隨著人工智能技術的崛起，教育領域迎來新的發展契機：自適應學習平臺、自動批改系統、生成式大語言模型等不斷融入教學與管理，為師生減負增效、個性化學習和智慧治理提供更多可能。但同時也對教育目標、教師角色、制度設計、資源公平和倫理監管提出新的拷問。
多元實踐：從教學支持到教育治理。人工智能在教育中的實踐主要集中于自適應學習與智能輔導、自動評估與學情診斷、教案設計與課堂數據分析、學生素養培養與跨學科融合，以及智慧治理與資源配置優化等領域。例如，一些學校借助算法識別學生個體差異，并通過“智能錯題本”定向推送學習資源，有效提高教學效率；作業自動批改與文本語義分析技術可迅速生成錯題分布與學情報告，部分地區更將主觀題自動批改納入日常教學，為后續大規模考試改革提供借鑒。再如，AI可輔助設計PPT和教案，捕捉學生表情、討論頻次等課堂數據，為教師提供即時反饋；新的生成式大語言模型還能提供多樣化教學素材，使教師有更多精力關注學生的情感與創造性發展。同時，編程與AI基礎知識被納入新課標，學生在“智能交通”或“垃圾分類”等真實項目中實踐圖像識別、語言處理等技術，逐步形成跨學科思維與創新能力；此外，教育行政部門和學校積極建設智慧校園，通過對學業水平、師資流動等數據進行分析與監測，輔助區域決策，并探索干預預警機制，為學業或心理壓力較大的學生提供及時支持。
這些成果值得肯定，仍需直面不足。不少自適應平臺局限于知識點與技能訓練，難以兼顧高階思維與綜合素養；教師常因缺少培訓或配套支持而焦慮；不同地區和學校間的資源差異可能加劇“智能鴻溝”。要讓AI真正融入并助力教育改革，需始終立足教學需求與育人目標，在理念與制度層面深度融合，方能避免流于功能疊加，真正提升教育質量與公平性。
深層挑戰：從技術邏輯到價值沖突。要更深刻地理解AI賦能教育的阻力與隱憂，需要跳出具體技術手段，回到教育使命與社會公平的層面加以審視。
1.技術能力與教育目標的錯配
AI的核心仍是基于海量數據的模式識別和預測，聚焦于知識點掌握與分數提升。教育卻不僅僅在于傳授知識，還關乎人格塑造、社會責任、創新能力以及價值觀的形成。若過度依賴AI“短平快”的測評或訓練，可能沖淡對學生多元思維和探究能力的關注，導致對創造力、表達力、合作意識等“軟技能”的忽視。
2.教師角色焦慮與專業成長困境
一方面，部分教師對算法原理缺乏了解，容易依賴系統推薦或產生被替代的擔憂；另一方面，現有教師評價體系仍將“考試成績”作為關鍵指標。要讓教師從知識傳遞者轉型為“價值引領者”和“學習設計者”，不僅需要專業培訓，更需評價改革與權益保障同步落實。
3.制度與資源的碎片化阻礙
盡管國家層面的政策文件不斷出臺，但各地在落實時往往“各自為戰”，難以形成協同效應。一些學校停留在“試點項目”層面，缺乏長線經費和系統培訓；有的企業缺乏對教育規律的深入理解，產品與教學實際脫節；跨部門的數據壁壘也使得政府、研究機構和學校之間缺少共享，難以形成可持續的生態。
4.教育公平與“智能鴻溝”
技術創新往往先在資源充沛的發達地區或重點學校落地，而偏遠地區、薄弱學校和社會弱勢群體難以平等獲取先進教育技術。一旦教學模式和評價方式大規模變革，資源不足的群體可能更為被動。算法偏見或語言障礙，也可能使少數民族學生和特殊需求群體的學習需求被忽視，令技術鴻溝進一步演變為教育鴻溝。
5.倫理治理的滯后風險
教育場景關系到大量未成年人信息，但算法偏見、數據濫用和隱私泄露等問題時有發生。若缺乏配套的法律法規和透明機制，教師、家長乃至學生將難以掌握數據流向和算法決策依據。
未來路徑：走向教育主導的系統協同。要充分發揮AI在教育中的積極潛力，必須在“教育主導、技術支撐”原則下，進行多維度的系統性創新，教師、學校、政府與社會各方協同努力至關重要。
首先，重塑教師主體地位。通過多層次培訓與教研機制，讓教師理解算法核心邏輯和局限，進而能主動調整或“二次開發”技術平臺。在職稱評定與績效考核中，應認可教師在“人機共教”模式下的教學創新，激發其專業成長與角色升級。
其次，構建生態式統籌協作。 AI教育需與課程改革、教學評價、教師培養、資源分配等同步推進。建議設立跨部門的統籌機構或協作機制，將教育行政部門、科研機構、技術企業和學校納入統一平臺，制定一致的數據標準與共享原則，減少“信息孤島”與重復建設。應在資金與資源上給予基礎薄弱地區更多傾斜，通過區域協同、對口幫扶等方式，確保鄉村學校與城市學校在AI應用上實現共同進步。
再者，倡導跨學科與真實任務驅動。將AI知識和工具融入日常課堂，圍繞真實場景或社會問題設計項目式學習，讓學生以小組合作的方式，結合語文、數學、科學、藝術等學科知識，探討如何利用AI解決實際問題。學生既要了解算法原理，也要思考社會責任與可持續發展。通過持續觀察、討論、試驗和反思，培養批判性思維、跨學科整合能力與社會責任感。
此外，完善倫理與監管，在創新與規范間謀平衡。技術的快速應用亟待更健全的法律與倫理保障。應制定明確的AI教育倫理與數據保護指南，將平臺透明度、算法可解釋性、數據安全、用戶隱私納入規范范圍，為學校及相關企業劃定“紅線”。與此同時，可在國家或地方教育部門設立專門的AI教育倫理委員會，定期對各類產品或服務進行審查，確保公平性和安全性。如發現算法歧視或數據濫用現象，應及時啟動約談或處罰機制，并完善糾偏流程。
最后，轉向“AI適應教育”。企業和研究機構應深入教學一線，傾聽師生需求，將教育理念與AI技術深度融合。例如，通過開源平臺和可定制化接口，讓學校或教育研究人員可以對模型進行二次開發與微調，從而針對不同區域、學科或學生特點進行靈活適配，在“共同創造”中迸發適切、有溫度的應用。
人工智能的快速發展為教育帶來更多高效與便利，但若只追求技術驅動或分數提升，而忽視“立德樹人”的初心，AI可能淪為放大不平等的工具或陷入功利主義的囹圄。唯有當教師在“人機共教”中真正發揮主導性，讓學生在跨學科探究中發展批判與創造能力，并通過制度監管保障公平與透明，AI才能真正成為教育變革的內生動力。展望未來，我國在新一輪“教育數字化戰略行動”和人才強國戰略中，對“AI+教育”提出更高期許：既要持續推動技術創新，也要堅守教育的人文底色，讓每個學習者在智能時代收獲均衡而有溫度的成長。只有堅持“以教育之道，引領人工智能之術”，才能開創面向未來的教育創新與人才發展新篇章。
（上海啟能東方外國語學校 喻秋艷 何丕武）
