确保人工智能服务共同利益，促进教育系统变革——《人工智能与教育：政策制定者指南》解读

曾海军，张 钰，苗 苗

(1.北京师范大学 互联网教育智能技术及应用国家工程研究中心，北京 100875；2.北京师范大学 智慧学习研究院，北京 100875)

2021年12月，联合国教科文组织于2021国际人工智能与教育会议上发布了《人工智能与教育：政策制定者指南》(AI and Education: Guidance for Policymakers，以下简称《指南》)出版物[1]。该出版物旨在培养教育领域具备人工智能素养的政策制定者，以期为各国政府、其他利益攸关方制定与宏观公共政策、教育政策有机配合的人工智能与教育政策提供支持，致力于打造包容性、可持续与有韧性的教育。基于此，本研究在解读《指南》的基础上，提出对我国教育数字转型与智能升级战略制定的启示，为我国以教育信息化推动教育高质量发展提供方向与思路。

一、《指南》发布背景、内容概述与解读意义

当前社会正处于科技革命与教育变革的历史交汇点[2]，以人工智能为代表的新一代信息技术正在从影响教育变革的外在推力转化为引发教育变革的内生动力，有望解决教育现代化进程中的部分重大问题，助力形成更高质量、更公平包容、更适合每个人、更开放灵活的教育新生态，人工智能在教育领域中的应用市场规模预计2024年将达到60亿美元。因此，规划人工智能时代的教育已成国际共识。如何制定相关政策引导人工智能更全面、更协调、更系统地促进教育系统变革，是各国政策制定者面临的共同挑战。

联合国教科文组织积极邀请各国政府与利益攸关方开展对话。2019年3月，联合国教科文组织在法国巴黎举办了“移动学习周”旗舰活动，探讨了人工智能在教育领域中应用的机遇与挑战，以及以人为本的人工智能发展道路。同年5月，联合国教科文组织在北京举办了首届国际人工智能与教育大会，大会通过成果文件《北京共识》[3]，该文件建议，联合国教科文组织需要提供相关指导纲要，并开发相关资源，以支持各国政府制定有效促进人工智能教育应用的政策，支持政策制定者人工智能素养与能力建设[4]。为进一步推动落实《北京共识》，联合国教科文组织在其框架指导下编写了《指南》，并在2021国际人工智能与教育会议上发布，该会议主题为“确保人工智能服务共同利益，促进教育变革”[5]。

《指南》是联合国教科文组织及人工智能与教育领域专家共同努力的成果。该出版物通过对人工智能及其在教育领域中的应用、人工智能与教育深度融合的机遇与挑战、人工智能与教育政策的形式及其制定策略进行全面、系统、专业的介绍，为政策制定者的战略制定工作提供指南，以高站位、高标准、高效率地制定高质量的人工智能与教育政策，进而推动教育数字转型与智能升级。

《指南》正文由六部分组成。第一部分为引言，介绍了该出版物的编写背景、意义与框架。第二部分为人工智能技术的基本概述，包括人工智能的定义、底层技术、技术应用、发展趋势与局限性等；第三部分为人工智能在教育领域中应用的实践案例及其效益与风险评估，重点阐述了人工智能赋能教育管理、学生学习与教师教学的应用场景。第四部分为借助人工智能实现可持续发展目标4面临的挑战，包括人工智能教育应用的数据与算法伦理风险，性别平等，研究、监测与评估，对教师角色与学生学习的影响等。第五部分为人工智能与教育政策的综述，梳理了当前相关政策的形式，凝练了其共同关注领域。第六部分为人工智能与教育政策的制定策略，旨在为制定有效促进人工智能教育应用的政策提供借鉴与参考。

为准确把握人工智能加速发展态势，科学应对人工智能在教育领域中应用的机遇与挑战，亟需建立健全相关政策文件与伦理框架。《指南》就为政策制定者制定有效促进人工智能教育应用的政策提供了可行、可靠、可操作的解决方案，进而实现人工智能在教育领域中应用的利益最大化与风险最小化，助力实现可持续发展目标4。深刻领会与准确把握《指南》的核心要义与丰富内涵尤为关键，不仅是对国际社会所关切的人工智能时代教育政策规划问题的回应，同时是促进国际化资源交流与共享的重要方式，可以为我国当前教育数字化转型战略行动相关政策制定提供借鉴与参考，也可以为当前学校教育教学实践、企业技术与产品研发提供指导与建议。与此同时，联合国教科文组织相继发布了《人工智能伦理建议书》《一起重新构想我们的未来：为教育打造新的社会契约》《中小学阶段人工智能课程：政府认可人工智能课程的调研》等一系列对人工智能教育应用具有重要指导意义的文件。

二、政策制定者关于人工智能技术的必备知识

政策具有指导与规范功能，在经济社会发展中发挥着重要作用，如何科学、合理地制定可操作的政策至关重要。其中，政策制定者是否具备相关素养在很大程度上影响并制约着政策的科学化水平。《指南》指出，政策制定者需要不断提高自身人工智能素养，理解并掌握人工智能的定义、底层技术、技术应用、发展趋势与局限性等必备知识，为制定有效促进人工智能教育应用的政策做好准备。

(一)人工智能的定义、底层技术与技术应用

自1956年达特茅斯会议首次提出人工智能以来，人工智能经历了逻辑推理、专家系统与深度学习三次发展浪潮[6]。《指南》指出，人工智能是一种被设计出来以人类能力与世界进行互动的计算机系统。人工智能底层技术包括机器学习、神经网络与深度学习等。这些底层技术共同催生了一系列人工智能技术应用，包括语音识别、图像识别、自主代理、情绪检测、用于预测的数据挖掘、人工创作等，并以“人工智能即服务”的形成呈现出来，广泛应用于经济社会各领域。我国《新一代人工智能发展规划》指出，新一代人工智能则聚焦于大数据智能、跨媒体感知计算与混合增强智能等方面的理论与技术突破，推动经济社会各领域数字化转型。我们也应清醒地认识到，人工智能在赋能社会发展的同时也可能带来风险，实施可信人工智能成为人工智能伦理与治理的核心，包括人工智能稳定性、可解释性、隐私保护、公平性等[7]。

教育领域相关专家学者提出，教育智能技术不仅包括情境感知、模式识别与教育机器人等显性人工智能技术，同时包括大数据、云计算与物联网等教育智能化支撑技术，以及专门用于教育教学的教学设计、教育测评与智能教育助理等教育技术，分为基础支撑、感官获取、中枢思维、数据传输与展示服务等技术种群。而人工智能在教育领域中的技术应用主要包括以下三个方面：一是智能教学系统，智能教学系统根据学生对知识的理解情况与掌握程度，在一定程度上让计算机模拟教师为学生提供学习支架、提示与反馈，以及个性化辅导[8]；二是教育机器人，即专门为教育领域研发的、以培养学生分析、综合、评价、创新、实践、探究等能力为目标的机器人[9]，通常用于特殊人群、STEAM与语言学习等；三是学习分析，即通过采集学生学习数据，借助模型对学生学习进行评价、诊断与预测，为实现个性化教与学奠定基础。此外，实施教育领域中的可信人工智能也至关重要，需要确保在教育领域中应用的人工智能是合乎伦理的、合法的、合规的与鲁棒的[10]。

(二)人工智能的发展趋势与局限性

人工智能包括“弱”人工智能与“强”人工智能两种潜在发展趋势[11]。“弱”人工智能即专用人工智能，指只能解决特定领域问题、不具备自主意识的人工智能，例如，用于自动语言翻译的人工智能无法实现人脸识别。“强”人工智能即通用人工智能，指能够解决不同领域的各种复杂问题、具备自主意识的人工智能。当前我们仍处于“弱”人工智能阶段，其发展逐渐趋于平缓，且存在一些局限性。虽然人工智能经由训练可以完成某些复杂任务，但并非真正实现了“智能”，往往只是从海量数据中自动化归纳出相对内隐与间接的规律，实则数学分析，并非智力实体。此外，当前推动人工智能发展的基础研究仍有待突破，只有把知识驱动与数据驱动结合起来，才能克服当前人工智能存在的局限性，让人工智能从人类的“工具”变成“伙伴”。通过有效结合人类智能与人工智能，实现人机协同，或许能够解决当前世界面临的一些问题。

三、理解人工智能在教育领域中的应用场景

在新一轮科技革命与产业变革中，人工智能与各领域的深度融合具有广阔前景与巨大潜力，并成为教育变革的核心驱动力。人工智能可以赋能学生成长、教师发展与教育管理[12]，进而推动教育环境、资源、方式、服务、治理等数字转型与智能升级。因此，《指南》强调，政策制定者只有深刻领会与准确把握人工智能在教育领域中的关键应用与实践案例，才能抓住机遇、防范风险，构建人工智能时代“教学测评管”新机制与新模式。

(一)人工智能赋能教育管理与供给

人工智能通过创建并运行教育管理信息系统，实现对学生、教师与家长，以及课程、学习与教学等的自动化管理，涵盖招生、排课、考勤、作业监测、校务监督、家校协作等业务。在此过程中采集的教育数据，不仅可以反映当前教育教学现状，还可以预测其未来发展，为教育决策提供依据。可见，打造教育数据大脑甚至超脑，构建以其为驱动的教育公共服务平台，开展基于大数据的教育管理与供给，是实现个性化教与学及科学决策的重要数字底座。例如，英国开放大学研发的OU Analyse系统可以预测学生成绩，并识别存在不及格风险的学生，教师可以为其提供个性化指导；北京师范大学研发的人机增强智能支持下的敏捷建模平台DMTS支持以教育模型构建为核心业务的适应性学习、科学决策、精准管理、区域教育治理，可以为微观个体发展、中观学校管理与宏观区域教育治理提供专业化的解决方案。值得关注的是，为确保基于数据的人工智能工具有用，其结论可信且兼顾包容性与公平性，就要确保原始数据的准确无误与计算方法的合理适当。

(二)人工智能赋能学生学习与评价

人工智能使学习环境由单一的物理环境延伸至立体的虚拟环境，使学习方式从相对固定的班级集体学习向个性化学习转变[13]，不仅支持自主、探究与协作学习，同时为学生提供自适应测评与跟踪测评等。例如，智能教学系统(ITS)根据学生对知识的理解与掌握情况，对其提供最优学习路径与个性化指导，当前全球共有60余个商用智能导学系统；基于对话的智能导学系统(DBTS)则通过模拟教师与学生之间的对话，为其提供适应性提示与即时性反馈，其中，最具代表性的是AutoTutor系统；探索性学习环境(ELE)则基于建构主义学习理论，鼓励学生探索学习环境，并将其与已有知识建立连接，形成自身知识体系；面向教育领域的非结构文本学科知识图谱通过可视化表征知识之间的关联度，帮助学生构建知识体系；而智慧学伴通过汇聚学生学科、心理与体育等全学习过程数据，构建学生知识与能力发展模型，实现对学生学习较为客观、公正与即时的智能诊断，并为学生推送与其能力相匹配的资源与干预措施；研究学生综合素养测评模型，构建长周期、多场域、多维度学生跨学段成长跟踪研究平台，也是人工智能赋能学生评价的典型实例。

(三)人工智能赋能教师教学与发展

虽然人工智能可以为教师提供支持与帮助，但教师是不可替代的，尤其是其对学生高阶思维、综合能力、情绪情感、价值观等的培养是机器无法取代的。值得肯定的是，人工智能通过提供智能化管理、个性化指导与自动化评价，可以减少教师工作量。当前较为典型的是“双师模式”，即专家教师通过视频连线为远程教室中的学生授课，而经验不足的当地教师则在现场为学生提供即时指导，有利于向农村、边远、贫困、民族地区传输与共享优质教育资源。人机协同的教学环境也对教师能力提出了新要求，教师不仅需要习得人工智能的基本知识，同时需要借助人工智能开展学习与教学，并需要尝试将借助人工智能的学习与教学经验传递给其他教师[14]，形成全面系统的人工智能相关知识与能力体系。例如，我国积极开展人工智能助推教师队伍建设行动试点工作，以探索人工智能助推教师管理评价、教师教育改革与教育教学创新的新路径。

四、借助人工智能实现可持续发展目标4面临的挑战

可持续发展目标4可以作为当前教育系统变革的主要方向。虽然人工智能具有促进教育系统变革的潜能，但具体到借助其实现可持续发展目标4仍面临一些挑战，还需要高度重视其可能带来的伦理与安全风险，实施教育领域中的可信人工智能。

(一)重视人工智能教育应用的数据与算法伦理风险

数据、算法与算力是推动人工智能适应、支撑、引领经济社会发展的三大要素，三者相互联系、相互支撑、相互促进。虽然数据是人工智能的核心，但可能引发关于数据所有权、使用权与个人隐私保护权等的伦理风险。此外，若算法是由带有人类偏见的数据训练出来的，则其也会带有偏见，甚至可能放大偏见。但其实人工智能本身不存在偏见，只有在数据有误或算法不当时，原有的或尚未发现的偏见才会出现。而当前人工智能在教育领域中应用的伦理框架尚不清晰，只有不到30%的国家(不包括欧洲)制定了全面的数据保护法。为平衡数据开放与伦理之间的关系，保证数据的使用合乎伦理、非歧视、公平、透明、可审核，亟需制定人工智能伦理框架。

(二)确保人工智能教育应用的性别平等

《2021年全球性别差距报告》显示，在云计算方面，女性就业者的占比仅为14%；在数据与人工智能方面，这一比例是32%，而且与男性相比，女性转向新兴职业的难度也更大。可见，如果没有相关政策干预，可能会加剧女性被排除在人工智能教育之外的情况。此外，在当前人工智能的应用中尚存在一定的性别歧视现象，例如，亚马逊公司的人工智能招聘工具倾向于对包含“女”字的简历打低分，降低了女性工作申请成功率。因此，如何确保女性公平地接触人工智能，如何防止在数据与算法中出现性别歧视，是人工智能与教育领域值得探讨的问题。值得一提的是，彭丽媛在接受联合国教文组织专访时表示，促进教育公平、保证人人享有平等的受教育权利是我国的基本教育政策，当前中国广大女性把握自身命运、参与国家发展的能力显著提高[15]。尽管如此，我们仍需高度重视将性别平等作为人工智能伦理框架的一项基本原则，不仅需要加强对女性开展人工智能素养提升培训，同时需要在教育领域中研发不带性别歧视的人工智能工具。

(三)关注人工智能教育应用的研究、监测与评估

虽然人工智能在教育领域中的应用已有50多年，且某些智能教学系统的应用已被证明有效，但仍缺乏规模化的研究探讨人工智能对管理、学习与教学的促进作用，以及具体的影响因素与程度。政策制定者在制定人工智能与教育政策之前，亟需全面系统地对人工智能在教育领域中应用的影响与程度展开研究，并考虑建立监督与评估机制，对人工智能在教育领域中应用可能存在的不公平、威胁与风险问题进行感知、模拟与预测，为教育领域中的人工智能技术治理提供依据。目前，科技部与教育部针对互联网教育应用泛滥问题，组织开展互联网教育应用的行为感知与风险监测研究。

(四)审视人工智能对教师角色与学生学习的影响

人工智能在未来可以承担多重教师角色，包括可自动出题和自动批阅作业的助教、学习障碍自动诊断与反馈的分析师、问题解决能力测评的素质提升教练等[16]。可见，人工智能在一定程度上可以减轻教师工作负担，使其专注于学生高阶思维、综合能力、情绪情感、价值观等的个性化培养。为确保教师真正实现人机协同教学，我们需要审视人工智能时代对教师角色的定义，以及对教师能力的要求[17]，开展指向核心素养的人才培养。与此同时，学生的主观能动性仍可能因过度使用人工智能而减弱。究其原因在于，人工智能在减少师生与生生互动的同时，不利于其沟通、合作与批判性思维等高阶能力的培养。

五、制定有效促进人工智能与教育发展的政策

以人工智能为代表的引领未来的颠覆性技术蓬勃发展，引发了科技进步、社会转型、国际竞争加剧，世界各国高度重视人工智能的潜能与价值，并相继制定相关政策与规划。《指南》总结了当前独立式、综合式与专题式三种人工智能与教育政策形式，以期为政策制定者提供借鉴与参考。同时，建议以人本主义方法为指导原则，确定人工智能与教育政策的全系统愿景，并评估全系统准备情况，选择战略优先事项。

(一)人工智能与教育政策的形式

《2020数字经济展望》报告显示，截至2020年中期，全球已有60余个国家与地区制定了国家人工智能战略，且大多涵盖教育领域。基于此，《指南》总结了当前人工智能与教育政策的三种制定方式，一是独立式，即制定独立的人工智能政策，例如，欧盟于2018年发布了《人工智能对学习、教学与教育的影响》；我国于2017年发布了《新一代人工智能发展规划》。二是综合式，即将人工智能融入到现有的教育或信息技术政策中，例如，马来西亚于2016年发起了“#我的数字创作器”倡议，旨在将计算思维融入课程教学；阿根廷于2017年启动了“学习互联”项目，旨在将数字学习融入义务教育。三是专题式，即制定关于人工智能与教育某一特定主题的专门性政策，例如，欧盟于2016年批准了《通用数据保护条例》，于2017年推出了《欧洲公民能力框架》；我国推出了《义务教育信息科技课程标准(2022年版)》《普通高中信息技术课程标准(2017年版2020年修订)》。

综上，已发布的人工智能与教育政策大多关注数据安全与隐私保护、技术开源、课程创新、经费支持等领域。《指南》表示，各国政府与利益攸关方在建立伙伴关系、筹集资金与国际合作等方面亟需加强。只有广泛开展全球、区域、南北与南南合作，才能促进优质资源共享，缩小人工智能鸿沟。

(二)人工智能与教育政策制定的关键策略

《指南》基于《北京共识》框架，提出了人工智能与教育政策制定的关键策略。建议采用人文主义方法作为人工智能与教育政策制定的指导原则，以保护人权，确保每个人具备人工智能时代所需的价值观、知识与技能，使其能够在生活、工作与学习中进行有效的人机协同。这与智慧教育的内涵与特征不谋而合，智慧教育强调孕育人类智慧，具有感知、适配、关爱、公平、和谐五大特征[18]。

在人文主义方法指导下，《指南》提出以下五条关于制定人工智能与教育政策的关键策略，一是需要跨学科规划与跨部门治理，人工智能具有跨界融合特征，不仅需要调动跨学科与利益攸关方的领域知识，同时需要建立跨部门治理与协调机制，例如，我国专门成立专家组编制信息科技/信息技术课程标准。二是确保公平、包容与合乎伦理地应用人工智能，审视人工智能融入教育的潜在风险与应对策略，为实施教育领域中的可信人工智能提供指导，例如，研发无性别歧视的人工智能应用程序，制定数据保护法律等。三是制定在教育管理、教学、学习、评估中应用人工智能的总体规划，推进人工智能赋能教育教学，在教育管理方面，探索优化教育管理信息系统(EMIS)、整合教育管理信息系统与学习管理系统(LMS)的实现路径；在教学方面，不仅需要审视教师在学生高阶思维、综合能力、情绪情感、价值观培养方面发挥的作用，同时需要为其提供人工智能培训，促进其专业发展；在学习与评估方面，支持学生自主学习与综合评价，以及课程改革创新。四是加强人工智能教育应用的研究、监测与评估，开展人工智能教育社会实验与治理，发现并总结人工智能融入教育的规律与特征，为政策制定者提供循证基础。五是促进本土化人工智能与教育创新，不仅需要建立伙伴关系与筹集资金，以应对市场失灵与教育实践的复杂性，以及落实相关政策面临的挑战等，同时需要考虑不同国家、地区、民族、文化背景等因素，提升全民人工智能素养，培养人工智能高端人才，研发以人为本的本土化人工智能工具。

人工智能与教育政策制定者需要在人文主义的指导下，审视人工智能对教育的影响，并基于此对教育系统的核心要素进行重新界定或补充，包括培养什么样的知识与技能、如何培养、教育的管理与供给、教与学方式、伦理问题等。

六、对我国教育数字转型与智能升级战略制定的启示

“十三五”规划将“数字中国”上升为国家战略，“十四五”规划对“加快数字化发展、建设数字中国”作出重要部署，提出以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式与治理方式变革。教育部2022年工作要点也提出，实施教育数字化战略行动，积极发展“互联网+教育”，加快推进教育数字转型与智能升级。在此背景下，《指南》引导政策制定者批判性地审视人工智能与教育的关系，制定确保人工智能服务共同利益的相关政策，为我国以教育信息化推动教育高质量发展提供方向与思路，构建智慧教育新生态。

(一)推进教育新型基础设施建设，优化人工智能教育应用环境

教育新型基础设施建设推动教育数字转型、智能升级与融合创新，支撑教育高质量发展，建设可信、可靠、可控的智慧学习环境尤为迫切。《指南》指出，推进教育新型基础设施建设，有助于促进教育公平与质量提升，是人工智能时代教育变革的牵引力量，是实现可持续发展目标4的重要支撑。

为深入应用人工智能等新一代信息技术，充分发挥教育新基建在实现可持续发展目标4中的支撑作用，一方面，需要夯实基础条件建设，通过升级信息网络、融合平台体系、汇聚数字资源等，实现基本公共教育服务均等化，弥合数字鸿沟，促进教育公平，缩小区域、城乡、校际、群体教育差距；构建服务全民的终身教育体系，推进正规教育、非正规教育与非正式教育等多种学习成果的认证、积累与转换。另一方面，需要深化业务系统应用，通过建设物理环境与虚拟环境相融合的智慧校园，以及创新教学、学习、管理、评价、培训等应用，重构教育组织体系与服务体系，促进教育质量提升与创新发展。

以信息网络、平台基础与数字资源为基础条件，建设智慧校园，开发创新应用，以可信安全为其保驾护航，有助于提升教育可持续发展能力[19]。国家智慧教育平台就是教育新基建支撑实现可持续发展目标4的一个实例，该平台具有学生学习、教师教学与学校管理等功能，涵盖中小学教育、职业教育、高等教育、大学生就业服务等资源，是实施教育数字化战略行动取得的阶段性成果，是促进教育公平与质量提升的具体表征[20]。

(二)推动科技与教育双向赋能，支撑人工智能重塑未来教育形态

当前，教育领域已关注到人工智能的加速发展对其变革的重要作用，正在探索人工智能与教育深度融合的方式。《指南》也强调，人工智能在赋能学生成长、教师发展与教育管理等方面释放出巨大潜能。然而，在实践过程中常常忽略对人工智能与教育深度融合机制的思考，导致人工智能与教育关系的失衡，使其难以最大限度地发挥双向赋能的优势。

因此，在理解人工智能在教育领域中的应用场景的基础上，审视人工智能在学生成长、教师发展与教育管理等方面的赋能路径至关重要。在赋能学生成长方面，人工智能通过升级教育环境、共享优质教育资源与提供个性化教育服务，支持学生开展多种形式的学习，并基于全场景、无感知、伴随式数据采集与分析，对学生综合素养进行全面系统评价。在赋能教师发展方面，人工智能可以帮助教师完成一些机械性与重复性工作，以及日常管理工作，教师可以专注于学生高阶思维、综合能力、情绪情感、价值观等的培养；人工智能还可以支持教师专业发展，推动其主动适应新一代信息技术，更新教育理念，变革教育模式。在赋能教育管理方面，人工智能不仅可以为教育决策提供依据，同时可以为家校合作提供平台。与此同时，教育领域培养的人才又对人工智能的发展提供反向支持。

为推动科技与教育双向赋能，开展不同区域、层次与类型的教育信息化试点示范至关重要，目前，教育部已遴选18个区域开展“智慧教育示范区”建设，以探索可借鉴、可推广、可复制的支撑与引领教育数字转型的路径、模式与机制。此外，布局一批重大科技专项，聚焦教育信息技术、智慧教育与互联网教育等领域的关键技术研究也至关重要，例如，科技部在重点研发计划中部署了智慧教育领域项目，2021年在“社会治理与智慧社会科技支撑”重点专项中启动了“大规模学生跨学段成长跟踪研究”项目。只有高度重视科技与教育双向赋能的革命性影响，践行“科技赋能教育，教育赋值科技”的时代命题[21]，才能加快重塑未来教育形态的步伐。

(三)提升师生数字素养与技能，加强人工智能专业人才培养

当前，数字素养与技能日益成为人们在数字时代学习、工作与生活所必备的综合素质与能力。在此时代背景下，如何提升师生数字素养与技能、培养人工智能专业人才，是值得亟待解决并持续关注的问题。《指南》也指出，为实现人机协同，不仅需要将人工智能纳入中小学课程，同时需要培养新一代人工智能领域的专业人才。

人工智能虽然不会导致学校与教师消失，但教师的角色、素养与技能会随之发生重大变化。为实现“人机共教、人机共育”，需要将提升数字素养与技能融入教师职业生涯全过程，开展职前与职后相结合的数字素养与技能提升工作。在职前，创新师范生培养模式，充分利用人工智能等新一代信息技术，以新理念、新技术、新模式、新机制培养新一代教师；在职后，实施教师信息技术应用能力提升工程，开展人工智能助推教师队伍建设行动试点项目工作，面向“三个课堂”应用、校长信息化领导力提升与教师信息化教学能力提升等主题开展专项培训。在提升学生数字素养与技能方面，需要将提升数字素养与技能融入学科教学，开设高质量信息科技课程，逐步推广编程教育，培养具有数字意识与思维的学生[22]。值得一提的是，联合国教科文组织于2021年启动研制中小学人工智能能力指导框架项目，明确界定了中小学人工智能素养与人工智能能力，并于2022年发布《中小学阶段人工智能课程：政府认可人工智能课程的调研》，旨在为研发人工智能课程提供支持性工具与框架。

与此同时，培养人工智能专业人才是人工智能加速发展的关键，不仅可以考虑在职业院校与高等院校设立人工智能相关专业，同时可以考虑在现有相关专业中增加人工智能相关内容，在加强高校、科研机构与企业合作开展人工智能相关专业建设的基础上，培养人工智能专业人才。

(四)重视人工智能教育应用的伦理问题，实施教育领域中的可信人工智能

随着科技与教育双向赋能成为人类教育发展史上的新命题，科教融合视野下的科技伦理问题得到普遍关注。《指南》强调，需要确保公平、包容与合乎伦理地应用人工智能。在2021国际人工智能与教育会议上，教育部怀进鹏部长对人工智能在教育领域中的应用也提出“安全为基，行稳致远”的倡议。

因此，人工智能教育应用的伦理困境有待着力解决，例如，不同地区与群体之间存在享有人工智能技术权利的不平等、数据泄漏、算法偏见等问题，以及“拍照搜题”等惰化学生思维能力的应用程序。为实施教育领域中的可信人工智能，促进人工智能在教育领域中应用的健康发展，亟需制定有效的人工智能与教育伦理框架。该框架应以人本主义为指导原则，促进人工智能在教育领域中应用的高质量发展与高水平安全的良性互动[23]。在此过程中，重视教育数据与算法合乎伦理、透明且可审核，即通过建立健全监督与评估机制，不仅避免对学生或教师个人数据安全与隐私保护造成威胁，同时保证用于预测学生学习成绩的原始数据质量。因此，开展人工智能条件下的教育社会实验与仿真模拟实验，是促进人工智能教育应用健康发展的关键。基于知识计算、认知计算与环境计算等教育智能计算，探索人工智能在教育领域中应用的一般规律，并制定有效的干预措施[24]。

(五)搭建国际交流与合作平台，深入推动人工智能与教育领域多方伙伴关系

在世界百年变局与世纪疫情交织叠加的动荡变革期，国际社会只有携手合作，达成以开放共享构建智慧社会的行动共识，才能应对当前疫情与其他复杂且不确定的全球挑战。就教育领域而言，如何秉持服务全球共同利益的理念，携手构建深度互动的国际人工智能与教育交流合作平台，共同探讨人工智能条件下教育改革创新的思路与举措，成为摆在我们面前的重大课题。《指南》也指出，人工智能与教育政策的制定需要建立全球伙伴关系，推进国际交流合作。

当前，全球教育面临严峻挑战，人工智能蕴含变革教育的巨大潜能，如何将其转化为有效途径需要全球共同研究探索，智慧教育将成为一个重要的突破口。在教育数字转型与智能升级背景下，我国智慧教育由点到面向纵深推进，我国有能力也有责任在全球教育信息化合作中发挥更大作用。为进一步落实人工智能与教育领域国际共识，促进知识传播与分享，贡献中国智慧与方案，一是需要积极建立人工智能与教育领域合作联盟，在政府、高校与科研机构之间传播与分享人工智能知识与技能，促进全球、区域、南北、南南合作，确保人工智能为更多国家所用。二是需要合作举办人工智能与教育领域国际会议，继续与联合国教科文组织合作举办国际人工智能与教育大会、全球智慧教育大会，围绕当前全球人工智能与教育前沿问题，深入探讨人工智能服务共同利益的价值意蕴与实现路径。三是需要持续提供人工智能与教育公共产品，包括在线教育资源与平台，以及相应的咨询与服务，支持联合国教科文组织非洲优先战略，帮助发展中国家推进教育数字转型与智能升级[25]。综上，需要深刻领会并准确把握新时代加强与改进人工智能与教育国际交流合作工作的迫切性与必要性。面向世界科技前沿，不断提升我国人工智能与教育领域国际话语权，加快形成面向未来教育的国际化发展格局。