刘邦奇  姚兰婷   郭涛歌   张金霞

摘　要：在全面推进智能化的时代背景下，智能教育应用已成为推动教育数字转型与智能升级的重要路径。以2015—2025年中国知网“智能教育应用”领域核心文献为样本，综合运用文献计量分析与定性研究方法，系统探究该领域研究动态。通过CiteSpace软件进行文献计量分析，梳理智能教育应用研究的基本概况，划分三个发展阶段并总结其特征，凝练四大核心论域。在此基础上，对智能教育应用研究的进展进行分析，主要包括六个方面：智能教育应用理论、智能时代的课堂变革、教师数字素养提升、智能技术赋能教育评价、新时代教育治理、教育数字化转型。最后，基于文献计量与行业实践的交叉验证，提出智能教育研究的发展展望：深化人工智能助力教育强国建设研究，强化人工智能赋能教师发展研究，推进生成式人工智能重塑教育形态研究，探索智能教育学科专业体系研究，开拓智能教育生态协同发展研究，加强人工智能安全保障研究，旨在为我国智能教育的深化发展与创新实践提供参考。

关键词：教育数字化转型；生成式人工智能；智能教育应用；人工智能技术；数字素养

人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，正在影响着各行各业。教育领域要根据技术发展的形势，调整学科专业布局，培养师生的基础能力，深化人工智能与教、学、管、评、研等场景融合。智能教育应用是聚焦于人工智能在教育领域中创新应用的技术、模式与实践的集合。其研究不仅是驱动智能教育创新发展的核心动力，更是构建高质量教育体系、加速教育现代化进程的重要支撑。深入探索智能教育应用，有助于精准把握智能技术、优化教学流程、提升教育质量、满足个性化学习需求，为新质人才培养筑牢根基。为系统呈现智能教育应用研究的发展脉络与演进趋势，本研究综合运用文献计量分析法与典型案例研究法，对2015—2025年中国知网（CNKI）收录的智能教育应用领域论文进行系统性梳理与深度剖析，同时结合生成式人工智能等新兴技术的突破发展与场景落地，全面阐释我国智能教育应用研究的阶段特征、重点领域及进展，并对未来研究方向进行展望，以期为新时代智能教育的创新实践提供参考与借鉴。

一、数据来源与研究方法

　　（一）数据来源

　　中国知网中与智能教育相关的文献数量逾万篇。为聚焦研究范畴，本研究以“智能教育应用”为主题词，基于中国知网数据库开展文献检索；检索时间范围限定为2015年1月1日至2025年3月31日，文献类型锁定SCI来源期刊、北大核心期刊及CSSCI来源期刊，初步获得文献409条；经人工筛选，剔除会议通知、新闻报道等非学术性文献，最终纳入394篇正式发表的学术论文作为研究对象，以此对国内智能教育应用研究的基本情况展开分析。

　　（二）研究方法

　　本研究采用混合研究方法，系统探究智能教育应用研究的发展现状与未来趋势。首先，运用CiteSpace文献计量分析软件对样本数据进行计量分析，系统梳理智能教育应用研究的基本概况、热点领域、发展阶段及特征。其次，为拓展研究维度，采用定性研究方法补充行业实践内容，从行业视角呈现智能教育应用的研究思路和最新进展。最后，基于文献计量分析与行业实践研究的交叉验证，对智能教育应用研究的未来发展方向进行前瞻性讨论。

二、我国智能教育应用研究基本情况

　　（一）主要研究机构分析

　　在智能教育应用研究领域，多元主体与多样成果形成了互补的研究谱系。从分析结果来看，近10年来智能教育应用研究领域涌现了一批较有影响力的研究机构，为我国智能教育应用研究的发展作出重要贡献。发文量较多的研究机构为高等院校，尤以师范类院校和综合大学的教育类院系居多，如北京师范大学、华东师范大学、华中师范大学、北京大学、东北师范大学、西北师范大学、江苏师范大学、西南大学、华南师范大学、江南大学等。智能教育应用研究领域的研究主体除高校外，还有国际组织、企业研究机构、行业咨询机构等，它们一起构成研究生态的核心力量。不同主体的研究成果覆盖政策框架、技术创新、实践应用等方面，共同为智能教育发展提供体系化支撑。

　　国际组织通过科学规划、国际合作等方式，关注教育对智能技术的适应性，重视技术对教育公平、伦理安全等深层问题的影响，规避潜在风险，推动成员之间的多边合作，谋求教育的共同利益，以构建可持续的智能教育生态。以联合国教科文组织（UNESCO）为代表的国际组织，对人工智能教育应用在技术本质、实践样态、应用挑战等基本问题上的深入探索，形成了一批高质量的报告，为智能教育应用指导与标准体系开发提供牵引。例如，联合国教科文组织于2023年发布《生成式人工智能教育和研究应用指南》（Guidance for Generative AI in Education and Research），介绍了生成式人工智能及其原理，探讨其伦理、政策争议，并阐述监管步骤与要素，以制定连贯、全面的政策框架，规范生成式人工智能在教育和研究中的使用等。该组织2024年发布的《教师人工智能能力框架》（AI Competency Framework for Teachers）和《学生人工智能能力框架》（AI Competency Framework for Students）作为系统性定义人工智能能力的指导文件，明确了教师和学生在应用人工智能工具时应具备的知识、技能和态度，帮助师生了解人工智能在教育中的作用，并以合乎伦理、有效、安全的方式在教与学的实践中运用人工智能。此外，经济合作与发展组织（OECD）于2020年发布《教育中可信赖的人工智能：承诺和挑战》（Trustworthy Artificial Intelligence(AI）in Education: Promises and Challenges）报告，简要介绍人工智能在课堂和教育系统中的应用前景，以及教育领域如何结合人工智能来培养学生的复杂能力，旨在倡导各国利益相关者必须采取措施，以应对人工智能引发的问题与挑战。

　　企业研究机构开展智能教育应用研究的重心，通常在于技术突破与场景落地之间的应用模式和转化机制，通过技术验证与应用反馈，不断推动智能教育产品应用模式的创新，并带动智能教育应用的理论演进。例如，讯飞教育技术研究院是近年来智能教育研究发文量较多的研究机构，并连续七年发布“智能教育发展蓝皮书”，对中国特色的智能教育应用理论与实践进行了前瞻性研究，系统探讨智能教育总体框架和关键技术，深入探究智能技术在因材施教、教育评价、教学减负增效、教育数字化转型、生成式人工智能教育应用、教师发展等核心领域的渗透路径，并通过众多区域、学校和一线教师实践案例研究，加速推进技术创新成果向教育应用的转化，构建“产学研用”一体化链条，为智能教育生态的可持续发展提供价值锚点。

　　行业咨询机构开展智能教育行业应用研究，主要通过洞见智能教育应用的市场动向，收集行业信息，监测技术、市场与用户需求动态等，为企业提供市场洞察与战略指导，为政策制定者提供数据支撑与决策参考，推动智能教育产业健康发展与转型升级。例如，中国教育装备行业协会自2012年起，连续编印13版《中国教育装备行业蓝皮书》，总结教育装备行业理论与实践方面的研究成果，反映国内教育装备行业现状，为政府科学决策、行业企业发展和学校教师工作提供参考和支持；中国教育技术协会2017年发布《政府购买教育信息化服务：现状与展望》，归纳出政府购买教育信息化服务的主要难题，并提出10大建议，为相关工作开展提供启发；行业咨询机构艾瑞咨询发布《2024年中国人工智能+教育行业发展研究报告》《2024年教育智能硬件市场与用户洞察报告》等智能教育应用系列成果，以全局性视角解构智能教育领域的供需关系网络，揭示相关产业发展的底层逻辑与演进趋势。

　　（二）研究成果展示载体分析

　　在智能教育应用研究领域，相关研究成果的传播与交流呈现多元化特征。研究成果多以期刊论文、学术专著、会议论坛、讲座培训等多种渠道实现交流与推广。相关研究不仅形成了丰富的理论成果，更通过各类成果展示载体促进了理论成果与实践场景的深度融合，推进前沿理论、技术落地与应用模式创新成果的交流推广，切实惠及师生等广大应用群体，推动智能教育从理论构想向实际教学应用转化的进程。

　　期刊论文是智能教育应用研究成果的主要展现形式之一。学术期刊凝聚着学者的智慧，在为公众提供知识传播、学术评价服务等方面发挥着重要的社会作用。学术期刊通过严格的同行评审机制，成为智能教育应用领域系统性研究成果的权威发布平台，为该领域提供严谨的理论支撑和应用范式。关注智能教育应用领域的核心期刊包括《中国电化教育》《电化教育研究》《现代教育技术》《开放教育研究》等，占总发文量的一半以上。

　　智能教育著作多针对智能教育应用的特定议题展开，聚焦于构建系统理论体系，沉淀长期性的研究成果，将理论与实践结合，推动智能教育应用的创新发展。近几年有关智能教育应用的著作层出不穷。例如，胡小勇主编的《生成式人工智能：教师应用指南》，以生成式人工智能的场景化应用为导向，从理论与实践两方面，帮助教师快速掌握生成式人工智能知识；黄荣怀等所著的《人工智能与未来教育发展》从我国教育改革与发展的现实需求出发，对人工智能中长期发展态势进行研判，围绕人才需求、学生成长、教师发展、学习环境等基本要素，研究人工智能与未来教育发展的关系、机理、潜在风险及治理策略。

　　会议论坛锚定智能教育应用领域前沿议题，通过构建跨学科交流平台，持续激发智能教育应用的理论创新动能。在探索实践中，中国教育技术协会、科大讯飞等多家机构和单位共同举办智能教育论坛，围绕智能教育理论建构与产业发展路径展开深度研讨，系统搭建智能教育应用的理论与实践融合体系。截至目前，论坛已举办七届，紧扣教育发展的前沿趋势与关键议题，聚焦智能技术助力下的教育数字化转型、教师数字素养等关键问题，从不同维度与层面对智能教育应用展开研讨，推动智能教育创变与革新。中国人工智能学会也举办了以智能教育为主题的专题论坛，深化人工智能专业领域的产教融合，推动培育更多契合时代发展需求的人工智能专业人才。

　　智能教育培训活动通过项目化、场景化的培训形式，将研究成果转化为智能教育应用主体的数字素养和人工智能素养提升培训课程。例如，华南师范大学教育人工智能研究院定期举办培训班，旨在赋能未来教师，促进基础教育教师智能教学素养提升；华东师范大学上海数字化教育装备工程技术研究中心开展“教师智能助手”主题工作坊，助力教师利用智能技术促进教与学能力提升；北京师范大学珠海校区联合讯飞教育技术研究院举办“生成式人工智能教育应用能力提升”高端研修班，以“工作坊+授课”的形式开展，面向一线教育工作者，促进智能教育实践探索；西北师范大学与科大讯飞智能教育博士联合培养实践研学班已举办五期，学生在完成线上课程学习后，进行为期一周的线下研学，包含中小学和高校见学、AI实验室参观、学习工作坊等，通过产学研深度合作助力智能教育研究和高端人才培养，推动研究成果应用于教育实践。

　　（三）研究发展历程及阶段特征

　　智能教育应用研究在不同时期具有不同特征，利用CiteSpace软件可绘制出时间线图谱，并结合国家政策和行业实践情况，总结出我国智能教育应用研究的三个发展阶段。

　　一是重点应用与初步探索阶段（2015—2017年）。该阶段以基础设施建设和教育主场景数字化为核心，呈现“技术驱动”和“场景试水”的双重特征。①在政策层面，2017年国务院印发的《新一代人工智能发展规划》具有里程碑意义，首次将“智能教育”纳入国家战略体系，为《教育信息化2.0行动计划》的实施提供了顶层设计，助力教育信息化基础设施建设稳步前行。②在研究层面，主要围绕三大方向展开：首先是理论框架构建，以祝智庭提出的“智慧学习生态系统”理论为代表[14]，强调技术赋能下教育生态的重构。其次是环境构建研究，如黄荣怀等围绕智慧学习环境建设与智能教育应用开展研究，为场景化应用提供了科学参考。最后是典型应用探索，如笔者团队聚焦课堂主阵地，对智慧课堂从理念、模式、实践进行了持续系统的研究，并提供大量应用案例，出版首部《智慧课堂》专著。③在应用层面，华南师范大学谢幼如等围绕智慧课堂率先开发了《智慧课堂教学》在线课程，不仅为教师运用人工智能技术创新课堂教学提供了方向指引，更明确了实施路径。同时，这一阶段涌现出智能阅卷、智慧课堂、双师课堂等典型应用，为后续发展奠定了实践基础，但整体仍存在技术应用表层化、区域发展不均衡等问题。

　　二是深化应用与融合创新阶段（2018—2021年）。随着5G、人工智能技术的突破，智能教育进入“全维渗透”和“深度应用”阶段，形成覆盖全流程、全场景、全场域的应用创新格局。①从政策维度来看，2018年发布的《教育信息化2.0行动计划》明确提出“三全两高一大”目标，有力推动了智能教育研究向全流程覆盖方向转变。教育全流程应用全面创新，构建覆盖“课前—课中—课后”的闭环式智能教学体系。②从实践维度看，教育全学科融合创新，突破传统学科边界，形成德智体美劳“五育”的智能教育新范式；教育全场域协同进化，打造“教—学—评—管—服”五位一体的智能教育生态。“全国智慧教育示范区”“基于教学改革、融合信息技术的新型教与学模式实验区”“人工智能助推教师队伍建设试点”等项目全面推进，标志着智能教育从技术工具应用向教育变革的深水区迈进。③从研究维度看，学界就智能教育相关命题展开了热烈的探讨，如郭绍青等对智能教育、人工智能助力教学创新等开展深入研究与实践，并在全国率先组建智能教育博士培养专业。笔者团队围绕智能教育政策及行业应用热点进行专题研究，先后出版了《中国智能教育发展报告》《走向智能时代的因材施教》《智能技术赋能教育评价》等著作，为智能教育应用的理论研究与实践探索提供有力支撑。

　　三是转型发展与生态重塑阶段（2022—2025年）。该阶段标志着中国智能教育发展进入以“战略驱动、生态协同”为特征的新时代。①在国家战略层面，党的二十大首次将“推进教育数字化”写入大会报告，确立了教育数字化作为中国式教育现代化关键支撑的战略定位，明确要求加快推进教育数字化转型和智能化升级。顾小清提出，在智能技术的赋能下，教育数字化转型不仅重塑了传统的教育模式，更为教育质量与效率的提升开辟了全新路径，带来了诸多可能性。②在技术变革层面，生成式人工智能技术引发教育范式革命，其对教育生产力带来的变革，将对技术领域和教育领域都产生深远影响。焦建利认为，以ChatGPT为代表的生成式人工智能在教育领域的应用，极有可能对各级各类正式教育与非正式学习产生深远影响。③在生态协同层面，构建“政产学研用”五位一体协同机制，杨宗凯提出发展智能教育学科，智能教育走向学科、事业、产业一体化发展，协同创新成为智能教育深化发展的时代特征。智能教育应用形成“标准—平台—资源—服务”的生态体系，并发布《教育大模型应用标准》等7项行业标准。“政产学研用”多元主体共同参与，推进智能教育生态重塑。

　　（四）智能教育应用研究热点论域

　　本研究运用CiteSpace软件对智能教育应用研究进行关键词共现分析，发现智能教育应用研究存在多维发展特点。综合关键词词频与中心性，智能教育应用研究主要集中在“人工智能”方向，“教育应用”“智能教育”“智能技术”“教育创新”“伦理风险”等也是学者较为关注的内容。从总体发展来看，相关研究重点围绕人工智能的深入应用、教育模式的创新与推广、伦理与政策的完善、跨学科合作与技术创新等方面展开，这些趋势将推动智能教育的进一步创新发展。本研究将关键词利用LLR进行聚类，保留聚类大小超过10的聚类群，共得到8个聚类群，按聚类分区大小排序，分别是“人工智能”“智能教育”“教育应用”“人机协同”“学习分析”“伦理风险”“数字移民”“专家系统”，如表1所示。

表1   智能教育应用研究的关键词共现网络聚类

　　由此可见，当前智能教育应用研究中最突出的热点方向涵盖人工智能、教育应用、智能技术、伦理风险等多个维度。基于以上数据信息进行综合分析，可将智能教育应用研究主要热点概括为四个论域：

　　一是智能教育应用理论构建与深化论域。国内研究正着力构建具有中国特色的智能教育应用理论体系，探讨智能技术与教育融合的基本规律和应用价值。学界普遍关注智能技术对教育理论的影响，相关研究围绕教育主体关系重构、学习认知模式变革等核心命题展开，注重教育哲学、认知科学与技术伦理的协同创新，着力探讨人工智能时代教育的本质。相关理论成果为教育数字化转型提供重要的学理支撑。

　　二是智能教育应用范式研究论域。人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要引擎，其教育应用的范围和影响力持续扩大。可见，推进人工智能与教育深度融合应用场景落地，对促进教育高质量发展具有重要意义。智能技术在教育场景中的渗透呈现出系统化、生态化发展趋势。应用研究从单一工具开发转向教育全景重构，着力构建智能化教育服务新体系。其在具体实践中形成多层次应用创新格局：宏观层面构建教育政策规范体系变革，中观层面探索区域教育治理模式升级，微观层面聚焦课堂教学全流程再造。研究范式逐步从技术本位转向教育应用需求驱动，注重智能技术与教育的双向适配。

　　三是智能教育技术创新论域。人工智能技术创新与教育的结合日益紧密，呈现出快速增长的应用趋势。研究聚焦教育场景下的技术适应性与突破性创新，着力构建教育技术标准体系与评估框架。在技术研发层面，注重教育数据挖掘、教育知识图谱、教育大模型、教育智能体等教育智能技术创新，注重技术先进性与教育适切性的动态平衡。当前正加快建立智能教育技术自主创新体系，强化核心技术攻关和教育应用场景的有机衔接。

　　四是智能教育应用风险治理体系构建论域。研究重点从风险识别转向系统防控，着力构建预防性治理体系。在实践层面，建立动态风险评估机制与弹性应对策略，推动形成政府主导、多方协同的风险治理格局。当前正积极探索具有中国特色的智能教育治理路径，在保障技术创新与教育质量稳步推进的同时，维护教育公平与伦理安全。

三、我国智能教育应用研究主要进展分析

　　综合上述研究论域和研究阶段特征，结合文献分析所呈现的相关内容和我国智能教育行业实践，可进一步探讨智能教育应用研究的主要进展情况。

　　（一）聚焦智能教育应用理论，探讨智能教育体系架构

　　智能教育应用理论研究需从本质溯源出发，系统探究其内涵特征与体系架构，为智能教育应用发展定向导航。一是智能教育应用的战略定位研究。例如，陈丽提出智能教育应用兼具“战略驱动”与“资金密集型”双重属性，需通过顶层设计实现统筹规划、分步落地；祝智庭、郭绍青等对教育智能化发展战略进行研究，系统分析智能教育的特点及其对实现智慧教育的路径支持。二是智能教育的体系架构研究。例如，笔者团队提出智能教育五层架构体系，涵盖基础支撑层、关键技术层、智能系统层、智能应用层及综合保障层，形成系统性实践框架；黄昌勤倡导和合共生的人机协同智能教育内涵与架构，以“和”为价值导向，以“合”为途径目标，强调人机间的平等性地位与双向度联系，构建人机协同教育的动态架构体系。三是智能教育应用推进的路径研究。作为复杂的系统性工程，智能教育研究与应用推进需提升站位、整体审视，这有助于深入把握教育本质、明晰发展路径，对精准推进智能教育应用实践具有重要指导意义。因此，智能教育应用研究应重点突破顶层设计瓶颈，在深化理论认知基础上，构建覆盖各级各类教育的智能技术应用方案，推动理论架构向实际场景的转化落地。

　　（二）聚焦教育教学主阵地，深耕智慧课堂构建与应用

　　智慧课堂作为教育教学的主阵地，是智能教育应用的关键场景，众多学者进行了深入研究。一是智慧教育理论的研究。例如，祝智庭等率先进行智慧教育系列化研究，形成智慧教育的理论框架，并开展面向智慧课堂的灵活深度学习支架设计研究，为教师提供了有价值的方案和参考。二是智慧学习环境的研究。例如，钟绍春等对人工智能支持智慧学习的方向与途径进行了深入探索；黄荣怀等深耕智慧学习环境领域，产出了丰硕的学术成果。三是智慧课堂构建及应用的研究。例如，刘革平等提出智慧课堂的建设需要理念创新、实践探索、领域开拓和开放引智。笔者团队对智慧课堂进行了十多年的跟踪研究，于2015年正式提出“智慧课堂1.0”定义，探索“线上线下一体化、课内课外一体化、虚拟现实一体化”的全场景教学应用，构建“三段十步”教学流程，覆盖课前学情分析、课中互动探究、课后个性化辅导的完整教学链条。此外，学界围绕智慧课堂的学习成效、教学模式、学科应用等议题也展开了深入探讨。

　　（三）聚焦教师专业发展，探讨教师数字素养提升

　　教师作为教育发展的第一资源，是教育数字化战略落地实施的关键支撑力量，其专业发展和数字素养提升已成为当前教育领域的重点议题。近年来，我国相继出台《新时代基础教育强师计划》《教师数字素养》等重要政策文件和标准，学界围绕这一主题的研究成果亦呈现快速增长态势。一是教师数字素养内涵和体系的研究。例如，吴砥作为《教师数字素养》标准研制组专家，对该标准进行了详细解读；闫广芬和胡小勇分别基于欧盟教师数字素养框架和国际政策对该主题开展比较研究。二是教师数字素养发展现状与实践的研究。例如，宋灵青选取东中西部9405名中小学教师作为测评样本，考察我国中小学教师的数字素养现状与差异；郭绍青联合各地市教育局，围绕教师数字素养提升等方面的实践探索、现实应用进行讨论，为行业提供参考。三是教师数字素养提升策略和路径的研究。例如，郭炯提出以智慧教育平台为“桥梁”提升农村教师积极性，以真实需求为“蓝本”开展循证式研修，以数字徽章为“支点”撬动评价及表征难题；闫寒冰提出打造头部资源、实施扁平教研、嵌入普适支架、关联数据治理的实施路径；笔者团队提出按照“需求导向、标准引领、场景落地、评价反馈”的基本策略，统筹规划教师数字素养提升。

　　（四）聚焦教育改革“指挥棒”，探究人工智能赋能教育评价

　　教育评价是新时代教育改革的重要方向。《深化新时代教育评价改革总体方案》首次提出坚持“四个评价”和“充分利用信息技术，提高教育评价的科学性、专业性、客观性”等要求，智能技术赋能教育评价成为智能教育应用研究的重要领域。一方面，对智能时代教育评价总体策略进行研究。智能时代的教育教学评价改革创新途径，主要表现在智能技术支持的结果评价、过程评价、增值评价、综合评价等方面。针对教育评价实践中的不同现实状况和问题，当前推进“四个评价”改革应有所侧重、突出特点，采取针对性的策略和措施。另一方面，对智能时代教育评价的实践路径进行研究。例如，吴砥等通过分析智能技术在教育评价中的应用现状和发展趋势，提出智能技术赋能教育评价改革的实践路径：协同推进评价改革、突破关键评价技术、试点探索新评价范式、注重技术伦理与隐私；吴永和等认为未来的发展需要构建科学合理的指标体系，通过优化算法设计、健全反馈机制、强化人机互信、完善伦理规约，推动智能教育评价的创新发展，为教育的高质量发展提供有效支持。

　　（五）聚焦教育治理变革，探索信息化教育治理

教育治理是推动教育变革的重要保障。2024年全国教育工作会议提出，以智能化赋能教育治理，引领教育变革创新。众多学者对此展开深入研究。一是探讨教育信息化治理的重要意义。运用技术完善社会治理、提升政府治理能力已成为全球范围内的发展趋势并得到普遍重视。在教育领域，信息技术成为推动教育治理现代化发展的重要驱动力，以信息化支撑教育治理体系和治理能力现代化是必然选择。二是探讨教育信息化治理的内涵与体系。例如，笔者团队构建教育信息化治理体系框架，包括教育信息化治理的内涵、特征和体系框架。三是探讨智能教育的技术安全治理。人工智能教育应用伦理风险防范是教育治理的重要内容。智能技术赋能教育治理，推动治理方式从数据驱动走向“数据智能”赋能，从“人际协同”走向“人机协同”，并从“数字安全”走向“科技向善”。这些研究和实践使教育治理能够更好地适应数字化转型的需求，提升治理效能，促进教育公平和高质量发展。

（六）聚焦教育现代化发展，研究教育数字化转型

　　教育数字化转型作为支撑中国式教育现代化的战略需求，是教育领域应对数字时代发展新要求的必然选择。自2022年起，教育数字化转型的理论建构与实践探索成为业界关注的焦点，众多学者从多维视角展开探索。一是转型战略理论的研究。例如，祝智庭围绕教育数字化转型的理论框架、本质内涵、实践逻辑、现实困境及发展机遇，进行系列化阐释，为领域基础理论构建提供关键支撑；黄荣怀等从全球视角梳理教育数字化的六大演进动向及中国参与全球数字教育治理的策略。二是转型目标和路径的研究。例如，袁振国深度解析转型的目标体系与实施路径，特别强调其并非单纯的技术赋能过程，而是对教育体系的深层次变革与系统性重塑。《智能时代的教育数字化转型》一书中构建了技术驱动的转型理论框架，以目标、技术、基座、资源、场景、素养、治理、机制八大核心要素为支柱，形成覆盖战略设计到实践落地的结构化指引，为教育数字化转型提供兼具理论高度与实操性的系统方案。

四、未来研究与发展展望

　　随着生成式人工智能等新兴智能技术加速迭代创新，人工智能在教育领域的深度融合应用具有广阔的前景，国家陆续出台一系列政策推动智能教育的深入发展与创新。站在智能时代新起点，利用人工智能深入推动教育形态重塑面临新的机遇与挑战。未来，研究主体应紧紧围绕国家政策导向，响应行业发展需求，不断深化智能教育应用研究，推动智能教育的创新与发展。

　　（一）深化人工智能助力教育强国建设研究

　　人工智能作为新质生产力的典型代表，成为加快建设教育强国和中国式教育现代化的重要驱动力，对于促进教育公平、提高教育质量、培养创新人才具有重要战略意义。《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》提出，实施国家教育数字化战略，促进人工智能助力教育变革。2025年两会期间，“人工智能+”行动被多次提及，政府工作报告明确要求“持续推进人工智能与教育深度融合”，推动教育模式从传统向智能化转型。2025年7月，教育部启动人工智能赋能教育行动试点，提出聚焦真问题、设计实场景、构建硬机制，通过小切口试点推动系统性改革，形成人工智能赋能教育发展新范式。人工智能将成为促进教育事业高质量发展的重要引擎，形塑教育新范式和新形态，赋能教育改革创新，为教育强国建设提供有力支撑。因此，应不断深化人工智能赋能教育研究，强化智能教育顶层设计研究，深入开展人工智能技术在教育教学中的应用研究，积极开展人工智能教育应用成效验证，不断赋能智能教育教学模式创新。同时，还要大力推动人工智能教育产业的发展，构建具有中国特色的教育强国建设与新质生产力协同发展的良好格局，助力教育强国建设迈向新的发展阶段。

　　（二）强化人工智能赋能教师发展研究

2025世界数字教育大会期间召开的“智能时代教师角色转变与能力提升”平行会议，围绕教师如何应对技术融合、能力重构与伦理治理等关键议题，开展多层次、跨领域的对话。2025年7月，教育部办公厅印发《关于组织实施数字化赋能教师发展行动的通知》，把加强教师队伍建设作为建设教育强国最重要的基础工作来抓，提高教师数字素养、智能素养，打造新时代高水平教师队伍，为推动教育高质量发展、建设教育强国提供坚强支撑。人工智能赋能教育行动试点任务明确提出，加快普及人工智能教育，提升教师人工智能素养。2025年8月召开的第七届智能教育论坛发布了《2025智能教育发展蓝皮书——人工智能赋能教师发展》，从政策、行业、实践等多维度对人工智能赋能教师发展进行深入探讨，为智能时代的教师发展提供借鉴。教师是立教之本、兴教之源，应强化人工智能赋能教师发展研究，为智能时代的教师素养提升提供路径指引，构建智能时代教师智能素养框架，加强人工智能赋能教师培养培训、教学教研、教师评价和教师队伍治理研究，促进教师专业能力提升。

　　（三）推进生成式人工智能重塑教育形态研究

　　随着DeepSeek、星火等大模型不断迭代升级，生成式人工智能作为人工智能技术发展的最新突破，正在加速变革教育理念、教育方式和教育形态，赋能新质生产力发展。教育部围绕人工智能通识教育、国家智慧教育平台智能升级、教育专用大模型应用示范以及数字教育出海，启动实施了人工智能赋能教育的“四大行动”。《教育部等九部门关于加快推进教育数字化的意见》强调“推动大模型与教育教学深度融合”，教育部部长怀进鹏更强调“打造中国版人工智能教育大模型”，为生成式人工智能赋能教育发展提供了有效指导和有力支持。人工智能赋能教育行动试点工作进一步提出，推动有组织开发教育大模型，建立教育大模型的评估标准，构建多元创新的人工智能创新生态。生成式人工智能丰富了教育资源，扩充了教育场景，为学生创造更加丰富的学习体验，提升个性化学习效能，满足多样化学习需求。未来，需持续深化生成式人工智能重塑教育形态的应用理论研究，同步构建覆盖技术应用、数据安全、伦理规范的标准体系，确保其在教育场景中的安全合规应用，切实推动教育教学创新与系统性转型。

　　（四）探索智能教育学科专业体系研究

　　学科、专业是人才培养的基础和载体，推进智能教育学科专业体系建设，是培养智能教育高端人才的必要要求，也是智能教育应用创新的重要内容。杨宗凯认为，智能技术与教育融合的深度和广度，对智能教育实践和研究产生重大影响。发展智能教育学应明确学科定位、加强协同创新、完善人才培养体系，以更加强烈的使命担当支撑我国教育改革创新，推动教育可持续发展。华中师范大学通过融合已有学科，系统性探索智能教育人才培养；北京师范大学、西北师范大学和华东师范大学通过设置“智能教育”二级学科的方式探索智能教育学科建设。中国教育技术协会智能教育专业委员会组建“智能教育学科建设工作团队”，将通过智能教育微专业建设、智能教育人才培养、科产教融合实践基地建设等创新举措，致力于推动智能教育学科建设与发展。笔者团队与西北师范大学合作的智能教育博士研究生联合培养与科研基地，积极探索智能教育学科专业发展和人才培养研究。未来还需不断汇集相关优势力量，完善智能教育学科体系，加强智能教育专业建设，开展智能教育人才培养，为智能教育学科专业建设和高层次人才培养贡献力量。

　　（五）开拓智能教育生态协同发展研究

　　推进产教融合与多元协同创新，既是实施科教兴国、人才强国、创新驱动发展三大战略的内在要求，更是时代发展的必然趋势，已成为当前教育与科技领域发展的重要方向。《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》明确提出，要“构建教育科技人才一体统筹推进机制，完善科教协同育人机制，加强创新资源统筹和力量组织”，为这一方向提供了政策指引。2025年5月召开的中国教育技术学术大会以“人工智能教育应用”为核心议题，汇聚政府、高校、企业等多方主体，通过深度对话与专题研讨，凝聚了学术智慧、提炼了研究规律、达成了广泛学术共识。当前，随着生成式人工智能等新兴智能技术的迅猛发展，教育领域正加速迎来智能化升级与生态重塑的关键阶段，推动智能教育生态协同创新，已成为顺应时代潮流的必然选择。

　　（六）加强人工智能安全保障研究

　　随着人工智能技术的飞速发展，其在教育领域的应用日益广泛，但随之而来的安全问题也愈发凸显。因此，加强人工智能安全保障研究是智能教育研究中的重要方向。2025世界人工智能大会发表《人工智能全球治理行动计划》，要求及时开展人工智能风险研判，提出针对性防范应对措施，构建具有广泛共识的安全治理框架。《教育部科学技术与信息化司关于开展人工智能赋能教育行动试点的通知》亦强调，要建立安全保障制度，打造技术保护生态。因此，未来需持续落实政策倡导与要求，建立和完善人工智能安全保障制度，打造人工智能安全防护体系，提升师生数字素养，为智能教育技术的规范应用奠定基础。同时，深化产学研合作，整合多主体优势，共同探索不同场景的人工智能安全解决方案。最终，构建一个安全、公平、高效的智能教育生态系统，为人工智能技术在教育领域的持续赋能保驾护航。（文章摘自中国教育信息化）