人工智能赋能民族地区教育发展的价值、困境及路径

摘要：民族地区教育长期面临发展不平衡不充分的问题。人工智能技术的进步，可以重塑民族地区教育公平图景，驱动民族地区教育内涵式发展，进而赋能铸牢中华民族共同体意识教育纵深发展。然而，人工智能在不断赋能民族地区教育高质量发展的过程中，仍面临数字化基础设施滞后与技术支撑不足、教师智能素养薄弱与技术教学融合脱节、应用制度欠缺与数据伦理潜在风险等困境。未来应“以点带面”完善智能设施夯实融合发展底座、构建分层分类培训体系提升教师智能素养、健全技术伦理制度筑牢数据安全防线，为民族地区教育数字化转型提供新动能。

关键词：人工智能；教育数智化；民族教育；智能素养

《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》《中华人民共和国国民经济和社会发展第十五个五年规划纲要》等文件中，都特别强调要促进人工智能助力教育变革。人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的新质生产力，正全方位赋能教育的改革发展。民族地区教育作为国家教育事业的重要组成部分，承载着提升民族地区人口素质、铸牢中华民族共同体意识、巩固民族团结的特殊使命。然而，受制于多重因素影响，民族地区教育仍面临校际差距明显、师资保障难度大与教育发展质量有待提升等问题。人工智能凭借其数据驱动和低成本优势，为破解这些长期存在的结构性难题提供了技术支撑。因此，必须认清人工智能赋能民族地区教育的必然性，并探索出行动路向，更好地推动民族地区教育高质量发展、服务国家教育强国建设。

人工智能赋能民族地区教育的价值意蕴

以“智”促“均”，重塑民族地区教育公平图景。教育公平是民族地区教育高质量发展的基石。人工智能有助于打破地域和资源的限制，从根本上解决民族地区教育发展中存在的不平衡不充分问题。尤其是国家智慧教育平台等云端载体的出现，打破了时空与地域壁垒，构建起“多元互联、动态均衡”的新型民族地区教育发展共同体，使东部发达地区的优质课程与教材实时传输至民族地区学校。这种“云端援教”模式，有效填平了区域间、学校间的资源鸿沟，让民族地区学生能够“低门槛”获取高质量教学资源，从源头上促进了起点的公平。此外，人工智能通过大数据画像与智能算法，构建起适配学习者认知特征的精准供给机制。这种数据驱动的教学模式，使民族地区教育关注点从“有书读”转向“读好书”，确保了教育过程与结果的实质公平。

以“智”提“质”，驱动民族地区教育内涵式发展。人工智能对于推动民族地区教育内涵式发展，服务国家创新人才战略具有重要的理论意义与现实价值。一方面，人工智能凭借其强大的数据处理与多模态生成能力，能够为不同认知水平的学生提供“千人千面式”的个性化资源，并且引导学生在主动探索中完成知识建构，从而推动民族地区教育实现人的个性化发展目标。特别是在国家通用语言文字教学中，智能语音评测有效降低了语言转换的认知负荷，精准破解了民族地区教育中“教不准、教不会”的现实困境，使得大规模因材施教的愿景照进现实。另一方面，数据赋能的精准教研为本土高素质师资培育提供了坚实后盾，而基于大数据分析的布局优化与资源配置调控，则构建起以证据为中心的多维评价机制。这种由经验主导向数据决策的模式转型，极大激发了民族地区的教育创新活力，切实推动了教育从“有学上”向“上好学”的质变，真正落实了以“智”提“质”的内涵式发展目标。

以“智”铸“魂”，铸牢中华民族共同体意识。教育数智化转型背景下，人工智能已超越了单纯的新质生产力属性，成为意识形态建设与文化传播的重要载体。人工智能依托虚拟现实、增强现实及全息投影等前沿技术，构建起具身式的文化体验场域。学生在虚拟场景中，通过多感官协同交互，得以身临其境地感知中华民族多元一体的历史脉络，实现认同感从“认知”层面向“情感”层面的跃迁。与此同时，人工智能以其开放架构打破时空阻隔，消弭了物理分隔带来的心理壁垒，促进各族学生在“云端”实现交往交流交融。此外，借助大数据画像与舆情分析技术，教育者能够精准捕捉思想动态并预判风险，构建数据驱动的精准思政模式，将中华民族共同体意识潜移默化地融入教育教学全过程，构筑起维护国家统一与民族团结的坚实思想防线。

人工智能赋能民族地区教育的现实困境

数字基座建设滞后，底层技术支撑不足。目前，部分民族地区学校仍面临数字基座建设滞后、底层技术支撑不足等困境。尽管在国家政策倾斜下，部分民族地区的算力基础设施建设有所推进，但硬件更新维护的长效保障机制仍未健全。加之部分民族地区教育部门尚未建立专门的平台技术支持团队，学校在应用人工智能过程中遇到的技术问题难以得到及时解决，导致普遍陷入“用而难维”的困境。此外，国家智慧教育平台在民族地区的推广呈现出两极分化态势，校际使用频率落差显著。特别是牧区及偏远地带，受限于家庭网络覆盖不充分及学校线下数智化实践活动匮乏，学生获取数智资源渠道受限，导致区域间智能技术引进差异的“马太效应”持续扩大。

教师智能素养薄弱，技术教学融合脱节。一方面，教师对人工智能应用的教育价值存在认知局限。一些教师习惯于传统教学方式，认为人工智能技术辅助教学收效甚微，进而产生“不敢用、不会用、不愿用”的畏难情绪，无法有效利用国家平台。加之部分学校师资结构性短缺，一些教师身兼多科教学，精力分散，无暇顾及学习人工智能等前沿技术的研修更新。另一方面，教师技术驾驭能力薄弱、资源整合水平不高，导致技术教学融合脱节，人工智能赋能教学互动流于形式。部分教师将人工智能沦为“表演道具”，仅通过视频演示替代学生动手实验，或将无关背景材料充斥课堂，虽然活跃了气氛却偏离了教学目标，导致“满堂看”取代了“满堂灌”，剥夺了学生深度思考与探究的机会。[1]甚至部分教师直接挪用未经本土化加工的网络资源，忽视了学生现有的认知水平与地域文化差异，不仅造成理解障碍，更因信息过载分散了学生注意力，偏离了教学主题。

技术应用制度欠缺，数据伦理存在潜在风险。当前，教育领域的人工智能技术应用制度存在明显缺位，数据伦理存在潜在风险。尽管内蒙古、广西等地已出台了人工智能应用相关的政策文件，但这些政策文件多聚焦于产业经济层面，缺乏与当地教育场景相适配的可操作执行标准，使得民族地区学校难以进行高质量教学创新和技术研发。[2]此外，人工智能由于受限于自身设计原理及用户不清晰指令，在交互过程中会杜撰一些错误信息，诱发“人工智能幻觉”。[3]加之生成内容归属不明、标识不清，可能引发著作权纠纷和学术不端等问题，对数据与隐私安全、学术不端等数字社会伦理构成潜在威胁。

人工智能赋能民族地区教育的行动路向

“以点带面”完善智能设施，夯实融合发展底座。建议可以推行“试点先行，以点带面”的布局策略，逐步形成“试点探索—经验总结—辐射带动”的良性循环，为民族地区的智能设施建设探明方向。在具体推进过程中，教育相关部门应加强顶层设计，统筹算力资源，集中突破大模型训练难题，并依托丰富的中华文化语料，特别是多民族语言资源，构建多语种教育资源库，确保民族地区智能教育内容的深度与广度。地方政府应以县域为单位布局“智能节点”，负责本地学情数据的缓存与即时处理，通过微调“轻量化小模型”，大幅降低对高带宽及昂贵硬件的依赖，提升系统的韧性与响应速度。学校应依据自身实际应用场景，实施分级配置与“适文化”改造，科学制定设备升级换代计划，对现有资产进行效能评估与针对性升级，确保终端设备与学校教学环境相契合。

构建分层分类培训体系，提升教师智能素养。构建分层分类培训体系，提升教师智能素养，是推动民族地区教育高质量发展的核心支撑。首先，民族地区学校应着手构建“通识奠基、学科深化、分层递进”的教师智能素养培训体系，将智能素养纳入教师继续教育必修模块，依据教师技术基础、学科属性与角色差异设计差异化培养路径。同时，通过问卷调研实时追踪教师在教学实践中的痛点与需求，并据此迭代优化培训内容，确保培训的针对性与实效性。[4]其次，民族地区教师必须顺应形势、主动求变，既要有能力根据教学内容等因素合理选择与运用信息技术辅助教学，提高教学效率，又要避免对信息技术的过度依赖，防止出现理解窄化或使用不当等问题。最后，需研制契合本土教育情境的教师智能素养评估指标，构建教师专业成长数字画像，以科学精准的评价和评估推动培训体系的持续优化与教师智能素养的内涵式发展。

健全技术应用伦理制度，筑牢数据安全防线。为构筑数据安全防线，实现人工智能赋能民族地区教育可持续发展，国家应加强顶层设计，健全技术应用伦理制度。首先，教育部等主管部门应发挥核心决策职能，基于深入调研，出台专门针对民族地区教育技术应用的一揽子伦理规范与政策文件，为人工智能赋能民族教育提供清晰的伦理路标与行动指南。其次，针对日益隐蔽的“人工智能投毒”、数据窃取等新型安全隐患，相关部门应强化技术反制能力，构建集防御、监测、响应于一体的动态监测网络。鉴于民族地区教育场景特殊性与文化敏感性，所有投入使用的人工智能教育产品必须通过意识形态安全与民族文化适配性的双重专项审查，将价值对齐作为技术研发与应用的前置条件，严防反对势力的意识形态渗透，确保技术逻辑与铸牢中华民族共同体意识相统一。最后，建立独立的第三方审计制度，利用“数据镜像”技术将不可见的“黑箱”转化为可观测、可追溯的透明系统，切实提升数据的可控性与公信力，为民族地区教育高质量发展营造安全可信的技术环境。

参考文献：

[1]王嫱，孙倩，次央.国家中小学智慧教育平台推动民族地区基础教育高质量发展的策略研究[J].中国民族教育，2026（02）.

[2]阿木古楞，苏丹.元宇宙赋能民族地区教育的逻辑理路：何以必要、何以为忧、何以化忧[J].民族教育研究，2025（02）.

[3]孙立会，周亮.论生成式人工智能教育的主体性风险与规避——基于生成哲学的分析[J].现代教育技术，2024（08）.

[4]向安玲，赵丽芳.AIGC赋能民族地区教育的价值与路径[J].民族教育研究，2024（04）.

[本文系国家社会科学基金教育学重大项目“数字教育形态研究”（项目编号：VCA230011）的阶段性成果。孙立会单位：中央民族大学教育学院；程乔单位：沈阳师范大学教育科学学院]

责任编辑：李景