AI浪潮下教育的必答题：重塑育人范式
2026世界人工智能大会于7月17日至20日在上海举行。除了前沿技术、产业赋能、智能治理等领域的研讨和展示，AI（人工智能）时代教育的变革、AI与教育的深度融合也成为重要议题。本届大会设有多个教育专题论坛，来自国内外的众多高校校长、院士专家、一线教师与“AI+教育”产品开发者们在这些论坛平台上深度分享交流。今年4月，教育部等5部门联合印发《“人工智能+教育”行动计划》；5月，世界数字教育大会上，《人工智能教育伦理：参考框架》发布；7月，2026世界人工智能大会上，“AI+教育”成为热点话题。紧抓教育科技人
人工智能浪潮下教育如何转型？2026全球AI峰会专家热议
点击蓝字，关注我们2026全球人工智能峰会于7月17日至20日在上海举办。AI时代的教育革新、智能技术与教学的深度结合成为核心议题。众多海内外知名学者在论坛上进行了深入探讨与分享。今年4月，教育部联合5部门发布《“智能+教育”行动方案》；5月，在全球数字教育大会上，《人工智能教学伦理参考框架》亮相；7月，在2026全球AI峰会上，“AI赋能教育”成为焦点。致力于教育、科技、人才一体化发展的中国，正积极突破传统专业界限与培养模式的惯性，加速推出创新措施，以更有效地应对这场人才培育中的AI挑战。课堂注意力分散
AI浪潮下文科的价值重塑
在数字化进程遍及世界的当下，人工智能凭借技术赋能、理念创新、边界延展为方式，重新诠释世界、重组认知框架，为人文学科带来知识创造、价值引领、伦理规范等深层变革的历史机遇。然而，面对智能技术对人类交往模式、情感表达方式、道德规范体系造成的巨大冲击，文科也面临前所未有的考验，人文精神在技术大潮中持续被融合、被稀释、被削弱，"文科无用"说法甚嚣尘上，"文科困境"再次浮现。在此情形下，文科应当何为？怎样借助技术力量激发人文思考，在接纳技术演进的同时，开辟一条切合时代需求的文科发展新路径？针对这些议题，《红旗文稿》杂
2026教师AI实战指南：从备课到教研的七步落地法
开篇引言 由教育部教师工作司指导、中央电化教育馆编撰的《中国教师生成式人工智能应用报告（2026）》正式发布。该报告调研了全国8.6万名中小学及中职在岗教师，利用详实数据描绘了当前教育领域AI应用的现状、痛点及标准化实施路径。当前，人工智能已全面渗透校园生活，许多广西一线教师陷入两难：既深知AI能简化备课、批改及教研等繁琐工作，却苦于缺乏规范落地的方法；既想借力数字化提升课堂质量，又担忧学生过度依赖导致思维退化、隐私泄露及内容失实等隐患。本文基于官方报告原文，结合《教师生成式人工智能应用指引（第一版）》的
斯泰尔推动新禁令：国会议员不得涉足预测市场赌局
核心要点 本周四，一位共和党籍联邦众议员计划提交一项法案附加条款，严禁国会议员及其亲属在各类预测市场中，就政策、政治及选举相关事项进行下注。 该条款由威斯康星州联邦众议员布莱恩・斯泰尔起草，拟纳入一份正在审议的法案。该原法案规定：禁止国会议员新开仓购入个股，议员仅能利用既有股票持仓所派发的股息进行再投资。 此项法案获路易斯安那州共和党籍众议院议长迈克・约翰逊及美国总统唐纳德・特朗普背书，共和党议员已表态将促成该法案在众议院全院表决。 斯泰尔现任众议院规则委员会主席，该委员会专司制定约束众议员及其幕僚的各项
人工智能浪潮下的思考：技术越强，我们越需要什么
拨开认知迷雾洞悉人工智能发展的机遇与挑战杨建磊《中华人民共和国国民经济和社会发展第十五个五年规划纲要》明确指出，把握数字化、网络化、智能化融合发展契机，充分发挥我国数据资源充裕、产业体系完备、应用场景丰富等优势，激活数据要素潜能，加速数智技术创新推广，深化拓展"人工智能+"应用场景，赋能经济社会发展与治理能力提升，推动生产方式深层变革与生产力跨越式提升。"十五五"期间，依托新型举国体制优势与超大规模市场优势，围绕国家重大战略的前瞻性布局与超常规部署，我们必须抢抓数智化转型机遇，探索自主可控、高效集约的人工
为何大众对'AI脸'感到生理不适？虚假仅是表象
新闻两点论 《文摘周报》张淼“AI脸 生理性厌恶”这一话题近期频繁登上热搜。想必你已在诸多短视频中见过，那些千篇一律的圆眼、尖下巴，眼角下垂，表情或狰狞或僵硬的画面。无论男女老少，似乎都顶着同一张面孔。网友直言，看多了令人反胃恶心。许多人将其归结为审美疲劳，实则对虚假的排斥可能更为关键。中国网络视听协会发布的2026年第一季度《微短剧创作指引》指出，当季全行业上线微短剧约12.8万部，其中AI微短剧高达12.2万部，占比逾95%。在这些AI短剧中，成千上万张面孔几乎如出一辙。观众对这种“假”产生了本能的抵
AI 技术的全球演进
AI 技术的全球演进 人工智能正以迅猛之势席卷全球，日益成为驱动科技飞跃与社会转型的核心引擎。从医疗卫生、教育培训到金融服务及工业制造，AI 技术持续深入各行各业，显著提升效能并重塑大众生活模式。与此同时，世界各国纷纷加码布局人工智能领域，旨在增强自身竞争力与创新实力。不过，伴随技术的飞速迭代，数据安全防护、伦理道德准则以及就业格局变迁等议题，也逐步演变为国际社会瞩目的焦点。展望未来，人工智能的演进不单是技术层面的角逐，更是一场全球携手协作、共谋发展的历程。#人工智能 #全球发展 #AI 科技
AI 纪元：人类是否沦为累赘？
人类文明的演进，始终伴随着工具的创造与使用，是技术与工具不断迭代的历程。在此过程中，人类自身并未发生本质改变。问题在于，AI 时代下，人工智能终将取代人类并脱离人类控制。过去飞机、火车、汽车均需人工操控，技术再发达也可见人类身影。但 AI 却直接将人类边缘化，可预见人类的生物属性与社会属性或将日益弱化。若应用不当，AI 极可能成为人类发展的威胁，主要体现在以下方面：技术滥用风险 AI 可降低获取危险知识的门槛，例如协助恶意者快速合成生物武器、设计病毒或研发新型攻击手段。即便 AI 本身无恶意，其强大的信息
初中信息科技一等奖论文：构建融伦理、安全与发展于一体的 AI 大单元教学
构建融“伦理·安全·发展”于一体的初中人工智能大单元教学方案【摘要】：本文依据《义务教育信息科技课程标准（2022 年版 2025 年修订）》精神，选取“做智慧社会合格公民——人工智能挑战”作为大单元教学载体，构建契合初中生认知规律的人工智能通识课程。课程以“创新应用—安全风险—伦理规范—发展趋势”为逻辑主线，借助项目式学习深化“教 - 学 - 评”一体化模式，有效促进学生信息科技学科四大核心素养的协同提升。【关键词】：信息科技；人工智能通识；伦理规范；安全风险；核心素养《义务教育信息科技课程标准（202
重新审视人机共生之道
探讨人工智能议题时，核心不应仅聚焦于其智能水平的高低，而应深入剖析其与人类及人类智能的关联。人工智能对社会的冲击是全方位的，涵盖政治经济、教育文化等各个角落，必将渗透至人类生活与社会的每一处肌理。面对这一现实，尤其是充满未知的未来，我们必须审慎思考以下三者与人机关系的关键命题。 首先，人工智能与人类智能究竟可能呈现何种关系。这是对人机关系演变可能性的推演，侧重于探讨人工智能发展的不确定性。人工智能是否会永远安守于人类助手或赋能工具的角色？具体来看，预设的关系形态包括共存、互助、赋能等，不同的定位将决定人工
科技部发布AI伦理规范指引
点击右上角“🎧”收听音频关注“AI创作助手”，私信咨询AI相关问题9月25日，国家新一代人工智能治理专业委员会推出了《新一代人工智能伦理规范》（简称《伦理规范》），核心目标是将伦理道德贯穿于人工智能的整个生命周期，为自然人、法人及相关机构在开展人工智能活动时提供明确的伦理指导。该规范历经专题调研、起草及意见征询，充分兼顾了社会公众对隐私、偏见、歧视及公平等问题的关注，涵盖总则、特定活动规范及组织实施等板块。规范确立了增进人类福祉、促进公平、保护隐私、确保可控可信、强化责任及提升素养六大基本要求，并针对人工
人工智能素养量表(AILS-CCS)构建与验证研究
随着ChatGPT、Sora、Claude等生成式AI工具逐步融入课堂、办公场所及日常场景，教育研究者正面临一个关键问题：掌握AI工具的使用是否等同于具备AI素养？AI素养：数字素养的延伸与拓展长久以来，“数字素养（Digital Literacy）”是教育数字化转型中的核心概念。然而，伴随AI技术的迅猛发展，研究者逐渐意识到：数字素养无法全面涵盖个体与AI互动的能力。数字素养侧重于信息获取、处理及数字工具的使用能力，而AI素养则更进一步关注：是否理解AI的基本原理；是否能合理操作AI工具；是否能识别AI
高考期间AI拍题受限，AI伦理治理的实践
高考期间AI拍题功能面临限用，这是高考这一关乎公平的核心场景，与日益普及的AI技术便利性之间，一次必然发生的、具有风向标意义的碰撞。一场默契的“功能静默”一种由平台自觉、监管默契和社会共识共同形成的“软性限制”，事实上已经发生了。各大平台的操作，与其说是“回应”，不如说是一种精心设计的“技术性规避”。我们可以把它理解为：一场在特定时间、针对特定功能的、约定俗成的“静默期”。平台回应与操作：不仅是“关闭”，更是分层管控各家的操作并非“一刀切”，而是根据题型、用户身份、功能特性，做了非常精细的、分层的限制。这
人工智能：重塑人类文明的深层力量
作为新一轮科技变革的核心引擎，人工智能（AI）已超越单纯的技术工具范畴，深度融入经济、社会、科研及日常生活等方方面面，正在重构人类的生产生活方式与文明演进轨迹。AI 的演进并非为了取代人类，而是寻求与人类社会的共生共荣；它既依赖底层技术的突破实现自我迭代，也为人类进步注入全新动力，当然，这一过程也伴随着阶段性挑战，需要我们以客观理性的态度去审视其价值边界。当代 AI 的核心逻辑在于数据、算法与算力的协同驱动，彻底摆脱了传统程序固定指令的束缚。其基石是模仿人脑神经元机制的深度学习算法，利用卷积神经网络、循环