教育数字化是当代发展的必然趋势，近日，教育部等九部门联合印发《关于加快推进教育数字化的意见》（以下简称《意见》），谋划了我国数字教育未来的蓝图，为实施国家教育数字化战略提供了清晰的指导，指明了我国教育数字化的发展方向。本期“思与辨”就该话题约请三位嘉宾进行讨论。

■ 主持人：赵 鑫

■ 嘉 宾：胡小勇（华南师范大学教师发展中心主任、 教育人工智能研究院常务副院长）

崔 盛（中国人民大学教育学院教授）

詹国辉（南京财经大学MPA教育中心副主任、副教授）

推进教育数字化有助于培养具备数字技能和创新精神的人才

主持人：在您看来，推进教育数字化有何重要意义？

胡小勇：一是促进高质量的教育公平发展。依托国家智慧教育平台，打破时空限制，推动优质教育资源全域覆盖，弥合城乡、区域差距。二是推动“教”与“学”的模式创新。以人工智能赋能个性化学习，通过智能系统生成针对性学习方案；引入虚拟实验、人机协同式学习，激发学生创造力；依托智能评测实时反馈学情，借助教育智能体实现深度互动。三是赋能教师专业发展。国家智慧教育平台为广大教师群体提供在线研修资源，缩小区域间师资水平差异。四是支撑全民终身学习的学习型社会建设。构建学分银行和资历框架，打通学历与非学历教育壁垒，支持灵活学习路径。国家老年大学、终身教育平台等为不同群体提供个性化学习方案，实现“人人皆学、处处能学”，服务全民终身发展需求。五是服务教育科技人才一体化发展战略。培养“数智经济”所需的高技能人才，推动“人工智能+X”学科交叉与产教融合；通过“慕课出海”“鲁班工坊”等增强数字教育国际影响力。

崔盛：首先，通过教育数字化手段，不同区域的学生均能获取优质教育资源，缩小我国城乡、区域之间的教育差距，提升教育公平性。其次，利用人工智能、大数据等技术，实现个性化学习、精准教学，教育数字化有助于提高教育质量，满足不同学生的学习需求。再次，借助数据分析和智能决策系统，教育数字化能为教育管理现代化提供有力支持，提升教育管理的科学性和精准性。此外，教育数字化能让学生在数字化环境中学习和成长，提升他们的数字素养和创新能力，更好地适应未来社会的发展需求。最后，加强教育数字化的国际交流合作，将提升我国在数字教育标准规范制定中的国际话语权，增强中国数字教育的国际影响力。

詹国辉：一是助力教育强国建设，开辟教育发展新赛道。通过数字化手段，可以推动教育理念、教学模式等方面的深刻变革，为教育强国建设提供有力支撑。二是推动教育公平与优质均衡发展。数字化教育能够打破时间和空间的限制，让优质教育资源惠及更多地区和学生，促进区域、城乡、校际教育均衡发展。三是培养适应未来社会需求的创新型人才。随着科技的快速发展和社会的不断进步，数字化已经成为社会发展的重要趋势。教育数字化有助于培养具备数字技能和创新精神的人才，使他们能够更好地适应未来社会的发展需求。通过加强人工智能等前瞻布局，推动学科专业、课程教材、教学等数字化变革，可以培养学生的高阶思维能力、综合创新能力和终身学习能力。四是增强我国数字教育的国际影响力。通过推进教育数字化，可以加强我国数字教育资源的国际共建共享，打造具有全球影响力的数字教育品牌。

个性化学习是人工智能在教育领域最具潜力的应用方向之一

主持人：人工智能赋能教育创新发展的作用越来越显著，在您看来，人工智能在教育领域比较有潜力的应用方向有哪些？如何确保这些应用能够落地并发挥实效？

崔盛：人工智能在教育领域具有广阔的应用前景。其中，个性化学习是最具潜力的应用方向之一，通过分析学生的学习数据，人工智能可以为每个学生定制专属的学习路径和内容，提高学习效率。另外，多元评价体系也将是重要应用场景，借助人工智能技术，可以实现对学生学习成果的多维度、全过程评价，为全面了解学生提供更丰富的数据支持。此外，教学管理与决策支持、教育资源优化配置以及课程与教材的智能化升级等方向也都具有应用潜力。

为确保这些应用能够落地并发挥实效，需要从多方面入手。首先，推动算力资源向教育倾斜，建设智慧校园，普及智能终端，完善基础设施，为人工智能应用提供硬件支撑。其次，加快制定人工智能在教育领域的相关标准，涵盖平台、资源、数据等，确保应用的规范化和安全性。再次，建立政府主导，社会和企业多元参与的投入机制，保障人工智能教育应用的资金投入，鼓励企业研发适配产品。最后，将人工智能应用成效纳入学校和教师评估体系，激励各方积极应用人工智能技术，推动其在教育领域落地生根并取得实效。

詹国辉：一是智能推荐与动态调整：通过分析学生行为数据、学习轨迹和认知特点，人工智能可动态生成个性化学习路径。例如，智能推荐系统能精准推送习题与课程资源，虚拟助教可提供24小时一对一辅导，根据学生理解能力调整教学难度。二是教学流程智能化。人工智能可自动化处理作业批改、考试评估等重复性工作，节省教师精力。此外，通过提示词优化生成高质量问卷、教案等教学资源，提升教学效率。

要确保人工智能应用落地并发挥实效，关键在于：一是加快建设人工智能教育大模型，完善教育领域多模态语料库，构建高质量自主可控数据集。二是探索“人工智能+教育”应用场景新范式，推动大模型与教育教学深度融合。三是建立基于大数据和人工智能支持的教育评价机制，完善结果评价，开展多维度的过程评价和综合评价。

胡小勇：一是人才培养方式创新。人工智能有助于实现大规模个性化教育，从“精准识才-因材施教-适材评教”链条赋能人才培养。依托智能技术，精准识别学生的兴趣倾向、认知特征与发展潜力，生成个性化画像，识别多样化人才，实现从“统一教学”到“千人千面”的跨越；借助智能测评工具提供覆盖“大中小幼”多维度、全学段、全周期的学生能力成长轨迹。二是助力教育数智善治。构建“数据驱动-智能决策-动态调整”的治理闭环，通过建设“教育数字地图”和学位预测预警模型，优化教育资源配置，推动学科调整与就业衔接。

在学科建设方面，高校需要优化学科布局，在科研工作方面，高校要探索新的科研范式

主持人：《意见》提出推动学科专业数字化升级和科研范式变革，您认为在学科建设、科研工作等方面，高校应该重点做好哪些优化工作，以适应教育智能化数字化发展趋势？

詹国辉：在学科建设上，高校需超前布局数字领域学科专业，如人工智能、大数据、物联网等新兴交叉学科。同时，注重建设跨学科数字资源平台，集成优质课程、实验案例及科研数据。例如，通过虚拟教研室实现校际优质课程共享，打破学科资源孤岛。在科研工作上，搭建科研大数据平台，整合实验数据、文献资源及计算工具，例如建立教育科研知识图谱，实现数据关联分析与智能检索。同时，可推广智能科研工具，诸如应用机器学习、自然语言处理等技术，提升科研效率，提高成果转化效率。

崔盛：首先，学科建设方面，高校需要优化学科布局，增设与数字化相关的专业和课程，如人工智能、大数据等，推动传统学科与数字技术的深度融合。科研工作方面，高校要探索新的科研范式，利用大数据、人工智能等技术开展前沿研究，提高科研效率和质量。此外，高校还需加强师资队伍建设，提升教师的数字化教学能力。

胡小勇：教育的数字转型与智能升级，加速了数据跨域流通，重塑了知识生产的底层逻辑，使得原本离散于各学科的数据资源突破了传统壁垒，学科建设从“有壁垒”走向“交叉融合”。高校为适应数字时代发展趋势，一是要以“人工智能+”跨学科融合为关键点，组建“互补融合”的跨学科交叉团队，布局“人工智能+X”专业；二是要创建基于人工智能的拔尖创新人才识别和培养机制，加强“大中小幼”教育有序衔接，系统布局各类“人工智能+”高层次拔尖创新人才培养；三是要统筹推进有组织的科研，创新人工智能与科研创新的协同机制，构建合乎伦理的人工智能驱动型科研框架。

全文转载自深圳特区报：https://sztqb.sznews.com/ePaper/index.html#/article?date=202504/21&id=3331892