人工智能赋能基础教育新范式
（来源：福建日报 2025-04-01 09版 理论周刊·求是）
杨江 赖林冬
党的二十届三中全会提出“推进教育数字化”。基础教育是公民从启蒙到接受系统教育的关键学段，积极推动基础教育阶段人工智能教育，是我国教育强国建设的新要求和新趋势。
一、人工智能赋能基础教育范式转型的三维驱动逻辑
人工智能驱动教育变革需要经历从技术突破、认知重构到制度调适的一个递进式过程。技术突破为教育变革奠定坚实的技术基础，认知重构形成推动变革的内核动力，制度调适则为变革提供全面的系统保障：三者相辅相成，形成螺旋上升的协同演进机制，共同推动教育范式的转型。
技术突破推动基础教育生产力的颠覆性变革。数据智能和算法权力在人工智能技术突破上发挥了关键作用。人工智能正经历从教育辅助工具向教育本体构成性要素的深刻转变。在基础教育领域，人工智能技术的发展使其逐渐嵌入教育教学、学习活动等各个环节，成为教育不可或缺的构成部分。人工智能可让教师通过对学习过程的全息画像全面精准地采集学生的学习数据，从而发现学生的学习难点并进行精准干预，为学生提供个性化的学习支持。算法权力则构建了知识传播的个性化配置机制，能够根据学生的兴趣、学习进度、能力水平等因素，为学生精准推送适配的学习资源，实现知识的个性化传播，提升学习效率。通过人工智能技术，师生之间不再受限于传统的面对面交流模式，可通过虚拟现实、增强现实等技术营造沉浸式的学习环境，拓展教学的空间维度，增强学习的趣味性与互动性。人工智能对基础教育的赋能并非简单的技术应用，其本质是对教育生态系统进行结构性重构。在此过程中，关键是要在技术可供性与教育规律性、工具理性与价值理性之间建立起动态平衡，从而推动基础教育范式实现深刻变革。
认知重构推动学习科学的范式革命。人工智能促使教育从单纯的知识生产逐步向认知建构乃至价值形塑转变，这一转变不仅改变了教育的过程，更对教育的本质产生了深远影响。人工智能赋能基础教育，突破过往将技术仅仅视为工具的局限，助推知识建构从传统的线性积累模式转向网络化涌现模式，使知识在网络环境下呈现出非线性的关联与互动，让学生不再是孤立地学习一个个知识点，而是通过网络连接，发现知识之间的多元联系，从而构建起更加立体、丰富的知识体系。人工智能不仅可以培养学生的核心素养，在评价体系方面也将传统的结果检测转向全过程数字孪生。一方面可根据学生的学习状态、优势与不足，制定个性化的能力培养方案，提供恰到好处的支持；另一方面，可通过对学生学习全过程的数字化模拟，实时、精准地评估学生的学习进展和能力发展，为教学调整提供科学依据。
制度调适推动基础教育治理体系的适应性进化。制度调适在不同层面发挥作用，而人工智能能够优化各个层面的教育治理机制。人工智能技术赋能基础教育领域，通过智能决策支持系统与资源精准配置机制，显著降低教育边际成本并实现治理范式跃迁。技术驱动下的教育治理呈现多层级优化特征，在宏观政策层面构建数据驱动的动态调适机制，在中观组织层面形成智能技术赋能的协同治理网络，而在微观教学层面则建立个性化服务的精准供给体系。在此背景下，教师专业角色正在经历认知重构，从单向知识传递者转型为学习生态设计者。借助人工智能技术构建学习者认知建模系统，教师的核心职能转向设计认知脚手架、培育元认知能力及引导知识建构过程，实现从“内容权威”到“思维教练”的范式转换。“双减”政策实践形成科层制与平台化混合治理模式，既保持传统科层制的制度稳定性，又通过数字平台构建分布式决策网络，形成刚柔并济的治理新模态。
二、人工智能赋能基础教育新范式的中国特色实践进路
人工智能赋能基础教育新范式的落地实施，需要突破仅仅将技术进行简单叠加的浅层逻辑，构建起“技术嵌入、模式创新、制度保障”三位一体的实践体系。
技术嵌入赋能基础教育新基建梯度建构。在教育新基建中，基础设施层的关键在于实现教育大模型的自主可控开发。通过自主研发教育大模型，能够更好地适应我国教育教学的实际需求，保障教育数据的安全。需要进一步推动国家标准与区域特色协同建设，制定统一的国家标准，确保多模态学习分析的规范性与科学性。各地区需要根据自身教育特色和需求，进行特色化建设，满足区域教育发展的个性化需求。与此同时，需要做好数据安全保障工作，建立教育数据治理的“三同步”机制，即在教育技术的研发、部署与运维全程进行防护，从源头上保障教育数据的安全，防止数据泄露和滥用，维护教育教学秩序和学生权益。
人机协同教育中国方案的模式创生。借鉴“三个课堂”实践经验，构建“教师聚焦价值引领与高阶思维培养、借助数字化工具完成知识传授与学情分析、形成深度互动的教学共同体”的新型师生协同机制。混合式学习系统依托认知科学原理，开发内容动态调节功能，根据学生理解程度自动匹配适宜难度资源，确保学习挑战性与可达成性的平衡。评价体系创新突出发展性导向，建立基于全周期数据的素养评估模型。整合学业表现、课堂参与、实践成果等多元信息，形成个性化成长档案，实时追踪学生核心能力发展轨迹，为教学改进提供精准依据。强化技术支撑，构建教育数据中枢平台，实现教学全流程的智能化支持。教师可通过学情看板掌握班级整体进度与个体差异，快速定位知识薄弱环节；学生获得定制化学习路径建议，形成自主探究能力。质量保障体系引入过程性评估标准，将教学改进从经验判断转向数据驱动，促进教研活动的科学化转型。
制度保障构建智能基础教育治理顶层框架。教育治理现代化通过系统性制度建构实现多维突破，形成环环相扣的革新闭环。加强政策的顶层设计，通过研制教师数字化能力发展指南，明确智慧教育场景下的教学设计、技术融合等核心素养标准，同步建立国家级数字教育资源动态审核机制。在此基础之上，技术治理层面开发教育公平监测系统，运用大数据追踪技术工具的应用效能差异，建立算法校准机制消除潜在偏见，同时推行“技术节用”教育计划，通过项目式学习等教学创新平衡数字工具使用与人文素养培育。在实践推进中构建“政策－学校－教师”协同生态，形成从宏观制度到微观课堂的完整实施链条。
（作者单位分别为福建教育学院、福建师范大学）
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