人工智能促进教育变革创新 人工智能时代教师应该怎么做工作呢

人工智能促进教育变革创新

通过云平台布置电子作业，利用数据分析课堂上学生学习行为，推进学校管理流程迈向数字化……前不久，2022国际人工智能与教育会议在线上举行，来自全球数十个国家的政府官员、专家学者、一线教师、企业代表等相聚“云端”，畅叙人工智能时代教育发展图景。

作为引领新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力，人工智能催生了大批新产品、新技术、新业态和新模式，也为教育现代化带来更多可能性。习近平总书记强调，“中国高度重视人工智能对教育的深刻影响，积极推动人工智能和教育深度融合，促进教育变革创新”。国务院印发的《新一代人工智能发展规划》，明确利用智能技术加快推动人才培养模式、教学方法改革；教育部出台《高等学校人工智能创新行动计划》，并先后启动两批人工智能助推教师队伍建设试点工作；中央网信办等八部门联合认定一批国家智能社会治理实验基地，包括19个教育领域特色基地，研究智能时代各种教育场景下智能治理机制；科技部等六部门联合印发通知，将智能教育纳入首批人工智能示范应用场景，探索形成可复制、可推广经验……“人工智能+教育”不断碰撞出新的火花，为教育变革创新注入强劲动能。

“人工智能+教育”，应用就在身边。音乐课上，虚拟数字人“元老师”跨越时空限制，带领多所学校学生同唱一首歌；体育课上，学生开始跳绳项目测试，智能终端上实时显示心率变化、跳绳次数、平均速度等数据。技术改变课堂，潜力无限。比如，借助虚拟现实技术，学生能够模拟穿上太空服行走在宇宙，感受浩瀚星河的魅力；通过增强现实技术体验川剧变脸，平面的课本知识变得可感可知。现实中，越来越多的学校已经开设或准备筹备人工智能教育教学活动。

“人工智能+教育”，变革教育生态。教、练、考、评、管各环节均有人工智能辅助，让教师教得更好；虚实融合多场景教学、协同育人，让学生学得更好；海量线上数据和逐渐强大的算力，让学校管理更加精准。此外，在人工智能支撑下，优质数字教育资源跨越山海，推动教育更加公平、开放。在西藏墨脱县，得益于多媒体器材配备到雅鲁藏布大峡谷深处、“智慧课堂”全覆盖，门巴族孩子小学入学率实现100%。

我国发展“人工智能+教育”具备良好基础和独特优势。比如，语音识别、视觉识别等技术世界领先；国家智慧教育平台汇集了海量的数据资源，2.91亿在校学生和1844.37万专任教师展现出丰富的应用需求；教育领域数字化基础条件全面提档升级，全国中小学（含教学点）互联网接入率达到100%，99.5%的学校拥有多媒体教室，学校配备的师生终端数量超过2800万台。也应看到，人工智能技术在教育领域的应用仍处于起步阶段。“数字鸿沟”可能将部分学生排除在智能教育之外，数据收集、使用、分析等环节存在安全隐患，相关公共政策制定较为滞后……以人工智能赋能教育现代化，这些都是需要回答好的课题。

着眼未来，应携手打造高质量、有温度的人工智能教育生态。人机协作如何更聪明，人机对话如何更友好，是“人工智能+教育”的长期课题。一方面，技术应服务育人，在让其“授业”“解惑”的同时，必须坚持教师“传道”的主体地位。另一方面，人也要理解、善用技术，努力提升信息应用能力，让人工智能更好辅助教学。教育是动态的、发展的，理性思考人与技术的关系，把握教育规律、用好技术手段、凝聚各方力量，进一步推动人工智能与教育深度融合、创新发展，才能更好赋能教育现代化，培养顺应时代发展要求的创新人才。（吴丹）

中国社会科学杂志社

随着自然语言处理、机器学习、人脸识别等智能技术的快速发展，人工智能与教育教学的融合不断显现其独特优势，在教师专业发展与自我身份建构中不断释放其革新力量。基于数据与算法的人工智能技术易将教师的教学活动及专业发展框定在刻板的程序化结构中。在不断追求计算理性的过程中，传统教师职业角色受到了强烈冲击，致使教师在职业工作、知识传授、立德树人、管理决策等方面丧失角色优势，转变教师自身角色认知、重塑教师身份属性与内在意蕴的诉求日益强烈。

人工智能挑战教师角色独特性

教师角色指社会对教师职能和地位的期望与要求，而教师职能的复杂性注定了教师具有多种身份角色。随着人工智能在教育实践中的广泛应用，教师角色的独特性将面临重大挑战，主要包括以下四个方面。

一是教育工作者的角色淘汰挑战。随着人工智能技术的发展，虚拟教师、智能导师、智慧学伴等逐渐普及应用，教师的大量工作将逐渐由智能机器人完成，教师职业身份面临着“淘汰挑战”。首先，作为一种被视为提高教学效率的“教育工具”，人工智能的教育应用在一定程度上受当前愈演愈烈的功利主义教育价值观影响，使得教师与人工智能技术间的“人—技”关系有可能走向对立格局。其次，人工智能在动态采集教育数据、开展精准化教学、定制高效学习方案等方面明显具有一定的独特优势，其在教学实施、课堂管理、知识存储等方面所体现出的精准性与高效性，使人们对于人工智能将会在何种程度上取缔教师职业身份的恐慌与焦虑日益增加。

二是知识权威者的角色拆解挑战。传统的教学方式以教师的课堂知识传授为主，学生获取知识的途径较为单一，教师作为知识权威的身份较为稳固。基于人工智能的系统、机器等具有远超人脑的知识存储量以及强大的数据分析能力，海量的信息与知识涌现在终端设备与交互媒体上，学生获取知识的时间和空间不断拓展，师生之间非对称的知识占有关系受到巨大冲击。受个人精力有限、专业素养不足、教学环境与模式固化等因素限制，教师知识的获取速度远远落后于智能时代知识的创生与传播速度，教师的知识更新速度和存储容量在智能机器与大数据面前显得微不足道。由此，在人工智能时代，教师将不再是学生获取知识的主要渠道，教师传统的知识权威角色将逐渐遭受淡化与拆解。

三是立德树人者的角色失位挑战。师生双方之间的情感互动与心灵交流是教师贯彻立德树人教育理念的关键，而人工智能支持下的新型学习格局无疑会给师生交互带来新的困惑与挑战。相比于传统教育，过度依赖程式化与数据化的技术工具，会在一定程度上忽视品德与人性培育中的情感互动与关爱。在情感捕捉、智能语义识别等技术的支配下，师生交往看似是人与人之间的交往，实际却是人与数据、算法之间的交往，基于人工智能技术、大数据分析的教学与管理弱化了师生交往中的人性之维。由此，人工智能驱动的在线交往压榨了师生情感对话的行动域，师生对话过程难以持续彰显师生双方的生命价值与人性立场，教师在扮演立德树人角色的过程中逐渐成为“旁观者”，面临尴尬的“失位”窘境。

四是管理决策者的角色依赖挑战。教师在教学设计与实施、班级管理、课程开发与执行过程中，总会面临着诸多行动抉择与事项厘定，即教师亦具有管理决策者的身份。随着教育决策过程的智能升级逐渐成为不可避免的教育变革趋势，部分教师开始过度依赖教育大数据与算法分析结果，丧失了教师作为行动决策者的主体性价值、主观能动性与职业敏感性。久而久之，人工智能可能会成为部分教师决策的主要依据，更多的行动决策问题将被交予人工智能算法处理。由此，人工智能技术有可能逐渐遮蔽教师对所处环境的认知和判断能力，导致教师在管理决策过程中忽视自身独有的教育实践智慧，甚至过度遵从或依赖基于智能技术的教育决策与管理方案。

再造教师角色的行动路径

面对人工智能时代的教师角色挑战，亟须重新审视技术哲学视域下教师与人工智能技术的“人—技”关系，厘清人工智能时代教师角色的存在价值。具体而言，人工智能时代的教师角色重塑可关注以下四个方面的行动路径。

一是在职业工作方面，教师应从恐惧技术走向胜任技术。教育是人的灵魂的教育，这注定人工智能与教师职业不是替代与被替代的关系，而是一种“人—技”协作关系。因此，教师需转变对人工智能的恐惧心理与抵触情绪，主动将智能技术胜任力要素纳入自身专业素养框架之中，增强对人工智能技术的驾驭能力与协作能力，积极建构人工智能教育应用的创新路径，充分发挥人工智能运用于教育的种种优势，实现技术理性与价值理性之间的良性平衡。例如，教师可依托数据采集与分析技术、智能化学习测评工具等，从程序化的常规教学工作中解放出来，从而将更多精力置于非预设、非线性的教学工作之中，形成与人工智能技术优势互补的人机协同架构。

二是在知识地位方面，教师应从传递知识走向建构知识。一方面，教师知识权威的重构需建立在专业知识建构性认同的基础之上，故教师应摒弃传统的知识传递者角色，正确审视与适应人工智能时代知识的产生与流通方式，基于智慧教育环境下的在线会话、交流、共建和共享，为学生知识学习与联通提供方法、工具与资源支持。另一方面，为有效应对人工智能时代知识属性的多变性，教师需树立终身学习理念，主动学习包括学科专业知识、人工智能应用知识在内的理论知识与实践技能，不断提升自身智能教育素养，不断激发自身对于人工智能时代知识生成、筛选与共享的理解力与创造力，促使自身成为知识建构的引导者。

三是在立德树人方面，教师应从算度立场走向人文立场。从育人角度而言，虽然计算机等技术手段取代了教师的部分工作，但学校教育的本质并没有发生变化，教育是富有人性的活动，教师与学生之间的关系重在对话与沟通。相对于人工智能而言，教师所具有的反思能力、批判能力、直觉思维、同理心等天赋特质，使其能够超越“教书”的行动边界，更多地担负起“育人”使命。因此，面对人工智能可能带来的师生关系异化、价值观偏移、伦理风险等现实难题，具备“立德树人者”身份的教师亟须在被数据与算法影响的师生交互空间中探寻品性培育之道，铸牢教育立德树人的人文立场，成为学生德育的引导者。

四是在管理决策方面，教师应从行动依赖走向理性能动。当教师的管理决策完全受制于人工智能算法与大数据分析结果时，其行动主体性与角色能动性将逐渐被基于数据智能的个性化管理决策体系所侵蚀。因此，教师的管理决策与人工智能的关系应从过度依赖转向有机互融，即教师应该从“算法数据的奴役者”成长为“理性能动的自决者”。尽管人工智能具备强大的分析与自适应能力，但归根结底依然是人类能力的自我延伸，在教育行动决策中所扮演的只是辅助角色。由此，教师仍需基于自身经验，在依托人工智能技术对学情数据、教学数据进行智能分析的基础上，充分发挥自身创造性、想象力、教育智慧与专业素养，制定能够彰显自身教育理念与价值取向的精准化管理决策方案。

（本文系中国高等教育学会专项重点课题“高校信息化安全风险防范与化解研究”（2020XXHD04）、江苏省教育科学“十三五”规划课题“中小学学校教育竞争力提升研究”（D/2020/01/23）阶段性成果）

（作者单位：江南大学教育学院；华东师范大学教育学部）

人工智能时代需要怎样的教师

・“人工智能与教育”系列报道之三

“我的工作会被机器人取代吗？”人工智能的迅猛发展，让越来越多的人开始担心自己的“饭碗”。而随着人工智能进军教育领域，许多教师也开始忧虑起来：“机器人会让我失业吗？”

实际上，这种担心并非空穴来风。2016年5月，美国佐治亚理工学院计算机科学教授艾休克・戈尔，在自己的网络课程中，将一款聊天机器人安排为自己的助教。这一聊天机器人在后台回答问题的功能非常强大，学生们根本没有注意到自己的聊天对象是机器人。人工智能会取代教师吗？

教师被人工智能替代的几率为0.4%

“如果你的工作包含以下三类要求，那么你被机器人取代的可能性非常小：社交能力、协商能力以及人情练达的艺术；同情心以及对他人真心实意的扶助和关切；创意和审美。”北京师范大学教育学部副部长余胜泉说，“反之，如果你的工作符合以下特征，那么被机器人取代的可能性就非常大：无需天赋，经由训练即可掌握的技能；大量的重复性劳动，每天上班无需过脑，但手熟尔；工作空间狭小，坐在格子间里，不闻天下事。”

余胜泉告诉记者，英国广播公司（BBC）基于剑桥大学研究者的数据体系，分析了365种职业未来的“被淘汰概率”。其中，电话推销员、打字员、银行职员等职业，分别以99.0%、98.5%、96.8%概率，被列为可被人工智能取代的职业；而艺术家、心理医生、教师等职业，分别以3.8%、0.7%、0.4%的概率，被列为最不可能被人工智能取代的职业。

“BBC分析认为，教师被机器人替代的概率只有0.4%，但英国教育专家AnthonySeldon则预测现在离人类教师消失只剩下3000天。孰是孰非呢？”《华东师范大学学报（教育科学版）》主编杨九诠说，“我想不可能有也不应该有肯定的答案。但值得注意的是，此‘教师’已非彼‘教师’。在未来新的社会样态、教育样态、知识样态和学习样态中，教师的思想观念、心智结构、生活方式和角色意识等，以及教师与社会、组织、学生、同行的关系，都可能发生颠覆性的全新变化。”

“传道、授业、解惑，是教师的主要职责。随着人工智能的出现，智能机器人可以代替教师传授知识、解疑答难、展示方法、考试阅卷，但在‘传道’这一块是替代不了的。”新疆呼图壁县教科局局长朱新宇说。

“目前的智能教学系统还是对优秀教师的模拟，建立教师模型、学生模型、教学法模型和交互模型等。所以说，人工智能远远谈不上对教师、特别是优秀教师的直接威胁。我们可以将人类智慧编码输入电脑，但不可能将电脑芯片植入一个健康的大脑。”北京大学教育学院教育技术系教授贾积有说。

人工智能将是教师的得力助手

“人工智能不可能取代教师，而是要成为师生的强大助手，可大幅提升教与学的效率和效果，所以学校应积极拥抱人工智能。”科大讯飞轮值总裁吴晓如说。贾积有也表示，人工智能技术在教育领域的应用与传统教学方法相比具有比较显著的正面影响。

贾积有介绍，数据挖掘技术应用到教育上，可以实现教育决策和管理的民主化及科学化；学习分析技术可以帮助教育者更好地实施个性化和适应性教学活动，也可以帮助学习者更准确地认识自己，开展针对性学习，改进学习效果，提高学习效益；模式识别技术如情感识别等可以自动识别学生的情感状态，以便实施适应性教学；自然语言处理技术一方面可以作为辅助工具应用到语言教学上,促进学生听说读写译各个方面的发展，另一方面作为人机交互手段应用到智能教学系统上，实现自动答疑。

余胜泉也认为，人工智能在教育未来的许多方面，如自动出题与批阅、学习障碍诊断与及时反馈、问题解决能力测评、学生心理素质测评与改进、青少年体质健康实时监测、学生成长发展指导、智能学习伴侣、个性化智能教学、综合素质评价报告等方面，都可以承担起教师的角色。

“人工智能将引发现代教与学的革命，众多语音图像识别、可穿戴设备、虚拟现实成像技术渗入课堂，使得现行的教学媒介、师生评价反馈、深度学习等都发生改变，学生个性化、任务单式的学习，团队项目式的学习，多学科的统整融合实践等，都将在智能设备的支持下变得更便捷。”广东省深圳市南山区后海小学校长蒋和勇说。

“人要驾驭机器，而不能被机器奴役。”北京市第十八中学校长管杰表示，有了人工智能的辅助，教师可以腾出更多的时间和精力，创新教育内容、改革教学方法，让教育变得更好。教师就不再仅仅是知识的传授者，还是满足学生个性化需求的教学服务提供者、设计实施定制化学习方案的成长咨询顾问，成为学生学习的陪伴者、动力的激发者、情感的呵护者，真正成为学生“灵魂的工程师”。

不会使用人工智能的教师有可能被淘汰

“显然，未来的优秀教师将是那些善于使用人工智能的教师，教师要主动拥抱人工智能。”教育部基础教育课程教材发展中心主任田慧生说，“我们应该积极面对人工智能带来的挑战，同时提高自身的自主学习能力，培养创造力。创新思维的培养，就是要呵护学生的好奇心和求知欲，鼓励学生发现问题。”

“人工智能不能取代教师，但是使用人工智能的教师却能取代不使用人工智能的教师。”余胜泉说，未来的教育是人与人工智能协作的时代，充分发挥机器与人类不同的优势是提高教育生产力的关键，人工智能将会取代简单重复的脑力劳动，教师要发挥人类的创新、复杂决策、情感关怀激励等优势。

朱新宇认为，在人工智能时代，教师教学必须抓住3个核心：一是教授学生有价值的知识，同时培养学生探寻知识的兴趣、欲望和方法；二是培养学生良好的品行；三是启发学生寻找人生的价值和意义。

“最基础的教育，将不再需要教师；而‘更好教育’的需求以及市场选择中不同的支付渠道和交换方式，将大大提升教师的薪资水平和社会地位。”杨九诠认为，“教师将成为未来社会不同类型、不同规模的学习中心重要的共同规划者和运行者，从而成为社会与教育的协同创生力量；在工作性质和社会筛选的相互作用下，教师的道德水平将提升到新的境界，甚至可以想象，未来教师的薪资中将可能包含社会供养的成分。”

教育部教师工作司司长、北京外国语大学党委书记王定华说，教师要不断增长本领，善用人工智能，提高教学效果，扩展知识疆域，调动学生兴趣，不能对其漠然置之、不屑一顾。同时，教师也要体现主体地位，永做学校主人，关注学生成长。人不仅是学习知识的认知体，更是有血有肉的生命体。教师职业必将长期存在，人工智能则发挥必要辅助。

“面对信息技术和人工智能的日新月异，有关大学和中小学应加快教师发展信息化步伐，主动拥抱人工智能，进一步推动信息技术在教育教学、教育管理、教育服务过程中的应用，利用智能技术支撑人才培养模式的创新，支撑教学方法的改革，持续不断地造就一批又一批掌握信息技术、具有创新思维的教师。”王定华说。（记者苏令）

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人工智能赋能教师教育：基本逻辑与实践路向

近年来，自然语言处理、机器学习、人脸识别等智能技术快速发展，促使教育信息化逐渐呈现智慧特性，人工智能赋能教育创新发展已成我国教育改革的关键抓手。传统信息技术逐步实现智能升级，技术赋能教师教育的形态也实现重大变革。2018年，《教师教育振兴行动计划（2018—2022年）》推出“互联网+教师教育”创新行动，并强调应充分利用大数据、人工智能等新技术，助力教师教育理念与模式变革，推进教师教育信息化建设与应用。2022年，《教育部教师工作司2022年工作要点》指出，“推进第二批人工智能助推教师队伍建设试点工作，开发和应用教师智能助手，探索开展教师智能研修，推广完善‘双师课堂’。”基于此，本研究尝试聚焦人工智能赋能教师教育这一议题，理顺人工智能赋能教师教育的基本逻辑，并面向中小学教师群体开展问卷调研，从而进一步挖掘人工智能支持下教师教育变革所面临的现实困境，归纳提炼人工智能赋能教师教育的实践路向，以期为新技术时代教师教育变革提供有益参照。

一、信息技术赋能教师教育的历史变革

随着信息技术的不断升级与发展，一些具有“类人功能”的智能产品逐渐应用于教育教学领域，促使教育信息化样态逐渐具有智能属性。就教师教育而言，信息技术赋能教师教育的历史进程主要经历了三个发展阶段。

（一）电化教育时代：信息技术赋能教师教育的初步探索期

1978年4月，全国教育工作会议指出，应充分利用广播、电视等工具，大力培训师资。此次会议不仅有力地推动了我国电化教育的发展，也促进了广播、电视等现代化技术手段在教师教育中的应用，开启了信息技术赋能教师教育的初步探索。1981年10月，教育部颁文要求“发挥电化教育在提高师资水平中的作用”。20世纪80年代中后期，随着计算机技术和网络通信技术的不断进步，信息技术赋能教师教育的工具与方式逐步得以拓展。1996年，《中小学计算机教育五年发展纲要（1996—2000年）》指出，应面向师范生开展相关培训，提升计算机辅助教学的知识与技能，并强调教师需对计算机等电化教育教学手段予以掌握。归纳来看，在电化教育阶段，教师教育的实践理念与行动方式逐渐融入技术元素，但这一时期教师教育存在着信息共享滞后、技术应用水平低下等诸多问题，教师教育过程与投影、录音、录像、电视、计算机等传统教育技术媒体之间的融合尚处于浅层阶段。

（二）教育信息化时代：信息技术赋能教师教育的快速发展期

21世纪初，我国的教育信息化发展较为关注项目及工程建设，以远程教育、开放教育等方式为依托，致力于提供多样化的教育信息化服务。在教育信息化背景下，我国教师教育理念与方式发生重大变革，信息技术赋能教师教育也逐步从电化教育时代迈向教育信息化时代。2002年，教育部发布《关于推进教师教育信息化建设的意见》，对教师教育信息化原则、目标以及具体举措等诸多方面作了基本要求，为我国教师教育信息化快速发展奠定了行动方向。随后，我国教师教育信息化建设开始逐渐关注宏观指导与项目实践相结合的推进方式。《2009—2012年中小学教师国家级培训计划》等文件以具体的实践项目来推动教师教育信息化。随着互联网、云计算等技术的快速发展，教师教育体系也积极顺应信息技术发展趋势，致力于培养具有信息化教学技能的新型师资。但由于这一时期信息资源良莠不齐，教师教育过程的数据挖掘和分析还相对滞后，对于硬件设施投入与建设的关注高于软件设施，教师教育课程资源尚未实现有效的区域联通。

（三）“智能教育”时代：信息技术赋能教师教育的战略转型期

2017年，《新一代人工智能发展规划》中明确提出，应利用人工智能技术满足社会大众对于教育、医疗等方面的民生需求。随着机器学习、智能感知等智能技术与教育教学的整合成效逐渐凸显，2018年，《关于开展人工智能助推教师队伍建设行动试点工作的通知》中更是强调应提升教师对于人工智能的胜任力与适应力。2021年4月，教育部发布《关于开展第二批人工智能助推教师队伍建设试点推荐遴选工作的通知》，强调应通过建立师范生大数据评价管理机制、创新“人工智能+教师研修”模式等手段，促进人工智能、大数据等技术与教师队伍建设的有效整合，助推教师教育理念与模式的智能转型。此外，人工智能与教师培训的整合也逐渐得到广泛关注，2021年5月，教育部、财政部发布《关于实施中小学幼儿园教师国家级培训计划（2021—2025年）的通知》，强调应推进人工智能与教师培训融合发展，形成人工智能支持教师终身学习的新机制；《教育部教师工作司2022年工作要点》亦强调应推进人工智能助推教师队伍建设，发掘推广一批人工智能助推教师队伍建设的先进典型，推进教师资源数字化建设和教师队伍数字化治理。

二、人工智能赋能教师教育的基本逻辑

在“人工智能+教师教育”生态系统中，信息技术能够对教师教育的课程设置、教育模式、评价方式、应用实践、培训和终身学习等方面产生影响，解决教师培训方式变革以及教师教育的管理问题也是推进人工智能与教师教育体系深度融合的关键。

（一）课程层面：智能资源共享赋能教师教育课程体系完善

教师教育课程是构成教师教育体系的重要内容，这也是人工智能赋能教师教育的基本着力点。人工智能在资源推荐、资源整合等方面具有智能特性，人工智能赋能教师教育的一大优势在于可通过智能资源共享推进教师教育课程体系趋向完善。首先，人工智能可为教师教育课程资源的开发与获取提供技术保障。可通过智能化资源开发平台，设计与整合海量教案、课件、课堂实录、习题等教学资源数据，且利用大数据的智能匹配与分析功能为教师筛选出最优质的课程资源并为其推荐最适切的学习资料，有助于为教师专业发展提供精准化的培训课程资源。例如，华中师范大学“现代教育技术应用”课程通过引入虚拟仿真实验和桌面VR交互一体机，促进师范生自身学科内容与新兴形式资源的融合，设计、开发和生成多种沉浸式、交互式的教学资源。其次，人工智能可助力教师教育课程管理建设。基于智慧课程管理系统为教师及教师教育者提供留言、点评、交流、反思等信息共享功能，可实现海量的教师学习行为数据的精准采集与分类，并利用数据分析与共享技术为教师教育者改进课堂教学方式与内容设计提供证据支持。归纳来看，智能资源共享本身是一种信息共享，有助于拓展教师教育课程学习的资源内容与空间场域，此为人工智能赋能教师教育的课程逻辑。

（二）评价层面：机器学习赋能教师教育质量精准改进

机器学习赋能教师教育质量精准改进可被视为人工智能赋能教师教育评价的重要环节。首先，机器学习有助于实现教师教育过程性数据的精准挖掘。长期以来，教师教育质量缺乏相对全面的评价标准，教师教育质量评估往往侧重于结业考评、期末考评等总结性评价方式，较为忽视教师教育过程的数据记录与信息采集，教师教育者可能对于自身教学过程中的潜在问题也难以发觉。其次，机器学习立足于对海量数据全生命周期的伴随式采集、深度挖掘与分析，其能够通过挖掘数据背后的潜在关系，不仅能够实现基于理性证据的科学决策，也能够为教师教育质量的精准监测与改进提供实践路径。机器学习可通过智能传感、人脸识别、图像识别等技术实现在线教师教育数据、线下教师教育数据的有效采集与智能分析，有助于以大数据分析方式来可视化呈现教师教育质量分析结果。基于质量分析结果，教师教育者能够迅速识别其教育教学的缺点，并能够有针对性地予以改进，进一步掌握当前教师教育课程、管理、实践等方面存在的实质性不足，这为教师教育质量的精准改进提供了诸多便利。例如，黄慕雄等人以广东省教师教育大数据智慧系统为例，构建了一种多源多层的教师专业发展分析模型，采用较为成熟稳定的协同过滤推荐算法综合分析并精准制订培训发展方案，是满足教师培训机构为教师智能化制订培养方案需求的部分体现，为精准评估与改进教师教育质量提供了有效支持。

（三）管理层面：智能决策助力教师教育治理机制重塑

人工智能拥有规模化数据、深度学习算法以及高度计算力，其通过科学规范的数据聚类、数据认知、决策优化等过程，挖掘数据的复杂性关联和潜在价值，使智能决策得以实现。首先，智能决策为以单向性、强制性及刚性为核心特征的传统教师教育管理模式走向科学民主式的教师教育治理模式提供了重要支撑。基于智能决策理念的教师教育治理将由经验走向循证，经由“提出问题—获取证据—评价证据—应用实践—效果评估”科学流程，自始至终指向准确和明智的最佳教育证据筛选与应用，保障教师教育决策有据可循。其次，智能决策本身体现了一种数据治理的理念，其以规模化数据和智能算法为中介，促进教师教育决策过程由单一主体决策走向基于数据智能的多主体协作，有利于教育行政部门、教师培训机构、学校等决策主体构建基于证据的教师职前职后一体化协同机制，教师教育的决策者、参与者可通过协同完成数据收集、表征、组织、分析、交流等环节，精准定位并预测教师培训的需求与供给状况，尤其是应真正关照乡村学校在职教师专业发展的个性化需求，最终生成兼具技术理性与人文关怀的教师培训与研修方案。

（四）培训层面：智能互联助力教师培训空间极速拓展

自20世纪末《中小学教师继续教育规定》颁布以来，我国教师培训的规模、经费投入、相关制度和体系建设等飞速发展。然而，不少地区的教师培训工作也暴露出一些现实难题，如对教师培训的需求分析不够细致与准确、培训内容重复与泛化、培训空间满意度不高等。随着深度学习等智能技术的发展，教师教育空间将逐步实现虚拟空间与物理空间的无缝衔接，智能互联助力教师培训空间极速拓展成为现实。首先，基于智能互联理念的教师研修平台进一步提升了教师培训的针对性与有效性，有助于创设沉浸性更强的线上虚拟研修空间与“双师课堂”教学空间，可实现对教师认知结构、教学行为、教学风格与专业能力的智能监测与精准诊断，并实现精准化的课程推送、个性化的助学支持。其次，基于智能互联的教师培训助手系统为教师培训目标的实现释放了工作空间。AI教师能够将教师培训者从琐碎的机械性行为中解放出来，教师培训者将拥有更多的“自由时间”，这使其可以在更充分的自我认知基础上，更多反思教师教育课程设计、实践应用、沟通协作等方面的教师培训问题。再者，基于智能互联的跨区域培训云平台有助于拓展教师专业学习空间。“智能+教育”模式打破了教师培训的时空局限，进一步增强了教师培训的灵活性，有助于实现跨区域的教师培训新机制，有助于打造线上线下一体化的教师培训新机制，这对于实现偏远、贫困、落后地区教师教育与发达地区协同发展具有重大意义。例如，依托统一的宁夏教育云在线互动课堂平台，宁夏尝试推进名校名师与普通教师开展线上师徒结对，组建专业成长共同体，利用在线互动课堂、名师网络工作室等，实现城乡教师“智能手拉手”。

三、人工智能赋能教师教育的现实困境

遵循前文所述的人工智能赋能教师教育的基本逻辑，本研究基于教师教育体系构建的实际现状，从课程层面、评价层面、管理层面、培训层面出发，结合对10位区域教师进修学校管理人员、教师教育领域学者、中小学校长的访谈结果，编制了“人工智能支持下的教师教育改革调查问卷”。除基本信息题项、多选题“您认为人工智能支持下的教师教育可能存在哪些问题？”之外，问卷中各题项均采用李克特五点量表形式（从非常不符合到非常符合）予以呈现。首先，选择江苏省W市90位中小学教师进行预调研施测，基于预调研样本数据，对问卷进行信效度检验。数据分析结果显示，整体量表的KMO统计值为0.95，Bartlett球形检验结果的p值＜0.001，表明问卷适合进行因子分析。对整体问卷进行探索性因子分析，抽取出4个公因子，累计方差解释率达到86.26%，表明因子结构较为可靠。依据因子载荷图可知，题项A1到A4构成课程维度，题项B1到B3构成评价维度，题项C1到C4构成管理维度，题项D1到D3构成培训维度，与本研究对人工智能赋能教师教育的基本逻辑的分析框架相一致，表明问卷具有较好的结构效度，可作为正式调研问卷。

之后，基于正式调查问卷，本研究选取浙江、江苏、上海等教育与经济发达地区的中小学作为调研学校，面向中小学教师投递电子问卷，调研结束后，回收有效问卷527份。本研究利用Cronbachsalpha、CR、AVE值检验问卷信效度。整体量表的Cronbachsalpha值为0.966，各分量表的Cronbachsalpha值在0.89与0.97之间，证明问卷具有较好的内在一致性信度；验证性因子分析结果显示，各分量表的CR（组合信度）取值范围在0.79与0.86之间，表明量表的组合信度较好。各分量表的AVE值均大于0.5，表明量表的收敛效度较好。此外，验证性因子分析结果显示，模型拟合较好，RMSEA、CFI、SRMR指标均达到测量学标准（RMSEA＜0.08；CFI≥0.90；SRMR＜0.06）。综合上述分析结果，可知问卷通过了信效度检验。

人工智能支持下的教师教育现状的描述性分析结果如下。总体而言，人工智能支持下的教师教育现状的均值水平为3.85，除评价层面以外，各子维度（课程层面、管理层面、培训层面）的均值水平均在4以下，由此可见，当前教师对于融入人工智能的教师教育、职后培训的感知情况并未达到理想程度，人工智能在推进教师教育改进方面尚存较大空间，因此，仍需进一步探索如何利用人工智能优化区域教师教育体系，提升教师教育的有效性、针对性、科学性、智慧性。在此诉求背景下，精准分析人工智能赋能教师教育变革所面临的现实困境，则成为归纳和提炼人工智能赋能教师教育实践路向的关键之举。具体而言，本研究将进一步结合调查分析结果，围绕课程、评价、管理、培训四个方面剖析人工智能赋能教师教育的现实困境（见图1）。

图1人工智能赋能教师教育的现实困境

（一）教师教育课程体系难以适应智能时代教师专业发展

在智能时代，教师教育的内容正发生重大变革，人工智能已成为教师教育工作的得力助手，开设一系列面向教师的人工智能课程具有一定的必要性。但就我国教师教育课程体系而言，其目前尚难以适应智能时代教师专业发展。首先，在课程层面，区域教师教育课程建设缺乏较为统一且清晰的课程标准，区域教师教育的课程科目、结构和类型较为单一的现象时常出现。而且，本研究调查结果显示，55.79%的教师认为，教师教育课程内容与教师所需的智能教育素养脱节；题项“教师教育的课程内容能够满足您的实际需求”均值为3.91。由于受人、财、物等多方面资源的影响，教师教育课程理念的变革难度相对较大，即使是面对人工智能等新技术的冲击，教师教育课程建设也具有滞后性与保守性，融入人工智能教育内容的教师教育课程特色难以有效凸显。其次，在教学内容方面，目前不少地区的教师教育教材体系陈旧，教学内容未能结合智能时代所需做到有效更新。数据分析结果显示，题项“当前的教师教育课程关注如何让教师有效应用人工智能产品”及“学习教师教育课程能够提升您的智能教育胜任力”的均值水平分别为3.95与3.94，这表明教师教育课程体系与人工智能等技术知识的融合力度与成效不足。再者，在教学方面，受困于不少教师教育者、受训在职教师及师范生的技术接受与整合能力存在欠缺，教师教育课程教学缺乏具有足够信息化胜任力的教师教育师资，导致智能技术赋能教师教育课程教学的过程受到教师能力的严重制约。

（二）基于证据的教师教育质量评价有待优化

在5G、人工智能、大数据等技术的支撑下，如何构建基于证据的教师教育质量评价体系是推动人工智能时代教师教育发展的一大难题。为尽可能地减少评价过程中的标准不一与价值冲突等问题，在从事教师教育评价活动之前，需要确立相应的指导标准和价值准则。对于我国教师教育评价实践而言，基于证据的教师教育质量评价亟待进行优化，教师教育质量评价体系尚待建立健全。综合来看，我国不少地区至今仍未形成循证式的教师教育质量评价标准体系，导致我国教师教育评价活动在实践中缺乏必要的规范性与科学性，48.39%的教师认为，对于教师教育效果的多维评价有待加强。此外，我国教师教育评价普遍存在着重视运用分数、成绩等量化指标评价的倾向，仍然留有“头痛医头、脚痛医脚”碎片化的评价方式，且数据分析结果显示，题项“培训专家能够利用人工智能对您的学习效果进行分析与评价”均值为3.96，这表明人工智能尚未全方位融入循证式教师教育质量评价体系，未能充分借助人工智能等新技术立体化地搜集教师教育活动的信息从而科学全面地评价教师教育效果，进而导致教师教育评价新格局尚未完全形成。

（三）大数据赋能教师教育管理存在决策偏差

人工智能浪潮风起云涌，其与大数据之间的关系相伴而行，人工智能功能的发挥离不开数据处理与运算的支持。决策者依托人工智能的分析及预测功能，可从“基于经验的分析”转向“数据驱动决策”，这在一定程度上有助于教育管理者系统把握教师的个体诉求与行为轨迹，并据此进行信息反馈和教学激励。但需要注意的是，智能技术是一把双刃剑，在帮助实现教师教育决策科学化的同时，其也会因人技关系异化而产生一系列问题。数据分析结果显示，人工智能赋能教师教育的管理层面均值水平为3.73，表明当前人工智能在优化教师教育管理方面尚存在一定的问题及弊病。首先，人工智能算法、决策使用的数据及数据处理方式均是由“人”来创建的，不可避免带有个体主观隐含的偏见。当主观的算法设计偏见或数据处理偏见渗透到教师教育管理过程中，将会给教师教育决策带来一定的偏差与错误。其次，人工智能算法具有自主决策、学习的能力，它的设计者难以预测最终的结果，也无法完全解读它是如何得出现有结论的。因此，教师教育决策的相关主体一定程度上将会陷入算法分析结果难以解读的困境，这将削弱决策者的公信力与可信度。再者，根据数据分析结果可知，45.92%的教师认为人工智能可能无法十分准确地量化教师教育成效。处于不断完善与发展阶段的人工智能算法及其所依赖的数据很有可能具有一定的局限性，这将导致一些非数据化或难以数据化的教师教育问题被排除在决策过程之外，进而给以数据作为决策基础的教师教育决策者带来一定的决策盲区，产生大数据赋能教师教育的信息偏差现象。

（四）教师培训与智能技术的整合存在效度困境

数据质量、算法功能对人工智能应用成效影响较大，无论是数据挖掘，还是智能算法设计，均无法做到尽善尽美，数据分析结果显示，人工智能赋能教师教育的培训层面均值水平为3.64，表明人工智能在教师培训实践中的应用依然存在效度困境。首先，使用算法和预测模型对教育现象进行度量将会造成一定风险，这主要取决于计算模型和算法是否符合教育逻辑、教育过程和教育中的人是否可以被量化和计算、对教育过程的量化是否能够反映教育本真，这需要进一步反思智能技术应用于教师培训的合理性与规范性，将其应用范围限定在可控风险领域之内。其次，智能技术在教师培训中的使用效能相对较低，其在培训资源建设、助学辅导、培训成效评价等方面的应用程度受人力、物力、财力等多方面制约。调查结果显示，59.20%的教师认为，人工智能技术与教师教育的融合性不强；41.18%的教师认为，学区或学校难以投入大量资源以支持智能化教师教育体系构建；另外，42.88%的教师认为，目前人工智能支持下的教师教育指导性政策与规章尚需完善。这表明不少地区不仅缺乏具有较高智能教育素养的教师教育专家以及足够的经费支持、资源保障，而且，也缺乏人工智能赋能教师培训的指导性政策与规章，进而导致区域教师教育部门在利用智能工具开展教师培训活动时易陷入“仅加大软硬件投入”的战略误区，忽视对教师教育者技术接受与整合能力的有效训练，进而削弱了智能技术在教师培训需求满足与资源建设方面的应用空间。

四、人工智能赋能教师教育的实践路向

随着人工智能与教师教育领域的不断融合，人工智能赋能教师教育也面临着如教师教育课程体系难以适应智能时代教师专业发展、基于证据的教师教育质量评价有待优化、大数据赋能教师教育管理存在决策偏差、教师培训与智能技术的整合存在效度困境等问题。综上，为推动人工智能在教师教育领域的合理应用，人工智能赋能教师教育体系构建应关注以下实践路向。

（一）加强数字化课程建设，推进教师教育资源智能化开放共享

以往教师教育资源虽然也包括微课、短视频、精品课等信息化形式，但随着新课标的颁布与新教材的逐步使用，教师教育数字化资源动态性缺位、资源建设质量不高、资源建设区域协同性差、资源建设针对性不强等问题逐渐凸显。在人工智能时代，教师培训课程、教师研修资料等均可被表征为较易传播与计算的数字形态，教师教育资源建设应加强数字化课程建设，推进教师教育资源智能化开放共享。首先，区域教育行政管理部门、各级各类教师培训机构及中小学校应携手打造智能化区域教师教育课程资源库，立足教师群体的数字画像以及教师培训专业标准，积极利用虚拟现实、增强现实、智能云等智能技术，关注教师教学技能网络模拟实训与教育理论在线学习，充分整合微课、慕课、直播课、公开课等数字化课程资源，推动数字化教师教育课程资源系统化建设。例如，首都师范大学聚焦于人工智能时代下的教师发展，由高校导师团队设计面向教师专业发展的在线课程，师范生制作开发课程，并且在课程开设期间与在职教师开展全程陪伴式的互助共学，师范生为在职教师解答与技术应用有关的困惑，而在职教师可以为师范生在教学方面提供经验分享。其次，构建数字化教师教育课程资源监管体系。地方教育行政管理部门、学科教研员、教育督学及督导专家等多方人员应组建数字化教师教育课程资源审查小组，确保数字化教师教育课程资源开发经过开发测试、内部评价、外部评价等严格流程，应利用机器学习、数据挖掘等智能技术，及时对参训在职教师或师范生的课程资源使用记录、共享渠道与心得体会予以电子存档。再者，应创设数字化教师教育课程资源的智能推送与共享机制。地方教育行政管理部门可依托“国培计划”“区域教师发展计划”等各级各类教师教育项目，着手建立优质数字化课程资源开发与遴选机制，遴选优质数字化资源，明确数字化教师教育资源流通标准与准入门槛，利用大数据分析与智能画像技术，通过智能筛选、提取和整合教师专业学习需求信息，基于在职教师专业学习的数字画像，有针对性地为教师推送定制化课程资源。

（二）立足评价改进，构建基于证据的教师教育质量监测体系

如前文所述，在评价层面，基于证据的教师教育质量评价机制还有待完善。评价对于教师教育质量的提升来说具有导向与指引作用，随着数据智能理念的不断深化，教师教育评价愈发关注数据式证据，如何利用数据信息呈现教师教育评价证据成为热点议题。因此，有必要立足于当前教师教育评价存在的现实问题，构建基于证据的教师教育质量监测体系。一方面，应基于智能数据挖掘，构建教师教育质量监测方案。从教师教育评价主体来看，教师教育质量评价受其主观判断影响，若教师教育评价所依赖的数据信息不够客观，将导致教师教育的评价结果有失公允。因此，应基于教师教育评价的实际诉求，智能挖掘与提取师范生、职后教师、教师教育者等评价利益相关者的数据信息，建立教师管理信息化系统，构建教师学分管理机制，建立教师数据的“驾驶舱”，对教师教育过程进行精准预警与监测。另一方面，创设基于证据可视化的教师教育质量分析机制。基于大数据分析、生物信息识别、图像识别、视频分析等技术，可从教师教育投入、过程、产出、背景等方面进行教育质量观测，动态采集教师教育行为和环境信息，严格落实数据筛选、数据比较、数据整合、数据呈现等一系列证据可视化流程，及时向主管部门、教育工作者、师范生、教师公开教师教育质量观测结果，注重教师教育质量评价结果与改进方案的可视化呈现，以便进一步明确教师教育质量的改进方向与提升路径。例如，宁夏充分利用大数据支撑教师智能研修行动并建设教师教育质量监测体系，为提升教师在教学设计、课堂组织、班级管理、教育研究等方面的综合能力，将教师管理信息系统、教师继续教育网络研修等平台整合融入宁夏教育云，基于教育云平台实现对教师专业发展状态的监管、测评与干预。

（三）聚焦数智融合，优化教师教育决策偏差调节机制

如前文所述，在管理层面，大数据赋能教师教育管理存在决策偏差。以往的教师教育决策存在主观判断、决策流程过于僵直与落后、决策技术过于单一等问题，人工智能时代教师教育决策虽可实现基于证据的教师教育决策，但其并不意味着教师教育决策绝对的合理化与准确化，教师教育决策仍有可能存在偏差问题（如决策偏见、决策失误等）。因此，应聚焦数智融合，优化教师教育决策偏差调节机制。首先，应构建基于数智融合的教师教育决策咨询服务体系。以师范教育、在职培训等多种形态为主体的教师教育体系涉及多个决策主体，且以往区域层面教师教育决策可能在师范教育与在职培训对接层面存在信息鸿沟，而且区域层面可能在城乡教师发展规划方面存在决策偏差。为此，可通过创设区域教师管理与发展服务平台，动态汇聚不同决策主体的建议与反馈意见，为地方教师教育管理者改进教师发展计划、教师研修项目管理服务、教师专业发展学分银行服务等提供信息支持与路向导引。其次，应关注教师教育决策偏差诊断与调节机制的创设。人工智能时代教师教育决策不仅应体现智慧化特性，而且应秉承基于证据的科学主义取向。应提升教师教育决策者的智能教育素养与数据素养，打通教师教育利益相关者间的决策信息共享通道，及时诊断区域教师培训与研修实践的主要问题与产生根源，智能分享与整合来自地方教师发展学院或中心、教育行政管理部门及高校教师教育基地的反馈信息，构建协同化地方教师教育决策咨询服务体系，有效提升区域教师教育决策的科学化和民主化。

（四）关注智能研修，创设基于分层分类的精准化教师培训体系

如前文所述，在培训层面，教师培训与智能技术的整合存在效度困境。以往师资培训一般采用讲座、讨论、观摩、进修、线上刷课等多种方式，但大多数培训方式属于短期行为，难以长期针对特定教师群体（如位处偏远的农村地区教师）开展教师专业培训。人工智能赋能教师网络研修平台与模式创建为教师终身学习与持续发展提供了重要支持。由此，为进一步推进人工智能赋能教师教育，满足不同类型教师群体的学习诉求，加快教师队伍数字化建设进程，推动教师数字化发展，有必要关注智能研修，创设基于分层分类的精准化教师培训体系。首先，教师培训部门或机构应着手建立研修专区，组建区域智能研修共同体，对参与在线研修的教师群体进行合理分类，以研修问题与实践案例为抓手，满足不同类别、层次、岗位的教师需求。教师教育者应基于教师研修数据进行智能追踪，尝试捕捉不同类型（如农村教师、城镇教师）、不同层次（如教学新秀、教学骨干、教学专家）教师参与智能研修的学习需求，以便构建线上与线下、必修与选修相融通的精准化教师研修模式。其次，应注重探索建立基于分层分类的教师发展测评系统，创设智能化教师培训成效评价模式。最后，应基于大数据融合，探索建立分层分类的教师发展测评系统，创设智能化教师培训成效评价模式。具体而言，应关注教师在学科、年龄、教龄等方面的实质性发展差异，评价方案的设计与实施应关注教师发展的过程性与阶段性数据的提取与筛选。也应着重提升教师教育者的信息化评价素养与智能技术胜任力，尝试通过教师个体发展画像的智能分析与评价，为受训教师后续的专业学习以及教师教育者的教学实践提供改进方向。

五、结语与展望

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未来还需要老师吗人工智能时代的教育该如何应变—中国教育信息化网ICTEDU

这些问题，既关乎未来，也照进现实。12月12日，2020国际人工智能与教育会议在北京召开，其中一个环节，是联合国教科文组织“教育的未来”旗舰行动计划中国专题咨询会。

未来学习是新型环岛式而非传统学校孤岛式，家庭、网络、社区、博物馆、图书馆、科技馆、体育馆……处处都可以是学校。

30年后的教育会怎样？人工智能时代，我们学什么，在哪学，跟谁学？

这些问题，既关乎未来，也照进现实。12月12日，2020国际人工智能与教育会议在北京召开，其中一个环节，是联合国教科文组织“教育的未来”旗舰行动计划中国专题咨询会。

中国联合国教科文组织全国委员会秘书长秦昌威说，世界怎么了，我们怎么办，是摆在人类面前的大问题，“搞清教育的未来，是人们对未来挑战的回应”。

现在学的东西过时了吗

全国政协委员、民进中央副主席朱永新介绍，差不多150年前，社会学家斯宾塞提出了“什么知识最有价值”这一命题。直到现在，学习的体系也是根据这一理念构建的。“这样一套理论是天经地义的吗？那个时代和现在的孩子们应该学习同样的内容吗？”朱永新抛出了问题。

他认为，“学什么”是教育的重要出发点之一。如今，旧有的课程体系没变，新的知识又汹涌而来。每一次课程改革，都意味着进一步增加课程内容，也就意味着进一步增加孩子们的负担。

朱永新认为，未来教育要整合课程。“对于绝大部分人来说，没有必要学习目前所有的课程。”他表示，课程内容应该整合为大科学、大人文、大艺术、大德育和大生命，要把生命的长度、宽度和高度作为新教育探索的基础性课程。

另外，课程难度要下降。朱永新表示，现在课程的难度都围绕着进入最好大学的目标设计，但并非所有人都要学到那么难、那么深。毕竟，进入最好大学并非所有人的唯一出路。“未来至少应该有50%的课程由学生自主选择。”朱永新说。

著名经济学家林毅夫看到的教育问题，则是“雷同”。即使在发展中国家，教育的理念、内容也基本都以发达国家为参照，甚至是照搬发达国家。有些教育内容确实是放之四海而皆准，比如人需要读、写、算的能力，需要掌握学习新知识和适应社会变化的能力。但还有些内容，应该有国家特色。“一个国家应该根据它的发展阶段，去组织生产和教育教学。教育要成功，就要发展中国家在未来有更多的交流，去把握数字革命、人工智能革命带来的机会。”林毅夫说。

林毅夫提到了一个关键词——人工智能。在咨询会上的讨论中，几乎所有专家都直言，人工智能将是未来教育的巨大变量。

老师和学校还需要存在吗

“2050年的教育到底是什么样还很难完全说清楚。但我在想，2050年，肯定还会有城市和农村的区别，还会有规模大小不一的学校。教师的水平也不太可能都达到最高水平；我们的孩子肯定还是千差万别的，这些情况暂时不会有较大的变化。”教育部教师工作司司长任友群说。

专家希望，未来人工智能可以赋能老师、学校和管理。“我们将改变教师的角色，促进教学模式从知识传授向知识建构转变，同时缓解贫困地区师资短缺和资源配置不均的问题。”任友群说，未来的教育信息化，不再是教育手段的信息化，而是能够实现更加公平、有质量的教育体系信息化。

传统教育是在学校、在班级，朱永新说，“未来的教育应该更多以项目为中心，以学生的探索和学生之间的学习为中心”。

家庭、网络、社区、博物馆、图书馆、科技馆、体育馆……处处都可以是学校。“未来是新型环岛式而非传统学校孤岛式的学习，这样的学习有更大的发展空间。我们需要新的教育革命，新的学校革命。”朱永新强调。

那么，还需要老师吗？

北京实验二小校长芦咏莉认为，答案是肯定的。“只要我们认为，立德永远是育人的前提和首要任务，那么人师就不可替代。”她说，人的成长需要他人的陪伴。老师们会问那些喜欢上学的学生——你来上学的原因是什么？90%以上同学的回答是“我喜欢老师”或者“我想和同学在一起”。“对社交的需求，对受欢迎的需求，无论是否在人工智能时代，对我们每个人的成长，尤其是基础阶段的成长都非常重要。”她说。

所以，在人工智能时代，教师角色、同伴角色同样无法替代，不过，芦咏莉也指出，教师的角色会更加多样。

教师不再仅仅指专职教师。他们可以是父母，可以是其他成年家庭成员，可以是社区内的权威或榜样，可以是工作坊里的师傅……同伴角色也会更加丰富，因为未来混龄学习会成为常态。“当学校样态丰富，学校教育边界被打破时，我们有理由认为，家庭和社区将成为影响我们育人任务中最重要也是最稳定的场所。”芦咏莉判断。

和人工智能究竟怎么相处

在教育部学校规划建设发展中心主任陈锋看来，未来是人与人工智能共生的时代。“从目前人工智能技术的发展程度来看，坦率讲，它还不足以对我们的教育产生深刻影响。但是当它发展到了一定程度，就可能带来革命性影响。”

过去的教育创新，更多时候是基于理论和经验来进行。陈锋说，未来的教育创新，更多时候会与技术密切相关。“如果我们不了解技术，不学习技术，不在教育理论研究、政策研究、工具研究和方法研究中与技术的变革紧密结合，我们就找不到教育变革的方向。”他认为，我们需要建立人工智能教育研究院、研究中心等机构来支撑未来的教育变革。

世界工程组织联合会主席龚克指出，教育要增强人的能力，今天的教育，就特别要增强人和人工智能打交道的能力。

首先，要建立对人工智能素养的基本要求。对不同阶段的学生，形成不同的要求；在达成全球共识的基础上，建立一个各层次毕业生在人工智能时代就业和生存发展适应力的相关标准。其次，是要建立基础性的人工智能伦理标准。龚克说，它非常重要，人类需要一个符合人类价值观的、可持续发展的人工智能。最后，是需要强化可转移的能力。“在人工智能时代，我们的职业是迅速变化的，为了适应这样的变化，教育必须强化学生可移植、可携带、可转移能力的培训，这是用教育的进一步强化，来保证人工智能为人类服务。”龚克认为，教育要培养更有批判性思维、更有人类价值观的人来驾驭和操纵AI。

或许，唯一确定的就是变化。

“当变革不断加速，不确定性因素越来越多，未来学生的心理、精神的发展，一定会成为这个社会所面临的一个突出挑战。”陈锋说，这就需要我们去探索，在数字时代需要建立什么样的文化共识，从而发展新的教育理念，让更多的人能够在数字时代获得平衡发展。“所有这些问题的解决，都需要政府、学者、企业界等共同携手，才能一起面对未来。”陈锋表示。

【信息技术十七坊】人工智能时代下教师应该怎么做?

近日，有幸拜读了《连线》杂志创始主编、著名作家凯文・凯利先生的题为《人工智能时代的你能做啥工作？》的文章。他的文章以洞见性和前瞻性著称，具有很强的发展预见性。

他在文章中指出了未来社会发展的五大趋势：

1、所有的产业都在向分散式结构靠拢；

2、人工智能的时代即将来临，本质是“认知的趋势”；

3、我们创造的物质将会和我们进行“互动”；

4、“使用权”比所有权更重要；

5、任何可以被分享的东西，一定会被分享。

凯文・凯利先生的这篇文章带给了我很大的震撼，他使我深深地感觉到人工智能时代的大潮正汹涌澎湃地向我们涌来，将给我们的学习、工作和生活带来巨大的变革，它将极大地改变我们传统的学习、工作和生活方式。

因此，作为21世纪的教师，我们的思想观念和思维方式也要随着时代的变化而变化。只有不断学习不断提高自己，掌握时代发展所需要知识和才能，才能适应时代发展对我们提出的更新的要求，才能在人工智能时代的巨变面前处乱不惊，游刃有余。

那么，人工智能时代下，教师应该怎么做呢？

笔者认为，我们应着重从以下五个方面来做。

一、要更新思想观念

俗话说：“思想是行动的先导。”一个人的思想观念决定一个人的行动，而他的行动又决定他事业发展的成败。因此，作为新时代的教师，我们必须要更新自己的思想观念，要努力使自己的思想观念符合时代发展的要求，把握好时代发展的趋势。我们要用新的思想观念武装自己的头脑，并用新的思想观念指导自己的学习、工作和生活，从而促进自己全方位的改变与提升。

二、革新思维方式

俗话说：“思路决定出路。”思维方式的不同，决定了结果的差异。时代在变，我们的思维方式也要跟着改变。因此，在人工智能时代的大背景下，我们的思维方式也要顺应时代发展的变化和要求，要因时而异，因事而异，要根据时代的发展变化做出相应的调整。

三、主动学习，积极适应

人工智能时代下，新事物层出不穷，新形势千变万化，“科技改变生活”已经不再是一句空洞的口号，已经变成了我们生活中看得见、摸得着的东西，我们的教育教学模式也必将被人工智能所改变，甚至很多工作必然要被人工智能所取代。我们应当增强危机意识和紧迫感，以时不我待的精神应对挑战。对于我们广大教育工作者而言，我们要树立政审学习的理念，不断学习新知识、新理论、新技术，不断给自己充电，不断修炼自己的内功，这样我们才能更好地应对时代发展的新形势、新挑战、新要求。

四、学会分工与合作

一个人再厉害，能力再强，也不可能完成所有的工作。对于教师而言，教育教学工作是一项非常复杂的工作，很多工作的完成都离不开与他人的合作。而每位教师又都有自己明确的职责和分工，因而又要学会分工，努力做好自己的本职工作。

人工智能时代的大背景下，更加强调了分工协作的重要性。人工智能时代的教学与传统意义上的教学一个典型的区别就是更加注重与他人的协调与分工。因为，人工智能时代更加注重效率，而有效的分工协作能显著提高工作的效率。所以，新时代的教师要学会积极主动地与他人分工协作，积极通过明确的分工与密切的写作，提高工作的效率，促进自身专业成长与发展。

五、学会分享

凯文・凯利先生强调，在人工智能时代，任何可以被分享的东西，一定会被分享。而且，通过分享，我们还可以创造更多的价值。现在的时代已经不是闭门搞研究就可以搞定一切的时代了，这个时代有着更强的开放性和包容性，要求我们教师也要具有开放和包容意识。既要求我们潜心钻研，又要求我们要学会分享自己所创造的研究成果，分享的过程，也是帮助我们把自己的研究成果转化为现实生产力，转化为社会财富的过程。

总而言之，人工智能时代的教师，要不断更新自己的教育教学观念，革新自己的思维方式，创新教育教学方法，还要主动学习新知识、新理论、新技术、新方法，积极运用互联网思维来指导自己的教育教学，更要学会与他人的分工与协作，学会与他人分享自己的研究成果，努力把自己的研究成果转化为现实生产力。