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观点丨华南师大胡小勇：加速培养“人工智能+”跨学科融合的新质人才

中关村互联网教育创新中心 · 公众号 · · 2025-01-14 14:59

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近日，由中国教育技术协会学术委员会主办，江苏师范大学江苏省教育信息化工程技术研究中心承办， 中关村互联网教育创新中心 等单位协办的“数字教育大讲堂”第9期活动成功举办。 华南师范大学教师发展中心主任、教育人工智能研究院常务副院长胡小勇教授 带来题为“人工智能融入教育：全球态势与中国路向”的主题讲座。活动由 中国教育技术协会学术委员会委员王润兰教授 主持。精彩内容，一起回顾——

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（以下根据胡小勇教授报告内容整理）

在世界百年未有之大变局与中华民族伟大复兴的大背景之下，人工智能技术取得了举世瞩目的发展，也对教育体系产生了巨大影响。2022年美国OpenAI公司发布新一代人工智能ChatGPT，让人工智能真正进入大众生活，对千行百业产生深远影响。人工智能与教育的深度融合被学界称为“智能教育”现象。习近平总书记指出“中国高度重视人工智能对教育的深刻影响，积极推动人工智能和教育深度融合”。在中国教育仍处于“大而不强、大而向强”的背景下，如何抢抓机遇来应对不可逆的智能化挑战？胡小勇教授从四个方面进行论述：

一、教育智能化的历史脉络与国际比较

（一）历史溯源：随技术创新而教育应用升级

早在1956年达特茅斯会议上，约翰·麦卡锡等学者就提出“用机器模拟人的智能”的概念，这也是最早提出人工智能的概念。人工智能教育应用包括模拟学员、模拟导师、成为学伴、成为助手四个方向。早期人工智能技术以数理逻辑式的表达推理为主，其教育应用进程相对缓慢。

在2010年前后，移动互联网快速普及、云计算和大数据等技术兴起，为人工智能提供了大量的训练数据和强大的算力支撑，实现了技术的重大突破，呈现出大算力、大数据、强算法、强生成、跨模态等特征。

生成式人工智能带动教育场景向智能化跃迁，教育场景的变化同时带来了角色的新变化：一是 ITS正升级为教育智能体，其机器拟人功能从导师角色拓展到了学生、学伴等角色丛，而非单个角色；二是大量智能平台和智能助手出现于教育全过程和多场景，智能教学实验如雨后春笋般涌现，范围覆盖中小学、高校及职业院校；三是人工智能对各种模态教育数据的计算处理能力极大增强；四是新的数据驱动的学习分析技术出现，并逐步迈向数据密集型的循证研究范式；五是全球各国普遍重视人工智能教育，纷纷开设人工智能专业或教育普及课程，并以技术人才反哺助推教育领域中的智能应用；六是如GPT、Sora、文心一言等通用大模型引擎百花齐放并应用于教育领域，全球开始探讨教育垂直领域的大模型。

（二）卅年融入：从奋起直追，到并发争先

回溯过往三十年全球各国信息科技融入教育的进程，呈现出从“美国一马当先”逐渐转变为“美中并发争先”的竞争格局。

20世纪90年代初，随着个人电脑和互联网的普及，计算机辅助教育和网络教育曾蓬勃一时，各国纷纷将信息化纳入国家教育战略范畴。美国于1993年发布《国家信息基础结构行动计划》并在全球率先建设了引领性的“信息高速公路”，同时把发展以计算机为中心的现代教育技术作为迎接信息社会挑战的重要措施。

技术进化的加速度之快让人始料未及，2010年后人工智能迅速占据全球科技创新和未来竞争的战略制高点，世界主要国家的教育现代化建设迈入数字转型、智能升级的新阶段。

中美两国都极其重视人工智能研发，2016年AlphaGo事件后美国政府迅速作出反应，同年发布《为人工智能的未来做好准备》《国家人工智能研发战略规划》两项国家级战略确保其全球领先地位；中国政府于2017年颁发《新一代人工智能发展规划》，明确提出“发展便捷高效的智能教育服务”；2018年启动《教育信息化2.0行动计划》并强调将智能技术融入教育全过程。斯坦福AI指数报告、中国科学技术信息研究所等多家国内外权威机构发布的全球人工智能创新指数榜单中，近三年均连续评出“美国第一、中国第二”。尽管中国在全球人工智能论文数量和专利数上高居首位，美国论文发布数排第三，但美国论文被引次数却居全球第一，且远超全球平均引用水平，并在基础理论和关键技术的原创性方面稳居领先地位。由此得出： 美国在人工智能领域仍然保持全球领先地位，而中国位居其后，两国在人工智能技术的研发和应用上呈现“并发争先，一超一强”的态势。

二、融入特征如何： “跳出教育看教育”的洞察

怀进鹏部长曾在2023年1月的教育部年终总结会上指出：“跳出教育看教育、立足全局看教育、着眼长远看教育”。目前，人工智能不只是影响了教育，更是颠覆传统的知识观、人才观、育人观等。如此巨变中，唯有在底层逻辑和认识高度上“跳出教育看教育、立足全局看教育、着眼长远看教育”，才能看清为什么人工智能可以“颠覆”教育。

（一）人技关系演变：主客体属性趋同的质性变化

当人工智能持续进化并深度融入教育后，引发了“人机关系”中教育主客体属性关系的质性变化，以及“机器代人”反客为主的深层次考量。从科技哲学视角看，人工智能由弱至强到超、由分析式到生成式、由模拟仿真到意识属性涌现，是从硅基生命的机械逻辑到仿碳基生命思维方式的根本性变化。在此过程中出现了三个阶段：

人机交互阶段： 智能体虽然在运算智能上“能存会算”，但其客体属性明确，尚不具备主体的自主性意识。

人机协同阶段： 在感知智能上“能听会说、能写会画”且联动了人类的思维实践方式，能够承担大量基础性、机械性的教育活动。

人机共生阶段： 人工智能成为人类的脑力延伸，人类也将是人工智能智性学习的反向延伸，突破使用关系框架迈向孪生关系。

（二）黑箱嵌入属性：置于智能社会框架下的考察

人类社会正朝着万物智能互联的方向迈进，科技和教育并存于这一纷繁复杂的生态之中。唯有置于智能社会框架下对人工智能的教育价值属性作深入考察，才能理解人工智能融入教育的丰富意蕴。将“教育”置身于智能社会大框架下考量，其系统性变革包括了不止于人工智能技术的复杂动态变量群：核心自变量是新一代人工智能关键技术；因变量是教育能否得到高质量发展；国际比较的横向范围是助推建设教育强国；时代发展的纵向范围是助力实现中国式教育现代化；社会时空交汇坐标点是办好智能时代人民满意的教育。

（三）双刃剑效应：技术强力赋能下的价值隐忧

人工智能影响教育，是颠覆式、多尺度、两面性和日久为功的。 人工智能介入知识生产环节，改变了人类的知识观，Sora、文心一言让人类不禁疑问“眼见未必实”，“一图胜千言”之外又有了“一文生千图”。人工智能影响“培养什么样的人”的人才观，即博闻强识的知识容器、重复机械劳动的执行者将被具备创造力和高阶技能的新质人才所取代。人工智能对于教育的正面影响可以分为宏观、中观、微观层次：

在宏观层次上 ，人工智能从外部驱动教育变革、从内部推动教育重塑。一是人工智能通过促进社会经济智能化，引领人力资本和劳动力市场的革新，深刻影响着未来产业生态和人类生产方式。社会需要教育系统为其提供适应的创新人才，倒逼教育领域的人才培养目标升级，从外部驱动教育形态变革。二是人工智能直接融入教育场域，为教育系统提供创生动力，推动教育场域各要素的结构重组和全方位的流程再造，生成灵活、弹性、智能和可持续的教育生态。

在中观层次上， 人工智能为助推教育高质量发展注入了新动能。新一代人工智能技术能够发挥连通教育优质内容资源、倍增教育服务供给规模、加速师生能力升级发展、促进智能精准高效助学、颠覆传统教育服务形态等作用，推动形成高质量智能化教育体系。

在微观层次上， 人工智能创新了智能教学场景中的应用模式与方法。一是支持教学流程再造，依托智能技术收集、分析学习数据和学习建模，有助于精准把握学情、智能化调整教学流程；二是智能服务变革知识供给方式，依托知识图谱、知识追踪等技术为学习者提供资源精准化推荐与个性化学习路径规划；三是数据驱动优化教学及测评模式，通过对学习全程伴随式、无感知的多模态数据获取，支撑动态精准个性的学习和评价。不管宏观、中观还是微观，其影响是多角度且全方位的。

人工智能对于教育的负面影响，可以分为以下三个层次：

首先，数据泄露引发教育隐私安全的担忧 ，算法滥用招致教育中人的异化风险。一方面，人工智能抓取的海量教育数据中不乏师生敏感隐私信息，在采集、分析、存储过程中的泄露滥用风险巨大。另一方面，教育算法的简约化表征容易背离教育规律的复杂性，抹杀教育的整体性和人本性，出现由社会性别、种族、区域等导致的算法偏见。

其次，技术滥用增加了教育主体能力弱化、情感交流缺失的风险危机。 一方面，技术滥用会导致学习者过于依赖智能技术的“授人以鱼”，造成思维惰化、能力弱化、信息碎片化、认知浅层化等问题；过度依赖人工智能手段还可能会使教师在实践中思考的主观能动性被逐渐削弱，增加附庸化、依赖化、同质化风险。另一方面，人与人之间的交互匮乏，人工智能的“机器化”训练大概率招致情感伦理风险，制约学习者情感意识、关系和责任等社会情感能力的深度培育。

最后，人工智能标签化评价背离教育价值，智能技术资源分配不当将扩大教育鸿沟。 虽然智能技术能够提升教育评价精准度，但有限数据的收集测量有将测评片面化的嫌疑，人被量化、标签化的现状普遍存在；由于过度关注学生“数据式”优绩主义的成长，极易陷入功利主义桎梏，背离了教育以人为本的内核要求。智能技术的配置不均抑或强化马太效应，助长而非削弱教育欠公平现状，出现新型的“人工智能鸿沟”现象。

三、政府有为介入：人工智能与教育同发展的关联分析

（一）全球强国“人工智能强”与“教育强”的关联性

科技强与教育强之间具有显著关联性。将全球人工智能发展指数与教育强国指数进行关联性分析可以得出以下结论：

（1）教育强国指数与AI指数的中等相关（整体协调性）。教育强国指数的全球前23名国家中有19个国家同时也位居AI指数全球国家排名的前19名，表明“人工智能强”和“教育强”的两者协调性。

（2）发展样态的多元化（差异性）。美国人工智能发展与教育建设双向强赋能，“领头雁”优势明显；以中国为代表的部分东亚（中、韩、日）和东南亚国家（新）整体呈现出“科技创新能力超车，教育整体实力待提振”的特点；西方主要各国教育和人工智能的同步一体化发展态势良好，且与东亚及东南亚各国共同呈现出集密型的“雁阵结构”。

（二）各国政府有为推动教育的智能化进程

美国教育智能化呈现出三大特征：一是高度重视人工智能技术进步，并视为教育变革的新机遇。二是将人工智能纳入国民教育体系，大力推行人工智能教育。三是深度融合政、产、研和加大资本投入，强化人工智能跨学科拔尖人才培养。

中国以坚定而迅速的步伐推动人工智能发展，与美国共同构建了全球“一超一强”的格局。一是发挥新型举国体制，总体部署发展人工智能与智能教育。二是打造智能教育应用场景。三是建设国家级智慧教育示范区、人工智能助推教师队伍建设试点区校、中小学人工智能教育基地等，以研究、试点、推广和普及来以面扩片、有序推动整体覆盖。

东亚及东南亚多个国家在推动人工智能技术创新的过程中，同时表现出支持教育智能化转型的显著特点。一是建设人工智能全民教育体系及跨学科综合型人才培养。二是建设体系化和多元化的人工智能课程。三是创设政、产、学、研良性互动局面。

其他西方主要强国通过国家层面的政策支持，积极推动人工智能相关专业的建设，并大力吸引和培养从事教学与研究的高端人才。一是重视高等教育人工智能专业建设，打造高水平的人工智能研究中心。二是推进人工智能教师队伍建设，加大研究人员培养。

四、为高质量发展注入新动能：中国教育的智能化路向

人工智能赋能教育是实现教育数字化转型的必然要求。基于上述背景，胡小勇教授围绕中国教育智能化发展的方向提出了针对性建议。

（一）解决新时代中国教育的主要矛盾和独有问题

我国已建成全球最大规模的教育体系，教育现代化总体水平进入世界中上水平行列，但“体量大而竞争力不足”的问题仍然较为突出。当前，优质教育资源的分布与发展不平衡、不充分的问题普遍存在，尤其在我国基础教育领域表现尤为突出。如何有效应对教育资源庞大体量与高质量内涵式发展要求之间的结构性矛盾，成为人工智能深度融入中国教育的必然使命。

一是坚持立德树人根本任务，以人工智能创新教育评价体系。 应构建智慧化评价体系，聚焦精准识别学生特质，实施个性化教育，科学评估教育成效，推动实现贯穿全过程、覆盖全时空、整合全要素的评价模式，以更好地服务学生的全面发展。

二是充分释放数智技术的强赋能作用。 借助人工智能技术，教育领域正从起点的资源配置齐全迈向精准资源优化，在教育过程中由实现有效教学向数据驱动的高效教学转变，在教育结果层面则从个性化教育的探索逐步迈向超大规模个性化教育的实践。

三是科学研判受教育人口的动态复杂变化特征。 要适应当前人口变化趋势，充分发挥人工智能的杠杆作用，全面提升我国教育发展的整体水平，切实增强人民对教育的获得感与幸福感。

（二）构建本土式基础性理论和研发教育专属大模型

结合中国教育的独有特点来构建本土式基础性理论，在逻辑上阐释好人工智能之“所以能”助力中国教育高质量发展的因果逻辑，是深入推动实践变革和技术应用研究的基石。一切理论最终要解决时代性和本土性两个问题。

在时代性方面，数据驱动的知识生产模式具有鲜明的时代特征，它突破了传统知识观念的局限，开拓了获取知识、认识世界的新途径。这一转变对未来人才的核心能力提出了新的标准，推动理论界不断反思和重塑智能时代背景下人才培养的目标和路径，深入探索“培养什么人”以及“怎样培养人”的关键问题。在本土性方面，应结合中华优秀传统文化的深厚基因，契合教育教学规律，依托当前国产人工智能大模型的技术优势，构建面向教育领域的专属智能模型。

（三）加速培养“人工智能+”跨学科融合的新质人才

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新质人才‌是指在新质生产力背景下，具备创新能力和前瞻思维的人才。在党的二十大报告中，明确提出要“加强基础学科、新兴学科、交叉学科建设，加快建设中国特色、世界一流的大学和优势学科”。教育必须顺应时代发展的需求，以服务国家战略为核心，培养适应国之所需的高层次人才。

一是以“人工智能+”跨学科融合为生长点优化学科专业设置。通过组建跨学科交叉团队，并设立“人工智能+X”相关专业，着力培养能够适应数字化与智能化新产业、新业态需求的高端、精尖、急缺型新质人才。

二是培育新质人才运用人工智能创新、创造和创业的高阶能力。探索拔尖创新人才与人工智能在共创性学习与知识生成领域的深度融合；充分发挥大模型的技术优势，构建生成式人工智能语境下以“苏格拉底式”对话为核心的人机协同学习新范式，为未来教育模式创新提供理论支撑与实践路径。

（四）发掘教育数据要素优势，开辟规模化应用场景

如何充分挖掘数据要素的潜在价值，发挥其在教育领域的倍增效应，通过对海量数据的深入分析揭示教育要素之间的潜在关联，解释教育现象，探究教育规律，并解决关键教育难题，已成为当前亟待突破的重要课题。

一是突破优质教育数据要素的供给短板，强化教育数字新基建建设，在教、学、管、评、研等教育场景中提取并整合优质的大数据训练集，为人工智能应用提供可靠的数据支撑。

二是针对不同场景需求，构建教育大模型、师生画像及知识图谱，深入挖掘教育数据要素中蕴含的隐性价值，推动其转化为显性知识，从而实现更高效的知识流转与应用。

三是在以人为本的理念指导下，充分运用数据科学研究范式，实现教育数据精准测量与人文价值深度解读的有机结合。

（五）以价值理性引领负责任的人工智能教育应用

教育的本质在于为学生创造良好的学习和发展体验，这才是其不可动摇的核心价值。人工智能在教育中的应用应以学习者为主体，秉持追求“真、善、美”的教育理想，并坚守伦理道德底线作为核心价值导向。

一是重塑增强智能化场景下人的主体属性，形成高意识教育活动。摆脱人工智能可能裹挟师生陷入“数据投喂”“优绩主义”“信息茧房”“深伪欺诈”所幻化的内卷式发展和虚假式自由。

二是促进人的全面发展。应警惕“术的成功”反而导致“道的失落”的风险，避免因过度追求精准化而引发全民刷题的负面剧场效应。

三是以中华优秀传统文化为根基和灵魂。教育中构建融入时代价值观的智能化文化符号体系，引导教育突破算法局限，回归本真价值与核心意义。

（六）以教师智能教育素养升级助力培育时代新人

教师是教育的第一资源，教师队伍建设是建设教育强国最重要的基础性工作。教会学生驾驭人工智能，超越知识学习和技能训练的窠臼，增强信息偶遇性和学会人机和谐共处，必须提升教师智能教育素养。“智能”体现了人工智能文化内涵中的工具理性，反映出对教师传统信息技术能力和数据能力的迭代与提升；“教育”则彰显其人文属性，强调教师作为“人师”在教育教学、立德树人、价值引领等方面的独特作用，这种发展特性是技术无法替代的；“素养”不仅涵盖知识与能力，呈现出动态生成性，还代表了一种思维方式，体现出批判性思维、创造性运用知识以及解决实际问题的实践特质。教师需要全面提升智能教育素养，以知识、能力、思维及文化价值为基础，在解决教育问题的过程中确保“人在回路”，成为智能教育浪潮中的时代观察者、问题反思者、知识更新者和知行合一的实践者。

观点丨华南师大胡小勇：加速培养“人工智能+”跨学科融合的新质人才

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