持续开展社会实验，有序推动智能时代教育系统变革

■教育未来·大家谈

　　4月2日，教育部等五部门联合印发《“人工智能+教育”行动计划》，提出要持续开展人工智能社会实验，深化人工智能伦理研究，科学评估技术对教育的影响。这一部署表明，为有序推动教育教学模式、科研范式、治理模式实现系统性变革，需更加重视以社会实验为抓手，系统探索智能技术融入教育的规律与路径，为教育系统变革提供坚实的证据基础和方法论支撑。事实上，2021年中央网信办等八部门就已联合组织建设19个国家智能社会治理实验特色基地（教育），围绕教育领域智能社会治理的关键技术、应用场景、安全防护与伦理治理等内容，系统推进理念创新、工具研发与实践探索。

　　一、智能时代教育社会实验的现实诉求

　　当前，人工智能在赋能教育教学创新发展的同时，其与教育的深度融合也面临多重挑战与风险。如何通过前瞻性、实证性的教育社会实验对技术驱动的教育变革加以识别、干预与调适，避免其偏离育人本质，甚至加剧教育不公平与信任危机，正成为当前“人工智能+教育”行动有序开展的关键议题。

　　智能时代教育系统变革的核心挑战。在技术驱动教育变革的关键窗口期，教育系统正处于从被动接受“外部变化”转向主动适应并推动内部变革的关键阶段，面临诸多现实难题。一是如何平衡规模化教育与个性化培养的矛盾。工业时代形成的标准化、统一化教育模式难以适配智能时代因材施教与精准育人诉求，在教育资源有限的约束下探索个性化教育路径成为当前教育变革亟须突破的难点。二是新型人才需求与现有培养体系适配不足。新一轮科技革命和产业变革对复合型创新人才提出更高要求，而现有教育体系仍存在学科壁垒固化与评价方式单一等问题，特别是高等教育人才供给与社会需求脱节严重。三是区域发展之间的现实差异与教育公平的新诉求。城乡、区域、学校间教育资源配置失衡问题长期存在，优质师资、技术设施与课程资源分布不均，“马太效应”进一步加大教育结构性差距。

　　教育领域人工智能无序渗透的潜在风险。人工智能在教育场景的融入极易诱发不容忽视的潜在失序风险。一是人工智能教育应用的技术伦理风险。技术在赋能教育的同时，也衍生出数据不当采集和使用、技术黑箱、算法偏见、隐私泄露等伦理风险，直接威胁学生权益与教育公平。二是大模型与各种社交工具蔓延引发的师生行为失范。部分师生群体因技术焦虑、认知、能力或信任不足等因素的影响，在实际使用中存在过度使用、不当使用和逃避使用等三类典型行为。三是缺少面向教育场景的有效技术适配方案。当前智能教育产品的设计和开发普遍存在对教育核心场景与关键需求识别不足的问题，表现为产品功能与教学流程、环境兼容性弱，技术介入时机与方式脱离教育情境的动态性与复杂性，存在“方案空盒子”现象。

　　人工智能教育变革的社会实验方法。教育社会实验是一种在真实、复杂、大规模的教育环境中，长期观察和探究教育变革实践的研究方法。其根植于教育所处的复杂社会实践活动，需研究主体、实践主体和技术主体协同推进，通过甄别具备重大研究意义的教育现实问题，尤其是与人工智能教育变革相关的真实问题，并深入挖掘和表征围绕这一问题所展开的教育教学实践活动的隐形进程，深入研究和有效诠释现象背后的教育教学规律，从而提出相应干预措施以实现对教育变革实践的科学改进。

　　二、智能时代教育社会实验的核心要义

　　通过介入式观测人工智能对“教、学、管、评、测”环节的革新，运用系统化循证手段评估其对学生、教师、家长及学校的综合影响，从而总结智能时代教育变革规律，塑造有益学生成长、健康、韧性、可持续的未来教育生态。只有从整体上把握这一教育社会实验的核心要义，才能避免在推进过程中出现目标偏移、实施失范和治理滞后等问题，确保“人工智能+教育”行动有序推进。

　　为师生发展构建风险识别与伦理规约。教育社会实验可针对师生的人工智能使用焦虑与过度依赖，以及由此引发的学生认知衰退、情感技能弱化和教师“角色撕裂”等潜在风险，在真实教育场景中开展持续、系统的过程观测，及时识别技术应用风险，明确使用规范与伦理边界，为师生发展构筑必要的安全防线。一方面，应长期跟踪师生在真实教学场景中技术应用成效，系统研判人工智能融入学与教过程后可能带来的学生成长失配等问题，明确技术应用的适切范围、作用机制和风险阈值。另一方面，在持续观测和循证分析的基础上，推动智能课堂教学中的优先性伦理规则的形成与完善。

　　为教学改革实践提供可靠的证据支撑。教育社会实验强调在真实、非受控的社会情境中开展大规模、长周期、宽口径的实证研究，是切实推动教学改革实践从经验驱动向证据驱动持续进阶的重要途径。通过系统收集分析关于人工智能技术对学生学业成效、教师教学行为、智能校园建设、区域教学治理等方面影响的多源异构数据，并通过对多层级证据的系统整合为教学改革实践构建前瞻性、过程性、预测性的多元证据链条。这将有助于在教育改革实践的复杂进程中，为持续追踪并超前研判智能技术大规模教育应用带来的社会效应、风险挑战和系统扰动提供参考依据，为验证智能技术应用的有效性边界和揭示其成功实践背后的机制条件提供支持。

　　为教育治理提供循证导向的决策依据。教育社会实验聚焦教育实践中的资源输入、核心操手、动态进程与实施效用，对不易察觉的教育活动进程进行建模与解析，突破传统小样本、受控实验等问题，为宏观教育决策提供可检验、可推广、可迭代的实践依据。在真实教育场景中实现全域监测与全周期追踪，采集认知、行为、情感、环境等多维度数据，形成覆盖区域、学校、师生的立体化证据链条，并在此基础上总结教育变革实践经验与内在规律，推动教育治理从经验驱动转向数据驱动和证据支撑。

　　三、可信人工智能与教育治理关键举措

　　面对人工智能持续融入教育教学全要素、全过程与全场景，须正视技术应用带来的教育不公平、伦理失范等潜在风险，推动人工智能治理向教育教学一线落地，有序推动智能时代教育系统变革的可信人工智能应用及其治理路径。

　　一是发展教育者应对变革的数字思维。数字思维不仅关注数字基础设施的部署、数字资源的研发和利用、技术的应用和普及等，还涉及人们如何看待和利用数据、算法、人工智能来解决现实问题的一系列态度、行为。一方面，促进教育工作者面对变革的自我觉醒，理解智能技术驱动的教育变革是关乎教育理念、组织方式和育人模式的整体性重塑。另一方面，强化各主体对教育系统性变革的行动自觉，将对数字教育变革的认知理解进一步转化为具体的实践行动。

　　二是优化学校智能技术供给的产业链。应以真实教育场景需求为牵引，统筹推进算力、网络、数据存储等在教育领域中的有效配置与产学研协同发展，形成体系化的智慧教育解决方案；深化校企产学研融合，围绕不同学段、课程内容等协同研发具有高教育适配性的智能技术产品；健全智能产品校园准入机制，完善审查监管、风险防范和问责规范，确保智能教育产品供给安全、规范、可持续。

　　三是完善人工智能应用伦理规范体系。针对人工智能大规模应用中虚假信息传播、隐私泄露、算法偏见与歧视等风险的持续加大，应健全面向教育场景的技术安全与数据伦理专项规范，切实明确数据采集、存储、使用边界及责任追溯机制；推动研发机构将伦理准则嵌入产品全生命周期，增强算法决策的可解释性、系统可追溯性和偏见纠偏能力；建立健全人工智能使用指南与场景规范，明晰师生权责，防范技术滥用与过度依赖，营造理性、审慎、负责任的人工智能应用文化。

　　四是显著提升师生数字胜任力水平。面向教育行政官员、校长等管理者应采取有效措施全面加强数字化领导力发展，以提升战略规划、资源统筹与循证决策等能力；加大力度推动教师在教学、科研和管理中积极探索与应用智能技术，加快角色转型与能力重构；全面落实中小学信息科技课程教学和全口径人工智能通识教育，全面提升学生人工智能素养及智能时代胜任力。

《中国教育报》2026年04月23日 第01版