“我进入教育领域快50年了，从来没有见过一项技术进步能推动国家层面连续发这么多文件。”日前，北京大学博雅讲席教授闵维方在2026年全国教育科研工作会议上感慨，人工智能正在把基础教育从统一讲授、统一练习、统一测评，推向智能引导、个性化支持、即时反馈和人机协作的新模式。“这种变革不是局部性的，而是系统性、结构性、战略性的。”
人工智能与教育的深度融合，无疑是当下教育领域最热的话题之一。教育部等五部门日前联合印发《“人工智能+教育”行动计划》，明确提出到2030年形成人工智能与教育深度融合的格局，推动教育教学模式、科研范式、治理模式实现系统性变革。
人工智能将怎样改变基础教育？我们又该如何拥抱这一新技术？在这场会议上，记者试图从多位一线校长和研究者的深度对话中，寻找答案。
人工智能带来的变化是颠覆性的
“2001年启动的新世纪基础教育课程改革，被教育系统称为第八次课改。但即使第八次，还是在技术支持没有那么强大的状态下进行的。这一次人工智能扑面而来，迭代更新日新月异，怎么强调它的‘快’和‘新’都不为过。”教育部教材局规划处处长李明用三个字概括了当前形势：“变”“新”“网”。
她举例说：“2022年义务教育信息科技课程标准出台时已将人工智能内容纳入其中，当时大家都认为体现了一定的时代性，但随后不久ChatGPT就问世，去年国内DeepSeek也取得突破，我一下子觉得课标似乎又要更新了。”她认为，人工智能带来的变化是颠覆性的：教育的场域从有限的围墙变为无限空间，可供给的课程资源是海量的，学生个性化学习需求也将真正获得技术支撑。但同时，人口结构变化、就业市场变动等多重现实交织，“变革挑战很大”，必须加强基础性、战略性、前沿性研究。
中国教育科学研究院院长李永智则提出了一个核心理念——“超越人工智能的思维能力”。他强调，鼓励学生在有安全保障、有整体设计的前提下接触人工智能，但必须解决两个根本问题：人工智能涌现的错误和依赖人工智能导致的思维惰化。“你可以用人工智能学习，但做之前你要有所思，做之后你要把人工智能做的路径走一遍，前后都比它走得多，以此实现超越人工智能的思维和能力。”
人工智能“赋能”背后的隐忧
在热烈拥抱人工智能的同时，多位专家冷静指出当前存在的风险。海南省教育研究培训院副院长王梅南结合一线实践提出，年龄偏大、教龄偏长的老师使用能力参差不齐；硬件配备和优质资源在边远地区、薄弱学校仍显不足；理念上存在“重技术、轻育人”的现象。
上海交通大学文科建设处处长吴文锋从大学教育的视角提出了更深层的担忧：学生过度依赖人工智能可能导致学习与思考能力退化。“当前大学就存在此类问题，让学生完成一篇文章，他把题目输入大模型，文章马上就能生成。长此以往，虽然可以达到及格线，但拿不到高分。更重要的是，在这个过程中，学生的学习与思考能力得不到应有的锻炼与提升。”他进一步担心，如果中小学生过早使用或过度依赖人工智能，类似问题会同样出现，“人工智能带来的不只是赋能，也可能会给教育教学改革带来一定的负面影响。”
浙江省教育科学研究院副院长沈佳乐坦陈了自己的“慌”。浙江在“人工智能+教育”上走在全国前列，今年全省申报的课题中40%是关于人工智能赋能的，600多项课题里只有一项提到人工智能可能产生问题。她举了一个例子：某区开发了一个教科研智能体，老师问“我对跨学科感兴趣”，智能体就自动生成三个问题，再问就生成文献综述及课题申报方案。“我都不知道5年后这个区的老师是否具备做科研的能力。”
李永智对此回应极为鲜明。他坦言自己始终是人工智能的“拥抱派”，但公开发表的文章全在讲风险。“对于学生来讲，现在使用人工智能是弊大于利。因为现在没有生成一个生态机制，能让人工智能涌现的错误不危害学生——这个错误不仅是内容错误，有时是价值观的偏差。”他引用中国教育科学院近期调研数据，“现在，中小学生使用过人工智能完成作业的比例是85.6%”。
清华大学国家哲学社会科学一级教授谢维和则表示，希望大家不要低估学生的判断力。他在北京一所普通高中调研发现，高一、高二学生清清楚楚知道人工智能的利弊、如何使用、可能带来的坏处。
主动构建超越人工智能的思维能力培养体系
面对人工智能带来的深刻变革，专家们一致认为，基础教育必须进行系统性、结构性的整体转型。
闵维方建议，基础教育的育人目标必须从应试教育注重知识转向重核心素养，强调高阶思维、问题意识、数字素养和伦理判断。评价机制应从一次性、结果性评价转向过程评价、增值评价、综合评价，“借助人工智能和数据，可以对学生学习过程持续记录、实时诊断、即时反馈”。他特别强调，人工智能有可能缩小教育公平差距——“现在人工智能使低收入群体有可能获得与过去精英学校相接近的教学支持”。
成都市实验小学校长李蓓分享了一线学校的实践探索。面对算力不够、资金不足等现实，他们采取了“拿来主义”——依托国家智慧教育平台，给老师们制作“陪伴式人工智能手册”，从备课、上课到评价都有工具指引。学校还自建数据中台，形成“三横三纵”人工智能使用平台。“我们每个班学生人数较多，原来实现不了精准化教学。现在推动大模型引进课堂后，精准育人方面有了参考路径。”
江西省教育评估监测研究院副院长唐旭建议，国家应在基础教育层面做一个相对封闭的垂直化大模型，其中输入的所有内容都要经过审核。同时，大模型设计过程中，要注重题目与答案的设置，不要直接告诉学生答案，要让他们先把题目做出来，发现错在哪里，再慢慢引导，把内心的探究欲调动起来。同时，中央财政应加大对教育新基建投入，利用超长期国债支持算力建设。
人工智能赋能基础教育变革已不可逆转，但必须坚持育人为本、研究先行、系统设计。正如李永智所言，我们要做的不是被动应对，而是主动构建超越人工智能的思维能力培养体系，让技术真正服务于人的全面发展。
