2025年标志着教育强国建设三年行动计划的启动年份，在此期间，人工智能教育成为基础教育改革的重要内容之一。根据教育部的要求，计划将在课堂中引入人工智能技术，促进教育资源的合理分配，并提高学生们的数字化能力和创新精神。

AI融入教育领域，怎样才是正确的“打开”方式呢？如何让AI成为成长阶段学生的学习助手而非“枪手”呢？面对AI对传统高等教育体系提出的诸如学术诚信、知识更新速度和学科结构调整等方面挑战时，该如何应对呢？针对这些问题，相关专家结合实践提出了各自的见解。

基于支持学生成长和发展的理念，合理利用AI技术。

人工智能走进学校并进入课堂后，传统教学方式将接受挑战。

“在生成式人工智能迅速发展的时候，我们需要明确根本性问题，即哪些知识最为宝贵？我们应该如何传播这些有价值的知识？”首都师范大学教育学院院长、人工智能教育研究院常务副院长张爽在接受《中国经济时报》采访时提到。

张爽认为，构建支持学生全面发展的人才培养体系时，系统运用AI显得非常重要。不应仅仅被技术变革推动，而应该主动将AI套用到教育场景中。AI能很好地解决传统教育模式难以解决的“规模+个性化”问题，并能够提供更智能化、个性化的学习指导方案。但人的主动性、社会性及创造性能力培养等价值性和方向性的挑战依然需要以人为本和以人类智能为本的方法来应对。

中央财经大学数字经济融合创新发展中心主任陈端在接受本报记者采访时表示，人工智能对教育的冲击不可避免。所以探讨的是如何最大程度地发挥其优势，同时规避风险。从教学中的应用来看，首先应进行任务分层分类。在工具性的层面鼓励学生积极使用AI工具的同时，考核评价体系可能需要调整，要求学生有效协同AI完成更复杂的任务。

“通过考核体系倒逼学生掌握AI技能的同时，任务必须是AI无法完成的，这是关键所在。对于教师来说，这也是一项重大挑战和压力。需要加强对教师在职培训力度，提升他们的AI素养。假如推理大模型广泛应用在教学中，对学生能力培养的重心将从知识积累转向发现问题上。提问时能否发现真实问题，可能会影响最终AI的应用效果。”陈端说。

加快补上AI基础教育的缺口

怎样指导正处于成长期的学生正确理解并适当地运用人工智能呢？

中国教育科学研究院教育战略与宏观政策研究所副所长张伟在接受本报记者采访时强调，私家侦探，侦探公司，调查公司，查人找物，商务调查，出轨外遇调查，婚外情调查，私人调查，19209219596树立对人工智能的正确认知是合理使用AI的基础。应通过通识性教育让学生了解AI是什么，尤其是生成式AI因其具备互动问答、自动生成文本等多模态能力而成为学生获取信息和分析问题的重要工具。

大中小学应抓紧补齐人工智能通识教育短板，让学生理解，人工智能（AI）模型生成的内容基于概率分布而非严格事实核对，形成的观点也会受到模型设计者价值观的影响，在准确性、价值判断等方面存在不足。因此，应当强调AI的辅助作用，并教授学生如何批判性地使用AI工具。指导学生学习选择合适的AI工具，用于学习问答、文献搜索、数据分析或文艺创作等任务，有效地利用这些工具完成重复性任务或提供灵感，提升学习与科研效率。要经常组织学生讨论并分享使用AI的经验和心得，形成积极的AI使用文化。张伟说。

张爽认为，首先需要让学生明白，自己是学习的主体。频繁依赖“认知外包”，看似完成学习任务，但实际上通过AI得到答案、替代思考，容易导致认知碎片化和浅表化，在数据幻觉中迷失方向。教育的核心在于传授知识的同时培养思维能力，增强学生的创造力和判断力，而不是单纯传递信息或提供答案。 因此，使用AI的目标不应只是让AI直接给出答案，而是作为基础性材料或参考思路的来源，重点在于培养学生独立思考的能力、创新能力以及批判性的思维方式。

应对挑战以规避风险，并推动实现规范操作。

人工智能正在全面影响高等教育的所有领域。这一转变不仅带来了提高教育质量、推动教育公平前所未有的机会，同时也向传统的高等教育体系提出了学术诚信、知识更新速度以及学科结构调整等方面的新挑战。

这是一个需要系统思考的问题。当然，不同类型的高校可能会选择不同的道路。作为师范大学，在智能私家侦探，侦探公司，调查公司，查人找物，商务调查，出轨外遇调查，婚外情调查，私人调查，19209219596化时代的背景下，传统的教育模式必须从‘以智能技术为载体’升级到‘以智能技术为存在方式’，打破单一学科的界限，通过多元学科之间的相互作用实现创新与发展，重构智能时代教师教育的基础理论与话语体系。 张爽表示。

自从DeepSeek等高性能开源大模型发布后，各大高校加快了对接这些大模型的步伐。这样做的目的是为了支持师生开发学科相关的教学科研模型、并构建个性化智能系统等。这些大模型显著提高了知识的生产和传播效率，不过由于其本身存在的技术问题也加剧了学术生态污染的风险。

张伟表示，在复杂的学科领域中，如果人工智能（AI）模型生成了看似合理但实际错误的解释，师生就可能因此形成错误的知识框架。如果这些模型发布虚假高影响因子论文，并被引用，可能会导致研究结论错误。如果利用虚假成果形成的不实“学术热点”，可能扭曲特定学科的发展路径。不准确知识对学术生态的影响可能多年后才显现出来，溯源难度大且破坏性强。 为了推进大型模型的安全使用，欧盟的《人工智能法案》引入了“监管沙盒”制度。这种制度旨在建立一个安全空间，为AI模型提供测试平台，以防范应用风险。参照国际经验，北京市也在着手建立教育大模型预训练“沙盒”，推动大模型在教育领域的合规准入。

陈端认为，构建面向AI的新型学术规范体系非常重要，尽管当前仍有许多“灰色地带”，特别需要强调的是一个契机——即在人工智能时代，它可以快速帮助我们发现新的学术研究空白，并找到突破性和创新的研究点。这些都将加速科技和文明的进步进程。

“我们不要只看到AI的负面效应，最重要的是它实现了技术平权，即让普通人借助AI的帮助，能够完成过去自己难以想象的任务。通过将技术封装到算法中，使普通人拥有了驾驭新技术的能力。因此，每个人未来都可能成为高知型创造者。那么，能否真正将这些创新动能转化为现实发展的动力，则需要我们对教育体系进行配套改革。”陈端说。