破局进行时！人工智能教育如何在风险中预见未来？

本文所言人工智能教育，指的是将人工智能（AI）为核心的智能技术充分运用于社会各个方面尤其是教育领域之后，未来教育活动所呈现的智能化新状态。随着智能革命的深入推进，人工智能教育将走向何方？此一问题的回答，对于当前中国教育数字化转型实践具有重要意义。运用决策理论中的情景规划方法，可以对人工智能教育未来情境进行总体性预测，尤其是可以发现其中的风险和挑战，有益于建构适应人工智能时代的智能化教育理想形态。

一、人工智能辅助教育

智能革命方兴未艾，生成式人工智能开始向社会大规模渗透，人工智能辅助生存社会“未来已来”，即我们的工作、学习和生活均会在人工智能的辅助下完成，“AI+”教育正在成为当代教育活动的基本趋势。甚至有学者预言，一个世纪之内，人工智能辅助生存社会最终会进化为人工智能替代劳动社会，即几乎所有的体力劳动和绝大多数脑力劳动将由智能机器人取代人类去完成，彼时大量的教育工作任务也都可以交给人工智能。[1]

从目前发展趋势来看，人工智能辅助教育的主要演化方向如下。

第一，教育指向从理解过去转向适应未来。传统教育重视既有知识和思想方式的理解与运用，将现在视为过去的重演。人工智能时代来临，教育指向更强调适应未来，将现在视为未来的预演。一方面是由于智能革命带来的技术加速推动社会快速发展，指向理解过去、以回溯性思维为主导的教育体系在静态社会中具有稳定性优势，而在急速变迁的智能社会中则较难形成显著优势；另一方面，指向理解过去的教育可能导致教育输出与社会需求错位，随着劳动者受教育程度不断提升、受教育年限不断提高，人们步入职场时可能发现所学技能已然过时。

因此，指向适应未来的教育要求教育者面向未来思考问题，既通过批判性继承消解历史包袱，又以创造性建构预见未来图景，通过教育培养适应未来社会的人才，对智能社会进行改革创新。

第二，教育方法从思维继承转向实践创新。应试教育聚焦于知识占有和传递，教育方法以“灌输知识”的思维继承为主。在人工智能教育中，首先要从传递知识转向培养创新能力。在人工智能辅助生存社会，与知识学习相关的记忆、提取（搜索）、归纳总结以及简单运用等将由人工智能代替人类完成，而人类则要在人工智能辅助下完成更具创造性的任务，比如批判性分析、创造新知识等。其次，要从偏重知识记忆转向认知和动手能力的全面培养。知识学习可以训练人的观察、记忆、理解、总结、分析、推理、提问、想象、表达和批判等各种能力，应试教育偏重于知识记忆和简单运用；而在人工智能时代，教育应实现从培养“知识搬运工”到“意义建构者”的升维，将人类独有的批判性思维、跨学科想象力、原始创新能力等确立为教育实践的核心关切。

第三，教育组织形式由学校外延至家庭社会。近年来，大量知识类、技能类、科普类短视频受到越来越多中小学生的欢迎，开放慕课平台的线上课程更是具有强大的教育辐射力量。这是新技术背景下的社会化教育对传统学校和教师的新挑战。人工智能辅助教育的深入推进，将进一步促进学校教育与家庭教育、社会教育的融合。未来，动态认知图谱技术可以针对学生的学习情况实时生成专属课程，方便学生按照自己的节奏随时随地进行学习；元宇宙技术可以把学习场景搬到历史遗迹、大自然、外星球、人体内等任何需要的“现场”，把校园场景搬到家中。总之，智能化将会进一步打开传统学校的大门，推动全员参与、全时贯穿、全程覆盖、全域协同育人。

第四，教育过程从知识传授转向社会交往。在更前瞻的人工智能替代劳动社会的教育情境中，智能机器人几乎可以替代教师完成知识传递的工作，教育者必须深入思考学校、校园和教师存在的合理性。广义的教育是以促进人的发展、社会进步为目的，以传授知识、经验为手段，培养人的一种社会活动。现代教育不止于单纯传递信息，还是重要的社会活动、社会交往过程。教师在学校组织课堂授课、课后学习，实现教师与学生、学生与学生—人与人之间的互动交流，这是智能机器人无法替代的。没有这种人与人、面对面的交往，就没有真正的教育。教育过程是让受教育者在实践中学习和成长。学校给学生提供教育实践场所，教师组织和引导教育实践过程。从实践场所来看，以往我们更多关注学校的教室、图书馆等学习场所，人工智能时代可能也会把关注目光投向学校礼堂、体育馆等互动空间；从实践过程来看，以往我们更多关注课堂上有课本和教学仪器设备，人工智能时代可能更应该强调学校有教师和同学，学生是在学校进行社会交往活动中实现知识、技能、情感、态度、价值观等的不断发展与提升。

二、未来教育潜在风险

人工智能教育潜力巨大，同时人工智能应用亦潜藏着诸多技术风险和社会风险。择其要者，至少包括以下四个方面。

（一）人工智能过度使用导致人类的机器化

展望未来，智能社会最大的问题不是机器人会“变成”人，而是人会“变成”机器。也就是说，在人工智能时代，人的身体和心灵可能越来越机械化、计算化和数量化。身体方面，量化自我（如自我测量、自我分析）越来越流行；心灵方面，出现“认知外包”“脑腐（brain rot）”“AI傀儡”现象，这些都是人工智能时代“人的机器化”征兆。

在教育领域，人的机器化突出表现为学生、教师的机器化以及人生意义的失落。

首先，由于中小学生自主性尚在发展，更容易过度使用人工智能技术而日益机器化。比如，人工智能技术驱动的个性化学习可能异化为对学习路径的精细化控制，使学习沦为满足算法预期、提升效率指标的标准化程序；生成式人工智能工具在提供答案、生成内容、辅助思考等方面非常便捷，却可能使学生放弃深度思考而趋向高效处理信息的机器；智能化虚拟学习环境会挤占真实人际互动时空，让学生越来越习惯与机器打交道，而不是与人打交道。

其次，教师的机器化至少需要关注以下两个方面：一方面，强大的智能化教学平台会预设标准化课程、内容、评估体系等，可能导致教师教学自主权的丧失与角色的降格；另一方面，从人工智能辅助生存社会到人工智能替代劳动社会，智能化高速发展可能导致情感连接与育人功能的边缘化，教师对学生进行情感支持、价值引导、人格塑造的时间与空间都有可能被压缩。

最后，师生机器化风险甚至会指向教育根本目标的迷失与人生意义的普遍性危机。试想，在一个人工智能主导的高度效率化、功利化环境中，教育目标可能会被狭隘地简化为“获取适配人工智能的技能”或“在算法竞争中胜出”，而“为何而学”“成为怎样的人”“生命价值何在”等意义追问则可能被搁置。

（二）智能劳动竞争传导过大就业压力

人工智能时代，劳动者要与智能体（AI Agent）进行劳动竞争。当前，人工智能大模型已经在冲击原画师、程序员、翻译、文案策划、教育培训等职业岗位，社会上存在着对“AI失业”的担忧、焦虑甚至恐惧情绪。学生家长在琢磨子女应该学些什么、将来选择什么专业才能应对人工智能对就业的冲击，而大学在调整优化专业设置，各种新的“AI+”专业正在涌现，中小学则在持续探索、加强人工智能教育。

人工智能时代，强调劳动者的人机协作能力，既包括编程、数据分析等硬技能，更需要批判性思维、复杂问题解决等软实力。从智能社会发展远景看，未来的劳动者需要不断学习新的知识，可以在人工智能辅助下迅速成为某个领域的行家或专家，在该领域工作数年，然后又需要迅速转到新领域重新学习。随着知识更新迭代大大加快，知识“保质期”大大缩短，学习将呈现为“急速漂流”的状态，可以称之为“人工智能时代的学习跃迁”。而处于比较紧张的学习跃迁状态，可能是未来的劳动者需要持续面对的一种生活状态。

（三）智能化知识环境出现信息冗余污染

互联网诞生后，随之而来的信息泛滥、信息过载备受批评。在当代知识环境中，信息生产开始出现过剩，信息（包括伪装成“知识”的内容）给人类带来的好处与造成的问题开始被同时关注。人工智能生成内容（AIGC）出现之后，信息和知识生产效率更上一个台阶，一方面人工智能可以辅助知识生产，另一方面人工智能可以自动无休地生成内容，加剧信息冗余。

现在，海量信息和“知识”是通过机器学习网上数据而生成，良莠不齐，总体质量不高。更严重的是，人工智能大模型无法完全避免“AI幻觉”问题，可能编造子虚乌有的信息和“知识”。还有人故意用人工智能技术编造谣言，混淆视听、乱中牟利。以上这些均属于信息污染，会恶化人类社会的知识环境。在这样的知识环境中进行学习，需要先分辨信息和知识的质量与可靠性，尤其对于中小学生来讲是极大的考验，需要得到教师的有效指导。

（四）智能化学习活动难以处理人机关系

智能化学习活动中的人机关系尚存在界限不清、责任不明问题，想要处理好非常不容易。比如，“AI教师”并非真正的教师，学生想怎么学它就会怎么教，学生不想学或学习拖拉它也不会管。有研究表明，人工智能大模型有“情商”，会讨好提问者，顺着提问者心意回答问题。这对于判断力、辩证思维能力、新技术应用能力等尚在发展中的中小学生尤其不利。再如，人工智能辅助学习提倡应用智能技术和工具提升学习效率，但如果过度使用就可能变成人工智能代替学生完成作业。学生使用人工智能应该到什么程度，谁来监督他们的使用呢？

进一步而言，智能化学习活动难以有效处理人机关系，在于人工智能技术的本质与人类智能和生命活动的复杂性之间存在着深层张力。首先，技术逻辑与人性需求不一致，即人工智能技术主要追求效率最大化，而学习者还重视情感诉求与价值需要。其次，人机权力结构隐性失衡，即智能化学习系统会试图建立相对于学习者的认知霸权，而学习者应该始终追求学习的自主性和创造性。

三、面向未来应对挑战

必须指出，上述风险并非仅源于人工智能技术本身，还在于人工智能技术应用于教育领域的战略、模式、措施和具体操作过程，因而可以在具体实践中尽最大可能进行针对性规避，努力建构立德树人、以人为本的人工智能教育健康生态。

（一）坚持人的全面发展教育观

首先，确立“意义与技能并重”的人工智能教育育人理念。人工智能教育必须突破功利主义，坚持立德树人，培养“完整的人”，既要强化学生驾驭人工智能技术工具的实践技能，更要通过人文教育帮助学生构筑面向人工智能时代的精神世界。

其次，构建复合型人才培养体系，注重培养“通专融合”的跨学科人才。智能社会急需身心和谐发展、人文科技素养兼备的“π型人才”。因此，在学校教育中必须加强学生心理健康教育和身体健康教育，在人工智能教育中必须强调社会责任教育，引导学生用技术服务社会、服务国家和人民。

最后，重塑家庭教育生态，筑牢“数字生存”基础能力。人工智能时代的家庭教育要避免成为知识学习的校外场所，而聚焦基本数字技术操作能力、信息辨别与筛选能力、情绪情感能力等“数字生存”背景下的基础能力培养，尤其要避免孩子陷入“AI依赖症”。

（二）实现智能社会知识观的转变

人工智能时代的知识观转变，至少要注意以下三个方向。

一是从博闻到慎思。当学生可以随时接入智能平台获取有效信息和知识，强调博闻强识的旧知识观将彻底过时，学习任务也将转向高阶思维与创新能力的培养。同时，这要求教学方法从填鸭式灌输转向启发式引导。

二是从专学到通学。科学与人文对立、各学科之间壁垒森严，一直以来广受诟病。在人工智能时代，更需要学习者打破种种学科专业壁垒，才能在与智能体的劳动竞争中发挥人类的适应性、跨领域整合与协作等优势。当然，转向通学并不是否定专业深度，而是强调在专业精研基础上构建跨学科认知框架。

三是从体系到问题。传统知识生产注重体系化，即追求完整严密、逻辑自洽的理论体系。在人工智能时代，用知识解决现实问题的需要超过知识真伪辨别的需要。这要求教学设计以问题为导向，可以将真实世界的复杂挑战作为教学情境，注重演示“从问题中来，到问题中去”的知识生成逻辑。

（三）构建敏捷长期的人工智能教育治理体系

人工智能在教育领域尤其是在基础教育领域的应用，既要警惕盲目的技术崇拜，也要避免保守的技术抵触，要时刻牢记人工智能用于教育领域的有限性，妥善把握教育智能化的尺度，构建敏捷且长期的人工智能教育治理体系。

首先，人工智能用于教育领域要“有所为，有所不为”，坚守技术应用的边界与底线。比如，有的学校曾尝试“智能校服”，对学生在校状况进行持续性监测，可能涉嫌侵害未成年人隐私权。再如，要正确定位“AI教师”的辅助教学功能，既可以发挥人工智能在辅助个性化学习路径规划、作业辅导等方面的优势，又要避免技术不当应用对教师专业性的消解。

其次，对智能化教育的系统治理，操作上要将灵活响应与长期治理结合起来。一方面，当智能化教育对象包括未成年人时，要格外注意暴露出来的问题和风险，必须坚持敏捷治理的战术应对。另一方面，要鼓励“AI+”在教育领域的大胆尝试，从长期来看坚定地推进人工智能教育。因此，当前对智能化教育的治理不宜过急过严，要通过平衡敏捷与长期的关系形成长期治理战略。

（四）持续提升师生人工智能素养

随着人工智能与教育深度融合，提升师生人工智能素养已经成为教育数字化转型的关键举措。

首先，重点加强师生人工智能驾驭能力。2024年底，教育部办公厅印发通知加强中小学人工智能教育。最近，教育部基础教育教学指导委员会发布《中小学人工智能通识教育指南（2025年版）》和《中小学生成式人工智能使用指南（2025年版）》。中小学人工智能教育要坚持立德树人、以人为本、激发兴趣、统筹谋划，注重师生人工智能素养的共同提升。教师要关注人工智能技术工具的更新迭代，思考如何将之运用于教育活动以及可能造成何种冲击；学生则需要在教师和学校的引导下，学会熟练运用智能工具完成各种学习任务，在人工智能应用与创新过程中形成人工智能意识、智能化思维、智慧社会责任等核心素养。

其次，更新完善人工智能教育伦理规范。人工智能大模型在教育领域尤其是在高校中的应用，已经引起教育管理部门对学术不端行为的关注。未来，在技术应用层面，可以形成“负面清单”禁止技术滥用；在学术规范层面，可以制定人工智能辅助的伦理指南，明确人机协作边界；在数据伦理层面，需要培养师生对算法偏见、隐私保护等的辩证认识。

本文系北京信息科技大学马克思主义学院马克思主义理论研究专项“生成式人工智能对青少年主流意识形态认同的影响研究”（项目编号：5212524005）的阶段性成果

作者：李保艳 刘永谋

《人民教育》2025年第12期，原标题为《人工智能教育未来情境》，有修改

参考文献;

[1] 刘永谋. 智能革命后的世界[M]. 重庆：重庆出版社，2025：IV.