嚴格來說，信息化、人工智能是包含關系。信息化教學指的是充分利用現代信息技術和信息資源，對教學活動進行設計、實施、管理和評價的一種新型教學方式。在智能技術廣泛應用于教育之前，所謂“現代信息技術”多指計算機、多媒體、互聯網等技術；當下，自然也應包括新一代人工智能技術。信息化教學是一個更上位的概念，人工智能教育（這里指人工智能與教育的融合發展，并非狹義的人工智能課程的開設）是信息化教學的一個重要組成部分，并不是信息化教學的全部。然而值得注意的是，目前信息化教學似乎被窄化，運用了人工智能技術的教育教學被稱為“人工智能教育”，不會被稱之為信息化教學；信息化教學似乎特指用“非智能技術”的傳統信息技術。信息化教學似乎正在逐漸成為一個過時的概念。

一、人工智能“大浪將至”，信息化教學何去何從

讓我們姑且把“信息化教學”當成傳統信息技術的應用來進行分析—

首先，我們需要充分認識信息化教學與人工智能教育并存的長期性與復雜性。一方面，傳統的信息技術與教學融合，本身就是一個涉及教學理念更新、技術工具選擇、教學內容生成、教學環境建設等多方面的復雜過程，各地區情不同、教情不同，硬件設備與應用環境也各有差異，在很長一段時間內，廣大教師仍然可以通過多媒體課件、在線學習平臺等傳統的技術手段優化教學，這類技術依然能在教學中發揮應有的效益。另一方面，在信息化教學領域已經取得長足經驗的區域，往往也是人工智能教育的先行者，技術固然帶來了“彎道超車”的可能性，但機制、體制的變革不可能一蹴而就，人工智能教育的實驗與探索離不開信息化教學的土壤。

其次，我們更應該充分認識從信息化教學向人工智能教育躍遷的合理性與必然性。人工智能已成為推動社會發展的關鍵力量。社會對人才的需求發生了變化，更加注重創新思維、問題解決能力和適應能力、勝任力等綜合素質，以及學習動機、意志品質與終身學習。教育作為培養人才的重要途徑，必須與時俱進，通過人工智能與教育的融合發展，培養能夠適應未來社會發展的高素質人才。傳統信息化教學以數字技術（如互聯網、多媒體、大數據）為基礎，實現了教學資源的數字化和教學流程的優化。而人工智能（AI）技術（如深度學習、機器學習、自然語言處理、生成式人工智能）的發展與成熟，使教育信息化從“工具輔助”邁向“智能重構”有了可能。人工智能可以通過數據挖掘、個性化推薦和動態反饋，突破信息化教學中長期存在的規模化與個性化矛盾的困局；人工智能驅動的教育系統（如智能知識庫、教育智能體）能跟蹤個體成長，支持即時學習與持續學習。這種躍遷的合理性源于技術與教育規律同頻共振后所釋放出的能量，必然性則根植于社會發展對教育提出的新要求。正如我們現在的生活與工作狀態，未來教育也將是人與人工智能共存、協同的生態，其核心目標是通過技術增強人類智慧（Intelligence Augmentation，IA）、提升社會福祉，而非單純追求效率提升與優績主義。

教育部2020年底啟動“基于教學改革、融合信息技術的新型教與學模式”實驗區建設，覆蓋全國90個區域。這些實驗區為各地推進數字化轉型提供了有效經驗，也為信息化教學向人工智能教育升級奠定了良好基礎。在梳理這些實踐工作基礎上，我們也可以發現從信息化教學向人工智能教育躍遷過程中，可資借鑒的一些普遍經驗以及需要正視的一些關鍵問題。

二、信息化教學實踐對推進人工智能教育的啟示

1.始終圍繞教育教學問題的解決去思考技術的應為與可為

技術的應用應該是對教育教學本質問題進行思考的體現，要關注其在提升教育教學質量、解決實際問題等方面的實際成效。這要求我們在信息化教學實踐的設計和實施中，既重視技術的創新價值，又注重其在教育中的實用性。比如實驗區探索強調兩個“防止”、兩個“保證”——要防止信息化建設與信息化應用“兩張皮”，更要防止信息化應用與教學改革“兩張皮”，保證信息化應用目標與教學改革目標的一致性，保證日常教學與實驗工作的一致性。[1] 眾多區域進行的教學模式與培訓教研探索，都是在找準教育“痛點”前提下，讓技術有了更為廣闊的用武之地。

同樣，人工智能教育首先也應是一個教育問題，其工作重點不是追求技術的酷炫，更應該在技術解決教育問題的適切性上下功夫，而所謂“適切”，既有成本的考量，更有對具體問題的具體研究。從制約質量提升的關鍵環節入手，人工智能必須深入與教學質量提升密切相關的重要環節，如課程、教學、評價、教師專業發展、區域聯動等，需求牽引、應用為王，需要更多課程教學層面的研究者、實踐者，需要更多學科教師走上前臺，多談問題、少談主義，讓技術波瀾不驚地進入教育場域解決典型問題。

2.始終圍繞課程標準的素養導向精選課程內容，豐富課程形態

圍繞課程標準的核心素養導向，課程內容怎樣體現社會發展新變化及科技進步新成果，教育界有過不少精彩的討論。但在實際教學中，學校總是面臨內容全面與課時有限之間的矛盾。利用技術創設多模態、交互性、智能化課程，在精選課程內容、促進知識關聯、降低認知負荷方面優勢明顯。[2] 許多地方通過調用國家云平臺、引入第三方課程、自主建設課程，將人工智能與VR/AR、融媒體等技術結合，實現資源的可視化、泛在化、集約化呈現，構建新型認知工具，輔助學生高效完成創新性問題的解決。比如科學課程利用動畫、視頻等元素使學生更直觀地學習和理解；智能化英語聽說在課堂上實現即讀即評即反饋；“智慧體育”以可穿戴智能終端采集學生體質健康信息進行針對性指導。這種極簡教育技術的應用聚焦課程呈現方式的創新，調動了學生學習興趣，推動了學習方式變革，提升了課堂教學的效益。

技術環境下，項目式學習和跨學科學習問題導向、任務驅動的特點得到放大，引導學習者在線上線下的混合學習環境中，基于學習路徑進行權衡、基于真實世界處理復雜情境，在課程的實施過程中親身經歷知識產生的歷程。利用技術將學習內容與教學方法整合起來，這種系統設計關注學生的學習行為變化與實際學習所得，真正釋放出課堂教學的潛能。

3.始終圍繞培養學生的問題解決能力推進學科實踐，深化教學改革

從前述對課程創新的討論我們已看到，當技術改變課程樣態之后，學習也必然會改變。正如課程目標不只是包括內容維度，學科與實踐合二為一，[3] 教學中要把知識呈現設計成學生積極主動運用技能的問題解決過程。技術也必然要考慮學什么、怎樣學的一體化設計。在教育信息化階段，借助技術，傳統教學中內容、過程、評價等要素之間的邊界正在被打破。

新一代人工智能技術的使用則進一步重構了教學，如翻轉課堂、智能雙師等新型教學模式，借助技術創設體現核心知識概念本質特征的情境，打破時空限制，這類任務前置式的學習通過設計多樣化、個性化學習路徑，引發學生的主動學習，將帶有學科特點的實踐落在實處。

4.始終圍繞促進學生發展與個性成長豐富評價手段，優化評價過程

當前，各級教育行政部門和學校都在積極探索學生個性化評價方式。從各地案例看，技術促進評價創新主要表現在由經驗判斷向數據驅動的轉變。數據獲取實現了從小規模的簡單、間斷性數據向大規模復雜、連續性數據轉變，數據分析實現了從粗線條分析向細顆粒度診斷轉變，數據反饋實現了由事后反饋向交互式實時反饋轉變。

一些區域運用人工智能賦能結果評價、過程評價、增值評價和綜合評價。如將技術運用在命題與組卷、考場管理、結果分析，推進評價工作智能化水平提升，探索由“量化”向“質性”的評價轉變，實現智能化考評；運用技術更加精準全面地獲得各類評價數據，更加公正地對學生、教師、學校進行“畫像”；在評價模型構建、全域評價數據采集、數據深度挖掘分析、個性化反饋等方面，人工智能也提升了評價效能。

5.始終圍繞教師的減負增效賦能教師能力提升，助力在崗發展

技術的平權作用，讓線上線下的混合教學變得更便捷、更便宜，有力促進了優質教育資源的應用與輻射。一些區域通過“雙師課堂”創新OMO教學模式，支持建立集團校、城鄉校等協作式教學共同體，實現跨校跨區優質資源共建共享，有效縮小校際、城鄉差距。通過搭建名師工作室和教研系統，以“互聯網+”為手段，建立立足于崗位的教師專業發展共同體；圍繞主教和輔教教師共同備課、協作授課、網絡教研的新型雙師課堂模式開展了深度探索，通過主輔講教師的密切配合，不僅提高了教學質量，還帶動了教師的專業發展。

技術的創新作用讓師本研訓、在崗學習成為可能。以人工智能技術、信息化平臺為手段整合教師培訓、教研及教師教育管理，使封閉培訓轉向開放常態研修學習共同體建設，這也是一種技術加持下培訓觀念的變革。如首都師范大學以信息化為手段提供教研、培訓、教學一體化的平臺支持，推進與民族地區聯片、跨區教研，探索形成教師教研、研修及教師教育管理的新模式，促進教師專業水平在崗提高、區域協同發展。

三、人工智能應用于教育領域需要破解的一些突出問題

1.厘清人工智能教育的概念內涵，避免工作失焦、方向偏移

一是避免把“人工智能在教育中的應用”與“開設人工智能教育課程”混為一談。前者探討的是新一代智能技術與教育的融合發展，內涵更豐富；后者是教人工智能，相對狹義，是對人工智能這一專項內容的教育教學。目前各界常常混淆，反映在工作上就會缺少系統思維，找不準重點。二是避免把“用人工智能解決問題”和“借助人工智能教會學生解決問題”混為一談。在教育中談論更多的應是后者，必須堅持以學生成長為中心，技術可以優化學習體驗，但不能替代學習過程。三是避免把“人工智能教育”窄化為技術問題。人工智能在教育中的應用固然有技術對教育的賦能，更涉及智能社會發展對教育目標、內容提出的新要求，進而帶來技術背景下中小學課程內容、教學模式與教育生態的革新，這是我們解決問題的基本前提。

2.遵循學生學習與成長規律，避免技術助推應試教育

雖然各地在數據賦能的個性化學習取得了一定的突破，但這種突破多在知識鞏固方面體現出作用。如果把學情分析、前測后測這些教學的特定環節當成教學的全部，就很容易導向以技術助推應試教育。各地還有借助生成式人工智能的一些新興探索，如智能問答、智能評價，但在如何引導學生增強學習體驗而不是削弱學習過程方面，仍有許多待研究的空間。

教育教學的目標不僅僅是傳授知識，還涉及人類的情感、創造性思維、共情等獨有特質，是人工智能所不具備的。要確保人工智能技術的使用不是提升分數或僅限于知識傳授，還要促進學生社交、情感、創造力發展以及穩定價值觀的傳承；同時，對人工智能使用的限度也要有清醒的認識。人工智能所依據的算法需要與人類價值觀對齊，如何加權、調整參數等都需要在內容層面予以專業保障；人工智能所調用的數據，除了需要把握專業內容之外，還需要有數據選擇的典型性，以及對數據限度的審慎分析。

3.利用技術關聯現實世界，避免學生陷入虛擬時空

教育的目的之一是讓學生能夠理解和適應現實世界。人工智能在教育中的應用需要平衡虛擬與現實世界的關系，避免學生過度沉浸在虛擬環境中，忽視了現實世界的重要性。人工智能可以提供豐富的虛擬體驗，但這些體驗應該與現實世界的情境和問題相聯系；現實世界中的人際交往和社交技能對學生的全面發展至關重要。人工智能可以輔助教學，但不能取代面對面的交流；在虛擬環境中，信息可能更容易被接受而不經過質疑，教育應該鼓勵學生發展批判性思維，學會評估虛擬環境中的信息；在使用人工智能時應注重技術倫理，讓學習者意識到技術使用的潛在風險和責任。

在教育教學的各環節中，需要創造出多元化、豐富化、連帶現實的學習環境，讓學生在虛擬與現實之間找到平衡，否則學生可能會陷入“喧囂的孤獨”和信息的汪洋大海，不利于社會責任感、溝通交際能力的養成。

4.建立智能教學產品研發規范，避免技術綁架中小學日常教學

教育數字化轉型與以往的教育教學改革有所不同。過去，我們更新教材、完成教師培訓，教師就能走上講臺；然而，數字化轉型離開產品與工具支撐無法實現。新的教學模式需要在應用場景、產品與服務的支持中進行培育，即便是大模型也需要“小應用”。人工智能技術人員對于教育過程不夠熟悉，對于教育本質理解不足，缺乏情境體驗和背景知識，很可能導致技術發力點、產品研發、算法模型與教學實踐脫節，進而可能造成教師理解狹隘化、學習內容同質化、教學策略單一化等問題。

如何從教育問題解決的角度（技術應用的適切性而不是技術指標的前沿性），幫助各地各校從教學應用、資源供給、建設運維、經費投入等方面整體考慮問題，建立健全智能教學產品的研發規范、準入與退出機制，完善常態化應用的服務體系，這是教育數字化轉型中非常實際又重大的挑戰。

四、深化人工智能教育，助力教育數字化轉型的實踐路向

1.進一步深化國家智慧教育公共服務平臺的智能應用與落地實施

國家智慧教育公共服務平臺通過數字賦能，創新課程建設、組織實施方式及教學組織模式，[4] 不僅提高了教學的靈活性和多樣性，還促進了學生自主學習、無邊界學習和問題化協作學習。其建設與應用將按照整體規劃、分步實施、邊建邊用的思路，持續加強建設，不斷增強功能、擴充資源。隨著各地對平臺的應用，或本地原有教育公共服務平臺的接入，可以進一步在組織、數據、技術、服務等層面，以人工智能為核心驅動力，推動教學從“經驗驅動”向“人、數據與算法協同驅動”升級，構建人工智能賦能的“活資源庫”，通過自然語言處理（NLP）實現學習內容智能標注，利用AIGC動態生成微課、習題及教學案例，部署智能教育體（如學業規劃助手、課堂管理機器人），為推動平臺應用推廣、加強數據融通、提升用戶黏性、滿足個性化需求提供可行方案，助力地方教育質量提升。

2.與課改相向同行，加強與國家課程教學相關部門的整體協調

技術與教育教學融合發展本質上是技術賦能的課程教學領域的問題解決，作為一項專業性很強的工作，更是政治性很強的工作，應加強國家課程教學相關部門的整體協調，一方面提高工作的聯動性，確保技術融合教學與國家課改方向的一致性；另一方面基于技術，建立伴隨式專業支持服務系統，加強保障教育質量的體系建設，與國家課改相向同行。

3.運用新技術開展多元評價、過程評價，加強與國家考試相關部門的整體協調

注重“教—學—評”的一致性，通過智能化學情分析、學習診斷及伴隨式評價系統，探索基于數據的過程性、智能性和綜合性評價，將評價標準由原來的結果導向向過程導向的“多維”評價轉變，引導教學改革，由注重知識傳授向更加注重全面發展轉變；設計智能化評價工具與平臺，注重教考銜接，考查學生在實際項目中解決問題的能力、應變能力及團隊協作，探索對非結構化技能的測評與學習引導；通過智能評價工具的應用，讓更多主體參與到教學評價中來。運用新技術開展多元評價、過程評價，加強與國家考試相關部門的整體協調，推進評價機制改革。

4.以智能社會背景下的課程體系建設作為學生素養發展的重要抓手

圍繞智能時代對人才的要求，以整合式觀念關聯學科知識，重組教學內容和課程體系，將教學從注重學科知識傳授轉向通過學科育人。面向學科教學與跨學科教學的數字化融合應用，將學生核心素養的養成有機融入學科課程與實踐活動；將抽象知識趣味化、可視化，并創設解決問題的真實情境，打破教室空間界限，增強課程內容與社會生活的聯系。精選教學材料，深化數字教材內涵，增強教材在數字化背景下運用的適應性、個性化、智能性。建立面向新課程標準、新教材需求的中小學人工智能課程體系，提升人文素養，弘揚科學精神；強化實踐育人功能，鼓勵學校設置人工智能素養類專題課程、跨領域學習課程等。升級學科課程，形成包括關鍵目標、任務情境、方式方法、動態資源、評價互動反思等在內的課程體系，培養學生創新能力；探索混合式學習背景下課程的呈現方式與形態，為創新型人才培養提供一流、多樣的課程選擇。

5.基于學習規律打造融合智能技術的新型教學模式

充分利用各種智能設備，將線上學習與線下學習、集中學習與分散學習、課堂學習與場館學習等多種學習形式結合起來，構建更加開放、更加靈活多樣的教學體系；基于大數據技術和人工智能技術，設計以學習為中心的實施路徑，提供個性化服務，如自適性資源推薦、個性化路徑規劃等；利用技術優勢將知識學習轉化為任務驅動、項目學習、問題解決、虛擬通關等，寓知識學習于實踐，激發學生的學習興趣，知行合一培養學生創新精神與實踐能力；推進教育機器人、智能輔導系統（ITS）、大型線上學習系統、遠程交互教學系統、虛擬現實技術的研發和應用，充分發揮技術生動、直觀、交互性強等優勢，使學生成為課堂真正的“主角”，提高學生學習興趣和學習品質，推動教育高質量發展。

6.確立信息化教學、智能教育產品的質量標準，推進“政—產—學—研”協同機制創新

教育數字化轉型需要產品支撐，但相關企業通常對教育的理解偏差較大，同時“象牙塔”里的知識生產也不能解決本質問題。理論界與實踐界、企業界與教育界之間，甚至在教育界內部，大學與中小學、學科研究與學科教育研究、課程教學研究與教育技術研究之間還存在不小的鴻溝。教育數字化轉型需要在探求技術效能、智能本質基礎上，對技術催生出的新工具、新教學環境、新教師角色進行規劃，對以學習者為中心的教學進行規劃；源于教學實際場景，針對問題，從產品角度提供有效的內容資源支持與系統解決方案，形成質量標準；從人際交流、資源互補、信息共享等多個維度，為學習型社會營造良好的氛圍；通過實施創新驅動發展戰略，培養復合型人才，推進“政—產—學—研”協同機制創新，才能真正建構教育改革與發展的新格局。

（蔡可 作者系首都師范大學教師教育學院教授、人工智能教育研究院副院長）

《人民教育》2025年第5期

參考文獻：

[1] 教育部辦公廳關于推薦遴選“基于教學改革、融合信息技術的新型教與學模式”實驗區的通知[EB/OL].（2019-10-24）. http://www.moe.gov.cn/srcsite/A06/s7053/201911/t20191107_407338.html.

[2] 蔡可. 融媒體課程支持的極簡數智課堂應用[J]. 基礎教育課程，2025（02）：16-21.

[3] 崔允漷等. 義務教育課程方案解讀（2022年版）[M]. 北京：北京師范大學出版社，2022：176.

[4] 柯清超，馬秀芳，鄧博揚. 國家中小學智慧教育平臺助力學校構建數字教育新生態[J]. 人民教育，2024（05）：57-60.