【时代背景与总体趋势】

报告指出，“人工智能+教育”已上升至国家战略布局高度。从世界范围看，美国出台行政命令、组建专项工作组，全力推动 AI 融入基础教育；英国投入上亿英镑资金，推出多项计划，把数字与 AI 技能教育下沉至中小学；芬兰聚焦教师数字化教学能力，开展全国性专项培训；我国也稳步推进教育数字化战略行动，教育部联合多部门印发《“人工智能 + 教育” 行动计划》，依托国家智慧教育平台，推动人工智能与教育教学深度融合。

人工智能在教育领域的角色也发生了根本性转变。如今 AI 不再只是辅助工具，而是演变为支撑教育运行的关键基础设施。AI 正在全方位重构 “教、学、管、评、研” 五大关键环节。此外，全球科技企业也纷纷发力，OpenAI、谷歌、百度、阿里等相继推出专属教育 AI 产品，教育智能化的产品生态日趋完善。

【人工智能教育应用的三大危机】

在人工智能落地教育领域的背后，我们也必须清醒地意识到三大根本性危机。第一是技术中心主义危机。教育实践中出现 “为用技术而用技术” 的误区，把是否使用 AI 当作评价标准；评价体系过渡追求可量化数据，却忽略了学生思维成长、价值观等无法数据化的教育内核，将复杂的育人问题简单等同于技术优化问题。第二是主体性危机。一方面，学生过度依赖 AI，出现认知外包现象，自主思考、批判性思维与创新能力不断弱化；另一方面，教师逐渐从知识传授者沦为单纯的技术操作者，职业认同感下降。更值得警惕的是，教学决策权、评价权逐步让渡给算法，人类主体沦为技术规训的产物。第三是信任危机。全球范围内，与AI生成内容相关的学术不端行为激增。算法的不透明和数据隐私泄露风险引发信任担忧。学历的“信号价值”被稀释，正规教育体系的社会信任度下降。

【全球视野下的人工智能教育治理模式】

面对上述风险，各国结合自身国情形成了三种典型的 AI 教育治理模式。第一种是以美国为代表的先发展、后治理模式。国家层面鼓励技术创新，放宽监管尺度，保障行业活力，同时由各州因地制宜出台落地规范。该模式的优势在于保障了技术创新的活力；挑战在于缺乏全国统一标准，可能导致不同地区应用质量参差不齐。

第二种是以英国、新加坡、韩国为代表的国家统筹、风险导向模式。由国家搭建统一治理框架，坚守安全、透明、责任三大原则，将监管延伸至产品全生命周期，同步推进 AI 素养教育、教师能力培训，在创新与风险防控之间寻求平衡。

第三种是以芬兰、日本为代表的伦理价值优先模式。这也是最具人本特色的治理路径。芬兰坚持 “教育优先于技术”，明确 AI 不能替代教师的育人职责，并将 AI 治理纳入公民素养教育；日本采取审慎创新、试点推广的策略，按照课堂教学、考试评价、信息处理等不同场景分类监管，高风险场景严格限制 AI 使用，实现精细化治理。

【中国治理路径】

在中国治理路径上，报告提出“政府引导、学校落实、多方协同” 的系统治理体系。在顶层设计上，我国持续出台多项政策文件，搭建起完整的制度框架；国家智慧教育平台汇聚海量优质课程资源，总用户突破 1.78 亿，服务覆盖全球 200 多个国家和地区。在落地执行上，我们实行精准管控，比如分学段， 针对小学、初中、高中不同阶段，明确学生使用生成式 AI 的边界与要求。

【六大原则】

围绕上述治理模式，报告提出人工智能教育治理的六大原则。一是坚持教育价值引领，技术服务于人的全面发展；二是坚守人本内核，明确人机协同定位，保留教育的人文温度和育人追求；三是以教育公平为底线，缩小数字素养鸿沟；四是打造适配技术迭代的监管体系；五是全面提升师生数智素养，培养理性使用技术的能力；六是推动多元共治，凝聚政府、学校、企业、家庭的治理合力。

【对策与建议】

最后，基于上述原则，报告提出五点具体对策建议。第一，强化顶层设计，完善法律法规与政策体系，设立专项统筹机构，明确法律边界。第二，抬高准入门槛，建立以教育适配性为核心的产品标准，划定 AI 应用红线，制定动态白名单。第三，统筹数据治理，打破数据孤岛，规范数据采集、存储与使用，守护信息安全。第四，重塑教育评价体系，回归育人本质，重点考核学生高阶思维与综合能力。第五，持续赋能教师队伍，加强 AI 应用与伦理培训，帮助教师完成角色转型，筑牢人机协同的根基。

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