美國發(fā)布推進AI教育的12項建議

2025年12月3日，美國南部地區(qū)委員會AI教育委員會（SREB AI in Education Commission）發(fā)布12項旨在幫助美國各州、學校和大學應(yīng)用AI工具的政策建議，這些建議有7項于今年2月發(fā)布，此次新增了5項。各項建議具體概述如下：

1.建立州級AI網(wǎng)絡(luò)

各州應(yīng)建立全州AI網(wǎng)絡(luò)，以便個人、團體和機構(gòu)能夠連接、溝通、協(xié)作并協(xié)調(diào)各州的人工智能工作。這些全州網(wǎng)絡(luò)最終可以形成一個區(qū)域性小組，由各州AI網(wǎng)絡(luò)代表組成，定期聚會，分享挑戰(zhàn)和成功經(jīng)驗。

在各州、高校和學校實施AI實踐、政策和培訓時，各州之間的協(xié)調(diào)至關(guān)重要。全州協(xié)調(diào)在教育領(lǐng)域尤為重要，以確保相關(guān)工作的成功和可持續(xù)發(fā)展。AI有潛力變革學習、教學和行政職能，但如果沒有周密的規(guī)劃和協(xié)調(diào)，其潛在益處可能無法實現(xiàn)，或者分配不均。

全州網(wǎng)絡(luò)可以為地方和州級合作伙伴提供機會，討論、分享并思考“誰、什么、何時、何地、如何以及為什么”等關(guān)鍵問題的答案，這些問題對于達成共識和確定所需資源至關(guān)重要。全州協(xié)調(diào)還可以減少工作重復或脫節(jié)的可能性。

整合AI需要對教職員工、管理人員和其他人員進行培訓。全州協(xié)調(diào)有助于解決農(nóng)村社區(qū)面臨的支持力度差異問題。

2.制定針對性AI指南

各州應(yīng)針對在教育領(lǐng)域使用、整合或支持AI的不同群體制定并維護有針對性的指導方針。

例如，各州應(yīng)涵蓋小學生、初中生、高中生、大學生、教師、行政人員、高等院校教職工和行政人員以及家長。

截至2025年4月初，已有35個州發(fā)布了州級指導方針，或設(shè)立了州級小組負責編寫與K-12教育中AI相關(guān)的州級指導方針。

3.提供高質(zhì)量專業(yè)發(fā)展

各州中小學及高等教育機構(gòu)應(yīng)發(fā)揮領(lǐng)導作用，與地方學區(qū)和院校合作，制定計劃，提供并激勵高質(zhì)量的AI專業(yè)發(fā)展培訓。

研究表明：專業(yè)學習有助于教師和教職員工提升教學技能，并更好地應(yīng)對變革。為了幫助教育工作者將AI融入日常教學，各州應(yīng)支持各類專業(yè)項目，為所有教師（包括新教師和資深教師）提供職前培訓、專業(yè)發(fā)展、持續(xù)支持和繼續(xù)教育，從而提升學習成果，并為學生的未來做好準備。

各州應(yīng)鼓勵開展完善的培訓項目，幫助中小學及高等教育機構(gòu)的新老教師了解如何在教學中使用AI工具。此外，持續(xù)的專業(yè)發(fā)展將有助于教育工作者應(yīng)對在課堂上使用AI所涉及的倫理問題。

4.融入標準與課程

各州應(yīng)將AI知識和技能融入K-12教育標準和課程體系，使學生為就業(yè)做好準備。

為了讓學生為AI驅(qū)動的職場做好準備，各州需要審查并更新標準和課程體系。這樣做可以確保教師能夠調(diào)整課堂教學實踐以符合新標準。

各州應(yīng)將AI素養(yǎng)融入教育課程，從幼兒時期引入AI基本概念開始，并在初中和高中階段逐步增加符合年級水平的知識和技能。

此外，課程應(yīng)著重培養(yǎng)學生的批判性思維能力和適應(yīng)能力，使他們能夠有效地理解和應(yīng)用AI技術(shù)。通過培養(yǎng)學生對AI的深刻理解，他們將更好地適應(yīng)日益人工智能化的就業(yè)市場。

我們需要認識到，AI已經(jīng)使我們許多傳統(tǒng)的教學方法過時，因此我們需要做出調(diào)整——就像20世紀70年代袖珍計算器問世時數(shù)學老師們所做的那樣。

教師們需要從工業(yè)時代的“是什么”式教學法（學生被動地吸收經(jīng)過精心篩選的信息，以便日后復述）轉(zhuǎn)向“為什么”式教學法，將學生培養(yǎng)成通過創(chuàng)造性解決問題來構(gòu)建新知識的主體。為了實現(xiàn)這一目標，我們必須轉(zhuǎn)向以項目為基礎(chǔ)的課程設(shè)計，充分利用學生的內(nèi)在好奇心，同時避免依賴AI。首先，賦予學生自主權(quán)，讓他們選擇一個與課程主題相關(guān)的、尚未解決的現(xiàn)實問題。然后，讓他們負責為所選問題提出一個新穎而務(wù)實的解決方案。

——查德·雷蒙德教授，《高等教育紀事報》

5.評估地方能力與需求

各州應(yīng)在其轄區(qū)內(nèi)開展AI需求評估，以確定地方學區(qū)、中小學和高等院校成功整合AI的能力。

這些評估旨在幫助各州確定哪些機構(gòu)、學區(qū)或?qū)W校需要州政府的支持，需要何種類型的支持以及支持力度。

新政策和舉措的成功取決于其實施的有效性。數(shù)十年的研究有力地表明，教育領(lǐng)域的實施成功取決于領(lǐng)導力、規(guī)劃、資源、環(huán)境、知識、支持和反饋等因素。這些因素共同構(gòu)成了地方能力。

當?shù)胤侥芰τ邢迺r，實施過程可能會舉步維艱。因此，政策預期的結(jié)果或目標更難實現(xiàn)。

數(shù)十年的學校改革研究有力地表明，失敗的實施工作往往會加劇抵制，甚至增加對未來變革的抵制，無論這些變革多么重要。因此，各州在將AI融入教育環(huán)境的過程中，應(yīng)特別關(guān)注其轄區(qū)內(nèi)的地方能力水平。

6.制定資源分配計劃

建議各州制定AI資源分配計劃，以確保AI在中小學和高等教育機構(gòu)的實施能夠成功、可持續(xù)，并惠及所有學生。

完善的資源分配計劃應(yīng)有助于各州更好地預測和減輕潛在的成本超支，并明智地使用州財政資金。這些計劃可以幫助各州發(fā)現(xiàn)優(yōu)化支出的機會，例如采用更具成本效益的AI解決方案、減少對昂貴硬件的依賴或簡化培訓項目。這有助于各州更好地優(yōu)先考慮基礎(chǔ)設(shè)施和培訓等關(guān)鍵領(lǐng)域的資金投入，并發(fā)現(xiàn)潛在的成本節(jié)約點。

各州還可以利用資源分配計劃，對維護、軟件更新和擴展成本等項目進行多年預測，預測成本如何隨通貨膨脹、使用量增加和技術(shù)升級而變化。多年預測有助于各州長期維持AI項目的財政運轉(zhuǎn)。

7.更新風險管理，以覆蓋AI

各州應(yīng)與學區(qū)、高等教育系統(tǒng)及機構(gòu)合作，確保風險管理政策能夠評估并降低AI相關(guān)的風險。

為了評估、緩解和管理AI相關(guān)的風險，學區(qū)和高等教育機構(gòu)需要制定全面的風險管理計劃。這可能只需要更新現(xiàn)有的風險管理政策。

需要考慮的風險管理要素包括治理、數(shù)據(jù)隱私和安全、減少偏見、風險培訓、問責制和監(jiān)督、透明度和知情同意。

8.制定強有力的AI采購政策

各州應(yīng)與學區(qū)、高等教育系統(tǒng)和機構(gòu)合作，制定或更新強有力的采購政策，將AI納入其中。

有效的采購政策將幫助學區(qū)和機構(gòu)找到符合其教育目標的AI工具，明確人員角色和職責，確保透明度和公平性，簡化采購流程，提高成本效益，降低風險，實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展，并支持持續(xù)改進。

9.協(xié)調(diào)K-12、高等教育和勞動力市場

各州應(yīng)協(xié)調(diào)教育、勞動力和經(jīng)濟發(fā)展戰(zhàn)略，以支持AI技能的培養(yǎng)。

為確保各州系統(tǒng)能夠有效地幫助學生和勞動者為AI驅(qū)動的經(jīng)濟做好準備，各州應(yīng)協(xié)調(diào)K-12教育、高等教育機構(gòu)、勞動力培訓系統(tǒng)和經(jīng)濟發(fā)展機構(gòu)的各項工作。這種協(xié)調(diào)尤為重要，因為各州負責執(zhí)行關(guān)鍵聯(lián)邦法律授權(quán)的項目，包括《每個學生成功法案》（Every Student Succeeds Act）、《珀金斯法案第五版》（Perkins V）和《勞動力創(chuàng)新與機會法案》（Workforce Innovation and Opportunity Act）。這些系統(tǒng)之間的協(xié)調(diào)能夠確保投資得到有效利用，并共同推進一項連貫的AI技能培養(yǎng)戰(zhàn)略。

10.更新安全政策

各州應(yīng)定期審查其教育技術(shù)安全政策，以確保未成年人免受AI使用帶來的傷害，并在必要時進行修訂。

11.開發(fā)高等教育應(yīng)用手冊

各州應(yīng)與高等院校和教育系統(tǒng)合作，制定AI應(yīng)用指南，以幫助所有學院、大學和其他高等院校負責任、高效地整合AI。

12.制定評估框架

各州應(yīng)著手制定評估框架，以確定AI對K-12教育和高等教育的影響。

為了評估AI對教育的影響，各州需要確定需要解答的問題，然后確定需要收集哪些數(shù)據(jù)來解答這些問題。

以下示例問題和指標旨在幫助有意評估AI對教育影響的州開始制定評估框架。

總體影響

• AI的使用是否符合我們的教育目標？

• AI是否正在幫助我們實現(xiàn)教育目標與宗旨？如果是這樣，如何以及為什么？如果沒有，為什么？

• 我們遇到了哪些挑戰(zhàn)？

• AI在K-12中的應(yīng)用效果如何？

• AI在高等教育中的應(yīng)用效果如何？

• AI的影響有多大？

• 是否有任何政策變化可以支持AI在教育中的更好應(yīng)用？

• 是否有與AI在教育中使用相關(guān)的最佳實踐示例？

• 迄今為止，有關(guān)AI使用的經(jīng)驗教訓有哪些？

學生和人工智能

• AI是否可以提高學生的學習動機、出勤率或毅力？

• 學生是否得到了更有針對性的指導和支持？改進的可衡量程度如何？

• AI是否支持批判性思維、創(chuàng)造力或AI素養(yǎng)本身的發(fā)展？

• AI是否有助于亞群體的結(jié)果？

• AI增強項目能否更好地幫助學生為高等教育或職業(yè)做好準備？

• 學生是否感到AI工具賦予了他們權(quán)力或?qū)ζ溥M行了監(jiān)視？

• 家庭是否理解并支持如何將AI用于孩子的數(shù)據(jù)？

• AI如何影響學生的學業(yè)成績和概念掌握？

教學與人工智能

• AI是否可以節(jié)省教師評分、備課或行政工作的時間？

• AI工具如何改變教學實踐——它們是豐富還是限制教學法？

• 教師是否接受了有效的培訓以負責任地整合AI？

• 教育工作者認為AI會支持他們的專業(yè)知識，還是會削弱他們的專業(yè)判斷？

運營與效率

• 與成本相比，AI工具是否能提供可衡量的價值？

• 在日程安排、人力資源、交通或設(shè)施方面節(jié)省了多少時間和金錢？

• 領(lǐng)導者是否利用AI洞察來做出更好的、數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策？

• 試點項目能否在不影響質(zhì)量的情況下擴展到各個教室、學校或地區(qū)？

政策、道德與治理

• AI工具是否符合《家庭教育權(quán)利和隱私法案》（FERPA）、《兒童在線隱私保護法案》（COPPA）和州級學生數(shù)據(jù)保護規(guī)定？

• 偏見與公平：產(chǎn)出是否相似或者是否復制了系統(tǒng)性偏見？

• 教師、學生、家長等利益相關(guān)者是否了解AI如何做出決策？

• 當AI系統(tǒng)出現(xiàn)故障、出錯或造成傷害時，誰該負責？

• 當?shù)毓椭?、高等教育機構(gòu)和社區(qū)是否看到了AI增強教育的好處（例如勞動力準備情況或與“畢業(yè)生概況”技能的一致性）？

• 除了初始撥款或中小學緊急救援（ESSER）資助之外，AI項目是否具有彈性？

• AI重塑治理、資源分配或教學模式是長期的嗎？

資料來源：

SREB AI in Education Commission Approves Final Recommendations, https://www.sreb.org/post/sreb-ai-education-commission-approves-final-recommendations.

[本文為教育部國別和區(qū)域研究基地中國教育科學研究院國際教育研究中心成果]

本文由中國教育科學研究院“教育國際前沿”課題組成員整理，課題組負責人張永軍，編輯劉強，內(nèi)容僅供參考。點擊左下角“閱讀原文”可官網(wǎng)查看原文。

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