新一輪科技革命和產業變革迅猛發展，人工智能（AI）深刻影響教育領域，構筑起學習新空間。近日，經濟合作與發展組織（OECD，以下簡稱“經合組織”）和歐盟委員會聯合發布《賦能AI時代的學習者：中小學教育的AI素養框架》草案。該框架從四個維度即與AI互動、用AI創作、駕馭AI和設計AI，為中小學教育工作者提供了學習者AI素養框架，也為經合組織國際學生評估項目（PISA）未來進行“媒體與AI素養”方面的評估奠定基礎。

　　具備與AI互動的七種能力

　　與AI互動，要求學習者不僅要理解AI的基本工作原理，還要學會批判性地思考AI所提供的信息，理解人與AI的共生關系。

　　一是能敏銳察覺到需要使用AI的不同場景，理解AI的內容推薦和自適應學習機制，并反思AI如何影響自己的選擇、學習和運用。二是能批判性審視AI輸出的結果，認識到AI可能產生虛假信息或帶有偏見的內容，經過審慎分析，再決定是接受、修正還是否定其輸出的結果，培養批判性運用AI的態度。三是能理解AI提供建議或者進行推送的數據模式，分析社交媒體算法為何會導致虛假信息或誤導信息的傳播，并認識到個體在這方面的應對策略和責任。四是能夠闡明AI系統可能放大社會偏見的機制，這要求學習者能夠評估訓練數據中潛在的偏見來源，分析AI系統如何反映并受制于人類決策和數據基礎，并提出可行的改進措施。五是能理解AI系統對能源和自然資源的消耗，進而在技術便利與可持續發展之間尋找平衡點。六是能分析AI的使用原則和人類價值觀的契合度，當AI被用于公共空間監控或內容創作時，隱私保護、知識產權等倫理問題凸顯，學習者要能反思這種技術的使用是否恰當、有益或可能帶來的危害。七是要理解AI的技術能力和使用限度，探討AI使用的數據基礎以及可能帶來的教育公平問題等。

　　解鎖用AI創作的五種密碼

　　用AI創作，是指學習者與AI合作進行創意表達或創造性問題解決。

　　一是激發多元靈感，讓AI成為創意“助產士”。AI擅長從海量數據中提取模式，學習者可借助AI生成故事場景、設計草圖等，以創新的態度使用AI生成的結果。二是跨模態可視化，讓AI在協作中重構表達。AI的多模態（文本、圖像、音頻等）生成能力可以為創意表達開辟新維度，學習者可以嘗試使用人工智能工具，輸出有意義的產品或解決方案。三是與AI協作，以獲取反饋、優化結果并反思過程。學習者通過優化提示詞和改進人工智能輸出結果，與人工智能進行迭代協作，并反思這種互動如何塑造了他們的思維和表達。四是守護倫理邊界，對AI生成內容的真實性和知識產權進行分析。學習者要判斷AI生成的內容是否借鑒或復制現有作品，并考慮這種使用是否公平或具有原創性，在此基礎上反思人工智能輔助創作的倫理邊界。五是技術祛魅，用精確的語言描述AI的工作原理。AI“創造力”的實質是數據模式的重組，而非真正的理解和創新。學習者要用現實、準確的術語描述AI是如何運作的，用平實語言解釋AI的工作原理，避免夸大AI的“創造性”或“意圖”。

　　掌握駕馭AI的五種策略

　　駕馭AI，是指學習者有意識地選擇如何讓AI支持和增強人類工作。

　　一是任務適配，為AI的介入劃定適配范圍。學習者要根據任務性質決定是否使用AI，這需要綜合考慮任務的復雜性、技術特性與人類不可替代能力以及可能帶來的倫理影響，避免為技術而技術。二是人機協同，構建優勢互補的協作鏈條。學習者可將復雜任務進行分解，根據任務性質以及人類和AI各自的優勢，來決定哪些部分可交由AI處理，哪些需要人類參與，實現技術與人文的深度結合。三是精準引導，用清晰指令規范AI行為。學習者通過向AI提供清晰、結構化的指令來引導AI輸出符合預期的結果，并在迭代反饋中優化協作。換言之，讓AI不僅能“懂人話”，還能“聽人話”。四是效率賦能，釋放人類創造潛能。AI的自動化能力可大幅提升結構化任務效率，學習者可以將重復性或結構化任務交給AI，從而專注于創造力、策略制定、情感交互等核心價值環節，釋放更多創造潛能。五是倫理規制，建立人機協作的價值準則。要制定并傳達與人類價值觀一致、促進公平的AI系統使用指南，學習者需要參考地方、國家相關要求，明確在學術或社會環境中使用AI的準則和規則。

　　理解設計AI的五種基因

　　設計AI，是指學習者通過實踐探索AI系統的工作原理，并嘗試設計簡單的AI模型或解決方案，讓學習者成為AI的“基因工程師”。

　　一是讓AI成為社會真實議題的方案共建者。學習者應探索如何通過設計AI模型來解決社區問題和現實世界中的其他問題，并能夠評估潛在的益處、風險和局限性。二是打開AI技術“黑匣子”。學習者要研究規則驅動型AI系統與數據驅動型機器學習模型之間的差異，理解AI系統的底層邏輯和價值，培養基于實際問題選擇技術路徑的計算思維。三是給AI裝上價值觀“傳感器”。學習者要清楚訓練AI模型的數據來源，了解數據本身承載的社會價值傾向。在中小學教育場景中，可以設置議題，探討如何訓練基本AI模型，使其能夠體現“數據+價值觀”的核心邏輯。四是成為AI的“技術診斷師”。學習者設定AI系統標準，輸入不同內容測試系統，收集評估系統反饋，并不斷通過新的提示和任務，對不同類型的AI模型進行測試，在評估基礎上實現AI系統的優化。五是讓AI模型學會“自我介紹”。學習者要能夠清楚解釋AI模型的設計目的、用于訓練它的數據以及它能做什么或不能做什么，幫助其他人更好理解模型的能力和局限性。

　　（作者單位：浙江師范大學教育學院，陳法寶系該院副教授。本文系2024年教育部人文社科基金“經合組織教師教育政策全球在地化機理研究”［24YJA880003］成果）

《中國教育報》2025年06月26日 第09版