人工智能促进未来教育发展：本质内涵与应然路向 ＊

顾小清 李世瑾

（华东师范大学 教育信息技术学系，上海 200062）

一、引论

纵观人类历史，技术、人力资本和能源是促进经济与社会发展的核心要素。尤其近20年来，智能技术飞速发展，人工智能作为当前信息技术的最新发展阶段与技术形态被贴上“第四次工业革命”标签，各国纷纷布局，德国“工业4.0战略”、美国“先进制造业国家战略计划”、英国“工业2050计划”以及法国“工业新法国”等都将人工智能技术作为国家创新发展的内核动力。智能技术的飞速发展正在逐步影响着社会、经济、生活等领域的业务形态，不断带来颠覆性、丰富性、创新性的新业态，并在很大程度上重塑着人的认知与思维方式，甚至是人类文明。

技术作为推动人类历史发展的核心力量，与教育这一人力资本发动机竞相成为推动经济社会发展的主力。教育领跑，才能为社会发展提前做好人力资源布局，整个社会才能享受技术带来的经济回报。以信息技术推动教育变革已经成为整个国际社会的共识，并被纳入各国的教育相关政策，如美国“国家教育技术规划”、新加坡“Mast Plan 计划”，都对如何以技术促进教育的创新及生态重构进行规划，并实践多年。可以说，没有一个领域像当下教育这样，对以技术改变教育现状的需求如此强烈与迫切，然而，也没有任何一个领域像教育这般，成为迄今未被技术重塑的行业，也许在这里“信息技术的作用并未发生”（OECD, 2015；顾小清，2018）。但不管怎样，“技术变革教育”这一论断是毋庸置疑的，面对人工智能技术这匹“黑马”，我们亟需回答的是，人工智能技术如何重塑未来教育生态，如何促进未来教育发展。

为回答这一问题，研究团队围绕“人工智能促进未来教育发展”开展了系列研究工作，并已取得丰硕研究成果。主要有以下成果：一是从人工智能时代的人才培养战略出发，探索人工智能技术在引发社会变革的同时，带来了怎样的人力资本新需求，以及教育如何为人工智能推动的社会发展提前做好人力资本布局；二是从人工智能使能的大规模教育变革、人工智能重塑的知识观，以及人工智能赋能未来教师的发展出发，深度解析了在人工智能创造的技术条件下，如何学习、如何创造与传递知识、如何教学等核心问题；三是从人工智能时代教育的系统性变革这一视角，回应了未来教育体制和教育形态的概貌和趋势。为更加系统地把握人工智能教育研究的创新性成果，“人工智能促进未来教育发展研究”课题组，拟以专刊方式，分享智能时代人才战略与理论前沿、智能应用场景与教育治理、智能化学习与教学创新、人工智能推动的教育生态重塑等研究内容，并以此勾勒教育生态的未来图景。

二、人工智能技术的发展对教育意味着什么

在人类教育向智能教育转型的当下，教育图景呈现出指数型发展样态。如若未能前瞻引领、科学应对人工智能教育发展，其过失将以“失之毫厘，谬以千里”的指数放大。“人工智能促进未来教育发展研究”课题组，基于系统性、前瞻性、动态性视角，重点从“人才战略”“学习变革”“知识创造”“教师发展”“教育重构”等方面探索了人工智能技术赋能教育生态的思想意蕴和关键着力点（如图1所示），致力于厘清人工智能技术之于教育发展的价值功效，从而科学谋划、前瞻形塑“高质量且有温度”的人工智能教育新生态。

图1 人工智能促进教育发展研究的着力点

其中，人工智能时代的人才发展战略，集中关注社会的现代化发展需要什么样的人力资本问题，从整体视野来看人工智能对社会发展的影响及其对教育提出的需求；人工智能时代的学习变革和知识创造，从学习科学视角研究人工智能对学习带来的变化，以及从知识观视角研究人工智能为知识创新带来的新的可能性；人工智能时代的教师发展，集中关注人工智能技术的应用对教师角色带来的冲击，如何通过人机协同创新定义教师角色，如何开展教学实践创新；人工智能时代的教育重构，则从系统性教育变革视角，研究人工智能所催生的教育系统生态重塑。

（一）人工智能凸显创新人才发展挑战

人工智能具有溢出带动性很强的“头雁”效应，推动人类社会迎来了人机协同、跨界融合、共创分享的智能时代。技术的巨变透过劳动力市场对人才培养产生深刻的影响，彻底改变了人才培养的定位、内涵与模式，尤其是专业人才（王奕俊, 杨悠然，2020）。人工智能促进未来教育发展的前提是必须厘清智能社会就所需的人力资本对教育系统提出的诉求，以及凸显的创新人才匮乏问题。同期论文《人工智能时代人力资本新需求与教育变革的关系研究》对此有详论。

首先，对人力资本的技能需求趋向多元化，对劳动者知识体系的需求趋向复杂化。人工智能技术在社会各产业领域的应用，在使个人生产效率得到巨大提升的同时，将进一步取代机械性的、可重复的脑力及体力劳动。这无疑将导致人类认知体系和知识总量在持续更新和发展，人力资本结构也将随之转变。与此同时，伴随人工智能技术与生产大规模结合，人力资本的工作角色发生了巨大变化，不仅是从机器的附属品转为生产过程的操控者、监督者及管理者，也逐渐催生了人工智能工程技术人员、数字化管理师、无人机操控员、农业经理人、物联网安装调试员等新职业。

其次，智力劳动者所占比重增加，创新能力成为个人发展的门槛。可能的原因是，人工智能技术与生产过程的深度融合，会减少生产领域的劳动者数量。高技术产业、新兴产业、服务行业等将迎来更广阔的发展空间，吸纳更多劳动力从事产品设计、研发编程、数据分析与研究等创造性工作，创新型人才、复合型人才、高技术人才等在劳动力结构中所占的比重将逐渐增加。相关统计表明，机器学习、知识图谱、自然语言处理等岗位的高精尖人才供需比例低于40%，表明了人工智能创新人才的严重匮乏（惠炜，姜伟，2020）。

再次，劳动者的软实力成为竞争焦点，劳动者必须主动提升自身的创新意识和创新能力，并将创新能力熟练运用于所从事的工作中。智能机器有远超人脑的知识存储量、强大的数据分析能力，在重复性、机械性的任务中解放了人类的双手和大脑，替人类思考、分析与归纳甚至决策和创造知识，在人类学习领域创造了新的巨大潜能。因此，智能时代的学习将把重点放在“软能力”的培养上，充分利用人工智能技术所提供的教育创新可能性。

（二）人工智能支撑大规模教育的个性化实现

人工智能技术从环境、资源和路径等方面，为大规模个性化学习的实现提供了可能，但这种可能要在大规模教育实践中变为现实，亟需回归学习的本质，探索人工智能何以支持大规模个性化学习、人工智能使能下的大规模个性化学习呈现何种样态，以及进阶路径与发展趋势等，这些都是实现大规模个性化学习的重点难点。

人工智能技术使大规模个性化学习成为可能（谢浩然等，2022；刘妍等，2021）。技术赋能教育，助力个性化教育实践落地，同期发表的论文《主体赋能：智能学习的多感官体验》关注的正是这一话题。在学习环境创设层面，融合虚拟/增强现实、全息投影以及人机交互等技术，为学习者创设了灵活、智能、个性的学习时空。在学习数据分析层面，利用多模态数据采集、数据挖掘、情感计算和学习分析等技术，对学习者学习行为、表情、眼动、姿势等多维数据进行记录与分析，为刻画学习画像、提供个性化的学习指导和路径规划提供可能。在学习资源匹配层面，利用自适应、机器学习等技术，实时诊断与分析学习者的学习动态，根据学习者的个性特征与表现差异，为自适应推荐符合其学习发展的学习内容提供可能。在精准干预路径层面，借助人工智能技术优势，全面了解学生学习过程的兴奋点和关键障碍，经由精准画像分析、群体分层建议、学习诊断报告以及个性化学习路径推荐等过程，建构“以学定教-因材施教-以评促教”的智适应教育生态圈。

技术增能教育，探索人机协同的教育形态。一要重新认识人与人工智能的独有属性，正确看待人工智能在教育中的角色，不能在教学活动中盲目使用或崇拜技术的功能，更详细论述参见同期论文《自然语言处理技术赋能教育智能发展——人工智能科学家的视角》。二要明确人与人工智能在教育实践中的关系，充分发挥人的主观能动性，将人与人工智能的各自优势互补，在具体的教学活动中提倡人类运用人工智能来辅助教学，减轻教师的负担，提升教学效率。这正是人本人工智能（Human-centered AI，HCAI）的思想内蕴（Verkijika et al, 2015; Dignum, 2019）。HCAI提倡发展负责任的人工智能教育，回归教育与人的本质，强调将人的角色融入人机系统，通过人机智能的互补发展人机混合增强智能，这对于建立“高质量且有温度”的人工智能教育生态至关重要。

（三）人工智能重塑的知识观与教学创新

每一次技术的发展都会重新评估人类所需要拥有的知识和技能（顾小清,蔡慧英，2021；赵勇，2020），人工智能的强势来袭，对知识的生产、表征与应用产生了巨大影响，同期论文《人工智能促进知识理解：以概念转变为目标的实证研究》正是回应了这一问题。

在知识生产主体层面，人工智能向知识生产主体靠近，以其自身知识生产的逻辑弥补人类不足。人类不再是唯一的知识生产和拥有者（李冀红等，2021），“自动化智能助手”“机器科学家”“人机共同体”等人工智能重塑的知识生产主体也具有同样的能力。知识生产者不再局限于科学界精英所组成的科学共同体，也不限于为了解决真实问题而吸纳的更广泛的社会参与（顾小清，2019）。与此同时，机器“智能”的参与，延展了知识生产主体的视野，未来知识生产主体将出现人、机器和人机协同三种共生形态，同期论文《AI与人类智能在知识生产中的博弈与融合及其对教育的启示》对此已有详论。

在知识生产形态层面，人工智能支持的科学知识生态系统，要求知识生产过程和结果透明化、知识生产者必须具备特定素养，这些变化将会大幅“领地”专属程度。这是因为，人工智能时代，知识恰似一种流动液体，知识更新与增长速度远大于权威证实速度，形成一种“软知识”形态。也就是说，人工智能时代的知识，不仅是被静态认知，更多是投入动态运用。知识载体也早已冲破传统形态的桎梏，驰骋于人类与智能机器所交织构成的开放性、不确定性的智能化海洋，并呈现出视觉、触觉等多模态融合感知的特征。人类由此可以运用数据科学揭示人类社会、行为与事物的发展规律，这正是人工智能改变知识生产方式的根本原因。

在知识生产应用层面，智能时代知识生产将实现科学飞跃，各种智能工具使人类接触到科学知识生产的可视化概念，这也为大众知识生产创造了机会。人工智能的知识表征与推理是一种致力于以计算机系统来表示世界、解决复杂任务的结合形式，具有以我们无法想象的速度与方式扩展、使用和创建知识的能力。因此，利用智能技术对知识生产流程的介入，能够加速群智协同的分布式知识创造进程，甚至可能彻底改变知识生命周期，如通过插入芯片的方式就能瞬间完成人类几千年累积的知识的学习，用嵌入的大规模数据挖掘深藏暗处的知识及知识间关系，据此形成系统、规范的认知与判断。总之，人工智能重塑知识生产应用，将知识表征与推理过程的无限可能形式化为有限条件。

（四）人工智能赋能未来教师发展研究

作为教育改革的践行者，教师对人工智能教育发展至关重要（李世瑾，顾小清，2021）。人工智能时代，教师的角色发生了变化，教师已不再是知识的唯一来源，也不再是知识的权威。因此，除了传授知识外，教师的核心价值在于“育人”，重要职责是引导学生学会学习，这也对教师提出了更高要求。

人工智能有助于减轻教师的工作负担，优化教学活动进程。根据人机协同由弱到强的智能性，将人工智能与教师的关系分为人工智能代理、人工智能助手、人工智能教师和人工智能伙伴4个阶段（余胜泉，2018）。其中：（1）人工智能代理取代教师承担部分机械性、重复性的工作任务，通过计算智能优势，完成了数据集的提取、规范和模型训练等操作，并基于此对类似任务进行反馈。（2）人工智能助手发挥了感知智能优势，通过实时汇聚海量规模化的多模态数据，为教师决策制定与意义阐释奠定坚实基础。（3）人工智能教师发挥人工智能技术的感知智能和认知智能优势，突破了教师个体的教学局限性，使其具有更大的创造性。（4）人工智能伙伴具备了社会智能，智能机器人可以在人类教师的指引下自主习得新的规则和范式，能够进行创造性的思考与互动，并可独立帮助人类教师解决因有限认知所导致的教学困惑。

与此同时，人工智能将会创新教学形态，打造因材施教的教学流程，同期发表的论文《智能作文反馈能提升中学写作教学效果吗？》对此进行了详述。一方面，通过自然交互技术、可穿戴技术、图像识别技术等，将优质教育资源和个性化需求引入课堂场域中，建构智能个性化的学习场域，助力学习关系的精准匹配。这种学习场域中，学生可以根据自己的兴趣偏好或需求自主选择合适的学习资源，充分展示“以学生为中心”的课堂概貌，帮助每位学生真正完成意义建构和技能习得。另一方面，通过智能导师和虚拟学伴，为学生精准推送学习资源和个性化指导，助力大规模个性化学习目标的实现。这种情境下，教师重点关注学生个体的行为转变，通过富有创造性的教学设计干预学生的过程性发展。

（五）人工智能推动教育生态的系统变革

人工智能的发展跨越众多学科，包括计算机科学、逻辑学、数学、脑科学、生物学和哲学等。作为一门综合性的应用科学，人工智能从研究走向实践的过程呈现出多样态、多领域的特点。例如，能够自动执行实体环境中需要敏捷性和适应性的复杂任务，能够解决横跨多个行业与职能的问题，能够基于大规模的重复性工作进行自我学习。人工智能所发挥的增强、替代、改善及变革等作用，最突出地体现在对社会生产和生活各个领域所产生的重塑作用，以及对人力的释放。可以说，人工智能时代所涌现的颠覆性创新，将会对经济、文化、社会产生深远影响。未来教育形态如何变化，教育体制应当如何改革，才能适应人工智能所带来的新的社会生态，都是推动人工智能教育生态持续发展的关键抓手。

从生态视角来看，教育主体、教育形态、教育体制、教育服务以及教育治理等都在不同程度地接受着人工智能的重塑作用（曹培杰，2020）。教育生态系统正在技术的作用下打破以往的封闭性，以一种颠覆性创新的态势，拓展系统内各要素的内涵，改善和延展系统内部关系，重塑教育系统功能与形态（顾小清，2018）。这也启发我们，应在构筑基于人工智能的教育生态、明确未来学校教育形态的基础上，探究未来教育体制的变革与发展，并根据不同阶段、不同类别教育的规律、特点和目的，分析其与人工智能深度融合的路径和方式，从整体教育系统的角度，构建符合中国国情、发扬中国特色的智能教育体制。此外，分析智能教育体系各利益相关者的角色价值、作用路径和可能境遇，全面考察人、实践、价值、技术等要素在特定环境中的相互作用，以及科学治理人工智能教育生态失衡，详细观点参见同期发表的论文《人工智能教育治理：逻辑机理与实践进路》。总之，通过推动教育生态系统与社会生态系统之间产生良好的双向互动，高效对接未来人力资本供给需求，承担起为实现国家创新发展的强国战略目标而提前布局人力资源的责任与使命。

三、人工智能促进教育发展的进阶样态与内核机理

人工智能作为“头雁效应”的内生力量，激发了教育创新变革的热情和动力，支撑着教育生态的重塑与发展，也为教育创新带来新的途径及更多可能性。然而，没有任何一个领域像教育这样，肩负着创新人才培养的重大使命。为此，我们需要明晰人工智能促进教育发展的进阶样态及其内核机理，厘清人工智能驱动教育发展的当下布局和战略方法。

（一）人工智能促进教育发展的进阶样态

人工智能正以指数级的冲击给教育生态带来机遇和挑战，其促进教育发展的进阶方式呈现出“三部曲”样态：一是赋能教育，最大限度地提升“学-教-管-评”领域的教育效能；二是创新教育，实现“教学形态-教育评价-教育治理”精准化、创新化的发展形态；三是重塑教育，推动学校扩展、教育外包、无边界学习等未来教育图景的实现。

1. 未来已来：智能技术赋能教育

人工智能技术迈入教育生态的第一步，为智能技术赋能教育。作用之一是为学生赋能，表现为重建和改善师生关系，重塑合作与交流方式，以及提供自适应的个性化学习体验和学习资源支持。作用之二是为教学赋能，人工智能技术为教学带来的是质量和效率同步提升，为教师带来了快速、有效、精准的学情分析方式，有利于教师精准掌控教学进度和教学困惑。作用之三是为管理赋能，借助人工智能技术的自动化功效和共享化、一体化、协同化的推进方式，提升教育服务与操作流程的工作效率，实现“一站式服务”的教育管理新样态。作用之四是为评价赋能，通过汇聚全过程、多模态、全样本的规模化数据，为推送教学资源、优化教育配置、提供教育指导、监测教育质量等提供证据，以及通过建立区域教育发展证据池，助力区域教育质量的智能化和精准化评价。

2. 未来正来：智能技术创新教育

人工智能技术迈入教育生态的第二步，为智能技术创新教育。也就是说，人工智能将会打破标准化的教育体系，重组甚至再造教育流程。一是人工智能将会创新教学形态，充分尊重学生的学习偏好和个性化差异，打造创新化、个性化的教学流程和活动组织方式。二是人工智能将会创新教育评价，打造全景式的系统性评估。人工智能驱动下的教育评价，愈发重视学生成长的全过程影响要素，通过多维度、大样本量且长周期的智能监测，捕获学生成长轨迹的全过程数据，探索教育评价的“盲区”，进而解释和揭示真实教学情境下学生成长过程中的逻辑机理和发展规律。三是人工智能将会创新教育治理，推进治理流程的精准化。通过教育数字资源、全过程教育数据的动态流通和及时更新，加强教育服务与治理进程的实时性、动态化、全面性以及精准化，从而推动教育治理从“粗放型”走向“精准型”。

3. 未来将来：智能技术重塑教育

人工智能技术迈入教育生态的第三步，为智能技术重塑教育。人工智能深度应用下的教育形态将以一种颠覆性创新的态势，拓展系统内各要素的内涵，改善和延展系统内部关系，重塑教育系统功能与形态，学校、班级、学科等边界也随之淡化甚至消解，学校教育扩展、教育外包、无边界学习等未来图景也跃然而出。其一，学校教育扩展图景下广泛采用混合式学习方式，学生可以自主选择学习内容，且教师、学生、智能教学助手之间的协同关系、协同规则更加完善和明确。其二，教育外包、社区教育也将纳入学校教育范畴，基于人工智能技术优势，自适应推荐教育资源与教学服务，并根据学生自身兴趣偏好和发展需求，灵活选择学习成本、学习场域、学习范围，甚至是学习周期。其三，无边界学习也将成为未来教育的主流样态，这种图景下，学生将真正成为知识的实践者和生产者，根据自身规划和发展需求，随时评估并认证自身知识、技能和态度的水平。同期论文《如何建设未来学校？——基于智能教育治理场景的前瞻与审思》对此有详论。

（二）人工智能促进教育发展的内核机理

通过上述分析发现，人工智能正以宏观与微观相结合的方式，系统地影响着教育生态的发展。宏观层面，如何从复杂系统视角探究人工智能技术、社会（科技、经济、文化）和教育系统之间的生态关系；微观层面，如何科学审视人工智能技术与教育创新变革之间的互为需求与双向促进作用，将直接制约着人工智能教育生态的可持续性发展。因此，我们需要厘清人工智能促进教育发展的内核机理，为建立技术与教育之间的复杂系统观，科学审视人工智能技术与未来教育之间的角逐指明方向。

1. 以复杂系统视角揭示技术、教育、社会互动的规律

教育要承载提前布局人力资源的使命，这也是人工智能教育发展的愿景。对于能够承载提前布局人力资源使命的教育系统，必须以复杂系统视角观之。这是因为，通过系统分析人工智能技术、社会发展以及教育系统之间的复杂关系，才能对与强国战略相匹配的人才战略，以及面向创新人才培养的教育系统形成合理预期；才能够以双向驱动的动态过程，系统探索人工智能对教育生态的动态影响与作用机制；才能结合我国国情，从体制、机制、治理模式和战略推进等方面提出人工智能教育发展的系统性建议。综上，复杂系统这一研究视角，正是人工智能促进未来教育发展的内生逻辑，通过系统考量技术、教育、社会互动的规律，保障了人工智能促进未来教育研究的系统性和科学性。同期论文《智能时代下教育生态系统协同演化模式研究》对此有详论。

2. 以学习科学视角探索人工智能对教育发展的本质影响

人工智能技术重塑教育生态的本质是促进人的发展。基于学习科学的原理，有助于我们从技术变迁角度来理性思考人工智能对学习过程的革命性影响。这是因为，遵循技术赋能学习的科学规律，可以帮助我们重新理解和定义核心教育要素的内涵，科学审视以及合理预测人工智能对个性化学习、知识创新、教师发展的未来影响。同时，从多模态学习机制出发，建立多模态学习教育算法，以此为理论基础设计人工智能时代的知识生存方式和传播方式，同期论文《在线教育中的学习情感计算研究——基于多源数据融合视角》对此有详细阐述。总之，基于教育与技术之间的作用规律，建立从教育系统的小生态观综合考量教育变革问题，这是撬动大规模个性化学习、知识创新探索、教师发展等主题研究的支点。

3. 以“历史-文化”视角预测未来教育的发展趋向

谈及未来教育的重塑，需要站在社会发展、技术革新、人才需求的历史长河之上，理性审视人工智能技术对人类文化产生的影响，又将会带来什么样的教育文化。“历史-文化”这一视角可以动态把握人工智能促进未来教育发展的过程性、阶段性变化，通过考察人工智能在人类历史、技术史、文化史上具有的地位、发挥的作用，以及智能时代的各种变化对教育系统的影响逻辑和作用程度，预判未来教育系统的发展走向和支撑条件。综上，以“历史-文化”视角预测人工智能促进未来教育的发展形态、发展阶段和发展趋向，能够形塑系统的、包容的、发展的、前瞻的人工智能教育生态。此外，人工智能技术在重塑教育生态的过程中，兼具变革性潜力和潜在风险，所以，预测、规范和协调技术伦理问题也是人工智能促进未来教育发展亟需解决的内核问题。

四、人工智能促进未来教育发展的应然路向

人工智能正给未来社会及人类发展带来新的可能性。这些新的可能性并不只是因为人工智能所具有的特定技术特征，而且由于人工智能所引发的广泛社会变革对教育系统提出的新要求。基于人工智能促进未来教育的进阶样态与内核机理，探索人工智能时代教育需要的变，以及技术带来的变的可能，帮助教育工作者厘清教育驱动发展的当下布局和战略方法。

（一）把握智能时代驱动下的创新人才发展战略

教育生态是一个不以人的意志为转移的内生复杂系统。当人工智能介入教育生态系统时，教育边界被打开，性质迥异的要素耦合在一起，冲突、协同、吞噬、更新等现象纷纷涌现，教育系统也更加错综复杂（李世瑾等，2021）。在此情境下，我们需要站在全局生态系统的角度，全面解构人工智能技术、教育、社会发展三者之间的生态关系，以及教育在这一生态关系中的定位，通过揭示技术发展、人力资本、教育回报之间的复杂影响规律，把技术的优势转化为教育变革的动力，形成人才优先发展引领支撑经济社会发展的战略格局。

在这个过程中，关键是建立技术系统、社会系统、教育系统的联动反馈机制，充分把握人工智能驱动下人力资源布局的新样态。一是保障信息传播的系统化过程，基于SMCR（Source，Message，Channel，Receiver）信息传播模式，分别从信源、信息、信道、信宿等方面梳理技术系统、社会系统、教育系统动态联动的过程性问题。二是参照智能体知识潜力再分配的过程模型，如采用互动循环模式、传播监督模式、分级传播模式，拓展信息流动的时间和空间，提升人力资本的产出效率。

（二）聚焦人工智能驱动下教育创新的关键要素

人工智能深刻地影响着学习、教学、资源、环境，影响着教育系统中的教师和学生，也影响着教育管理者的理念和方法。这一背景下，如何把握技术与教育互相塑造的未来教育发展，如何切实将人工智能技术引入教育教学全过程中来，打造大规模个性化学习、创新知识生产方式、形成人机协同教学模式，将是破解人工智能教育难题的关键。

其一，加强深度理解教育业务的研发力量，尤为关注未来教与学、资源组织、服务供给、流程管理、伴随式评价、生态治理等领域的智教深融新型模式，通过对教育场景业务模型的抽象，建立人工智能教育生态运转的业务流程模型，实现对教育多元场景的智能化建模与多模态干预。其二，提升教育信息化服务商的教育业务属性，能利用算法模型对具体教育场景进行关键维度、因素、特征抽取，构建匹配典型教育场景的数据模型，并与相应的数据集进行对接。同时，参照人机交互协同准则（Working Group Future of Work and Human-Machine Interaction，2020），规范人机协同的技术规范和操作流程。其三，能根据学校管理者、教师、家长、学生的不同需求以及场景特征，提供相应接口，实现自主化的数据分析服务。例如，基于国家智能社会治理实验基地（教育），开展长周期、跨领域、多学科的人工智能教育社会实验，记录、描述、研判人工智能等新兴技术的社会影响，从个人、组织、社会等维度形成“以问题为导向”的前瞻性治理举措，助力教育智能化高质量发展。总之，通过探索人工智能技术与教育系统中关键要素融合的样本工程，形塑技术系统、社会系统、教育系统联合创新的善治生态，进而推动“高质量且有温度”的人工智能教育生态健康发展。

（三）重塑人工智能助推的未来教育生态蓝图

人工智能促进未来教育发展这一项目，既关涉前沿科技、社会经济、产业发展等行业，也涉及教育系统甚至道德伦理等人文领域，是一个跨科技、社会及人文的交叉领域研究。在此情境下，亟需构建跨学科研究框架，根据人工智能时代的社会对教育的人才诉求，分析人工智能对学习、知识创新、教师的影响，研究人工智能对教育生态系统的重构作用，最终整体勾勒出人工智能所重塑的未来教育的蓝图，为国家在人工智能、伦理道德、教育法规等方面的政策制定提供依据。

一是采用系统分析类的方法，遵循“资料收集→调查测量→分析诊断”的研究范式，探索教育发展的现实困境与关键障碍。二是采用综合设计类的方法，综合运用教育发展的大规模现实调查、对比性研究等多种方法，分析评估不同国家、地域教育发展的过程性表现，且依据多维诊断证据，设计合理的改革方案和干预支架。三是采用模型仿真类方法，基于分布式思想，采用自底向上的方法，利用分散的微观智能模型的相互作用来模拟整个复杂系统演化的内在机制和宏观规律。四是开展社会性实验评估研究，通过理论研究和实践经验相结合的持续深化，借助循证手段、证据表征、背景分析和表达传递等方法，将教育研究成果和实践过程贯通融合，实现“理论驱动实践，打造升华理论”的良性循环。五是开展社会性科幻思想实验，基于“可以使用的未来”的思想映射，唤醒、激发和启迪人类对社会生活的想象感知和牵引式思考，通过对未来教育发展的典型科幻故事进行深度剖析，综合评估教育对社会发展的效能体现。

五、结语

教育事业是促进社会发展的人力资本发动机。伴随人工智能新一轮技术革命的热潮，教育工作者有必要重新思考人工智能时代教育的走向，以及如何充分利用人工智能技术优势，重塑未来教育生态等关键问题。“人工智能促进未来教育发展”这一研究课题，立足于系统性、动态性和前瞻性视野，从人才战略、学习变革、知识创造、教师发展、教育重构等方面，汇聚人工智能教育领域多元、多面、多维的系列研究精粹，为人工智能与未来教育研究提供整体性、全面性、严谨性的理论参照与实践指导。下一阶段，“人工智能促进未来教育发展”课题组，将重点依托国家智能社会治理实验基地以及人工智能教育研究联盟，持续推进长周期、跨领域、多学科的人工智能教育社会实验，深化理论建设与实践的连接，勾勒人工智能时代的中国教育发展蓝图，建设积累人工智能应用的教育地图及证据库。