推进”人工智能+教育”：拥抱技术的同时守住教育底线

推进”人工智能+教育”，既要有拥抱技术的积极态度，也要有守住教育规律的清醒意识。教育不是一般行业，学校也不是普通应用场景。在技术浪潮面前，有五个问题尤其需要正视。

一、高度重视中小学生对人工智能的滥用问题

对成年人来说，人工智能是效率工具；但对中小学生而言，它很容易变成替代思考、替代作业、替代训练的捷径。中小学生正处在学习习惯、思维方式和基本自律能力形成阶段，学习的价值不仅在于得到答案，更在于经历理解、记忆、推理、表达和反复训练的过程。如果这个过程被人工智能大量替代，学生看似完成了作业，实际上却没有真正获得知识和能力。

不能理想化地假设孩子天然知道如何正确使用人工智能。趋利避害是人的本能，很多成年人都难以抵抗工具带来的惰性，更何况心智尚未成熟、学习习惯尚未建立的中小学生。如果大量学生从小习惯把问题外包给AI，遇到作文让AI写，遇到数学题让AI解，遇到阅读理解让AI总结，那么他们最终学会的可能不是知识，而是绕开学习本身的方法。长此以往，学生的基础能力、思维韧性和独立表达能力都可能被钝化。

西方国家普通大众在基本计算能力上普遍依赖计算器，就是一个值得警惕的例子。工具提高了效率，但如果基础训练过早被工具替代，人的基本能力就可能退化。人工智能比计算器更强大也更隐蔽，它不仅能算，还能写、能说、能总结、能推理，甚至能给出看似完整的价值判断。因此，对基础教育阶段的学生端AI应用，必须设定清晰边界，特别是义务教育阶段，必须慎之又慎。

二、重新认识传统考试方式的价值

人工智能时代，学习方式要变，评价方式也要变，但这并不意味着传统评价方式失去意义。恰恰相反，在AI可以随时生成答案的时代，现场化、面对面、不可外包的评价方式反而成为防止滥用最重要的防线。

没有知识，何来能力？人工智能进入教育后，闭卷考试反而成为最后一道防线。课堂小测、现场写作、口头答辩、面试交流、实验操作、过程性观察等方式，都应适当强化。它们的意义不仅在于判断学生是否真正理解，更在于迫使学生保持必要的基础训练。没有基础知识和基本能力，所谓创新能力就会成为空中楼阁。

三、警惕人工智能对意识形态安全的挑战

立德树人是教育的核心出发点。教育领域的大模型应用，不能只看技术指标、响应速度、调用成本，必须看价值导向、内容安全和知识体系。大模型的回答具有很强的拟人化和权威感，学生很容易把它当成标准答案。如果模型在重大政治原则、历史叙事、国家认同、文化立场等问题上出现偏差，其影响可能是潜移默化的。

清华大学刘奕群教授对当下流行的大模型进行了测试，结果深刻反映了这一问题。比如在中国台湾地区是否构成独立国家等重大原则问题上，Llama、ChatGPT等国外模型都曾出现严重偏差，即便一些国内的智谱以及KIMI等模型也存在不准确、不严谨之处。如果政府部门、教育部门或学校系统接入的底座模型未经严格鉴别，就可能在日常教学和学习问答中影响学生认知。教育系统面对的不是普通信息偏差，而是价值塑造和国家认同问题，不能掉以轻心。

更隐蔽的问题在于知识体系本身。尤其在社会科学、人文历史、国际关系、新闻传播等领域，大量理论框架、解释方式和价值预设可能来自西方知识体系。如果模型长期以这些材料为主要训练来源，它给出的答案即便没有显性错误，也可能在叙事结构和价值判断上发生偏移。更值得警惕的是，当前已经出现了以营销为目的对大模型进行反向精准投喂的现象，未来出于认知作战目的的精准投喂也完全可能出现。教育系统必须对此保持前瞻性警惕，建议建立大模型白名单制度。

四、建设教育系统算力共享联盟

人工智能落地教育，不只是应用层面的事情，更需要算力、数据、网络和平台作为基础支撑。当前不少地方政府和高校都在建设自己的算力平台，但算力投入巨大，单个高校预算有限，单个地方能力有限，各建各的往往会出现规模小、成本高、利用率不均衡的问题。

可以借鉴当年”211工程”推进大型仪器共享与数字图书馆的经验，探索建设教育系统算力共享联盟。由国家层面统筹，基于中国教育科研和计算机网CERNET网络，整合重点高校、科研机构的算力资源，为教育系统提供普惠的算力支撑。

五、警惕人工智能成为应试训练的新助攻

人工智能本来可以服务因材施教、减轻教师负担、提高学习效率，但市场力量也可能把它推向另一个方向，即更精准、更高效、更隐蔽的应试训练。近年来一些教育科技企业营收和利润出现大幅增长，智能学习机的大卖是重要因素。

学习机、智能硬件和AI学习产品本身并不天然有错。企业满足市场需求，家长希望提高孩子成绩，学生希望获得即时反馈，这些都是现实存在的动力。但问题在于，如果人工智能主要被用于刷题、押题、错题分析、精准训练和提分竞赛，它就可能把过去的人盯人应试升级为算法驱动应试。对于这类产品与服务，不能简单从道德层面批评，但教育治理必须看到这一趋势，防止人工智能技术被广泛用于变相培训和应试强化。

推进”人工智能+教育”，必须坚持积极发展与审慎治理并重。一方面发挥制度优势，加快人工智能在教育领域的基础设施建设、应用创新和资源共享；另一方面守住学生成长、意识形态安全与滥用的底线。只有这样，人工智能才能真正成为教育强国建设的助力，而不是制造新问题的新变量。

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