2025年全球教育数字化十大趋势

　　2025年，大语言模型发展呈现出轻量化与开源化的技术特点，加速下沉到经济社会发展的各个领域，在推动智能社会发展的同时，也加大了世界格局的不确定性及劳动力市场的技能缺口。各国将加速人工智能与教育结合，深入推动人才培养数智化作为提升国际竞争力的重要手段。围绕这一共识，各国纷纷出台相关政策推动教育数字化转型，巩固本国在国际竞争中的优势地位，加快人工智能在社会层面的教育应用普及，描绘出国际组织普遍参与、各国政府政策支持、实践应用加速落地的智慧教育转型蓝图。　　（一）国际组织广泛参与，锚定教育发展方向　　为促进各国在教育领域的合作，增强国际化人才培养以应对世界复杂变局，国际组织围绕人工智能教育应用的实践特征和人才需求开展趋势研判。通过发布战略报告、制定发展框架，各主要国际组织为各国教育数字化转型提供方向指引与实践参考，推动全球教育数字化形成协同发展格局。通过对国际教育数字化经验进行分析，国际组织在肯定人工智能对发展个性化学习具有推动作用的同时，也强调人工智能领域人才培养的重要性。　　国际组织普遍认为，人工智能技术对个性化学习的支持是推动教育变革的关键因素。例如，经合组织发布的《塑造教育的趋势2025》（Trends Shaping Education 2025）报告提出，人工智能有潜力通过提供个性化学习体验、自动化管理任务以及支持教师识别学生需求改变教育本身。教育系统需要利用人工智能提高学习效率，并应对这一过程中存在的挑战。^[3]同时，人工智能与教育的结合也需要人工智能领域人才的反哺。例如，欧盟专门启动《科学中的人工智能战略》（A European Strategy for Artificial Intelligence in Science），强调欧洲需要走在人工智能驱动科学的前沿，确保欧洲在人工智能技术加速发展背景下的优势地位。这一战略中关键的支柱行动为：系统性培养并吸引人工智能及交叉学科人才，推动人工智能普及。^[4]　　（二）各国政府积极支持，推动教育技术赋能　　技术变革驱动世界局势变动，使愈发激烈的国际竞争聚焦于前沿技术发展，推动各国政府出台政策与体制改革规划，明确人工智能教育应用发展目标，推动跨部门协作，优化教育体制以适配数字化转型需求。通过自上而下的政策设计，加快数智技术与教育的融合，以人才培养数字化抢占发展先机。　　世界主要国家将人工智能技术视作未来国际竞争的制高点，期望通过政策支持推动人工智能教育应用。例如，美国总统特朗普发布行政令《推动美国青少年人工智能教育发展》（Advancing Artificial Intelligence Education for American Youth），提出“为确保美国在人工智能技术革命中继续保持全球领先地位，必须为国家的青少年提供机会，培养他们使用和创造下一代人工智能技术所需的技能和理解力”^[5]。为加快数智技术赋能教育发展进程，各国政府通过自上而下的体制改革，使教育体制适配数字化转型需求。例如，澳大利亚发布《国家人工智能计划》（National AI Plan），基于“共享利益”这一核心目标，提出“通过加深多个政府部门的合作提升国民数字技能、扩大培训机会，建立一支人工智能就绪型劳动力队伍，帮助澳大利亚人民掌握人工智能经济发展中所需的技能”^[6]。　　（三）数智技术广泛应用，智能社会加速转型　　人工智能技术的开源化发展趋势，促进了智能社会的转型进程。人们对于人工智能技术的使用率实现大幅增长，且使用场景从初步尝试向日常生活、工作学习融合。数智技术在社会层面的深度使用促使教育领域回应现代社会的一系列时代挑战。　　2025年，人工智能教育应用实现普及度与强度的双重提升。在普及程度上，兰德公司发布的调查显示，相较于过去一至两年的调查数据，学生和教师群体的人工智能使用率增幅均超过15%，增速较快。^[7]在使用强度方面，世界银行发布的《究竟是谁在使用生成式人工智能？2025年全球趋势和变化》（Who on Earth Is Using Generative AI? Global Trends and Shifts in 2025）指出，生成式人工智能的使用强度全面提升，主要体现在访问频率和会话时长的共同增长，并在生产力工具和专业应用领域表现尤为明显，标志着数智技术正从初步尝试，走向更深层次的日常融合，并对使用者综合素养提出更高的要求。^[8]

　　人工智能教育应用开发的推进，加速了ChatGPT Edu等数智教育工具的普及，使智慧教育成为教育数字化转型的新方向。生成式人工智能的进步赋予智慧教育较强的灵活性，能适配多个教育情境，全方位提升教育质量和效率。从教学过程看，智慧教育可以赋能教、学、管、评等各环节。从教学主体看，智慧教育涵盖从儿童到老人等全年龄段的学习者。从教学学科角度看，智慧教育可满足多数学科的特定需求，缓解不同学科之间教学资源不均衡的问题。　　（一）数智技术渗透全程，提升教学整体效能　　大语言模型的轻量化加速生成式人工智能在教育领域的应用，渗透到教、学、管、评等教育全过程，实现教学效能的整体提升。教育管理部门应用人工智能可以减少工作人员在重复性工作上的投入，使其聚焦于为师生提供服务。教育机构广泛应用各类教育工具，并通过制定应用指南，规范人工智能在作业反馈、复习指导等环节的使用，让技术促进各教育环节提质增效。　　对于教育管理部门而言，生成式人工智能推动行政工作科学化，促进治理框架的规范和完善。例如，英国教育标准局在对高等院校的调查中指出，行政人员借助人工智能技术审阅文件，可以减少在细节检查上耗费的时间，使其能够更多参与家访、联系缺勤学生等需要人性化接触的工作环节。对于教育机构而言，生成式人工智能的灵活性带来巨大的应用潜能，推动教育机构制定应用指南，引导新兴技术在教育全过程的创新应用。例如，美国亚利桑那大学为GPT-5模型提供应用指南，指出其可为学生提供及时反馈与评价，帮助学生在作业、复习等多个情境中提升学习效能。该应用指南根据技术发展与师生需求不断更新，涵盖人工智能教育使用的准则、培训及资源提供等功能，指引师生正确使用人工智能工具。　　（二）智慧教育覆盖全龄，实现全民终身学习　　由数智技术驱动的智慧教育具有易于普及的特点，使其得以突破学龄段限制，适配不同年龄段的教育需求与学习特点，实现从学龄前儿童到成年学习者的全年龄覆盖。针对成年学习者，各国通过整合高等教育资源，为其提供各种课程。针对学龄前儿童，智慧教育帮助其开发思维能力，让不同年龄段群体都能共享教育数字化发展红利。　　面向成年学习者，主要发达国家通过加速完善继续教育体系，提升公民整体人工智能素养。例如，韩国推出“人工智能·数字化30+项目”，该项目以普通大学、专科大学、网络大学为对象，并于2025年培育全国100所引领人工智能与数字化教育的大学，通过提供定制化人工智能与数字化教育课程，助力每位学生在大学中接受再教育。面向学龄前儿童，智慧教育可提供更为丰富的教学手段，帮助儿童理解抽象概念、开发思维能力。例如，欧盟发布的《推动数字教育变革：数字教育加速器三年实践洞见》（Transforming digital education Insights from three years of the Digital Education Accelerator）报告提出，数字教育技术可通过多模态交互帮助学龄前儿童掌握抽象数学概念，提升学龄前儿童的数字参与度，培养其面向未来所需的思维能力。^[9]　　（三）技术适配学科逻辑，助力教学创新升级　　数智技术的进步，使其得以适配不同学科的逻辑特点与教学难点，实现教学方法的针对性创新。社会科学领域通过运用人工智能技术得以模拟问题情境，解决复杂问题；自然科学领域则融合多种数智技术，针对各学科教学需求优化技术应用形式，推动各学科实现教学模式的创新升级。　　社会科学领域的学科通过运用多智能体构建问题情境，增进学习者对于复杂问题的探索与认识。例如，美国沃顿商学院通过大规模教学模拟实践，探索生成式人工智能在教育模拟中的应用潜力，并利用多智能体充当导师、投资者、评估者等角色以创建模拟生态，降低创建教育模拟的成本和技术门槛，提升体验式学习的普及率。^[10]自然科学领域的学科则通过融合多种数智技术，帮助学习者理解教学内容。例如，经合组织在《数字技术对学生学习的影响：文献综述结果》（The Impact of Digital Technology on Student Learning: Findings from a Literature Review）报告中指出，沉浸式技术在STEM教育领域表现突出。其中，增强现实能强化空间推理能力，而虚拟现实和混合现实则通过交互式模拟支持问题的解决。沉浸式技术促进了协作、创造力和包容性，然而，其成本高昂、技术资源不均、认知负荷过重、技术故障等挑战依然存在。因此，沉浸式技术教育应用需配套教师培训、基础设施投入及教学法适配。^[11]

　　在传统教育体系中，人口受教育年限的提升难以转化为技能水平的发展，加剧了数智技术发展催生的技能缺口。为此，各国在教育数字化转型进程中以教育质量提升为主要导向，在科研实践、师资培训及学科建设等环节巩固数智技术教育应用基础，使人才培养聚焦于教学质量提升及学生能力发展。　　（一）数智赋能科研创新，探索全新科研范式　　数智技术发展推动高等教育领域探索全新科研范式，以人工智能赋能科研效能提升。国际社会普遍重视将人工智能技术与科研流程进行深度融合的价值，加速科学知识创造。同时，各国也重视人工智能科研应用的风险防控，提出通过完善治理框架、提升科研人员数字素养、促进跨学科合作等应对策略，确保科研创新的科学性与可控性。例如，日本文部科学省发布的《人工智能促进科学的概念与方向》（AI for Science / 概念と方向性）报告提出，人工智能科研应用的核心在于以人工智能驱动科学知识创造和科研效率提升，构建科学研究与人工智能发展的良性循环。通过强化人工智能技术在实验自动化、数据整合及科研决策中的应用，日本将形成“人机共进”的科研新范式。　　此外，人工智能科研应用需要通过治理框架的完善，实现负责任的人工智能应用，在保障科学严谨性的同时发挥新兴技术潜能。例如，欧盟联合研究中心发布的《人工智能在科学研究中的作用》（The Role of Artificial Intelligence in Scientific Research）报告提出，人工智能科研应用带来的认知漂移风险，可能导致对既有研究范式的依赖，限制研究路径的多样性，并导致知识生产脱离人类掌控、生成虚构信息等风险，扭曲科学认知。^[12]为此，提升数字素养、培养批判性思维及促进跨学科合作可以应对认知漂移风险，确保人类专业知识居于核心地位。　　（二）强化师资素养培训，筑牢教学质量支撑　　师资力量是教育数字化转型的核心支撑。当前，教师人工智能素养缺失成为教育数字化转型的关键瓶颈，也影响着学生人工智能素养的培养。这一现象推动国际社会将人工智能素养纳入师范教育内容，通过数智技术加强师资培训，以教学质量提升保障教育数字化转型。例如，美国西部州际高等教育委员会发布的《2025年高等教育机构实践与政策调查》（Supporting Governance, Operations, and Instruction and Learning through Artificial Intelligence: A Survey of Institutional Practices and Policies 2025）报告显示，78%的教师认为，自身人工智能素养的缺乏是阻碍人工智能教育应用的主要原因，并制约教学质量的提升。^[13]　　此外，教师人工智能素养缺失导致学生难以获得关于人工智能使用的指导，影响了对学生人工智能素养的培养。对此，国际社会开始尝试将人工智能素养纳入师范教育内容，并通过数字手段加强师资培训。例如，经合组织在最新的TALIS调查结果中建议，各国应将人工智能素养作为教师培养的必修内容，并通过数字平台共享全国典型人工智能教学应用案例，避免因教师人工智能素养分布不均加剧教育数字鸿沟。^[14]　　（三）加快人工智能学科建设，夯实人才素养基础　　人工智能在科研领域的价值持续凸显，催生全球高等教育领域对人工智能相关学科建设的高度重视，吸引各高校加大教学资源投入，加速拔尖创新人才培养。各国通过设立人工智能研究机构，扩充人工智能专业学位点，探索人工智能技术本土应用与人才培养路径。人工智能学科的加速建设，为相关领域人才队伍发展奠定了坚实基础，推动前沿技术快速发展。　　一方面，以发展中国家为主的更多国家通过新设立人工智能研究机构，加入人工智能教育应用的探索当中，加快本国教育数字化进程。例如，朝鲜通过设立金日成大学人工智能技术研究所，探索人工智能技术发展与本土应用，包括运用人工智能工具辅助高校学生论文写作。^[15]另一方面，各国高等教育机构普遍设立人工智能专业学位点，为后续扩充人工智能领域专家队伍奠定基础。例如，美国高校人工智能专业点数量近年来呈快速增长态势，其学士与硕士学位点由2022年的116个增长到2025年的503个，增幅约为333.62%。其中，学士学位点的数量仅用2年时间便增长到193个，反映出美国高校对人工智能领域高端人才培养的高度重视。^[16]

　　技术变革催生新兴产业人才缺口，促使各国探索教育机构体制变革路径，释放新兴技术在专业人才培育中的潜能。信息技术发展虽然实现了教学的远程化，使线上教学成为可能，却无法突破其教学效能瓶颈，进而满足对专业技术人才的培训需求。如今，人工智能教育应用促进了教学范式变革，使人机协同可以作为一种教学互动形式提升学习者参与度和教学质量。这一飞跃使各国开始尝试通过办学形态的创新，将人机协同融入教学过程中，以提升教学效能，助力人才培养。　　（一）设立特色教育机构，培养专业技术人才　　新兴产业对专业技术人才的需求激增，推动各国通过设立前沿技术领域的教育机构，培养适配产业发展的人才。针对各产业与日俱增的人才培养需求，国外科技公司通过结合产业特点及数智技术，为各领域提供适配的智能学习应用软件，使新设立的教育机构实现教育与产业需求的精准对接。　　各国围绕技术趋势及本国需求设立新兴专业，支持专业人才培养。例如，俄罗斯“大学20.35”（Университет 2035）计划正在积极形成“大学3.0”模式，并于2025年秋季开设数字化转型学院，重点培养掌握生成式人工智能原理、精通神经网络应用的专业人才，同时指导教育工作者优化数字化教学流程，构建实践导向型学习生态。此外，针对不同专业领域的人才培养需求，科技公司开发出面向不同领域的智能学习应用，为专业人才培养提供更多选择。例如，美国Zspace公司开发的人工智能学习工具已在全球超过3500所教育机构中应用。该工具将沉浸式技术与人工智能有机结合，使学习者可以在虚拟环境中对机构内部原理形成直观认识，或者通过虚拟操作掌握特定技能，赋能复合型工程人才培养。　　（二）开发丰富线上课程，提升社会数字素养　　数智技术的广泛渗透，促使不同社会群体产生学习新兴技术的迫切需求。线上课程凭借传播广泛、形式多样的特点，成为提升社会整体数字素养的重要载体。各国高校与科技企业通过打造多元化线上课程体系，提升学习者参与度。基于数字平台开发多样化教学资源，让线上学习更贴合不同群体的学习节奏，助力学习者将知识转化为实际应用能力。　　当前，线上课程通过丰富教学手段及提供多样化教学资源，有效提升学习者的参与度，并显著增强学习效能。多种教学手段的有机结合，充分发挥各自优势，显著提升了线上学习的效率。例如，美国佛罗里达大学分布式学习中心通过创建人工智能网站、举办人工智能会议、开放人工智能课程库（TRAIIL）等手段相互配合，广泛提升全美高校教师的人工智能素养。多样化的教学资源能够促进线上学习者的个性化学习，满足其自身需求。例如，OpenAI公司推出OpenAI Academy免费学习平台，为学习者提供丰富的教学资源，包括视频课程、实时和虚拟研讨会等。其中，视频课程被拆解为易消化的模块，并配有互动活动和工具，帮助学习者将所学应用于解决实际问题。　　（三）创新数字办学形态，助力学习型社会建设　　数智技术推动办学形态向数字化方向创新，使人工智能教育学院、数字大学等新型数字学校应运而生，助力学习型社会建设。人工智能教育学院以教育智能体替代部分教师工作，结合线上学习平台实现高效教学，并在部分国家中初步取得成效。数字大学则突破空间限制，为社会人群提供终身学习渠道，推动教育公平与全民终身学习的实现。　　人工智能教育学院与数字大学为国外主要新兴办学形态。人工智能教育学院的设立旨在充分发掘人工智能教育应用潜能，尝试降低教育的人力需求。例如，美国亚利桑那州开设“无界学院”（Unbound Academy），并于2025年秋季学期面向4年级至8年级学生招生。当前，亚利桑那州已有超过6000名学生参与该校的全日制学习。无界学院最大的特点是用教育智能体替代教师，学生通过IXL、可汗学院等平台进行学习，每天通过接受2小时的学术指导达成传统学校双倍的学习成效。^[17]数字大学为社会人群提供终身学习平台，促进个体持续发展。例如，韩国首尔数字大学通过构建完全在线办学体系，突破传统校园限制，成为推进教育公平与终身学习体系建设的重要创新举措。截至2025年5月，该校已与超过1500家机构建立合作关系，围绕公务员培训、产业安全等内容开展定制化教育。

　　新一代大语言模型的开源特性，加快了人工智能应用的开发速度，并将其推广到社会不同领域当中，推动不同社会群体因环境变化而产生持续增长的学习需求，使学习型社会建设在教育体系中扮演着愈发重要的角色。数字教育平台可以帮助学习者克服时空局限，随时、随地享受到优质教育资源。随着社会生产过程中，人力资本投入对产出的影响愈发关键，社会各界广泛参与到教育平台的建设当中。其中，以数字平台为依托完善线上资质认证体系、开展远程教育平台构建及面向科技企业需求加速培训平台建设，是当前教育平台发展的主要方向。　　（一）依托数字平台建设，完善资质认证体系　　数字平台作为完善学历资质认证体系的重要载体，推动学历认证的标准化与国际化。当前，国际社会通过制定相关章程，利用数字技术推动学历认证体系优化，实现学历认证与就业保障等领域的协同发展。同时，以微证书为代表的线上资质认证质量保障机制不断完善，让数字资质认证更具权威性与实用性。　　依托数字平台建设完善学历认证体系，已成为国际教育合作的重要内容。例如，欧盟于里斯本公约（LRC）委员会第十届会议上批准《欧洲信息网络中心/国家文凭认证信息中心联合活动和服务章程》（Joint ENIC / NARIC Charter of Activities and Services），强调通过数字技术推动学历体系的完善，以数字平台建设推动与学历认证、就业保障等领域的协同，促进欧盟成员国之间的全面合作。同时，资历认证的质量保障也在逐步完善，呈现出以提供者进行保障为主、独立机构保障机制趋于完善的状态。^[18]例如，欧盟发布的最新调查显示，当前欧盟推行的微证书资质认证机制建设中，已有55%的高等教育系统建立了由提供者实施质量保障的必要条款，保障机制较为完善；由独立机构实施的质量保障机制则在稳步完善，有29%的高等教育系统正在推动相关条款的制定。^[19]　　（二）推进远程教育平台建设，支撑教育公平发展　　远程教育平台的建设与升级，成为推动教育公平的关键举措。各国结合自身国情，推进远程教育平台建设。发展中国家主要以国家主导远程教育平台建设，加速拔尖创新人才培养。发达国家则发挥技术优势，在教育平台中集成人工智能技术，针对行政事务、学习体验、教学开发等不同需求打造专属平台。　　部分发展中国家通过建设国家级远程教育平台，期望通过提供易于获取、可扩展且高质量的数字化培训，加速拔尖创新人才的培养。例如，非洲大学协会正式推出MOOC平台，采用创新的混合式教学模式，推动参与者将所学技能转化为实际工作能力，预计至少80%的参与者将显著提升在数字技术、人工智能和网络安全工具方面的熟练程度。同时，部分发达国家通过发挥自身技术优势，在教育平台上集成人工智能技术，提升教育效能。例如，加拿大素里学区批准三款集成人工智能技术的教育平台进入课堂。三款教育平台分别专注于处理行政事务、优化学习体验与辅助教学开发，系统性地引入人工智能技术应对智能时代的教育变革。^[20]　　（三）推动企业深度参与教育，搭建协同育人平台　　技术发展凸显人力资本的关键作用，推动企业加大育人投资规模，并通过搭建线上培训平台、与高校深度合作等措施，参与教育创新与人才培养。科技企业在为高校提供技术平台、培训认证等支持，培养企业发展所需人才的同时，还为教师提供人工智能技能培训，推动教师数字素养提升，实现企业资源与教育发展的双向赋能。　　随着科技发展日渐扩大劳动力市场的技能缺口，各国企业普遍通过自身搭建的线上培训平台与高校开展合作，吸引和培养优秀人才进入企业工作。例如，新加坡国立大学与谷歌公司合作成立AI研究与创新中心，为学生提供Google Cloud平台培训和认证。学生可通过Google Cloud平台的人工智能素养助手制定个性化学习方案，提升人工智能素养。同时，主要科技企业也日渐重视线上培训平台对师资力量建设的作用，并尝试通过合作项目将其推广到教师数字素养培训当中。例如，美国犹他州与英伟达公司合作开展“高校大使项目”（University Ambassador Program），为高等教育教师提供人工智能技能培训与认证，并使其能够通过线上平台享受高质量教学套件及英伟达GPU加速工作站权限等优质教学资源，为犹他州高等教育系统引入最新人工智能技术。

　　TikTok等短视频平台在风靡全球的同时，也加速了知识的碎片化。它既提升了对事实性知识的获取效率，也减少了学习者自行组织信息、主动生成知识的机会，使学习者难以提升思维能力。为满足社会对高阶能力的需求，人才培养需要从人类的基本素养和底层能力入手，系统提升人才的高阶能力。在具体措施上，国外主要以科教一体化促进项目式学习的发生，在提升科研效率的同时培养科研人才实践能力；以课程一体化优化课程结构，从持续发展的角度实现一体化课程设计；以教学一体化整合教育环节，实现教育的提质增效。　　（一）推动项目式学习，深化科教一体化发展　　尖端技术的快速迭代催生产业变革，促使各国以项目式学习推动科教融合，实现科研与育人的双向赋能。高校与科技企业通过线上线下深度合作，联合开展科研项目，组织专家与学生共同参与科研工作，加速数智技术从实验室到市场的转化。同时，双方共建科研合作机构，为学生提供以数智技术为核心的跨学科项目式学习平台，提升学生的科研创新能力。　　项目式学习可以促成科研与育人的紧密结合，优化科研进程及拔尖创新人才培养效率。国外高校与科技企业通过数智技术加强科教一体化发展，促进项目式学习的发生。例如，韩国高丽大学与韩国电信公司通过加强线上与线下合作，在联合开发Mi:dm 2.0模型的过程中，组织超过200名专家参与15个合作项目，加速人工智能模型从实验室研发到市场应用的转化。同时，面对数智技术的快速发展，国外高校与科技企业加速建设科研合作机构，为新兴技术领域的项目式学习提供平台。例如，瑞银集团与牛津大学合作成立“牛津—瑞银应用人工智能中心”，既支持独立的人工智能研究项目，也支持开展跨学科的协作研究，使高校学生得以接触到社会与治理层面的问题，提升自身科研实践能力，并通过与从业者共同工作，将学术灵感转化为可落地的人工智能创新成果。　　（二）深化要素联动，实现课程一体化建设　　社会的快速发展对人的持续发展能力提出要求，推动课程设计一体化发展，实现课程要素联动。各国教育机构通过引入数字化监测工具，利用大数据分析技术为课程优化提供数据支撑，并开发一体化在线课程资源，让课程体系更贴合学生的认知规律与终身发展需求。　　课程应以整体设计促进要素联动，提升育人效能。一方面，国外教育机构引入数字化监测工具，通过大数据为课程要素的精确调节奠定基础。例如，澳大利亚工业、科学与资源部发布了STEM教育公平监测工具，并开设中小学阶段数据板块。该工具可以搜集学生、教师、家长等不同主体，对于STEM课程的参与情况、态度及偏好等数据，为STEM教育的课程设计及内容调整提供重要参考。另一方面，国外教育机构尝试开发一体化在线课程资源，配合线上教学推动新的课程体系发展。例如，英国发布的针对学历教育开展的课程与评估审评报告提出，英国政府将创建一个内容丰富、相互关联的在线版课程，直观展示学科内部及学科领域之间的联系，并提供与先前学习的关联，帮助教师在课堂上跨越传统学科界限进行情境化教学。^[21]　　（三）整合教学流程，加速教学一体化落地　　教学一体化通过整合教育各环节，使教学结构更紧凑高效，为教育创新提供空间。一方面，国际社会通过完善教育框架，实现政府、学校、社会在教育数字化转型进程中的协同合作。例如，欧盟与经合组织联合发布的《赋能学习者迎接AI时代：小学和中学教育AI素养框架》（AILit Framework），与联合国教科文组织《学生人工智能能力框架》（AI Competency Framework for Students）及欧盟《公民数字能力框架》（Digital Competence Framework for Citizens）相衔接，通过22项分级能力指标将法律要求转化为教育实践，构建“法律—教育—评估”一体化实施机制。^[22]另一方面，人工智能驱动的学习管理系统广泛应用，实现大量课外工作的自动化，能够减轻教师负担，让教师将更多精力投入到课堂教学与教育创新中。例如，安永公司发布的《驾驭教育AI与AI教育的未来》（Navigating the future of AI in education and education in AI）报告提出，一系列由人工智能驱动的学习管理系统已经在教育领域得到应用，改善了教师的工作流程。人工智能可以协助教师进行课程开发、备课、内容创作、自动批改作业、提供反馈以及绩效分析，使其能够专注于实践教学。^[23]

　　人工智能教育应用的逐渐深入，日益凸显出算力与算法对教育数字化的基础作用。一方面，算力是人工智能技术的核心驱动力，需要加强其对教育领域的供给，支持愈发普及的人工智能应用。另一方面，人工智能技术需要通过特定的算法与工具构建教育智能体，以应对不同学科的教学需求，提升解题正确率并明晰解题思路。国外公司通过学科逻辑适配、教学工具定制、算力资源开发等手段，为教育数字化转型奠定基础，支持教育机构广泛开展教学创新。　　（一）学科逻辑适配，助力多学科指导　　教育数字化的深入推进，让教育智能体成为弥补学科资源不足的重要手段，其通过适配各学科逻辑，为多学科教学提供专业指导。教育智能体依托大数据，能为非专业教师提供各类教学资源，解决非核心学科教学效能低下的问题。同时，教育智能体的推理能力持续升级，针对不同学科的课后指导功能不断优化，为学生提供精准的学科辅导。　　对于教学资源有限的学校而言，非核心学科教学质量低下的问题，因缺乏师资力量难以得到有效解决，阻碍学生的全面发展，而教育智能体可以提供解决方案。例如，英国圣三一中学通过探索教育智能体使用方法，克服了非核心科目上缺乏统一作业布置规范的问题。教育智能体以大数据为支撑，可以生成非核心学科的复习内容，并为其建立有效的作业布置规范，提升非专业教师授课课程的教学效能，在一定程度上缓解非核心学科教学资源不足的问题。此外，教育智能体在推理能力上的进步，为学生理解不同学科逻辑提供助力，以更精确的课后指导帮助学生自主学习。例如，可汗学院对教育智能体Khanmigo的升级，主要提升数学学科的课后指导功能，使其解决数学问题的能力获得提高，消除因预测能力弱导致的错误，进而提升解决数学问题的正确率，为中小学生提供更完善的数学学科指导。　　（二）算法加速升级，实现工具定制　　大语言模型在算法层面的持续迭代与优化，使教育机构可根据自身需求定制适配的人工智能工具。人工智能工具不仅能够快速生成各类教学资源，大幅缩短教师备课周期，还可对接用户定制化需求，深入分析学生的学习情况，帮助教师及时调整教学策略，实现个性化教学，使教学更贴合学生的实际需求。　　算法能力的持续升级，让教育机构可以选择或定制符合自身需求的人工智能应用，从而在备课、评价等教育环节提高教学效能。在备课环节，人工智能工具可以大幅减轻教师的负担，帮助其提升课堂教学质量。例如，加州大学洛杉矶分校通过使用KUDU AI生成教科书，使教学时长达四个月的比较文学课程备课周期缩短至20个小时以内。这使得教学团队可以专注于教学方面的内容，进而投入更多时间帮助学生完成作业。在评价环节，人工智能工具对教育数据的深入分析可以帮助教师把握教学进程，实现对教学策略的精准调节，满足学生的个性化发展需求。例如，悉尼大学通过定制人工智能工具，智能分析学生与人工智能互动中呈现的困惑、认知误区或“顿悟”时刻，教师能够据此把握学生的学习难点，从而优化教学策略。　　（三） 加快算力建设，提供技术基础　　算力作为人工智能技术发展的基础，其建设水平的高低，直接决定教育数字化进程的推进速度。各国纷纷加大算力基础设施投入，为教育数字化夯实技术基础，并通过国际合作优化资源配置。部分国家通过建设数据中心，为教育机构提供前沿数智技术支持，让发展中国家也能共享教育数字化红利，推动全球教育数字化的均衡发展。　　为加速教育数字化转型进程，各国通过加大算力基础设施建设力度、在教育体系中建设数据中心，为教育数字化转型提供基础支撑。各国对于算力基础设施建设的大力投资，旨在把握前沿技术发展的主动权，保障教育数字化进程稳步推进。例如，欧盟发布的《人工智能科研基础设施》（Infrastructures for AI in science）报告提出，应对人工智能领域的竞争，不仅要加大高等教育对人工智能技术的科研投入，同时也应促进跨国协作，优化人工智能投入的资源配置。^[24]面向教育体系开放的数据中心建设，使教育资源欠发达的国家和地区能够享受到教育数字化带来的红利，共同推动教育公平和教育效能的提升。例如，巴基斯坦高等教育委员会宣布启用“星盘数据中心”，为其教育体系提供数字技术支撑。该数据中心为教育机构、教师和学生提供了无缝获取人工智能、云计算和高性能计算等前沿技术的能力，推动巴基斯坦教育基础设施的数字化转型。

　　数智技术的发展极大地加快了信息生成和传播的速度，带领人类文明进入信息爆炸的时代，也驱动各国探索如何将庞大的数字信息转化为知识生成的优势，绘制自主知识体系的网络画像，在国际竞争中获取优势地位。这一愿景的实现，不仅需要加强数字知识载体建设，也需要重视数字素养培养，促进知识体系的数字转换，以数智技术拓展学习者能力边界，加速自主知识体系的构建。　　（一）推动知识数字转化，自主勾勒网络画像　　在智能时代，各国普遍重视线上知识体系构建，以勾勒其自主知识体系的网络画像，提高自身文化影响力。国外知名高校引入人工智能技术，助力线下知识的数字化，加速在数字空间完善自身知识体系。同时，各国通过建设线上知识库与数字学习平台，实现线上知识传播的全面覆盖，并针对不同学习者的需求提供个性化学习服务，让数字知识体系更具传播性。　　国外教育机构同时加强建设线上知识库与公共学习平台，巩固数字知识底座，完善数字空间知识体系。在线上知识库建设上，各国开始探索利用人工智能技术加速线下知识的线上转化，助力数据库及数字知识体系画像的完善。例如，英国牛津大学引入最新GPT模型，助力博德利图书馆馆藏资源数据库建设，实现馆藏资源数字化，丰富线上知识资源。在学习平台建设上，各国面向具有不同需求的学习者开发各类资源平台及学习平台，实现线上知识传播的全面覆盖，以及针对不同学习者的个性化教学。例如，经合组织发布的《支持课堂数字资源应用的教师政策》（Teacher Policies to Support the Use of Digital Resources in the Classroom）报告显示，所有接受调查的37个国家和地区，均已出台国家层面举措，旨在支持教师有效运用数字资源，其中教学资源平台和专业学习平台为主要载体。^[25]　　（二）搭建数字素养框架，助力智能社会转型　　数字素养已成为智能社会转型所需的核心能力，促使各国纷纷加快搭建全民数字素养培养框架，创新数字素养课程体系。同时，社会对数字素养人才的迫切需求，推动高校开设高端数字素养课程，聚焦不同岗位的前沿需求，为企业与政府培养专业人才，让数字素养培养与社会发展需求实现精准适配。　　各国加紧搭建数字素养培养框架，使自身知识体系发展走在时代前沿。例如，加拿大发布了一项国家研讨会协议，旨在推动构建全民数字素养统一框架，应对新兴技术带来的挑战和机遇。该协议系统性地构建了一套多层次、相互关联的数字素养概念体系，并将“数字素养”定义为利用数字工具和技术，安全、负责任地查找、理解、创造和分享信息的能力，为全面理解和培养公民数字素养奠定概念基础。^[26]同时，社会对于数字素养急剧增长的需求，促使国外高校创新数字素养课程开发，探索拔尖创新人才知识体系中所需的数字知识素养。例如，韩国高丽大学研究生院开设首门高级人工智能安全课程，旨在为企业与政府培养网络安全人才，满足社会对信息安全官及信息技术经理等岗位的需求。　　（三）重构岗位能力需求，全面推动产业变革　　数智技术推动产业结构升级，重构了各工作岗位的能力需求，也对劳动力的综合素养提出更高要求。一方面，工作场所自动化降低了对事实性知识记忆的需求，提高了对劳动者深度认知能力的要求。另一方面，当前人工智能技术在情感表达方面的短板，让社会愈发重视劳动者情感技能的培养，使其成为智能时代人才的核心竞争力之一。　　当前，工作场所自动化更倾向于辅助而非取代人力，并且增加了对劳动力深度认知技能和情感技能发展的需求。在深度认知技能方面，人工智能技术主要通过满足学习者寻求信息或建议的咨询需求，以及请求生成内容完成任务促进技能发展。例如，OpenAI公司的研究表明，这两项活动在人们使用人工智能活动中占比分别为49%与40%，在降低学习者对事实性知识记忆需求的同时，助力培养学习者向人工智能提问所需要的思维能力与分析能力。^[27]在情感技能方面，数智技术在生成情感表达内容方面的能力尚有很大提升空间，这使社会愈发重视学习者情感能力的培养。目前，数智技术仍难以赋能学习者情感能力的提升，随着智能社会的快速发展，其对于情感能力需求的缺口或将进一步扩大。例如，世界经济论坛发布的报告指出，全球超过60%的雇主认为，员工的社交能力、毅力与终身学习意识等情感能力十分重要，仅次于技术素养的需求。^[28]

　　互动是教学发生的基本方式，数智技术既拓展了人们沟通的渠道，也使直接的人际联系日益减少。为实现高质量教学，各国普遍探索在数智技术背景下加强教育互动的方法。例如，利用多模态信息呈现教学内容，增进学习者对知识的理解；推动教育者与学习者角色转化，构建新型师生互动框架；研究教育领域人机协同模式，建立人类与机器的教育互动关系。　　（一）发展多模态教学，充分调动学习者参与　　多模态教学通过融合文本、视频、音频等多种形式，调动学习者多种感官参与学习，成为提升学习效能的重要教学方式。当前，发达国家基于其多模态教学的丰富教学经验，将多模态整合性明确为数字教育内容的特征。而对发展中国家而言，多模态教学的实践仍处于初级阶段，制约了其教学价值的发挥。　　对于世界主要国家及国际组织而言，探索人工智能技术生成多模态教学材料，成为教学方法创新的重要方向。例如，欧盟发布的《欧盟教师和教育者指南》（Making Informed Choices on Digital Education Content: EU Guidelines for Teachers and Educators）提出，数字教育内容的主要特征为多模态整合性，通常融合文本、视频、音频、互动元素等多种数字格式，支持以创新方式设计和呈现教育材料。当现有资源无法满足特定需求时，教师可以利用人工智能技术，在符合规定的前提下，创建或改编内容。对于发展中国家而言，多模态教学的开展需要完善的基础设施和教师熟练掌握与之匹配的教学方法作为支撑。^[29]例如，联合国儿童基金会发布的《数字化学习，走进真实课堂：加纳试点项目之洞见》（Digital Learning, Real Classrooms: Insights from Implementation Research in Ghana）报告指出，加纳的数字教育平台建设对于实施混合教学具有积极意义，然而多模态教学的实践并不常见。该报告进一步指出，尽管视频和音频被广泛使用，然而它们与其他模态信息整合的案例却较少，不仅影响了平台对不同学习风格学生的吸引力，也制约了其满足学生特殊教育需求的潜力。^[30]　　（二）推动师生角色转化，促进教学互动发生　　高质量教学互动的发生有赖于教育者和学习者通过角色转化，改变教学互动的形式和内涵。教师需要激发学生的好奇心，培养学生情感与社交技能。学习者则需要在个性化学习中提升自主学习能力，使师生之间的教学互动向更高层次发展，充分提升教学效能。　　高质量教学互动需要师生共同进行角色转变。一方面，教师需要从知识传授者转向学习引导者。例如，联合国拉丁美洲和加勒比经济委员会发布的《圣地亚哥共识》（Santiago Consensus）提出，在数字化浪潮席卷全球的今天，教师角色需要发生转变，成为学习生态的设计者，以激发学生的好奇心和探索欲，其在培养学生情感与社交技能方面的作用也具有重要意义。另一方面，学习者需要从信息接收者成长为内容创造者。例如，联合国教科文组织发布的《人工智能与教育：守护学习者权利》（AI and Education: Protecting the Rights of Learners）报告强调，教育数字化转型必须以人为本，聚焦学习者核心利益，提升学习者的个性化学习体验。^[31]　　（三）普及教育智能体应用，助力人机协同创新　　教育智能体的应用，让教学互动从传统的“师—生”二元关系，拓展为“师—机—生”三元协同的复杂关系。唯有将人工智能技术与传统教学方法结合，才能实现教学效能的提升。同时，人机协同的效果与使用者的人工智能素养密切相关，学生只有通过系统化的人工智能素养培训，才能充分发挥教育智能体的应用潜能。　　对人机协同方式的探索，需要摆脱对人工智能技术的过度依赖，在结合传统教学方法的基础上，通过引入教育智能体，增强教学效能。例如，剑桥大学的研究表明，学习过程中对人工智能技术的过度依赖，可能会导致学习效能的下降，表现出比传统学习方法更低的学习效率，而通过将人工智能与传统学习方法有机结合，可以显著提升学习者的学习效能。^[32]同时，人机协同的实现，需要以使用者对人工智能技术的正确认识为基础。例如，墨西哥蒙特雷科技大学对学生使用人工智能技术辅助学习进行实验研究，结果表明，随着人工智能素养的提升，学生逐渐学会向人工智能询问更高质量问题，使其书面表达能力、批判性思维及逻辑推理能力得到同步增强。因此，唯有对学生进行系统化的培训，才能充分发挥人工智能助教的教学效能。^[33]

　　教育生态的构建，对于推动教学创新具有举足轻重的作用。先进技术能否切实支撑教育变革、提升教学效能，取决于社会各界对教育数字化转型的支持和参与，进而形成支持创新的良好生态。在智能时代，育人生态的构建不仅要以硬件更新与软件升级支持教学的技术赋能，更需要构建社会力量参与教育创新的联动机制，以前沿技术应用制度的完善为教育数字化稳步推进提供良好环境。　　（一）强化软硬件技术投入，构建育人数字底座　　育人生态的构建，需要以数智技术的软硬件基础设施为支撑底座。各国通过加大技术投入，让教育领域充分享受技术赋能的红利。各国不仅在算力芯片、超级计算机等硬件设施上加大投入，为教育领域的科研、教学提供算力支撑，还在软件层面愈发重视人工智能教育应用的开发，降低群众获取知识的门槛，为学习型社会建设奠定技术基础。　　在硬件层面，各国政府投入大量资源用于建设人工智能领域的大科学装置，为教育领域提供算力基础。例如，英国布里斯托尔大学与英伟达公司合作建造名为Isambard-AI的人工智能超级计算机。这台超级计算机将加速药物研发、气候研究、材料科学、大语言模型研发等领域的突破性进展，为英国高等教育领域提供大量算力。在软件层面，政府部门牵头开发人工智能工具，降低群众获取知识的门槛，助力学习型社会的建设。例如，菲律宾科学技术部、菲律宾国立大学、比科尔大学共同推出一款人工智能应用程序，支持用户通过自然语言查询与数据库进行交互。此举旨在提升信息普惠性，特别是为不熟悉英语的民众消除信息获取障碍。　　（二）推动多元主体合作，增进教育协同联动　　教育数字化转型需要大量的资源与技术投入，推动政府、学校、企业等主体构建多元参与的合作机制，通过数字平台深化多方合作。其中，校际联合多以开放平台为载体，共享各校教育数字化创新经验。校企合作则通过共同开展科研与教育项目，实现资源共享、优势互补，推动教育数字化向纵深发展。　　在校际联合方面，各高校以网络平台为基础分享教学经验，加速教学范式的创新。例如，爱尔兰都柏林三一学院等七所高校通过开放平台分享人工智能使用的教学案例，所有院校皆采用统一模板整合本校的创新实践报道。该平台通过此方法产出30余篇关于人工智能教育应用的文章。在校企合作方面，校企双方基于人工智能教育工具深入探索智能时代教育规律，推动教育数字化转型。例如，OpenAI公司开展NextGenAI计划，联合哈佛大学、杜克大学、麻省理工学院等15所高等院校，探索人工智能应用于科研范式创新、教学方法创新、高校智能化建设等方面的路径，推动高等院校数字化转型。　　（三）完善制度规范建设，保障数智稳定赋能　　教育数字化平稳推进需要完善的制度规范作为保障，促使各国加快出台人工智能教育应用的相关规定，规范体系逐步完善。在各教育机构加快出台人工智能使用条例的同时，也面临教师群体人工智能素养普遍不足的问题，使人工智能教育应用落地出现瓶颈，阻碍新兴技术形成实质性的教学影响，成为教育数字化稳定发展的重要阻碍。　　一方面，教育机构出台人工智能使用规定的速度加快，规范体系逐步完善。例如，美国斯坦福大学发布的报告指出，2025年初有39%的高等教育机构出台人工智能使用条例，比2024年增加16%。^[34]目前，大型高等教育机构已普遍出台完备的人工智能使用条例，多数新出台的条例出自中小型高等教育机构。另一方面，受限于人工智能素养的整体不足，教师群体与管理层对人工智能教育应用缺乏信心，阻碍教育数字化进程。例如，兰德公司发布的报告指出，由于针对教师的人工智能素养培训存在不足，仅有少数教师能达到每周使用一次人工智能工具的频率，使教育智能体在基础教育中的普及率偏低，尚未对中小学课堂教学产生实质性影响。^[35]