率和效果。

自适应调整：赋能学习过程的动态适应。自适应性是“人工智能+教育”的重要特征。“人工智能+教育”所具备的自适应调整能力，可以根据学习者的学习进度和反馈，动态地调整学习的内容和难度，使得学习者始终在最适合自己的学习方式和学习难度区域内学习。此外，自适应调整还可以帮助学习者发现自己的学习盲点和薄弱环节，及时查漏补缺，进一步提升学习效果。

沉浸式体验：持续催生教育创新动能。在“人工智能+教育”这一新场景教育模式下，沉浸式体验正逐步成为催生教育创新的重要引擎。“人工智能+教育”通过结合先进的虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术，创造沉浸式的学习环境，将抽象知识具象化，为学习者提供身临其境的学习体验，使得教育过程更加生动、形象。在这种环境中，学习者不仅可以更加直观地理解和掌握知识，而且能够更深入地探索和体验所学知识，进而有效激发学习者的创造力，为教育创新提供源源不断的创新动能。通过持续催生创新动能，“人工智能+教育”也将不断推动教育模式的变革和创新，以动态适应新时代教育发展的变革性需求。

二、“人工智能+教育”将面临哪些挑战？

在全球范围内，人工智能技术的持续发展已然成为推动教育变革的重要力量。人工智能技术与教育的深度融合不仅对教学方式和学习方式产生了深远的影响，更触及了教育理念的核心，必将推动教育范式的根本性变革。然而，犹如一把双刃剑，人工智能技术在教育领域的广泛应用，也给教育发展与变革带来了一系列问题与挑战。

技术层面的挑战。技术适用性挑战。当前的人工智能技术，尽管已取得了显著的进步，但在面对教育的复杂场景时，仍显得力不从心。人工智能的本质在于模拟人类的智能，它依赖算法与数据来执行任务，为教育提供了个性化学习与教学的新方式，提升了教育的效率与体验。然而，这项技术尚未达到完全成熟的阶段，仍面临学习数据稀疏性所带来的挑战，这可能导致个性化方案精准性有所欠缺，同时，在数据资源有限的情况下，模型亦存在以偏概全的现象。这些问题不仅影响了人工智能在教育中的深度应用，也导致市场上的许多教育人工智能产品在实际应用中显得不够“智能”，难以满足教育场景中多变且复杂的需求。

技术依赖风险。人工智能技术在教育领域的广泛应用，也带来一个潜在的风险，即教育者和管理者可能会过度依赖这些技术来解决教学和管理上的问题，学习者也可能过度依赖人工智能技术获取知识和信息，这种依赖可能导致教与学的“技术依赖症”，而忽视教学过程中的反思和学习过程中的独立思考重要性。因此，尽管人工智能在教育领域的应用呈现出不可逆转的趋势，我们仍应当坚守教育初心，持续聚焦于教育的核心价值和人的全面发展，避免技术过度主导而削弱教育的育人功。

数据安全与隐私保护的挑战。斯坦福大学发布的《2024年人工智能指数报告》指出，技术的不断进步和广泛运用显著提升生产力，但目前的人工智能技术的推广和应用也可能受限于技术自身的局限性，并引发隐私、错误信息传播及知识产权风险等问题。

数据安全的挑战。在数据的收集、存储和传输过程中，确保数据的安全性至关重要。在教育领域中，所累积的数据不仅涵盖了学生的基础个人信息，更涉及他们学习过程中的重要记录，如学习进度、学业成绩以及行为模式等敏感数据。这类信息具有高度的隐私性和敏感性，若不慎泄露或被恶意利用，将对学生个体的安全构成严重威胁，并可能对整体教育系统的稳定与健康运行产生不良影响。因此，如何建立起一套完善的数据安全机制，以确保数据在整个生命周期内的安全，在人工智能技术应用领域已成为亟待解决且至关重要的任务。

隐私保护的挑战。在“人工智能+教育”场景下，大量的学生数据被收集和分析，以便为每个学生提供个性化的学习方案。学生的个人信息、学习行为和成绩等都属于个人隐私范畴，这些数据的收集和使用必须建立在充分尊重学生隐私的基础上。然而，在实践中，由于理念、技术和管理等多方面因素的影响，学生隐私的保护可能会面临不确定性。在“人工智能+教育”的融合发展中，学生隐私的保护问题同样需要被给予高度关注，以确保教育环境的安全与可靠。

价值层面的挑战。在教育领域，价值观和伦理道德观是不可或缺的一部分，如何确保人工智能技术在教育领域的应用符合社会的期望和要求，是“人工智能+教育”在价值层面需要直面的挑战。

技术产品的价值功能缺位。当前，多数人工智能教育产品主要集中在自适应学习领域，它们通过智能算法为学生提供定制化的学习内容和反馈。然而，教育的目标远不止知识的传授，还包括学生的全面发展，如社交技能、心理素质、道德品质等方面的培养。而现有的人工智能教育产品在这些素质方面的培养则显得不足，人工智能教育产品在价值层面的功能缺陷在一定程度上限制了人工智能技术在教育领域的全面应用和深远影响。

不同价值观的协调难题。在全球化和信息化日益深入发展的时代背景下，社会思想观念日益呈现出多样化的特征。推动“人工智能+教育”的融合进程中，确保人工智能技术的运用能够顺应这种多样化的发展趋势，特别是与社会的核心价值观和伦理道德观相契合，已成为一项亟待解决且充满挑战的任务。具体而言，不同场景下对文化的理解和实践存在显著差异。例如，在某些企业，集体主义和团队精神被视为重要的价值导向；而在另外一些企业，个人奋斗则可能受到推崇。因此，人工智能技术产品的设计与应用应该充分考虑这些文化差异，以避免造成误导。

 知识生产与传播方式方面的挑战。人工智能技术应用的不断深入，不仅改变了知识的生产和传播方式，还对人才培养模式提出了全新的挑战。知识生产方式变革对学生独立思考的挑战。人工智能技术进步改变了人类获取、创造和应用知识的方式。知识生产方式的自动化和智能化降低了知识获取的门槛，但过度依赖人工智能生成的内容可能会形成学生在学习上的惰性，导致学生逐渐丧失自主寻找、筛选和整合信息的能力。这种变革对学生独立思考能力带来了新的挑战。

知识传播方式上的范式革命对学校功能的挑战。人工智能技术的应用对知识传播方式带来了显著的改变。传统的“师-生”二元教学模式正逐渐转变为“师-机-生”的三元结构。在这个新模式下，教师、机器和学生三者之间相互促进、相互影响，共同推动智能化教育的发展。然而，这种转变也意味着人们对学校的观念将应时而变，即学校知识传授功能将会被弱化，这也对学校在知识传播上的功能定位提出了挑战。

 教师和学生角色适应的挑战。“人工智能+教育”场景下，教师和学生的角色发生变化，都需要不断地学习以更好地适应教育场景的变革。教师角色适应的挑战。在“人工智能+教育”场景下，教师不再仅仅是知识的传授者，而是要逐渐演变为学生学习过程中的引导者和辅助者。这不仅要求教师具备扎实的专业知识，还要求他们掌握一系列新的教学工具和方法，这种转变无疑对教师提出了更高的要求。学生角色适应的挑战。在“人工智能+教育”场景下，学生不仅要具备良好的自主学习能力，还要具备与人工智能技术进行有效互动的能力。这对在传统学习模式下处于被动接受者的部分学生而言，自主学习将面临前所未有的挑战和困境，可能会进一步拉大学业成绩差距。

 资源共享方面的挑战。尽管人工智能技术为教育带来了很多机遇，但也对公平性提出了挑战。如何让所有学生都能享受到人工智能技术应用带来的好处，成为一项至关重要的议题。

“算法黑箱”引发的透明度担忧。“算法黑箱”指的是算法的内部逻辑和决策过程对用户来说是不透明和难以理解的，因此很难检测和纠正其中的错误，基于这些错误而做出的决策，则可能对公平性产生负面影响。“算法黑箱”通常通过算法偏见、透明性欠缺等问题凸显出来。技术势差影响应用成本。具体来说，部分发达地区和学校由于具备较为丰富的教育资源和财政经费支持，能够拥有相对较好的技术基础设施，这些地区和学校就能够更早、更全面地利用人工智能技术来辅助教学，进而为学生提供更为丰富、高效的学习体验。反之，偏远地区或经济条件较差的学校则可能无法承担高昂的技术成本，从而在人工智能教育资源配置方面面临不同的境遇。

三、如何促进“人工智能+教育”持续发展？

技术应用层面：坚持技术祛魅与技术化归相结合。在“人工智能+教育”的发展过程中，我们必须坚持技术祛魅与技术化归相结合的原则，以确保先进技术能够真正服务于教育的本质。技术祛魅意味着我们需要打破对人工智能技术的过度神秘化和盲目崇拜，正视其作为一种工具的本质。通过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，避免盲目追求技术的新颖性，而忽视其与教育目标的契合度。在实施新的人工智能教育技术之前，应建立一个审查机制来评估其适用性、有效性和潜在风险，确保只有经过验证和符合教育目标的技术才会被引入。

技术化归强调的是将人工智能技术恰当地融入教育过程中，使其成为提升教学效果、辅助教师工作、促进学生学习的有力工具，而不是用来完全替代教师的角色或传统的教育方式。因此，应该明确技术应用边界，明确人工智能在教育中的应用范围，教育机构需要与技术专家、教育专家共同制定人工智能在教育领域的应用标准和指南，这些标准和指南应明确哪些人工智能技术是适用的，哪些可能不适合教育环境，以及如何合理地将人工智能集成到教学活动中。通过明确界定人工智能在教育中的合理应用范围，避免技术的过度使用，以及教学过程中教师和学生对于技术的过于依赖，进而影响教学过程的独立思考和创新性。

数据安全与隐私保护层面：注重数据运作与规范管理相配合，消解“人工智能+教育”的安全风险。在“人工智能+教育”的发展过程中，确保数据的安全、合规以及个人隐私的保护，需要从立法、管理、技术等多个层面出发，构建完善的数据保护与隐私管理机制，以确保技术服务于教育的同时，不会损害到广大师生的合法权益。

首先，加强数据安全立法。应出台严格的数据安全相关法律法规，清晰界定教育机构在数据收集、存储和使用等各环节的责任与义务。其次，建立数据全生命周期管理体系。再次，完善隐私保护机制。隐私政策的透明化是关键，应通过制定并公开清晰的隐私政策，让用户充分了解数据的收集、使用和共享方式，并知晓自身所享有的权利。同时，对敏感数据进行匿名化或脱敏处理，以降低个人隐私泄露的风险。采用先进的加密和安全技术，为数据提供坚实的技术保障。最后，加强规范管理与人员培训。定期对相关人员进行数据安全与隐私保护的培训，通过考核确保他们掌握必要的知识和技能。

价值层面：确保技术服务于教育过程，而非主导或取代教育过程。“首先，明确人工智能在教育中的辅助地位。教育的本质在于培养人的全面发展，包括知识、技能、情感态度和价值观等方面。人工智能应被视为一种辅助教学工具，而非教育的主体。通过运用人工智能技术为学生提供个性化学习资源、利用智能算法追踪学生学习进展和学习效果，其目的都在于促进学生对知识的理解和技能的掌握，但人工智能技术并不能取代学校和教师成为教育的主体，师生和同学间的情感交流和互动中的价值观塑造是目前人工智能技术应用所难以实现的。因此，人工智能在教育中只能处于辅助地位。

其次，关注学生的全面发展。教育目标是人工智能技术应用的标尺，在利用人工智能技术设计教学活动时，必须将教育目标全面嵌入到人工智能技术应用场景中，确保技术服务于教育目标的实现，而非仅仅是借助技术手段对知识传授效率的增进。比如可以借助人工智能技术模拟不同教学设计情景的教学场景，如在历史课上介绍一个历史事件的发生，可以通过虚拟现实技术让学生“穿越”到古代，身临其境见证历史事件的发生过程，实现将历史知识教育与情感态度和价值观教育等多方面教育目标的融合。

最后，增强人工智能教育产品对不同文化场景的包容性。人工智能教育产品的设计理念应该是帮助学生理解人工智能技术的双刃剑效应，培养学生正确的技术观和价值观。通过人工智能教育产品的应用，比如通过虚拟现实或增强现实技术模拟出不同文化背景下的交流场景，将价值观教育融入交流场景中，增强学生的跨文化交流沟通能力。此外，在研发人工智能教育产品时，应该充分考虑不同文化背景的差异，比如可以在人工智能产品功能设计上，提供多种语言选项和文化背景设置，以满足不同用户的个性化需求。

知识生产传播层面：探索多元化人才培养模式。人工智能技术在教育领域的应用正深刻改变着知识的生产与传播方式，“人工智能+教育”为人才培养模式的创新提供了无限可能。

首先，从知识生产方式变化的角度来看，人工智能技术的引入为学生提供了前所未有的便利，但同时也带来了独立思考能力培养的挑战，必须采取有效措施克服学生对人工智能的过度依赖。一是平衡人工智能使用与传统教学方法，结合虚拟现实和增强现实技术，为学生提供沉浸式学习体验，让他们在模拟环境中进行实践操作，从而加深对知识的理解。二是实施问题导向学习，设计真实问题场景，以实际问题为出发点，引导学生利用人工智能工具进行探究和解决，培养他们在面对问题时独立思考和解决问题的能力。

其次，从知识传播方式变革的角度来看，人工智能技术改变了知识传播的方式，由师生之间的双向互动转向“师-机-生”间的多维互动。在“人工智能+教育”场景下，“师-机-生”的三元结构强调的是三者的紧密互动，利用人工智能技术实现教育和学习资源的高度整合，已成为提升教师教学效果和满足学生个性化学习需求的关键环节。通过人工智能技术可以将现有的视频、音频、动画等多种形式的教学资源进行有效整合，还可以根据不同教学场景随时创作适合的图文和音视频教学资源，不仅可为教师提供更加生动、形象的教学内容，也可增强学生的体验感，有助于激发学生的学习兴趣。

师生角色适应层面：教学能力提升与自主学习能力培养。在“人工智能+教育”场景下，教师和学生角色的转变调适尤为关键，这不仅是对传统教育模式的革新，更是对未来教育发展的积极探索。

   首先，加强对教师的人工智能应用技能培训。在“师-机-生”三元结构中，教师借助人工智能技术，可以更精准地了解每个学生的学习需求和进度，从而提供个性化的教育服务。教师作为引导者，需要帮助学生理解机器生成的知识，并引导学生如何更有效地利用人工智能资源。因此，为了适应人工智能+教学的需要，应该为教师提供系统的人工智能应用技能教育培训，帮助他们适应新角色，提升运用人工智能技术进行教学的能力。

其次，强化学生自主学习能力培养。在新的教育模式下，应该帮助学生提升自主学习能力，将传统学习方式与人工智能技术辅助学习的优势结合起来。继续发扬传统学习方式在注重学生的深度思考、师生情感交流等方面优势，如传统课堂中的讨论、案例分析、小组合作等活动形式；同时，学生也需要学会灵活利用人工智能技术来增强学习效果，如可以利用智能教学系统进行个性化的学习路径设计，借助虚拟现实和增强现实技术进行沉浸式学习等。在评价学生的学习成果时，应采取更加多元的评价方式，不仅关注学生的学科知识掌握情况，还要综合考虑他们的创造力、沟通能力和团队协作能力等多方面能力的发展。

成果共享层面：优化教育资源配置，打破技术势差和算法黑箱。人工智能技术的迅猛发展，虽然为教育领域带来了前所未有的变革与机遇，但因不同地区、学校和教育者之间技术势差的存在，也凸显了人工智能应用水平上的差异。为了确保共享“人工智能+教育”发展的成果，必须以政策引导优化资源分配，打破技术势差。

首先，通过政策引导优化教育资源配置是克服技术势差的关键。政府应发挥政策引导作用，不仅要关注教育资源的总量投入，更要注重资源在不同地区和学校之间的合理分配。通过优化财政预算、设立专项资金等措施，引导教育资源向偏远地区、经济条件较差的学校以及特殊教育领域倾斜，不断改善其技术基础设施条件，从而有效缩小区域间、校际间的教育差距，避免因为资源分配不均而造成的技术势差，为所有学生提供更加良好的受教育环境。

其次，普及人工智能教育也是克服“技术势差”的重要途径之一。通过开设人工智能相关课程、举办科普讲座、提供实践平台等多种方式普及人工智能教育，可以为所有学生提供一个共同的技术起点，进而缩小不同学生群体之间的技术差距，消除由技术差异带来的资源共享差异。此外，促进算法决策透明化也是促进资源共享的另一重要举措。“人工智能+教育”场景下，打破“算法黑箱”，矫正算法偏见，促进算法决策透明化，有助于促进公平。可以通过引入独立的第三方机构对算法进行定期审计，确保算法决策的公正性和透明度，进而消除信息不对称，增强各方对教育系统的信任感。（文章摘自人民论坛网）