2025年，全民熱議DeepSeek，人工智能與教育深度融合備受矚目。全國兩會召開之際，我們特邀代表委員和專家學者，圍繞“AI賦能教育：機遇、實踐與挑戰”這一主題，展開深入探討與交流。

主持人

中國教育報-中國教育新聞網記者李韌 黃璐璐

本期嘉賓

劉慶峰　全國人大代表、科大訊飛董事長

焦建利　華南師范大學教授、未來教育研究中心主任

張　琪　淮北師范大學教授、博士生導師

AI賦能教育，政策推進與頂層設計

記者：教育部提出2030年中小學普及AI教育的目標，實現這一目標的關鍵抓手是什么？在課程體系構建、資源均衡配置、評價機制改革等方面需優先解決哪些問題？

焦建利：中小學人工智能教育應用是全球學校教育的熱點，也是我國強國戰略的重要組成部分。

2024年11月，教育部辦公廳印發《關于加強中小學人工智能教育的通知》，對中小學人工智能教育工作進行系統部署。通知明確，2030年前在中小學基本普及人工智能教育，這為中小學人工智能教育的發展指明了方向。

在我看來，要實現2030年中小學普及人工智能教育這一目標，需要我們教育行政部門、各級各類學校、相關企業、全體教師、學生乃至家長等多方協同。

首先，教育行政部門要做好相關部署和規劃。

其次，教育行政部門和學校要制訂專門面向教師、學生、家長和教育管理人員的具體、可執行、可操作的規定、指南，幫助大家用好人工智能。

第三，需要地方教育行政部門和學校對全體教育工作人員和學生做好人工智能教育應用方面的培訓，提升師生和教育管理人員的人工智能素養。

第四，在課程體系構建方面給予學校更大的自由度，在當前《信息科技》課程有限學時之外，開辟更多課時，尤其是開設專門的面向教師、學生和教育管理人員以及家長的人工智能教育通識課。立足基礎和實際需求，分層推進。在資源均衡配置方面，要優先把以DeepSeek之類的大語言模型，作為學校教育新基建和人工智能時代學校的基礎設施，優先發展。在評價機制的改革方面，要專門開展人工智能時代教育評價相關課題的研究工作，要突出過程性評價，快速發展人工智能/機器人輔助教學評價，推進人機協同教學，深化學校教育高質量均衡發展。

劉慶峰：這一目標需以課程體系構建、教師隊伍建設、資源均衡配置、評價機制革新等關鍵抓手，要重點解決城鄉資源不均、教師能力不足、評價導向偏差等問題。

課程體系構建方面：

完善課程標準：目前，中小學人工智能教育的課程標準還不夠完善，需要進一步明確不同階段學生應掌握的知識和技能，以及課程的教學目標、內容、方法和評價等。

整合課程資源：整合現有的人工智能教育資源，開發一套適合中小學的系統性、連貫性的教材和課程資源。同時，注重跨學科融合，將人工智能與其他學科有機結合，培養學生的綜合素養。

資源均衡配置方面：

縮小城鄉差距：加大對農村和偏遠地區學校的支持力度，通過政策傾斜、資金扶持等方式，改善這些地區的學校硬件設施和教學條件。例如，為農村學校配備先進的計算機設備、網絡設施等，確保學生能夠接觸到最新的人工智能技術。

促進區域協調發展：加強區域間的教育合作與交流，鼓勵發達地區的學校與欠發達地區的學校開展結對幫扶、資源共享等活動。同時，利用互聯網技術，搭建在線教育平臺，讓優質教育資源能夠惠及更多的學生。

評價機制改革方面：

建立多元化評價體系：改變傳統的以考試成績為主要依據的評價方式，建立多元化的評價體系，綜合考慮學生的學習過程、實踐能力、創新思維等方面的表現。例如，采用項目式學習、作品評價、競賽成績等多種評價方式，全面客觀地評價學生的人工智能素養。

關注個體差異：尊重學生的個體差異，根據不同學生的學習特點和需求，制定個性化的評價標準和方案。避免“一刀切”的評價方式，讓每個學生都能在人工智能學習中得到充分發展。

張琪：早在2017年，國務院發布《新一代人工智能發展規劃》就明確提出中小學階段應設置人工智能相關課程。多年之后，許多課程仍停留在編程課、機器人等單一領域，或是簡單改編高校課程內容。深層次原因在于課程體系的割裂，缺乏符合中小學生認知規律的內容設計。

當前社會對人工智能課程的認知還存在一些誤區。例如，擔心AI會教壞孩子，或將人工智能視為“拔尖特色”培養課程，認為其過于高大上，不適合廣泛推廣。與此同時，一些地區通過競賽推動人工智能教育，也在一定程度上助長了這種認知誤區。

AI教育不是培養“碼農”，而是培育人機協同的思維方式以解決復雜問題。這要求課程標準必須剝離技術細節，聚焦計算思維、系統思維等核心素養。《關于加強中小學人工智能教育的通知》明確指出要構建系統化課程體系，有效回應了當前面臨的關鍵問題。需要優先推動人工智能課程內容、案例、工具等優質教學資源的跨地域共享，建立東西部區域的數字結對機制，推廣“低代碼”“不插電”“分層次”的實踐和案例項目，確保課程能實現全員參與、常態化開設。

記者：當前部分省份已試點將編程、AI通識課程納入基礎教育，但城鄉、區域間資源差距顯著。如何縮小“AI教育鴻溝”？

焦建利：過去這幾年，部分省市已經率先將編程、AI通識課程納入基礎教育，開展了人工智能助推教師隊伍建設工作，在人工智能教育應用和學校課堂教學創新方面，取得了顯著成效，而不同地區（包括城鄉之間），不同學校之間存在較大差距。為了縮小城鄉之間、區域之間人工智能鴻溝所帶來的不均衡。我們主張通過如下一些舉措：

第一，政策傾斜，構建系統性支持框架：地方教育行政部門要強化頂層設計與資金投入，完善教師培訓體系，尤其是高品質、參與式、以學習者為中心的工作坊式的研修學習；推動課程標準化與分層實施。

第二，加快加大校企合作，創新資源共享模式：地方政府要鼓勵教育信息化企業技術賦能與教育信息化資源下沉。

第三，建立長效機制，組建跨區域的人工智能教育創新實踐共同體的發展，建立監督評估與社會參與途徑，建立動態評估體系，鼓勵社會力量參與人工智能教育應用與創新之中。

劉慶峰：縮小城鄉與區域間的“AI教育鴻溝”，需通過政策傾斜與校企合作協同發力，重點解決資源分配、師資供給、課程適配等問題。可通過校企合作，推動技術與教育深度融合。

科大訊飛AI創新教育通過在中小學課堂開展人工智能通識教育，培養中小學師生在人工智能方面的“鑒賞力、理解力、應用力”，創新開發以“AI課程為核心，AI教具為基礎，AI服務為保障”的人工智能創新教育2.0解決方案。

面向區域科學教育高質量發展中課程資源建設、實驗教學開展、學習場所構建、社會力量整合以及教師專業發展等關鍵場景下的核心挑戰和難題，依托星火大模型等先進技術，推出AI科學教育。包含科學教學平臺、科學探究實踐系統、數字化探究實驗室等，助力區域教育提質擴面、學生科學素養全面提升、有潛質的科技后備人才早發現早培養。

張琪：這讓我想起 20 多年前的農村中小學現代遠程教育工程（簡稱“農遠工程”），從“距離鴻溝”到“AI鴻溝”，本質上都是為了破解優質教育資源共享難題、提升教育技術應用能力以及完善配套設施建設的問題。與過去依賴硬件投放的模式相比，現在我們更應關注的是立體化支持體系的建設。

在政策方面，可以設立年度專項基金，優先保障農村學校的基礎算力設備和實驗室建設，通過區域共享中心實現集約化利用。倡導校企合作與高校合作，聚焦技術下沉與生態共建，開發低成本、輕量化的國產AI教學工具，降低使用門檻。

具體而言，可以通過低代碼平臺簡化編程教學流程。高校和企業可開放云端算力，為鄉村學校捐贈AI教學設備，派遣技術人員開展教師培訓等方式，提供普惠性技術支持。這些地方的應用往往能產生更真實的反饋和使用數據，從而幫助設計出更接地氣的應用與服務。

AI教育的核心在于教師素養的提升，可以考慮在現有的國培計劃中，豐富AI教學能力模塊，開發基于真實課堂場景的虛擬教研系統。強化教師智能技術應用的意識和認識，形成能力診斷、分層培訓、實踐跟蹤的閉環，并通過構建城鄉教師數字成長共同體，以及常態化在線協同備課，促進先進經驗的流動和共享。

AI技術賦能教學實踐

記者：高校“人工智能+高等教育”典型案例顯示，AI可深度參與教學評價與科研創新。這些經驗如何向基礎教育階段遷移？

焦建利：盡管高等教育人工智能創新應用與基礎教育人工智能創新應用模式不盡相同，但是，總體來看，也有不少共同之處，高等教育人工智能在教學、科研、知識創新和社會服務方面的成功經驗，可以在一定程度上為基礎教育所借鑒和參考。

比如，建立大學（尤其是師范大學）與中小學的教師專業發展學校，把高等院校的研究與中小學的教育教學實際結合起來；再比如，高等院校人工智能促進科學研究創新和教師隊伍建設方面的經驗，完全可以為基礎教育所借鑒。

當然，反過來看，基礎教育在課堂教學創新，參與式教學模式，以學習者為中心的教育哲學等方面，甚至包括學習空間，新型教學模式和教學法探索方面，也可以為高等教育學習和借鑒。

張琪：國內高校已涌現出多個創新性AI教育應用。如“北大問學”平臺通過集成生成式語言模型技術，為師生提供精準的AI助教服務，不僅能基于課程教材生成個性化答疑和練習題，還結合檢索增強生成技術優化教學資源，體現了AI從工具輔助轉向深度賦能的趨勢。

參考高校的發展軌跡，應進一步推動資源供給向智能診斷轉變，升級國家中小學智慧教育平臺，建立覆蓋學生預習、課堂互動、作業反饋的全維度數據采集機制。通過課堂行為數據與作業質量數據的交叉分析，以及大模型支持的學科智能學伴和智能化推薦，智能生成分層學習方案，并為教師提供差異化教學設計建議。

需要積極推動AI驅動的教研新范式。強化教師對“教學行為—策略干預—學習效果”的因果分析能力。依托智能錄播系統捕捉課堂師生互動、小組協作等微觀行為，結合情感計算技術識別學生參與狀態，生成可視化教學效能報告，以輔助教師精準改進教學策略，為區域教研提供痛點問題的改進依據。

此外，建立虛實融合的教研協同創新機制。推動基于場景的跨區域教師協同教研，利用大模型模擬不同學情背景下的教學樣態，支持教師開展教學策略的模擬推演。教師上傳的教學難題經過關鍵特征提取后，能夠關聯高校教育研究成果庫中的對應解決方案，經一線教師實踐驗證后還可完善系統的策略庫。

記者：自適應學習平臺、智能測評系統等工具已在中小學應用，但存在“重技術輕育人”爭議。如何平衡AI工具的效率提升與對學生創造力、情感培養的關注？

焦建利：這個問題非常重要，核心和關鍵在于教師的人工智能素養。教師和教學管理人員的人工智能素養是學校深化人工智能教育應用的基礎和前提。其次，地方教育行政部門和學校，需要明確、具體、可操作的指引，要加強對教、職員工和廣大師生以及家長的培訓，讓他們了解人工智能帶給學校學習、教學、服務的機遇和挑戰。引導教師、學生在教學過程中通過人機協同，充分發揮生物智能（個體的智能）和人工智能的各自的優勢，趨利避害，避免濫用，防止過度依賴，在提升學習績效，深化教學改革的基礎上，突出培養學生的創造性思維、問題解決能力和創新能力等。

此外，在人機協同教學創新過程中，教師要把握好人機協同教學的機制，不僅要做好分工，更做好全程監管，做負責任的教師（人機協同，教師負責），把好質量關，把好育人關，突出教師的社會情境學習、心理輔導、創造力培養和情感培養等方面的優勢。

劉慶峰：平衡AI工具的效率與育人價值，本質是處理技術理性與教育人文性的關系。通過技術設計的人性化、教學模式的創新化和評價體系的多元化，教育既能享受AI帶來的效率紅利，又能堅守培養完整人格的初心。

基于“育評融合”理念，科大訊飛五育學生評價解決方案利用人工智能、大數據、物聯網等技術，自動、實時、安全地匯聚學生“五育”成長的各方面數據，并基于數百所學校的實踐成果，構建了豐富優質的評價指標、校本活動庫及面向區域主管部門、學校、教師、學生等多層級的評價報告庫。

張琪：自適應學習平臺的優勢在于通過算法實時分析學生答題數據，從而快速檢測知識漏洞并提供針對性訓練。然而這種“精準投喂”方式容易將學習簡化為知識點填充，過度依賴行為主義理論下的反饋機制，容易導致學生陷入機械化訓練。更深層的問題在于，現有平臺通過算法固化學習路徑，剝奪了學生試錯探索的機會，這與創造力培養所需的開放性思維背道而馳。情感關懷的缺失加劇了這一問題，當前學生與AI交互普遍缺乏人際溝通中的共情反饋。

智能平臺需要整合學習理論等來設計。如個性化學習理論，強調學習者的主體性和差異性。通過追蹤學生的知識掌握度、學習風格及行為數據，構建動態學習模型。再如，基于最近發展區理論，系統能識別學生的當前能力水平與潛在發展空間，推薦“跳一跳夠得著”的學習任務。此外，關注認知負荷與元認知支持，可以采用知識圖譜技術拆分知識點間的邏輯關系，利用實時反饋機制增強自主學習能力。

融合大模型的推理能力與智能體的自主決策，不僅能輔助內容生成，還能主動支持課堂互動和個性化干預。基于通用大模型，針對區域教學大綱開發微調模塊，通過本地化適配滿足不同學科、年級及教學大綱的需求。因此，需要關注構建融合學科知識、認知發展規律和情感交互特征的多元語料庫。結合科學反饋與遞進式問題設計，激勵學生內在動機，從而實現主動學習與創新思維的提升。

AI時代的教師角色轉型與專業發展

記者：AI時代教師需從“知識傳授者”轉向“學習引導者”。如何通過培訓體系重構（如AI素養專項培訓、師范生課程改革）幫助教師適應新角色？

焦建利：人工智能重塑千行百業，學校教育首當其沖。教師必須順應時代變化，成為人工智能時代的技術派教師，從“知識傳授者”轉向“學習引導者”，并適應技術無處不在時代的人機協同教學新常態。

為此，對于高等師范院校師范生的培養，師范大學要開設教育人工智能必修課和通識課，加快師范生人工智能素養教育，培養師范生AIGC能力和人機協同教學的能力，提升人工智能時代教學創新。

對于在職教師而言，要全方位利用好教師教育和職場學習的機會，分層次開設教師人工智能教育應用系列課程；推動同儕互助和全球教師實踐社群中教師的專業發展；加快人工智能背景下的教師網絡教研，幫助教師適應時代新要求，用人工智能為自己的學習、教學、科研和教師專業發展減負、增效、提質，推動學校教育的創新和高質量發展。

劉慶峰：可以制定專項工作計劃提升教師智能素養，強化教師在新一代深度推理模型支撐下的智能工具使用、數據分析和信息化教學設計等方面的能力，推動教師全面適應教育數字化轉型新要求。

科大訊飛聯合中國教育科學研究院打造國產化教育專屬大模型，開展基于生成式人工智能的中小學全能教師助手示范研究，共研大模型時代下“教育發展新模式”。我們的星火教師助手，搭載訊飛星火大模型，以“解放教師生產力，啟發教學想象力”為目標，以對話式、生成式的自然交互，為教師智能生成科學系統的單元教學規劃、創新引領的教學設計、貼合情境的教學課件等內容，提高教師備課效率，助力課堂教學新變革。

此外，我們還為教師量身定制教研資訊學習平臺——星火學苑，集專業性、新聞性、服務性為一體，關注教師成長狀態，助力教師教學能力提升與教育理論積累；優質課例、創新教學模式、論文、課題等一鍵獲取，還有專項訓練營、主題論壇等定期開展。

張琪：智能時代，教師的多維角色身份愈發突出。我們在《教師數字化學習報告》撰寫中發現，教師對數字化學習的態度在性別、教齡、級別、學科等多方面存在顯著差異性，且能力并非隨年齡、級別增長的線性遞增關系。但當前各類培訓項目還未充分關注內容的差異，教師知能轉化和技能遷移不足，還未能建立科學有效的質量評估、教師激勵等機制。

教育的本質在于啟迪人的智慧。要培育適應未來社會發展需求的接班人，教師要樹立超前意識，具備國際視野，并肩負起歷史責任。培訓應結合各學段實際，以場景導向的實踐性知識重構為內涵，設計涵蓋不同學段、學科特色的數字化學習課程。例如，新手教師以“沉浸式支架”為導向，年輕教師強化智能技術整合教學法，經驗型教師以基地培養為主，由優秀者帶領攻克教學難題。積極探索教師數字化學習機制，搭建各發展階段教師培訓平臺和研修標準，為其適配成長路徑。

師范院校是教師培養的主力軍。需要關注師范生人工智能通識課程建設，構建高校師范生智能教育素養體系。基于未來教育場景的人工智能課程圖譜，圍繞課程設計、流程再造、智能工具應用等產出多樣化成果，聯合中小學開發教學案例，幫助師范生適應智能時代的角色需求。

記者：部分教師擔憂AI可能削弱教學主導權，甚至引發職業替代焦慮。如何看待這一現象？如何通過制度設計增強教師對AI的“掌控感”而非“被動適應”？

焦建利：在過去幾年間，隨著生成式人工智能技術的發展，的確有不少人，包括一線教師，存在人工智能職場焦慮，甚至擔心人工智能引發職業替代，導致自己下崗。

隨著技術的進步，今天我們又一次步入了技術替代人力的風口浪尖。人工智能和機器人確實可以替代完成一些過去只能由人來完成的工作。自動駕駛必然會讓司機下崗。這就好比英國工業革命時期，蒸汽機的出現會導致傳統紡紗工人下崗一樣。這是技術進步和社會進步的必然趨勢，勢不可當。

就教師職業而言，我的看法是，人工智能和機器人不會導致教師下崗。過去不會，現在不會，將來也不會。但是，善用人工智能的教師，可以大幅度提高自己的生產力、想象力和創造力。因此，善用人工智能的教師一定會讓故步自封、停步不前的教師下崗。這一點，毫無疑問。

教師要增強自己的“AI掌控感”，不是“被動適應”，唯有擁抱新技術，與時俱進，用生成式人工智能為自己賦能，通過不斷學習，終身學習，才有可能做到這一點。

劉慶峰：未來不是屬于AI，而是屬于掌握AI的新人類。隨著新一代人工智能技術迅猛發展，各行各業都存在這樣的職業代替焦慮。根本上，需要重新定義AI時代的教師價值坐標系。人工智能時代，教師將迎來雙重角色轉變：一是從知識傳授者到能力培養者；二是從單角色教學者到多角色協作者。為了適應人工智能時代的教育教學工作，教師亟待提升自己應用新技術的能力和“不可用機器替代”的能力與素養，提升技術應用能力、人工智能素養和專業育人能力，將職業焦慮轉化為創新動能。

張琪：AI引發的職業替代焦慮是教師對技術發展的正常反應。當前，教師教育模式逐漸轉向“師—生—機”三元結構，對教師專業能力提出了更高的要求。教師的主導作用不僅沒有被削弱，反而需要更精準地定位自身角色——既要善于利用AI工具優化教學流程，又要堅守教育中的“育人”初心，將情感關懷、價值引導和創造力激發作為教育不可替代的核心使命。

必須將“人在回路”理念貫穿于AI應用的始終，強調技術應用必須始終以教師為決策中樞，確保AI服務于育人本質，而非主導教學邏輯。教師需要在教學設計中主動構建人機協同的良性互動，例如通過動態調整AI工具的介入程度，保留學生獨立思考與試錯的空間，避免技術過度簡化認知過程。倫理意識與批判性思維教育尤為重要，教師應引導學生辯證看待AI技術的邊界，使他們看到技術的創新潛力，也能認識算法偏見或數據依賴帶來的風險。

提升AI“掌控感”的根本在于強化技術駕馭能力。我們應當將根據學情動態調整技術介入程度作為智能技術應用的重點。同時，需要建立以教師為主導的AI教學評估機制，讓教師深度參與制定技術應用的倫理邊界與效果評價標準，避免技術指標簡單替代教育規律。此外，必須保障教師在AI應用中的自主決策空間，允許教師根據教學目標靈活選擇技術介入的深度與方式。

AI時代的倫理挑戰與風險防控

記者：AI教育依賴大量學生數據，但隱私泄露、算法偏見等問題頻發。如何在推進技術應用的同時完善數據安全立法與倫理審查機制？

焦建利：在人工智能教育應用的過程中，的確存在不少隱私泄露、算法偏見等問題。正因為如此，我們要在普及技術深化應用的同時，加強師生隱私保護和數據安全，推進技術向善，強化倫理審查。

為此，立法機構要加強教育立法和技術立法，教育主管部門要加強引導和指引，技術服務提供商必須承擔相關責任，學校要做好教師學生和家長的培訓，要突出技術倫理、技術向善、數據安全、隱私保護等相關主題的培訓。

作為用戶，學生、家長和教師要注意保護自己的隱私，包括生物特征（聲紋等），要教導學生掌握技術應用的原則和具體方法，在應用過程中注意保護自己的隱私。

劉慶峰：科大訊飛致力于持續打造自主安全可控的國產大模型底座，以人工智能技術的創新突破助推教育數字化轉型，助推教育高質量發展和教育強國建設。

從底層上構建安全可控、隱私保護的基礎。科大訊飛在大模型攻關初期，為突破卡脖子封鎖，決心要做國產化、內容安全可控的大模型。為此，訊飛與華為共同研發，并于2023年10月發布基于昇騰生態的“飛星一號”平臺，2024年10月國產超大規模智算平臺“飛星二號”正式啟動。

建設教育的專屬大模型。在技術相對可控的情況下，我們要確保教育的適切性和內容安全性，這涉及算力、算法、數據和應用場景，數據尤其關鍵。在研發中，一方面為了確保大模型技術的先進性，我們要向全世界學習知識；另一方面，我們要確保學習到的內容、技術等知識是適切于教育的。

從技術上去解決數據安全的問題。其一，大模型訓練不觸達個人隱私數據。科大訊飛在教育領域已經有　20　年的積累，可以在不共享原始數據的情況下，共同完成大模型的訓練；其二，通過差分隱私技術，在數據共享前加入噪聲，隱藏個體的隱私數據；其三，去標識化，把個人的身份的關鍵信息和數據內容做切割。

張琪：智能教育應用應以促進學生綜合發展為核心，遵循“倫理先行”的原則。為此，需構建以預防性治理為基礎的治理體系，實現法律約束與倫理規范的協同發力。數據安全立法應聚焦全鏈條風險防控，明確技術開發方、教育機構及用戶的責任邊界，并通過動態修訂法律條款，及時應對技術迭代中可能出現的新型數據濫用和隱私泄露問題。具體而言，應嚴格限定教育場景下個人數據的采集范圍與使用權限，建立數據生命周期追蹤與匿名化處理機制，確保技術應用不逾越法律紅線。

倫理審查機制應與立法互補，依據《科技倫理審查辦法》細化倫理評估框架，并實施分層審查。對低風險應用應簡化審批程序，以鼓勵創新。對于涉及人機深度互動、情感計算等高敏感領域，則應強化專家復核與跟蹤審查。同時，建立應急響應機制，對突發的倫理爭議迅速介入，保障智能教育實踐的長期可持續性與正向引導。

記者：生成式人工智能如ChatGPT的濫用可能導致學術誠信危機。學校應建立哪些監管機制，既鼓勵技術創新又防范技術依賴？

焦建利：人工智能的發展加劇了學術誠信危機，濫用使得作弊和深度偽造變得更加容易。學校首先要加強學生和教師的學術誠信教育，強化培訓，理清清晰明確的邊界，制定具體可執行的法規，制定具體的、可操作的人工智能教育應用的指南、指引。學校也可以采購相關的人工智能檢測軟件，幫助教師檢查檢測學生習作。

劉慶峰：在教育中使用生成式人工智能要制定適當的政策和倫理規范，建立風險防范機制，加強倫理治理和技術監管，引導和規范人工智能技術向上、向善發展，以確保生成式人工智能成為一種真正造福教育工作者和學習者的工具。在追求技術創新的同時，科大訊飛始終堅守教育倫理，關注學生的全面發展，尤其是素養的培養。為AI技術賦能教育留出發展空間的同時防范技術濫用風險，關鍵在于建立技術防控、制度約束、文化自覺三重監管機制，保持監管政策的靈活性和適應性，在發展中動態平衡創新與規范的關系。

張琪：應構建分層監管、動態評估與協同治理相結合的機制，形成“引導為基、技術為盾、約束為綱”的治理生態。

首先，建立分級使用規范。明確AI作為輔助工具的邊界，允許其參與文獻梳理、格式優化等基礎工作，但嚴禁其替代獨立思考或生成核心論點。制訂AI應用指南、學術公約，確保其使用有章可循，維護學術原創性和獨立性。

其次，技術監測與懲戒辦法并行推進。開發AI生成內容識別工具，確保對核心思想的有效鑒別。納入同行評議與校外專家意見，確保學術成果的真實性與可信度。在責任機制上，事前通過學術誠信教育明確AI使用的倫理準則，事中依托技術日志與操作留痕實現過程可追溯，事后基于分級懲戒規則，對蓄意造假者實施學術處分，并與信用記錄掛鉤，確保懲戒具有實質性的威懾力。

在智能與規范的相互作用中，已衍生出一些技術治理手段。如對用戶違規行為的監測、倫理影響的評估以及針對模型漏洞的獎勵機制等。近幾年，智能技術領域持續強調價值對齊的必要性，其目標是使大模型的能力及行為與人類的價值觀、真實意圖和倫理準則相契合。展望未來，價值對齊的過程需進一步融合價值理論、交互關系以及社會情境等更深層次的認知。

AI賦能教育，評價體系與未來人才需求

記者：教育部提出探索將AI素養納入學生綜合素養評價體系。評價標準應側重技術應用能力還是思維培養（如計算思維、AI倫理）？如何避免評價功利化？

焦建利：教育部提出探索將AI素養納入學生綜合素養評價體系。我認為評價標準既要側重技術應用能力的培養，也要側重學生計算思維、AI倫理和人工智能素養的評量。因為沒有具體的技術能力的培養，素養自然就變成了一句空話。

為避免AI教育評價功利化，教育主管部門可以從評價體系的設計、評價主體的多元化、教育理念的引導以及監督機制的建立等方面入手。

劉慶峰：目前，在教育部教育技術與資源發展中心（中央電化教育館）指導下，科大訊飛已聯合北京師范大學、西北師范大學、南京師范大學等有關高校，研究打造了集素養框架、課程用書、系列課程、教學評價、師資培訓“五位一體”的中小學人工智能創新教育綜合解決方案。其中，《人工智能技術與工程素養框架》是國內發布的首個中小學人工智能素養框架。

系列課程包含人工智能科普課程、人工智能普及課程、人工智能綜合實踐課程、人工智能特色專題課程四方面。其中AI文字圖書覆蓋小、初、高三個學段，包含《人工智能　入門》《人工智能　基礎》《人工智能　進階》《人工智能　高階》四本用書，由中央電化教育館人工智能教育專家組指導編寫，北京師范大學出版社出版。在授課資源方面與教材全面配套，包含小、初、高三個學段600余課時，包含教學設計、教師手冊、課件、實驗、學習單、音視頻素材等，其中，實驗資源覆蓋500余個人工智能核心概念及基礎原理。多年來，課程已走進千余所學校應用，旨在促進學生輕松學AI，助力中小學高效開展人工智能課程教學。

張琪：最重要的是關注對科技知識的底層理解，應以“思維賦能”而非工具操作為核心構建評價框架。當下，盡管DeepSeek等工具使普通人可以無需編程就完成許多任務，但如果能夠理解模型的訓練邏輯、數據偏差的形成機制，孩子們將能更深入地利用這些工具解決復雜問題。

評價體系層面，采用證據導向的動態評估，關注學生在復雜任務中展現的思維躍遷與價值判斷，在項目中考察需求分析、算法設計到社會影響評估的完整實踐。通過全程觀察記錄，重點評估其如何平衡技術可行性、社會價值與倫理風險。例如，某校在面部識別實踐中，不僅考察識別準確率，更關注對學生數據采集中的隱私保護方案設計。

此外，可考慮引入倫理反思日志，定期收集用戶對大語言模型發起問題、追問等真實場景中的決策依據，分析其選擇背后的價值考量。據此建立區域技術決策系統，通過持續數據積累，動態修正評價指標。

記者：面對AI技術迭代加速，教育應如何前瞻性調整人才培養目標？是否需在基礎教育階段強化跨學科整合（如AI+人文、AI+藝術）？

焦建利：面對人工智能技術的快速迭代與飛速發展，職場發生了并正在發生著翻天覆地的變化，學校教育面臨嚴峻挑戰，學校的專業、課程體系、教學方案和人才培養體系必須做出改變，以適應時代的發展。

為此，學校要前瞻性調整人才培養目標，一是要加強宏觀戰略規劃；二是要深化AI課程規劃、管理和人工智能教育研究；三是要夯實學生的基礎全面提升素養；四是突出跨學科交叉和真實情境中的學習；五是鼓勵學校教育和人才培 養創新。

無論是在基礎教育階段，還是高等教育階段，都需要建立動態的課程體系調整機制，強化跨學科整合，促進在真實情境中的問題解決和知識遷移，全面提升人工智能時代的人才培養的質量和水平，為科教興國戰略和中華民族偉大復興貢獻智力資源和人才資源。

劉慶峰：面對AI技術的快速迭代，教育需從人才培養目標和教學模式兩方面進行前瞻性調整，以適應未來社會的需求，基礎教育階段跨學科融合很有必要，讓教育回歸培養“完整的人”。科大訊飛一直致力于開展智慧教育應用研究，積極推進大模型在教育領域的實踐落地，賦能學生個性化學習，全面發展。訊飛星火大模型能夠通過識別孩子最近發展區及個性需求，給出動態學習路徑規劃和適切資源，滿足自主學習需求；同時也可以為學生提供1對1英語口語陪練助手，解決學生語言學習難題。此外，訊飛星火大模型還能夠提供AI交互式答疑輔學，通過啟發引導式提問，實現互動探究式學習，幫助學生減輕學業負擔，提升學習興趣。比如在浙江省建設的在線答疑服務平臺——“浙里問學”，融入了訊飛星火大模型技術，不僅提供試題解題答疑，還增加了學習方法、學科知識和習慣培養等智能答疑服務，助力普惠答疑高質量落地，實現規模化教育和個性化培養的有機統一。

張琪：技術革新正重塑社會對人才的需求，未來的公民不僅須具備AI工具的操作能力，更要形成駕馭技術變革的系統性思維、跨領域協作能力及倫理判斷力。這一轉向要求教育體系突破傳統學科壁壘，將跨學科整合作為基礎教育的核心路徑。

跨學科主題學習活動的關鍵在于“融合”。意味著以智能技術為“座架”，圍繞某一學習主題，跨出主學科的知識、思維，打通不同學科領域的知識、理論和方法和技術。這種學習方式能夠點燃學習興趣和熱情，還能夠培養學以致用的能力。

AI與人文、藝術的深度融合能夠激活知識的“化學反應”。“AI+X”課程體系深度融入AI倫理、數據科學等前沿內容，并將AI工具融入學科教學，引導學生從多學科的視角解構AI原理。其本質不僅是簡單的知識疊加，更關注通過“大概念”串聯學科內核。例如，以智能社會的公平性為主題，融合社會學、計算機科學、倫理學等多維度內容進行探究，幫助學生全面理解AI對社會的深遠影響。

教師角色的轉型同樣至關重要。在教師培養方面，應推動學科教師向跨學科引導者轉型，借助AI支持的協同備課平臺打破學科孤島。需要在基礎教育階段筑牢“科技向善”的倫理根基，將AI倫理教育滲透至各學科教學中，引導學生在智能社會中作出負責任的選擇。