AI+教育，“加”什么，如何“加”

来源：滚动播报

（来源：千龙网）

对话嘉宾：

大湾区大学讲席教授、数学系主任 张宏坤

北京师范大学教授、智慧学习研究院院长 黄荣怀

宁夏银川市金凤区良田中学教师 秦春娟

科大讯飞副总裁、研究院执行院长 王士进

中国青少年研究中心2025年对7省（市）8563名中小学生进行的调查问卷显示：超六成受访中小学生用过AI（人工智能），其中近两成（18.3%）经常用。受访农村中小学生使用AI辅助完成作业的比例为73.2%，比城市学生（68.4%）高出4.8个百分点。AI走进课堂，是在弥合数字鸿沟，还是带来新的难题？

——乡村教师孙老师

从乡村一线教师的观察与思考，我们可以看到，城市里的孩子们在与AI对话、探索未来时，乡村教室的课堂也同样迎来技术变革。从学科专业主动调整，到课堂教学深度融入，再到数据与算法应用引发伦理之问，AI技术在方方面面改变着教育的底层逻辑与样态。当AI与教育相遇，技术的边界在哪里？监管政策如何进一步完善？AI+教育，“加”什么，如何“加”？记者对话多名嘉宾，共同探讨AI时代的教育新命题。

AI相关专业、课程增加了，传递什么信号？

【场景】

9月，作为今年教育部公布的38个本科新专业之一，大湾区大学智能计算专业迎来了首批13名学生。中国科学院院士、大湾区大学创校校长田刚介绍：“智能计算专业紧扣国家战略、科技前沿和粤港澳大湾区产业需求，着力培养能够理解AI、改进AI并用AI解决科学和产业问题的复合型人才。”有人说，未来是“人机分工时代”，当AI能做的事越来越多，大学应如何培养人才？

【专家说】

张宏坤：高校调整学科专业，反映出高等教育在从“学科供给导向”进一步转向“国家战略、科技前沿和产业需求导向”。高校新增AI相关专业和课程，正是在回应知识结构和人才结构发生的深层变化。未来社会需要的不只是会使用工具的人，更是能够理解工具、改进工具、创造新方法的人。

在“人机分工时代”，人的优势是问题意识、抽象能力、创造力、价值判断和跨学科整合能力。因此，大学必须从“知识传授”进一步走向“能力塑造”，不能只教标准答案，更要培养提出好问题、理解复杂系统、判断结果可靠性、承担社会责任的人。更重要的是，AI时代变化很快，没有哪一门课程可以覆盖未来所有技术。大学要培养学生持续学习的能力，使之拥有底层知识结构、批判性思维和探索精神。

城乡之间，AI在缩小教学差距，还是加深鸿沟？

【场景】

近年来，乡村学校硬件设施大幅提升，AI把优质课程、名师资源送到偏远地区，一定程度上缩小了教育资源上的差距。面对日新月异的AI技术，部分乡村学校在课程开发、教学理念转变等方面仍有欠缺，是否会加深“会用AI”和“不会用AI”的新鸿沟？

【专家说】

黄荣怀：AI时代的教育公平，正在从“能否接入”进一步延伸到“能否有效使用”。即使拥有相同的技术接入条件，不同学校、教师、学生和家庭由于AI素养、应用方式和支持条件不同，也可能产生截然不同的效果。

现阶段发展AI+教育，乡村学校所面临的并非单一技术问题，而是多重系统性问题。比如，设备有了，应用更新和持续服务跟不上；老师从“会用”到“善用”之间仍存在差距，AI教学仍较多停留在课件生成、作业批改、简单答疑等浅层场景，持续性的培训与教研也相对不足。

发展AI+教育，乡村需要系统支撑：资源调配上，推动优质资源持续下沉和开放共享。依托国家中小学智慧教育平台，支持农村和边远地区学校开好信息科技与人工智能相关课程，并通过送教下乡、名师工作室、区域教研共同体等方式，将优质师资、成熟课例等持续输送到乡村学校；教师发展上，构建“教—研—训—评”一体化支持体系，依托校本教研、县域教研共同体和在线研修平台，围绕真实教学场景持续开展培训与教研支持，提升教师数字素养；协同育人上，联动学校、家庭、村委会与综合文化站等，引导学生正确使用AI、理性认识AI和自主驾驭AI，避免形成新的能力与思维鸿沟。

【老师说】

秦春娟：乡村教师更善于立足乡土因材施教。AI生成的内容大多是通用的、城市视角的，但乡村教师熟悉孩子们的家庭情况、性格特点、知识短板，能把课本知识和孩子的生活结合起来，讲得更接地气。

我想，当AI走进乡村课堂，人与人的真实连接会变得更加重要。乡村孩子需要的不只是一道题的答案，更需要有人看见他们的情绪、包容他们的不足、鼓励他们成长——这是算法无法复刻出来的，是乡村教师不可替代的情感陪伴和人格滋养，也是乡村教育数字化过程中需要坚守的人文关怀。

数据泄露、算法偏见，AI教育产品的风险监管如何加强？

【场景】

有媒体报道，山东济南市民张女士花近5000元，为孩子购入一款AI学习机，注册登录时仅勾选了基础使用权限，并未细看长达数万字的隐私政策。注册次日，她接到自称“教务处”的电话，对方精准报出孩子的学科薄弱项，热情推荐一对一辅导，“推销精准得让人后背发凉”。很多AI教育产品都有“情绪识别”“专注度分析”等功能，这些产品及其功能的边界在哪里，如何监管？

【企业代表说】

王士进：面部特征、语音特征属于生物识别类敏感信息。产品设计时，应遵循最小必要原则，只采集完成任务所需的最少信息，使用上不得与营销系统打通。

监管方面，建议把涉及未成年人敏感信息的功能纳入算法备案与深度合成内容管理范围，对未成年人数据处理设定高于成人的保护标准；建立功能分级清单，明确哪些功能可商用、哪些只能用于教学辅助；此外，以发布负面清单等形式，推动行业自律。

个性化与隐私保护并不对立，关键在于选择“对人画像”还是“对知识画像”。一条可行的技术路径是，把知识拆解为图谱——每个知识点是什么、与哪些知识点有关系、难度如何，系统记录的不是用户的个人信息，而是知识掌握情况。

【专家说】

黄荣怀：目前部分AI教育产品在助力个性化、精准化的同时，也可能带来错误或虚假信息传播、隐私与数据泄露、算法偏见与歧视等新问题。随着AI与教育深度融合，亟须形成政府统筹、学校规范、企业履责、家庭参与、社会协同的多元共治格局。

一要完善AI教育应用标准与实践指南，健全技术标准、质量标准与伦理规范，强化数据采集、存储、使用全过程制度化管理；二要构建可问责、可追溯的风险防控机制，明确各方责任，确保数据有边界、过程可追溯、风险可追责；三要强化技术主体安全与伦理责任，将育人导向贯穿产品全周期，持续监测内容安全、算法偏见与数据安全；四要提升学校与家庭风险防范能力，明确使用边界，加强教师对AI生成内容的审核，培养学生信息甄别与负责任使用能力，家庭应关注数据采集与审慎授权，共同维护未成年人数字权益。