杨宗凯：将AI深度融入教育全环节，重塑系统并打造可持续生态

促进人工智能渗透

教育全要素全流程全场景

——深化教育体系变革，打造可持续发展新生态

教育部教育数字化专家咨询委员会主任

杨宗凯

人工智能正在深度革新知识的创造、传播及运用模式，并不断重塑教育的组织架构、供给形式及治理体系。“人工智能+教育”的精髓可概括为“融”与“变”二字。“融”旨在基于AI与教育深度融合已初具格局的目标，促使人工智能介入教育运行的基础架构、核心链条及关键空间；“变”则是要充分激发人工智能驱动教育变革的引擎效能，促使办学模式、育人手段、管理体制及保障机制发生系统性转型。在此之中，全要素、全过程、全场景是“融”的具体体现；而办学、育人、管理与保障则构成了“变”的实践落脚点。

“全要素”，意指促使人工智能深度渗透至教育的关键要素之中。教育并非单一环节的简单堆砌，而是由学生、教师、环境等多维度共同组成的复杂系统。《“人工智能+教育”行动计划》（下称《行动计划》）在规划时并未止步于静态列举，而是着重强调人工智能对教、学、管、研及国际化等关键节点的赋能价值。例如在教师层面，着力提升数字素养与智能应用技能，促使教师利用智能技术优化教学设计、改良教学手段、提高专业水准。在学生层面，着力加强人工智能通识教育，增强学生适应智能时代的学习力、思维品质及复杂问题处理能力。在学科专业与科研层面，则要求顺应知识生产模式的变革，推动学科交叉融合、专业动态调整及科研范式创新。故而，“全要素”的主旨并非将技术简单附加于现有教育架构，而是推动人工智能与教育关键要素实现更深度的耦合，从而强化教育体系的适应力、韧性及创新力。

“全过程”，即促使人工智能贯穿于教育发展的各个学段及阶段。《行动计划》规划了人工智能全学段教育及全社会通识教育：中小学阶段侧重于普及人工智能通识教育，筑牢数字素养与认知根基，协助学生树立对人工智能的基本认知与正确态度；职业教育阶段侧重于对接产业需求，推动专业升级与技能重构，增强学生面向智能生产、智能服务及智能管理的实践技能；高等教育阶段侧重于强化基础研究、交叉融合及拔尖创新人才培育，促使人工智能成为公共基础课及学科交叉的重要支撑；终身教育侧重于面向社会成员开展通识教育与技能培训，提升全民智能素养，增强适应技术变革的能力。以此，构建由低至高、由基础至专业、由在校至社会的贯通式发展态势。深入来看，学段贯通不仅是时间维度的延伸，更是教育目标、课程内容、培育方式及评价机制的系统衔接。人工智能不仅要覆盖每一个学段，更需依据不同学段的教育功能与发展任务，构建循序渐进、螺旋上升的培育体系。

“全场景”，意味着人工智能在教育中的应用必须突破传统课堂与学校的界限，迈向更为开放、复合、协同的教育空间。伴随学习方式、资源形态及育人组织形式的深刻变革，教育活动日益在学校、家庭、社会、网络空间及虚实融合环境的交互中发生。《行动计划》提出建设未来课堂、未来学校、未来学习中心及未来实训中心，推动主题式学习场景、虚拟仿真实验、智慧慕课及智能终端的协同应用，其核心宗旨在于构建多维联动的新型教育生态，使学习活动能在更真实、更丰富、更个性化的场景中开展。“全场景”不仅代表技术应用空间的扩展，更代表教育组织形式与资源供给形式的重构。尤为值得注意的是，文件对乡村学校、边远地区、特殊教育群体及社会学习者作出了专门部署，这表明人工智能教育应用并非仅服务于高水平学校及优势地区，而是具有鲜明的普惠导向，即通过技术手段降低优质教育资源的获取门槛，推动教育公平从机会层面迈向过程与质量层面。

从实践推进的视角审视，推动人工智能融入教育全要素、全过程、全场景，实质上要求实现4个维度的深层转型。

第一，在办学模式上，实现从相对封闭、单一供给的传统办学，向开放共享、协同联动、无边界连接的智能办学转型。人工智能带来的并非某一教学环节的微调，而是学校组织形态与资源供给体系的深刻重构。以往，学校更多依赖校内课程、校内教师及校内空间进行办学；而在智能时代，优质教育资源将以更广泛的形式流动，在更大范围内链接课程、教师、平台及产业资源。学校需从资源占有型办学转向资源整合型、平台支撑型办学，推动形成政府、学校、企业、科研机构及社会多元参与的资源供给格局。特别是在职业教育与高等教育领域，应进一步推动科教融汇、产教融合，探索校企协同开发课程、共建项目、共育人才的新机制，使学校教育更贴近科技前沿、产业变革及真实问题情境。可以说，人工智能正在推动办学模式从边界清晰的封闭系统，迈向开放共享的生态系统，这本质上是办学组织的再造，亦是教育改革的关键突破口。

第二，在育人方式上，实现从知识传授主导向个性化学习、能力导向及人机协同育人转型。智能时代，知识获取的门槛大幅降低，单纯围绕知识点讲授及标准答案训练的育人方式，已难以适应未来对人才的需求。教育的重心必须从知识传授转向能力培养，从整齐划一的进度安排转向因材施教与个性发展。人工智能可通过学情分析、路径推荐、过程性评价等途径，为学生提供更精准的学习支持，也为教师开展差异化教学、实施精准育人创造条件。未来课堂应更重视PBL等问题导向、项目导向的学习方式，推动“师—机—生”三元协同，促进学生在真实任务及复杂情境中学习、探究、合作与创造，更注重培养学生的选择判断力、深度提问力、重构创新力。同时，人工智能可分担重复性、程序性任务，却无法替代教师在价值引领、情感支持、伦理判断及人格塑造中的核心作用。因此，育人方式的变革，必须将未来教师与未来课堂建设紧密结合，推动教师从知识传授者更多转向学习设计者、成长促进者及创新引导者。

第三，在管理体制上，实现从层级式、经验式、相对粗放的传统管理，向扁平敏捷、数据驱动、精准决策的现代治理转型。长期以来，教育管理在诸多场景中仍较多依赖经验判断、静态统计及分段管理，往往存在响应不够及时、协同不够顺畅、配置不够精准等现实挑战。人工智能的引入，为教育治理流程再造提供了重要契机。《行动计划》以教育智能大脑牵引人才供需、考试评价、就业服务及安全预警等领域改革，推动治理从碎片化走向整体化、从经验驱动走向数据驱动、从事后反应走向前瞻研判。未来学校不仅是技术设备更多、应用场景更丰富的学校，更应是治理结构更科学、管理运行更高效、决策机制更精准的学校。通过智能分析与辅助决策，学校及教育行政部门可更好把握学生发展规律、优化资源配置、调整专业结构、提升管理效率，推动管理体制向更扁平、敏捷、协同的方向演进。当然，人始终是治理的主体，要始终坚持技术辅助决策、责任最终归人，在提升治理能力的同时，守住教育公平、教育规律及伦理底线。

第四，在保障机制上，实现从分散建设、局部支撑、要素叠加，向制度统筹、标准牵引、平台贯通、协同创新的系统保障转型。人工智能深度融入教育，必须形成覆盖政策、标准、基础设施、师资培养、科研支撑、安全治理及生态协同的完整保障体系。一方面，需加强算力、数据、平台、模型等新型教育基础设施建设，健全数据治理、算法规范、隐私保护、内容安全及风险防控机制，为教育智能化提供可靠底座。另一方面，需把教师队伍建设摆在更突出的位置，围绕人工智能赋予教师的新角色、新使命，必须提升教师驾驭智能工具、优化教学流程、开展人机协同育人的能力。同时，需加强高校、科研机构、政府、企业及学校间的协同联动，形成多方支持的UGBS协同创新模式，在基础研究、技术研发、场景落地、评价改革等方面形成合力。唯有通过制度保障、资源保障、师资保障及创新生态保障协同发力，方能推动“人工智能+教育”从试点探索走向规模应用、从技术可用走向教育好用。