积极理性推动人工智能与教育深度融合 随着人工智能技术的飞速发展，其在教育上的运用展现出更 多可能性。我们要重视人工智能在教育应用上的多种可能，促进 教育生态全面转型，推进人工智能赋能教育全面深化。 发挥人工智能强大的数据挖掘与分析能力，提高基础性教学、 学习、管理任务的完成效率，减轻教师与学生负担，支持“双减” 政策、素质教育等政策更好落地。推动人工智能技术参与高阶教 育任务的完成，推进智慧教育生根开花。当前，人工智能技术展 现出了赋能教育的多种可能，尤其是对学生想象力与创造性思维 培养的促进作用。但在具体的课堂实践与学校环境中还缺乏成熟 的、体系化的生成式人工智能技术应用，人工智能教育研究者应 联手一线教师，共同探索强涌现人工智能在高阶教学与学习任务 上的赋能路径及具体举措。 除了探索运用人工智能为教育提供支持，还要关注其与教育 制度结构之间的深层关系。人工智能技术虽然带来了突破时空限 制、个性化定制等新兴教育范式，但是相对于传统教育具有的班 级结构、教学顺序、管理模式等制度要素支持的优势，人工智能 教育尚缺乏有效制度支撑，使得创新效果难以全面发挥。人工智 能需要实现与当前教育生态的有效融合创新，创生从下层任务到 上层制度的完全结构，全面赋能教育深化改革。 需要强调的是，在人工智能赋能教育的历史发展中，多学科 的知识、理论交叉融汇创新是重要的先行环节。但是，当前的 人工智能赋能教育已经越来越呈现出以计算机科学为主导的技 术倾向。长期缺乏理论指导的技术发展易导致价值与目标的缺失， 从而使技术野蛮生长、偏离轨道，也可能导致技术发展后继乏力。 为此，当前要大力强化多学科整合下的理论指导，体现人工智能 赋能教育的理性追求。 一方面，人工智能赋能教育需要进一步加强理论基础研究， 尤其需要解决两个关键的理论问题。一是要加强对人工智能的核 心技术——智能涌现能力的理论探索，避免人工智能技术在赋能 教育应用中盲目探索；二是要加强教育理论与人工智能技术的融 汇支撑，提升人工智能在教育领域应用的适切性。这也对多学科 交叉支撑进一步提出了要求，包括加强相关基础学科对人工智能 技术的理论研究，打开智能涌现的“黑匣”，构建人工智能的运 行原理与机制；还要以此指导人工智能技术在教育领域的应用更 加理性，防止技术依赖、技术滥用等风险；同时要加强教育学者 的参与，积极探索人工智能时代的教育规律，为人工智能