顶层设计：人工智能教育应用的迫切需求

■教育积极应对人工智能挑战系列评论之五

随着教育数字化转型的加速，“人工智能+教育”已成为教育领域的常态，应用的广度和深度日益扩大，尤其以ChatGPT为代表的生成式人工智能的教育应用已经席卷全球，成为一件值得所有教育工作者思考的现象级事件。在此背景之下，生成式人工智能还将与大数据、物联网、混合增强智能技术等形成人工智能教育应用的立体生态，服务于大部分的教育应用场景，从而对教育变革带来全方位的影响。因此，加强对人工智能教育应用的顶层设计不仅必要，而且重要、迫切。

实际上，学界有关人工智能教育应用方法、模式、路径的讨论可谓不绝于耳，其中不乏真知灼见。然而，如何做好宏观层面的政策制度设计，引导人工智能技术形成教育应用的生态体系，实现富有张力的教育应用，还需要更多的探讨。

首先，要在国家层面制定新一代人工智能教育应用指南。2017年国务院印发的《新一代人工智能发展规划》对推动我国人工智能的发展产生了深远影响，但就教育领域的要求仅限于“广泛开展人工智能科普活动”。2023年7月，国家网信办等七部门联合公布的《生成式人工智能服务管理暂行办法》同样不是针对教育这一特殊应用领域的政策文件，对教育工作者和服务者的指导力度显得有些不足。近期，联合国教科文组织发布的《教育与研究领域生成式人工智能指南》虽更具针对性，但无法体现中国本土的教育特点，指导价值依然有限。从这个意义上说，要构建人工智能教育应用的中国模式，并与国际接轨，离不开国家层面针对性政策文件的出台；而且，面对生成式人工智能技术的强势影响，由单一部门制定教育政策或者采用单一的教育政策，都可能力有不逮。

其次，要从服务于国家发展战略的角度规划人工智能教育应用。毋庸置疑，人工智能教育应用可以视作教育数字化战略行动的重要组成部分，甚至是最具鲇鱼效应的技术应用。因此，在理念层面，离不开“应用为王、服务至上、简洁高效、安全运行”的高位引领；在目标层面，要明确人工智能之于教育转段升级、提质增效，乃至教育强国、学习型大国建设的价值意义；在方法层面，还要从教育数字化转型的重点、痛点、难点出发，提出人工智能的应对策略、发展路径和模式创新。

再其次，要紧密结合新一代人工智能的特点做好顶层设计。要从知识再生成的角度，科学把握人工智能的本质，及其在教育流程再造和教育业务重构过程中的角色、优势和风险，既不能盲目神化生成式人工智能的教育功能（因其教育价值离不开人类主体的合理建构），也不能把生成式人工智能的暂时性不足视作根本性不足（因其内容生成的科学性、逻辑性和丰富性会不断增强）。着眼于构建人工智能教育应用的生态体系，不仅要引导师生在教、学、评的全流程中合理使用人工智能技术，还要鼓励企事业单位开发教育版的人工智能产品，规避僭越“人的教育”的风险，实现教育与技术的双向建构和互惠发展。更重要的是，教师和学生必须具备驾驭技术的能力，才能在高技术场景中实现“人的教育”，在深度应用人工智能的过程中理解人工智能，从而实现“人机共智”和“人机共生”。因此，政策文件不仅需要包含教师队伍数字素养与技能提升计划，将人工智能教育纳入教师教育内容体系，还需要构建有效贯通人工智能教育的信息科技课程标准，强化青少年学生人工智能素养的提升。总而言之，合理的顶层设计，不仅要明确人工智能教育应用的基本原则和发展目标，聚焦主要应用场景、关键技术指标、伦理道德规范和师生素养提升，还需要设定人工智能教育产品的市场准入门槛，将其纳入教育督导和治理体系。

最后，政策内容框架需要注重正面引导，实现从管理到治理的转变。预防或避免人工智能的负面影响不应该作为政策制定的出发点。相反，政策制定应当着眼于如何让青少年学生在新技术的赋能下获得更好的发展。因此，要多采用“促进”“引导”“健康发展”“改进”“治理”等积极词汇，同时要做好优秀应用案例和模式的总结与推广，为人工智能的普及应用提供经验参考和示范引领。此外，还要构建政产学研用的多方合作机制，鼓励企事业单位开发符合青少年特征的新一代人工智能教育产品和服务。例如，由国家级实验室上海人工智能实验室开发的浦育平台就深受青少年学生喜欢。

面对人工智能的应用体验，很多学习者、教师和学者都会在一定程度上产生应用上的两难困境：一方面，我们希望利用它来提高我们的学习、工作和研究效率；另一方面，我们总有一种超强的被替代感。这种较量，依赖单独的个体是远远不够的，更需要集体的智慧和有组织的政策行动。

（作者系华南师范大学教育信息技术学院教授）

《中国教育报》2023年10月17日第2版

作者：钟柏昌