雙周政策分析簡報（第三十期）丨貫徹落實《“人工智能+教育”行動計劃》

近日，教育部等五部門聯合印發《“人工智能+教育”行動計劃》，提出推動人工智能人才培養與素養提升、促進人工智能與教育深度廣泛融合、建強“人工智能+教育”基礎環境、優化“人工智能+教育”發展生態4項重點任務。為新時代“人工智能+教育”發展指明了方向、提供了遵循。當前，人工智能正在深刻重塑教育形態，助力教育系統變革。學校和社會面臨嚴重的倫理問題，亟須建立教育智能產品準入機制，堅持場景驅動原則；從社會發展角度來講，人工智能深刻改變了社會對人才能力的期望、人才需求及知識權利結構；從教育本身來看，人工智能已超越一維知識。推進人工智能教育不能只停留在發文層面，關鍵在于政府轉變觀念、務實落地執行；要高度重視中小學生對AI的濫用問題，建立完善的人工智能治理體系；大力推進人工智能賦能教育教學，充分發揮智能學伴和教伴的應用價值；建立AI for Science相關制度，開展跨學科教育人工智能實驗研究。總之，AI技術應用尚不成熟，我們應多維審視人工智能教育潛藏的各類風險。

由中國人民大學國家發展與戰略研究院（國家高端智庫）主辦，中國人民大學教育學院、中國人民大學教育學刊編輯部承辦的《貫徹落實人工智能+教育行動計劃》政策研討會，圍繞人工智能（AI）帶來的教育變革、賦能教育教學和科研、跨學科人工智能實驗研究、AI濫用與治理政策建議等展開交流，旨在為相關政策落地見效貢獻智慧與力量。

一、人工智能助力教育系統變革，需關注農村地區

北京師范大學智慧學習研究院聯席院長、聯合國教科文組織人工智能與教育教席主持人、教育部長江學者特聘教授黃榮懷聚焦人工智能助力教育系統變革的相關問題，強調需關注農村地區發展現狀。第一，人工智能助力教育系統變革，堅持價值對齊原則、重點關注農村地區和山區教育發展，正視教育“不可能三角”問題。可以將人工智能教育或“人工智能+教育”理解為與系統變革相關的某種道或數，屬于實踐操作層面，涵蓋學習內容、人工智能工具應用乃至整個教育系統。推進教育系統變革需關注以下三點：一是價值對齊原則。從數和道的角度來說，當前人工智能進課堂仍面臨諸多挑戰，需要厘清AI應用是停留在知識學習還是能力培育的問題。在自閉癥、身心障礙等特殊教育領域，人工智能已展現出顯著的幫扶成效。二是回歸農村地區和山區教育的價值點，助力優質教育資源的均衡發展。人工智能賦能鄉村教育的價值如何落地、價值點如何定位，是需要學校深入研究的重要課題。三是正視“高質量、個性化、大規模”教育的“不可能三角”問題，破除三者無法兼顧的片面認知。第二，學校和社會面臨嚴重的倫理問題，亟須建立教育智能產品準入機制。當前，校內體制化教育與校外廣義AI教育存在明顯差異，倫理安全層面的意識性難題較為突出。例如，部分大模型被人為惡意投喂，極易造成整體數據質量隱患。聯合國教科文組織將證據與數據作為數字化轉型的首要支柱。為此，必須把人工智能納入數據與證據范疇，只有依托高質量的數據，才能支撐優質的人工智能產品進入教育領域。教育智能產品投入應用前需要經過專業論證，并建立健全規范的準入機制。然而，目前教育領域尚未建立起類似醫療領域的三級審核機制，需關注校內外人工智能教育倫理標準的一致性問題。第三，人工智能賦能教育發展需堅持場景驅動原則。當前，人工智能教育典型應用場景主要包括教師備課、課件制作、視頻教學、作業布置與學業評價等。對學生而言，課堂討論類應用只適配于大學，而中學階段并不適用。如何定義教育人工智能應用場景、如何有效驅動，是亟待厘清的重要問題。場景驅動要建立耦合機制，需與學校改革、教育變革之間形成內在關聯，并回歸教育本質。僅關注動態與機制遠遠不夠，應用場景需要系統設計、持續完善、迭代優化、長效驅動。

二、人工智能帶來教育深層次變革，政府部門實際行動是關鍵

中國教育發展戰略學會副會長、人才發展專委會理事長、教育部科技發展中心原主任李志民從社會發展和教育本體的角度分析了人工智能對教育的深層影響，并強調政策落地的核心在于政府行動、政策推進實施。第一，從社會發展角度來看，人工智能深刻改變了社會對人才能力的期望、人才需求及知識的權利結構，倒逼教育體系必須實現轉型。其一，重塑人才能力需求。單純傳授已有知識的教育模式已無價值，教師應轉變育人定位，不再限制學生使用AI，轉而聚焦AI無法替代的能力培養，避免機械灌輸式教學消解學生的學習興趣。其二，改變知識權利結構。互聯網實現了知識獲取渠道的多元化，學校與教師不再是傳播知識的唯一載體。其三，變革知識傳播邏輯。底層信息技術推動各行業迭代升級，變革范圍不再局限于新工科，歷史、土木等各類學科均需依托數據庫、算法等技術升級。綜上，信息傳播邏輯的變革，持續沖擊著依托信息不對稱的傳統行業，教育領域若不能順應發展趨勢，終將被社會淘汰。第二，從教育本身來看，信息傳播邏輯的變革必然重塑教育發展規律，而教育本質是廣義的信息傳播。當前，人工智能已全面超越一維碎片化知識點記憶的學習模式，未來有望突破知識點關聯的二維知識面局限；但AI短期內仍依賴人類知識積累，難以趕超依托底層邏輯與體系架構的三維知識體系，更無法企及基于頓悟、聯想、跨界創造的四維知識。傳統教育固守一維知識點教學的模式已失去優勢，亟須轉向二、三維知識素養培育，這要求教育實現全方位深刻轉型，現階段，教育深刻轉型的關鍵在于教師是否具備相應認知理念與教學能力。第三，政府部門需要將政策落實到實際行動層面。推進人工智能教育賦能發展，不能只停留在政策發文層面，關鍵在于政府轉變發展觀念、務實推進落地執行。當前，高校仍受唯論文等陳舊評價機制的束縛，高校智慧教育平臺的優質課程資源利用率偏低。對此，建議改革評價導向，完善激勵機制，對修完平臺課程并通過考核的學生頒發相應證書，有效盤活優質線上教育資源，真正把政策落到實處。

三、高度重視中小學生對AI的濫用問題，建立完善的人工智能治理體系

中國教育在線總編陳志文充分肯定了《“人工智能+教育”行動計劃》的重要價值，并對AI的濫用問題提出了五條建議。第一，高度重視中小學生的AI濫用問題，適度限制中小學課堂的人工智能使用場景。趨利避害的本能讓學生容易把作業任務外包給AI工具、敷衍應付學業。中小學生自律意識和學習習慣尚未成型，更難理性、規范地使用AI工具。若學生形成依賴AI的不良習慣，會弱化其獨立思考能力、邏輯思維能力，進而危害人才培養。第二，重視和強化傳統的考試方式，保證閉卷考試與面試占比合理。在人工智能時代下，學習方式、教育場景、評價體系亟須迭代升級，但傳統閉卷考試、現場面試的考核方式需要堅持。其核心價值在于倒逼學生夯實基礎知識、核心概念與基本能力。要持續強化面對面、現場化、過程化的考核評價模式，杜絕學生依賴AI抄作業，檢驗真實學習成效。第三，重視立德樹人與意識形態工作面臨的復雜挑戰，加強對大模型的鑒別與測評。當前，各類人工智能大模型存在顯性的意識形態偏差和隱性的固有知識體系的問題，尤其是在社會科學領域，容易被西方理論替代。亟須對相關大模型開展專項鑒別、合規測評，并建立模型準入白名單。第四，重視共建算力支撐的問題，探索大型儀器共享模式。當前，高校與教育領域算力短缺問題突出，各地建設教育大模型普遍面臨預算不足、算力緊缺的困境。建議借鑒科研領域大型儀器共享機制，組建教育系統算力共享聯盟。同時，面對AI安全風險持續凸顯、智能體互聯規模持續擴大、學生群體使用行為活躍等情況，建議相關部門提前統籌規劃、規范管控智能體安全。第五，防止人工智能成為應試訓練的助攻，違背教育初心。好未來最新的財報顯示，2026財年凈收入達30.09億美元，同比增長33.7%，凈利潤增長527%。近3年，好未來營收和利潤都出現了大規模增長。企業將業績增長歸因于產品驅動，其主打熱銷的學而思學習機，依托大數據與人工智能技術，主打精準應試訓練，成為企業核心增長動力。

四、大力推進人工智能賦能教育教學，撬動教育變革

清華大學教育學院黨委書記張羽詳細介紹了近年來清華大學大力推進人工智能賦能教育教學的實踐探索，涵蓋AI教育應用研發、落地試驗與長期追蹤等工作，通過實證重構學習理論，持續服務校內AI賦能教育改革的前沿研究。第一，AI沖擊理工科教學：引發教育本質與育人目的之爭。清華大學理工科課程受AI沖擊尤為顯著，近九成計算機系本科生的編程作業依賴AI工具完成。這雖提升了學生的作業完成效率，但也讓任課教師陷入是否還有必要開展編程教學的困惑與思考。第二，捍衛知識主權，掌握核心知識。清華大學理論力學課程測試數據表明：具備良好AI素養、能與大模型深度交互且自主思考的學生成績最高。該結果引發了學界對“知識主權”的深度思考：人類必須保有獨立完整的知識體系與自主邏輯推理能力，各領域應有專家完整掌握核心知識，避免過度依賴AI而出現知識斷層。在教育領域，可弱化應試中單純追求答題速度與熟練度的考核，釋放育人時間。當前，企業淡化學歷、看重能力，倒逼教育回歸育人本質，重在培育人文素養、哲學思考、人格擔當與原創探索等AI無法替代的能力。此外，AI可作為教育試金石與質量托底，持續助力教育公平。第三，AI賦能教學范式變革，重構個性化育人新體系。受師資資源限制，傳統班級授課難以兼顧學生個體差異，忽視了學生學習的自主性。依托清華大學自主研發的麥克AI教學平臺，可復刻優質教學資源、搭建學習支架，充分釋放學生自主學習空間。相關試驗數據顯示，AI教學組學生在學習掌控感、課堂互動頻次、學習效率及測評成績等方面，均優于真人授課和傳統錄播教學組，哈佛大學同類試驗也得出相似結論。長期追蹤研究表明，AI平臺可實現因材施教，并重視實踐、美育等綜合素養培育，但同時，也要高度警惕學生對AI技術的過度依賴。對此，建議建立AI教育應用準入制度，成立專項管理機構。

五、人工智能賦能“學與教”，充分發揮智能學伴和教伴的應用價值

北京大學教育學院教授賈積有強調人工智能顯著的教育應用價值在于聚焦智能學伴和教伴角色。一是人工智能賦能學生學習，充當學伴角色。在自然語言處理、邏輯推理等方面，AI已逼近甚至超越人類水平。以DeepSeek代表的國產大模型兼具認知輔導與情感治愈功能，能夠有效彌補農村邊遠地區師資不足的短板，甚至優于傳統教師與家長的指導水平。同時，AI大模型還能激發高校學生的學習潛能，大幅提升其文獻綜述、系統開發等學術研究與實踐效率，全方位賦能學習與科研。二是人工智能賦能教學，充當教伴角色。隨著自然語言編程技術日趨成熟，革新了傳統編程學習模式。教師無需依賴專業程序員協助，僅通過清晰的語言表述，即可自主開發教學軟件、課題資源包以及具備智能答疑功能的數字化教材。這項技術為大中小學人工智能通識教育的發展帶來新機遇，能有效破解鄉村偏遠地區“有設備、缺專業編程師資”的困境。但同時，教育教學轉型也面臨全新挑戰，傳統學習內容與人才培養方式亟須重構。此外，良好的語言表達、語文學科素養和各學科基礎概念成為精準指令生成程序的關鍵，語言教育與基礎知識夯實愈發重要。北京大學歷經三年研發的多學科智能教育系統，已落地應用并服務5000余名師生，實踐育人成效顯著。

六、AI實際工作中應用有限，建立AI for Science相關制度

教育部教育管理信息中心副編審張力瑋從技術應用、運行規則與人才培養三個角度，系統審視了人工智能驅動的科學研究（AI for Science）的應用與治理工作。第一，AI在實際工作中的應用仍存在明顯局限。基于教育部教育管理信息中心的工作實踐，從國外教育資政工作、全球教育信息平臺建設和主辦的三本刊物資源來看，張力瑋發現AI可高效完成信息匯總，并將其轉化為資政報告。但在全球教育信息平臺方面應用有限，無法實現預期的智能任務。此外，當前AI技術已被廣泛應用于資政報告和論文撰寫中，部分AI生成內容難以檢測。第二，建立健全AI for Science相關制度。結合科研核心標準與智能時代科研特點，細化分類評價標準，制定不同類型評價標準，推動技術擴散與應用；同時，完善AI安全測評與審批管理機制，強化對各類AI科研工具、智能化實驗室的監管與評價。第三，AI驅動科研范式變革對人才規模和人才結構產生巨大影響。AI的應用推動了科研能力結構的重心發生遷移，高階能力重要性持續凸顯，同時減少基礎訓練的結果，從新手的研究人員到專家科研能力的發展路徑也受到了影響。對此，建議高校按任務類型制定AI差異化使用準則，借鑒國外高校經驗，由學科共同體劃定AI應用邊界。

七、貫徹落實《“人工智能教育”行動計劃》，開展跨學科教育人工智能實驗研究

中國人民大學教育學院吳玉章青年學者劉進提出，落實《“人工智能+教育”行動計劃》，亟須推進三大跨學科實驗研究工作，并配套相關落地建議。首先，開展教育人工智能新技術新方法研發實驗。研發AI虛擬實習與實訓考評系統，可幫助學生應對學生實習困難。此外，可借鑒清華大學天機芯片、中國科學院“一生一芯”計劃研發思路，研發專屬教育類計算芯片。同時，探索非侵入式腦機接口在教育領域的應用。其次，開展教育AI應用的有效性評價實驗。當前，相關評價研究存在大量空白，市場上諸多教育機器人存在硬件配置低端、性能不達標的問題，軟硬件質量與實際育人成效缺乏系統化核驗。亟須通過實驗組與對照組對比研究，開展長周期、常態化跟蹤調研，補齊研究樣本不足、成果零散的短板，建立科學的教育AI軟硬件評估標準體系。最后，開展AI對教育影響的社會實驗。依托就業大數據監測AI對勞動力市場的崗位替代與崗位創造效應，精準研判人才供需結構的動態變化，反向推動高校優化調整學科專業布局，精準適配新業態、新職業的人才培養需求。對此，劉進提出兩點建議：一是構建中國自主主導的標準化教育AI試驗體系，規范研究流程、提升研究成果的可推廣性；二是搭建聯動共享的實驗數據庫，杜絕重復性研究，優化科研資源配置，提升資源利用效率。

八、人工智能是一把“雙刃劍”，對個體發展和期刊建設帶來巨大挑戰

《中國人民大學教育學刊》編輯部主任孫司宇聚焦人工智能發展對個體發展和期刊建設帶來的影響。第一，關于人工智能對個體發展的影響。一方面，人工智能能夠打破教育資源壁壘，讓高端教育資源惠及每一個個體。個體與智能體溝通交流時，不受社交障礙和情感枷鎖的束縛，可能帶來更好的學習成效，但也使得人陷入恐慌，擔心被替機器替代。第二，人工智能對期刊審稿錄稿帶來的挑戰。當前，知網查重系統（如人工智能生成內容）檢測技術相對落后，無法有效檢測出稿件是否使用AI技術，甚至出現將人工論文錯判為AI生成，檢測出重復率高達80%以上。可能原因是AI模型之間形成同盟意識，將AI生成的論文視為無重復率，反而將人工原創的論文判定為高重復率。這對期刊來說無疑增加了人工識別負擔。

九、AI技術應用尚不成熟，多維審視人工智能教育風險

第一，防范人類知識體系過度依附AI，設立AI教育專項監管機構。若人類知識體系過度依附AI，將面臨技術失控、集體知識清零的潛在風險。作為輔助教育工具，AI能夠顯著提升教育教學質量和效率，但其應用的范圍需要大量精細化實踐研究驗證。在教育系統中，存在如下拷問：什么知識最有價值？又該由誰來判斷？對此，建議設立AI教育專門監管機構，統一規范大模型準入與知識內容篩選標準。第二，嚴防過度依賴AI技術，規避人才培養質量下降風險。目前，國際社會普遍實行年齡分層管控AI使用機制，嚴禁16歲以下青少年濫用AI。神經元體操理論指出：自主深度思考能夠促進神經元發育，在大腦皮層留存學習印記；過早依賴AI會造成思維外包、大腦神經元萎縮，嚴重阻礙青少年心智成長。對高等教育而言，文科博士論文AI代寫、虛構文獻等亂象頻發，且AI生成論文在盲審評分普遍偏高，徹底顛覆了以學位論文為核心的博士培養質量評價和質量保障機制。部分高校嘗試開展博士論文AI使用檢測，但因缺乏國家法規依據，遭遇師生抵觸，現階段僅能開展數據摸排和警示引導，AI對高層次人才培養質量體系的沖擊已成為亟待正視的現實難題。第三，AI技術應用尚不成熟，對教育評價和科研作用有限。當前，在教育領域應用AI技術存在回答主觀隨意、邏輯不穩、結果無法還原復現等問題，無法有效應用于教育評價領域。現在學術創新95%以上是集成創新，顛覆性創新占比偏低，但科研智能體研發滯后，高校學科垂直大模型技術尚不成熟。借助大數據測算社會緊缺學科專業需求的思路具備現實價值，卻難以落地應用。第四，傳統崗位被AI大規模替代，馬克思勞動價值觀受到嚴重威脅。AI大規模替代傳統崗位，或將顛覆按勞分配體系與傳統勞動價值理論；而按需分配模式也因人性復雜特質難以實現，這對現有社會治理秩序構成新挑戰。我們可能被迫接受這樣一個社會：大部分人不參與勞動。然而，馬克思勞動價值理論認為，不勞動就沒有任何價值。這意味著馬克思勞動價值觀受到嚴重威脅。

自由討論環節圍繞“AI對勞動價值觀的沖擊”展開深度交流，各位專家觀點各異。李志民認為，AI主要影響人們的世界觀而非價值觀，局限于評價視角而非勞動認知。周光禮指出，AI將徹底顛覆社會生產方式，替代大量工作、改變按勞分配與傳統勞動價值觀。賈積有、陳志文強調，AI批量替代現有崗位，新增崗位遠少于替代崗位，未來需保障勞動參與機會、培養知識遷移能力。此外，張力瑋提及，當前AI撰稿普遍存在邏輯空轉、學者AI素養不足等問題。張羽表示，AI對科研范式的消極影響存在顯著學科差異：理工科研以處理數據為主，研究方向和框架基本固定，AI對其產生的消極影響較小；而人文社科領域研究受“污染”的風險更高。如果文科文章大量被AI生成的內容充斥，由于智能體缺乏內在約束機制，可能會影響青年學者的思維方式和研究品位。主持人周光禮教授結合自身參與的博士論文答辯指出，當前以博士論文盲審為依據的博士生培養質量保障體系已在AI時代被顛覆，強調AI時代需強化過程性評價，以保障培養質量。

【作者簡介：周光禮，中國人民大學國家發展與戰略研究院（國家高端智庫）研究員、教育學院院長；劉進，中國人民大學國家發展與戰略研究院（國家高端智庫）研究員、吳玉章青年學者、教育學院副教授；張小花，中國人民大學教育學院博士后】

人大國發院“雙周政策分析會”簡介

“雙周政策分析會”是中國人民大學國家發展與戰略研究院打造的一個高端政策研討交流平臺，旨在通過對公共政策的研究分析和綜合評估以推進人大國發院的“新平臺、大網絡，跨學科、重交叉，促創新、高產出”高端智庫建設。該平臺通過匯聚校內外、政產學優質資源，力圖為政治、經濟、社會、文化、生態、法律、外交等領域的重大政策議題提供“人大觀點”。

審核：王煒、周光禮、鄒靜嫻

微信編輯：張菁菁

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