当人工智能成为史上无所不能的“最强大脑”，我们该怎样开展教育？

教什么、怎么教，才能跟上时代变化，让孩子学到真正有用的东西？

7月26日，在2025世界人工智能大会智能教育论坛上， 同济大学党委书记、中国工程院院士郑庆华带来题为“人工智能赋能未来教育”的分享。

以下内容根据现场录音整理而成，内容略作删改。

AI正在打造未来教育新形态

人工智能正推动教育形态从传统的“师-生”二元结构向“师-机-生”三元结构转型。

新形态通过互教互学实现人机协同，突破了单一的教学关系，并依托虚实一体促进物理空间与数字智能的深度融合，同时凭借个性伴随使AI能够提供全流程自适应学习支持。

这种人机协同的未来教育，能够超越人类固有的认知局限，显著提升人们获取知识、科学研究与综合学习的能力。 未来教育应当由这4个部分组成：

一是人对人的教育。教师角色从知识传授转向价值塑造、思维创新、情感教育与能力培养，同时保持教育的人文内核。

二是人对机的训练。通过价值观对齐训练，确保人工智能正向赋能，符合人类认知规范与伦理框架，奠定人机协作基础。

三是机对人的赋能。旨在实现人机价值观对齐，确保AI系统遵从人类认知，在教育领域发挥正向赋能的作用。

四是机对机的对弈。机器间通过知识蒸馏、模拟仿真、对抗博弈实现智能进化，甚至最终形成自主智能体协作网络。

大模型正在重塑知识生产传播的格局

人工智能大模型正不断深度融入教育生态，与传统校园、互联网共同构成未来智慧教育基础设施，推动教育体系进入智能化转型新阶段。

在 知识生产方式领域，由人类主导的创造模式正被人机协同机制取代。大模型不仅辅助人类生成知识，更展现出独立生产内容的能力。

知识传播方式同样经历重构。基于大模型的个性化交互平台，学生可以实现全天候、场景化的知识获取，弱化了大学的作用、功能和地位。

此外，大模型还在 改变国际话语体系，深刻影响人类社会的价值取向。如果一个学生总在一个平台上学习，时间长了，平台上的知识里包含的那些价值观、道德观念和社会规矩，会不知不觉地影响他，改变他怎么学习、怎么想问题、怎么看世界。

这场“技术革命”呈现出鲜明 两面性：一方面，大模型实现了教育普惠化突破，使个性化教学和无障碍知识获取成为可能，彻底超越了信息检索时代的技术局限；另一方面，知识生产自动化催生了复杂的传播环境，信息噪声加剧引发可信度危机，算法偏见可能导致社会公平失衡，用户资源的高度集中更潜藏着“知识霸权”风险。

AI正在改变人类的认知逻辑

人靠看、听、闻等感觉认识世界，收集数据。大脑再把这些数据变成有用的信息，提炼成知识。有了知识就能推理、判断，形成逻辑。基于逻辑，我们有了对世界的看法，形成信念，最终建立起信仰。

教育本质上就是帮人走完这个过程：从感受数据到建立逻辑，再到形成意识、信念和信仰。

现如今，人工智能已经能在认知底层实现三重突破——在感知计算层模拟人类感官获取数据和数据，判别决策式AI可以完成信息筛选与策略制定，内容生成式AI以大型模型逻辑创造知识。技术持续向意识与信念层探索，这种认知能力的迁移给教育带来新的挑战。

当传统教育聚焦“谁来教、教什么、怎么教”时，教师角色已经从人类拓展至智能体——教室中的知识传递者，既可能是人类导师，也可能是具备认知能力的人工智能。

人工智能不仅是工具，它也是塑造我们如何理解世界的一种力量，它既提升认知效率和创新能力，也带来了快餐式学习、注意力分散及拟人化陷阱等新风险，这都是教育工作者需要思考和面对的新问题。

在这种环境下，我们需要转变教育的手段和方法。 人工智能带来的是教育模式的全新转变，需要从教、学、评、管这4个环节进行全方位的改革探索。

教：从侧重课程知识的单向传授，转向聚焦学生能力、创造力与价值观的全面培养。

学： 告别“大水漫灌”的统一教学推送，升级为基于AIGC的精准导学；学习方式也从个体学习，演进为“人机协作”与“人际协作”并重的协同学习模式。

评：突破单一分数评价的局限，构建融合学习行为、过程表现与最终结果的综合指标体系。

管： 管理迈向精准化、科学化、高效化，支撑研究和服务的升级。

因此关于未来教育，我认为可以用这4句话来概括： 针对性地教、个性化地学、多元化地评和智能化地管。

未来教育要打造“师-生-机”学习新模式

未来的学习模式强调共同学习和协作、依托智能体和知识图谱等新兴技术，推动以问题为导向、目标驱动的探索式学习，打破传统学科和专业的界限。

到那时，“师-生-机”将共同成为知识的探索者、创造者和合作者，人工智能的支持将推动整个教育体系迈向更高水平。

具体来说，首先是在 知识传授方面，教育正从粒子化、线性化的方法转向打造完整的“知识森林”。关键在于激发知识点之间的动态联系，将零散信息转化为系统化、可视化的知识图谱，帮助学生有机构建连接的知识网络。

其次是在 能力培养方面，未来的学生需要从观察现象、发现问题开始，逐步转向将现实问题转化为人工智能或数学模型，借助算法模拟，再将结果应用到实践中检验。这个过程包括发现问题、解决问题、求证验证，形成完整的能力链条。

最后是 素养培养的转变，注重培养积极的价值观，聚焦科学素养、人文素养和国际视野。通过兴趣驱动和问题引导的学习，不仅提升行为操作和思维养成，更实现文化认同和核心价值的塑造。

同时，我认为 未来的学生评价体系也必须突破传统应试教育的框架，走向更加科学、全面、个性化的评估方式。我们可以按照问题驱动、目标引领、知识图谱导航等内容，建立以学生能力为核心的多维度雷达图，让学生能够洞察自身优势与不足，形成对比分析，从而更好地规划学习路径。

此外， 素质培育应当成为评价的重要内容，包括创新思维、人文素养和全球视野等，通过数字图谱系统进行全方位、多层次的能力和素养评估。

这样的评价体系强调全流程、动态要素，追求多维度、个性化的质量评价，力求建立一个科学、全面、持续优化的未来学习评价新模式。

展望未来教育，我们要 坚守教育初心，坚持科技向善。

一是坚持德智体美劳全面发展，避免技术的“物化”和“异化”。

二是既发挥人工智能的赋能作用，又要防止技术凌驾于育人之上。

三是要教会学生如何思考与创造，不能只停留在知识传授和获取。

四是要培养批判性思维，绝不能满足于人工智能推送的现成答案。

五是改革知识记忆复现式评价，注重思维、能力和综合素质评价。

文字整理：周紫昕

题图由主办方提供

图片由AI生成

编辑：袁曼舒

校对：曹铒

责任编辑：吴华

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