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5月14日至16日 ，2025世界数字教育大会在武汉举办 ，主题为“教育发展与变革：智能时代”。大会旨在回应联合国关于全球教育变革有关倡议，共同推进智能时代的教育发展与变革。中共中央政治局常委、国务院副总理丁薛祥出席开幕式并致辞 。丁薛祥指出，数字技术正在以前所未有的速度和方式融入教育 ，要把握智能时代教育发展脉搏 ，深化数字教育国际合作 。他在致辞中提出四点建议，释放出的清晰信号是：教育体系正经历一场深层次的结构性调整 ，AI将持续而深入地参与其中。
一、当“教 ”变成“算 ” ，教育还是教育吗？
在这次大会上，丁薛祥首次提出一个值得关注的表述：“教育领域专用大模型” 。他指出 ，数字技术赋能教育转型变革 ，完善开源开放 、协同创新的研发生态，加强数字教育共性技术联合攻关 ，共同开发教育领域专用大模型 ，推出更多满足不同需求的数字教育服务和产品 。这一提法，既是技术路径的明确 ，也是教育观的调整。它意味着：AI的角色 ，正在从辅助工具转向教学结构的组成部分 。
什么是“专用大模型 ”？简单说，不再是用通用的Deepseek 、通义千问、星火等大模型来“兼容 ”教育场景，而是构建一个以教育本体为核心的AI系统 。它不仅辅助教学 ，更直接参与知识的组织 、路径的引导与评价的生成。它不是“帮你学数学”的工具 ，而是数学课程本身的编排者 。学生面对的不只是答题助手，而是一个能理解学习节奏 、预测认知偏差的数字教师 。
《中国智慧教育白皮书》（2025年5月）中提到 ，深圳明德实验学校已开展相关探索。他们搭建的AI教研平台 ，可以自动生成教案，输出分层建议与教学流程图 。教师的工作从内容搬运 ，转向教学结构的优化与审校 。角色没有被替代 ，但重心正在转移。
试着想象这样一个课堂：老师不在，学生面对的 ，是一个AI导师。它像《哈利·波特》里的活书《怪兽的怪兽书》 ，不仅能自动回应，还能依据学生的表情微调难度、转变语气 、调整节奏 。这意味着什么？意味着苏格拉底变成了数据库 ，孔子变成了算法 ，而庄子，可能就是一套推理引擎 。
这种变化并非幻想。比如“AI课堂 ”试点，已经实现了因材施教 、动态适配教学内容 。学生遇到不会的题 ，AI不仅能讲解 ，还能追踪你“为什么不会 ”，是理解错了 ，是题型没见过 ，还是刚吃完午饭注意力不集中？传统教学看到的是“错了”，AI则能回溯整个“为什么错 ” 。这种“定制化教学 ” ，传统教育探索了几十年仍在尝试 ，而AI半年内就建立了可复制路径。
不远的将来，我们要面对一个现实：AI不再是教具 ，而是“教”本身 。AI不再是黑板旁的助手 ，它已成为课堂的操作系统 。老师传授知识，而AI设计“如何掌握知识”。
但问题随之而来：如果AI替我们教了学生 ，那么谁来教AI？当“教 ”这件事从人手中滑落进算法的回路里 ，我们教的是知识，还是算法认可的“正确 ”？我们培养的，是具有判断力的人 ，还是能顺利被系统评估的数据模型？
二、谁来教AI教？老师正转身为“训师”
过去我们谈教育改革 ，总要从“师资 ”谈起 。而在AI+教育的语境中，这个词也必须重写：未来的“师资 ”是“数据师资” ，不仅是教学生的人 ，更是训练AI的人 。也就是说，谁来设定AI的教学逻辑 ，谁就决定了未来教育的底色。
为此 ，丁薛祥指出要强化智能教育产品 、工具 、服务监管，确保数字教育规范有序发展 。话虽简 ，却道出了一个核心问题：在AI成为“主讲 ”的课堂里 ，谁是剧本的编写者？不是程序员，也不是产品经理 ，而是那些真正理解教学场景、学生心理与知识结构的教师本身 。
2024年 ，美国加州教育局发布了一项计划：对AI教师进行“人文校准 ”。他们发现，市面上超过八成的教育模型存在系统性偏见：默认以西方历史为主线，模糊亚非文化背景。于是 ，一支“教师训练AI”的教师队伍应运而生 。他们不再站在讲台上 ，而是在屏幕前，修正算法偏见 、编写情境对话 、设计答题逻辑 。他们不是在教书 ，而是在教AI如何教书。
教师的角色正在发生本质转变 。他们不再是知识的“传递者 ” ，而是AI系统的“塑造者 ” 。教的对象，也不再仅仅是学生 ，而是教育模型本身。角色从“园丁”变成了“建筑师 ”：负责搭建教学逻辑 ，设计认知路径，而非播撒答案 。这正如柏拉图在《理想国》里设想的“哲学王 ”：不是谁都能统治国家 ，必须是受过哲学训练的人 。同理 ，不是谁都能造AI老师，必须是理解教育本质、通晓算法结构的跨界者。
遗憾的是 ，这样的跨界路径 ，在当下中国教育体系中尚未铺设 。国内许多AI教育产品，依然停留在“知识点检索+作业批改”的阶段，像是用技术外壳包裹着传统教学流程 。许多优秀教师依然被困在“批改作业”“制作课件 ”的琐事中 ，而不是参与到教学大模型的构建过程中。
未来最好的老师 ，可能不是站在讲台上的人，而是那个给AI输入教育哲学的人 。但我们同时要警惕 ，被新技术绕开的 ，可能恰恰是那些最懂教育的人 。
三、从“个性化 ”到“算法茧房”：学习自由的幻觉
丁薛祥的讲话中提到要“推动数字教育成果普惠共享 ”，重点在“可及性 ”与“公平性”。AI擅长的 ，是“个性化推送 ”——这与教育所追求的“个性化学习 ”虽形似 ，却逻辑不同。前者的目标是匹配内容，后者的目的应是激发潜能 。在AI介入的现实中 ，“个性化”并不天然等于“公平 ” 。
以某教育平台的“AI自适应学习系统 ”为例 ，它可以实时监测学生的注意力波动，自动调整材料的难度与长度 ，甚至在学习疲乏时插入语音激励。听起来像是因材施教的理想实现 ，但问题在于：它适应的是你的即时反应，而非你的长远成长 。
已停止运营的字节跳动旗下“学浪”平台，曾推出基于兴趣图谱的学习推荐引擎 。初期使用者沉迷于这种“刷题游戏 ” ，每天完成任务如同打卡健身。问题在于 ，算法推送的，并非你最该学的内容 ，而是你最可能点击的内容 。这种机制 ，与短视频平台如出一辙：它不是引导你通向知识，而是追逐你的注意力 。
时间一久 ，学生的学习变得像刷抖音：快感取代深度 ，兴趣压倒坚持。学习表面上在发生，实则在退化 。因为“你最可能掌握的内容 ” ，未必就是“你最需要掌握的内容” 。教育平台一旦被算法主导 ，极易滑入“舒适优先”的路径依赖——学生学得轻松，却越来越难深入；看似自由 ，实则被推荐逻辑困住。
在谈“可及性 ”之前 ，我们更该问：学习是否还能保有自由 、探索和逆流而上的可能？AI确实提升了效率，但它也可能在不知不觉中，剥夺了我们最宝贵的学习权利——走弯路的自由 、质疑的勇气 ，以及慢一点也无妨的节奏感 。
四、当AI走进教室 ，孩子还能做梦吗？
AI深度介入教育，最终触及的 ，是一个比技术更根本的问题：我们希望培养怎样的一代人？
丁薛祥在讲话中强调了“要携手夯实数字教育伦理安全保障 ，坚持科技向善 ” 。这背后，是对边界的提醒。北京市已开发面向中小学生的人工智能使用指南。全国各地也在探索AI系统对孩子心理成长的影响 ，比如心理监测 、行为预测 、情绪分析 。但与此同时 ，也有学校在用AI监控学生表情，判断是否“走神” ，然后调整推送内容 。从外部看 ，这似乎是对注意力的优化；但从内部看，它正在模糊一个边界：孩子是否还有权利 ，在课堂上发一会儿呆？
小时候 ，谁陪你数星星，谁听你讲胡话，谁允许你发呆？那个人 ，就是你灵魂的奠基人。这个人 ，现在可能是父母，是老师 ，或是一本书 。但在将来 ，越来越可能是一个AI系统 。你跟它说：“我好难过。 ”它回答你：“我们来做一个冥想练习 。 ”你说：“我讨厌数学 。”它回答你：“我为你设计了轻松版数学游戏。 ”你说：“我不想学了 。 ”它回答你：“根据你的偏好，我为你安排一节更有趣的视频课程 。”
看上去体贴入微 ，实际上呢？它所做的一切 ，并不是引导你穿越难题，而是替你绕开它。这一切 ，看似呵护 ，其实是一种温和的驯化 。
我们真正希望孩子成为怎样的人？是能被系统理解的人，还是能对世界提出新问题的人？我们想培养的 ，是有批判力、好奇心和想象力的人 ，而不是“AI满意度评分最高 ”的人 。问题在于，AI越精准，孩子就越像系统的产物。他们长大后可能很会应对模型 ，很擅长算法式表达 ，但他们还会不会写一首“无用 ”的诗？还会不会在没有任务的夜里，对着星星发呆？教育的最终目的 ，从来不是让人适应系统 ，而是有力量逃离系统。
教学，是信息的传递；教育 ，是灵魂的触碰 。AI或许能完成前者 ，甚至做得更快 、更准，但后者 ，只能靠一个人 ，站在另一个人面前，轻声说一句：“你可以成为更好的你 。”
我们必须守住这条底线：AI是辅佐 ，不是主导；是工具 ，不是结构。如果未来的教室里只有系统评分 、智能推荐、算法作答，却没有一个老师在一旁，微笑着点头 ，说：“没关系 ，你可以慢一点 。 ”那么我们要问的不是：“AI多强？ ”而是：“教育，还在吗？”
AI可以走进教室 ，但教育必须留在人与人之间 。老师可能改变角色 ，但绝不能消失。因为教育的终极意义，从不是优化适配 ，而是护送成长 。那种带着迷茫 、拐弯 、后悔和欢笑的成长——是任何大模型 ，都模拟不了的生命律动 。
AI来了。但老师，必须还在 。
（作者胡逸为数据工作者 ，著有《未来可期：与人工智能同行》一书）
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