人工智能賦能智慧教育生態的場景具象與路徑指向

引言

人工智能是引領新一輪科技革命和產業變革的重要驅動力，正深刻改變著人們的生產、生活、學習方式，推動人類社會迎來人機協同、跨界融合、共創分享的智能時代。我國積極擁抱智能時代的教育變革，圍繞“學人工智能、用人工智能、創人工智能、護人工智能”主動布局、超前謀劃，促進人工智能與教育深度融合。《國務院關于深入實施“人工智能+”行動的意見》（國發〔2025〕11號）明確提出“把人工智能融入教育教學全要素、全過程，創新智能學伴、智能教師等人機協同教育教學新模式，推動育人從知識傳授為重向能力提升為本轉變”。與此同時，星火大模型等生成式人工智能（AI）技術和智能黑板、學習機等教育科技產品的突破性發展，讓AI擁有了一顆懂教育的心，人工智能已超越傳統輔助工具范疇，成為重構教育教學流程、優化教育資源配置、創新育人模式的關鍵力量，成為邁向智慧教育新階段的核心引擎。

智慧教育不僅是教育信息化發展的高端形態，更是教育數字化轉型的目標形態。人工智能對智慧教育生態的賦能并非單點突破，而是通過典型場景的協同創新，共同構成“技術支撐—場景落地—目標達成”的生態閉環。通過人工智能在教育教學中的創新應用優秀案例（如下圖）可以發現，區域和學校聚焦AI在助教、助學、助育、助研、助評、助管等具象場景中的創新應用，彰顯了人工智能賦能教育的巨大潛力，也凸顯了教育科技企業智能教育產品的支撐價值。

人工智能在教育教學中的創新應用優秀案例“熱詞”

AI助教：從事務減負到專業賦能的教師支持體系

AI助教場景聚焦教師教學全流程的精準賦能，通過替代重復性勞動、提供專業性支持，推動教師角色從知識傳授者向學習設計師轉型，其核心體現在課前、課中、課后三個環節的協同發力。

在課前備課環節，AI實現學情診斷、資源生成、方案優化的智能化支撐。例如，廣東省廣雅中學的實踐表明，依托訊飛星火大模型的學科助手功能，教師可快速獲取個性化教學設計，自動生成教案、課件與思維導圖，大大提升了教師備課效率。這種賦能并非簡單的資源堆砌，而是基于學情數據的精準匹配，如浙江省余姚中學教師借助AI分析班級錯題數據，然后通過星火大模型生成針對性的校本練習題目，使備課重點與學生需求高度契合。這種人機協同的智能服務解放了教師的生產力，讓教師有更多精力專注于課堂教學和情感育人。

在課中教學環節，AI通過智能交互工具實現動態反饋、精準調控、互動增強。例如，星火黑板作為核心交互載體，整合了實時答題、課堂投票、學情可視化等功能。在山東省淄博市臨淄區第一中學的數學課堂上，教師通過星火黑板推送探究任務，學生答題數據實時同步至教師端，AI自動識別出共性難點，教師隨即調整教學節奏，并增加虛擬實驗演示環節，有效提高了學生對知識點的理解與掌握程度。更具創新性的是AI虛擬人的應用，在廣州市南沙區灣區實驗學校的英語課堂中，星火大模型驅動的數字人與學生實時對話，既創設真實語言情境，又通過自然語言處理、語音識別等技術實時糾正發音錯誤，提升了課堂互動率。

在課后增效環節，AI承擔作業批改、學情分析、反思優化等輔助功能。例如，杭州市濱江區引入搭載教育大模型的“星火智能批閱機”，形成“AI初批+教師精批”的協同模式。更重要的是，AI生成的課堂分析報告能為教師提供專業反思依據，如甘肅縣域教師通過AI分析課堂教學視頻發現薄弱點，隨即在后續教學中進行針對性改進，提升了自主探究型課堂的效果。

AI助學：從統一供給到個性適配的學生服務體系

AI助學場景以“規模化因材施教”為核心目標，通過構建個性化學習路徑，實現“每個學生都能獲得適合的教育”，其核心機制是精準診斷、動態適配、持續優化的智能循環。

精準診斷是個性化學習的基礎，AI通過多維度數據采集實現知識與能力的精準畫像。例如，新疆和田市第三小學針對偏遠地區學生基礎薄弱問題，采用“前置測試+行為分析”的“雙維”診斷模式，提升了診斷結果的準確率。這種診斷并非一次性完成，而是伴隨學習過程動態更新，以內蒙古赤峰市烏丹二中為例，當學生通過AI系統完成周測后，知識圖譜會實時更新薄弱節點，為后續學習提供精準指引。

動態適配體現為個性化學習路徑的智能生成與調整。例如，在安徽省寧國市仙霞中心小學的“成長樹”系統中，AI根據學生五育數據生成個性化成長建議。若發現學生科學探究能力薄弱，AI會自動推送包含虛擬實驗、探究任務單的學習包。學習過程則先通過大模型的動畫解析講解實驗原理，再安排實操任務，最后通過AI評測檢驗效果。對于學業層面的薄弱點，系統采用微課學習、習題鞏固、變式拓展的階梯式設計，如數學“小數除法”錯誤率較高的學生，會先接收AI生成的方法講解視頻，再完成梯度化習題，在正確率達標后自動進入拓展練習。

持續優化則通過“反饋—干預—驗證”的閉環實現。例如，在江蘇省淮安市金湖吳運鐸實驗學校的歷史教學中，當學生在VR場景完成歷史事件探究后，AI立即生成互動測試，根據答題情況推送針對性史料補充包，并提醒教師進行個性化輔導。這種閉環設計使學習效果得到及時驗證，充分體現了個性化學習的優勢。

AI助育：從單一評價到全面發展的五育融合體系

AI助育場景聚焦“五育并舉”，通過技術手段破解五育評價難、實踐弱等問題，構建過程可記錄、成長可視化、評價可量化的全人培養體系。

在德育層面，AI實現行為記錄、價值引導、協同育人的智能化。例如，浙江省淳安中學構建的數字德育平臺，通過整合考勤、獎懲、志愿服務等多源數據，由AI生成學生德育畫像。針對課堂異常行為，大模型會生成包含情境分析、情緒管理建議的引導方案，輔助教師開展德育對話。通過AI生成紅色教育專題資源，使德育從“說教式”轉向“沉浸式”。

在體育與美育層面，AI通過技術賦能實現技能提升、素養培育的雙重目標。例如，重慶市璧山區建成AI體育角和AI智慧操場，自動記錄學生運動參與情況、技能表現，如學生在練習跳遠的過程中，系統自動捕捉學生行為軌跡，并分析動作的準確度，給學生提供練習的建議，提升了學生體質健康達標率。

在勞動教育與五育融合層面，AI構建實踐記錄、能力評價、生態協同的實施路徑。例如，在寧夏銀川市興慶區第二十五小學的“紅腳丫”評價平臺中，學生通過小程序上傳家務勞動、校園服務等視頻，AI自動識別勞動類型與完成質量，生成勞育能力評分。更具創新性的是，系統能將勞育數據與智育、德育數據關聯分析，如將“植物養護”勞動與生物學科知識結合，生成跨學科成長報告。

AI助研：從經驗總結到循證創新的教研升級路徑

AI助研場景通過數據驅動的教研模式創新，打破傳統教研經驗主導、形式化嚴重的困境，構建了“診斷—設計—實踐—反思”的循證教研體系，提升教研活動的針對性與實效性。

精準診斷是循證教研的起點，AI實現教研問題的數據化定位。例如，在甘肅省某縣域教研實踐中，借助大模型的課堂分析功能，對學科課堂進行多維度評測——AI從目標達成、互動質量、思維層次等維度和觀測點提取數據，發現教學中的關鍵問題，使后續教研活動擺脫“泛泛而談”的困境。這種診斷并非局限于單節課例，如上海市長寧區通過整合區域內千余節課堂數據，由AI識別出教師數字化教學中的共性問題，構建多方位教學質量監測數據倉庫，為區域專題教研提供精準方向。

在教研實施環節，AI提供方案設計、資源支持、過程優化的全流程賦能。例如，在浙江省杭州市濱江區的作業教研中，教師團隊借助AI系統開展集體研討備課，在編寫作業時，AI先展示不同難度作業的學情反饋數據，再通過星火大模型生成校本作業設計模板，配套包含題量閾值、難度系數、知識點匹配度的評價工具，使教研成果快速轉化為實踐方案。廣東廣雅中學的跨學科教研更具創新性，AI搭建跨學科資源庫，自動識別知識點關聯點，為教師團隊提供項目式學習設計支架，推動教研從學科割裂向融合創新轉型。

在成果轉化環節，AI實現教研效果的可視化驗證。例如，余姚中學的錯題教研實踐表明，教師團隊通過AI追蹤教研后學生錯誤率變化，這種數據化反饋既驗證了教研成效，又為后續教研優化提供依據。更重要的是，AI能將優秀教研成果快速規模化推廣，如某小學數學教研形成的“AI+實驗教學”模式，通過大模型的資源生成功能，自動適配不同版本教材，高效共享優質教研成果。

AI助評：從結果量化到過程增值的評價革新

AI助評場景打破傳統評價唯分數論、一次性評價的局限，構建過程性、多元化、發展性智能評價體系，實現評價從鑒定功能向發展功能轉型，其核心體現在評價維度、評價方式、評價應用的全面革新。

在評價維度上，AI實現從單一學業到五育融合的立體化覆蓋。例如，在安徽省寧國市仙霞中心小學構建的五育評價體系中，AI整合課堂表現（智育）、志愿服務（德育）、運動數據（體育）、藝術創作（美育）、勞動實踐（勞育）五類數據，通過機器學習算法生成“成長樹”可視化畫像，使學生五育發展狀況直觀可見。這種多維評價并非簡單疊加，而是基于育人目標的有機整合，如在合肥市中小學的心理健康評價中，AI將情緒量表數據與課堂行為數據、體育鍛煉數據關聯分析，生成包含情緒調節能力、社會適應能力的綜合報告。

在評價方式上，AI實現從人工評判到智能協同的高效轉型。在學業評價領域，浙江省杭州市濱江區的訊飛智能批閱系統創造了“當日作業當日反饋”的實踐范例：客觀題AI自動批改，主觀題采用“AI初評+教師精批”模式，在作文批改中AI完成語法錯誤檢測、內容完整性評分，教師聚焦思想性點評，縮短了作業反饋周期。在過程性評價領域，星火黑板的互動評價功能更具創新性，如在山東省淄博市某中學的數學課堂上，在學生通過黑板完成幾何證明后，AI自動識別證明步驟的規范性，同時支持生生互評、教師點評，使評價貫穿學習全過程。

在評價應用上，AI實現從結果呈現到增值診斷的發展性賦能。內蒙古赤峰市烏丹二中的實踐表明，AI不僅呈現學生成績變化，更通過縱向數據分析識別“增值空間”——針對成績波動較大的學生，AI生成包含知識漏洞、思維短板、習慣問題的增值報告，推送針對性改進方案。這種應用在區域層面優勢更為顯著，如上海市長寧區通過AI生成義務教育優質均衡發展電子地圖，識別和預警優質均衡指標薄弱校，合理配置與學校師生發展匹配的資產，以便于教育資源設點布局和統籌規劃。

AI助管：從經驗決策到數據驅動的治理優化

AI助管場景覆蓋從學校微觀管理到區域宏觀治理的所有層面，通過數據整合與智能分析，實現教育管理的精準化、高效化與科學化，為智慧教育生態提供保障支撐。

在學校管理層面，AI實現教學管理、學生服務、資源配置的智能化。例如，深圳市某實驗學校借助智慧管理平臺，通過AI分析課堂互動數據與學業成績的相關性，隨即優化課程表設計，增加自主學習時段；在資源配置上，AI根據各年級錯題數據，自動調整校本題庫更新重點，使資源供給與學生需求精準匹配。更具溫度的是學生服務創新，如合肥市中小學的AI心理監測系統能通過“量表數據+行為識別”雙維分析，實現心理危機的早期預警及教育干預。

在區域治理層面，AI推動資源均衡、政策落地、質量評估的系統優化。例如，上海市長寧區構建的區域數據基座，實現“區—校”數據貫通，AI生成的教育電子地圖能實時預警師資缺口與生源變化，為學區劃分與資源傾斜提供量化依據，提升區域資源配置效率。重慶市璧山區建成“教育數智駕駛艙”，一屏統覽區域教育質量、學校發展、師生成長等核心數據，具備智能查詢、趨勢研判、風險預警與決策支持功能，推動教育治理從經驗驅動邁向數據驅動。

在家校協同層面，AI搭建信息互通、責任共擔、資源共享的橋梁。例如，安徽省寧國市仙霞中心小學的“成長樹”平臺向家長實時開放學生五育數據，AI根據學生表現推送個性化家庭教育建議。這種協同并非單向信息推送，而是雙向互動，AI自動評價并反饋改進建議，使家校形成育人合力。

人工智能賦能智慧教育生態的挑戰與優化策略

人工智能賦能智慧教育生態雖成效顯著，但在實踐中仍因技術發展與教育規律、人文價值失衡，出現技術與教學適配性不足、教師技術素養存在結構性缺失、倫理風險與數據安全隱患、區域與校際數字鴻溝等問題。針對上述問題，需從理念、技術、機制、倫理四個維度構建系統解決方案，實現人工智能與智慧教育生態的深度融合、良性互動。

一是樹立人機協同的教育觀。首先要明確AI的定位是“賦能者”而非“替代者”，如廣東廣雅中學提出的“AI助教+教師主導”原則，將大模型的資源生成功能與教師的情感育人價值相結合；其次要堅持“以生為本”的技術選擇標準，建立教學需求、技術適配、效果評估的決策機制，避免技術異化。

二是開發教育友好型AI產品與服務。企業既需要強化產品的教育屬性，如可基于案例經驗優化大模型的學科適配性，針對不同學段、學科開發專用模塊，也需要增加產品的普惠性，推出低成本、易操作的簡化版AI工具，適配偏遠地區需求。學校應構建“基礎應用+特色創新”的技術應用體系，如浙江省杭州市濱江區的“區域統一平臺+校本創新應用”模式，既保證標準化又兼顧個性化。

三是完善協同賦能的支撐體系。在師資培訓方面，構建“分層分類+實踐導向”的培訓體系，初級層培訓基礎操作，高級層培訓數據分析與教學設計，如甘肅某縣域開展的“AI診斷—專題教研—實踐改進”培訓模式，使教師教學設計能力顯著提升。在資源供給方面，建立“區域共享+校本生成”的資源機制，通過AI實現優質資源的適應性改造，如將城市學校的優質教案通過大模型適配農村學情。在評價激勵方面，將AI應用能力納入教師評價體系，鼓勵教師開展技術創新實踐。

四是建立安全可控的風險防控機制。構建采集、存儲、使用的全流程數據安全體系，明確學生隱私數據的采集邊界，建立算法審查機制，評估AI產品的公平性，將AI倫理納入教師培訓與學生課程，培養“科技向善”的意識與能力。

結論

人工智能通過六大場景的協同創新，實現了智慧教育生態的整體性重構，這種重構并非技術對教育的替代，而是通過人機協同實現教育價值的升級。不同區域、不同學校基于自身需求形成了差異化的落地路徑，遵循“需求導向—技術適配—協同賦能”的共性規律。隨著生成式AI、多模態交互、元宇宙等技術的持續發展，人工智能賦能智慧教育將使生態協同更加深度化、個性化服務更加精準化、教育公平更加普惠化，實現學生成長智能感知、教師教學智能服務、學習環境智能監測、教育裝備智能升級、區域發展智能協同。

人工智能賦能智慧教育生態是一個長期的探索過程，不僅需要技術的持續創新，更需要堅守教育的本質與初心。只有將技術優勢與教育價值有機融合，才能構建出技術向善、育人有效、生態和諧的智慧教育新形態。

本文作者：

曾海軍 北京師范大學智慧學習研究院

潘靜文 北京師范大學互聯網教育智能技術及應用國家工程研究中心

文章刊登于《中國信息技術教育》

2025年第22期

引用請注明參考文獻：

曾海軍 潘靜文.人工智能賦能智慧教育生態的場景具象與路徑指向[J].中國信息技術教育，2025（22）：4-8.

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