阿甘佐回忆录“我進入教育領域快50年了，從來沒有見過一項技術進步能推動國家層面連續發這麼多文件。”日前，北京大學博雅講席教授閔維方在2026年全國教育科研工作會議上感慨，人工智能正在把基礎教育從統一講授、統一練習、統一測評，推向智能引導、個性化支持、即時反饋和人機協作的新模式。“這種變革不是局部性的，而是系統性、結構性、戰略性的。”

　　人工智能與教育的深度融合，無疑是當下教育領域最熱的話題之一。教育部等五部門日前聯合印發《“人工智能+教育”行動計劃》，明確提出到2030年形成人工智能與教育深度融合的格局，推動教育教學模式、科研范式、治理模式實現系統性變革。

　　人工智能將怎樣改變基礎教育？我們又該如何擁抱這一新技術？在這場會議上，記者試圖從多位一線校長和研究者的深度對話中，尋找答案。

　　“2001年啟動的新世紀基礎教育課程改革，被教育系統稱為第八次課改。但即使第八次，還是在技術支持沒有那麼強大的狀態下進行的。這一次人工智能扑面而來，迭代更新日新月異，怎麼強調它的‘快’和‘新’都不為過。”教育部教材局規劃處處長李明用三個字概括了當前形勢：“變”“新”“網”。

　　她舉例說：“2022年義務教育信息科技課程標准出台時已將人工智能內容納入其中，當時大家都認為體現了一定的時代性，但隨后不久ChatGPT就問世，去年國內DeepSeek也取得突破，我一下子覺得課標似乎又要更新了。”她認為，人工智能帶來的變化是顛覆性的：教育的場域從有限的圍牆變為無限空間，可供給的課程資源是海量的，學生個性化學習需求也將真正獲得技術支撐。但同時，人口結構變化、就業市場變動等多重現實交織，“變革挑戰很大”，必須加強基礎性、戰略性、前沿性研究。

　　中國教育科學研究院院長李永智則提出了一個核心理念——“超越人工智能的思維能力”。他強調，鼓勵學生在有安全保障、有整體設計的前提下接觸人工智能，但必須解決兩個根本問題：人工智能涌現的錯誤和依賴人工智能導致的思維惰化。“你可以用人工智能學習，但做之前你要有所思，做之后你要把人工智能做的路徑走一遍，前后都比它走得多，以此實現超越人工智能的思維和能力。”

　　在熱烈擁抱人工智能的同時，多位專家冷靜指出當前存在的風險。海南省教育研究培訓院副院長王梅南結合一線實踐提出，年齡偏大、教齡偏長的老師使用能力參差不齊﹔硬件配備和優質資源在邊遠地區、薄弱學校仍顯不足﹔理念上存在“重技術、輕育人”的現象。

　　上海交通大學文科建設處處長吳文鋒從大學教育的視角提出了更深層的擔憂：學生過度依賴人工智能可能導致學習與思考能力退化。“當前大學就存在此類問題，讓學生完成一篇文章，他把題目輸入大模型，文章馬上就能生成。長此以往，雖然可以達到及格線，但拿不到高分。更重要的是，在這個過程中，學生的學習與思考能力得不到應有的鍛煉與提升。”他進一步擔心，如果中小學生過早使用或過度依賴人工智能，類似問題會同樣出現，“人工智能帶來的不只是賦能，也可能會給教育教學改革帶來一定的負面影響。”

　　浙江省教育科學研究院副院長沈佳樂坦陳了自己的“慌”。浙江在“人工智能+教育”上走在全國前列，今年全省申報的課題中40%是關於人工智能賦能的，600多項課題裡隻有一項提到人工智能可能產生問題。她舉了一個例子：某區開發了一個教科研智能體，老師問“我對跨學科感興趣”，智能體就自動生成三個問題，再問就生成文獻綜述及課題申報方案。“我都不知道5年后這個區的老師是否具備做科研的能力。”

　　李永智對此回應極為鮮明。他坦言自己始終是人工智能的“擁抱派”，但公開發表的文章全在講風險。“對於學生來講，現在使用人工智能是弊大於利。因為現在沒有生成一個生態機制，能讓人工智能涌現的錯誤不危害學生——這個錯誤不僅是內容錯誤，有時是價值觀的偏差。”他引用中國教育科學院近期調研數據，“現在，中小學生使用過人工智能完成作業的比例是85.6%”。

　　清華大學國家哲學社會科學一級教授謝維和則表示，希望大家不要低估學生的判斷力。他在北京一所普通高中調研發現，高一、高二學生清清楚楚知道人工智能的利弊、如何使用、可能帶來的壞處。

　　面對人工智能帶來的深刻變革，專家們一致認為，基礎教育必須進行系統性、結構性的整體轉型。

　　閔維方建議，基礎教育的育人目標必須從應試教育注重知識轉向重核心素養，強調高階思維、問題意識、數字素養和倫理判斷。評價機制應從一次性、結果性評價轉向過程評價、增值評價、綜合評價，“借助人工智能和數據，可以對學生學習過程持續記錄、實時診斷、即時反饋”。他特別強調，人工智能有可能縮小教育公平差距——“現在人工智能使低收入群體有可能獲得與過去精英學校相接近的教學支持”。

　　成都市實驗小學校長李蓓分享了一線學校的實踐探索。面對算力不夠、資金不足等現實，他們採取了“拿來主義”——依托國家智慧教育平台，給老師們制作“陪伴式人工智能手冊”，從備課、上課到評價都有工具指引。學校還自建數據中台，形成“三橫三縱”人工智能使用平台。“我們每個班學生人數較多，原來實現不了精准化教學。現在推動大模型引進課堂后，精准育人方面有了參考路徑。”

　　江西省教育評估監測研究院副院長唐旭建議，國家應在基礎教育層面做一個相對封閉的垂直化大模型，其中輸入的所有內容都要經過審核。同時，大模型設計過程中，要注重題目與答案的設置，不要直接告訴學生答案，要讓他們先把題目做出來，發現錯在哪裡，再慢慢引導，把內心的探究欲調動起來。同時，中央財政應加大對教育新基建投入，利用超長期國債支持算力建設。

　　人工智能賦能基礎教育變革已不可逆轉，但必須堅持育人為本、研究先行、系統設計。正如李永智所言，我們要做的不是被動應對，而是主動構建超越人工智能的思維能力培養體系，讓技術真正服務於人的全面發展。

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