把握教育数字化转型的五个关键点

　　随着新一轮科技革命和产业革命深入发展，推进教育数字化转型已成为全球共识。习近平总书记多次强调教育数字化的重要性，党的二十大首次将“推进教育数字化”写入报告。《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》提出“实施国家教育数字化战略”。党的二十届四中全会审议通过的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》强调“深入实施教育数字化战略”。人工智能技术深刻改变教育形态和教育理念，在此背景下，深入推进教育数字化转型要把握五个关键点。

　　教育数字化的目标从传递知识回归育人本质。

　　人工智能技术对教育带来的最大影响不在技术层面，而在哲学层面。它倒逼我们反思并重构教育价值观，由关注知识传递回归关注育人本质。

　　首先，教育数字化是有温度的。人工智能将教师从知识灌输、批改作业中解放出来，更多地转向情感育人，聚焦培养学生成为一个具有正确世界观、人生观、价值观，充满情感的个体。其次，教育数字化是有精度的。尽管不同区域、不同学校、不同个体具有很大的差异性，人工智能的出现却让大规模因材施教成为可能。借助人工智能，教师能够更加充分掌握学生情况和需求，精准实施教学，引导学生开展个性化学习。最后，教育数字化是有生命的。智能时代的教育不是机器替代人的教育，而是充分发挥人工智能的作用，将教师、学生从知识记忆、技能训练中解脱出来，让教师更有时间去关注学生，激发学生自主学习兴趣，让教育充满生命力。

　　教育数字化的范围由某一学段拓宽至个体终身学习。

　　随着人工智能技术与教育深度融合，教育数字化的范围不断拓展，促进教育全要素、全领域和全流程的数字化转型，让每个学生都有机会实现终身学习。

　　首先，教育数字化由原来面向于某一学段、某一区域、某一学校转向覆盖大中小学全学段。基于国家智慧教育公共服务平台，教育数字化覆盖基础教育、职业教育、高等教育大中小学全学段，聚焦学生学习、教师教学、学校治理、赋能社会、教育创新等核心功能，支撑起数亿师生的学习需求。

　　其次，以学校教育为核心的现代教育体系走向家校社协同育人。教育数字化不再局限于学校教育，而是拓展至家庭教育、课后服务乃至个体的终身学习，从校内走向全社会，使家庭与社会共同成为教育的重要场景。基于国家智慧教育公共服务平台，教育数字化拓展了备课授课、作业管理、班级管理、考核评价、家校沟通、课后服务等高频场景应用，建设起覆盖家庭教育、社会教育、老年教育、职业能力提升等多方面的终身教育资源，推进面向人人、随时可学的终身教育体系建设。

　　教育数字化的重点任务由为了教学的基础设施建设转向为了高质量发展的治理能力提升。

　　随着人工智能等技术深度应用，教育数字化从初期为了教学的基础设施建设，逐步转向为了高质量发展的治理能力提升。

　　一是高等教育推动学科专业数字化升级和科研范式变革，以创新发展支撑国家战略需要，优化专业设置，一体化推进人才培养、科技创新、技术研发和成果转化。二是职业教育面向先进制造业和现代服务业数字转型需要，推进产教深度融合，服务高技能人才培养。三是以课程、教材和教学变革为突破口，以知识图谱为抓手，推动课程体系、教材体系、教学体系智能化升级，促进学习方式变革。四是充分开发数字教育资源技术，从低技术含量的知识数字教育资源整合、共享服务，转向高技术含量的体验性、交互性、探究性教学服务，根据学生需求精准提供个性化学习内容，实现大规模的个性化学习。

　　教育数字化的师生角色由师生学会使用辅助工具转向师生数字素养培育。

　　人工智能的发展推动教育教学由“教师—学生”二元结构向“人工智能—教师—学生”三元结构转变，让教育升级为“个性化智能工厂”。

　　一方面，教师的角色定位从“知识传递者”转向“思维塑造者”。人工智能虽然在一定程度上可以承担教师传授知识的功能，但其本质上是基于算法、数据等的应用系统，不具备道德判断能力，也难以与学生建立情感联结，无法培养学生与人交往的能力、处理问题的能力等。教师恰恰承担了这部分功能，人工智能将教师从烦琐的知识传授中解放出来，让教师有时间思考如何让课堂充满生命力，帮助学生树立正确的世界观、人生观、价值观，与学生进行情感交流，培养学生问题解决能力、创新能力等。另一方面，学生的角色定位由“被动接收者”转向“主动提问者”。当前人工智能正在重构世界格局，大量传统岗位消失，还有一部分重复性工作岗位正在被取代。因此，在传授知识和技能的同时，亟需培养具有问题解决能力、批判性思维、创新思维等核心素养的人才，使学生由被动的知识接收者转向课堂的主动建构者，提升学生的综合素质。

　　教育数字化的评价方式由结果性评价转向智能化评价。

　　人工智能等技术赋能教育评价，推动评价理念、评价方式、评价标准等变革，转变以往的以知识掌握为主的结果性评价，走向以核心素养为主的智能化评价。

　　首先，从长期教育教学实践经验出发，针对不同学段目标，构建系统化的评价指标体系。其次，借助可穿戴设备、移动终端等数据采集终端应用，采集学校课堂、社区、家庭、场馆等多场景中的学生数据，实现学生活动数据的伴随式采集存储，关注学生成长全过程、全链条。最后，通过智能化分析处理多模态数据，依据评价体系和算法逻辑生成评价结果，对学生素养进行多维度追踪和长周期动态分析，刻画学生成长轨迹，并在此基础上挖掘潜在的教育问题，生成定制化的教育改进方案，为实践层面人才选拔、教育目标设计、教学策略优化提供参考。

　　（作者系教育部课程教材研究所副研究员，本文系中国教育学会2024年度教育科研重点规划项目［202416454305A］成果）

《中国教育报》2026年01月19日 第10版