隨著人工智能技術的崛起，教育領域迎來新的發(fā)展契機：自適應學習平臺、自動批改系統(tǒng)、生成式大語言模型等不斷融入教學與管理，為師生減負增效、個性化學習和智慧治理提供更多可能。但同時也對教育目標、教師角色、制度設計、資源公平和倫理監(jiān)管提出新的拷問。

多元實踐：從教學支持到教育治理。人工智能在教育中的實踐主要集中于自適應學習與智能輔導、自動評估與學情診斷、教案設計與課堂數(shù)據(jù)分析、學生素養(yǎng)培養(yǎng)與跨學科融合，以及智慧治理與資源配置優(yōu)化等領域。例如，一些學校借助算法識別學生個體差異，并通過“智能錯題本”定向推送學習資源，有效提高教學效率；作業(yè)自動批改與文本語義分析技術可迅速生成錯題分布與學情報告，部分地區(qū)更將主觀題自動批改納入日常教學，為后續(xù)大規(guī)?？荚嚫母锾峁┙梃b。再如，AI可輔助設計PPT和教案，捕捉學生表情、討論頻次等課堂數(shù)據(jù)，為教師提供即時反饋；新的生成式大語言模型還能提供多樣化教學素材，使教師有更多精力關注學生的情感與創(chuàng)造性發(fā)展。同時，編程與AI基礎知識被納入新課標，學生在“智能交通”或“垃圾分類”等真實項目中實踐圖像識別、語言處理等技術，逐步形成跨學科思維與創(chuàng)新能力；此外，教育行政部門和學校積極建設智慧校園，通過對學業(yè)水平、師資流動等數(shù)據(jù)進行分析與監(jiān)測，輔助區(qū)域決策，并探索干預預警機制，為學業(yè)或心理壓力較大的學生提供及時支持。

這些成果值得肯定，仍需直面不足。不少自適應平臺局限于知識點與技能訓練，難以兼顧高階思維與綜合素養(yǎng)；教師常因缺少培訓或配套支持而焦慮；不同地區(qū)和學校間的資源差異可能加劇“智能鴻溝”。要讓AI真正融入并助力教育改革，需始終立足教學需求與育人目標，在理念與制度層面深度融合，方能避免流于功能疊加，真正提升教育質量與公平性。

深層挑戰(zhàn)：從技術邏輯到價值沖突。要更深刻地理解AI賦能教育的阻力與隱憂，需要跳出具體技術手段，回到教育使命與社會公平的層面加以審視。

1.技術能力與教育目標的錯配

AI的核心仍是基于海量數(shù)據(jù)的模式識別和預測，聚焦于知識點掌握與分數(shù)提升。教育卻不僅僅在于傳授知識，還關乎人格塑造、社會責任、創(chuàng)新能力以及價值觀的形成。若過度依賴AI“短平快”的測評或訓練，可能沖淡對學生多元思維和探究能力的關注，導致對創(chuàng)造力、表達力、合作意識等“軟技能”的忽視。

2.教師角色焦慮與專業(yè)成長困境

一方面，部分教師對算法原理缺乏了解，容易依賴系統(tǒng)推薦或產(chǎn)生被替代的擔憂；另一方面，現(xiàn)有教師評價體系仍將“考試成績”作為關鍵指標。要讓教師從知識傳遞者轉型為“價值引領者”和“學習設計者”，不僅需要專業(yè)培訓，更需評價改革與權益保障同步落實。

3.制度與資源的碎片化阻礙

盡管國家層面的政策文件不斷出臺，但各地在落實時往往“各自為戰(zhàn)”，難以形成協(xié)同效應。一些學校停留在“試點項目”層面，缺乏長線經(jīng)費和系統(tǒng)培訓；有的企業(yè)缺乏對教育規(guī)律的深入理解，產(chǎn)品與教學實際脫節(jié)；跨部門的數(shù)據(jù)壁壘也使得政府、研究機構和學校之間缺少共享，難以形成可持續(xù)的生態(tài)。

4.教育公平與“智能鴻溝”

技術創(chuàng)新往往先在資源充沛的發(fā)達地區(qū)或重點學校落地，而偏遠地區(qū)、薄弱學校和社會弱勢群體難以平等獲取先進教育技術。一旦教學模式和評價方式大規(guī)模變革，資源不足的群體可能更為被動。算法偏見或語言障礙，也可能使少數(shù)民族學生和特殊需求群體的學習需求被忽視，令技術鴻溝進一步演變?yōu)榻逃櫆稀?/p>

5.倫理治理的滯后風險

教育場景關系到大量未成年人信息，但算法偏見、數(shù)據(jù)濫用和隱私泄露等問題時有發(fā)生。若缺乏配套的法律法規(guī)和透明機制，教師、家長乃至學生將難以掌握數(shù)據(jù)流向和算法決策依據(jù)。

未來路徑：走向教育主導的系統(tǒng)協(xié)同。要充分發(fā)揮AI在教育中的積極潛力，必須在“教育主導、技術支撐”原則下，進行多維度的系統(tǒng)性創(chuàng)新，教師、學校、政府與社會各方協(xié)同努力至關重要。

首先，重塑教師主體地位。通過多層次培訓與教研機制，讓教師理解算法核心邏輯和局限，進而能主動調整或“二次開發(fā)”技術平臺。在職稱評定與績效考核中，應認可教師在“人機共教”模式下的教學創(chuàng)新，激發(fā)其專業(yè)成長與角色升級。

其次，構建生態(tài)式統(tǒng)籌協(xié)作。 AI教育需與課程改革、教學評價、教師培養(yǎng)、資源分配等同步推進。建議設立跨部門的統(tǒng)籌機構或協(xié)作機制，將教育行政部門、科研機構、技術企業(yè)和學校納入統(tǒng)一平臺，制定一致的數(shù)據(jù)標準與共享原則，減少“信息孤島”與重復建設。應在資金與資源上給予基礎薄弱地區(qū)更多傾斜，通過區(qū)域協(xié)同、對口幫扶等方式，確保鄉(xiāng)村學校與城市學校在AI應用上實現(xiàn)共同進步。

再者，倡導跨學科與真實任務驅動。將AI知識和工具融入日常課堂，圍繞真實場景或社會問題設計項目式學習，讓學生以小組合作的方式，結合語文、數(shù)學、科學、藝術等學科知識，探討如何利用AI解決實際問題。學生既要了解算法原理，也要思考社會責任與可持續(xù)發(fā)展。通過持續(xù)觀察、討論、試驗和反思，培養(yǎng)批判性思維、跨學科整合能力與社會責任感。

此外，完善倫理與監(jiān)管，在創(chuàng)新與規(guī)范間謀平衡。技術的快速應用亟待更健全的法律與倫理保障。應制定明確的AI教育倫理與數(shù)據(jù)保護指南，將平臺透明度、算法可解釋性、數(shù)據(jù)安全、用戶隱私納入規(guī)范范圍，為學校及相關企業(yè)劃定“紅線”。與此同時，可在國家或地方教育部門設立專門的AI教育倫理委員會，定期對各類產(chǎn)品或服務進行審查，確保公平性和安全性。如發(fā)現(xiàn)算法歧視或數(shù)據(jù)濫用現(xiàn)象，應及時啟動約談或處罰機制，并完善糾偏流程。

最后，轉向“AI適應教育”。企業(yè)和研究機構應深入教學一線，傾聽師生需求，將教育理念與AI技術深度融合。例如，通過開源平臺和可定制化接口，讓學?；蚪逃芯咳藛T可以對模型進行二次開發(fā)與微調，從而針對不同區(qū)域、學科或學生特點進行靈活適配，在“共同創(chuàng)造”中迸發(fā)適切、有溫度的應用。

人工智能的快速發(fā)展為教育帶來更多高效與便利，但若只追求技術驅動或分數(shù)提升，而忽視“立德樹人”的初心，AI可能淪為放大不平等的工具或陷入功利主義的囹圄。唯有當教師在“人機共教”中真正發(fā)揮主導性，讓學生在跨學科探究中發(fā)展批判與創(chuàng)造能力，并通過制度監(jiān)管保障公平與透明，AI才能真正成為教育變革的內生動力。展望未來，我國在新一輪“教育數(shù)字化戰(zhàn)略行動”和人才強國戰(zhàn)略中，對“AI+教育”提出更高期許：既要持續(xù)推動技術創(chuàng)新，也要堅守教育的人文底色，讓每個學習者在智能時代收獲均衡而有溫度的成長。只有堅持“以教育之道，引領人工智能之術”，才能開創(chuàng)面向未來的教育創(chuàng)新與人才發(fā)展新篇章。

（上海啟能東方外國語學校 喻秋艷 何丕武）