智能技术赋能教育高质量发展:内涵、挑战与治理
Intelligent Technology Enabling High-Quality Development of Education: Connotation, Challenges and Governance
摘要: 本文系统阐述了智能技术赋能教育高质量发展的内涵、路径、挑战与治理。首先,从目标追求、实现路径与价值归属三个维度厘清其内涵,即质量与公平的辩证统一、过程控制与结果控制的有机结合、技术赋能与人的发展相统一。在此基础上,提炼出数据驱动的精准化教学、智能化综合性评价、个性化学习以及区域教育整体跃升等实践路径。进而,从技术嵌入的适配度偏差、教育数据治理体系薄弱、教师数字素养滞后以及技术应用伦理风险等四个维度,深入剖析当前面临的主要挑战。最后,构建系统化的治理框架:以人机协同为核心理念,确立“人在回路”原则并推动教育专用大模型研发;以产品准入机制为依托,防范算法偏见与歧视;以数据治理为保障,推进数据标准化和数据安全防护以及智能工具校园准入;以教师数字素养提升为目标,完善分层分类培训体系;以制度规范为支撑,健全政策法规、伦理审查与动态监测评估机制。
Abstract: This article systematically expounds the connotation, paths, challenges and governance of intelligent technology enabling the high-quality development of education. Firstly, we clarify its connotations from three dimensions: goal pursuit, implementation path, and value attribution, namely the dialectical unity of quality and fairness, the organic combination of process control and result control, and the integration of technological enablement and human development. And on this basis, several practical approaches have been extracted, including data-driven precision teaching, intelligent comprehensive evaluation, personalized learning, and overall improvement of regional education. Furthermore, from four dimensions: the adaptability deviation of technology embedding, the weak educational data governance system, the lagging digital literacy of teachers, and the ethical risks of technology application, the main challenges currently faced are deeply analyzed. Finally, we establish a systematic governance framework: with human-machine collaboration as the core concept, uphold the principle of “human in the loop” and promote the research and development of education-specific large models; rely on product access mechanisms to prevent algorithmic bias and discrimination; with the data governance system as the guarantee, promote data standardization, data security protection, and intelligent tool campus access; with the goal of enhancing teachers’ digital literacy, improve the hierarchical and classified training system; supported with institutional norms, improve policies and regulations, ethical review, and dynamic monitoring and evaluation mechanisms.
文章引用:张鲁江, 程耀辉. 智能技术赋能教育高质量发展:内涵、挑战与治理[J]. 教育进展, 2026, 16(9): 492-501. https://doi.org/10.12677/ae.2026.1691926

参考文献

[1] 中共中央 国务院印发《教育强国建设规划纲要(2024-2035年)》[EB/OL].
https://www.gov.cn/zhengce/202501/content_6999913.htm, 2025-01-19.
[2] 教育部等五部门关于印发《“人工智能 + 教育”行动计划》的通知[EB/OL].
https://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/202604/content_7065138.htm, 2026-04-02.
[3] 刘来兵, 魏梦琦. 数智化赋能高质量教育体系建设研究[J]. 中国教育学刊, 2026(4): 16-22.
[4] 滕长利, 邓瑞平. 智能技术赋能教育高质量发展: 内涵、挑战及应对[J]. 高教探索, 2023(1): 8-13.
[5] 吴砥, 冯倩怡. 人工智能时代的教育变革: 发展形势与现实路径[J]. 华中师范大学学报(人文社会科学版), 2025, 64(6): 136-145.
[6] 谢宗志, 彭秋颖, 刘晓晴. 人工智能赋能高等教育高质量发展的研究与实践[J]. 高校教育研究, 2025, 1(3): 7-15.
[7] 陈亮, 成红丽, 廖婧茜. 数字化转型赋能基础教育高质量发展: 逻辑演变与推进路径[J]. 教育学术月刊, 2025(4): 11-19.
[8] 郭喜永, 范肖肖. 人工智能赋能基础教育: 政策供给、现状考量与多维进路[J]. 现代教育科学, 2026(1): 21-27, 51.
[9] 郭炯, 荣乾. 人工智能赋能教育公平: 国际共识、现实阻碍及实践路径[J]. 西南大学学报(社会科学版), 2025, 51(2): 247-258.
[10] 孙绵涛, 吴亭燕, 何伟强. 数智化时代教育治理的本质特征、多重挑战与变革路向[J]. 现代教育管理, 2025(12): 1-11.
[11] 高婕. 从“经验驱动”到“数据赋能”——山东省实验中学教学评一体化的探索与实践[N]. 山东教育报, 2025-07-21(05).
[12] 王慧敏. 数据驱动的精准教学模式与实践研究[J]. 电脑校园, 2024(6): 217-220.
[13] 张璐. 浅谈唐·伊德的人-技关系理论中的四种关系[J]. 吉林省教育学院学报·上旬刊, 2014, 30(9): 145-146.
[14] 冯玉婕. 技术支持的个性化学习对学生学习效果的影响——基于46篇实验与准实验的元分析[J]. 教育进展, 2025, 15(11): 38-48.
[15] 陈忆浓, 魏丽娜. 人工智能驱动的自适应学习对学生个性化学习效果有何影响?——基于29项实验和准实验研究的元分析[J]. 现代教育技术, 2025, 35(12): 55-65.
[16] 李勇, 吴庆华. 青州: 打造山东“人工智能 + 教育”县域范式[N]. 山东教育报, 2025-07-14(01).
[17] 海德格尔. 技术的追问[M]//海德格尔选集. 孙周兴, 译. 上海: 上海三联书店, 1996.
[18] 马克斯·范梅南. 教学机智——教育智慧的意蕴[M]. 李树英, 译. 北京: 教育科学出版社, 2001.
[19] 张霄. 高校教务数据孤岛的制度成因与协同治理研究——基于“三全育人”的分析框架[J]. 教育理论观察, 2025, 3(6): 17-19.
[20] 福柯. 规训与惩罚[M]. 刘北成, 杨远婴, 译. 北京: 生活·读书·新知三联书店, 2003.
[21] 教育部关于发布《教师数字素养》教育行业标准的通知[S].
https://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/2023-02/21/content_5742422.htm, 2022-11-30.
[22] 王继新, 黄柳苍. 人工智能在教育应用中的伦理风险及防范[EB/OL].
https://www.cssn.cn/skgz/bwyc/202504/t20250417_5869509.shtml, 2025-04-17.
[23] 祖博夫. 监控资本主义时代[M]. 温泽元, 译. 北京: 九州出版社, 2021.
[24] 世界数字教育联盟专家咨询委员会, 人工智能开放联盟伦理与治理专业委员会. 人工智能教育伦理: 参考框架[EB/OL].
https://wdea.bnu.edu.cn/docs/2026-05/97507bc81e964b77b975f7a64bac9aea.pdf, 2026-05-12.
[25] 教育部等九部门关于加快推进教育数字化的意见[EB/OL].
http://www.moe.gov.cn/srcsite/A01/s7048/202504/t20250416_1187476.html, 2025-04-15.
[26] 王海燕. 破除AI教育产品算法偏见[N]. 解放日报, 2026-03-11(2).
[27] 王佳. 人工智能在基础教育领域的应用及治理[J]. 红旗文稿, 2025(13): 21-23.
[28] JY/T0661—2025. 教育数据分类分级指南[S].
http://www.moe.gov.cn/srcsite/A16/s3342/202601/W020260107510856466340.pdf, 2025-12-18.
[29] 教育部办公厅关于组织实施数字化赋能教师发展行动的通知[EB/OL].
http://www.moe.gov.cn/srcsite/A10/s7034/202507/t20250704_1196586.html, 2025-07-03.