人工智能技术的跃迁式发展正深刻重塑教育生态，成为推动教育数字化转型的核心驱动力。随着ChatGPT通过图灵测试， 展现出类人的创造性思维与逻辑推理能力，传统教育体系所依赖的“知识权威性”壁垒正逐渐消解。 当前，工业化时代建立的“标准化流水线”教育模式已难以满足数智时代对个性化人才培养、终身学习能力与创新素养培育的迫切需求。教育体系亟须突破传统路径依赖，构建能呼应技术跃迁、支撑未来发展的新生态体系。

中共中央、国务院印发的《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》（简称《纲要》）以引领性作用精准锚定了这一历史方位，通过顶层设计为教育数字化转型指明了方向。《纲要》明确提出“实施国家教育数字化战略”与“促进人工智能助力教育变革”的双重任务，以“建强用好国家智慧教育公共服务平台”“打造人工智能教育大模型”为支点，通过教育大数据中心、算力共享网络等新型基础设施的布局，以“建立基于大数据和人工智能支持的教育评价”“深化人工智能助推教师队伍建设”为路径，通过“建立横纵贯通、协同服务的数字教育体系”，“探索数字赋能大规模因材施教”。

《纲要》的这一系统性战略布局为教育数字化转型提供了清晰框架，但从政策规划走向落地实践仍面临挑战。在人工智能深度介入教育场景的当下，亟待解答两组关键命题：深入推进教育数字化，应该从哪些维度来推进？当教育数字化深度转型后，未来教育的形态将如何演变？这不仅关乎技术在教育领域的应用路径，更直指教育变革的本质与方向。前瞻性地探讨人工智能变革教育的维度与形态，是落实《纲要》的必然要求。

一、人工智能变革教育的切入维度

探讨人工智能变革教育的维度，助力教育数字化深度转型，需要建立“教育要素变革—支撑体系升级”的双向视角。这一认知框架的建立源于教育数字化转型作为复杂系统工程的内在逻辑，它既需要对教育内部各要素进行智能化重构，又需要构建强有力的技术与制度支撑体系。单从某一方向推进变革难以触及教育本质，也无法实现系统性突破。只有通过横纵协同，才能实现真正的教育数字化深度转型，才能确保技术真正服务于育人目标，实现教育生产力的质变。

从纵向上看，人工智能变革教育必须深刻理解教育的发展规律，而非仅做简单的技术嵌入。人工智能变革教育应以学习理论为基础，系统构建起教育数字化转型的支撑生态，其核心在于将前沿技术与教育教学规律进行深度融合，把技术转化为适配教育场景的智能装备与数字资源。在此过程中，须遵循学习科学规律，确保技术始终服务于育人本质。高质量的数字资源开发要基于学科特点和学习者需求，形成有机联系的知识体系与可持续迭代的资源体系，真正支撑起数智化的教学活动。人才培养则需要兼顾规模化与个性化的要求，充分利用智能教育环境的特点将规模化教学与个性化培养有机结合，在服务大规模人群的同时为个体学习者提供选择性、适应性和针对性的培养。在此基础上，应用示范将是检验理论与技术融合效果的试金石，应通过点面结合、梯次推进的方式，积累可复制、可推广的实践经验与模式，逐步从试点辐射至全域。最终，这些成功的经验需要上升为制度安排，通过政策的改进形成长效机制，推动教育数字化转型从局部探索走向全面深化，确保教育数字化转型的可持续性与普惠性。

从横向上看，人工智能驱动教育变革须进入教育教学的核心业务，必须深入教育主阵地发挥作用，而不是停留在外围的展示性应用。技术应当渗透进教育空间、教学范式、课程形态、学习方式、评价方法、教育治理、教师发展、学校组织、公共服务等教育活动的全过程，真正成为教育变革的内生动力。人工智能技术需要突破表层应用，直达教育活动的核心环节，重构课程形态、学习方式、教学评价等关键场景，使智能化成为教育运行的常态，而非特例。唯有当技术真正融入教育的“毛细血管”，深度嵌入教育生态系统的各个节点，才能激发系统性变革的潜能，催生全新的教育形态，最终释放人工智能赋能教育的深层价值。

二、人工智能变革教育的呈现形态

当人工智能不断加速发展，从点状创新迈向常态化融合，最终成为教育的基础设施后，教育体系将经历从“工具依附”到“生态共生”的范式跃迁，构建起具有“灵活、开放、终身、大规模个性化”为特征的智慧教育新生态。这一生态转变将催生三个根本性的变革，教育理念将从“标准生产”转向“生命滋养”，教育体系将从“阶段割裂”转向“终身贯通”，教育模式将从“规模效率”转向“个性发展”，最终形成人机共智、普惠优质的未来教育新图景。

（一）“主动智能”的智慧环境

未来的教学环境将以主动智能为核心特征，从传统的被动响应模式转向预测性服务模式。智慧环境可通过多维度、多层次、多模态的感知设备自然采集学习者的情境数据并主动感知学习者的需求，无须学习者明确请求即可提供精准的个性化情境支持。在此基础上，基于泛在嵌入计算和虚实融合技术打造的智慧环境，将任何物理空间转化为智能学习界面，主动匹配学习者的需求并实现教育资源的精准推送，打造“需求未发而资源已至”的无感服务体验。

嵌入的智能系统将能够实时捕捉并整合学习者的知识背景、学习状态以及情绪变化等多维数据，通过深度的数据融合以及学习分析技术，系统将不仅能够深入理解当前学习情境，更能挖掘学习规律并预判学习者的潜在需求。这种“信息找人”的服务模式使得学习环境成为能够实时感知、精准预测并主动响应学习者需求的“智慧学伴”，将个性化服务无缝嵌入学习者的日常学习情境中，从而大幅度降低教育装备的认知侵入性和存在感。

主动智能的智慧环境还将具备自适应进化能力，它不仅能根据当前情境数据提供即时服务，还可以通过长期的数据积累构建精细的学习者模型，可以主动优化物理布局与虚拟资源配置，根据学习规律走向主动调整教学策略和内容呈现方式，形成一个以学习者为中心、服务透明化、智能泛在化的教育生态系统。

（二）“知识创生”的教学范式

教学的核心互动模式将转变为以“知识创生”为核心的协作生态。人工智能将从简单的知识传递工具演变为知识建构的重要参与者，迈向通用人工智能教师角色，并与人类教师共同构建“双主体教学”模式。在这一模式中，通用人工智能教师不仅能够全面把握学生的知识体系，精准追踪学习轨迹，提供实时精准的学习支架，更能引导学生建构个性化的知识网络。人类教师则超越了传统知识传授的角色，更加关注培养创新思维、批判性思维等高阶思维能力，为学生创造知识、解决问题奠定基础。

在课程设计与实施环节中，双主体教学将形成知识创生的完整闭环：通用人工智能教师负责解构既有知识体系，通过智能分析学生的学习行为，创造性生成适应不同认知风格的建构式学习任务。人类教师则运用其独特的创新引导能力与跨领域思维带领学生突破既有知识边界，在协作探究中创造性解决复杂问题。教师还将创设丰富的情境体验，激发学生将内化掌握的知识外化为新的人工制品，实现从知识接受者到知识创造者的转变。

通用人工智能教师与人类教师将在知识创生过程中形成动态互补的教学生态。基础知识的输入习得与内化掌握过程可由通用人工智能教师进行引导，而开放性的问题解决、知识创生则由人类教师主导。这种分工不是固定模式，而是基于创新目标、知识属性与学习者潜能进行动态调整，最终从“知识传递”“知识建构”走向“知识创生”。

（三）“认知适配”的课程形态

未来课程将基于认知实现动态适配，成为回应个体认知特征与发展需求的有机体系。静态课程将被基于学习者认知结构分析而动态生成的知识网络所取代。课程不再是预设的固定内容包，而是转变为依托学生认知发展曲线与课程知识图谱实时构建的动态社会知识网络。通过精准定位学习者的认知图谱与最近发展区，课程内容将自动填充为最契合学生认知状态的模块，形成认知适配的学习体验。教材的形态也将随之演变，固定内容的教材将让位于可以根据学习者认知水平和兴趣偏好实时调整内容深度与呈现方式的动态数字教材。

在这一新范式下，课程内容的组织方式将实现微观化分解与宏观化重组的动态平衡。课程内容将被精细拆解为可追踪、可评估的最小学习单元，AI编排系统则基于双重逻辑进行重组，既遵循学科知识的内在结构逻辑，确保概念间的层级关系和系统性，又融入学习者实际应用场景的实践逻辑，使学习单元在真实情境中获得意义。这种结构化与情境化的双重组织，既保证了知识体系的完整性，又为学习者建立个性化的理解框架与知识迁移能力创造了条件，引导学生朝向“学用结合”发展。

在新型的课程形态中，传统的学科壁垒将被多维度的跨域知识网络所突破。课程编排不再局限于传统的学科分类框架，而是基于前沿认知科学研究与现实社会需求，通过多样化的情境，构建起多层次、多角度的知识联结。人工智能能够敏锐捕捉不同学科领域间的隐性关联，引导学习者在复杂问题解决过程中自然融合多学科视角，形成既有专业深度又有跨领域创新能力的知识结构，最终促成教育从“分科学习”向“跨域建构”的根本性范式转变。

（四）“沉浸投入”的深度学习

未来学习将通过促进学习者在认知、情感与具身三维度的全面投入来实现深度学习。在智能学习系统的支持下，学习者将从被动接受者转变为知识的主动建构者。这些系统能够精准分析每位学习者的认知特质，为其提供可促进深度思考的学习资源与认知策略，引导学习者超越字面理解与机械记忆，深入探索知识的内涵与本质。技术赋能的学习方式将鼓励学习者建立新旧概念间的实质性联系，完善认知结构，并促进学习者进行积极思考、分析和深度反思，实现认知的深度投入，从而自然催生高阶思维与深层认知能力的发展。

在混合现实技术的赋能下，学习者将能够在虚实融合的情境中实现学习的物理参与和沉浸体验，促进深度的具身投入。智能系统将抽象概念转化为可感知、可操作、可探及的具象呈现，学习者通过身体参与激活多感官学习通道，在“做中学”的过程中形成深层认知。空间计算技术将知识与实践紧密结合，促进知识在不同情境中的迁移应用，培养解决实际问题的能力。线上与线下混合学习方式的智能调配，将使学习者在知识与实践相互作用的亲历践行中不断完善认知结构，逐步形成创新能力，实现从知识理解到实践应用的有效转化。

学习过程中积极的情感体验是深度学习的关键特征。智能学习系统支持下的学习将不再仅关注知识传递，而是通过情绪识别与动机分析技术，为学习者设计促进认知投入的学习策略与学习反思的元认知策略。系统将融合游戏化元素与社交协作机制，创建支持自主学习、小组协作交流的智能环境，助力学习者形成积极的情感体验，通过促进情感投入激发学习动力与持久参与。情感投入将使学习过程充满好奇心、成就感和社交联结，促使学习者通过多渠道、跨领域的合作交流催生新智慧。这种学习生态使得深度学习不仅是认知过程，更是充满意义的情感体验。

（五）“全息画像”的评价技术

教育评价将从传统的单一测量模式向全方位、全过程、立体化的综合评价迈进。评价目标将不再局限于简单的知识点检测，而是通过智能传感网络与学习分析技术实时捕捉学习者在实验操作动手能力、问题解决能力、社会情感能力、体质健康等多维度的表现数据。这种立体的评价体系将构建起学习者的全息画像，更全面衡量学生的实际问题解决能力、协作创新能力与自我调节能力。

评价过程将从传统的阶段性测试演变为无处不在的持续性数据流采集。多模态识别技术将精准捕捉学习者的实验操作表现、解决问题的策略应用、情绪调控状态与社交互动能力，先进的智能算法则将这些看似零散的数据点进行有机整合，转化为有意义的个性化学习图谱。这种“无感评价”的机制将巧妙消除传统测试带来的压力与焦虑，使评估自然融入学习旅程，成为学习生态的有机组成部分，而非外部强加的干预措施。

评价结果最终将实现从终结性判断向发展性引导的转变。AI系统能够生成精准的个性化反馈与资源推荐，为学习者指明具体的改进方向与方法。同时，评价数据将通过直观的可视化界面向学习者、教师与家长开放，支持多方协同制定科学的成长规划。

（六）“动态前瞻”的教育管理

教育管理将从经验驱动转向数据引领，建立起前瞻性、精准化的治理体系。决策机制将告别纯粹的经验主导模式，构建数据驱动的智能决策系统，同时实现从单主体自上而下到多主体参与、上下结合的民主化转型。教育大数据平台将无缝整合学习行为、教学过程等多源数据，运用复杂网络分析与深度学习算法解析当前教育生态并预测未来发展趋势与潜在问题。

资源配置领域将突破静态分配的局限，实现动态优化的智能调度。计算实验的应用将为这一智能调配提供强大支撑，通过模拟各类教育要素间的复杂互动关系，预演不同资源配置策略下的系统演化路径，管理者可以穷尽各项变量组合，识别潜在瓶颈并寻找最优突破方案。这种智能调配机制将克服传统行政规划的时滞性与刚性限制，确保资源投入与教育产出达成最优匹配。

教育系统仿真与计算实验将成为决策科学化的重要支撑。基于大数据的仿真技术不仅能揭示多元变量作用下的教育演化轨迹，还能评估各类教育决策的实施效益，预测不同干预措施可能带来的教育结果。前瞻性的计算实验将帮助教育管理者超越经验局限，实现更为科学高效优质的教育治理。

（七）“集智共创”的教师发展

教师专业发展将从知识传授型向学习设计与人机协作型转变，构建人机互补、人人共创的能力生态系统。教师将不再局限于传统的知识传授，而是演变为学习设计师与AI协作者。未来教师培养将超越单纯的学科知识与教学法训练，转而强化课程共创能力、人机协同能力与集体智慧整合能力，使教师既能与AI工具协同设计沉浸式学习情境，又能在教师共同体中汲取集体智慧，基于多元反馈持续优化教学策略，实现从“独立知识传递者”到“协作型学习促进者”的角色转变。

教师发展路径将从阶段性培训模式升级为人机协力、同伴互助的持续赋能体系。个性化教师成长系统、微认证体系与开放学习网络将支持教师在人机协作与人际协作的融合环境中获取新知识与新技能；AI助教与教师伙伴将形成互补型工作联盟，促使教师发展从“被动应对”转向“协同进化”。

教师群体将从同质化团队向“人机融合、人人互联”的多元化生态演进。传统的单一学科教师团队将被人机协同、跨界协作的专业社群所替代，教育工作者、学科专家、技术开发者、数据科学家等多元角色与智能系统将共同参与教育设计与实施过程。这种人机协同、人人协作的生态既保持了人类教师在情感引导与价值塑造方面的核心地位，又通过人机互补与跨界融合释放了创新潜能。

（八）“开放生态”的学校组织

未来学校边界将不再局限于物理围墙，而是扩展为无处不在的开放网络生态。这种网络化组织结构促使各类教育业务实现随时随地的智能连通与高效协同，为学习者创造前所未有的自主选择空间与多元文化交流机会，真正体现开放生态的价值所在。

与此同时，学校内部组织结构将从传统科层体系转向自组织动态社群。在AI辅助的教育环境下，固定的年级—班级架构被基于项目的学习社群所取代，学习者能够根据个性化兴趣与发展需求自主组合，形成跨年龄、跨学科的探究共同体；教师团队则基于专业互补组成灵活的任务组，协同设计并实施面向未来的跨界课程。 这种自组织的动态结构将促进更加流畅的知识交流与创新协作，有效激发组织创造力并提升对学习者个性化需求的响应能力，构建起开放生态中最活跃的微观单元。在治理机制方面，学校将从集中控制模式转向智能分布式协同演进。

（九）“个性精准”的公共服务

教育公共服务将实现“个性精准”的根本转变，构建起以学习者为中心的多元协同服务生态。教育供给将从标准化、均质化迈向个性化、精准化。政府主导的基础教育平台将与社会多元力量共建的创新资源形成优势互补。国家负责构建智能化教育基础设施与质量标准体系，而企业、社区、科研机构则在此基础上提供丰富多样的特色服务与创新项目。这种混合供给模式在确保教育公平普惠的同时，通过精准匹配机制为每个学习者提供最契合其个人特质与需求的教育资源组合。服务供给方式将从“大水漫灌”转向“精准滴灌”。与此同时，教育治理模式也将从垂直管控转向网络协同，形成多方参与的服务生态。

人工智能不仅为实现既定教育目标提供新型解决方案，更催生了全新的教育模式、方法与理念，推动教育思维方式与组织形态的革命性变革。深度推进教育数字化转型，助力教育强国建设，应抓住这一系统性变革契机，既深化“人工智能+教育”的战略融合，又建立技术、制度与文化协同演进的实施机制。只有将智能技术真正内化为教育系统的有机组成，全面重构数智时代教育的运行范式与生态关系，才能实现教育质量的质变跃升，推动教育强国建设从顶层设计迈向实质突破，最终在技术赋能与人文价值的交融中，构建起人机共智、普惠优质的教育新图景。（文章摘自人民教育）