□ 刘艳琳 魏峰

近期，《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》和《关于加快推进教育数字化的意见》相继出台，提出全面加强人工智能技术在教育领域的应用布局。这标志着人工智能教育领域迎来了政策、技术与实践的多维共振，一场以“AI+教育”为核心的变革正快速重塑教育生态。在这场变革彰显技术赋能巨大潜力的同时，也可能存在技术应用异化、教育伦理风险以及公平与资源分配等深层挑战。因此，亟须建立兼顾技术创新、人文价值与风险防控的可持续发展路径，确保AI教育变革的深度与持久性。

“AI+教育”背后存在教学异化

应当看到，有的教师片面依赖智能助教系统，将学情分析简化为数据运算、学生物化为数据符号，教学设计形式化、个性化学习异化为数据驱动的标准化流程，有可能导致教育主体性消解，造成情感教育缺位与隐私伦理风险，背离以学生为中心的教育本质。

技术依赖与教学趋同。技术赋能提升了教学效率，但算法程序形成的“信息茧房”暗藏认知窄化风险，会诱发教学中的技术依赖，削弱主体自主思考能力。尤其是程式化智能教学系统，会规训教师教学行为，束缚创新激情，导致教学内容同质化。教师角色发生异化，从“教学设计者”蜕变为按部就班的“系统运维员”。因此，教育既要保持技术敏感，更要坚守教育初心，聚焦学生全面发展，避免技术过度主导下的教学同质化倾向。

课堂代码化下的人文褪色。在技术赋能的同时，教学过程可能会呈现“数据化转向”，师生互动被简化为可量化的行为指标，教育中的人文关怀和价值传递面临消解风险。如何在技术辅助中保持教育温情，在数据驱动下守护育人温度，成为教育工作者必须直面的课题。

评价数字鸿沟带来教育价值异化。AI深度介入下的教育评价，其技术门槛与应用差异可能扩大不同层次学校和不同阶层的学生群体之间的数字鸿沟。同时，当评价过度强调数据化、标准化时，容易诱发师生行为失真或者数据比拼甚至造假。因此，需建立包容性评价体系，既要发挥AI的技术效能，又要保持人文关怀与价值判断，在提升效率与恪守价值之间寻求平衡。

“AI+教育”需突破技术困境

数据之刃下的安全挑战。这是AI赋能教育在数据治理方面的结构性缺陷，主要涉及教育主体隐私泄露、数据保护制度不完善、数据存储单一化导致的信息失真以及数据滥用等问题。为此，必须构建完善的数据安全防护体系，严格遵循数据最小化原则、规范采集范围；建立全流程数据防护机制，开展风险评估与应急演练，实施分级授权和追责制度。

算法加持下的黑箱效应。研究表明，深度学习算法的黑箱特性引发算法歧视和偏见；算法同质推荐导致资源单一、认知窄化；算法的固化滞后，则无法同步教育改革和主体需求；更值得警惕的是，智能决策不透明、过度强调数据驱动，忽视教育规律影响教育主体理解过程和结果验证。为此，教育科技发展亟须转向“人工智能+区块链+云计算+大数据+边缘计算”融合创新范式，通过技术创新与教育规律的深度融合，构建以人为本的智慧教育生态系统。

智能技术深度介入改变师生关系，对教育伦理产生深远影响。教师数字化身或虚拟代理的应用导致师生面对面互动减少、情感联接弱化，“言传身教”被技术稀释；智能系统决策压缩了教师创新实践空间，影响了师生之间思想碰撞和个性指导；“严谨治学”的学术准则被技术工具解构，模糊了责任边界。这些都需要建立相应的技术治理框架，保障教育的人文价值。

“AI+教育”应破除技术迷思、重构教育伦理、健全政策治理

强化技术适配，回归技术服务教育的本质。观念上，破除“技术万能”迷思，构建人机协同教育新范式。研究表明，AI技术应定位于突破传统教育瓶颈与个性化培养的二元对立，AI系统通过深度算法处理信息冗余，教师则转向布伯式“我—你”对话关系，实现认知建构与价值引领的辩证统一，做到既保障教育工具理性又守护“育人”的教育本真，最终形成技术赋能与人文浸润相融的教育新生态。

加强AI教育的前瞻布局，有序探索“AI+教育”新范式，推动AI与教育教学深度融合。教育部门要积极重构课程体系、丰富教材种类、推行教学体系智能化升级，构建合理评价标准；学校要着力建立大中小学衔接的数字素养培育体系，提升师生数字素养与技能，提高课堂教学水平；广大教师应把提升数字教学能力作为职业发展的必修课，共同营造一个共生、共学、共研、共创的未来教育新格局。

重构教育伦理的价值向度与规范体系。联合国教科文组织《全球教育监测报告》提出“AI教育伦理框架”的三大准则：保护学习者数字主权、维护教育的人本价值、建立技术应用的动态评估机制。因此，AI教育发展应遵循“工具理性与价值理性平衡”原则，构建动态发展的多层级伦理约束机制：设立由教育专家、技术工程师和伦理学者组成的跨学科委员会，系统评估AI教育中的伦理风险，制定科学伦理规范、提供有效伦理保障；院校应制定AI教育的专项伦理规则，规范师生教育教学中的行为和责任边界；师生个人应积极参加相关技术培训，增强伦理意识，提升数字伦理素养，优化师生互动模式。

健全政府统筹、市场响应和社会参与的协同治理框架。基础设施建设上，通过差异化政策扶持，推动技术接入的普惠性与均等化发展；在人工智能教育生态上，需整合数字素养提升、文化适应性培养、技术伦理认知等要素，打造立体化教育支持体系；在监管制度上，构建动态迭代的治理框架，包括算法透明性披露机制、伦理合规评估体系、用户数字素养培育工程、责任主体追溯制度以及全周期效果监测与反馈优化机制，以此实现技术发展与社会价值的协同共进。

AI教育市场发展应遵循差异化发展原则。企业作为技术创新载体，应努力开发不同适配性的教育产品，在政策规制下构建和谐竞合关系，通过产业集聚形成协同创新效应，既能满足AI教育产品异质性需求，又能避免同质化竞争。社会组织应定位服务盲区，实施精准干预；通过民间组织搭建跨国合作平台促进知识流动；建立国际经验本土化转化机制，实现对政府和市场机制的结构性补充。

[作者刘艳琳为上海师范大学访问学者、淮南师范学院副教授；魏峰为上海师范大学教育学院教授、博士生导师。本文为安徽省哲学社会科学规划课题（AHSK2022D164）阶段性研究成果。]