斯坦福大学发布的《2024年人工智能指数报告》指出，2023年环球发布的新的大型措辞模型的数量比前一年翻了一番，人工智能越来越多地被"大众年夜众利用，并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主要引擎，人工智能正逐渐渗透到教诲的各个环节，引领着教诲行业的创新与变革。
2024年政府事情报告明确指出要深化大数据、人工智能等研发运用，开展“人工智能+”行动。
这无疑为“人工智能+教诲”的发展供应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诲领域的上风，并应对由此带来的寻衅，成为亟需深入磋商的主要课题。

“人工智能+教诲”的基本内涵

在当今数字化时期，以ChatGPT为代表的自然措辞处理模型以及最新的视频天生模型Sora等前沿技能的呈现，正深刻地揭示出人工智能（AI）在教诲领域的无限潜力和广阔前景。
这些前辈技能的涌现，不仅预示着教诲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、更个性化的教诲供应了强有力的技能支持。
在这一背景下，研究和运用“人工智能+教诲”的新模式显得尤为主要和急迫。

所谓“人工智能+教诲”，是一个综合性的观点，它指的是将人工智能技能深度融入教诲领域，通过智能化的手段来优化教诲环境，从而推动传统教诲模式、传授教化方法和学习体验发生根本性变革的一种新型教诲模式。
从狭义上来说，“人工智能+教诲”意味着利用人工智能技能来赞助传授教化、管理、评估和反馈等各个环节，以实现更高效、更个性化的教诲做事。
从更广义上讲，“人工智能+教诲”不仅仅局限于技能层面的运用，更代表着一种教诲理念和教诲模式的改造。
它强调以学生为中央，充分利用人工智能技能来知足学生的个性化需求，不断提升学生的学习效果。
同时，“人工智能+教诲”也哀求教诲者不断更新教诲不雅观念，提升自身信息素养，以适应新时期教诲发展的需求。

“人工智能+教诲”的紧张特色

通过深度融入人工智能技能，教诲领域正在迎来教诲生态和学习范式的改造，并呈现出光鲜的时期特色。
可以说，“人工智能+教诲”的发展，不仅改变着传统的教诲办法和学习体验，也为教诲模式的变革与创新供应了持续动能。

新场景教诲：延展教诲的深度和广度。
随着“人工智能+教诲”的深度领悟，传统的教诲模式正在被重新定义，教诲的边界也在不断被拓宽。
“人工智能+教诲”通过构建新型教诲场景，极大地延展了教诲的深度和广度，冲破了教诲的韶光和空间限定。
借助人工智能技能，学习者可以随时随地通过在线学习平台进行学习，通过智能辅导系统能够得到即时的学习反馈和答疑解惑，通过仿照仿真学习系统得到对知识的更深入理解，大大提高了学习深度和学习效率。

个性化学习：实现教诲资源的精准匹配。
个性化学习是“人工智能+教诲”的基本特色之一，也是其上风所在。
借助人工智能技能能够全面、准确、及时地网络学习者的学习轨迹，节制学习者的学习偏好，从而通过精准打算，为学习者供应定制化的学习做事，实现学习者的兴趣、能力与学习资源和学习办法的精准匹配，提升学习效率和效果。

自适应调度：赋能学习过程的动态适应。
自适应性是“人工智能+教诲”的主要特色。
“人工智能+教诲”所具备的自适应调度能力，可以根据学习者的学习进度和反馈，动态地调度学习的内容和难度，使得学习者始终在最适宜自己的学习办法和学习难度区域内学习。
此外，自适应调度还可以帮助学习者创造自己的学习盲点和薄弱环节，及时查漏补缺，进一步提升学习效果。

沉浸式体验：持续催生教诲创新动能。
在“人工智能+教诲”这一新场景教诲模式下，沉浸式体验正逐步成为催生教诲创新的主要引擎。
“人工智能+教诲”通过结合前辈的虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技能，创造沉浸式的学习环境，将抽象知识具象化，为学习者供应身临其境的学习体验，使得教诲过程更加生动、形象。
在这种环境中，学习者不仅可以更加直不雅观地理解和节制知识，而且能够更深入地探索和体验所学知识，进而有效引发学习者的创造力，为教诲创新供应源源不断的创新动能。
通过持续催生创新动能，“人工智能+教诲”也将不断推动教诲模式的变革和创新，以动态适应新时期教诲发展的变革性需求。

人工智能与教诲的结合，无论是从供给侧还是需求侧，都为教诲领域带来了深远的影响。

供给侧视角：政策供给与技能运用不断推动“人工智能+教诲”创新发展

人工智能技能的不断进步为其在教诲领域的运用供应了条件，人工智能干系法律法规和政策的逐步跟进为“人工智能+教诲”的发展供应了保障，也使得人工智能技能在教诲领域的运用也日益广泛和深入。
因此，政策供给与技能赋能是从供给侧视角剖析“人工智能+教诲”发展的基本维度。

人工智能干系政策法规推动教诲创新。
鉴于人工智能技能的迅猛发展，亟须相应法律法规和政策的出台以规范并促进人工智能的发展与运用，也包括在教诲领域的运用。
2023年11月，在首届天下人工智能安全峰会上，包括中国、美国、英国和欧盟在内的与会方代表达成了《布莱切利宣言》，强调促进人工智能安全方面的环球合为难刁难于降落人工智能引发灾害性风险的主要性。
2023年12月，欧洲议会、欧盟成员国和欧盟委员会就《人工智能法案》达成初步共识。
这意味着环球首个综合性的人工智能法律框架的出身，其目的在于强化对人工智能技能演进及实在践运用中的风险管理与掌握。
我国为推进人工智能技能的康健发展，相继发布了《新一代人工智能伦理规范》（2021）、《天生式人工智能做事管理暂行办法》（2023）等一系列政策文件。
2024年政府事情报告首次提出开展“人工智能+”行动，这一创新性表述不仅凸显了人工智能技能在国家发展计策中的主要地位，同时也预示着教诲领域及各行各业将迎来更深层次的变革。
这些政策的制订和履行，不仅为人工智能技能在教诲领域的运用供应了规范指引，也为其长远发展营造了积极向好的政策环境。

人工智能大模型的运用丰富了教诲传授教化资源和传授教化学习路径。
近年来，人工智能大模型的开拓与运用取得了显著进展，在教诲领域的运用也日益广泛。
联合国教科文组织在2023 年发布了《天生式人工智能教诲和研究运用指南》，鼓励各国合理利用人工智能技能。
人工智能在我国教诲领域的运用已广泛渗透到从根本教诲至高档教诲的各个层面，为我国教诲质量的提升和学习成效的增强供应了坚实的技能支撑。

在根本教诲领域，人工智能算法和大数据剖析技能的运用，使得教诲机构能够更精确地理解学生的学习情形，从而为他们供应更加个性化的学习资源。
人工智能技能的运用范畴已显著扩展，涵盖了智能传授教化赞助、医学教诲中的人工智能问诊系统、聪慧作业系统、个性化学习方案推举，以及外语学习中的措辞学习与评测、智能剖析与评估等多个领域。
目前智能学习软件已在根本教诲阶段得到广泛利用，为学生供应了有效的赞助学习工具。
在高档教诲领域，2024年4月17日，教诲部公布了首批18个“人工智能+高档教诲”范例运用处景案例，包括在教诲传授教化模式创新方面的运用，如北京航空航天算夜学的人工智能赋能的全过程交互式在线传授教化平台、北京师范大学的创新“AI+”教室传授教化智能评测。
还包括人工智能技能在详细技能领域和能力素养培养中的运用，包括北京邮电大学的“‘码上’——大模型赋能的智能传授教化运用平台”以及哈尔滨工业大学的“人工智能技能在自主学习模式下电工电子实验传授教化中的运用”等案例。
此外，在人文社会科学教诲中也有推广运用，如中国传媒大学的“AIGC赋能传统文化传承与创新”等。

需求侧视角：人工智能技能发展不断知足教诲高质量发展的现实须要

从需求侧的角度来看，人工智能技能精准地知足了当前教诲高质量发展的现实须要，它不仅能够实现个性化学习，还供应了一系列高效的学习工具，助力学生快速提升学习效率和效果。

个性化学习的现实须要。
随着教诲理念的转变，学生越来越须要个性化的学习方案。
每个学生都有不同的学习习气、兴趣和能力，传统的“一刀切”的传授教化模式已经无法知足他们的需求。
而人工智能技能可以根据学生的不同学习情形和学习偏好，为他们定制个性化的学习方案，不仅包括在学习内容和难易程度上的精准匹配，还包括学习方法和学习进度上的有针对性推举和个性化设置，真正做到最大可能地知足学生个性化学习的现实须要。
例如根据学生在在线学习平台上的学习轨迹和数据剖析，便可以剖断学生的学习偏好，并根据其学习偏好推介其感兴趣的学习资源。
此外，基于历史学习数据的剖析，人工智能技能可以进行学习趋势预测，进而为学生推举更为合理的学习目标和学习进展操持。
这种个性化的学习推举策略，不仅有助于引发学生的学习激情亲切，同时也将显著提升其学习效率。

高效学习的急迫须要。
随着人工智能技能的进步，各种大模型在教诲领域开始运用推广，为学生供应了浩瀚智能学习工具，如智能辅导系统、在线学习平台、虚拟学习场景体验等，不仅改变了传统的学习办法，还为学生带来了更加个性化、多样化的学习体验。
例如，智能辅导系统通过自然措辞处理和机器学习等技能，能够仿照人类解题思维，针对学生提出的问题和迷惑，能够给予有针对性地学习帮助。
目前，许多集成人工智能功能的在线学习平台已经被开拓出来，这些平台汇聚了丰富的学习资源，包括视频课程、在线测试、学习社区等，学生们可以根据自己的学习进度和兴趣选择适宜的课程，进行自主学习和探究。
通过专门的学习管理软件可以实现对学生学习进度的实时追踪和效果即时反馈，人工智能教诲机器人可以随时提醒学生对学习策略进行及时调度。
此外，传统的教诲办法每每以笔墨和图片为主，对付学生来说可能较为抽象和难以理解，而虚拟现实或增强现实技能通过创建生动的三维场景，可以将知识以更直不雅观、更有趣的办法呈现出来，如历史事宜的重现、科学实验的仿照等，让学生可以身临其境般地体验各种学习场景。

在环球范围内，人工智能技能的持续发展已然成为推动教诲变革的主要力量。
人工智能技能与教诲的深度领悟不仅对传授教化办法和学习办法产生了深远的影响，更触及了教诲理念的核心，必将推动教诲范式的根本性变革。
然而，犹如一把双刃剑，人工智能技能在教诲领域的广泛运用，也给教诲发展与变革带来了一系列问题与寻衅。

技能层面的寻衅

技能适用性寻衅。
当前的人工智能技能，只管已取得了显著的进步，但在面对教诲的繁芜场景时，仍显得力不从心。
人工智能的实质在于仿照人类的智能，它依赖算法与数据来实行任务，为教诲供应了个性化学习与传授教化的新办法，提升了教诲的效率与体验。
然而，这项技能尚未达到完备成熟的阶段，仍面临学习数据稀疏性所带来的寻衅，这可能导致个性化方案精准性有所欠缺，同时，在数据资源有限的情形下，模型亦存在以偏概全的征象。
这些问题不仅影响了人工智能在教诲中的深度运用，也导致市场上的许多教诲人工智能产品在实际运用中显得不足“智能”，难以知足教诲场景中多变且繁芜的需求。

技能依赖风险。
人工智能技能在教诲领域的广泛运用，也带来一个潜在的风险，即教诲者和管理者可能会过度依赖这些技能来办理传授教化和管理上的问题，学习者也可能过度依赖人工智能技能获取知识和信息，这种依赖可能导致教与学的“技能依赖症”，而忽略传授教化过程中的反思和学习过程中的独立思考主要性。
教诲的过程，远不止于技能的大略通报，它更深刻地表示在人与人之间的情绪互换与互动之中。
过度依赖人工智能可能导致教诲管理的惰性，限定了教诲系统的灵巧性温柔应性。
因此，只管人工智能在教诲领域的运用呈现出不可逆转的趋势，我们仍应该坚守教诲初心，持续聚焦于教诲的核心代价和人的全面发展，避免技能过度主导而削弱教诲的育人功能。

数据安全与隐私保护的寻衅

斯坦福大学发布的《2024年人工智能指数报告》指出，技能的不断进步和广泛利用显著提升生产力，但目前的人工智能技能的推广和运用也可能受限于技能自身的局限性，并引发隐私、缺点信息传播及知识产权风险等问题。
在“人工智能+教诲”场景中，数据是驱动人工智能技能发挥浸染的关键成分。
如何在利用数据提升教诲质量的同时，确保信息安全和学生隐私不被陵犯，是一个亟待办理的问题。

数据安全的寻衅。
在数据的网络、存储和传输过程中，确保数据的安全性至关主要。
在教诲领域中，所累积的数据不仅涵盖了学生的根本个人信息，更涉及他们学习过程中的主要记录，如学习进度、学业成绩以及行为模式等敏感数据。
这类信息具有高度的隐私性和敏感性，若不慎透露或被恶意利用，将对学生个体的安全构成严重威胁，并可能对整体教诲系统的稳定与康健运行产生不良影响。

因此，如何建立起一套完善的数据安全机制，以确保数据在全体生命周期内的安全，在人工智能技能运用领域已成为亟待办理且至关主要的任务。

隐私保护的寻衅。
在“人工智能+教诲”场景下，大量的学生数据被网络和剖析，以便为每个学生供应个性化的学习方案。
学生的个人信息、学习行为和成绩等都属于个人隐私范畴，这些数据的网络和利用必须建立在充分尊重学生隐私的根本上。
然而，在实践中，由于理念、技能和管理等多方面成分的影响，学生隐私的保护可能会面临不愿定性。
在“人工智能+教诲”的领悟发展中，学生隐私的保护问题同样须要被给予高度关注，以确保教诲环境的安全与可靠。

代价层面的寻衅

在教诲领域，代价不雅观和伦理道德不雅观是不可或缺的一部分，如何确保人工智能技能在教诲领域的运用符合社会的期望和哀求，是“人工智能+教诲”在代价层面须要直面的寻衅。

技能产品的代价功能缺位。
当前，多数人工智能教诲产品紧张集中在自适应学习领域，它们通过智能算法为学生供应定制化的学习内容和反馈。
然而，教诲的目标远不止知识的传授，还包括学生的全面发展，如社交技能、生理本色、道德品质等方面的培养。
而现有的人工智能教诲产品在这些本色方面的培养则显得不敷，人工智能教诲产品在代价层面的功能毛病在一定程度上限定了人工智能技能在教诲领域的全面运用和深远影响。

不同代价不雅观的折衷难题。
在环球化和信息化日益深入发展的时期背景下，社会思想不雅观念日益呈现出多样化的特色。
推动“人工智能+教诲”的领悟进程中，确保人工智能技能的利用能够顺应这种多样化的发展趋势，特殊是与社会的核心代价不雅观和伦理道德不雅观相契合，已成为一项亟待办理且充满寻衅的任务。
详细而言，不同场景下对文化的理解和实践存在显著差异。
例如，在某些企业，集体主义和团队精神被视为主要的代价导向；而在其余一些企业，个人奋斗则可能受到推崇。
因此，人工智能技能产品的设计与运用该当充分考虑这些文化差异，以避免造成误导。

知识生产与传播办法方面的寻衅

人工智能技能运用的不断深入，不仅改变了知识的生产和传播办法，还对人才培养模式提出了全新的寻衅。

知识生产办法变革对学生独立思考的寻衅。
人工智能技能进步改变了人类获取、创造和运用知识的办法。
知识生产办法的自动化和智能化降落了知识获取的门槛，但过度依赖人工智能天生的内容可能会形成学生在学习上的惰性，导致学生逐渐损失自主探求、筛选和整合信息的能力。
这种变革对学生独立思考能力带来了新的寻衅。

知识传播办法上的范式革命对学校功能的寻衅。
人工智能技能的运用对知识传播办法带来了显著的改变。
传统的“师-生”二元传授教化模式正逐渐转变为“师-机-生”的三元构造。
在这个新模式下，西席、机器和学生三者之间相互促进、相互影响，共同推动智能化教诲的发展。
然而，这种转变也意味着人们对学校的不雅观念将合时而变，即学校知识传授功能将会被弱化，这也对学校在知识传播上的功能定位提出了寻衅。

西席和学生角色适应的寻衅

“人工智能+教诲”场景下，西席和学生的角色发生变革，都须要不断地学习以更好地适应教诲场景的变革。

西席角色适应的寻衅。
在“人工智能+教诲”场景下，西席不再仅仅是知识的传授者，而是要逐渐演化为学生学习过程中的勾引者和赞助者。
西席首先须要精确认识和节制新技能，深入理解人工智能的特点、运用处景以及在传授教化中的潜力与代价。
这不仅哀求西席具备踏实的专业知识，还哀求他们节制一系列新的传授教化工具和方法，这种转变无疑对西席提出了更高的哀求。

学生角色适应的寻衅。
在“人工智能+教诲”场景下，学生不仅要具备良好的自主学习能力，还要具备与人工智能技能进行有效互动的能力。
这对在传统学习模式下处于被动接管者的部分学生而言，自主学习将面临前所未有的寻衅和困境，可能会进一步拉大学业成绩差距。
与此同时，在“人工智能+教诲”场景下，学生利用人工智能工具进行自主学习的韶光权重加大，师生以及同学之间的情绪互换大大减少，可能会导致学生在学习上感到孤独和迷茫，进而影响学生的角色适应。

资源共享方面的寻衅

只管人工智能技能为教诲带来了很多机遇，但也对公正性提出了寻衅。
如何让所有学生都能享受到人工智能技能运用带来的好处，成为一项至关主要的议题。

“算法黑箱”引发的透明度担忧。
“算法黑箱”指的是算法的内部逻辑和决策过程对用户来说是不透明和难以理解的，因此很难检测和纠正个中的缺点，基于这些缺点而做出的决策，则可能对公正性产生负面影响。
“算法黑箱”常日通过算法偏见、透明性欠缺等问题凸显出来。
详细来说，由于算法是基于大量数据进行学习和决策的，如果这些数据本身存在偏见，那么算法很可能会继续并放大这些偏见；当算法的决策过程对用户不透明时，学生、家长和西席等干系主体则可能难以理解决策的缘由，进而对决策公道性产生质疑。

技能势差影响运用本钱。
技能势差紧张指不同地区及学校间在技能条件，即技能根本举动步伐及其所依赖的教诲资源方面所存在的差距。
技能条件是影响对人工智能运用的主要变量，不同地区及学校间技能条件的差异，一定影响其人工智能赞助传授教化的运用推广。
详细来说，部分发达地区和学校由于具备较为丰富的教诲资源和财政经费支持，能够拥有相对较好的技能根本举动步伐，这些地区和学校就能够更早、更全面地利用人工智能技能来赞助传授教化，进而为学生供应更为丰富、高效的学习体验。
反之，偏远地区或经济条件较差的学校则可能无法承担高昂的技能本钱，从而在人工智能教诲资源配置方面面临不同的境遇。

面对“人工智能+教诲”的各项寻衅，须要政府、教诲机构、技能专家、西席和学生，乃至社会各界共同努力，通过制订法规政策、加强技能培训、保护隐私和确保公正性等方法，实现人工智能技能与教诲的深度领悟和持续发展。

技能运用层面：坚持技能祛魅与技能化归相结合

在“人工智能+教诲”的发展过程中，我们必须坚持技能祛魅与技能化归相结合的原则，以确保前辈技能能够真正做事于教诲的实质。
技能祛魅意味着我们须要冲破对人工智能技能的过度神秘化和盲目崇拜，正视其作为一种工具的实质。
通过深入理解人工智能的事理、能力和局限，更加理性地看待其在教诲中的浸染，避免盲目追求技能的新颖性，而忽略其与教诲目标的契合度。
在履行新的人工智能教诲技能之前，应建立一个审查机制来评估实在用性、有效性和潜在风险，确保只有经由验证和符合教诲目标的技能才会被引入。

技能化归强调的是将人工智能技能恰当地融入教诲过程中，使其成为提升传授教化效果、赞助西席事情、促进学生学习的有力工具，而不是用来完备替代西席的角色或传统的教诲办法。
因此，该当明确技能运用边界，明确人工智能在教诲中的运用范围，教诲机构须要与技能专家、教诲专家共同制订人工智能在教诲领域的运用标准和指南，这些标准和指南应明确哪些人工智能技能是适用的，哪些可能不适宜教诲环境，以及如何合理地将人工智能集成到传授教化活动中。
通过明确界定人工智能在教诲中的合理运用范围，避免技能的过度利用，以及传授教化过程中西席和学生对付技能的过于依赖，进而影响传授教化过程的独立思考和创新性。

数据安全与隐私保护层面：看重数据运作与规范管理相合营，消解“人工智能+教诲”的安全风险

在“人工智能+教诲”的发展过程中，确保数据的安全、合规以及个人隐私的保护，须要从立法、管理、技能等多个层面出发，构建完善的数据保护与隐私管理机制，以确保技能做事于教诲的同时，不会危害到广大师生的合法权柄。

首先，加强数据安全立法。
应出台严格的数据安全干系法律法规，清晰界定教诲机构在数据网络、存储和利用等各环节的任务与责任。
同时，明确各级管理和操作职员的详细职责与权限，确保数据的合法、合规利用。

其次，建立数据全生命周期管理体系。
覆盖数据的网络、存储与备份、传输安全、利用与共享，以及数据的销毁与归档等各个环节，确保数据在全体生命周期内都得到妥善地保护和管理。

再次，完善隐私保护机制。
隐私政策的透明化是关键，应通过制订并公开清晰的隐私政策，让用户充分理解数据的网络、利用和共享办法，并知晓自身所享有的权利。
同时，对敏感数据进行匿名化或脱敏处理，以降落个人隐私透露的风险。
采取前辈的加密和安全技能，为数据供应坚实的技能保障。

末了，加强规范管理与职员培训。
定期对干系职员进行数据安全与隐私保护的培训，通过考察确保他们节制必要的知识和技能。
同时，对违规行为进行严厉惩罚，从而进一步强化规范管理的效果。

代价层面：确保技能做事于教诲过程，而非主导或取代教诲过程

“人工智能+教诲”场景下，技能将发挥不可替代的浸染，但教诲过程在于促进学生的全面发展的实质哀求是不可替代的，技能该当成为实现这一目标的赞助工具，而不是主导或取代教诲过程。

首先，明确人工智能在教诲中的赞助地位。
教诲的实质在于培养人的全面发展，包括知识、技能、情绪态度和代价不雅观等方面。
人工智能应被视为一种赞助传授教化工具，而非教诲的主体。
通过利用人工智能技能为学生供应个性化学习资源、利用智能算法追踪学生学习进展和学习效果，其目的都在于促进学生对知识的理解和技能的节制，但人工智能技能并不能取代学校和西席成为教诲的主体，师生和同学间的情绪互换和互动中的代价不雅观塑造是目前人工智能技能运用所难以实现的。
因此，人工智能在教诲中只能处于赞助地位。

其次，关注学生的全面发展。
教诲目标是人工智能技能运用的标尺，在利用人工智能技能设计传授教化活动时，必须将教诲目标全面嵌入到人工智能技能运用处景中，确保技能做事于教诲目标的实现，而非仅仅是借助技能手段对知识传授效率的匆匆进。
比如可以借助人工智能技能仿照不同传授教化设计情景的传授教化场景，如在历史课上先容一个历史事宜的发生，可以通过虚拟现实技能让学生“穿越”到古代，身临其境见证历史事宜的发生过程，实现将历史知识教诲与情绪态度和代价不雅观教诲等多方面教诲目标的领悟。

末了，增强人工智能教诲产品对不同文化场景的原谅性。
人工智能教诲产品的设计理念该当是帮助学生理解人工智能技能的双刃剑效应，培养学生精确的技能不雅观和代价不雅观。
通过人工智能教诲产品的运用，比如通过虚拟现实或增强现实技能仿照出不同文化背景下的互换场景，将代价不雅观教诲融入互换场景中，增强学生的跨文化互换沟通能力。
此外，在研发人工智能教诲产品时，该当充分考虑不同文化背景的差异，比如可以在人工智能产品功能设计上，供应多种措辞选项和文化背景设置，以知足不同用户的个性化需求。

知识生产传播层面：探索多元化人才培养模式

人工智能技能在教诲领域的运用正深刻改变着知识的生产与传播办法，“人工智能+教诲”为人才培养模式的创新供应了无限可能。

首先，从知识生产办法变革的角度来看，人工智能技能的引入为学生供应了前所未有的便利，但同时也带来了独立思考能力培养的寻衅，必须采纳有效方法战胜学生对人工智能的过度依赖。
一是平衡人工智能利用与传统传授教化方法，结合虚拟现实和增强现实技能，为学生供应沉浸式学习体验，让他们在仿照环境中进行实践操作，从而加深对知识的理解。
二是履行问题导向学习，设计真实问题场景，以实际问题为出发点，勾引学生利用人工智能工具进行探究和解决，培养他们在面对问题时独立思考和解决问题的能力。

其次，从知识传播办法变革的角度来看，人工智能技能改变了知识传播的办法，由师生之间的双向互动转向“师-机-生”间的多维互动。
在“人工智能+教诲”场景下，“师-机-生”的三元构造强调的是三者的紧密互动，利用人工智能技能实现教诲和学习资源的高度整合，已成为提升西席传授教化效果和知足学生个性化学习需求的关键环节。
通过人工智能技能可以将现有的视频、音频、动画等多种形式的传授教化资源进行有效整合，还可以根据不同传授教化场景随时创作适宜的图文和音视频传授教化资源，不仅可为西席供应更加生动、形象的传授教化内容，也可增强学生的体验感，有助于引发学生的学习兴趣。

师生角色适应层面：传授教化能力提升与自主学习能力培养

在“人工智能+教诲”场景下，西席和学生角色的转变调适尤为关键，这不仅是对传统教诲模式的改造，更是对未来教诲发展的积极探索。

首先，加强对西席的人工智能运用技能培训。
在“师-机-生”三元构造中，西席借助人工智能技能，可以更精准地理解每个学生的学习需求和进度，从而供应个性化的教诲做事。
西席作为勾引者，须要帮助学生理解机器天生的知识，并勾引学生如何更有效地利用人工智能资源。
因此，为了适应人工智能+传授教化的须要，该当为西席供应系统的人工智能运用技能教诲培训，帮助他们适应新角色，提升利用人工智能技能进行传授教化的能力。

其次，强化学生自主学习能力培养。
在新的教诲模式下，该当帮助学生提升自主学习能力，将传统学习办法与人工智能技能赞助学习的上风结合起来。
连续发扬传统学习办法在看重学生的深度思考、师生情绪互换等方面上风，如传统教室中的谈论、案例剖析、小组互助等活动形式；同时，学生也须要学会灵巧利用人工智能技能来增强学习效果，如可以利用智能传授教化系统进行个性化的学习路径设计，借助虚拟现实和增强现实技能进行沉浸式学习等。
在评价学生的学习成果时，应采纳更加多元的评价办法，不仅关注学生的学科知识节制情形，还要综合考虑他们的创造力、沟通能力和团队协作能力等多方面能力的发展。

成果共享层面：优化教诲资源配置，冲破技能势差和算法黑箱

人工智能技能的迅猛发展，虽然为教诲领域带来了前所未有的变革与机遇，但因不同地区、学校和教诲者之间技能势差的存在，也凸显了人工智能运用水平上的差异。
为了确保共享“人工智能+教诲”发展的成果，必须以政策勾引优化资源分配，冲破技能势差。

首先，通过政策勾引优化教诲资源配置是战胜技能势差的关键。
“人工智能+教诲”改变了传统的教诲资源分配办法，为了担保“人工智能+教诲”场景下的资源共享，必须优化资源分配，以战胜地区和学校间技能条件差距。
政府应发挥政策勾引浸染，不仅要关注教诲资源的总量投入，更要看重资源在不同地区和学校之间的合理分配。
通过优化财政预算、设立专项资金等方法，勾引教诲资源向偏远地区、经济条件较差的学校以及分外教诲领域倾斜，不断改进其技能根本举动步伐条件，从而有效缩小区域间、校际间的教诲差距，避免由于资源分配不均而造成的技能势差，为所有学生供应更加良好的受教诲环境。

其次，遍及人工智能教诲也是战胜“技能势差”的主要路子之一。
通过开设人工智能干系课程、举办科普讲座、供应实践平台等多种办法遍及人工智能教诲，可以为所有学生供应一个共同的技能出发点，进而缩小不同学生群体之间的技能差距，肃清由技能差异带来的资源共享差异。

此外，促进算法决策透明化也是促进资源共享的另一主要举措。
“人工智能+教诲”场景下，冲破“算法黑箱”，纠正算法偏见，促进算法决策透明化，有助于促进公正。
可以通过引入独立的第三方机构对算法进行定期审计，确保算法决策的公道性和透明度，进而肃清信息不对称，增强各方对教诲系统的信赖感。

【本文系2020年度国家社科基金教诲学重点项目“促进教诲管理能力提升的教诲评价制度改革研究”（项目编号：AFA200009）、2023年度教诲部人文社科研究一样平常项目“新时期教诲评价改革政策扩散的驱出发分、风险评估与路径优化研究”（项目编号：23YJC880085）的阶段性成果】

来源 | 《国家管理》2024年第13期

原文标题 | “人工智能+教诲”：现状、寻衅与进路

作者 | 西北大学公共管理学院教授 司林波

原文责编 | 冯一帆

新媒体编辑 | 王 洋

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