隨著人工智能技術的飛速發展，其在教育上的運用展現出更多可能性。我們要重視人工智能在教育應用上的多種可能，促進教育生態全面轉型，推進人工智能賦能教育全面深化。

發揮人工智能強大的數據挖掘與分析能力，提高基礎性教學、學習、管理任務的完成效率，減輕教師與學生負擔，支持“雙減”政策、素質教育等政策更好落地。推動人工智能技術參與高階教育任務的完成，推進智慧教育生根開花。當前，人工智能技術展現出了賦能教育的多種可能，尤其是對學生想象力與創造性思維培養的促進作用。但在具體的課堂實踐與學校環境中還缺乏成熟的、體系化的生成式人工智能技術應用，人工智能教育研究者應聯手一線教師，共同探索強涌現人工智能在高階教學與學習任務上的賦能路徑及具體舉措。

除了探索運用人工智能為教育提供支持，還要關注其與教育制度結構之間的深層關系。人工智能技術雖然帶來了突破時空限制、個性化定制等新興教育范式，但是相對于傳統教育具有的班級結構、教學順序、管理模式等制度要素支持的優勢，人工智能教育尚缺乏有效制度支撐，使得創新效果難以全面發揮。人工智能需要實現與當前教育生態的有效融合創新，創生從下層任務到上層制度的完全結構，全面賦能教育深化改革。

需要強調的是，在人工智能賦能教育的歷史發展中，多學科的知識、理論交叉融匯創新是重要的先行環節。但是，當前的人工智能賦能教育已經越來越呈現出以計算機科學為主導的技術傾向。長期缺乏理論指導的技術發展易導致價值與目標的缺失，從而使技術野蠻生長、偏離軌道，也可能導致技術發展后繼乏力。為此，當前要大力強化多學科整合下的理論指導，體現人工智能賦能教育的理性追求。

一方面，人工智能賦能教育需要進一步加強理論基礎研究，尤其需要解決兩個關鍵的理論問題。一是要加強對人工智能的核心技術——智能涌現能力的理論探索，避免人工智能技術在賦能教育應用中盲目探索；二是要加強教育理論與人工智能技術的融匯支撐，提升人工智能在教育領域應用的適切性。這也對多學科交叉支撐進一步提出了要求，包括加強相關基礎學科對人工智能技術的理論研究，打開智能涌現的“黑匣”，構建人工智能的運行原理與機制；還要以此指導人工智能技術在教育領域的應用更加理性，防止技術依賴、技術濫用等風險；同時要加強教育學者的參與，積極探索人工智能時代的教育規律，為人工智能技術進行價值賦能，優化其在教學、學習、學術研究、教育管理等方面的應用效能。

與此同時，要堅持市場推動與法律約束雙軌推進，促進人工智能在賦能教育時平衡兼顧。從全球范圍來看，人工智能服務于教育已經形成了一定的產業生態框架。其中，歐美國家起步早，占有較大的份額。即使如此，人工智能教育仍然有較大開拓空間。積極推進人工智能教育發展，就需要提振各方信心，為人工智能教育發展打造良好的環境；要強調需求導向和服務導向的技術應用與成果轉化，增強人工智能教育產品的競爭力；構建大中小型企業共存，人工智能教育項目多樣化的生態；同時，關注基礎性、標準化的人工智能教育基礎產業建設，從國內競爭走向國際化競爭。

另一方面，人工智能賦能教育應保證公益底色，自覺在倫理道德約束下發展。主管部門及學校要樹立人工智能技術在教育領域應用的基本法律規范，避免教師、學生數據的過度暴露或不當使用；要加強對教育科技公司和人工智能教育行業的外部監管，保障技術開發與應用的安全，防止算法偏見；還要引導行業、企業形成關于人工智能倫理道德的內部監管和自我審查，引導師生基于教育精神與價值來使用人工智能技術與產品。

人工智能技術在拔尖人才培養上具有突出優勢，要發揮其助推器作用，完善拔尖創新人才發現培養機制，著力造就一大批拔尖創新人才。首先，要將人工智能技術廣泛融入拔尖人才的“選—育—評—管”中，實現覆蓋“入口—過程—出口”的全過程全環節全體系的智能培養，包括實現對拔尖人才的智能甄別，支撐“一生一策”的拔尖學生智能個性化培養與自適應學習，落實對拔尖學生“知情意行”的多維智能評價和動態反饋。其次，要積極利用人工智能軟件、程序與嵌入設備為拔尖人才培養搭建智慧學習環境以及智能管理體系。可通過虛擬指導平臺探索導師與學生的精準匹配、教學互動，利用智能輔導系統支持專家學者實施個性化學習計劃、指導計劃，以及幫助行政管理人員建立對拔尖人才成長的持續跟蹤監測反饋機制，根據質量監測和反饋信息完善培養方案，提升人才培養質量。

另外，拔尖人才培養要更新傳統教育模式，結合網絡技術和實踐教學，探索產教融合、科教融匯的智能教學改革路徑，積極進行“AI+”專業建設，培養符合現代產業需求的具有較高綜合素養的拔尖人才。尤其要激發人工智能對國家重大戰略需求、重要基礎學科，以及關鍵核心技術領域的拔尖人才培養的支撐作用。

（作者：閻 琨 段夢涵，分別系清華大學教育學院長聘副教授；博士后研究人員）