美加高校人工智能伦理治理：从技术应用到责任规范
国际教育视界：人工智能专题【编者按】人工智能正成为推动全球教育变革的关键力量，各国纷纷将其纳入战略规划。纵观国际实践，AI教育发展呈现三大趋势：一是强化顶层引领，推动技术与教学深度融合；二是重塑人才培养模式，培养复合型跨学科人才；三是加强伦理规制，确立应用规范。国际经验显示，AI教育已从单纯的技术应用迈向系统性变革。AI在教育界的加速普及，既带来了创新与发展的契机，也提出了技术如何真正服务于人的成长的难题。为此，本号特设“AI驱动教育变革”专栏，分享各国政策与实践，旨在通过比较把握趋势、剖析问题，为我国A
教师AI入门指南：揭开人工智能的面纱
AI for School Teachers教师的人工智能启蒙随着AI这个词汇频繁出现，教育领域开始热议“AI素养”，各类培训也纷至沓来——“智能时代的教学革新”“AI助力幼儿教育”。坦白讲，每当看到这些标题，不少老师内心会涌起一丝隔阂。总觉得这些概念离幼儿园太远，离那些每天擦鼻涕、哄午睡、调解玩具争抢的一线教师太远。直到我翻阅了一本名为《给教师的人工智能教育》的著作。书中有些见解对一线教师很实用。这个假期想与大家分享。今天我们先探讨第一章《什么是人工智能，它为何能对教育有用》。01 / 把握人工智能的核
AIED2026首尔峰会：从工具迈向队友的人机协同教育新范式
大会完整主题全称：From Tools To Teammates: Human-AI Synergy For Augmented Learning（从工具到队友：人机协同赋能增强式学习）本文整合 4 场官方主旨演讲文稿、大会主题 PPT、Springer 会议论文集蓝天空轨道共识、官网主题纲领原文，全部为大会统一达成的行业共识，分为底层范式共识、四阶演进模型共识、人机主体权责共识、教学落地共识、伦理治理共识、技术架构共识六大板块，每条观点配套完整阐释、教育场景对比、落地边界。数十年智能教育系统仅实现被动工
AI教育伦理准则：2026版参考架构解读
AI科普馆部分垂类内容转移至👆【长三角人工智能联盟】公众号，快点进去瞧瞧！世界数字教育联盟这份《人工智能教育伦理参考框架》关注的核心问题，不是"AI能不能进入教育"，而是"AI应以何种方式、在何种边界内、遵循何种价值秩序进入教育"。这个问题的转向，决定了整份框架的落点——从原则宣示下沉到了可操作的规范层面。（点击右侧链接查看世界数字教育联盟AI赋能教育标准体系👉人工智能赋能教育标准体系：大模型、应用系统与智慧校园规范）框架提炼了十六个字：主体归人、协同共生、适境致善、分类施
2026 年 6 月 7 日 AI 教育热点速递
高考实施 AI 静音管控，课堂人文尊严面临考验。AI 实训室正式启用，个性化学习助手全面升级。AI 自我迭代加速，教育领域亟需填补人才缺口。全球教育竞争格局重塑，技术与伦理的博弈日趋激烈。1 中国网报道高考期间对 AI 工具的使用限制，深入探讨技术在教育场景中的平衡之道。2 Magnifica Humanitas 为教育工作者提供指南与工具，强调应用 AI 时必须将人类尊严置于首位。3 广东技术师范大学在大会上正式揭牌华南地区首个人工智能实践实验室，并发布智能平台等多项成果。4 爱学平台依托政策红利，研发
师道匠心(54)：AI浪潮下教师成长的新考题
内容提要“师道匠心”今日邀您共赏《新时代教师专业发展的内涵与路径》：探讨人工智能时代教师成长面临的全新考验。伴随生成式 AI、大数据等技术的迅猛演进，教育领域正经历深度重塑。技术在赋予教学无限潜能的同时，也对教师的职业素养、角色定位及发展轨迹提出了前所未有的严苛要求。人工智能时代为教育注入巨大变革动力，能为教师提供海量教学资源与智能辅助工具，助其精准洞察学情，为个性化教学筑牢根基。然而，这也给教师专业发展带来新挑战。首要任务在于提升信息素养与技术应用能力。教师需精通各类教育智能技术，善用其优化教学流程、创
活动预告丨AI教育伦理新框架：解读《人工智能教育伦理：参考框架》
作为通用型技术，人工智能不仅提升了人类改造世界的物理能力，更拓展了认知世界的智力边界，为教育领域带来前所未有的机遇。然而，AI向教育深度渗透，在推动教学、科研及治理模式变革的同时，也潜藏着主体认知退化、教育失衡、隐私泄露等伦理风险。2026年，在教育部科学技术与信息化司指导下，浙江大学、北京师范大学、香港中文大学等学者共同撰写了《人工智能教育伦理：参考框架》。世界数字教育联盟专家咨询委员会与人工智能开放联盟伦理与治理专业委员会组织国内外专家完成评审。5月12日，在浙江杭州举办的2026世界数字教育大会上，
AI赋能教育当下已至：深度解析关系、场景与转型
近日梳理了一套关于“人工智能与教育融合”的资料，内容详实，清晰阐述了AI与教育的关联、应用情境、师资转型及伦理挑战。现提炼核心要点分享如下： . 1. AI并非取代教师，而是辅助教学 资料中观点鲜明：AI擅长处理数据、识别模式及重复训练；教师则专注于情感交流、价值引导与激发创造力。简言之，AI承担“能教”的任务，教师专注“教好”的环节。 . 2. 个性化学习终成现实 自适应学习系统、智能推荐引擎及过程性评价等技术，正使“大规模因材施教”从口号变为可能。每位学生可拥有专属学习路径，教师亦能真正关注到“每一位
AI浪潮下教师素养新解：道法工具三阶论
AI融入教育后，教师最核心的困惑往往超越了单纯的技术层面：究竟该学些什么？是掌握几款AI软件、熟悉提示词技巧？是厘清AI的使用禁区，避开伦理与安全的雷区？还是重新审视教师在课堂中的定位，探究人与AI的协作边界？《中国教师生成式人工智能应用报告·2026》正试图回应这一关键议题。该报告由教育部教师工作司指导，教育部教育技术与资源发展中心（中央电化教育馆）牵头编制，涵盖基础教育、职业教育及高等教育三大阶段。其数据基础源于30个省份的8.6万份教师问卷及430万字的文本资料。报告共设七章，从教师能力现状、角色转
智能教育时代教学公平的价值审视与实践探索
郭文良天津师范大学教育学部副部长副教授、博士生导师关 欣天津师范大学教育学部【摘要】在智能技术全面融入教育实践的时代背景下，教学公平的内涵持续拓展，呈现出显著的当代特征。教学公平植根于教学活动的互动关系与人文属性，旨在保障教学参与者的生命尊严与自由发展，推动个体全面、均衡与可持续发展。智能技术的广泛运用为教学公平开辟了新的实现路径，使其在缩小数字差距、校正技术伦理、关注个体成长与构建公平空间等方面展现出新的价值内涵。技术赋能教学的同时也使教学公平面临多重现实挑战：技术资源配置失衡导致教学质量分化，形成分配
AI 教育伦理指南②：四大准则与三类风险如何筑牢安全防线？
上一期我们剖析了框架的四大核心思想——“主体归人、协同共生、适境致善、分类施治”。理念指引方向，但落地实施需依靠“行为准则”与“风险防控”。本期将重点探讨框架中更具操作性的两个板块：基础行为导向及风险类型与责任界定。框架确立了四项辩证统一的基本行为导向，彼此支撑且动态平衡，共同构成人工智能教育必须恪守的伦理基石。1. 厘清人机协作界限，彰显育人主体地位2. 精准匹配教育场景，优化分类治理体系3. 夯实数据安全屏障，坚守隐私保护红线4. 促进算法公平透明，完善责任追溯制度这是框架最具实操价值的亮点之一。不仅
AI重塑中小学教育：机遇、挑战与实施路径
人工智能发展对我国中小学教育的影响、现实困境及规范发展路径研究 作者：续永厚 摘要 随着大数据、机器学习、大语言模型等新一代人工智能技术加速迭代成熟，人工智能已由技术研发层面全面进入社会应用深层阶段，并成为驱动我国教育数字化转型、基础教育改革创新的核心动力。中小学教育作为国民教育体系的基础环节，承担着立德树人、夯实学业基础、培育核心素养、塑造价值观念的重要使命。人工智能技术的广泛渗透，从教学模式、学习形态、评价机制、师资转型、校园治理、资源配置等多个维度，对我国中小学教育产生全局性、结构性、深层次影响。一
2026世界数字教育大会：八大核心成果抢先看
点击上方蓝色字体，获取更多教育科技新政官网：https://wdec.smartedu.cn/世界数字教育大会AI技术赋能教育2026全球数字教育大会八大成果即将揭晓1 《中国智能教育发展报告（2025—2026）》 2 《全球数字教育指数（2026）》 3 全球数字教育研究十大热点（2026） 4 中国智慧教育公共服务平台升级 5 《AI教育伦理参考框架》 6 全球数字教育创新十大案例 7 世界数字教育联盟两项标准 8 《AI教育杭州倡议》资讯
AI赋能师范教育：开启教师培养新纪元
伴随AIGC技术的迅猛发展与建设教育强国战略的纵深推进，教师培养体系正经历一场深刻的模式变革。依据教育部新近出台的《“人工智能+教育”行动计划》和《教育强国建设规划纲要（2024-2035年）》等政策导向，现阶段师范院校的专业优化与教学革新，应当围绕五大核心方向展开：强化师范教育主体责任、推动课程体系的数智化重塑、创新人才培养机制、实现评价体系的智慧化升级以及筑牢伦理规范防线。师范院校必须从传统的师资培育摇篮，转型为面向未来的教育场景规划枢纽，通过打造“教育+智能技术”交叉学科体系，培养具备人机协作能力的
AI赋能历史教学：融合创新与实践路径探析
人工智能与历史课堂教学融合，从融合背景、价值、实践路径、挑战及应对、未来展望AI技术驱动历史课堂变革：融合创新与育人新模式身处教育数字化全面转型的浪潮之中，人工智能技术凭借强大的数据处理能力、情境建构功能、智能交互特性与精准诊断优势，正逐步渗透到各学科教学环节。历史学科肩负着传承文明记忆、弘扬文化精神、涵养家国情怀的使命，具有时间空间跨度广、知识体系抽象、史料种类繁杂、人文思辨色彩浓厚等鲜明特征。传统教学模式常受限于形式单调、史料零散、学生参与感弱、学情反馈迟缓、个性化施教难以实现等瓶颈。AI技术与历史课