人工智能時代的教育：形態演變與創生教育的未來

|作者：王青

(清華大學物理系)

本文選自《物理》2025年第10期

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引言：AI 時代探討教育長遠走向的必要性

教育作為社會的宏大課題，在百年未有之大變局與AI快速發展的雙重背景下，正面臨根本性影響。當前社會教育領域存在顯著內卷，教師常陷入日常瑣事與任務中，無暇關注教育的長遠發展。盡管AI自20世紀50年代啟動，但對教育的肉眼可見影響僅近年才逐步突顯，其作用如同牛頓力學中“大質量物體穩步加速”，雖初期速度有限，卻蘊含巨大動量。

圖1 AI代理(Agents)發展趨勢與教育智能化時間表對照

如今，AI賦能教育已成為教育界主流，教師工作或多或少受其影響。若中青年教師仍按慣性“低頭拉車”，不思考AI對職業的長遠影響、不依據未來教育形態規劃發展，恐面臨被淘汰風險。坊間流傳“會用AI者打敗不會用者、用得好者打敗用得差者、用對地方者打敗用錯地方者”，但深入分析可知，核心并非是否使用AI，而是“做什么事、怎么做”——這一關鍵邏輯將在后續展開。

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AI 發展背景與國家智能化規劃

人工智能之父、2024年諾貝爾物理獎獲得者杰弗里·辛頓，在2025年7月26日上海“世界人工智能大會暨人工智能全球治理高級別會議”的主題報告《數字智能是否會取代生物智能？》中，以養小虎崽為喻描述人類現在情況：人類如同養育可愛小虎崽的人，小虎崽長大后，如果它想，可輕易殺死人類。為了生存，人類僅有兩條路，“擺脫小虎崽”或“確保其永遠不想殺死人類”。

然而，“擺脫小虎崽”已無現實可能：當前世界集團對立尖銳，放棄發展AI的一方易被AI加持的另一方降維打擊，最終投降或毀滅。因此，人類只能選擇第二條充滿不確定性的路，潘多拉盒子已打開，人類實則走上數字智能終將取代生物智能的不歸之路。

在全球AI發展的大背景下，中國于2025年8月26日(辛頓報告后一個月)發布《國務院關于深度實施“人工智能+”行動的意見》，明確三個關鍵時間節點目標：到2027年，率先實現AI與科技、產業、消費、民生、治理、全球合作六大領域深度融合，新一代智能終端、智能體普及率超70%；到2030年，AI全面賦能高質量發展，新一代智能終端、智能體等應用普及率超90%；到2035年，全面步入智能經濟和智能社會發展新階段。

這一智能化時間表，與中國2035年實現教育強國的規劃完全同步，意味著中國邁向教育強國的主旋律與核心，正是實現教育的全面智能化。

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AI 對教育底層邏輯的沖擊：知識傳授功能的重構

AI對教育的底層沖擊，源于對話工具(如DeepSeek、ChatGPT)的持續升級與AI推理水平的不斷提升：學生學習知識將逐漸擺脫傳統依賴——無需書本教材、不分課程學段專業、無需真人教師與學校，僅憑借求知興趣與AI持續交互，從“對問題完全無知”開始，通過不斷追問逐步深入，最終成為領域專家或將其作為終身愛好。

這種從無知到深知的過程，脫離了傳統教學的架構與環節，卻能達到甚至超越傳統教學的目標。由此，教育的知識與技能傳授職責將逐漸被AI替代，具體體現為兩方面：一是傳統知識技能的社會需求下降——普通人類的知識技能對社會的貢獻，遠不及智能化機器人；二是知識技能傳授無需依賴真人教師，AI教師在諸多場景下的教學效率更高。

人類發展千年形成的現代教育模式(含書本教材、課程、學段年級、專業、真人教師、學校)，將面臨質的改變甚至顛覆，下文將針對這些環節逐一展開討論。

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未來教育形態：創生教育的內涵與理論支撐

未來教育形態的分析需從未來社會中人的類型切入。2021年青島高教博覽會上，作者提出，信息智能化社會中，技術將承擔大部分人類工作，未來教育需培養兩類人：一是從事技術無法替代其工作的創新精英人群(社會發展的原動力)；二是享受生活、發展文化藝術的蕓蕓眾生(讓社會豐富多彩的群體)。

這一分類與2024年11月清華大學鄭泉水院士在福州教育研討會的觀點高度契合：數智時代社會將加速分化為“創新者、智能機器人、被技術淘汰的邊緣人弱勢群體”，扣除硅基形態的機器人后，與作者的“創新精英—蕓蕓眾生”分類完全對應。

《人類簡史》的作者赫拉利則將兩類人稱為“超級人類”與“無用階級”：超級人類是能與AI、機器人比肩的極少數人，需通過腦機接口實現碳基人部分硅基化，以具備相當算力與智慧；廣大蕓蕓眾生(包括作者自身)將淪為無經濟價值的無用階級。鑒于超級人類數量極少，未來教育的主體應是服務于無用階級，他們的需求將成為未來教育的核心目標。

鄭泉水院士進一步指出，未來教育是創生教育，采用“激發學生內在人格力與激情、牽引成長”的內求式教育，而非外求式教育。未來最稀缺的并非知識，而是有創造力、敢想敢干、能把事做到極致的人——找到熱愛領域，以激情驅動思維前行，學業、事業與人生自然會精彩。

圖2　從單向講授到人機協同：創生教育的核心場景

創生教育的核心是點燃心中的火種：挖掘人原生的興趣并發揚光大，讓人生有追求、有意義，這正是人類教育的原始初心。對“創生”二字的解讀需注意：“創”即社會呼吁的“創新”，“生”則是鮮少提及的“原生”(原生興趣與激情)。

這一理念與諸多教育思想共鳴：美國教育界近幾十年推動教育改革時認為，教育的目的在于喚醒而非塑造，知識無法由他人傳授，需學生在思考與實踐中自我領悟。雅斯貝爾斯在《什么是教育》中提出，教育是人的靈魂的教育，而非理性知識和認識的堆積，強調“一棵樹搖動另一棵樹，一朵云推動另一朵云，一個靈魂喚醒另一個靈魂”，即通過精神交往促進個體自我生成，實現精神自由與獨立。

從創生教育的視角看，AI時代的教育變革實則是教育回歸本質的過程：近百年來，社會工業化發展促使教育向功能性知識傳授與能力培養傾斜，壓制了喚醒激情、點燃火種的初心，偏離了教育本質；而AI浪潮恰好推動教育回歸本真。

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創生教育視角下各教育環節的演化

5.1　學校：從知識傳授場所轉型為終生價值實現平臺

創生教育促使學校必須轉型才能存在和發展。AI時代，多數人無需為生存而整日忙碌，易因失去生活目標成為社會不穩定因素；學校作為讓學生有所追求、相互交流的互動場所，其社會維穩的作用在此意義上會不斷被放大，而其原來的為社會培養“推動社會發展人才和養家糊口技能”的傳統功能將逐漸萎縮。若學校不注重從“知識傳授與能力培養”轉向“以點燃興趣為核心的價值塑造”，將被逐漸淘汰。

學校轉型的終點類似當前的老年大學——為群體提供愛好追求以及其與同伴交流的平臺，為社會減負。未來學校將成為蕓蕓眾生實現生活意義與價值的終生學習平臺，而非僅服務于青少年的場所。通過學習，個體可獲得規律生活、人際交往機會與穩定社交圈，鍛煉心智與抗壓能力，最終實現精神滿足。

同時，學校與學習的邊界將逐漸消失：學習的時間與空間更開放，世界即課堂，所有能促進成長的地方都是學習場景；人人可成為學習資源的提供者與使用者，形成共創共生的創生教育生態。

5.2 教師：從 AI 賦能走向 AI 教師，真人教師需聚焦情緒價值

作者預言，AI賦能教育的終極方向是AI教師。當前全球政府與教育機構面向AI浪潮的應對方案是AI輔助/賦能教育教學，但這一方案基于AI無法超越人類的假設；若承認AI終將超越人類是不爭事實，那么按AI超越人類的規劃才更安全可靠。

AI成為教師的過程，類似傳統教學中老教師培養聰慧青年教師：初期AI承擔助教角色(對應當前AI輔助教學)，隨其快速學習并掌握所有教學技能，終將成為主講教師——AI的學習能力遠超人類青年教師，進步速度無可比擬。

值得強調的是，AI教師普及并不意味著真人教師完全被取代：一是創生教育的目標是讓人對事物感興趣、有獲得感與成就感，傳統教學模式與真人教師若能激發學生興趣，便有存在需求；二是近幾代人仍保留同類共情的天性，真人教師能提供AI可能無法替代的情緒價值。但真人教師需將工作做到極致，滿足AI無法覆蓋的學生需求，否則仍面臨淘汰。

此外，AI教師也是真人教師的“硅基分身”：真人教師可通過培養AI教師，重新定義自我，讓有限的教學生命升華為永生；這一過程也可表述為教育從“AI for Education(為教育用AI)”走向“Education for AI (面向AI的教育)”。

5.3　專業：情緒價值相關專業更具生存優勢

從創生教育點燃興趣的視角看，任何專業只要有人感興趣，就有教育需求，但所有專業都會受AI沖擊。以作者所在的物理學專業為例，未來前沿研究將多由AI完成；對蕓蕓眾生而言，多數專業中的真人僅能自得其樂、自我欣賞，唯有需提供情緒價值的專業，真人才能擁有超越AI的生存價值。

例如旅游專業：旅游的核心是情緒價值，涉及人與人關系的部分難以被AI替代，因此旅游專業是AI時代廣義創生教育的一部分，價值將持續增長。但這并不意味著旅游行業無AI沖擊——多數導游工作將被AI替代，經營、管理與營銷將從“AI+”向“AI主導”進化。各個專業未來都會面臨AI帶來的沖擊，只不過是來得早晚、挑戰大小而已。

5.4　課程：以興趣牽引的實驗教學為重要方向

下面以大學物理實驗課為代表來分析課程演化：受制于機器人的發展進度滯后，物理實驗課受AI沖擊的時間將晚于物理理論課。當AI能實質性介入物理實驗時，意味著其已超越純粹腦力勞動，進入物理感知與操作領域——物理學與AI結合形成的“物理AI”，是當前AI發展的關鍵方向，可通過傳感器感知世界、控制機器人改造世界，這正是“物理實驗AI+”的核心內容。

實驗課對喜歡動手的學生恰好能發揮創生教育的作用——激發興趣與熱情，因此未來應大力推動興趣牽引的各類實驗教學。辛頓也曾呼吁：“AI將取代幾乎所有腦力勞動者，而它要像人類一樣擅長物理操作還需很長時間，所以去學習成為一名水管工吧”，這也從側面印證了動手類課程在AI時代的獨特價值。

5.5　學段與年級：從年齡劃分轉向認知水平劃分，高考功能弱化

學前教育與義務教育是做人的基本素質教育，只要人類存在，其需求就不會消失；而高中與高等教育是按年齡設計的職業準備教育，不適合AI時代憑興趣學習、按認知程度安排學習的需求。高中與高等教育的差異將逐漸縮小直至消失，代之以“按認知水平劃分、不區分年齡”的終生教育體系。

在走向AI時代的過渡階段，隨社會財富增加與工作崗位被AI替代，“人人能且必須接受高等教育甚至研究生教育”將成為常態，高等教育的興趣導向特征會愈發明顯，高中升入大學的篩選要求將逐步降低；同時，大學與中學的銜接將更自然順暢。

此外，AI時代高中與大學之間的教育邊界模糊將導致高考作用逐漸淡化：除極少數頂級大學外，大學招生的擇優篩選功能將逐漸弱化直至消失；因學習以興趣為導向、學段淡化，預修課、先修課的需求也將消失。在終生創生教育背景下，科普不再必要——對科學感興趣的人可直接學習相關課程。

5.6　書本與教材：受沖擊最嚴重，需探索長遠走向

書本與教材在信息時代已呈“江河日下”之勢，具體表現為銷量大幅下降、課程結束后紙質教材仍嶄新；疊加AI沖擊后，教材成為AI對教育各環節沖擊最嚴重的領域。

現在新形態教材在快速發展，并且在努力走出書本、走出屏幕、走進游戲、走進項目，但仍處于不斷賦能的層面，業界缺乏對教材長遠走向的深入研究。例如，教材賦能的終極方向是什么？是否會走向消亡？作者暫且認為紙質教材不會完全消亡，但其影響與銷量將在現有基礎上大幅削減。

這一問題無法回避，它不僅影響廣大學生，更關乎出版社的生存與國家教材管理體系的運作，“教材AI賦能的路向何方”仍需進一步探索。

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傳統教育向創生教育的光滑過渡路徑

傳統教育向創生教育的過渡，可依托激發興趣的現有教學模式——研究型教學、項目式學習、各類實踐活動及競賽，這些模式均以激發學生興趣、提供情緒價值為目標，在未來創生教育中仍有一席之地。

作者十多年前以讓學生對物理更感興趣為目標，探索建立了源自蘇格拉底的問題驅動式互動教育模式，這是創生教育的有效實現方式：課堂模擬蘇格拉底與門徒討論現場，教師通過對話或提問揭露學生認知矛盾，而非直接傳授知識；若學生對熱點問題的回答有誤或有漏洞，教師不直接指出問題，而是通過暗示性補充問題引導學生爭論，最終自主得出正確答案。

這種教學模式的優勢在于，將傳統講授型的教學向問題驅動式的互動教育轉型，不僅是對傳統教學的升級和提質，更呈現為一種面向未來教育非常有效的選擇，因為只要在互動環節中把AI作為一個和人平等的智能體加入討論即實現了整個體系的智能化進化。文章前面提到的只憑人機交互即可實現教育全過程的景象不過是這種互動教育的一個翻版。在教育正面臨顛覆性變革的時代，它是少數能避免破壞性顛覆、把目前的課堂教學實現向AI時代的教育進行光滑過渡的操作，而且比本節開始提到的那些具有創生教育元素的傳統教育更加貼近AI時代的教育。

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AI 時代的核心能力：提問與追問的價值

AI時代，答案變得廉價且無處不在——隨時詢問AI即可獲得，傳統教學中以答案構成的知識傳授將愈發不重要；而在“發現問題—提出問題—分析問題—解決問題”的鏈條中，提出與追問正確問題的能力變得異常有價值。

AI時代的人(尤其超級人類)高度依賴與AI的互動，提問與追問能力直接決定互動質量；為讓AI在討論中發揮更優作用，需持續提升其智能并升級互動方式。當前問題驅動式互動教學中，AI僅為輔助參謀，核心任務是提高AI回答專業問題的準確性；未來AI應發展為與人平等或超越人的獨立智慧體。清華大學張鈸院士在2024年底強調了大模型的四大發展方向：與人類對齊、多模態生成、AI智能體、具身智能，正是實現這個獨立智慧體的關鍵改進環節。

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總 結

AI的快速迭代與發展，正以不可逆轉之勢重塑教育的底層邏輯與形態。從全球視角看，數字智能對生物智能的超越已成為大概率趨勢，人類需在AI浪潮中尋找教育的生存與發展之道；從中國視角看，教育智能化與教育強國建設同步推進，為未來教育發展提供了明確政策導向。

AI對教育的核心沖擊，在于替代了傳統的知識與技能傳授功能，推動教育從工業化時代的功能性導向回歸靈魂喚醒的本質——創生教育成為未來教育的核心形態，其以挖掘個體原生興趣、點燃內在激情為目標，讓教育重新服務于人的意義與價值實現。

在創生教育視角下，學校、教師、專業、學段年級、課程、書本教材等傳統教育環節均需適應性演化：學校轉型為終生價值實現平臺，教師需在AI時代聚焦情緒價值，專業發展向情緒價值相關的領域傾斜，學段年級按認知水平重構，課程強化興趣牽引的實踐導向，教材則需直面沖擊探索新路徑。

傳統教育向創生教育的過渡并非破壞性顛覆，而是可通過問題驅動式互動教學等模式實現光滑銜接；同時，AI時代的核心能力已從掌握答案轉向提出問題，這為個體在AI時代立足提供了關鍵方向。

未來教育的終極目標，不僅是培養適應智能社會的個體，更是通過喚醒靈魂、點燃火種，讓每個生命(尤其是蕓蕓眾生)找到生活的意義，為社會穩定與人類文明的持續發展提供支撐——這既是AI時代教育的使命，也是教育回歸本真的終極體現。

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