7月，教育部辦公廳印發的《關于組織實施數字化賦能教師發展行動的通知》明確指出：“經過3至5年努力，教師數字素養全面提升，熟練應用數字化手段開展教育教學成為新常態，探索形成大規模因材施教和人機協同教學的有效路徑。”長期以來，由于學生人數多，教師工作量大、獲取學生信息不全面，教師難以有效判斷學情并制定解決方案，使得因材施教受眾人數受到限制。當社會進入智能時代后，人工智能可以助力教師解決較大規模因材施教的問題。

　　人機協同助力教師的學情判斷。人工智能憑借其感知、記憶、思維與判斷等能力，可協助教師實現更全面、系統的學生信息獲取，能夠快速生成包括學生學習進度、認知偏好、思維特點、情感狀態等多維度的學生“畫像”，精準診斷其興趣、潛能和不足，揭示學生發展過程的特點和規律。同時，也應強化對學生信息的保護意識和能力，確保數據使用服務于教育目標，避免信息泄露帶來的風險。

　　盡管人工智能具備強大的數據處理能力，但其有效運作高度依賴教師提供高質量、結構化的數據。教師的數據素養直接影響人工智能“畫像”的準確性和可靠性。

　　此外，教師多年的教學積累、對學生細微變化的敏感度、情感互動和信任建立等，都是判斷學生過程中至關重要的因素。教師應結合教育學、心理學知識與實際經驗，與人工智能協同參與學生評價，從而最大限度避免誤判，有效解決選“材”難題，為“施教”提供堅實支撐。

　　人機協同助力教師施教。通過人機協同實現對學生情況規模化掌握后，有針對性地“施教”成為教師在工作中的關鍵環節。這是一項具有高度創造性的工作。

　　一方面，人工智能可接管一些規則明確、流程固定的任務，以更高效率和更低成本完成如作業批改、學情管理、資料處理等工作。這使教師得以從事務性工作中解放，將更多精力投入創造性“施教”工作。此外，因材施教不僅要清楚學生的學習狀態和特征，還要深入分析其背后的成因，探索具有創造性的個性化施教措施。相較于人工智能，教師更具有深入分析事物原因的優勢。教師能夠結合學生的情感體驗、家庭背景、社會關系等社會性因素，對人工智能所提供的“畫像”進行深度解讀。例如，人工智能可識別學生注意力不集中的現象，但這種現象背后的成因是心理態度問題還是環境因素，仍需教師憑借豐富的師生交往經驗和具體情境等進行判斷。

　　另一方面，因材施教需根據不同學生的具體狀況靈活調整策略。所以，在基于對學生的具體判斷而實施個性化教育教學措施方面，教師的創造性優勢無可替代。

　　人機協同實現因材施教規模化效應。教師與人工智能在因材施教中各有各的優勢：人工智能可以為因材施教提供選“材”的幫助，可以對學生進行較為客觀的判斷，可以釋放教師的時間和精力，可以刺激教師創造性地施教；教師可以為人工智能準備大量的學生數據，可以運用社會人特有的情感和智慧對學生情況進行判斷、分析學生狀態和特征背后的原因，還可以發揮人類的創造行為，提出并實施針對不同學生的施教措施。

　　協同理論認為，系統通過諸要素的相互作用會產生新的定性特征。新的定性特征便是二者結合產生的結構功能。單獨看，教師與人工智能都不具有實施規模化因材施教的功能，但是二者協同后就產生了這種功能。所以教師要具備人機協同的態度和能力，探索人機協同教學新模式，以此實現因材施教的規模化效應。

　　（作者單位：首都師范大學教育學院，傅樹京系該院教授。本文系中國教育學會教育科研重點規劃課題“人工智能時代中小學育人方式變革研究”[202100312001A]成果）

《中國教育報》2025年10月30日 第06版