关于AI教育，最核心的8个问题 | 附3万字报告下载-AI Express News

生成式人工智能（GenAl）正以前所未有的速度渗透至各行各业，成为带来机会涌现的认知基础设施，极有可能影响未来几十年的教育形态。目前大模型基础设施化已经出现在学习、教学、评估和管理等教与学的关键环节，并且重新定义着“人才”的内涵，教育的模式，学生的学习方式，教师的专业角色，工具的功能边界以及学校、企业与社会的整体协同关系。

近期，腾讯研究院联合北京大学国家智能社会治理（教育）特色实验基地共同举行“《人机共育，向善而为：AI时代的教育变革探索指南》报告发布暨专家研讨会”，对智能时代教育生态的重塑逻辑和价值转向展开了系统性探讨。会上发布了由北京大学国家智能社会治理（教育）特色实验基地、腾讯研究院、腾讯SSV、腾讯教育共同完成的研究报告——《人机共育，向善而为：AI时代的教育变革探索指南》。

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报告以“人机共育，向善而为”为主题，立足于时代前沿，回应八个“AI+教育”的核心议题。在报告形成过程中，项目组访谈了50余位专家，发布“AI时代的教育之问”系列公众号文章7篇，形成近10万字成果，累计阅读量5万余次。报告以兼具理论深度和应用高度的前瞻性与洞察力，探讨教育如何以协同为径，走向更有智慧、更具温度的未来。AI时代的教育变革，归根结底是一场以“协同”为核心的人机共育革命，唯有向善而为，方能共智共生。

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AI时代的“教育八问”

1.目标之问：AI时代需要培养什么样的人才？

AI时代的人才培养，需围绕“人机协同”展开。所谓协同，并非“人发指令让机器干活”，而是“人与智能系统合理分工协作”。通过与多位科技和教育界专家的对话，研究发现至少有一个普遍的共识：AI时代急需的人才，是以人类判断为中心、并能够与智能机器协同共创的复合型人才。这类人才：既能高效使用AI工具，又能在关键节点保有人类决策权与责任意识，向着“1+1>2”的协同方向努力。围绕这一目标，报告构建AI素养“5U”框架，强调以人类判断为中心，培养能与智能机器协同共创的复合型人才。

2.模式之问：AI教育模式是否需要重构？

从短期来看，课堂教学的再设计和新规则正在建立；从中长期看，教学任务分工和学习生态的重塑必将发生。AI正推动教育模式从“讲授+作业”向“对话+共创”转变，形成人机协同的新范式。当然，AI时代的教育模式重构并不意味着全盘替代。教育不应也不能成为一条由算法精准规划的轨道，而应是一个允许留白、鼓励试错、注重体验、富有温度的生成性过程。报告同时倡导兼顾无AI（No-AI）、限AI（Co-AI）和全AI（Pro）的分层任务体系，既充分利用AI的效率，又保留不可替代的“学习现场”，促进学生主动探索与独立思考。

3.学生之问：如何引导学生负责任地使用AI？

AI在为知识获取带来便利的同时，也潜藏了对青少年思维和能力发展的冲击，如元认知懒惰、“流畅即真”偏误和数字亲密依赖，可能削弱思辨能力和社会情感发展。对青少年人来说，能够合理、负责任地使用AI至关重要。因此，教育需要引导青少年学会负责任地使用，帮助学生从“要答案”转向“会提问、会核验、会反思”，通过建立清晰的外部规则与伦理边界、培养自我约束和自我管理能力，强化批判性核验与持续反思，帮助学生在AI环境中保持独立思考和道德判断的能力。

4.教师之问：教师的价值如何面向AI守正与焕新？

AI不会完全取代教师，但必然推动教师角色的深度转型。AI能够高效承担信息整合、初步反馈和事务性工作，而目标设定、价值裁量、情感联结、情境判断和文化传递，则是教师必须“守正”的核心职责。教师的职责从执行性劳动转向创造性引导，也由此延伸出了教师的四个新角色——导演、教练、裁判与守门员，在教学设计、学习引导、评价把关与伦理守护中展现不可替代性。

真正的转型关键，不是要“让位”，而在于“转位”。教师应始终追问“为什么教”，引导学生思考“为什么学”。在AI时代，“教书”中的标准化知识传授可以更多交由技术完成，而“育人”所依赖的价值引导、人格塑造和人文关怀，仍在教师，也只能在教师。

5.工具之问：怎样才算好的“AI+教育”工具？

总体来看，好的“AI+教育”工具应回归教育本质，既服务教学、提升学习成效，又能激发学生主动探究与高阶思维，同时关注成长型发展、跨学科融合，并保证安全和隐私。

一方面，判断一款教育工具的关键不在于“功能越多越好”，而在于它能否真正服务教学、提升学习成效。基于教育领域研究成果和一线实践经验总结，好的AI教育工具应符合五项通用设计策略：

目标明确，场景驱动。工具应与课程目标和教学场景紧密对齐，贯通课前、课中和课后环节。它能够聚焦认知、技能与情感发展，提高教学效率和学习成效。
任务拆解与协同，发挥微工具的组合智慧。复杂的教学任务应被拆解为微工具，通过AI串联形成协同闭环。这可以保证每个环节专业高效，并覆盖完整教学流程。
“双轨引导”激活思考与输出，助力知识内化。AI在教学中应扮演认知伙伴的角色，既不替代教师的教学主导，也不弱化学生的主动探索，而是通过“引导思考”和“激活输出”的双轨设计，实现知识内化。
低门槛、宽路径、高上限。低门槛要求工具应具有包容性和易用性；宽路径要求工具能支持多样化学习偏好；高上限的工具则支持教师自定义和跨学科教学。
安全性与隐私保护。工具必须保障师生数据安全，并需要警惕工具对学生心理的隐形影响，避免过度依赖或教育焦虑。安全和隐私是教育AI应用必须坚守的底线。

腾讯教育智能体平台：一站式“学·用·创·赛”平台

支持师生自主设计专属Agent，作为学伴或助手融入教学、科研与管理全流程，集成AI课程与实训工具，构建“学·创·用·赛”闭环：学生可在Agent辅助下学习AI知识，在实训中开发AI应用，并通过智能体持续优化学习过程。

另一方面，当前不少AI教育工具紧贴应试需求，功能围绕提分、备考和解题展开，呈现强烈的应试导向。针对上述局限，未来的“AI+教育”工具应在支持学生主动探索，激发好奇心；强调启发式交互，培养高阶思维；实现跨学科融合和情境化学习；倡导成长型思维，关注个性化成长四方面协同发力，充分发挥AI优势，突破应试教育的藩篱。

6.学校之问：AI是否会推动未来学校大变样？

学校的变革沿着“课堂增能型”“校级统筹型”“体系推进型”三种路径向纵深发展。

在这种变革下，学校基本制度将由稳态框架转向更具动态的系统：班级制从固定班级转向能力走班，以“群组+导师制”重组学习结构；学科制从分科教学转向主题探究，以真实问题为核心重建知识关联；课时制从时间标准化转向节奏弹性化，通过“学习节段+成长里程碑”模式兼顾效率与深度；评价制则从结果评价转向过程证据，基于多模态数据形成可追溯的能力档案。

随着AI的深度介入，通过战略（Strategy）、标准（Standards）、教师（Staff）、学生（Students）、系统（Systems）、空间（Spaces）、护栏（Safeguards）这“7S”要素体系的协同，一种以智能系统为基础、以学习者为中心的“AI原生学校”新形态正逐步成为可能。

7.企业之问：企业如何在AI浪潮中“用好人”？

AI的快速渗透正在拉大教育与就业之间新的“断层”，为化解这种结构性脱节，必须重构教育与企业之间的联动机制，将人才培养从简单的知识传授转向以能力和作品为本的“共育共训”体系。

企业端要从“使用者”向“共育者”升级。企业应将人才培养视为战略性长期投资，通过开放真实项目促进学生转化为可上手的生产力。例如，谷歌、微软与英伟达等企业，正通过将岗位需求拆解为可衡量的能力模块，开展长周期学徒制（Apprenticeship）以及建立标准化实训体系等方式，缩短从课堂到岗位的距离，提升人才就业的“即战力”。

学校端需深化校企合作，重构教学模式。学校应打造“AI+X”复合人才培养模式，鼓励多学科交叉融合。教学方式应以翻转课堂为基础、真实项目为主线，产出以可验证的代码、模型或产品原型为核心。通过引入“双师体系”及行业访问研究员机制，利用行业联盟（IAP）保持教学内容与产业前沿的同步，并融入分层资助的终身学习生态。

政策端应构建生态化的协同育人体系。政策应围绕“激励可参与、标准可对接、公共能力可共享”三大支柱发力。通过财政补贴（如新加坡SkillsFuture模式）激励企业投入，推动建立共识性的数字能力框架（如欧盟DigComp）实现校企认证互认。同时，通过建立国家级AI教育公共算力平台和“AI工厂”，为科研与人才培养提供普惠的基础设施支持。

8.社会之问：如何共建更加普惠包容的教育生态？

建设普惠公平的教育生态是全球共识。AI时代，技术能够助推教育公平以构建更加包容和普惠的教育生态。

首先，AI正推动教育实现从“硬普惠”走向“软普惠”。AI的低成本和可扩展性能够保证在硬件条件有限的地区，轻量化模型可以本地部署以提供基本学习支持。同时，AI使教育内容可以被高效地生成和本地化，适配不同地区的教育发展模式，并通过个性化学习支持精准对接学生的需求，实现教育体验和成果的均等。

“国家智慧教育公共服务平台2.0 智能版”AI试验场

其次，AI能够作为教师群体的“能力放大器”，缩小区域间的教学质量差距。AI可以将名师经验转化为可复制的工具链，并辅助偏远地区的教师可以快速获取优质资源并提高备课效率。例如，腾讯“企鹅教师助手”能自动拆解课标并生成精美课件，并能根据学生差异定制教学任务。这种方式不仅缓解了师资短缺，更让偏远地区教师获得持续的专业支持，推动教育质量在更大范围内的均衡化。

最后，AI个性化辅导正在推动学习成效分布实现整体“右移”。AI能通过动态分析学生的学习轨迹，为后进生提供即时反馈和细致讲解，为优等生提供挑战性任务。这种精准的分层次支持使得教育结果随着群体平均水平的提升整体向右移动，让教育公平从“机会均等”迈向“效果均等”。而AI的支持让原本依赖家庭经济条件的“一对一辅导”转变为公共资源，让教育公平从知识的普及拓展到能力的均衡发展。

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