教育需要与人工智能深度融合

□华东师范大学教授 袁振国

人工智能的发展分为基础对话者、推理者、智能行动者、创新者、组织者5个阶段。当下，我们需要思考“AI+教育”和“教育+AI”的区别。教育需要与人工智能深度融合，教育数字化的价值目标指向伴随每个人一生的教育、平等面向每个人的教育、适合每个人的教育、更加开放灵活的教育。

未来，人工智能将重塑、赋能教育，构建从分科到综合的知识新体系、从文本到多模态的传播新通道、从被动接受到自主选择的教学新范式、从淘汰到激励的评价新导向、从标准化到个性化的教育新境界，确立以人为本、以促进师生发展为本的理念。这需要构造硬件、软件、平台、系统支持的环境，创设数字化学习（高质量自主学习）、数字化教学（因材施教）、数字化管理（从静态监管到动态治理）、数字化评价（从选拔走向促进学生个性化成长）、数字化治理（开放、透明、安全）的场景，开发“颗粒细小—呈现生动—自主选择—链接互通—自适应推荐”的循环资源。其中，教师是关键。教师要掌握数字化工具、了解数字化结果，实现人机互动、人机融合、人机共创的人机协同。

当下，语言大模型面临着挑战与机遇。思维需要从5个层面升级：一是从“获得答案”到“提出问题”，教育模式从“知识传授”到“思维引导”转变；二是从“知识树”到“知识图谱”，教育模式从“单学科教学”到“跨学科融合”转变；三是从“双主体”到“三主体”，教育模式从“一对一”到“人工智能—教师协作”转变；四是从“固定课程”到“动态学习路径”，教育模式从“一刀切教学”到“因材施教”转变；五是从“真理”到“适应”，教育模式从“确定性教学”到“培养学生对不确定性的能力”转变。

生成式人工智能

赋能智慧教育新发展

□北京航空航天大学教授 吴文峻

人工智能是推动教育数字化转型的引擎，当前大模型正逐步掌握类人认知推理，逐步实现“快思考+慢思考”的新范式，推理能力显著提升，能应用在各学科教学中。

生成式人工智能对在线教育产业产生了重大影响。人们对生成式人工智能应用在教育领域存在着积极和消极的两极反应。智慧教育要以人机协同的智慧教育理念为“道”，实现因材施教、教育公平、全人教育；以智慧教育的方法和模式为“法”，强调人机和谐、定量与定性平衡，自适应学习、合作学习、项目式学习；以智慧教育的技术和工具为“术”，关注生成式人工智能赋能教、学、管、评等环节的工具。

生成式人工智能以通专融合方式，塑造智慧学习新模式、新空间。通专融合是指通用基础模型与专业模型结合；面向教育的通用智能具备记忆和规划能力，形成“师—机—生”的智能教学模式；“生成式智能+元宇宙”打造智慧学习新空间。

通专融合的智慧学习环境包括智能分析与评估（多媒体学习者的画像建模、基于图结构的知识追踪模型、学习资源的画像建模）、个性化学习资源推荐（基于对比学习的学习资源推荐）、群体化协同学习（软件工程小组项目的协同过程建模）、智能辅助教学（基于RAG大模型的多模态教学问答、基于软提示的大模型领域教学知识增强、作业智能分析与评判、基于人机对话的学习智能辅导）。

以数智技术赋能素养成长型

课堂及循证模式创新

□北京师范大学教授 李玉顺

数智技术，即结合数字化技术和智能化技术的系列创新工具和系统，复合性迭代发展，加速教育创新。生成式人工智能技术正带来教育教学时代性发展，教师与人工智能“共存、共教、共学”成为数智时代教师角色转变的必然选择，人机协同将成为教育教学实践新范式；大模型通过汇集、生成群体智慧，深度赋能人类认知、思维能力，促进问题解决与创新。

教育信息化带来技术生态融合、学习路径定制、教育范式重构、教育价值升维，促进深度学习。课堂教学高质量发展是新课程改革的关键命题，然而教育具有复杂性、稳态性，传统的、基于经验范式的教研模式难以适应课堂教学高质量发展的时代需求，在人工智能、大数据技术发展支撑下，教育数据愈发发挥重要的作用。教育从经验教育学走向科学教育学，由此发展出课堂循证，从“经验范式”向“循证范式”转变。基于18年来数字课堂的持续探索，目前已经形成了师生共进素养成长型课堂生态理论、面向素养型课堂发展的课堂循证流程、人机协同的课堂循证范式建构。

素养型课堂生态发展对教师专业发展提出了新的需求。课堂实践、循证研究与教师发展共同指向高质量课堂建设的突破路径。这开创了开放、协同、合作的区域研修机制，实现了大规模、常态化、系统性的课堂变革。循证教研以开展基于设计的行动研究为组织路线，围绕聚焦主题、场景融合、循证迭代的实践要点，实现课堂生态层级进阶。

（王小平整理）