作為人工智能的重要突破，生成式人工智能的迅猛發(fā)展正在對人類社會演進產(chǎn)生深遠影響。就教育領域而言，生成式人工智能不僅驅(qū)動教育技術的迭代升級，更為教育的系統(tǒng)性變革提供了契機。2023年，聯(lián)合國教科文組織在以生成式人工智能為議題召開全球教育部長會議后，該組織教育助理總干事斯蒂芬妮亞·賈尼尼（Stefania Giannini）發(fā)表文章《生成式人工智能與教育的未來》，深入分析了生成式人工智能對教育的顛覆性影響。我國于2024年發(fā)布《關于加強中小學人工智能教育的通知》，明確了中小學人工智能教育普及的目標，并于2025年將“促進人工智能助力教育變革”納入《教育強國建設規(guī)劃綱要（2024-2035年）》。國內(nèi)外的高度關注預示著生成式人工智能將引發(fā)教育變革實踐的重要轉(zhuǎn)向，并將重構教育變革的實踐邏輯與發(fā)展路徑。
一、實踐范式的突破：從單向賦能到融合共生
以DeepSeek為代表的生成式人工智能的崛起不僅改變了技術范式和應用模式，還深刻影響了技術哲學的底層邏輯。從技術范式上看，生成式人工智能實現(xiàn)了從規(guī)則驅(qū)動到智能生成的范式轉(zhuǎn)換，使技術不再局限于執(zhí)行特定場景與規(guī)則下的專項任務，而是具備了內(nèi)容實時生成的能力。從技術應用模式上看，生成式人工智能通過對海量數(shù)據(jù)的深度學習和模式識別，已經(jīng)實現(xiàn)從工具性技術到創(chuàng)造性生產(chǎn)力的轉(zhuǎn)變，拓展了人工智能的應用場景，重新定義了技術能力的邊界。從技術哲學上看，生成式人工智能的出現(xiàn)使得技術開始形成類主體認知，促使人類重新思考技術與人之間的相互關系，是人類認知與實踐方式的重要轉(zhuǎn)折?；诖?，生成式人工智能將促使教育變革的實踐范式產(chǎn)生如下突破。
首先，生成式人工智能將改變技術在教育活動中的角色地位，推動教育活動從“人際互動”向“人機共育”轉(zhuǎn)變。在傳統(tǒng)教育活動中，教師與學生通過直接對話、知識傳遞和情感交流構建起教育活動的核心關系。隨著技術迭代，技術逐步滲透到多種教學場景中，以輔助性角色優(yōu)化知識呈現(xiàn)方式、拓展教學時空邊界，但并未打破師生人際互動的基本框架。而生成式人工智能的出現(xiàn)則顛覆了這種既定格局，使技術不再局限于信息傳遞的中介角色，而是進化為具有一定認知協(xié)同能力的教育活動主體之一。
其次，教育變革的實踐內(nèi)涵將從技術單向賦能轉(zhuǎn)變?yōu)榧夹g與教育的融合共生。在技術介入教育的早期階段，電影、廣播、電視等技術載體通過單向信息傳播，將標準化知識大規(guī)模輸送給學習者。這種技術賦能的本質(zhì)是借助技術能力突破物理課堂的承載邊界?；ヂ?lián)網(wǎng)時代的跨時空共享打開了教育變革實踐的新維度，但在線資源的共享仍未超越技術作為傳輸通道的輔助工具屬性。當數(shù)字技術進入教育領域時，教育變革開始走向虛實交融的立體化實踐。利用數(shù)字技術構建的“數(shù)字孿生空間”雖強化了教育應用場景的豐富性，卻依然維持著技術改善教育的單向賦能關系。而生成式人工智能的突破性發(fā)展將徹底重構教育變革的實踐內(nèi)涵。它通過與各類教育技術的相互融合滲透和自身的“智能”，將極大促進人與技術的協(xié)同合作。此外，生成式人工智能能夠通過與人的互動不斷實現(xiàn)自我更新和提升，促進人與技術之間的良性循環(huán)，使得教育主體與技術之間相互塑造、共同成長。
二、實踐要素的嬗變：從外因驅(qū)動到激活內(nèi)在
在生成式人工智能的助推下，教育變革中的基礎環(huán)境、師生素養(yǎng)、技術支撐、教育內(nèi)容等關鍵要素將更加注重激活其內(nèi)驅(qū)價值，從而實現(xiàn)教育變革實踐從機械性向生命性的躍遷。
1.環(huán)境要素嬗變：從硬件建設到智能聯(lián)結
在信息化時代，學校教育主要通過提供網(wǎng)絡設備、服務器、計算機、電子白板等硬件設施實現(xiàn)教學內(nèi)容的電子化傳遞，此時的基礎環(huán)境以各類設備堆砌的“鋼筋鐵骨”為主。進入數(shù)字化時代，學校層面的基礎環(huán)境建設進入“云+端”架構的軟硬結合時期。盡管此時學校還需要部署相應的數(shù)字終端設備來開展教育教學，但網(wǎng)絡中心、數(shù)據(jù)中心、資源平臺、數(shù)字基座等“重基建”已經(jīng)開始在區(qū)域?qū)用婕胁渴?，學校主要依托由“數(shù)字基座+豐富的場景化應用”所構建的“數(shù)字空間”來開展教育教學活動。而生成式人工智能的出現(xiàn)將推動大語言模型與物聯(lián)網(wǎng)技術深度融合，可以進一步在“數(shù)字空間”基礎上聯(lián)結各類教育軟硬件技術形成協(xié)同工作網(wǎng)絡，并據(jù)此實時分析學生認知軌跡，動態(tài)生成教學內(nèi)容，以及跨校整合調(diào)用教學資源等，使學校真正獲得立體化、沉浸式智能物聯(lián)環(huán)境，推動學校的基礎環(huán)境建設進入智能聯(lián)結階段，形成“人-技-物”的大融合。
2.素養(yǎng)要素嬗變：從認知輸入到個性培育
傳統(tǒng)的學校教育主要依賴集中培訓和專門課程提升師生的技術素養(yǎng)，這種方式在信息化早期效果顯著，但逐漸面臨諸多問題。首先是方法單一且缺乏針對性，難以滿足師生多樣化的學習起點和能力需求；其次是理論與實踐脫節(jié)，師生所學的有些知識難以有效應用于實際教學。此外，面對全國超過1800萬的教師和2.9億的學生，推動技術素養(yǎng)個性化培育成本過高。而生成式人工智能的興起將為解決上述問題開辟新路徑。一方面，生成式人工智能強大的自然語言處理能力能夠快速破除技術應用障礙，借助它開展對話式學習可以降低師生的心理壓力，縮短學習周期；另一方面，將生成式人工智能融入培訓和教學，借助其數(shù)據(jù)處理和內(nèi)容生成能力可以提升師生的學習效率。例如：它可以在培訓中為教師提供個性化建議和練習，在教學中創(chuàng)造虛擬實驗場景幫助學生理解抽象知識。這種變革將極大推動師生技術素養(yǎng)提升模式從傳統(tǒng)的認知輸入向個性化培育轉(zhuǎn)變。
3.技術要素嬗變：從數(shù)據(jù)驅(qū)動到數(shù)智驅(qū)動
數(shù)字技術支持下的教育變革以數(shù)據(jù)驅(qū)動為核心特征，即教師通過采集學生課堂互動、作業(yè)完成情況及學業(yè)評估數(shù)據(jù)等多維度信息，精準定位學生知識掌握盲區(qū)，進而動態(tài)調(diào)整教學方案。政府或?qū)W校則依托數(shù)據(jù)分析平臺評估教學成效，優(yōu)化師資配置與教育資源分配，顯著提升教育決策的科學性。但數(shù)據(jù)驅(qū)動當前仍存在一些應用局限。首先，不同技術平臺的教育數(shù)據(jù)采集“各自為政”，影響了數(shù)據(jù)的統(tǒng)一性、兼容性與流通性。其次，數(shù)據(jù)分析模型往往依賴預設框架，無法實現(xiàn)對動態(tài)數(shù)據(jù)的靈活分析。最后，數(shù)據(jù)挖掘分析需要專業(yè)人才的支持，無形中抬高了數(shù)據(jù)價值挖掘的門檻。這些限制使得當前教育活動尚無法充分激活教育數(shù)據(jù)要素的深層價值。而生成式人工智能理論上能夠通過跨技術平臺的嵌入促進教育數(shù)據(jù)采集入口的統(tǒng)合，助力提升多源教育數(shù)據(jù)的采集效能，并在智能化評價技術支持下實現(xiàn)各類數(shù)據(jù)的深度融合與動態(tài)解析，從而為教學實施、管理優(yōu)化及教育決策提供系統(tǒng)性智能支持，全面強化教育變革的內(nèi)在智能驅(qū)動力。
4.內(nèi)容要素嬗變：從靜態(tài)模板到動態(tài)適配
伴隨生成式人工智能的迅猛發(fā)展，教育內(nèi)容的演進方向或?qū)⒊尸F(xiàn)為生成式人工智能構建的動態(tài)知識網(wǎng)絡體系。相較于傳統(tǒng)數(shù)字資源難以進行二次開發(fā)的靜態(tài)模板特性，生成式人工智能支持下的教育內(nèi)容展現(xiàn)出較強的動態(tài)生成能力，可以為教育教學活動提供動態(tài)適配，如通過多模態(tài)生成技術實現(xiàn)課程知識與學生認知特征的適配性重組，基于算法模型生成符合學生個體學習特點的數(shù)學公式的動態(tài)題庫等。這種動態(tài)適配不僅提升了學生的學習體驗，還促進了知識內(nèi)化，使教育內(nèi)容更貼合學生的個性化需求，實現(xiàn)教育內(nèi)容從靜態(tài)獲得到動態(tài)適配的轉(zhuǎn)變，進一步推動教育模式的創(chuàng)新與升級。
三、實踐路徑的重構：從形態(tài)重構到生態(tài)重塑
生成式人工智能作為具有顛覆性意義的技術，將深刻改變教育變革的實踐路徑，推動教育變革從教育模式的形態(tài)重構向生態(tài)體系的重塑轉(zhuǎn)變。
1.環(huán)境生態(tài)重塑：從跨時空到全面無邊界
網(wǎng)絡技術的應用使教育突破了時空限制，實現(xiàn)知識信息同步或異步快速傳遞，搭建起跨時空的學習環(huán)境。但從技術在教育中應用的實踐路徑來看，跨時空學習環(huán)境的構建仍然隱藏著無形的界限，各類應用軟件因來源、技術標準、教育功能各異且數(shù)據(jù)不通，致使新技術支撐的學習環(huán)境面臨技術應用的實質(zhì)性割裂。在數(shù)字化轉(zhuǎn)型進程中，一些地區(qū)的政府和學校通過制定技術標準、構建數(shù)字基座，實現(xiàn)了不同技術應用場景的貫通與數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)。然而，數(shù)字基座雖然從底層實現(xiàn)了不同應用間的數(shù)據(jù)匯集，但大量匯聚而來的數(shù)據(jù)質(zhì)量因不同技術平臺采集方式不同而參差不齊，且不同來源數(shù)據(jù)的跨平臺調(diào)用也較為困難，使得技術邊界阻隔下的學習環(huán)境碎片化問題仍未得到徹底破解。而應用生成式人工智能則可以充分發(fā)揮其跨平臺、跨場景、多模態(tài)交互等優(yōu)勢，側(cè)重將不同技術應用場景的使用體驗進行有效整合，有利于推動多源異構數(shù)據(jù)的統(tǒng)一采集與流通，為真正突破技術應用間的“隔閡”提供有力支持。基于此，教育領域?qū)⒂型麡嫿ㄆ鹬R信息的跨時空共享與各類技術跨邊界融合的全面無邊界學習環(huán)境體系。
2.應用生態(tài)重塑：從預設搭建到需求生成
在數(shù)字化時代，學校應用數(shù)字技術時通常采用人為預設的方式搭建應用場景，并遵循如下工作邏輯。首先是需求識別，即使用者或技術開發(fā)者依據(jù)經(jīng)驗或?qū)嵉卣{(diào)研，分析并預判教育教學活動中技術應用的具體需求；其次是使用者或技術開發(fā)者根據(jù)需求預判構造應用場景，而后選擇合適的技術工具進行搭建；最后是根據(jù)技術應用反饋對應用場景進行優(yōu)化調(diào)整。預設應用場景的優(yōu)勢在于能夠貼合當時的教育需求，避免技術不適用，但由于所搭建的場景是在使用者或技術開發(fā)者當時的認知下設定的，其動態(tài)調(diào)整性和自主創(chuàng)新性會受到一定制約。而借助生成式人工智能，一方面能通過它與教育活動中各類主體間的高質(zhì)量互動與多模態(tài)內(nèi)容生成，創(chuàng)生多種人為預設之外的場景需求。另一方面，一些一線教育工作者可以直接嘗試利用生成式人工智能強大的編程能力幫助自己按需設計新的場景，或在生成式人工智能的協(xié)助下制定所需應用場景的技術構想，再與技術開發(fā)方合作實現(xiàn)新場景開發(fā)，從而推動形成“人人可參與、人人可創(chuàng)設”的教育應用場景生態(tài)體系。
3.資源生態(tài)重塑：從數(shù)字化到圖譜化
實現(xiàn)教育內(nèi)容數(shù)字化是當前學校教育變革實踐中的一項重要內(nèi)容。應當說，教育內(nèi)容數(shù)字化不僅為優(yōu)質(zhì)教育內(nèi)容的共享提供了有力支持，也為學習者按需學習和教師按需使用提供了極大便利。然而，數(shù)字化雖改變了教育內(nèi)容的呈現(xiàn)形式，卻未能觸及教育內(nèi)容變革的本質(zhì)。各類資源間的內(nèi)在知識邏輯依然保持靜態(tài)孤立，無法依據(jù)人的思維鏈條構建動態(tài)的知識網(wǎng)絡與路徑，因此難以真正滿足學生的個性化學習需求。而知識圖譜作為一種結構化的知識組織與表達方式，與生成式人工智能進行互補性結合后，能夠?qū)⒃痉稚⒐铝⒌慕逃Y源背后的知識節(jié)點聯(lián)結成一個有機網(wǎng)絡，并在交互過程中幫助生成式人工智能訓練并提升其推理能力以及內(nèi)容生成的準確性。另一方面，生成式人工智能也可以結合知識圖譜為學生精準提供符合其需要的個性化學習路徑，從而為學生提供強大的學習動能。
4.教學生態(tài)重塑：從線性傳遞到多元共生
學校教學生態(tài)的重塑主要涉及教學方式與教學關系的系統(tǒng)性重構。首先，在教學方式上，傳統(tǒng)教育以師生間單向、線性的知識技能傳遞為核心，數(shù)字技術的介入雖提升了知識技能傳授的效率和精準性，卻仍未突破單一知識技能本位的框架。應用生成式人工智能則將推動教學方式向“基礎能力訓練+高階思維能力培育”轉(zhuǎn)變，即將知識技能學習作為基礎能力進行有針對性的高效訓練，在此基礎上利用生成式人工智能的技術優(yōu)勢，著力開展問題提出與探究、批判反思與創(chuàng)新實踐等活動，以此培養(yǎng)人的深層次思考能力，最終實現(xiàn)人的“基礎+高階”能力全面發(fā)展。其次，在教學關系上，傳統(tǒng)教學的線性互動模式（教師→學生或教師→學生群）將逐漸被多主體協(xié)同網(wǎng)絡所取代。生成式人工智能憑借類人化智能特征，既可作為教師的“智能替身”直接開展教學，或以“智能同儕”身份參與教學設計迭代，又能以“智能學伴”身份為學生提供個性化認知支架，更能通過跨平臺嵌入構建起技術的共生關系。這種轉(zhuǎn)變使得教師、學生、技術三者間形成動態(tài)相嵌的成長共同體。在上述變化中，各類高質(zhì)量教學數(shù)據(jù)的流通與融合分析，又將進一步反哺生成式人工智能及其所嵌入的技術平臺的智能升級，從而形成以人的能力全面發(fā)展為導向、多元主體共育共生的新型教學生態(tài)體系。
5.評價生態(tài)重塑：從單一化到多模態(tài)
在教育數(shù)字化變革中，人們希望通過教育評價數(shù)字化轉(zhuǎn)型重塑教育評價體系，推動業(yè)務流程重組，實現(xiàn)手段多樣、維度全面、結果科學、反饋精準的評價目標。而在具體實踐過程中，數(shù)字技術盡管推動學校教育評價形式發(fā)生了一些變化，如實行數(shù)字化考試、電子閱卷、建立數(shù)字化成長檔案袋等，但仍未擺脫傳統(tǒng)單一化、標準化的教育評價方式，使得傳統(tǒng)教育評價長期以來存在的問題并未得到根本解決。究其原因，現(xiàn)有的技術手段雖然在一定程度上可以實現(xiàn)對教育過程性數(shù)據(jù)的采集，甚至是通過各種終端感知設備對師生進行伴隨式采集，但因技術介入感較為明顯，直接影響了教育過程中全流程、多模態(tài)、高質(zhì)量數(shù)據(jù)采集的真實性。而生成式人工智能的應用將成為突破這一難題的關鍵因素。它可以讓師生在與嵌入生成式人工智能的各類技術的高體驗性互動過程中，“無感”留下各種教育情境下不同維度的真實交互數(shù)據(jù)，后期通過跨平臺的數(shù)據(jù)存儲、融合與多維分析技術支持，就能夠繪制出具有多模態(tài)特性的師生綜合“畫像”，從而推動教育評價智能化體系的建立。
四、實踐治理的升級：從分散化到有組織
隨著全球教育變革的不斷深化，系統(tǒng)性地建構起真正面向每個人成長的全新數(shù)字教育生態(tài)，已納入數(shù)字教育發(fā)展領先國家的戰(zhàn)略構想之中。[1]這標志著教育變革將進入一個更為全面和深刻的體系化發(fā)展階段，同時要求治理方式從過去的分散化轉(zhuǎn)向更具整體性的有組織治理。特別是在生成式人工智能的推動下，教育變革實踐伴隨著更多新的風險和挑戰(zhàn)，必須“要加強人工智能發(fā)展的潛在風險研判和防范”，[2]通過更加有組織的治理手段，確保教育變革的可持續(xù)發(fā)展。
1.有組織規(guī)劃：多維度、多層次的系統(tǒng)規(guī)劃
有組織規(guī)劃是教育變革治理升級的首要環(huán)節(jié)。在早期的教育信息化發(fā)展時期，盡管有政府層面的相關規(guī)劃，但在具體實踐中，學校對技術的應用具有較大的話語權。由于學校對技術發(fā)展的認知水平有限，其對技術應用的規(guī)劃設計往往局限于自身的教育環(huán)境。隨著技術應用規(guī)模的不斷擴大，以學校為主的應用規(guī)劃顯然過于零散，發(fā)揮不出技術集成與共享的優(yōu)勢，于是技術應用的規(guī)劃設計重心上移成為一種趨勢，形成了國家戰(zhàn)略規(guī)劃、區(qū)域行動規(guī)劃和學校應用規(guī)劃為主的規(guī)劃格局。而生成式人工智能因其需要強大的算力、算法和數(shù)據(jù)來支撐，且在教育應用過程中，智能生成內(nèi)容的準確性、人技協(xié)同的有效性以及教育倫理的適應性等方面均面臨諸多不確定性和復雜性，使得國家、區(qū)域和學校在使用生成式人工智能推動教育變革時，必須統(tǒng)籌考慮人、技術、文化等多重要素轉(zhuǎn)變的組織協(xié)調(diào)，優(yōu)化戰(zhàn)略方向與價值主張，才能制定出具有多維度、多層次的系統(tǒng)性規(guī)劃。
2.有組織建設：資源聚合下的集中建設
有組織建設是實現(xiàn)教育變革治理升級的關鍵步驟。在技術快速發(fā)展的今天，教育變革離不開大量的技術投入與基礎建設。無論是信息化建設還是數(shù)字化新基建，學校、區(qū)域乃至國家層面均需投入大量資源用于基礎環(huán)境和軟件平臺的建設。短時間內(nèi)，這些建設為技術在教育中的規(guī)?；瘧锰峁┝擞辛χ危苍斐闪舜罅康闹貜屯度?，并造成后續(xù)技術維護成本較高。盡管生成式人工智能在推動教育變革中具有關鍵作用，但其高昂的建設成本亦不容忽視。相關調(diào)查顯示，目前全球只有中、美、法等少數(shù)國家研發(fā)出了自主大模型，絕大部分國家根本無力實現(xiàn)自主開發(fā)。因此，以學校乃至區(qū)域政府為主體進行生成式人工智能相關建設不僅難以實現(xiàn)，還會造成更大的資源浪費。要實現(xiàn)生成式人工智能的規(guī)?；瘧?，需要依據(jù)不同層級規(guī)劃，整合調(diào)動政府、企業(yè)、學校及社會各界的資源，有序推動技術研發(fā)與應用，從而降低技術的整體應用成本。
3.有組織引導：多方協(xié)同的全面引導
有組織引導是保障教育變革有序推進的重要手段。在教育信息化、數(shù)字化轉(zhuǎn)型中，教師的引導是保證技術合理有效應用最關鍵的因素。因而，做好教師數(shù)字素養(yǎng)培育可以有效提升其在教學中的技術引導力，從而提高應用效果。而生成式人工智能因其具有遠超數(shù)字技術的“智能”，因此在使用過程中會潛藏更多負面風險，包括因?qū)ζ溥^度依賴而引發(fā)的學習失能、由于技術替代引發(fā)的教育誠信危機，以及技術“幻覺”導致的虛假信息獲取等。面對這些由復雜技術引發(fā)的負面問題，單憑教師的力量難以應對。因此，需要政府、科研機構、學校及科技企業(yè)等多方協(xié)同，依據(jù)技術邏輯明確使用界限，制定各級應用指南，并在實踐中全程指導師生，同時定期收集反饋，及時調(diào)整優(yōu)化技術應用策略。
4.有組織管控：全流程的多重風險防控
有組織管控是防范教育變革風險的關鍵保障。在教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型中，針對技術成癮、技術濫用等風險，一般采用設置技術管控模塊、制定相應制度或指南、學校與家庭聯(lián)合加強管控與心理疏導等方式應對。而生成式人工智能因其具有一定的自主內(nèi)容生成能力，較之非智能化技術應用，更容易產(chǎn)生意想不到的技術成癮、算法偏見或倫理安全等問題，僅靠原有的方法難以確保其被安全合理地使用。因此，在教育領域應用生成式人工智能，需構建起由技術倫理審查、算法透明度監(jiān)管和數(shù)據(jù)安全防護組成的三級管控體系，以確保其基本的安全性。同時，還需要實時監(jiān)控數(shù)據(jù)流，動態(tài)評估風險系數(shù)，構建技術應用預警機制，形成“監(jiān)測-研判-處置-復盤”的閉環(huán)流程；組建起跨領域應急響應團隊，制定風險防控預案；開發(fā)涵蓋人工智能倫理、數(shù)據(jù)隱私、技術依賴風險等內(nèi)容的模塊化課程，通過常態(tài)化培訓提升師生的風險應對能力。
總之，生成式人工智能與教育融合發(fā)展將帶來巨大的變革潛能，并系統(tǒng)性重構教育變革的實踐邏輯。未來，隨著生成式人工智能在教育中的不斷普及與深入應用，教育變革實踐必將產(chǎn)生更多新的變化與挑戰(zhàn)，需要我們兼顧創(chuàng)新與安全，不斷探索與適應，以實現(xiàn)教育高質(zhì)量發(fā)展的長遠目標。
來源 |《中小學管理》2025年第4期
作者 | 祝新宇（中國教育科學研究院）