從“育”到“評”：如何以AI助力五育并舉與評價革新 |《指引》解讀④

當下，越來越多的教師在教學工作中應用生成式人工智能。國家和各地方發布了一系列與生成式人工智能相關的使用指南。在此背景下，2025年年底，教育部教師隊伍建設專家指導委員會發布了（簡稱《指引》）。

華南師范大學胡小勇教授、張 纓斌副教授的對話，對 《教師生成式人工智能應用指引(第一版)》進行了深度解讀。 點擊查看完整版對話：

本文聚焦《指引》助力“五育”發展與評價變革。

胡小勇

教授、博士生導師，華南師范大學教師發展中心主任，華南師范大學教育人工智能研究院常務副院長，廣東省高師培訓中心常務副主任。任教育部高等學校教育技術專業教學指導分委員會秘書長、教育部產學合作協同育人項目專家、教育部虛擬教研室建設項目專家、廣東省教育數字化專家咨詢委員會專家、粵港澳大灣區教育數智化研究與創新應用中心主任、廣東省高等教育學會教育技術專業委員會理事長、廣東省高校人文社科類“教育人工智能研究創新”團隊負責人等。聚焦教育人工智能領域，主持國家科技計劃重點課題、國家社科基金等多項國家級課題，主持教育部“教師智能教育素養研究”虛擬教研室，開設《人工智能教育應用》國家一流課程，主持獲國家級教學成果二等獎。

張纓斌

華南師范大學教育人工智能研究院副教授、碩士生導師，主持國家自然科學基金青年課題等項目，發表期刊論文20余篇，研究方向為人工智能教育應用、教育數據挖掘。

張纓斌：生成式人工智能不僅可以助力學生的智育發展，還能開拓德育、體育、美育、勞動教育的育人途徑，助力教師踐行“五育并舉”直至“五育融合”，促進學生全面發展。相對于應用于助力教學，生成式人工智能在五育的其他幾方面應用似乎還不夠充分，在這些方面，您有何好的建議？

胡小勇：2020年頒布的《關于全面加強新時代大中小學勞動教育的意見》明確提出把勞動教育與德育、智育、體育、美育相融合。“五育并舉”走向“五育融合”是新時代教育變革與發展趨勢。就當前狀況而言，生成式人工智能在智育領域的應用確實更顯性、走得更快一些，這跟智育長久以來在很大程度上依賴知識傳遞與處理密切相關。但如果從立德樹人來看，技術應用的目的顯然不應局限于學科教學和成績提升方面。

《指引》專門設置了面向德育、體育、美育、勞動教育和心理健康教育的相關場景，目的就是要引導教師明晰生成式人工智能不只是在“教知識”上能發揮作用，在全面育人中同樣能起到重要作用。

就德育而言，生成式人工智能可以協助教師創建情境化案例資源，如社會熱點事件、公共議題等，為課堂討論提供素材。這類應用的關鍵是幫助教師高效營造更具現實感與開放性的討論場景，帶領學生開展價值辨析及理性表達。

在美育和勞動教育中，生成式人工智能可以為學生提供創作靈感、設計方案或操作示范，如在藝術創作中生成多樣風格的參考，在勞動項目中輔助設計流程。這類應用能夠降低準入門檻，提升學生參與度。但真正的審美鑒別、勞動體驗經歷和過程復盤，依舊需要學生親自去做，教師來做引導。

在心理健康教育領域應用生成式人工智能需要格外審慎，這不僅是出于倫理考慮，還與當前研究揭示出的技術特性緊密相關。有研究表明，生成式人工智能在心理健康場景中的作用在不同任務類型上體現出明顯差別。在風險篩查及趨勢識別維度，生成式人工智能顯示出一定的技術潛力。例如，借助對學生文本表達、學習行為及情緒自述的整體剖析，技術可以輔助教師識別需要關注的風險信號，為教師提供預警類的信息支持。但在情緒支持、心理輔導乃至干預決策時，需要警惕生成式人工智能所呈現的“類共情”回應，它容易給學生造成一種被理解、被支持的表象感，而在情境理解上卻可能缺失對學生真實心理狀態的把握。這種淺嘗輒止的共情，也可能會給學生造成一種虛假的安全感，從而延緩學生向真實心理支持渠道求助。此外，模型輸出本質上是借助概率推斷實現的，不易對個體心理問題復雜的成因和動態變化做出可靠判定。正因如此，《指引》強調生成式人工智能在心理健康教育中更適宜承擔輔助識別、信息支持和資源推薦等工作，而不宜進入價值判斷和干預決策的層面。當處理學生心理支持事務時，教師的專業評斷、人文體貼以及必要的專業人員介入，仍然構成不可替代的核心環節。

張纓斌：評價歷來是教育的難點。生成式人工智能可以助力評價增效，您覺得生成式人工智能如何促進“教-學-評”一體化？應用生成式人工智能開展評價，您對教師有何建議？

胡小勇：評價是教育實踐中一個高度敏感、高度專業的領域。長期以來，教師在評價中面臨的現實矛盾是：一方面需要通過評價促進學習、支持發展，另一方面又需要完成大量重復性、事務性的評價任務。生成式人工智能為緩解這一矛盾提供了技術條件。從促進“教-學-評”一體化的角度看，生成式人工智能的優勢主要體現在以下幾個方面：第一，可以幫助教師更高效地處理大量學習數據，如作業完成情況、常見錯誤類型、階段性表現等，為教師提供結構化的信息支持。第二，可協助教師設計更明晰、更一致的評價工具，如表現性評價量規、項目學習評價標準等，增強評價的可操作程度。第三，可以在形成性評價階段，為教師提供即時反饋的線索，支持動態調整教學。

《指引》強調評價的核心在于促進學習。生成式人工智能更適合充當前端分析及過程支持的角色，如協助教師迅速找出學生共性問題、給出初步診斷結果，而評價結論本身、反饋重點的抉擇、改進路徑的設計，仍然依賴教師的專業判斷。

教師在開展“人工智能+”的評價時，首先要清楚技術介入環節，可將其用于信息整理、模式識別和初步評語生成，而不是直接輸出最終評價結果。其次，應關注評價結果的可解釋性與教學意義，保證學生能明白評價的依據和改進的方向。再次，要警覺評價過程中過度標準化的潛在風險，杜絕因技術便利而無視學生個體差異與創造性表現。教師必須統籌調度智能技術與教學目標、評價走向以及育人價值的一致性，這樣才能使“教-學-評”一體化真正落到實處。

原文標題：教師應用生成式人工智能之“指引”

刊登于《中國信息技術教育》

2026年第2期

引用請注明參考文獻：

胡小勇 張纓斌.教師應用生成式人工智能之“指引”[J].中國信息技術教育，2026（02）：4-10 .

《教師生成式人工智能應用指引（第一版）》解讀

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