王嘉毅谈AI融入基础教育：智能时代课程教学体系的重构路径

教育部党组成员、副部长、总督学王嘉毅在《基础教育课程》杂志2026年第4期发表署名文章《加快构建适应智能时代要求的基础教育课程教学体系》，就智能时代基础教育课程教学体系建设，从人才培养目标优化、课程体系建构、教材数智化升级、教学新样态构建以及新型评价等维度提出重点方向。

智能时代基础教育课程教学体系建设，首要问题是明确培养何种人才。人才培养目标聚焦于思想道德塑造、基本能力培育、高阶思维发展、社会情感能力涵养四个维度，课程、教学、因材施教及智能评价等议题，均需置于该目标框架下加以审视。

01 从工具应用迈向体系建设

人工智能融入基础教育，并非仅仅增设若干课堂应用场景。课程教学体系涵盖课程、教材、教学、教研、评价与治理等诸多环节，人工智能的价值将体现在助教、助学、助评、助管、助研等多个层面。

在课程体系建设方面，核心并非为各门课程机械叠加AI内容，而是推动课程向素养导向、技术赋能、纵向贯通、横向融通转型。技术应渗透于课程目标、教学内容、学习过程与评价反馈之中，而非停留于碎片化的工具使用层面。

对学校而言，需关注的不仅是工具数量，更在于技术能否融入适切的教育结构：课程目标是否更为清晰，教学过程是否更为高效，评价是否更能促进学生发展，教师负担是否切实减轻。

AI进课堂，不可仅关注工具功能，更要审视其是否服务于课程教学体系的整体优化。

02 AI融入课堂，须坚守四项原则

基础教育课程教学改革应秉持"积极拥抱、以人为本、引导善用、趋利避害"的原则。

这四项原则为AI应用划定了基本边界：既要正视技术带来的机遇，也要将学生成长置于核心位置；既要引导学生合理运用，也要同步关注风险、伦理与安全问题。

落实到课堂层面，并非简单回应"用不用AI"，而是要研判哪些环节适宜技术介入，哪些过程必须保留学生亲身体验、教师专业判断与师生互动。

AI教育的核心，不是将AI排斥于课堂之外，也不是将AI视为万能解药，而是在人的发展目标指引下善用AI。

03 AI课堂需重新界定何为优质教学

智能时代的课堂，仍需回应四个根本问题：何种教学目标更具意义，何种教学内容更具价值，何种教学方式更具成效，何种学习评价更为科学。

人工智能能够辅助备课、课堂分析、学习场景拓展与教学手段丰富，但这些支持本身并不自动等同于优质教学。

评判一节课是否真正有效，不能仅看工具是否先进、资源是否丰富、互动是否活跃，还要看学生是否理解核心概念，是否经历思考过程，是否能够表达、迁移并解决问题。

智能时代的优质课堂，仍要回归教学目标、教学内容、教学方式与学习评价本身。

04 大规模因材施教不可简单等同于数字题海

练习与个性化学习，是大规模因材施教最易落地、也最易被片面理解的场景voir。AI可助力教师把握学情差异、发现薄弱环节、提供适切反馈，但技术支持不能仅体现为不断推送练习题。

若个性化学习主要演变为更密集的检测与更频繁的练习，学生感受到的可能并非支持，而是新的负担。技术越能精准识别学习问题，越需要教师研判学生真正所需。

有的学生需补足关键概念，有的学生需调整学习路径，有的学生需更多表达、探究与内化的时间。这些判断无法交由系统自动完成。

因材施教的重点，不是让学生刷题更多，而是让教师更精准地把握学生所需支持。

05 智能评价越精准，越要谨防技术决定论

智能化综合评价体系有助于优化学习诊断、教学反馈与教育决策等，但评价越依赖数据与算法，越需警惕人工智能的超精确评价倾向。

人工智能与大数据可支撑考试命题、教学诊断、学情分析与过程反馈。其价值不在于替代教师下结论，而在于提供更丰富的证据，帮助教师理解学生、改进教学。

评价应用必须坚守教育判断。系统分析不可替代教师判断，数据结果不可直接等同于学生结论；学生的发展具有过程性、情境性，亦存在诸多难以即时量化的部分。

智能评价的价值，不在于将学生评判得更细，而在于帮助教师更好地改进教学、支持学生发展。

结语：从课程教学体系视角审视AI进课堂

智能时代的基础教育改革，不可仅看课堂增添了多少AI工具，亦不可仅看教学效率提升了多少。更为关键的是，课程目标、课程内容、教学方式与学习评价能否形成更契合智能时代要求的整体布局。

学生所需不仅是更快获取答案，还涵盖思想道德、基本能力、高阶思维与社会情感能力。教师所需不仅是更高效的工具，还包括更可靠的学情理解、更有依据的教学改进与更稳健的教育判断。

技术可以融入教学、练习、评价与教研，但不可替代课程教学体系本身的建设。AI进课堂，终极目标并非让教育围绕工具运转，而是让技术更好地服务课程教学改革与学生发展。

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