OECD發布數字教育展望2026，聚焦GenAI

2026年1月19日，經濟合作與發展組織（OECD）發布《OECD數字教育展望2026：探索生成式AI在教育中的有效應用》（OECD Digital Education Outlook 2026：Exploring Effective Uses of Generative AI in Education）報告，這是OECD繼2021和2023年后發布的第三份數字教育展望報告。該報告基于現有最佳的實證研究、設計實驗和專家見解，探討了GenAI的應用前景以及教育利益相關者如何有效且負責任地引導其應用。

報告指出，證據表明，GenAI可以擴展個性化學習支持、提高反饋質量并實現部分評估流程的自動化。但這種便利性也可能帶來一些弊端。當學生過度依賴GenAI時，元認知參與度——即將答案轉化為理解所需的思維過程和努力——會下降。這會導致任務完成情況與真正學習成果之間出現脫節。

此外，雖然一些研究表明GenAI可以提高學生的產出和學習效果，但另一些研究卻并非如此，尤其是在工具直接提供答案而非支持真正的學習過程時。將GenAI有效地融入教學可能需要教師鼓勵學生的自主性，并強調學習過程，例如學生如何思考和學習，而不是僅僅關注學生的最終產出。將GenAI與明確的教學模式相結合的混合系統，例如結構化輔導策略或以證據為中心的評估設計，比通用聊天機器人更有前景。

報告重點從生成式AI在學習、教學與管理中的應用進行了分析：

1.利用GenAI提升學生學習

報告指出，生成式AI最引人注目的用途之一是輔導。與傳統AI輔導系統僵化的對話模式不同，GenAI可以進行靈活、個性化的對話，根據每個學習者的需求調整解釋和語言。

一些AI輔導系統采用蘇格拉底式提問等方法來發展學生的學科知識、批判性思維和反思能力。相關證據仍在不斷涌現，但原型系統已展現出良好的前景。

除了一對一輔導之外，GenAI還在支持協作學習。研究表明，GenAI在協作學習中主要扮演四個角色：充當信息中心、生成個性化材料以支持小組工作、向教師提供反饋以及在小組任務中充當同伴參與者。

雖然目前證據有限，但一些研究發現，GenAI可以使學科學習取得小到中等的進步，并在批判性思維和團隊合作方面取得顯著進步。

GenAI也可能有助于激發創造力。證據表明，GenAI在緩慢使用、支持迭代探索和反思時效果最佳，而不是用于快速生成內容。從這個意義上說，它也可能通過減少原創性思維而阻礙創造力。

重要的是，GenAI有潛力為數字基礎設施有限地區的學生提供支持。在巴西農村地區進行的一項大規模實驗表明，即使在網絡連接不穩定且設備有限的情況下，AI也能提供反饋和指導。小型語言模型可以在移動設備上離線運行，盡管存在技術限制，但它們代表著GenAI彌合數字鴻溝的一個有前景的途徑。

2.利用生成式AI提升教師績效

生成式AI有望從多個方面徹底改變教師的工作方式，包括提高工作效率和教學質量。它已經能夠快速撰寫摘要、設計練習，甚至提供實時輔導支持。但過度依賴生成式AI也存在風險，可能導致教師技能和教學專業知識的喪失。

關于人類和AI如何協同工作的概念框架提出了三種途徑：替代、互補和增強。對于某些任務的替代需要謹慎評估，以避免教師與學生互動機會的減少。互補是更好的選擇，即將人類的判斷力與機器的效率相結合。但最有效的方法是通過協作參與來實現增強。在這種模式下，教師和AI協同工作，互相批評和改進彼此的輸出。這種迭代過程最有潛力提升教學質量，同時保留教師的專業判斷。

目前的關鍵問題之一是，大多數工具都是為通用目的而設計的。現成的聊天機器人很少與課程內容相匹配。因此，一些人主張開發專門用于教育生成式AI系統。這些工具可以由教師和學生共同創建，使教育工作者能夠控制機器的行為方式以及學生與機器的互動方式。例如，這可以使教師設置工具的“幻覺”程度，并就學生與生成式AI的互動提供反饋。

目前已有多種生成式AI工具被用于支持教師，尤其是在高等教育領域。例如，一些AI教學助手可以幫助教師、助教和學生完成各種教學任務，同時允許人工監督。學生對其中一種工具的評價是，其在清晰度、準確性和專業性方面與人類助教相當，但在激勵和發展指導方面稍遜一籌。

其他早期證據表明，教育生成式AI工具可以提高在線輔導質量，特別是對于經驗不足的教師。研究還強調了AI生成的教學材料和分析工具對于有效課堂對話的益處。然而，激勵、人際關系和社會情感學習仍然是人類固有的責任。

3.改進系統和機構管理

生成式AI也在簡化系統和機構管理，并催生新的分類和推薦方式。在機構層面，GenAI已經開始重塑行政工作。基于嵌入的模型可以映射課程和項目之間的等效關系，從而使招生、職業指導和課程分析等任務更加快速準確。大規模試點項目表明，GenAI具有較高的預測準確性和效率提升，但人機協作仍然必不可少。

除了反饋之外，高風險標準化評估是GenAI有望帶來變革的另一個領域。它可以大規模生成考試題目，并設計更真實的任務，例如模擬現實生活交流的交互式寫作和口語任務。通過與AI協作，教師可以顯著提高工作效率。

GenAI對研究的影響也值得關注。在自然科學領域，它可以加速從假設生成到實驗設計的各個環節。這項技術已經在改變教育研究的開展方式，并有可能改善教育系統的成果。例如，AI生成的模擬真實教育數據集的合成數據集可以擴展研究的可能性，并將研究成果反饋到政策和實踐中。

報告最后指出，如果以有效的教學法和以人為本的方法進行設計，GenAI的作用遠不止于幫助學生完成任務。它有可能深化學生的學習，改進教學實踐，并簡化機構管理和研究。但這些益處也伴隨著風險。過度依賴GenAI可能導致學生淪為被動的知識消費者，教師淪為監督者。

為了充分發揮GenAI的潛力，教育必須超越通用聊天機器人，轉向專為教育設計的工具。精心整合通用GenAI工具至關重要——這有助于充分發揮GenAI的學習優勢，并培養學生未來職業所需的GenAI素養。政策制定者面臨的挑戰是確保GenAI成為學習伙伴，而不是學習捷徑。

資料來源：

OECD (2026), OECD Digital Education Outlook 2026: Exploring Effective Uses of Generative AI in Education, OECD Publishing, Paris, https://doi.org/10.1787/062a7394-en.

[本文為教育部國別和區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”課題組整理，課題組負責人張永軍，編輯劉強。點擊左下角閱讀原文可下載該文獻。

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