编者按：
杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司上线DeepSeek后，引发人们对人工智能的日益关注。人工智能对于当代，犹如互联网之于上世纪90年代，必将极大地推动人类社会的转型。那么，教育将面临哪些机遇与挑战，又该如何作出改变？就此，本报策划“人工智能与教育”系列报道，现刊发第一期——
□本报记者 言 宏 通讯员 俞寅琳
近期，杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司上线大语言基座模型DeepSeek-V3，以及专为复杂推理任务设计的DeepSeek-R1模型，性能媲美全球顶级的开源及闭源模型。DeepSeek打破了大语言模型以大算力为核心的天花板，为在受限资源下探索通用人工智能开辟了新的道路。这引发了人们对人工智能新一轮的讨论热潮。近日，记者采访了浙江大学、北京师范大学等高校的业内专家，请他们解答教师关注的与人工智能相关的问题。
问：什么是人工智能？
答：人工智能是让计算机模仿人类智能的技术，就像人类能学习、思考、解决问题一样，人工智能可以通过数据和算法完成类似任务。
人工智能是研究如何将人类或其他生命体所具有的感知、认知、行动、控制和决策等功能通过机器来实现的一门学问。从古希腊文明中的机器人偶和先秦文化中的偃师造人等神话寓言可以看出古人早就有了这样的梦想。
人工智能有学习能力、适应能力、自动化处理能力等。比如，人工智能能从大量数据中总结规律，能根据反馈调整行为，能快速完成重复性任务。所以，人工智能应用到教学中，能分析学生的错误，并找到其学习薄弱点，能根据学生答题情况动态调整题目难度，能大批量自动批改选择题等。生活中已经有很多常见的人工智能运用，如“小爱同学”等语音助手、视频平台推荐算法、人脸识别门禁系统等，以后将越来越多。
推动人类社会进入工业革命时代的蒸汽机是一项开发和利用热能来驱动机械的通用使能技术。而以电力和计算机等为代表的通用使能技术与其他相关技术相互结合，使得人类社会先后进入电气化时代和信息化时代。今天，人工智能已经成为一种通用使能技术，具有增强任何领域技术的潜力，被广泛应用于众多领域，发挥很强的“头雁效应”。
如果说过往的技术发明是从机械化增强角度在提升人类与环境的互动能力，那么人工智能的出现却对人类的这一根本能力和角色发起挑战——生成式人工智能的出现使得智能机器成为知识生产的辅助者，将深刻改变个体学习者的自主思考、判断、学习能力，乃至伦理道德观。
问：人工智能带来哪些工作方式的变革？
答：未来，成功的工作者需具备“人机协同思维”——既能驾驭人工智能工具，又能发挥人类的创造力与伦理判断力，在技术浪潮中占据主动地位。
人工智能将取代大量重复性、低技能的工作，如数据录入、客服应答、生产线操作等，同时推动数据分析、决策支持等复杂任务处理的智能化。人工智能客服系统处理客户咨询的效率远超人工，能高效完成规则明确的任务，减少人为错误并降低成本。企业也可以通过人工智能提高生产力，如制造业中的智能机器人可将生产效率提升30%以上。
人工智能通过分析海量数据优化供应链、市场策略等，使决策更精准。基础行政岗、简单劳动岗等传统岗位将逐渐消失，但将催生人工智能数据分析、人工智能伦理审查员、智能系统训练师等新兴岗位。因为人工智能的普及引发对数据隐私、算法公平性的监管需求，会催生相关职业。创业者可以利用人工智能开发新产品，研究员可以通过人工智能加速科学发现。远程办公与项目制合作将进一步普及，推动自由职业和跨领域协作的职业形态。因此，职业生态从“稳定岗位”转向“动态能力组合”，个人需通过跨界合作和持续创新保持价值。
可见，人工智能会带来工作方式的变革，主要体现在工作流程的自动化与智能化、技能需求从“操作性”向“创造力与战略能力”转移、职业结构转型与新兴职业大量涌现等。有专家认为，思考不深、缺乏好奇心、没有同理心的人可能会被人工智能超越。
问：教师职业面临哪些挑战？
答：教育永远是“人的故事”。人工智能是教师的“智能工具箱”，而非替代者。
在人工智能时代，企业对员工的要求变了，从要求具有执行技能转向需要创造力、跨领域协作能力和战略决策力等。因为，人工智能有其局限性，人工智能擅长模式识别与重复任务，但缺乏人类的情感智慧、创新思维和复杂决策能力。例如，人工智能可生成市场分析报告，但仍需人类结合对行业的洞察制订战略。人工智能处理基础工作后，需人类聚焦高附加值任务，如产品创新、客户关系维护等。因此，要关注人机协同，员工需掌握人工智能工具，如编程、数据分析等，并具备快速学习能力以应对技术迭代。
总之，人工智能重塑工作的底层逻辑，带来效率革命、能力升级压力、社会结构重构。同时，自动化释放人力，使人类专注于更高价值领域。技术倒逼个体与组织进化，就业市场将从“岗位中心”转向“能力中心”。这必将推动经济与教育的系统性变革。
教育行业也一样需要改变。面对人工智能，传统意义上的教师不会消失，但角色将发生本质性重构。技术虽能替代知识传递、作业批改等部分教学功能，但无法取代教师的“人性化特质”与“高阶教育价值”。因为，师生情感联结不可替代，教师独特的价值观引导和对学生创新思维的激发不可替代。比如，人工智能能标记语法错误，却无法捕捉学生“泛红的眼眶”背后的情绪波动，这种基于共情的关怀是教育的核心价值；当学生质疑“为何背诵唐诗宋词”时，教师需阐释文化传承的意义，而人工智能仅能提供知识性答案，无法进行价值判断；人工智能可生成标准解题路径，但教师能鼓励学生用有创意的方式解题，这种突破算法框架的思维创新是人工智能难以实现的。
因此，教师将从“知识传授者”转为“成长导师”，聚焦情感支持、思维引导与价值塑造，同时成为“人机协同的设计者”。
问：教师如何应对人工智能时代的到来？
答：坚守教育的育人本质，将是未来教师的核心竞争力。具体来说有四大核心策略：强化人机协同能力，从“使用工具”到“赋能工具”；深耕人文关怀，提供技术无法量化的教育瞬间；聚焦高阶能力培养，进行超越知识积累的思维训练；构建技术伦理意识，警惕数据依赖与算法偏见。
具体可以表现为动态调整教学策略、个性化情绪支持、跨学科创新教学、开放式问题设计等。举几个例子：有教师利用人工智能分析学生作业数据，识别班级知识盲区后，组织小组进行辩论活动，将人工智能的数据优势与人类互动优势结合；有教师要求学生写“漂流日记”，记录班级日常故事并手写评语，通过文字交流建立情感纽带，弥补人工智能无法触及的心灵互动；有教师发现考勤系统显示某个学生“到校率100%”，但观察到学生沉默寡言等细微情绪，主动介入沟通，帮助学生应对家庭危机；有教师将语文教学与影视作品结合，引导学生分析《航拍中国》的地理现象，培养其批判性思维与跨学科整合能力；有教师在数学课上提出“如何用美术构图解几何题”，鼓励学生突破标准答案，培养算法框架外的创新能力。
教师需要学习基础技能，了解常用人工智能工具，有数据安全意识，不泄露学生隐私数据，能聚焦自己的核心优势，强化教学设计、师生互动等人工智能难以替代的能力。教师可以将统计分数等重复性工作交给人工智能，节省时间用于自己的创新工作；可以利用人工智能分析作文逻辑结构，自己专注于指导学生的情感表达。同时，教师要培养学生的人工智能思维，教会学生辨别人工智能生成内容的真实性，设计需要人类独特能力才能完成的辩论、创作等任务。
技术的冰冷与教育的温暖，终将在“人主导、机协同”的模式中达成平衡。未来教师的核心竞争力，在于以人性之光驾驭技术之力，让课堂成为培育完整生命的绿洲。未来教师要通过倾听、共情与个性化支持，帮助学生建立健全人格，做“生命成长的陪伴者”；设计项目式学习等开放性任务，激发学生创新与问题解决能力，做“思维进化的点燃者”；在人工智能应用中嵌入讨论数据隐私、算法公平性等人文反思议题，做“技术伦理的守护者”等。
问：人工智能在教育中的应用有哪些？
答：人工智能在教育中主要有几大应用场景，如教学效率提升、个性化学习、课堂创新等。
人工智能可以提升教学效率，为教师减轻负担，辅助完成智能命题、作业批改、课件生成等工作。比如，人工智能可以根据知识点、难度要求自动生成试卷，可以自动批改选择题、填空题，检查作文语法，输入关键词后自动生成教学PPT框架等。
人工智能可以让大规模个性化学习成为可能。人工智能可以通过分析学生的学情数据，动态调整学习内容难度与进度，生成个性化学习计划；可以实现题目分步解析与错题管理，支持无限追问的启发式学习，精准适配学生水平；可以自动拆解教材知识点，生成配套的教案、配图、练习题等教学资源。甚至可以为同一知识点生成或幽默或严谨等不同风格的讲解视频，并推荐适合学生水平的习题。
人工智能可以让课堂有新景象。人工智能可以为教师生成个性化教案，并结合班级学情数据调整教学计划；可以通过机器人等虚拟助教，提供实时答疑与口语纠音，模拟真实教师互动，增强学习沉浸感；可以通过AR/VR展示三维地理结构、历史场景，模拟实验场景深化科学理解，让学生身临其境，更好地学习。
人工智能可以很好地支持教师教研。人工智能教研助手可以分析海量教学案例，为教师提供备课建议；可以实时将教师讲课内容转为文字，生成课堂纪要等；可以分析课堂录音，评估师生互动比例、教师语速、提问问题等，在“问题诊断”中提高教师能力。甚至可以通过虚拟试讲场景分析教师授课的肢体动作与语言逻辑，提供改进建议。
人工智能的核心价值在于通过技术赋能，实现教育公平、效率与质量的全面提升。但是，过度依赖人工智能可能导致教师技能退化。若训练数据不全面，人工智能可能会给出错误建议，如作文批改重视字词正确却忽视创意。可见，要关注教育伦理问题，解决数据隐私保护、算法偏见问题，确保技术普惠性。
问：目前教师常用的人工智能工具有哪些？
答：工具输出的价值取向受训练数据影响。因此，教师应保持批判性思维，需要结合学科特点试用工具，重点关注能释放自身创造力而非简单替代人工的功能模块。
个性化学习支持工具。如自适应学习系统，能实时追踪学习轨迹，动态调整练习难度与知识模块，采用长尾分布算法，可以为少数特殊需求学生提供定制方案，处理学习行为数据生成个性化报告。又如智能错题本，能自动归类错题并推荐同类变式题，结合认知心理学模型预测遗忘曲线，智能安排复习节点，还支持生成错题讲解视频与家长端同步反馈。
课堂教学创新工具。如AR/VR教学平台，可以构建三维交互场景（如火山内部结构观察、历史事件还原）等，将抽象概念可视化，提升课堂参与度，有些工具在2025年支持多设备无缝切换与手势交互操作。又如人工智能虚拟助教，能实时回答学生基础问题，自动生成课堂纪要，2024年新增回溯评估机制，让回答准确率大大提升，分组讨论时可以提供多语言实时翻译支持。
教师发展支持工具。如人工智能教研助手，可以分析海量教学案例，提供跨学科融合教学设计建议；可以整合教案库与学生学习效果关联分析，自动生成符合新课标的跨学科项目式学习方案。又如课堂质量分析系统，可以分析包括提问层级分布、等待时间合理性、情感互动密度等，还可以自动生成教学能力雷达图与发展建议。
特殊教育支持工具。如情绪识别辅助系统，可以通过微表情与语音语调分析学生情绪状态，采用边缘计算技术确保隐私数据本地化处理，自动触发播放舒缓音乐或推送教师提醒信息。又如人工智能手语翻译系统，可以实时转换语音/文字为动态手语动画，支持方言识别与个性化手势库定制，让聋哑学生参与课堂讨论，让家校沟通无障碍化。
在工具选择时，建议优先关注数据安全。要选择通过教育数据合规认证的平台；要保留教师决策权，避免过度依赖算法推荐；要分阶段实施，从作业批改等容易掌握的工具切入，逐步扩展至个性化教学系统。
