[智能应用]推动人工智能与终身教育深度融合 [复制链接]

“每一次重要的技术变革，都对教育提出新的要求和挑战。人工智能技术的迅猛发展，将全方位改变教育方式和过程。” 1月25日，在广东省政协十三届四次会议首场“委员通道”上，华南理工大学软件学院院长、大数据与智能机器人教育部重点实验室主任蔡毅建议要积极推动人工智能和教育深度融合，建设“人人皆学、处处能学、时时可学”的学习型社会。
华南理工大学软件学院院长、大数据与智能机器人教育部重点实验室主任蔡毅。 南都N视频记者 朱唯信摄
蔡毅提出三点具体建议：一是要建好平台，让资源“精准可达”。促进人工智能技术研发、教育内容生产、学习服务提供的三方主体深度合作，形成“技术赋能教育、教育支撑产业、产业推动技术”的良性循环。构建“省级智慧学习大脑”，引入多模态和多智能体技术，用AI构建动态“学习者画像”，规划个性化学习路径，让不同地域、不同年龄段、不同职业背景的学习者都能便捷获取优质教育资源，推动教育公平落地见效。
二是要创新模式，让服务“精准适配”。要从以教师为中心转向以学习者为中心，运用AI探索混合式学习、探究式学习、协作式学习等新模式。重点关注老年人、留守儿童、新市民、残障人士等重点群体，在平台中融入方言交互、字体自适应显示、语音阅读等设计，培养更多既“懂技术”，又“懂教育”，更“懂人心”的AI“教师”，让教育充满温度。
三是要严守底线，让技术“守正赋能”。要加强人工智能伦理教育和科技向善教育，明确人工智能在教育领域的应用伦理边界，构建安全可靠可控的人工智能伦理生态，努力实现人工智能高质量发展与高水平教育良性互动，让“智能学习”与“人文关怀”同向并行。

为推动人工智能与终身教育深度融合，构建“人人皆学、处处能学、时时可学”的学习型社会，需重点聚焦以下战略路径：

一、构建智能教育中枢平台
省级智慧学习大脑
整合全域教育资源，建立统一身份认证与学分管理体系，实现跨地域、跨年龄、跨职业的资源精准触达。
通过多模态技术和动态学习者画像，智能规划个性化学习路径，提升教育公平性1315。
全域资源共享网络
聚合高校、企业、社区等分散资源，构建智能标签体系与语义分析引擎，支持多语种实时翻译与无障碍访问2320。
二、创新教育服务模式
个性化学习支持
基于AI算法实时感知学习者认知状态，动态调整教学内容与难度，提供自适应学习导航2315。
基层教育智能化
为社区大学、老年教育中心等配备适老型AI助手，支持方言交互、语音阅读等功能，缓解基层师资短缺1319。
人机协同教学机制
推动教师角色转型为“学习设计师”，AI承担事务性工作，教师聚焦学情分析与高阶能力培养52324。
三、优化教育评价体系
能力本位认证
通过模拟实操评估、协作行为分析等技术，构建动态可视化能力图谱，推动评价从“重文凭”转向“重能力”2313。
全流程学习反馈
实时监测学习行为，生成精准数据报告，支持教育资源动态优化配置715。
四、筑牢伦理与安全防线
防范技术风险
建立算法偏见审查机制，保障评估公正性；规范数据全流程管理，保护隐私安全1511。
弥合数字鸿沟
普及智能终端与数字技能培训，确保老年人、残障人士等重点群体平等获取资源1319。
五、深化政策与生态协同
跨部门协作机制
政府引导市场与社会力量共建资源，形成“技术赋能—产业支撑—教育反哺”良性循环11520。
国际资源对接
依托国际合作引入优质课程，推动“慕课出海”与标准输出，提升全球影响力142026。
融合核心：始终以人的全面发展为根本目标，避免技术凌驾育人之上2430。通过智能技术与人文关怀的平衡，构建有温度、有深度的终身教育新生态。

蔡毅教授提案解读：AI赋能教育，构建学习型社会的三大路径

在广东省政协十三届四次会议首场“委员通道”上，华南理工大学软件学院院长蔡毅提出，人工智能技术将全方位重塑教育方式与过程，并建议通过“平台建设、模式创新、伦理约束”三大路径，推动AI与教育深度融合，构建“人人皆学、处处能学、时时可学”的学习型社会。这一提案直指当前教育公平与质量提升的核心痛点，具有前瞻性与实操性。
一、建好平台：让优质资源“精准可达”，破解教育公平难题
核心逻辑：  
当前教育资源分配不均的根源在于物理空间限制与个性化需求匹配不足。AI技术可通过动态学习者画像与个性化路径规划，打破地域、年龄、职业壁垒，实现资源精准推送。

具体措施：  
1. 构建“省级智慧学习大脑”：  
整合技术研发方、内容生产方、服务提供方，形成“技术-教育-产业”闭环，避免资源碎片化。  
引入多模态（如语音、图像、视频）与多智能体技术，动态分析学习者行为数据，生成个性化学习方案。  
例如：农村学生可通过AI平台获取城市名校课程，职场人士可定制职业技能提升路径。

2. 推动教育公平落地：  
通过AI降低资源接入门槛，使偏远地区学习者与城市群体享受同等质量服务。  
案例参考：成都七中直播课程曾提升偏远地区高考升学率，而AI可进一步实现“千人千面”的精准辅导。

意义：  
平台建设是AI赋能教育的基础设施，通过技术手段消解资源垄断，为后续模式创新与伦理约束提供数据支撑。
二、创新模式：让教育服务“精准适配”，关注重点群体需求
核心逻辑：  
传统教育以教师为中心，难以满足多样化学习需求。AI需推动从“填鸭式”到“探究式”的转型，同时关注弱势群体的技术可及性。

具体措施：  
1. 探索混合式学习新模式：  
结合线上AI辅导与线下师生互动，例如：AI生成基础知识讲解，教师主导批判性思维训练。  
推广探究式、协作式学习，通过AI模拟真实场景（如历史事件重现、科学实验仿真），提升学习沉浸感。

2. 聚焦重点群体需求：  
老年人：开发方言交互、大字体显示、语音阅读功能，降低技术使用门槛。  
留守儿童：通过AI情感陪伴系统弥补家庭教育缺失，监测心理健康状态。  
残障人士：提供无障碍学习工具，如手语翻译AI、盲文生成器等。

3. 培养“懂人心”的AI教师：  
AI需具备情感识别能力，例如通过微表情分析调整教学策略，避免“机械式”互动。  
教师角色转型为“学习设计师”，与AI协同制定个性化方案。

意义：  
模式创新是AI赋能教育的核心场景，通过技术适配不同群体需求，避免“数字鸿沟”扩大化，真正实现教育普惠。
三、严守底线：让技术“守正赋能”，构建伦理生态
核心逻辑：  
AI教育应用需平衡效率与公平、技术进步与人文关怀，避免算法歧视、数据滥用等风险。

具体措施：  
1. 加强伦理教育：  
在教师培训中纳入AI伦理课程，例如：如何避免算法推荐强化刻板印象（如性别、职业偏见）。  
引导学生理解技术局限性，培养批判性使用AI的能力。

2. 明确应用边界：  
制定AI教育产品准入标准，例如：禁止使用AI完成作业代替独立思考，限制数据收集范围（如仅收集学习行为而非隐私信息）。  
建立伦理审查机制，对AI教育产品进行合规性评估。

3. 推动“智能+人文”并行：  
AI需辅助而非替代教师，例如：AI负责标准化知识传授，教师专注价值观引导与创造力培养。  
案例参考：芬兰教育体系强调“现象教学”，AI可提供跨学科资源支持，但核心目标由教师设定。

意义：  
伦理约束是AI赋能教育的安全阀，通过制度设计确保技术向善，避免“技术反噬教育”的异化风险。
结语：AI教育革命的“中国方案”
蔡毅的提案勾勒出AI教育革命的三阶段路径：  
1. 基础设施层：通过平台建设实现资源普惠；  
2. 应用场景层：通过模式创新满足多元需求；  
3. 制度保障层：通过伦理约束确保技术向善。  

这一路径既符合中国“教育强国”战略目标，也为全球AI教育应用提供了参考范式。未来，AI能否真正推动教育公平，取决于我们能否在技术创新与人文关怀之间找到平衡点——正如蔡毅所言：“让智能学习与人文关怀同向并行。”