本文转自：中国教育报
推动人工智能融入教育全要素全过程全场景
——深化教育系统变革，构建可持续发展新生态
教育部教育数字化专家咨询委员会主任 杨宗凯
人工智能正深刻改变知识生产、传播与应用的方式，也在持续重塑教育的组织逻辑、供给形态与治理模式。“人工智能+教育”的核心在于两个字，一是“融”，二是“变”。“融”，是立足于人工智能与教育深度融合格局基本形成的发展目标，让人工智能进入教育运行的基本结构、基本链条和基本空间；“变”，则是充分发挥人工智能赋能教育变革的引擎作用，推动办学模式、育人方式、管理体制和保障机制系统性转变。其中，全要素、全过程、全场景，是“融”的具体展开；办学、育人、管理与保障，构成了“变”的实践落点。
“全要素”，即推动人工智能深度融入教育关键要素。教育并不是某一个单独环节的简单叠加，而是由学生、教师、环境等多个方面共同构成的复杂系统。《“人工智能+教育”行动计划》（以下简称《行动计划》）在部署中并未停留于静态罗列，而是突出人工智能对教、学、管、研、国际化等关键节点的赋能作用。如在教师方面，强调全面提升数字素养和智能应用能力，推动教师借助智能技术优化教学设计、改进教学方法、提升专业水平。在学生方面，强调加强人工智能通识教育，提升学生面向智能时代的学习能力、思维品质和复杂问题解决能力。在学科专业和科研方面，则要求顺应知识生产方式变革，推动学科交叉融合、专业动态调整和科研范式创新。因此，“全要素”所强调的，不是将技术简单叠加于既有教育结构，而是推动人工智能与教育关键要素发生更深层次的耦合，进而增强教育体系的适应性、韧性与创新能力。
“全过程”，即推动人工智能要贯穿教育发展的各个学段、各个阶段。《行动计划》部署了人工智能全学段教育和全社会通识教育：中小学阶段重在普及人工智能通识教育，夯实数字素养与认知基础，帮助学生建立对人工智能的基本理解和正确态度；职业教育阶段重在对接产业需求，推动专业升级和技能重构，提升学生面向智能生产、智能服务和智能管理的实践能力；高等教育阶段重在强化基础研究、交叉融合和拔尖创新人才培养，推动人工智能成为公共基础课和学科交叉的重要支撑；终身教育重在面向社会成员开展通识教育和技能培训，提升全民智能素养，增强适应技术变革的能力。由此，形成由低到高、由基础到专业、由在校到社会的贯通式发展格局。进一步看，学段贯通并不只是时间顺序上的延展，更是教育目标、课程内容、培养方式和评价机制的系统衔接。人工智能不仅要进入每一个学段，更要根据不同学段的教育功能和发展任务，形成循序渐进、螺旋上升的培养体系。
“全场景”，意味着人工智能教育应用必须突破传统课堂和学校边界，进入更加开放、复合、协同的教育空间。随着学习方式、资源形态和育人组织方式的深刻变化，教育活动日益发生在学校、家庭、社会、网络空间以及虚实融合环境的交互中。《行动计划》提出建设未来课堂、未来学校、未来学习中心和未来实训中心，推动主题式学习场景、虚拟仿真实验、智慧慕课和智能终端协同应用，其核心旨趣就在于构建多维联动的新型教育生态，使学习活动能够在更加真实、更加丰富、更加个性化的场景中展开。“全场景”不仅意味着技术应用空间的拓展，更意味着教育组织方式和资源供给方式的重构。尤其值得关注的是，文件对乡村学校、边远地区、特殊教育群体和社会学习者给予了专门部署，表明人工智能教育应用并非仅服务于高水平学校和优势地区，而具有鲜明的普惠导向，即通过技术手段降低优质教育资源的获取门槛，促进教育公平从机会层面走向过程与质量层面。
从实践推进的角度看，推动人工智能融入教育全要素、全过程、全场景，实质上要求实现4个方面的深层转变。
其一，在办学模式上，实现从相对封闭、单一供给的传统办学，向开放共享、协同联动、无边界连接的智能办学转变。人工智能带来的并非某一教学环节的小修小补，而是学校组织形态和资源供给体系的深刻重构。过去，学校更多依赖校内课程、校内教师和校内空间开展办学；而在智能时代，优质教育资源将以更加广泛的形式流动起来，在更大范围内链接课程、教师、平台和产业资源。学校要从资源占有型办学转向资源整合型、平台支撑型办学，推动形成政府、学校、企业、科研机构和社会多元参与的资源供给格局。尤其是在职业教育和高等教育领域，应进一步推动科教融汇、产教融合，探索校企协同开发课程、共建项目、共育人才的新机制，让学校教育更加贴近科技前沿、产业变革和真实问题情境。可以说，人工智能正在推动办学模式从边界清晰的封闭系统，走向开放共享的生态系统，这本质上是办学组织的再造，也是教育改革的重要突破口。
其二，在育人方式上，实现从知识传授主导向个性化学习、能力导向和人机协同育人转变。智能时代，知识获取的门槛显著降低，单纯围绕知识点讲授和标准答案训练的育人方式，已难以适应未来对人才的要求。教育的重心必须从知识传授转向能力培养，从整齐划一的进度安排转向因材施教与个性发展。人工智能可以通过学情分析、路径推荐、过程性评价等方式，为学生提供更加精准的学习支持，也为教师开展差异化教学、实施精准育人创造条件。未来课堂应更加重视PBL等问题导向、项目导向的学习方式，推动“师—机—生”三元协同，促进学生在真实任务和复杂情境中学习、探究、合作与创造，更加注重培养学生的选择判断力、深度提问力、重构创新力。同时，人工智能可以分担重复性、程序性任务，却不能替代教师在价值引领、情感支持、伦理判断和人格塑造中的核心作用。因此，育人方式的变革，必须把未来教师和未来课堂建设紧密结合起来，推动教师从知识传授者更多转向学习设计者、成长促进者和创新引导者。
其三，在管理体制上，实现从层级式、经验式、相对粗放的传统管理，向扁平敏捷、数据驱动、精准决策的现代治理转变。长期以来，教育管理在不少场景中仍较多依赖经验判断、静态统计和分段管理，往往存在响应不够及时、协同不够顺畅、配置不够精准等现实挑战。人工智能的引入，为教育治理流程再造提供了重要条件。《行动计划》以教育智能大脑牵引人才供需、考试评价、就业服务和安全预警等领域改革，推动治理从碎片化走向整体化、从经验驱动走向数据驱动、从事后反应走向前瞻研判。未来学校不仅是技术设备更多、应用场景更丰富的学校，更应是治理结构更科学、管理运行更高效、决策机制更精准的学校。通过智能分析和辅助决策，学校和教育行政部门可以更好把握学生发展规律、优化资源配置、调整专业结构、提升管理效率，推动管理体制向更加扁平、敏捷、协同的方向演进。当然，人永远是治理的主体，要始终坚持技术辅助决策、责任最终归人，在提升治理能力的同时，守住教育公平、教育规律和伦理底线。
其四，在保障机制上，实现从分散建设、局部支撑、要素叠加，向制度统筹、标准牵引、平台贯通、协同创新的系统保障转变。人工智能深度融入教育，必须形成覆盖政策、标准、基础设施、师资培养、科研支撑、安全治理和生态协同的完整保障体系。一方面，要加强算力、数据、平台、模型等新型教育基础设施建设，健全数据治理、算法规范、隐私保护、内容安全和风险防控机制，为教育智能化提供可靠底座。另一方面，要把教师队伍建设摆在更加突出的位置，围绕人工智能赋予教师的新角色、新使命，必须提升教师驾驭智能工具、优化教学流程、开展人机协同育人的能力。同时，要加强高校、科研机构、政府、企业、学校之间的协同联动，形成多方支持的UGBS协同创新模式，在基础研究、技术研发、场景落地、评价改革等方面形成合力。只有通过制度保障、资源保障、师资保障和创新生态保障协同发力，才能推动“人工智能+教育”从试点探索走向规模应用、从技术可用走向教育好用。
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