當前，全球人工智能教育正從局部探索走向規(guī)模化應用，我國也正以頂層引領、系統(tǒng)化設計，推動人工智能融入教育全要素、全過程、全場景，促進人工智能助力教育變革，支撐教育強國建設。2026年4月，教育部等五部門聯(lián)合印發(fā)《“人工智能+教育”行動計劃》（簡稱《行動計劃》），明確到2030年基本形成“人工智能與教育深度融合格局”，構建全學段貫通、全社會覆蓋的人工智能教育體系。這既是《教育強國建設規(guī)劃綱要（2024-2035年）》的戰(zhàn)略部署轉化為系統(tǒng)行動的關鍵一步，也是在全球教育變革的關鍵節(jié)點，提供世界數(shù)字教育轉型乃至未來人工智能全域融入教育的“中國經(jīng)驗”。如何學理化闡釋“人工智能教育與智能時代教育系統(tǒng)性變革的關系”已成為一個“時代命題”。這既有助于明晰我們的歷史方位，也有益于提升教育改革發(fā)展的系統(tǒng)性和有序性。

人工智能教育與教育系統(tǒng)性變革的關系審思

我國的“人工智能+教育”這一戰(zhàn)略部署，與全球性師生人工智能素養(yǎng)提升和人工智能在教育中的應用政策及措施屬于同一“語境”。在人工智能與教育雙向賦能的歷史演進中，人工智能教育的內涵正經(jīng)歷從表層應用到深度融合的演變，可沿三個維度加以把握。一是作為學習內容，即推進人工智能全學段教育和全社會通識教育，重點是培育人工智能素養(yǎng)。二是作為教學工具，通過賦能學生成長、教師發(fā)展與學校管理，提升教育教學的效果、效率和效益。三是作為變革的機理，指人工智能深度嵌入教育系統(tǒng)的底層邏輯，重塑知識生產方式、師生關系結構與學校組織形態(tài)，推動構建教育新生態(tài)。這一從內容到工具再到機理的內涵演變，揭示出人工智能并非外在于教育變革的輔助性技術變量，而是內嵌于教育變革全過程的構成性力量。這要求一線教育實踐需超越“人工智能工具箱”思維，更加關注人機協(xié)同環(huán)境下的教學業(yè)務流程再造與學校形態(tài)重塑。

從教育變革的角度看，現(xiàn)代教育的本質特征與核心價值之一即在于其變革性。[1] 教育系統(tǒng)性變革涉及教育系統(tǒng)的內部結構以及外部關系等多方面，具有范式躍遷的質變屬性。[2] 因此，智能時代的教育系統(tǒng)性變革并非技術工具驅動下的被動調適，而是教育系統(tǒng)在面對外部技術環(huán)境劇變時，主動進行的理念、目標、內容、環(huán)境和范式的整體性重構。人工智能教育作為這一重構進程中的關鍵變量，其健康發(fā)展既需要技術創(chuàng)新的持續(xù)驅動，更離不開教育系統(tǒng)的有序準備。

事實上，“人工智能教育”往往側重于政策和實踐兩個范疇，其推進呈現(xiàn)出國家政策文件自上而下驅動與學校一線場景自下而上探索相交織的特征，頂層設計的系統(tǒng)性正在與基層實踐的多樣性形成互動；而“教育系統(tǒng)性變革”則更多側重于政策和學術兩個范疇，其深層邏輯長期聚焦于國家戰(zhàn)略層面的制度設計，以及學術界對教育本質與生態(tài)重構的理論探討。正因如此，深入探討二者的內在關系，是打通學術話語與實踐話語的學理必需，對于理解和推動智能時代教育的高質量發(fā)展具有極為重要的現(xiàn)實意義。這不僅是一個理論命題，更是一個關乎政策落地效能與實踐創(chuàng)新方向的行動命題。

人工智能助力教育變革的全球趨勢與現(xiàn)實關切

在全球教育形態(tài)深刻重構的歷史關口，人工智能教育的推進已從早期的設備接入與工具試用，邁向生態(tài)建設的新階段。這些趨勢背后，折射出教育系統(tǒng)的自我覺醒以及迫切的變革訴求。

第一，技術奇點逼近，我國的教育系統(tǒng)性變革進入“關鍵窗口期”。當前，全球人工智能教育呈現(xiàn)明顯的梯度格局，即多數(shù)國家仍處于政策借鑒與技術跟隨階段，而少數(shù)先行國家已觸達既有經(jīng)驗難以覆蓋的變革深水區(qū)。正如教育部部長懷進鵬所深刻研判：“人類文明奇點已至……智能技術進步的進程或將超越我們的理解，其中真正的挑戰(zhàn)還在于教育能否適應變化的速度，超越簡單的知識復現(xiàn)，回歸育人本質?！?/span>[3] 技術迭代速度遠超課程更新周期，前沿應用探索往往領先于理論建設與制度準備，使教育系統(tǒng)面臨前所未有的適應性考驗。對于我國而言，這種變革的深度與不確定性尤為突出，超大規(guī)模的教育體系、區(qū)域間發(fā)展不均衡的基本國情、頂層設計與基層探索有機結合的改革路徑，共同決定了我們無法簡單移植他國經(jīng)驗，必須自主探索一條技術賦能與育人本位相統(tǒng)一的中國道路。

第二，全球戰(zhàn)略共識已經(jīng)形成，但政策落地面臨現(xiàn)實鴻溝。全球絕大多數(shù)國家和地區(qū)已出臺“人工智能+教育”的專項政策，將其置于提升國家核心競爭力的戰(zhàn)略高地。美國發(fā)布“推動美國青少年AI教育發(fā)展”行政令，成立白宮人工智能教育特別工作組，明確提出提升美國公民的人工智能素養(yǎng)和培養(yǎng)下一代美國人工智能創(chuàng)新者。歐洲學校網(wǎng)絡（European Schoolnet）2025年的調查顯示，逾半數(shù)受訪歐洲教育系統(tǒng)將人工智能視為高優(yōu)先級戰(zhàn)略。同時，該報告尖銳指出，能夠真正融入教師日常教學實踐的人工智能應用案例依然匱乏，折射出全球人工智能教育從宏觀政策到微觀課堂之間顯著的實踐落差。[4]

第三，科技倫理得到普遍關注，“增強而非替代”成為人本主義共識。面對人工智能的沖擊，全球共同的價值錨點聚焦于人的主體性不可讓渡。聯(lián)合國教科文組織（UNESCO）的《人工智能與教育：保護學習者的權利》報告鮮明地提出，人工智能在教育中的使用必須以保護學習者權利為前提，其根本任務在于“增強而非自動化”教與學中的人際關系。技術應用絕不能取代學生自身的“認知努力”。

第四，各國人工智能素養(yǎng)框架“林立”，但有效師生培育機制薄弱。為彌合“實施落差”，國際組織及大多國家和地區(qū)都聚焦于師生能力的系統(tǒng)性建設，面向不同學段與人群出臺人工智能素養(yǎng)框架。2025年5月，經(jīng)濟合作與發(fā)展組織（OECD）與歐盟委員會聯(lián)合發(fā)布《賦能AI時代的學習者：中小學教育的AI素養(yǎng)框架》草案，并計劃將“AI素養(yǎng)”納入PISA 2029評估體系。但從實踐來看，多數(shù)框架仍停留在頂層設計層面，適配智能時代教育教學的課程體系、教學范式、師資培訓機制尚未系統(tǒng)建立。英國教育部在《讓每個孩子學有所成并茁壯成長》白皮書中提出將“AI的循證應用”納入常態(tài)化教師專業(yè)發(fā)展培訓，確保教師掌握“如何將技術和AI整合入學習過程”的教學法。

第五，“安全與公平”多表現(xiàn)為政策性術語，普惠政策與安全防線亟須進一步筑牢。安全防線與公平防線本質上是同一問題的兩面。歐盟《人工智能法案》明確規(guī)定教育領域中涉及招生篩選、學習評估和行為監(jiān)測的人工智能系統(tǒng)屬于高風險應用，必須滿足透明度、可解釋性與人工監(jiān)督的合規(guī)要求。德國發(fā)布的《學校中的人工智能：科學與實踐現(xiàn)狀指南》強調積極推介符合數(shù)據(jù)保護規(guī)范的本土化工具，并要求為所有學校提供免費或低成本的人工智能應用方案。但從全球實踐來看，這些要求大多仍停留在政策設計層面，面向薄弱地區(qū)的普惠性資源供給、覆蓋全流程的人工智能教育安全監(jiān)管體系仍未全面建成。

人工智能融入教育系統(tǒng)的準備度差異及失序風險

教育變革成功的關鍵不僅依賴于技術的先進程度，更在于教育系統(tǒng)要在結構、文化等層面做好迎接智能時代變革浪潮與沖擊的系統(tǒng)性準備。人工智能向教育領域的加速滲透，為智能時代教育變革注入了核心動能。然而，教育系統(tǒng)的適應往往具有周期性，加之各區(qū)域、各主體的稟賦與認知水平不一，人工智能融入教育系統(tǒng)呈現(xiàn)出顯著的異步演進特征與準備度差異。這種非均衡的準備狀態(tài)若缺乏宏觀統(tǒng)籌，極易使技術賦能逆轉為結構性的失序風險。這些風險構成智能時代教育變革必須正視與跨越的重要命題，本質上是人工智能全域融入教育與教育系統(tǒng)性變革的適配性失衡。

（一）城鄉(xiāng)之間及校際難以回避的“智能鴻溝”風險

智能技術全面嵌入教育生態(tài)，由于城鄉(xiāng)之間及校際自身基礎、資源水平、師生能力等的既有差異，可能進一步加劇發(fā)展失衡，難以回避“智能鴻溝”風險。

其一，數(shù)字技術接入鴻溝尚未完全消弭。受區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平、資源布局等影響，城市及優(yōu)質學校普遍具有完備的數(shù)字基礎設施與資源保障，而一些農村學校、薄弱學校仍面臨智能終端不足、資源供給短缺等困境。

其二，智能技術使用鴻溝日益凸顯并呈現(xiàn)層次分化。一方面，由于師生數(shù)字素養(yǎng)和人工智能應用能力的差異，城市及優(yōu)質學校師生更可能善用人工智能實現(xiàn)個性化教學與探究式學習，農村地區(qū)或者薄弱學校師生更可能停留在淺層打卡、題庫刷題等被動應用。另一方面，“拒絕溝”作為使用鴻溝的內涵拓展正在浮現(xiàn)，[5] 由于主動節(jié)制非必要數(shù)字化、守住學習自主性的能力差異，農村地區(qū)或者薄弱學校學生更可能被娛樂化內容、智能作業(yè)、算法推送深度綁定，缺乏拒絕過度連接的意識、條件和能力，形成“被技術裹挾”的隱性分層。

其三，變革場景設計鴻溝作為結構性壁壘正在形成。全面的教育變革有賴于各教育場景深度而有序的改革，不同教育場景的改革需要協(xié)同推進，進而促進教育系統(tǒng)性變革，[6] 這說明變革場景設計已成為人工智能助力教育變革的“重要變量”。事實上，即便接入條件趨于均衡、師生數(shù)字素養(yǎng)普遍提升，不同學校在將技術轉化為教育新場景的“設計—生成”能力上仍可能存在質的差異。比如優(yōu)質學校具備系統(tǒng)設計能力的基礎與優(yōu)勢，將人工智能技術有機融入學校組織再造、跨學科課程重組和人機協(xié)同教學模式的探索，促進教育場景的重構；薄弱學校則多止步于技術工具的簡單疊加應用，缺乏系統(tǒng)變革設計的理念、資源和專業(yè)支撐。這種鴻溝不僅會使薄弱學校難以觸發(fā)教育生態(tài)的深層變革，更易陷入路徑依賴與低水平重復，制約教育系統(tǒng)性變革的整體進程。

（二）“機器代勞”下的學生認知衰退與情感技能弱化風險

人工智能對學生發(fā)展的深層影響是最令人憂慮的挑戰(zhàn)。OECD《數(shù)字時代兒童的生活如何》報告中警示，數(shù)字技術雖為兒童發(fā)展提供了前所未有的機遇，但無節(jié)制的屏幕使用、注意力分散、社交情感發(fā)展受阻等問題值得高度警惕。

在認知層面，生成式人工智能正誘發(fā)系統(tǒng)性思維惰性。學生在獲得即時答案的同時，容易將分析、綜合、論證等核心心智過程交由技術代勞，繞過了學習所必需的“合意困難”。這形成了一種“表現(xiàn)悖論”—短期任務完成度提升，獨立解決問題能力卻未同步增長。更具結構性隱憂的是這種認知風險分布不均，知識基礎扎實的學生更能有效利用技術聚焦高階思維提升，而基礎薄弱者更易陷入被動依賴而錯失構建關鍵能力的機會。

在非認知層面，人工智能塑造的數(shù)字環(huán)境正對學生心理健康與社會性發(fā)展構成沖擊。比如“數(shù)字過載”與算法推送加劇認知疲勞和注意力碎片化；社交媒體中由人工智能驅動的“完美”內容濾鏡持續(xù)營造不切實際的社會比較標準，與青少年焦慮、抑郁風險及身份認同困惑高度相關。更關鍵的是，過度沉浸于人機交互，正在持續(xù)擠占學生發(fā)展共情、協(xié)作、沖突解決等關鍵社交情感技能的真實練習機會，師生間、生生間的面對面深度交流被弱化，使學生的情感世界面臨“持續(xù)失溫”的風險。

（三）人機協(xié)同教學中的教師“角色撕裂”風險

教師是教育變革的關鍵行動者，也是人工智能對教育沖擊的最直接承受者。人工智能的介入并未使教師角色邊緣化，而是打破了教師原有專業(yè)身份內部相對穩(wěn)定的平衡，使其陷入一種新舊身份交織、多重期待并存的“角色撕裂”狀態(tài)，引發(fā)深刻的職業(yè)認同危機與技能焦慮。教師不再天然占據(jù)知識傳播鏈條的中心位置，同時又被賦予學習支持、過程引導、人機協(xié)同、價值把關等新的角色期待。

其一，課堂教學中知識權威基礎的松動與專業(yè)認同危機。傳統(tǒng)教學中，教師的專業(yè)權威主要建立在對課程知識的系統(tǒng)掌握、對教學內容的組織解釋以及對課堂進程的主導之上，因此教師通常被視為最主要的知識提供者。然而，人工智能的發(fā)展使學生能夠借助智能工具即時獲取、比較、重組和生成知識內容，教師基于“知識占有”與“知識傳遞”形成的傳統(tǒng)權威基礎因而受到?jīng)_擊。動搖的不只是教師作為知識傳授者的表層角色，更是其長期以來建立在知識優(yōu)勢之上的專業(yè)認同。

其二，教師能力更新要求與傳統(tǒng)教學慣性之間的張力。人工智能進入教學過程，持續(xù)推動教師從以講授、控制和經(jīng)驗復制為主的傳統(tǒng)教學框架，轉向強調技術整合、人機協(xié)同、學習診斷、教育判斷的新型專業(yè)實踐。然而，既有教師發(fā)展體系和評價機制往往更關注可量化的教學成效，對教師在復雜情境中的自主判斷與價值引導關注不足。教師一方面被外部環(huán)境推向能力更新，另一方面又受到傳統(tǒng)慣性與制度邏輯的牽制，從而形成轉型過程中的深層張力。

（四）科研范式轉型中的價值失準與邊界模糊風險

人工智能的全域滲透正在重塑知識生產模式，教育科研作為理論支撐與實踐指引，其生態(tài)正面臨系統(tǒng)性沖擊。

其一，學術共同體的組織結構被深度重構。傳統(tǒng)教育科研群體以共享范式和共同責任為紐帶，依托學科邊界形成穩(wěn)定協(xié)作。而人工智能介入教育科研全過程后，大模型承擔部分數(shù)據(jù)處理、邏輯推演乃至結論生成任務，研究者角色與任務分工產生松動。

其二，共同體的認知基礎與方法共識受到?jīng)_擊。生成式人工智能帶來的“認知外包”現(xiàn)象使研究者過度依賴工具完成關鍵研究環(huán)節(jié)，獨立思辨與方法批判能力容易被弱化。部分研究者對模型前提、算法偏誤和方法適用邊界缺乏辨識能力，研究活動停留在結果調用層面。由此，知識積累的連續(xù)性和系統(tǒng)性受到削弱。有研究顯示，人工智能的廣泛采用已導致科學研究探索視野的收窄。[7]

其三，研究價值取向與倫理責任邊界變得模糊。當人工智能深度介入選題、論證乃至結論生成時，人類研究者對推理過程的把控力會下降，知識歸屬與責任主體難以界定。學術共同體長期遵循的求真規(guī)范與公共責任將難以維系，研究活動易陷入工具理性主導、價值理性缺位的困境。例如，若教育研究本身被人工智能“流水線化”，缺乏真實的田野觀察與教育者的生命體驗，可能陷入見“數(shù)”不見“人”的方法論陷阱。

（五）大國競爭與企業(yè)壟斷誘發(fā)的“數(shù)字權力失衡”風險

“人工智能+教育”的全球競賽本質上是國家間技術主導權之爭與跨國資本擴張邏輯的合流。技術的賦能效應并非天然惠及所有國家與群體，其當前發(fā)展方向仍主要是由掌握權力和資源的少數(shù)科技強國與頭部科技企業(yè)的“愿景”所推動和強化。[8] 從全球格局審視，技術壟斷與教育話語權的深度綁定正在催生一種更為隱蔽的新型權力關系。

傳統(tǒng)的地緣政治和經(jīng)濟不平等，在智能時代可能固化為一種深刻的“數(shù)字權力失衡”。即強勢行為體通過控制數(shù)字基礎設施、平臺規(guī)則與知識體系，對其他國家和地區(qū)形成新的結構性支配。[9] 其在教育中的表現(xiàn)主要包括以下兩個方面。其一，經(jīng)濟層面的價值抽取。師生的教學行為、情感反饋乃至生物識別數(shù)據(jù)，都可能被持續(xù)采集并轉化為優(yōu)化商業(yè)模型的資源。各國數(shù)字化發(fā)展水平的差異會導致掌握數(shù)據(jù)優(yōu)勢的行為體同時獲得教育改革的話語優(yōu)勢，從而加劇全球教育體系的結構性分化。[10] 其二，文化層面的軟性塑造。大模型訓練內嵌的認知框架與價值取向，可能通過智能教學系統(tǒng)潛移默化地影響學習者的思維方式和文化認同。[11]

在國內層面，同樣需要關注資本邏輯對教育公共性的滲透。商業(yè)力量以“智能賦能”為名進入教育領域，其流量邏輯可能強化應試導向甚至重構教育供給邏輯。若數(shù)字基礎設施由少數(shù)平臺主導，教育作為公共產品的屬性便面臨挑戰(zhàn)?！缎袆佑媱潯访鞔_提出“引導國有和社會的長期資本、耐心資本、戰(zhàn)略資本投入教育科技創(chuàng)新”，正是為防范資本無序擴張、矯正數(shù)字權力失衡的制度性回應。

人工智能教育與教育系統(tǒng)性變革的三個關鍵適配原則

人工智能教育與教育系統(tǒng)性變革并非簡單的“手段與目的”或“原因與結果”的線性關系，而是一種多維互動、協(xié)同演進的適配性關系。為避免失配引發(fā)的潛在風險、實現(xiàn)雙向互構，亟須確立二者有機協(xié)同的關鍵準則。

（一）人工智能教育與學校教育教學改革的價值錨點對齊原則

適配的第一原則，是人工智能教育的工具理性必須與學校教育教學改革的價值理性對齊。人工智能是引領新一輪科技革命和產業(yè)變革的重要驅動力，正深刻改變著人們的生產、生活、學習方式，推動人類社會迎來人機協(xié)同、跨界融合、共創(chuàng)分享的智能時代。[12] 教育已經(jīng)進入改變底層邏輯、重塑教育生態(tài)的階段。[13] 在此意義上，人工智能教育是智能時代教育變革的邏輯起點與核心動能。

其一，智能時代迫使教育體系重新回答“什么知識最有價值”，“前段集中，一次成型”的傳統(tǒng)學校教育體系面臨深刻轉變。在此意義上，人工智能教育是智能時代教育變革的認識論先導。

其二，人工智能有助于緩解“教育不可能三角”難題。長期以來，學校教育面臨“個性化、高質量與規(guī)模化三者難以兼得”的結構性困境。人工智能的介入，即通過算力替代人力堆砌以降低個性化輔導成本，為大規(guī)模因材施教創(chuàng)造可能。這也是智能時代學校教育教學改革的物質基礎。然而，效率邏輯不能替代價值邏輯。教育的根本任務是立德樹人，智能時代教育變革始終圍繞育人本質展開。學校不僅是智能技術的應用場，更是人才培養(yǎng)的主陣地。人工智能教育在學?；鶎拥娜驿侀_，必須錨向“培養(yǎng)什么人、怎樣培養(yǎng)人、為誰培養(yǎng)人”這一教育的根本問題，人工智能是工具而非目的，其應用須服務于人的全面發(fā)展與核心素養(yǎng)培育，不能淪為單純追求效率的技術工具。人工智能應成為思維啟發(fā)者與學習陪伴者，警惕“認知外包”、思維退化等風險，始終堅守教育的人文性和主體性。

（二）學校智能技術應用與學習型社會建設的倫理安全一致原則

倫理安全一致原則指向技術邏輯與教育倫理的深層一致。倫理安全風險并非局限于學校圍墻之內。學習型社會的建設既要以數(shù)字化為杠桿撬動學校教育的變革和轉型，又要輻射并帶動家庭教育與社會教育系統(tǒng)的重構。當學校智能系統(tǒng)采集的學習者數(shù)據(jù)向校外延伸，當人工智能驅動的學習服務跨越學校、家庭與社會的邊界，倫理安全的考量必須從“學校場域內的合規(guī)使用”拓展至“終身學習全場景的倫理一致”。

智能時代教育變革的規(guī)范性，為人工智能教育劃定了不可逾越的邊界。其一，教育公平是基本價值追求，要求人工智能教育的普惠必須向薄弱地區(qū)與農村學校傾斜，通過系統(tǒng)的資源配置，防止硬件落差演變?yōu)楦顚拥摹白兏飯鼍霸O計鴻溝”。其二，未成年人保護與數(shù)字權利捍衛(wèi)是不可觸碰的紅線。技術必須嚴格規(guī)范數(shù)據(jù)采集與使用邊界，強化算法監(jiān)管。這種一致性要求我們將合規(guī)工具與普惠理念前置于技術應用環(huán)節(jié)，系統(tǒng)防范隱私泄露、算法歧視、文化依附等衍生風險，使“智能向善”從理論呼吁切實轉化為堅實的教育治理防線。這意味著學校智能技術應用所遵循的數(shù)據(jù)最小化原則、算法透明要求、人工干預保留機制等，應同步延伸至校外學習場景—無論社區(qū)學習中心、在線教育平臺還是家庭教育智能終端，均應遵循一致的倫理安全標準，確保學習者在不同場景間流轉時，其隱私權、被遺忘權、拒絕權等得到連續(xù)性制度保障。

（三）人工智能全域融入與未來教育發(fā)展的變革場景耦合原則

變革場景耦合原則強調通過技術供給與教育需求的持續(xù)互動演進，推動未來教育形態(tài)的生成。人工智能持續(xù)深度融入教育，必須與具體教育場景的變革實現(xiàn)動態(tài)耦合，這體現(xiàn)在知識觀、學習觀、課程觀、教學觀等底層觀念的深刻轉變。

其一，眾創(chuàng)共享的知識生產場景。在技術機理與系統(tǒng)制度的動態(tài)耦合下，新知識觀呈現(xiàn)出顯著的群智性和開放性。知識的創(chuàng)生主體由單一人類實質性地擴展為“人—機”共同體，使日常教學場景從單向的靜態(tài)知識傳遞正逐漸轉變?yōu)槎嗑S的動態(tài)知識生成，為學習者跨學科、跨場域、跨介質、跨社群的知識整合提供了基礎。

其二，智聯(lián)建構的學習交互場景。全天候的智能學伴與交互式環(huán)境為學習者自我驅動的按需學習提供了技術可能性，在課程安排、教學組織和評價方式等方面的持續(xù)改進下，學習范式將實現(xiàn)從被動接受向主動建構的躍遷，實現(xiàn)理論學習到現(xiàn)實生活復雜問題解決的貫通，形成從知識通達素養(yǎng)的完整升維鏈條。與此同時，學習者將不僅依靠自身的認知加工，還將通過合理調用機器智能實現(xiàn)“認知增強”，并通過迭代反饋方式提高機器的智能水平，呈現(xiàn)出雙向賦能的“人機共學”特征。

其三，融通開放的課程組織場景。課程邊界正由封閉走向開放，推動未來教育從標準化供給穩(wěn)步轉型為基于學習者個體潛能的定制化服務場景。關鍵在于不同學習場景之間的順暢銜接與學習數(shù)據(jù)的有效貫通，為學習者提供具有連通性和情境性的課程學習體驗。具體而言，讓學習不再局限于實體教室，而是在虛實融合的環(huán)境中生成個人意義，讓課堂內外、校內校外、線上線下的學習經(jīng)歷連貫而非彼此割裂。

其四，人機協(xié)同的教學實踐場景。智能體作為深度嵌入的新型要素，重塑師生、生生間的多維交流網(wǎng)絡，催生出“師—生—機”三元互動的新生態(tài)。智能體不僅是工具中介，更可成為學習者的“元認知導師”，如通過適時的提問、提示與反饋促進深度學習的發(fā)生。教師則從知識傳遞中解放出來，回歸價值引領、情感陪伴與復雜情境判斷的育人本位，真正實現(xiàn)人機優(yōu)勢互補的協(xié)同育人。

面對人工智能與教育深度融合的時代趨勢，需要把適配原則轉化為具體行動。政策制定者、教育研究者、教育實踐者、技術供給者等相關主體都需要錨定這些適配原則，推動人工智能教育與教育系統(tǒng)性變革實現(xiàn)深度適配、協(xié)同發(fā)展，讓人工智能真正服務于人的全面發(fā)展，共同構建以人為本、具有韌性、可持續(xù)發(fā)展的智能時代教育新生態(tài)。

參考文獻

[1] 謝維和. 論教育的變革性—關于教育本質的再認識[J]. 北京大學教育評論，2026，24（01）：1-16+185.

[2] 黃榮懷，劉嘉豪，潘靜文，等. 面向智能時代的教育系統(tǒng)性變革：數(shù)字化賦能教育綜合改革[J]. 電化教育研究，2025，46（04）：5-12.

[3] 中國教育報.“奇點”已至，教育數(shù)字化未來何為？3月31日，國家教育數(shù)字化戰(zhàn)略行動2026年部署會給出新答案[EB/OL].（2026-04-01）

[2026-04-22]. https://news.qq.com/rain/a/20260401V078GJ00.

[4] ANDRONIKIDIS K. Artificial Intelligence in School Education：An overview of policy priorities and initiatives across 23 education systems[R]. Brussels：European Schoolnet，2025.

[5] 龍小農，張玉. 拒絕溝：理解數(shù)字鴻溝的新維度[J].現(xiàn)代出版，2025（05）：44-53.

[6] 黃榮懷. 論科技與教育的系統(tǒng)性融合[J].中國遠程教育，2022（07）：4-12+78.

[7] HAO Q，XU F，LI Y，et al. Artificial intelligence tools expand scientists' impact but contract science's focus[J]. Nature，2026：1237-1243 .

[8] ACEMOGLU D，JOHNSON S. Power and progress：Our thousand-year struggle over technology and prosperity[M]. New York：PublicAffairs，2023.

[9] KWET M. Digital colonialism：US empire and the new imperialism in the Global South[J]. Race & Class，2019，60（4）：3-26.

[10] 孔令帥，王超. 比較教育研究數(shù)字化轉向的向度與限度[J]. 比較教育研究，2023，45（02）：3-11+36.

[11] 汪益民，歐陽彬. 走出“科林格里奇困境”：高等教育的反思[J]. 開放教育研究，2025，31（05）：39-47.

[12] 習近平向國際人工智能與教育大會致賀信[N]. 光明日報，2019-05-17（01）.

[13] 懷進鵬在2025世界數(shù)字教育大會作主旨演講[EB/OL].（2025-05-15）[2026-04-22]. http://www.moe.gov.cn/jyb_xwfb/gzdt_gzdt/moe_1485/202505/t20250515_1190601.html.

[作者黃榮懷系教育部教育信息化戰(zhàn)略研究基地（北京）主任、北京師范大學智慧學習研究院院長，劉嘉豪系杭州師范大學與浙江大學聯(lián)合培養(yǎng)博士后，許霖系北京師范大學智慧學習研究院研究員]

《人民教育》2026年第9期