人工智能技术 何以深入教育教学全过程
发布时间:2025-09-17 08:40 浏览量:1
当下,人工智能与教育深度融合成为热门话题。面对教育现代化进程中的城乡资源差距、标准化教学与个性化需求错配、教育生态迭代迟滞等难题,人工智能技术正在通过跨时空精准送学、优化个性化学习路径、创建智慧教育生态系统等方式,为破解教育的公平性、适应性、创新性难题提供新思路。
人工智能拓展教育公平图景。受制于区域经济社会发展水平差异,优质教育资源呈现出明显的城市化、中心化倾向。以生成式人工智能为代表的数字技术为破解这一难题提供了新路径。通过搭建国家智慧教育公共服务平台,高质量的数字教育资源得以突破时空壁垒,以立体化形态直达基层课堂,实现了优质资源规模覆盖与精准送达的有机统一。例如,江苏省苏州市吴江区青云学校的学生通过智能语音交互模型,能够随时与特级教师进行文本共读、作品细读和创作启发的三重对话;四川省凉山彝族自治州采红村小学的彝族学生通过数字技术,可以与专家院士“面对面”探讨宇宙奥秘;广东省广州市白云区应用专递课堂、名师课堂和名校网络课堂“三个课堂”研修平台,通过人工智能技术实现城乡教师同步备课、教学及教研,推动乡村教师快速成长。
人工智能搭建起乡村教育从“有学上”到“上好学”的“数字桥梁”。更重要的是,技术应用与制度建设形成了协同演化关系,促进基于大数据和人工智能支持的教育评价与科学决策制度构建。例如,上海市普陀区将人工智能教育开展情况列入学校督导和评估认定指标体系,配套实施教师数字素养提升工程,通过政策框架明确技术普惠的责任主体和实施路径。专项经费保障与教研激励机制的结合,形成了“智能技术下沉—教师能力升级—资源持续优化”的闭环,既防止技术悬浮于表层应用,又确保创新成果向教育薄弱环节持续渗透。技术突破与制度创新的结构耦合,通过精准化资源配置与弹性化制度设计,推动教育公平从单一的机会公平转向过程公平和结果公平、形式公平和质量公平的统一。
人工智能塑造个性化教学体系。传统课堂受限于教师精力和工具手段,难以兼顾学生的个体化差异,导致学生学习效率参差不齐、兴趣流失等问题。人工智能技术通过多模态学情分析和教学过程画像正在破解这一难题。在知识建构层面,人工智能技术可自动生成知识图谱系统,促进教学内容从教材体系向教学体系转化,为学生提供个性化诊断和精准学习内容。在技能培养层面,智能助教的广泛应用可实时反馈、指导学生自主学习,拓宽探索空间,培养学生的创造性思维和问题解决能力。同时,智慧教室的引入使得人工智能评课、实时学情反馈、课堂分析和学业预警等成为可能,为教学督导、学生服务和教师培养提供了强有力的数据支撑。
值得注意的是,通过智能技术提升跨学段数据共享效率,构建符合学生认知发展规律的螺旋上升式学习路径,可以增强从思想启蒙到实践养成等核心素养培育的系统性和贯通性,有效破解目前大中小学素质教育各管一段、衔接不畅等难题。例如,小学阶段以人工智能创设体验式课程为主,有助于学生启蒙思维;初中阶段以认知类课程为主,引导学生利用人工智能赋能学习和生活;高中阶段以综合性和实践性课程为主,运用人工智能增强学生的应用能力和创新精神,构建场景式、浸润式、融合式实践育人体系。人工智能技术的介入也使教师角色发生了变化,客观上催生了“双师课堂”的效果:“虚拟教师”通过人工智能技术模拟学科实验,引导学生主动参与理解学科知识;“真人教师”组织学生进行小组讨论、深化思维碰撞。教师角色从传统的指导者逐渐转变为引导者,教学模式也由单一讲授向启发式转变。这种“人机协同”的教学模式,既保留了教育的情感温度,又释放了技术的精准效能,体现了科技进步对教育现代化的支撑力。
人工智能优化教育生态。人工智能技术深入到教育教学和管理的全过程、全环节,不应只满足于作为效率工具,而是要促进人的全面发展,提升建设教育强国所需的“六力”。依托知识图谱构建的思政资源库和虚拟仿真平台,使社会主义核心价值观具象化为可交互、可感知的沉浸式场景,显著增强思政引领力;多模态学习分析系统强化对人才认知特征的动态捕捉,推动因材施教从经验判断向数据实证转变,助力提升人才竞争力;智能教育新基建打造虚实融合、多方协同的育人环境,为教育增加科技支撑力;人工智能驱动教育资源共建共享,以数字桥梁和精细化服务为教育提供民生保障力;面向数字经济和未来产业发展,教育数据要素市场化配置激发多元主体治理活力,助力形成实现教育现代化的社会协同力;依托自主研发的智能教育平台构建跨文化传播的智能媒介,通过技术标准输出和跨境服务,增强中国教育的国际影响力。这种多维协同的智能教育生态本质上是教育规律与技术逻辑的深度融合,在坚守育人本质的前提下,通过科技提升教育的“全要素生产率”,为教育强国建设提供系统化的解决方案。
育人为本、科技向善。教育归根到底解决的是人的问题,而不是技术的问题。当人工智能全方位深度融入教育教学和管理时,我们还应防范人工智能可能带来的意识形态安全风险。在架设人工智能基座之初同步建立算法伦理审查机制,确保数据应用符合教育宗旨;在推进跨部门数据共享时设计权限分级体系,以保护教育数据安全;在运行智能决策系统时保留人工干预通道,以维系教育管理的人文弹性。
(作者姜汪维系河北工业大学马克思主义学院教授、副院长,于明涵系河北省马克思主义中国化研究基地〈河北工业大学〉研究员;本文系河北省高等教育教学改革研究与实践项目〈项目号2022GJJG032〉、河北雄安新区哲学社会科学课题研究〈历史文脉专项〉的阶段性成果)
《中国教师报》2025年09月17日第14版
作者:姜汪维 于明涵
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