持續開展社會實驗，有序推動智能時代教育系統變革

　　4月2日，教育部等五部門聯合印發《“人工智能+教育”行動計劃》，提出要持續開展人工智能社會實驗，深化人工智能倫理研究，科學評估技術對教育的影響。這一部署表明，為有序推動教育教學模式、科研范式、治理模式實現系統性變革，需更加重視以社會實驗為抓手，系統探索智能技術融入教育的規律與路徑，為教育系統變革提供堅實的證據基礎和方法論支撐。事實上，2021年中央網信辦等八部門就已聯合組織建設19個國家智能社會治理實驗特色基地（教育），圍繞教育領域智能社會治理的關鍵技術、應用場景、安全防護與倫理治理等內容，系統推進理念創新、工具研發與實踐探索。

　　一、智能時代教育社會實驗的現實訴求

　　當前，人工智能在賦能教育教學創新發展的同時，其與教育的深度融合也面臨多重挑戰與風險。如何通過前瞻性、實證性的教育社會實驗對技術驅動的教育變革加以識別、干預與調適，避免其偏離育人本質，甚至加劇教育不公平與信任危機，正成為當前“人工智能+教育”行動有序開展的關鍵議題。

　　智能時代教育系統變革的核心挑戰。在技術驅動教育變革的關鍵窗口期，教育系統正處于從被動接受“外部變化”轉向主動適應并推動內部變革的關鍵階段，面臨諸多現實難題。一是如何平衡規?；逃c個性化培養的矛盾。工業時代形成的標準化、統一化教育模式難以適配智能時代因材施教與精準育人訴求，在教育資源有限的約束下探索個性化教育路徑成為當前教育變革亟須突破的難點。二是新型人才需求與現有培養體系適配不足。新一輪科技革命和產業變革對復合型創新人才提出更高要求，而現有教育體系仍存在學科壁壘固化與評價方式單一等問題，特別是高等教育人才供給與社會需求脫節嚴重。三是區域發展之間的現實差異與教育公平的新訴求。城鄉、區域、學校間教育資源配置失衡問題長期存在，優質師資、技術設施與課程資源分布不均，“馬太效應”進一步加大教育結構性差距。

　　教育領域人工智能無序滲透的潛在風險。人工智能在教育場景的融入極易誘發不容忽視的潛在失序風險。一是人工智能教育應用的技術倫理風險。技術在賦能教育的同時，也衍生出數據不當采集和使用、技術黑箱、算法偏見、隱私泄露等倫理風險，直接威脅學生權益與教育公平。二是大模型與各種社交工具蔓延引發的師生行為失范。部分師生群體因技術焦慮、認知、能力或信任不足等因素的影響，在實際使用中存在過度使用、不當使用和逃避使用等三類典型行為。三是缺少面向教育場景的有效技術適配方案。當前智能教育產品的設計和開發普遍存在對教育核心場景與關鍵需求識別不足的問題，表現為產品功能與教學流程、環境兼容性弱，技術介入時機與方式脫離教育情境的動態性與復雜性，存在“方案空盒子”現象。

　　人工智能教育變革的社會實驗方法。教育社會實驗是一種在真實、復雜、大規模的教育環境中，長期觀察和探究教育變革實踐的研究方法。其根植于教育所處的復雜社會實踐活動，需研究主體、實踐主體和技術主體協同推進，通過甄別具備重大研究意義的教育現實問題，尤其是與人工智能教育變革相關的真實問題，并深入挖掘和表征圍繞這一問題所展開的教育教學實踐活動的隱形進程，深入研究和有效詮釋現象背后的教育教學規律，從而提出相應干預措施以實現對教育變革實踐的科學改進。

　　二、智能時代教育社會實驗的核心要義

　　通過介入式觀測人工智能對“教、學、管、評、測”環節的革新，運用系統化循證手段評估其對學生、教師、家長及學校的綜合影響，從而總結智能時代教育變革規律，塑造有益學生成長、健康、韌性、可持續的未來教育生態。只有從整體上把握這一教育社會實驗的核心要義，才能避免在推進過程中出現目標偏移、實施失范和治理滯后等問題，確?！叭斯ぶ悄?教育”行動有序推進。

　　為師生發展構建風險識別與倫理規約。教育社會實驗可針對師生的人工智能使用焦慮與過度依賴，以及由此引發的學生認知衰退、情感技能弱化和教師“角色撕裂”等潛在風險，在真實教育場景中開展持續、系統的過程觀測，及時識別技術應用風險，明確使用規范與倫理邊界，為師生發展構筑必要的安全防線。一方面，應長期跟蹤師生在真實教學場景中技術應用成效，系統研判人工智能融入學與教過程后可能帶來的學生成長失配等問題，明確技術應用的適切范圍、作用機制和風險閾值。另一方面，在持續觀測和循證分析的基礎上，推動智能課堂教學中的優先性倫理規則的形成與完善。

　　為教學改革實踐提供可靠的證據支撐。教育社會實驗強調在真實、非受控的社會情境中開展大規模、長周期、寬口徑的實證研究，是切實推動教學改革實踐從經驗驅動向證據驅動持續進階的重要途徑。通過系統收集分析關于人工智能技術對學生學業成效、教師教學行為、智能校園建設、區域教學治理等方面影響的多源異構數據，并通過對多層級證據的系統整合為教學改革實踐構建前瞻性、過程性、預測性的多元證據鏈條。這將有助于在教育改革實踐的復雜進程中，為持續追蹤并超前研判智能技術大規模教育應用帶來的社會效應、風險挑戰和系統擾動提供參考依據，為驗證智能技術應用的有效性邊界和揭示其成功實踐背后的機制條件提供支持。

　　為教育治理提供循證導向的決策依據。教育社會實驗聚焦教育實踐中的資源輸入、核心操手、動態進程與實施效用，對不易察覺的教育活動進程進行建模與解析，突破傳統小樣本、受控實驗等問題，為宏觀教育決策提供可檢驗、可推廣、可迭代的實踐依據。在真實教育場景中實現全域監測與全周期追蹤，采集認知、行為、情感、環境等多維度數據，形成覆蓋區域、學校、師生的立體化證據鏈條，并在此基礎上總結教育變革實踐經驗與內在規律，推動教育治理從經驗驅動轉向數據驅動和證據支撐。

　　三、可信人工智能與教育治理關鍵舉措

　　面對人工智能持續融入教育教學全要素、全過程與全場景，須正視技術應用帶來的教育不公平、倫理失范等潛在風險，推動人工智能治理向教育教學一線落地，有序推動智能時代教育系統變革的可信人工智能應用及其治理路徑。

　　一是發展教育者應對變革的數字思維。數字思維不僅關注數字基礎設施的部署、數字資源的研發和利用、技術的應用和普及等，還涉及人們如何看待和利用數據、算法、人工智能來解決現實問題的一系列態度、行為。一方面，促進教育工作者面對變革的自我覺醒，理解智能技術驅動的教育變革是關乎教育理念、組織方式和育人模式的整體性重塑。另一方面，強化各主體對教育系統性變革的行動自覺，將對數字教育變革的認知理解進一步轉化為具體的實踐行動。

　　二是優化學校智能技術供給的產業鏈。應以真實教育場景需求為牽引，統籌推進算力、網絡、數據存儲等在教育領域中的有效配置與產學研協同發展，形成體系化的智慧教育解決方案；深化校企產學研融合，圍繞不同學段、課程內容等協同研發具有高教育適配性的智能技術產品；健全智能產品校園準入機制，完善審查監管、風險防范和問責規范，確保智能教育產品供給安全、規范、可持續。

　　三是完善人工智能應用倫理規范體系。針對人工智能大規模應用中虛假信息傳播、隱私泄露、算法偏見與歧視等風險的持續加大，應健全面向教育場景的技術安全與數據倫理專項規范，切實明確數據采集、存儲、使用邊界及責任追溯機制；推動研發機構將倫理準則嵌入產品全生命周期，增強算法決策的可解釋性、系統可追溯性和偏見糾偏能力；建立健全人工智能使用指南與場景規范，明晰師生權責，防范技術濫用與過度依賴，營造理性、審慎、負責任的人工智能應用文化。

　　四是顯著提升師生數字勝任力水平。面向教育行政官員、校長等管理者應采取有效措施全面加強數字化領導力發展，以提升戰略規劃、資源統籌與循證決策等能力；加大力度推動教師在教學、科研和管理中積極探索與應用智能技術，加快角色轉型與能力重構；全面落實中小學信息科技課程教學和全口徑人工智能通識教育，全面提升學生人工智能素養及智能時代勝任力。

《中國教育報》2026年04月23日 第02版

作者：北京師范大學智慧學習研究院院長、聯合國教科文組織人工智能與教育教席主持人 黃榮懷