本文所言人工智能教育，指的是將人工智能（AI）為核心的智能技術充分運用于社會各個方面尤其是教育領域之后，未來教育活動所呈現的智能化新狀態(tài)。隨著智能革命的深入推進，人工智能教育將走向何方？此一問題的回答，對于當前中國教育數字化轉型實踐具有重要意義。運用決策理論中的情景規(guī)劃方法，可以對人工智能教育未來情境進行總體性預測，尤其是可以發(fā)現其中的風險和挑戰(zhàn)，有益于建構適應人工智能時代的智能化教育理想形態(tài)。

一、人工智能輔助教育

智能革命方興未艾，生成式人工智能開始向社會大規(guī)模滲透，人工智能輔助生存社會“未來已來”，即我們的工作、學習和生活均會在人工智能的輔助下完成，“AI+”教育正在成為當代教育活動的基本趨勢。甚至有學者預言，一個世紀之內，人工智能輔助生存社會最終會進化為人工智能替代勞動社會，即幾乎所有的體力勞動和絕大多數腦力勞動將由智能機器人取代人類去完成，彼時大量的教育工作任務也都可以交給人工智能。[1]

從目前發(fā)展趨勢來看，人工智能輔助教育的主要演化方向如下。

第一，教育指向從理解過去轉向適應未來。傳統(tǒng)教育重視既有知識和思想方式的理解與運用，將現在視為過去的重演。人工智能時代來臨，教育指向更強調適應未來，將現在視為未來的預演。一方面是由于智能革命帶來的技術加速推動社會快速發(fā)展，指向理解過去、以回溯性思維為主導的教育體系在靜態(tài)社會中具有穩(wěn)定性優(yōu)勢，而在急速變遷的智能社會中則較難形成顯著優(yōu)勢；另一方面，指向理解過去的教育可能導致教育輸出與社會需求錯位，隨著勞動者受教育程度不斷提升、受教育年限不斷提高，人們步入職場時可能發(fā)現所學技能已然過時。

因此，指向適應未來的教育要求教育者面向未來思考問題，既通過批判性繼承消解歷史包袱，又以創(chuàng)造性建構預見未來圖景，通過教育培養(yǎng)適應未來社會的人才，對智能社會進行改革創(chuàng)新。

第二，教育方法從思維繼承轉向實踐創(chuàng)新。應試教育聚焦于知識占有和傳遞，教育方法以“灌輸知識”的思維繼承為主。在人工智能教育中，首先要從傳遞知識轉向培養(yǎng)創(chuàng)新能力。在人工智能輔助生存社會，與知識學習相關的記憶、提?。ㄋ阉鳎?、歸納總結以及簡單運用等將由人工智能代替人類完成，而人類則要在人工智能輔助下完成更具創(chuàng)造性的任務，比如批判性分析、創(chuàng)造新知識等。其次，要從偏重知識記憶轉向認知和動手能力的全面培養(yǎng)。知識學習可以訓練人的觀察、記憶、理解、總結、分析、推理、提問、想象、表達和批判等各種能力，應試教育偏重于知識記憶和簡單運用；而在人工智能時代，教育應實現從培養(yǎng)“知識搬運工”到“意義建構者”的升維，將人類獨有的批判性思維、跨學科想象力、原始創(chuàng)新能力等確立為教育實踐的核心關切。

第三，教育組織形式由學校外延至家庭社會。近年來，大量知識類、技能類、科普類短視頻受到越來越多中小學生的歡迎，開放慕課平臺的線上課程更是具有強大的教育輻射力量。這是新技術背景下的社會化教育對傳統(tǒng)學校和教師的新挑戰(zhàn)。人工智能輔助教育的深入推進，將進一步促進學校教育與家庭教育、社會教育的融合。未來，動態(tài)認知圖譜技術可以針對學生的學習情況實時生成專屬課程，方便學生按照自己的節(jié)奏隨時隨地進行學習；元宇宙技術可以把學習場景搬到歷史遺跡、大自然、外星球、人體內等任何需要的“現場”，把校園場景搬到家中?？傊?，智能化將會進一步打開傳統(tǒng)學校的大門，推動全員參與、全時貫穿、全程覆蓋、全域協同育人。

第四，教育過程從知識傳授轉向社會交往。在更前瞻的人工智能替代勞動社會的教育情境中，智能機器人幾乎可以替代教師完成知識傳遞的工作，教育者必須深入思考學校、校園和教師存在的合理性。廣義的教育是以促進人的發(fā)展、社會進步為目的，以傳授知識、經驗為手段，培養(yǎng)人的一種社會活動?，F代教育不止于單純傳遞信息，還是重要的社會活動、社會交往過程。教師在學校組織課堂授課、課后學習，實現教師與學生、學生與學生—人與人之間的互動交流，這是智能機器人無法替代的。沒有這種人與人、面對面的交往，就沒有真正的教育。教育過程是讓受教育者在實踐中學習和成長。學校給學生提供教育實踐場所，教師組織和引導教育實踐過程。從實踐場所來看，以往我們更多關注學校的教室、圖書館等學習場所，人工智能時代可能也會把關注目光投向學校禮堂、體育館等互動空間；從實踐過程來看，以往我們更多關注課堂上有課本和教學儀器設備，人工智能時代可能更應該強調學校有教師和同學，學生是在學校進行社會交往活動中實現知識、技能、情感、態(tài)度、價值觀等的不斷發(fā)展與提升。

二、未來教育潛在風險

人工智能教育潛力巨大，同時人工智能應用亦潛藏著諸多技術風險和社會風險。擇其要者，至少包括以下四個方面。

（一）人工智能過度使用導致人類的機器化

展望未來，智能社會最大的問題不是機器人會“變成”人，而是人會“變成”機器。也就是說，在人工智能時代，人的身體和心靈可能越來越機械化、計算化和數量化。身體方面，量化自我（如自我測量、自我分析）越來越流行；心靈方面，出現“認知外包”“腦腐（brain rot）”“AI傀儡”現象，這些都是人工智能時代“人的機器化”征兆。

在教育領域，人的機器化突出表現為學生、教師的機器化以及人生意義的失落。

首先，由于中小學生自主性尚在發(fā)展，更容易過度使用人工智能技術而日益機器化。比如，人工智能技術驅動的個性化學習可能異化為對學習路徑的精細化控制，使學習淪為滿足算法預期、提升效率指標的標準化程序；生成式人工智能工具在提供答案、生成內容、輔助思考等方面非常便捷，卻可能使學生放棄深度思考而趨向高效處理信息的機器；智能化虛擬學習環(huán)境會擠占真實人際互動時空，讓學生越來越習慣與機器打交道，而不是與人打交道。

其次，教師的機器化至少需要關注以下兩個方面：一方面，強大的智能化教學平臺會預設標準化課程、內容、評估體系等，可能導致教師教學自主權的喪失與角色的降格；另一方面，從人工智能輔助生存社會到人工智能替代勞動社會，智能化高速發(fā)展可能導致情感連接與育人功能的邊緣化，教師對學生進行情感支持、價值引導、人格塑造的時間與空間都有可能被壓縮。

最后，師生機器化風險甚至會指向教育根本目標的迷失與人生意義的普遍性危機。試想，在一個人工智能主導的高度效率化、功利化環(huán)境中，教育目標可能會被狹隘地簡化為“獲取適配人工智能的技能”或“在算法競爭中勝出”，而“為何而學”“成為怎樣的人”“生命價值何在”等意義追問則可能被擱置。

（二）智能勞動競爭傳導過大就業(yè)壓力

人工智能時代，勞動者要與智能體（AI Agent）進行勞動競爭。當前，人工智能大模型已經在沖擊原畫師、程序員、翻譯、文案策劃、教育培訓等職業(yè)崗位，社會上存在著對“AI失業(yè)”的擔憂、焦慮甚至恐懼情緒。學生家長在琢磨子女應該學些什么、將來選擇什么專業(yè)才能應對人工智能對就業(yè)的沖擊，而大學在調整優(yōu)化專業(yè)設置，各種新的“AI+”專業(yè)正在涌現，中小學則在持續(xù)探索、加強人工智能教育。

人工智能時代，強調勞動者的人機協作能力，既包括編程、數據分析等硬技能，更需要批判性思維、復雜問題解決等軟實力。從智能社會發(fā)展遠景看，未來的勞動者需要不斷學習新的知識，可以在人工智能輔助下迅速成為某個領域的行家或專家，在該領域工作數年，然后又需要迅速轉到新領域重新學習。隨著知識更新迭代大大加快，知識“保質期”大大縮短，學習將呈現為“急速漂流”的狀態(tài)，可以稱之為“人工智能時代的學習躍遷”。而處于比較緊張的學習躍遷狀態(tài)，可能是未來的勞動者需要持續(xù)面對的一種生活狀態(tài)。

（三）智能化知識環(huán)境出現信息冗余污染

互聯網誕生后，隨之而來的信息泛濫、信息過載備受批評。在當代知識環(huán)境中，信息生產開始出現過剩，信息（包括偽裝成“知識”的內容）給人類帶來的好處與造成的問題開始被同時關注。人工智能生成內容（AIGC）出現之后，信息和知識生產效率更上一個臺階，一方面人工智能可以輔助知識生產，另一方面人工智能可以自動無休地生成內容，加劇信息冗余。

現在，海量信息和“知識”是通過機器學習網上數據而生成，良莠不齊，總體質量不高。更嚴重的是，人工智能大模型無法完全避免“AI幻覺”問題，可能編造子虛烏有的信息和“知識”。還有人故意用人工智能技術編造謠言，混淆視聽、亂中牟利。以上這些均屬于信息污染，會惡化人類社會的知識環(huán)境。在這樣的知識環(huán)境中進行學習，需要先分辨信息和知識的質量與可靠性，尤其對于中小學生來講是極大的考驗，需要得到教師的有效指導。

（四）智能化學習活動難以處理人機關系

智能化學習活動中的人機關系尚存在界限不清、責任不明問題，想要處理好非常不容易。比如，“AI教師”并非真正的教師，學生想怎么學它就會怎么教，學生不想學或學習拖拉它也不會管。有研究表明，人工智能大模型有“情商”，會討好提問者，順著提問者心意回答問題。這對于判斷力、辯證思維能力、新技術應用能力等尚在發(fā)展中的中小學生尤其不利。再如，人工智能輔助學習提倡應用智能技術和工具提升學習效率，但如果過度使用就可能變成人工智能代替學生完成作業(yè)。學生使用人工智能應該到什么程度，誰來監(jiān)督他們的使用呢？

進一步而言，智能化學習活動難以有效處理人機關系，在于人工智能技術的本質與人類智能和生命活動的復雜性之間存在著深層張力。首先，技術邏輯與人性需求不一致，即人工智能技術主要追求效率最大化，而學習者還重視情感訴求與價值需要。其次，人機權力結構隱性失衡，即智能化學習系統(tǒng)會試圖建立相對于學習者的認知霸權，而學習者應該始終追求學習的自主性和創(chuàng)造性。

三、面向未來應對挑戰(zhàn)

必須指出，上述風險并非僅源于人工智能技術本身，還在于人工智能技術應用于教育領域的戰(zhàn)略、模式、措施和具體操作過程，因而可以在具體實踐中盡最大可能進行針對性規(guī)避，努力建構立德樹人、以人為本的人工智能教育健康生態(tài)。

（一）堅持人的全面發(fā)展教育觀

首先，確立“意義與技能并重”的人工智能教育育人理念。人工智能教育必須突破功利主義，堅持立德樹人，培養(yǎng)“完整的人”，既要強化學生駕馭人工智能技術工具的實踐技能，更要通過人文教育幫助學生構筑面向人工智能時代的精神世界。

其次，構建復合型人才培養(yǎng)體系，注重培養(yǎng)“通專融合”的跨學科人才。智能社會急需身心和諧發(fā)展、人文科技素養(yǎng)兼?zhèn)涞摹唉行腿瞬拧?。因此，在學校教育中必須加強學生心理健康教育和身體健康教育，在人工智能教育中必須強調社會責任教育，引導學生用技術服務社會、服務國家和人民。

最后，重塑家庭教育生態(tài)，筑牢“數字生存”基礎能力。人工智能時代的家庭教育要避免成為知識學習的校外場所，而聚焦基本數字技術操作能力、信息辨別與篩選能力、情緒情感能力等“數字生存”背景下的基礎能力培養(yǎng)，尤其要避免孩子陷入“AI依賴癥”。

（二）實現智能社會知識觀的轉變

人工智能時代的知識觀轉變，至少要注意以下三個方向。

一是從博聞到慎思。當學生可以隨時接入智能平臺獲取有效信息和知識，強調博聞強識的舊知識觀將徹底過時，學習任務也將轉向高階思維與創(chuàng)新能力的培養(yǎng)。同時，這要求教學方法從填鴨式灌輸轉向啟發(fā)式引導。

二是從專學到通學?？茖W與人文對立、各學科之間壁壘森嚴，一直以來廣受詬病。在人工智能時代，更需要學習者打破種種學科專業(yè)壁壘，才能在與智能體的勞動競爭中發(fā)揮人類的適應性、跨領域整合與協作等優(yōu)勢。當然，轉向通學并不是否定專業(yè)深度，而是強調在專業(yè)精研基礎上構建跨學科認知框架。

三是從體系到問題。傳統(tǒng)知識生產注重體系化，即追求完整嚴密、邏輯自洽的理論體系。在人工智能時代，用知識解決現實問題的需要超過知識真?zhèn)伪鎰e的需要。這要求教學設計以問題為導向，可以將真實世界的復雜挑戰(zhàn)作為教學情境，注重演示“從問題中來，到問題中去”的知識生成邏輯。

（三）構建敏捷長期的人工智能教育治理體系

人工智能在教育領域尤其是在基礎教育領域的應用，既要警惕盲目的技術崇拜，也要避免保守的技術抵觸，要時刻牢記人工智能用于教育領域的有限性，妥善把握教育智能化的尺度，構建敏捷且長期的人工智能教育治理體系。

首先，人工智能用于教育領域要“有所為，有所不為”，堅守技術應用的邊界與底線。比如，有的學校曾嘗試“智能校服”，對學生在校狀況進行持續(xù)性監(jiān)測，可能涉嫌侵害未成年人隱私權。再如，要正確定位“AI教師”的輔助教學功能，既可以發(fā)揮人工智能在輔助個性化學習路徑規(guī)劃、作業(yè)輔導等方面的優(yōu)勢，又要避免技術不當應用對教師專業(yè)性的消解。

其次，對智能化教育的系統(tǒng)治理，操作上要將靈活響應與長期治理結合起來。一方面，當智能化教育對象包括未成年人時，要格外注意暴露出來的問題和風險，必須堅持敏捷治理的戰(zhàn)術應對。另一方面，要鼓勵“AI+”在教育領域的大膽嘗試，從長期來看堅定地推進人工智能教育。因此，當前對智能化教育的治理不宜過急過嚴，要通過平衡敏捷與長期的關系形成長期治理戰(zhàn)略。

（四）持續(xù)提升師生人工智能素養(yǎng)

隨著人工智能與教育深度融合，提升師生人工智能素養(yǎng)已經成為教育數字化轉型的關鍵舉措。

首先，重點加強師生人工智能駕馭能力。2024年底，教育部辦公廳印發(fā)通知加強中小學人工智能教育。最近，教育部基礎教育教學指導委員會發(fā)布《中小學人工智能通識教育指南（2025年版）》和《中小學生成式人工智能使用指南（2025年版）》。中小學人工智能教育要堅持立德樹人、以人為本、激發(fā)興趣、統(tǒng)籌謀劃，注重師生人工智能素養(yǎng)的共同提升。教師要關注人工智能技術工具的更新迭代，思考如何將之運用于教育活動以及可能造成何種沖擊；學生則需要在教師和學校的引導下，學會熟練運用智能工具完成各種學習任務，在人工智能應用與創(chuàng)新過程中形成人工智能意識、智能化思維、智慧社會責任等核心素養(yǎng)。

其次，更新完善人工智能教育倫理規(guī)范。人工智能大模型在教育領域尤其是在高校中的應用，已經引起教育管理部門對學術不端行為的關注。未來，在技術應用層面，可以形成“負面清單”禁止技術濫用；在學術規(guī)范層面，可以制定人工智能輔助的倫理指南，明確人機協作邊界；在數據倫理層面，需要培養(yǎng)師生對算法偏見、隱私保護等的辯證認識。

本文系北京信息科技大學馬克思主義學院馬克思主義理論研究專項“生成式人工智能對青少年主流意識形態(tài)認同的影響研究”（項目編號：5212524005）的階段性成果

作者：李保艷 劉永謀

《人民教育》2025年第12期，原標題為《人工智能教育未來情境》，有修改

參考文獻;

[1] 劉永謀. 智能革命后的世界[M]. 重慶：重慶出版社，2025：IV.