【摘" 要】 人工智能與教育的融合已成為未來發(fā)展的必然趨勢，并展現(xiàn)出在個性化學(xué)習(xí)、智能教學(xué)、教育管理優(yōu)化及教師賦能等方面的顯著優(yōu)勢。然而，這一融合過程也伴隨著數(shù)據(jù)隱私與安全、算法偏見與公平性、教師角色轉(zhuǎn)型、教育資源分配不均以及過度依賴技術(shù)等風(fēng)險。文章首先深入探討了人工智能的工作方式與人類思維方式的本質(zhì)差異；隨后，詳細(xì)分析了人工智能如何通過個性化學(xué)習(xí)路徑、智能教學(xué)系統(tǒng)以及教育管理優(yōu)化等手段，有效提升教育質(zhì)量，為教師和學(xué)生賦能；同時，也全面審視了人工智能在教育領(lǐng)域應(yīng)用所面臨的挑戰(zhàn)和風(fēng)險，包括數(shù)據(jù)隱私保護(hù)問題、技術(shù)應(yīng)用可能帶來的不公平性，以及其對教育者傳統(tǒng)角色的潛在影響。文章旨在通過促進(jìn)人機(jī)協(xié)同，推動教育事業(yè)向著更加公平、高效、可持續(xù)的方向發(fā)展。

【關(guān)鍵詞】 人工智能；賦能教育；數(shù)據(jù)安全；智能教學(xué)系統(tǒng)

隨著信息技術(shù)突飛猛進(jìn)，人工智能時代悄然而至，成為新生產(chǎn)力，深刻變革人類生活。教育乃培養(yǎng)人之社會活動，旨在促進(jìn)人的全面發(fā)展。教育與人工智能的融合，既是時代趨勢，也是教育者之新使命。面向未來人機(jī)協(xié)同教育，教育工作者需多維度深思并行動。人工智能助力教育知識生產(chǎn)，涵蓋數(shù)據(jù)挖掘、模式識別、知識自動化、智能協(xié)作、知識可視化及個性化推薦等方面。大語言模型匯聚全球知識，使學(xué)習(xí)者得以擺脫“事實”學(xué)習(xí)，專注高階思維，如創(chuàng)造與批判性思維。然而，人類此類思維常源于有限信息下的潛意識內(nèi)化過程。人工智能應(yīng)激發(fā)此過程，幫助學(xué)生智慧學(xué)習(xí)，提升思維品質(zhì)。

一、人工智能與人類智能的區(qū)別

（一）算法驅(qū)動與直覺驅(qū)動的不同

人工智能與人類智能的一大差異在于算法驅(qū)動與直覺驅(qū)動的區(qū)別。人工智能主要依賴算法工作，特別是深度學(xué)習(xí)模型，這些模型通過分析訓(xùn)練數(shù)據(jù)來掌握特定領(lǐng)域的模式和規(guī)律。它們依靠統(tǒng)計模式匹配來解答問題，例如在解決數(shù)學(xué)問題時，人工智能會利用大量訓(xùn)練樣本和既有公式方法直接得出答案。相比之下，人類在面對類似問題時，更多依靠直覺和經(jīng)驗，能快速洞察問題本質(zhì)并采取巧妙策略。人類的直覺使其在遇到問題時能迅速找到有效解法，無須依賴海量數(shù)據(jù)或復(fù)雜計算。而人工智能缺乏這種直覺推理能力，因此在面對全新或未知問題時，其適應(yīng)性往往受限。

（二）感知和體驗?zāi)芰Φ牟町?/p>

感知與體驗?zāi)芰Φ牟町?，是人工智能與人類智能之間的顯著區(qū)別之一。人類智能高度依賴于對外部世界的感知與親身體驗。在學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)和科學(xué)時，不僅依賴計算能力，更通過直觀感受現(xiàn)實世界來領(lǐng)悟抽象概念。例如，通過觀察、觸摸等感官體驗，人類能形成對空間、形狀及數(shù)字的深刻直觀理解，這種理解超越了計算層面，蘊(yùn)含著感知直覺。

相比之下，人工智能雖能處理海量數(shù)據(jù)信息，卻缺乏感官體驗?zāi)芰?。其所學(xué)皆源自輸入數(shù)據(jù)，無法如人類般通過直接感知世界來洞悉事物本質(zhì)。因此，在涉及感知或體驗的任務(wù)上，人工智能常顯笨拙與局限。

（三）學(xué)習(xí)和思考方式的差異

學(xué)習(xí)和思考方式的迥異，構(gòu)成了人工智能與人類智能之間的一大重要區(qū)別。人類在學(xué)習(xí)之旅中，憑借不斷嘗試、犯錯與總結(jié)，逐步深化對概念的理解并培養(yǎng)出直覺判斷力。這一過程助力人類全面把握問題，并能靈活地將知識遷移到新情境中。例如，個體可能經(jīng)由多次試錯，洞悉數(shù)學(xué)概念的深層意蘊(yùn)，并學(xué)會在多變的場景下靈活運(yùn)用。

相比之下，人工智能模型的學(xué)習(xí)主要植根于大數(shù)據(jù)與樣本的統(tǒng)計分析，其核心在于從海量數(shù)據(jù)中識別模式。盡管這種方式能讓人工智能在某些任務(wù)上迅速達(dá)到高超水平，但它卻缺乏自我反思的機(jī)能，無法像人類那樣從根本上理解或重新審視概念。換言之，人工智能側(cè)重于在數(shù)據(jù)層面學(xué)習(xí)，而人類則側(cè)重于在理解層面學(xué)習(xí)，這一差異導(dǎo)致了兩者在思維深度與靈活性上的本質(zhì)不同。

二、人工智能如何賦能教育

人工智能在教育領(lǐng)域的深度滲透，正悄然重塑著教育的面貌與內(nèi)核。個性化學(xué)習(xí)是其賦能教育的首要亮點。在傳統(tǒng)教育體系下，教師資源分配不均，難以滿足每個學(xué)生的獨特學(xué)習(xí)需求。而人工智能技術(shù)的引入，則打破了這一僵局。通過精密的數(shù)據(jù)分析，人工智能能夠?qū)崟r追蹤學(xué)生的學(xué)習(xí)軌跡，生成詳盡的學(xué)習(xí)反饋報告?；谶@些精準(zhǔn)數(shù)據(jù)，智能系統(tǒng)為每位學(xué)生定制專屬學(xué)習(xí)路徑，推薦貼合其能力水平與學(xué)習(xí)偏好的資源，實現(xiàn)了前所未有的個性化教學(xué)。例如，智能作業(yè)系統(tǒng)依據(jù)學(xué)生掌握程度，智能推送針對性練習(xí)，助力學(xué)生在知識薄弱點實現(xiàn)突破。這一模式不僅提升了學(xué)習(xí)效率，還激發(fā)了學(xué)生的學(xué)習(xí)熱情與自主性，讓他們在適合自己的節(jié)奏中持續(xù)成長。

智能教學(xué)系統(tǒng)的出現(xiàn)，進(jìn)一步展現(xiàn)了人工智能在教育領(lǐng)域的廣闊應(yīng)用前景。這些系統(tǒng)集成了智能課堂、虛擬助教及在線學(xué)習(xí)平臺等功能，有效分擔(dān)了教師的部分職責(zé)，如自動批改、即時問答與個性化內(nèi)容推送，顯著減輕了教師的工作壓力。智能課堂利用人工智能技術(shù)，實時分析學(xué)生參與度與注意力分布，為教師提供教學(xué)調(diào)整建議，確保教學(xué)活動更加貼合學(xué)生實際需求。同時，語音識別與自然語言處理技術(shù)的融入，使得師生互動跨越時空限制，學(xué)生可隨時向虛擬教師提問，獲得即時反饋，學(xué)習(xí)不再受地點與時間所限。智能教學(xué)系統(tǒng)不僅豐富了教學(xué)手段，還拓寬了學(xué)習(xí)的邊界，為教育帶來了前所未有的靈活性。

在教育管理方面，人工智能同樣展現(xiàn)出強(qiáng)大的處理能力。面對龐大的學(xué)生數(shù)據(jù)與復(fù)雜的管理任務(wù)，人工智能技術(shù)憑借其高效的數(shù)據(jù)分析能力，成為學(xué)校優(yōu)化資源配置、課程規(guī)劃及學(xué)生管理的得力助手。通過分析學(xué)生歷史學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，智能系統(tǒng)能預(yù)測未來課程需求，科學(xué)安排教學(xué)資源，避免資源浪費。在招生與學(xué)生評估環(huán)節(jié)，人工智能通過對申請材料與學(xué)術(shù)成績的深度挖掘，能更準(zhǔn)確地評估學(xué)生潛能，輔助學(xué)校做出更為公正的招生決策。特別是在疫情期間，遠(yuǎn)程教育需求的激增，人工智能更是成為線上學(xué)習(xí)平臺的堅強(qiáng)后盾，通過數(shù)據(jù)分析助力教師精準(zhǔn)掌握學(xué)生學(xué)習(xí)狀態(tài)，靈活調(diào)整教學(xué)策略。

人工智能在提升教師教學(xué)質(zhì)量方面同樣潛力巨大。它并非簡單替代教師角色，而是作為強(qiáng)大的輔助工具，幫助教師從繁重的重復(fù)性工作中解脫出來，專注于教學(xué)創(chuàng)新與師生互動。通過分析學(xué)生數(shù)據(jù)，人工智能為教師提供詳盡的學(xué)生學(xué)習(xí)檔案，使他們能深入了解每位學(xué)生的學(xué)習(xí)難點與興趣點，從而實施更加精準(zhǔn)的教學(xué)干預(yù)。此外，人工智能還作為教師的學(xué)習(xí)伙伴，持續(xù)更新并提供最新的教學(xué)方法與學(xué)科知識，助力教師不斷提升專業(yè)素養(yǎng)。通過人工智能推薦系統(tǒng)，教師能快速獲取教育研究前沿成果，豐富教學(xué)內(nèi)容，保持教學(xué)的時代性與科學(xué)性。

由此可見，人工智能通過個性化學(xué)習(xí)、智能教學(xué)系統(tǒng)、教育管理優(yōu)化及教師能力提升等多維度賦能，正深刻改變著教育的生態(tài)與未來。它不僅使教學(xué)更加高效、精準(zhǔn)，還極大地豐富了學(xué)生的學(xué)習(xí)體驗，拓寬了學(xué)習(xí)的邊界。然而，伴隨技術(shù)應(yīng)用的深化，也應(yīng)警惕其可能帶來的挑戰(zhàn)與風(fēng)險，確保人工智能在教育領(lǐng)域的合理、安全應(yīng)用，共同守護(hù)教育的初心與價值。

三、人工智能賦能教育的風(fēng)險

人工智能在教育領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，無疑為教學(xué)方法、教育管理以及個性化學(xué)習(xí)帶來了前所未有的革新與進(jìn)步。然而，這一系列積極變化的背后，也潛藏著不容忽視的風(fēng)險與挑戰(zhàn)，它們既關(guān)乎技術(shù)本身的局限，也牽涉到應(yīng)用過程中的倫理考量與社會影響。

首先，數(shù)據(jù)隱私與安全構(gòu)成了人工智能賦能教育的首要考量。人工智能技術(shù)的有效應(yīng)用，依賴于對學(xué)生學(xué)習(xí)行為、考試成績、作業(yè)完成情況及課堂參與度等海量數(shù)據(jù)的收集與分析。這些數(shù)據(jù)往往觸及學(xué)生的個人隱私，一旦數(shù)據(jù)保護(hù)措施出現(xiàn)疏漏，便可能引發(fā)信息泄露或被濫用的風(fēng)險。例如，學(xué)生的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)若被未經(jīng)授權(quán)的第三方非法獲取，不僅可能被用于商業(yè)營銷等目的，還可能導(dǎo)致學(xué)生隱私的公然暴露。鑒于教育領(lǐng)域廣泛涉及未成年人，其隱私保護(hù)的重要性尤為凸顯。因此，如何在充分利用數(shù)據(jù)驅(qū)動教育創(chuàng)新的同時，確保數(shù)據(jù)的收集、存儲及使用嚴(yán)格遵循隱私保護(hù)的法律法規(guī)，成為教育機(jī)構(gòu)與技術(shù)提供者亟須攻克的首要難題。

其次，算法偏見與公平性問題，則是人工智能在教育應(yīng)用中難以繞過的棘手挑戰(zhàn)。人工智能系統(tǒng)的學(xué)習(xí)與決策過程，高度依賴于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的輸入，而這些數(shù)據(jù)往往可能蘊(yùn)含偏見或缺乏完整性，從而導(dǎo)致算法在應(yīng)用實踐中產(chǎn)生歧視或不公平的現(xiàn)象。以個性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)為例，算法依據(jù)學(xué)生過往表現(xiàn)預(yù)測其未來學(xué)習(xí)潛力的做法，若基于帶有偏見的數(shù)據(jù)，便可能對特定學(xué)生群體造成不公正的待遇。比如，某些人工智能系統(tǒng)可能更傾向于資源豐富學(xué)校的學(xué)生，而忽視了偏遠(yuǎn)或低收入地區(qū)學(xué)生的需求，這無疑會加劇教育資源的不均衡分配。此外，算法決策的“黑箱”特性，也使得教育工作者難以洞悉其背后的邏輯，進(jìn)一步加劇了信任危機(jī)。故而，在設(shè)計與應(yīng)用教育人工智能系統(tǒng)時，如何確保其透明性與公平性，成為亟待解決的重大課題。

再次，教育角色的轉(zhuǎn)變亦是人工智能賦能教育所帶來的重要風(fēng)險之一。隨著人工智能在教育領(lǐng)域的深入滲透，教師的角色與功能正悄然發(fā)生變化。傳統(tǒng)上，教師是知識的傳遞者，更是學(xué)生的引路人、激勵者以及情感支持的提供者。然而，隨著人工智能在課堂管理、知識傳授、作業(yè)批改等方面的作用日益凸顯，教師的這些傳統(tǒng)功能正面臨被部分替代的境遇。例如，智能問答系統(tǒng)與虛擬教學(xué)助手的出現(xiàn)，使得學(xué)生在課后也能獲得即時的問題解答；智能批改系統(tǒng)的應(yīng)用，則大幅減輕了教師的批改負(fù)擔(dān)。然而，這些變化也可能導(dǎo)致教師與學(xué)生之間的直接接觸與理解逐漸減少，長此以往，教師在學(xué)生成長過程中的情感支持作用或?qū)⒈幌魅?，教育過程亦可能因此變得機(jī)械化、缺乏人文關(guān)懷。因此，如何在引入人工智能的同時，確保教師在教育中的核心地位不受動搖，成為教育工作者與政策制定者必須正視的問題。

接著，教育資源不平等的問題，同樣是人工智能技術(shù)在教育領(lǐng)域應(yīng)用時所面臨的一大風(fēng)險。盡管人工智能能夠通過提供個性化學(xué)習(xí)路徑，能助力學(xué)生實現(xiàn)更高效的學(xué)習(xí)，但其部署與應(yīng)用卻需依賴大量的技術(shù)支持與硬件設(shè)施。這些資源在不同地區(qū)與學(xué)校間的分布往往不均衡，導(dǎo)致發(fā)達(dá)地區(qū)的學(xué)校能夠輕松獲取更先進(jìn)的人工智能技術(shù)與更完備的教育設(shè)備，而欠發(fā)達(dá)地區(qū)則因基礎(chǔ)設(shè)施薄弱、互聯(lián)網(wǎng)接入不足，難以讓學(xué)生享受到同等質(zhì)量的智能教育資源。這種技術(shù)差距，不僅可能加劇教育資源的不均衡分配，還可能進(jìn)一步拉大城鄉(xiāng)及不同社會群體之間的教育鴻溝。同時，教育機(jī)構(gòu)與家庭在使用人工智能技術(shù)時，還需對教師與學(xué)生進(jìn)行必要的培訓(xùn)，這對資源有限的學(xué)校而言，無疑是一項艱巨的挑戰(zhàn)。因此，如何確保人工智能在教育中的公平應(yīng)用，避免其成為加劇教育資源不平等的推手，成為亟待解決的緊迫問題。

最后，過度依賴技術(shù)的風(fēng)險同樣值得警惕。人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展，使得眾多教育工作者與學(xué)生在日常教學(xué)與學(xué)習(xí)中對其產(chǎn)生了高度的依賴。這種依賴雖然在一定程度上提升了教學(xué)效率，但也潛藏著不容忽視的隱患。例如，學(xué)生可能因習(xí)慣于依賴智能系統(tǒng)的答案，而逐漸喪失了自主思考與探究的能力；教師在教學(xué)中過度依賴智能分析工具，則可能減少對學(xué)生個體差異的深入觀察與理解。教育的本質(zhì)在于激發(fā)學(xué)生的創(chuàng)造力與獨立思考能力，過度依賴技術(shù)很可能使教育變得工具化、標(biāo)準(zhǔn)化，從而削弱學(xué)生的創(chuàng)新精神與實踐能力。此外，人工智能系統(tǒng)的錯誤判斷或故障，也可能對學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)程與評價結(jié)果產(chǎn)生負(fù)面影響。特別是在缺乏教師實時監(jiān)督與引導(dǎo)的情況下，學(xué)生可能會在錯誤的指引下形成錯誤的理解與認(rèn)知。因此，在應(yīng)用人工智能的過程中，教育者需保持對技術(shù)的理性態(tài)度與合理使用，確保學(xué)生在享受智能化學(xué)習(xí)便利的同時，仍能保持對問題的獨立思考與深度理解，從而真正實現(xiàn)教育的全面發(fā)展與進(jìn)步。

四、結(jié)語

未來，隨著人工智能技術(shù)的持續(xù)進(jìn)步，其與人類智能的深度融合勢必將為教育領(lǐng)域開辟更多創(chuàng)新與可能，以確保每位學(xué)生都能享有更加公平且高質(zhì)量的學(xué)習(xí)機(jī)遇。在此過程中，必須時刻銘記，教育的本質(zhì)在于培養(yǎng)人才，而人工智能的核心價值在于輔助并服務(wù)于人類，而非取代之。期望通過科學(xué)合理的引導(dǎo)與運(yùn)用人工智能技術(shù)，教育能夠變得更加富有人性化色彩與個性化特征，進(jìn)而有力推動教育事業(yè)的蓬勃發(fā)展與不斷前行。

參考文獻(xiàn)：

［1］ 王懿霖，丁國明，趙霞. 人工智能提升未來教育［J］. 求賢，2024（09）：34-37.

［2］ 彭靜，吳南中. 人工智能賦能教師一體化發(fā)展：邏輯架構(gòu)與生成路徑［J］. 現(xiàn)代教育技術(shù)，2024，34（10）：23-31.

［3］ 齊鐵清. 以人工智能賦能教育提質(zhì)增效［J］. 遼寧教育，2023（23）：1.