“人工智能+教育”是一种将人工智能技术深度融入教育领域的新型教育模式，为教育领域带来了革命性的变革，同时也伴随着一系列挑战。西北大学公共管理学院司林波教授在《国家治理》中撰文指出，推进“人工智能+教育”需要在技术应用上坚持技术祛魅与技术化归相结合，在数据安全与隐私保护方面注重数据运作与规范管理相配合，以降低安全风险。同时，在教育价值实现层面上，要回归教育本质，确保技术服务于教育过程，而非主导或取代教育过程，并探索多元化的人才培养模式。此外，还需提升教师教学与学生自主学习能力，以适应教师和学生角色的转变，并通过优化教育资源配置、缩小技术势差，促进“人工智能+教育”背景下资源共享的实现。
斯坦福大学发布的《2024年人工智能指数报告》指出，2023年全球发布的大型语言模型数量比前一年翻了一番，人工智能的普及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。这为“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，成为亟需深入探讨的重要课题。
“人工智能+教育”的内涵与特征
“人工智能+教育”的基本内涵
在数字化时代，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，揭示了人工智能（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。
“人工智能+教育”是一个综合性的概念，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，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”是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”不仅限于技术层面的应用，更代表了一种教育理念和教育模式的革新。它强调以学生为中心，利用人工智能技术满足学生的个性化需求，提升学习效果。同时，“人工智能+教育”也要求教育者更新教育观念，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”的主要特征
通过深度融入人工智能技术，教育领域正在迎来教育生态和学习范式的革新，并呈现出鲜明的时代特征：
- 新场景教育：延展教育的深度和广度。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深入理解，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。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，通过精准计算为学习者提供定制化的学习服务。
- 自适应调整：赋能学习过程的动态适应。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，帮助学习者发现自己的学习盲点和薄弱环节，进一步提升学习效果。
- 沉浸式体验：持续催生教育创新动能。结合虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术，创造沉浸式的学习环境，使学习者能够更直观地理解和掌握知识。
“人工智能+教育”的发展现状
从供给侧和需求侧来看，“人工智能+教育”为教育领域带来了深远的影响：
- 供给侧视角：政策供给与技术应用不断推动“人工智能+教育”创新发展。人工智能技术的不断进步和相关政策的逐步跟进为“人工智能+教育”的发展提供了保障。近年来，我国相继发布了《新一代人工智能伦理规范》（2021）、《生成式人工智能服务管理暂行办法》（2023）等一系列政策文件。2024年政府工作报告首次提出开展“人工智能+”行动。此外，人工智能大模型在教育领域的应用也丰富了教育教学资源和教学学习路径。
- 需求侧视角：人工智能技术精准地满足了当前教育高质量发展的现实需要。个性化学习和高效学习的迫切需要推动了“人工智能+教育”的广泛应用。例如，智能辅导系统、在线学习平台等为学生提供了多样化的学习体验。
“人工智能+教育”的问题挑战
尽管“人工智能+教育”带来了诸多机遇，但也面临一系列挑战：
- 技术层面的挑战：包括技术适用性挑战和技术依赖风险。当前的人工智能技术在面对教育的复杂场景时仍显得力不从心，过度依赖技术可能导致教学的惰性。
- 数据安全与隐私保护的挑战：在数据收集、存储和传输过程中确保数据安全至关重要。同时，学生隐私的保护也是一大挑战。
- 价值层面的挑战：如何确保人工智能技术在教育领域的应用符合社会期望和要求是一个重要问题。此外，不同价值观的协调也是一个难题。
- 知识生产与传播方式方面的挑战：人工智能技术改变了知识的生产和传播方式，但也可能导致学生独立思考能力的下降。
- 教师和学生角色适应的挑战：在“人工智能+教育”场景下，教师和学生都需要不断适应新的角色和教学模式。
- 资源共享方面的挑战：“算法黑箱”引发的透明度担忧和技术势差影响应用成本是重要问题。
“人工智能+教育”的推进路径
面对这些挑战，需要政府、教育机构、技术专家、教师和学生共同努力：
- 技术应用层面：坚持技术祛魅与技术化归相结合的原则，确保技术服务于教育的本质。明确技术应用边界，制定应用标准和指南。
- 数据安全与隐私保护层面：加强数据安全立法和隐私保护机制建设，建立数据全生命周期管理体系。
- 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。关注学生的全面发展并增强产品对不同文化场景的包容性。
- 知识生产传播层面：探索多元化人才培养模式并平衡人工智能使用与传统教学方法的关系。利用人工智能技术实现教育资源的高度整合并提升教学效果和满足学生个性化学习需求的关键环节。通过人工智能技术整合多种教学资源形式如视频、音频等增强学生的学习体验激发学习兴趣。同时注重学生独立思考能力的培养避免过度依赖人工智能技术所带来的负面影响通过实施问题导向学习等方式引导学生利用人工智能技术进行有效探究和解决问题能力的培养等举措来应对这一挑战。。此外还应该加强教师的人工智能应用技能培训以及强化学生的自主学习能力培养等举措以适应“人工智能+教育”背景下教师和学生的角色转变。。最后还需要通过政策引导优化资源分配打破技术势差实现资源共享促进公平。。
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