摘要
人工智能技术的飞速发展正在深刻重塑教育生态，为促进教育公平带来诸多新的机遇与挑战。一方面，人工智能正推动教育信息化从量变跃升至质变，为因材施教、个性化学习提供了前所未有的技术支撑，有望解决教育的千年难题；另一方面，算法偏见、数据隐私等新型风险亦不容忽视，须加强技术伦理建设。未来应秉持科技向善理念，促进教育理论与实践的协同创新，在充分发挥人工智能优势的同时也不忽视人文关怀。只有这样，人工智能才能真正成为赋能教师、服务育人的利器，为建设教育强国贡献智慧和力量。
一 人工智能发展对教育公平的重构与挑战
教育公平是社会公平正义的重要基础，关乎每个人的发展机会和社会的可持续发展，“必须把教育事业放在优先位置”，“发展素质教育，推进教育公平”，“推动城乡义务教育一体化发展
近年来，以人工智能、大数据为代表的智能技术飞速发展，正在深刻影响社会的方方面面，教育领域也不例外。2017年7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划的通知》，将教育列为人工智能的首要应用领
从教育公平的视角来看，人工智能在教育领域的广泛应用，既蕴含着推动教育现代化、促进教育公平的重大机遇，也引发了一系列亟待回应的新议题和新挑战。一方面，人工智能突破时空限制，构建共享开放的教育资源供给体系，缩小区域、城乡教育差距；支撑精准化教学服务，为学习者提供更加个性化、富有适应性的学习机会。另一方面，在应用人工智能的过程中也存在诸多不确定性和复杂性，业已存在的算法偏见、数据歧视等问题可能会放大原有的教育不平衡，若处理不当，会加剧不同群体获得优质教育的机会鸿沟。数字化设备、网络条件等基础设施的差异也可能进一步拉大不同地区、不同学校间的数字鸿
因此，准确把握这一技术变革大势，辩证看待其促进教育公平发展的潜力和风险，在理论上深化人工智能时代教育公平内涵，在实践中探索教育公平视域下的智能教育应用图景，既是新时代中国特色社会主义教育事业的必然要求，也是教育学、教育社会学、人工智能伦理学等多学科交叉融合研究的重要课题。
本文的核心目的是深入探究智能技术促进教育公平发展的理论内涵和实践图景。具体而言，本文着力在以下几个维度实现研究目的：
（1）理论溯源。梳理教育公平研究的理论脉络，特别是关注技术进步与教育范式嬗变的历史逻辑，以揭示人工智能何以成为教育变革的新引擎，为智能时代教育公平内涵的学理阐释奠定基础。希望在广泛梳理中外相关理论的基础上，为人工智能助推教育公平发展问题的理论探讨贡献新的学术话语和研究视角。
（2）图景描摹。立足于人工智能技术在教育领域的典型应用场景，通过实证案例分析，多维度解析人工智能重构教育公平的具体路径、现实样态及其利弊权衡。本文拟在考察国内外智能教育项目的基础上，从教育公平的视角揭示人工智能技术变革教育的多重影响，为智能教育实践提供具有针对性、可操作性的优化策略。
（3）理念重塑。探讨人工智能时代教育发展的价值旨归，进而提出智能技术驱动教育公平的应然理念和实践导向。面对智能化、个性化趋势下教育公平问题的复杂性，亟须在坚持以人为本、以学生发展为中心的基础上，重塑智能教育的公平正义理念。在推进人工智能的教育应用时，必须将教育公平置于优先地位，努力消除技术应用的负面影响，真正做到让人工智能服务每一个学生的个性化发展，同时凝练智能教育的价值理念，进而为教育公平注入新的时代内涵。
（4）愿景展望。基于对人工智能技术变革教育的特点、趋势的研判，前瞻性地构建智能时代教育公平的理论图景和实践路径。面向2035年和21世纪中叶的教育现代化目标，研判人工智能的发展态势，加快构建中国特色智能教育体系，为实现更加公平、更有质量的教育提供方案。
二 历史考察：技术进步与教育公平共生演进
教育公平与技术进步的历史轨迹紧密相连，技术变革为推动教育公平提供了重要路径，但两者的关系绝非线性的因果链条，而是错综复杂、相互交织的共生图
（一） 农耕文明时期：知识的局部传播与教育的有限个性化
受限于生产力发展水平，从史前时期到文字出现前的漫长历史阶段，知识的传播主要依赖结绳记事和口耳相传等方式。随着农耕文明的兴起与知识传播载体的不断丰富，教育逐步从依托师徒间的言传身教，发展到家学、官学、私学等多种形式。这一时期的教育带有明显的精英属性，教育资源主要集中于少数社会上层阶级，普通民众难以获得系统性的教育机会，教育公平问题尚未成为社会普遍关注的焦点。
在中国古代，早在殷商时期就已出现了以宫廷为中心的贵族教育活动，为王室及贵族子弟传授礼乐、射御等。到了春秋战国，诸子百家争鸣，私学兴盛，教育形式趋于多样。但无论是官学还是私学，其服务对象主要仍是统治阶层，教育的根本目的在于培养“士”这一文化与政治精英，广大平民百姓难以接受系统教育，教育资源分配极不平衡，社会教育机会严重不平等。在古希腊，教育同样具有精英化的特征。雅典的教育主要针对自由公民，奴隶和外邦人难以享有受教育的权利。斯巴达的教育则以培养军事化的公民为目标，女性教育也受到极大限制。古罗马时期，教育主要为贵族子弟服务，平民难以获得系统的教育机会。
在理念上，中国儒家倡导的“有教无类”“因材施教”理念，为教育机会均等提供了思想资源。在西方，苏格拉底、柏拉图和亚里士多德等哲学家也探讨了教育公平与个性化的问题。柏拉图在《理想国》中提出的教育体系虽然仍以精英教育为主，但强调根据人的禀赋和才能进行分工和教育。然而，受限于农耕社会的物质技术条件，口述传统下师资力量缺乏，文字书写工具昂贵，交通闭塞阻碍知识的广泛传播，教育虽已在观念层面体现出“有教无类”的理想追求，但在现实中仍是精英化的象牙塔，教育公平无从谈起。直到科举制的出现，才在一定程度上拓宽了庶民子弟接受教育的渠道和向上流动的通道。
总的来看，农耕文明时期的教育形态与当时的技术发展水平相适应。口耳相传的知识传播方式局限了教育的覆盖面，师徒传承的教育组织形式带有浓厚的精英色彩。教育虽在理念层面体现出朴素的公平意识，但在实践中尚未形成制度化保障。这一时期的教育不平等现象主要是由社会分工和政治统治的需要决定的，带有明显的时代烙印。
（二） 工业文明时期：知识的广泛传播与教育大众化
18世纪中叶，自英国掀起的工业革命，以机器大生产取代手工劳作为标志，引发了生产力的质的飞跃。一方面，现代印刷技术与造纸技术的进步使知识传播成本越来越低、效率越来越高；另一方面，标准化、批量化的生产方式对劳动者素质与人才产出效率提出了新的要求。两者相互作用与促进，催生了现代学校教育制度的雏形，教育在覆盖面和组织形式上发生了重大变革。
首先是义务教育思想的兴起和学校教育制度的确立开启了教育大众化的进程。1802年，英国颁布的《学徒健康与道德法》（后称“工厂法”）要求工厂为童工提供每日两小时的读写算基础教育，“尽管工厂法的教育条款整个来说是不足道的，但还是把初等教育宣布为劳动的强制性条件
其次是印刷技术的发明极大拓宽了知识和教育的获取渠道。古登堡活字印刷术的发明使得各类书籍以更低的成本、更快的速度生产传播，这一技术革新在全球范围内产生了深远影响。以教科书的变迁为例，16世纪的教科书多为札记式的抄本，篇幅简短，品类单一。至18世纪，现代意义上的学科化教科书开始出现，种类日益丰富，装帧印刷也更加精美。在美国，诺亚·韦伯斯特编写的蓝皮拼写书成为19世纪最畅销的教科书之一，为标准化教育内容作出了重要贡
再次是新兴的传播媒介如报刊、广播等开始发挥教育作用。18世纪初，英国开始出现日报。至19世纪中叶，报刊已成为工人阶级获取信息与知识的重要来源。广播电台诞生后，许多国家都开设了教育频道，如20世纪20年代的美国百万农场俱乐部电台网、30年代的英国广播公司教育节目。1935年，日本开设了学校广播节目。这些新兴媒介的教育化应用成为学校教育的重要补充，为远程教育的发展奠定了基础。在学科层面，现代意义的教育技术学（教育信息化）也应运而生。
最后，工业革命时期的教育在推进教育大众化进程中具有里程碑式的意义。这一时期的教育从社会生产力发展的现实需求出发，在教育覆盖面上已经惠及绝大多数社会成员，极大拓宽了平民子弟接受教育的渠道。然而，工业化语境下的教育模式不可避免地被打上了标准化、批量化的时代烙印。一方面，教育目标更侧重于培养服从性强、掌握基本技能的产业工人，在一定程度上忽视了学生个性化发展的诉求。美国的“泰勒制”教育管理强调以科学管理的方法提高教育效率，但也导致了教育的机械化和僵
这一时期的教育范式虽在形式上趋于均等化，但实质上未能真正做到因材施教、满足学生的差异化需求。学校教育在一定程度上复制了社会不平等，而非消除
（三） 智能文明时期：知识的无障碍传播与教育公平的实现
20世纪中后期，伴随以计算机和互联网为代表的信息技术的迅速发展，第三次工业革命（信息革命）逐渐展开，人类社会加速向数字化与智能化迈进。丹尼尔·贝尔在《后工业社会的来临》中强调，知识和信息技术日益成为社会运行与经济发展的核心要
在教育信息化1.0阶段，多媒体技术和网络化学习打破了教育的时空界限，实现了优质教育资源的共享。20世纪80年代以来，多媒体技术开始走进课堂，电脑课件、多媒体教室等现代化教学手段层出不穷。光盘课件将文字、图像、音频、视频等融为一体，极大丰富了教学内容呈现方式。网络化学习的兴起更是打破了教育的时空界限。一些在线教育平台将优质教育资源搬上网，让偏远地区的学生也能分享到名校资源。此外，计算机辅助教学系统的智能化水平不断提升，可根据学生的学情反馈调整教学策略和进度，在一定程度上实现了因材施教。教育信息化1.0阶段的发展初步构建了教育均衡发展的数字化基础。
然而，这一阶段的技术应用虽实现了教学信息的数字化呈现和传输，但其智能程度有限，还主要是外在于学习者而存在的，对学习过程的深度洞察和对学习者的精准诊断能力尚显不足；技术对教学的介入仍停留在浅表层次，未能真正触及学习的内在机理。因此，教育信息化1.0阶段对教育的变革尚停留在量变积累的层面。
进入21世纪，以人工智能为标志的教育信息化2.0阶段逐步展开 ，智能技术的深度应用引发了教育范式的革命性重构。这一阶段的技术进步不仅改变了教育的形式，更深刻地影响了教育的本质，为实现真正的教育公平开辟了新的可能性。
其一是相较于之前的知识传播成本与效率，这一时期知识通过普通的移动终端即可实现无障碍、低成本传播与24小时无间断获取，可以做到真正“随时、随地、按需”学习。知识不再是个体内部的认知过程，更是一种连接专门化节点或信息源的过程。
平台类的如我国“国家智慧教育公共服务平台”为全国中小学生提供了海量的在线教育资源，有效缓解了教育资源分配不均的问
其二是人工智能技术能够深度参与到教学全流程中，实现真正的个性化教育。如果说工业文明时期的教育模式带有明显的标准化、批量化特征，那么智能时代的教育则更加注重学习者的个体差异，系统能够通过学习者的行为轨迹、生理反馈等海量多模态数据，对其认知水平、知识结构、思维模式等进行全方位即时诊断，并动态生成个性化学习路径和策略。例如，美国的Knewton自适应学习平台可以根据学生的学习进度和表现，最大限度地挖掘学习者个体的学习需求，能相对高效、个性化地配置学习资源，推送学习策略，定制学习支持服
其三是人工智能技术将重塑教育评价体系，推动教育评价的多元化和个性化。与工业文明时期以智力测验为主导的单一评价模式不同，智能时代的教育评价更加全面和动态，能有效弥补目前评价体系的不足，并实现从预期成果出发来设计多元化的评估方
然而，我们也需要认识到，人工智能赋能下的教育公平绝非坦途。数字鸿沟、算法偏见、信息茧房等问题若处理不当，反而可能加剧原有的教育不均
总的来说，智能文明时代的教育正在向着更加公平、更有质量的方向发展。人工智能技术为解决教育的千年难题——有教无类、因材施教，提供了前所未有的可能性。通过智能技术，我们有望在保证教育机会均等的基础上，更好地实现教育的个性化和多样化，使每一个学习者都能获得适合自己的最佳教育。从教育技术学科和教育信息化发展阶段来评估，教育人工智能技术正在促使教育信息化由量变迈向质变的阶
三 现实图景：人工智能重构教育公平的多维解析
教育公平是一个多维度的复合命题，涵盖教育机会的均等、教育过程的公正以及教育结果的合理性等诸多层
（一） 教育机会：跨越时空的教育资源供给
教育机会被视为教育公平的基础和起点，也是最核心的命题。优质教育资源分布不均，偏远山区、农村地区以及弱势群体在获取优质教育机会方面存在明显劣势，是长期困扰教育公平的一个重要现
1 在线教育平台的普及与优化
人工智能推动了在线教育平台的蓬勃发展，打破了地域和时间的限制，提高了优质教育资源的可及性。智能化教育平台通过汇聚全球最优质的教学资源，让学生可以根据自身需求自主、随时、随地获取高质量的课程内容。这不仅使农村、偏远地区的学生能够接触到名师课程，与名师零距离互动，也有效解决了师资力量短缺的问题，打破了地理位置对优质教育资源获取的限制。在线同步课堂使得农村学生可以与城市教师进行实时互动，打破了教育资源分布不均带来的限制。这种跨时空的教育资源供给方式让农村学生与城市学生站在了同一起跑线上。
2 智能学习系统的自适应与实时反馈
传统的“一刀切”教学模式忽视了学生个体差异，导致许多学生在学习过程中无法得到充分的关注。而基于人工智能的学习平台能够通过数据分析学生的学习行为，实时调整学习路径和内容，提供因材施教的个性化学习体验。例如，美国Knewton公司开发的自适应学习平台，通过收集和分析学生的学习行为数据，为不同学生推荐针对性的学习内容，并根据学生的掌握情况实时调整学习进度和难
3 教育资源的泛在化与灵活性提升
人工智能助推教育资源的泛在化供给，提高了教育机会的灵活性。借助移动互联网、物联网等新兴技术，学习变得随时随地、无处不在。学习不再局限于课堂，碎片化的时间、非正式的场景都可以成为学习的契机。智能系统可以根据学习者的时间和地点，推送个性化的微课程和学习提示，让学习真正融入生活，成为一种生活方式。这种灵活开放的学习供给模式让教育机会的获得不再受制于固定时空，极大提升了教育的普惠性。此外，人工智能还促进了多语言和多文化教育资源的整合，为不同语言背景和文化背景的学生提供更多样化的学习资源。通过AI翻译和文化适配技术，优质教育内容可以跨越语言和文化的障碍，更加广泛地传播和应用。这不仅有助于提升全球学生的教育机会公平，也促进了不同文化之间的理解与交流。
当然，智能技术扩大教育机会的过程绝非一蹴而就，仍面临诸多挑战。一方面，农村、偏远地区在信息基础设施建设、数字资源配置等方面的不足，在一定程度上限制了智能教育的推广应用；另一方面，教师对新技术的适应能力参差不齐，农村教师在信息素养、智能教学方法等方面普遍存在短板，影响了智能教育的实施成效。对此，需要制度、投入、师资等多方共同发力，加快补齐农村教育的信息化短板，提升师生的数字应用能力，为智能教育落地生根扫除障碍。
（二） 教育过程：因材施教的精准学习支持
教育过程的公平强调在教与学的互动中，确保每一个学生都能得到适合自己特点和需求的教育，这是衡量能否真正做到因材施教、有教无类的最重要指标。一个不争的事实是，在现实的教学中，由于生师比高、课时量少等限制，教师无法兼顾每一个学生的个性差异，受制于效率的要求，只能采取“一刀切”的标准化教学策略。而人工智能恰恰能够实现对学生个体特征的精准刻画，并据此提供个性化、精细化的教学服务，成为实现教育过程公平的重要技术手段，具体包括以下几点。
1 实现因材施教的精准支持
智能技术支持因材施教，使每一位学生的独特需求得到充分满足。传统课堂多采用“一对多”的讲授模式，难以照顾学生在学习基础、认知特点等方面的差异。而智能教学系统可以通过实时的过程数据采集和算法分析系统，对学生的知识掌握、学习风格等进行多维度画像，进而匹配个性化的学习资源和教学策略。系统能通过实时追踪学生的学习轨迹，分析其对知识点的掌握情况，并动态调整学习内容的呈现顺序和讲解方式，实现精准施教。在此基础上，教师可根据系统提供的画像数据，为不同学生提供个性化的答疑辅导和分层作业，最大化激发学生的学习潜力。可以说，人工智能赋予每一位学生“专属教师”的能力，从而推动教学从“以教为中心”向“以学为中心”转变。
2 支持差异化教学，缩小教育质量鸿沟
智能技术为差异化教学提供了有力支撑，能够缩小不同学生之间的教育质量鸿沟。差异化教学指通过对学生学情的分析诊断，结合学生的个性特征，有针对性地开展教学，以满足不同层次学生发展的实际需要。传统的差异化教学实施成本高，且效果不尽如人意。而人工智能则可以精准评估学生的学习水平和学习风格，并据此推送分层的学习资源和学习任
3 拓展个性化教学的时空范围
基于大语言模型的“智能学伴
当然，教育过程的精准化也绝非一日之功，它需要教育大数据的持续积累和深度挖掘。目前，教育领域的数据获取和使用、数据管理机制、数据优化、隐私保护，以及教育数据伦理的法律法规等方面亟须完
（三） 教育结果：个性成长的多元评价
教育结果公平不仅关乎学生学业成绩的平等，更强调为不同特点和潜能的学生提供充分发展、多样化成长的机会。传统的学业评价体系过于注重考试分数，忽视了学生在核心素养、创新能力等方面的综合表现，进一步加剧了教育的功利化倾向，“架空了全面发展”，“教育教学实践过于偏重智育，忽视品德塑造和审美素养的提升
1 多元数据驱动的综合素质评估
人工智能技术能够基于多元数据，对学生的综合素质进行全面评估。传统评价体系往往侧重于分数，忽视了学生在学习过程中的持续进步和多维度发展。而借助教育大数据和学习分析技术，评价系统可以全面采集学生日常的行为表现数据，将评价范围扩展至德育、美育、劳动、社会实践等多个领域，“通过对学习者在多样化学习场景中多源异构数据的采集、分析、汇聚、融合，利用多模态数据之间的信息互补机制，实现对学习者外在学习状态的刻画和内在认知结构的表征
2 个性化与发展性评价的精准支持
人工智能支持对学生个性成长进行精准化、发展性评价。每个学生都是独特的个体，具有不同的兴趣特长和发展潜能，然而，传统评价体系采用统一标准，忽视了学生的个性差异。智能评价系统通过知识图谱、机器学习等技术，“有效改进评价手段、丰富评价内容、改善评价方法、优化评价程序、精准评价反馈，实现现代教育评价的有效挖掘、精准测定、全面诊断、个性指导、有效预测、智慧反馈
例如，“希沃学习”系统利用认知计算技术，对学生的逻辑推理、信息加工、创新能力等进行多维度画像，既肯定学生的已有优势，又提示其可拓展的空间，通过激励性的评语系统引导学生自主成长、创造未
3 连续化与生态化的评价体系
人工智能还支持教育评价的连续化和生态化。成长是一个连续动态的过程，传统学业评价多在期中、期末等时间节点进行，缺乏连续性。而智能评价系统可以实时、动态地收集学生的行为数据，持续监测其成长变化，形成跨时段的连续性评价。例如，学习分析平台可以跟踪学生的知识能力发展趋势，呈现其能力提升的动态变化。这种持续的评价反馈帮助学生及时发现问题，调整学习策略，促进持续进步。
随着社会对人才需求的多元化，评价主体也日趋多元化。智能评价系统能够有效整合校内评价与家庭、社会的评价。例如，“成长记录袋”将家校社多方评价整合，采集学生在不同场景下的表现数据，利用语义分析技术形成综合性的评价报
4 持续优化与人文关怀
需要指出的是，智能时代的多元评价应坚持生成性、赋能性导向。评价不仅应避免简单量化学生或用标签束缚其发展，还应关注评价对学生成长的激励与引导作用。这要求智能评价系统在设计中充分吸收教育专家的建议，将发展性评价理念融入算法模型，强调以进步激励每一位学生；同时，多元评价应回归教育本质，唤醒学生的内在动力，避免加剧攀比风气与内卷。对学生而言，评价不仅是对过去的总结，更是对未来的鼓舞。
综上，我们认为，人工智能正在开启教育评价的新范式，即通过对多源数据的综合分析，使评价更加立体与多元；通过对学生个性特征的精准画像，实现因材施教的个性化评价；通过持续的贯穿式的过程监测，确保评价的连续性与动态发展；最后在多元主体的融合互动中构建生态化的评价系统。在这样一种新的范式下，学生的个性化成长得到充分体现，每个学生的最近发展区都能被发现，包括过程的进步都能得到肯定。这种多元包容的评价生态最终将形成尊重差异、鼓励特色的社会文化环境，使每一个孩子的个性都得到最好的发展。
当然，在推进的过程中注重发挥人工智能的使能作用外，更应该强化人文关怀，防止评价异化为简单量化或唯分数论，避免引发新的社会焦虑。故唯有秉持以人为本的理念，坚持公平与卓越并重，个性化评价才能真正为每个人的全面发展创造机会，教育评价的公平正义价值才能真正彰显。
（四） 算法偏见的教育伦理挑战
在肯定人工智能推动教育公平发展的诸多优势的同时，我们也要清醒认识到，人工智能应用于教育也带来了一系列值得警惕和深思的新型伦理风险，其中算法偏见备受关注。所谓算法偏见，是指人工智能系统基于有偏差或不具代表性的训练数据，对特定群体产生系统性歧视的现
智能推荐系统的同质化倾向可能加剧优质教育资源分配的马太效应与黑箱特质。一些推荐系统往往过度依赖学生的原有数据，为优秀学生推送更多优质学习资源，而忽视对学习困难学生的针对性帮扶，由此加剧了不同学生群体的教育资源获得差
教育数据的不当使用可能侵犯学生隐私，产生群体标签化效应。大数据时代，学生的学习、生活轨迹被全方位追踪。这些数据一旦被不当使用或泄露，将严重侵犯学生隐私。同时，一些机构利用学生画像对学生贴标签，简单划分优等生、后进生，对学生的发展预期心理产生负面影
黑箱式的算法设计可能让教育过程失去应有的人文关怀。许多教育AI系统宣称能够实现因材施教，但其背后的算法设计逻辑往往是不透明的。当人工智能对学生的学习活动进行全面干预时，教师和家长无法洞悉系统生成的个性化学习路径何以推出，也很难对算法提供的评价建议进行甄别。更令人担忧的是，算法将师生互动简化为刺激—反应式的人机对话，忽视了教育中情感交流的重要性。缺乏人性化关怀的算法黑箱可能弱化教育者的主体性，让教育回到应试化、程式化的老路上。
为了规避和化解算法偏见对教育公平的挑战，我们应在技术创新的同时，加强对人工智能教育应用的伦理反思和制度规制。首先，要建立健全的数据伦理治理体系，加强对教育数据采集、存储、使用等环节的全流程监管，制定数据安全标准规范，保障学生的信息隐私权益。同时，运用联邦学习、差分隐私等隐私保护技术，最小化数据共享对个人隐私的影响。其次，要进一步优化智能算法，提升模型的公平性。在算法设计中纳入公平性评估，利用数据增强、反向传播等技术消除算法中的群体偏见。开展可解释性研究，增强算法的透明度和可审计性。再次，要坚持以人为本，在人机协同中彰显教育的主体性，将人文关怀融入人工智能系统设计，以提升学习体验、唤醒学生内驱力为宗旨。最后，尊重教师的主导作用，强调人工智能的支持和赋能属性，构建师生合作、人机共生的混合式教学生态。
总而言之，算法偏见为人工智能时代教育公平敲响了警钟，背后凸显的是技术理性与人文精神的张力与博弈。要化解这一张力，需要人文、社科、自然科学多学科协同攻关，技术创新与制度建设双管齐下，以及从业者始终秉持科技向善的价值追求，以一种更加开放、包容的心态去对待人工智能的教育应用及其在完善过程中可能会出现的各种问题。唯有坚守教育公平的“底线伦理”，以扎根中国大地、彰显人文情怀的“本土方案”驾驭智能，以服务师生、赋能教学的“教育逻辑”引领创新，人工智能才能真正为教育插上腾飞的翅膀，为实现全体学生的全面发展、促进教育公平正义贡献智慧和力量。
四 智能时代推进教育公平的理论前沿与实践路径
随着人工智能技术的飞速发展，智能教育正开启变革的新纪元。人机协同育人、教师角色重塑、教育治理变革、数字素养提升等成为推进教育公平的前沿理论议题及实践路径，它们将为我国教育公平事业的创新发展提供学理支撑和实践指引。
（一） 人机协同育人：个性化学习支持的理论阐释与实践图景
未来，人机协同将成为智能教育的显著特征和“数字化教学改革的核心产品
当然，人机协同绝非机器对教师的简单替代，而应坚持以人为本，让人机优势互补、彼此增益。一方面，教师要主动适应角色转变，加强人工智能素养，学会运用新技术变革教学，推动教学从“以教为中心”向“以学为中心”转变；另一方面，进一步明晰人机边界，将智能技术作为教师赋能工具、学生成长助手，嵌入教与学的全过程，发挥其在学情分析、资源推送、过程优化等方面的独特价值，最大限度地促进师生发展。唯其如此，人机协同才能真正成为提质增效的“倍增器”，助力教育现代化的早日实现。
（二） 人工智能重塑教师角色：从“教书匠”到“引路人”的身份转变
人工智能将从根本上重塑教师角色，推动教师从“教书匠”向“引路人”转变。传统教育模式下，教师扮演着知识传授者的角色，更多致力于单向输出的教书匠角色。但在智能时代，随着海量学习资源的数字化和智能系统对学科核心知识的精准呈现能力不断提升，特别是多模态大语言模型的成熟，结合知识图谱与个性化推荐技术，不仅仅知识呈现形式将日益多元，更为可喜的是系统将会基于学生画像而主动推送适合该学生认知特点的学习内容，实现知识掌握与运用的最优路径。未来知识传授的功能将逐步外包给人工智能，教师将从繁重的讲解任务中解放出来，转而专注于学生综合素养培育、价值引领等更高维度的职能，成为点燃学生心灯、引导学生成长的引路人，真正体现育人功能。譬如，备课机器人可分析教学大纲、推荐优质教学素材、自动生成个性化教案和学案，供教师参考优化；答疑机器人可利用知识图谱分析学生问题的知识结构，给出有针对性的启发和指导。在与智能助手的协作中，教师将激发出更多创造力，专注于教学活动的精心设计，在与学生深度互动中传道授业、春风化雨。
但是，无论技术如何进步，教师的主体地位和教书育人的情怀都不可替代。在人机协作中，要明确教师永远是主体，人工智能是助手，要做到既不对技术过度依赖，又不简单排斥技术；能充分秉持育人初心，关爱每一个学生，创设因材施教、潜心育人的课堂生态；保持学习创新精神，借助在线教研平台、虚拟仿真系统等新技术，加速专业成长，不断刷新知识图谱，完善教学策略。
（三） 知识图谱驱动教育治理变革：从经验决策到数据决策的范式转变
如上所述，知识图谱技术的应用将成为驱动教育治理变革的关键力量。通过对教育领域海量异构数据的语义抽取和知识关联，知识图谱可构建起教育对象、资源、过程、绩效等关键要素的全景式知识库，形成对教育生态全貌的系统化、结构化描述。由此，教育管理者可跳出割裂思维的桎梏，基于知识图谱刻画区域教育发展全景图，洞察各地教育优势和短板，进而开展精准化资源配置，补齐教育发展短板，缩小区域、城乡办学条件差
在学校层面，管理者也可借助知识图谱技术，透视学校办学的方方面面。通过梳理学校发展的关键节点，刻画师生成长的多维画像，学校可及时发现办学短板，开展同类项目对标，因校制宜制定发展规划，实现资源的统筹优化。譬如，利用知识图谱技术，学校可诊断教学过程中的薄弱环节，有针对性地开展教研活动，形成精准教研；也可针对不同学生的特点，匹配个性化的课程资源，实现精准教学。在数据的驱动下，学校治理将迈入精细化、科学化的智慧决策时代。
但不可否认，知识图谱在教育领域的应用尚处探索期，仍面临诸多现实挑战。如何进一步提升数据质量、确保数据安全，如何嫁接学科教学的特点，实现与教育实践的深度融合，都亟须从技术和制度层面给出回应。对此，要在国家层面加强顶层设计，制定数据采集、存储、使用的规范标准，明确数据安全责任，为数据驱动的教育治理保驾护航；要将知识图谱作为优化决策、精准施策、服务师生的有效工具，做到聚数据于教育之需，融技术于育人之中。如此，知识图谱才能在破与立中焕发勃勃生机，为推进教育治理体系和治理能力现代化提供坚实支撑。
（四） 数字素养提升助力机会均等：从数字鸿沟到数字红利的美好愿景
当前，信息技术对经济社会的广泛渗透，正在加速人类迈向智能社会的步伐。面对数字时代的浪潮，“数字经济成为新的国际竞争主赛道，甚至成为新一轮技术革命下大国博弈的经济主战场
学校是培育数字公民的主阵地。要将信息技术与教育教学深度融合，通过广泛运用国家智能教育平台的在线学习平台、数字化课程等，营造沉浸式、个性化的数字学习生态，激发学生运用信息技术学习的兴趣；大力推进创客教育，以项目学习、主题探究等形式，培养学生的计算思维与创新能力。信息技术教育还应与德育、美育、劳动教育等有机融合，引导学生树立正确的网络价值观，提升网络伦理素养。唯有在润物无声中将信息技术融入教育全过程，方能培育一批批具有家国情怀、全球视野、创新精神、实践能力的时代新人。
需要指出的是，缩小数字鸿沟、实现包容性发展绝非一蹴而就，既需要国家层面的制度规划，也需要地方政府和社会各界的通力合作。国家教育主管部门要高度重视数字教育创新，制定切实可行的发展规划和政策，明确改革路径，优化资源配置。要加强统筹协调，突出抓好欠发达地区数字教育基础设施建设，加快城乡优质数字教育资源共建共享；要探索建立科学合理的经费投入机制，加大对老少边穷地区数字教育的倾斜力度。地方各级政府则要立足本地实际，因地制宜制定本地数字教育发展规划，以项目引领、示范引路，带动数字教育创新实践蓬勃开展。产业界、企业、学校、社区等要积极参与，在资金、技术、人才等方面给予大力支持。
在大力推进数字教育普及应用的同时，也要注重内涵式发展，坚持技术赋能与人文关怀相结合，把握正确的价值导向。要警惕陷入“唯技术论”的泥淖，避免盲目追求硬件设施，要从师生需求出发，着眼于教与学的实际问题，坚持需求导向、问题导向，以信息技术促进教育教学变革，带动育人模式和学习方式创新，切实提升广大师生的获得感。更要高度重视数字公民道德建设，积极构建良性健康的网络文化生态，加大网络违法犯罪打击力度，让数字化发展行稳致远。“授人以渔”更要“授人以德”，唯有对数字公民的法治意识、道德修养进行系统培育，引导正确运用网络的行为习惯养成，数字红利才能助推教育公平的真正实现。
五 愿 景
人工智能正成为教育变革的新引擎，为推进教育公平、提升教育品质提供了历史性机遇，但同时也对传统教育观念、体系与实践提出了新挑战。这需要教育理论与实践的协同创新，在坚守教育初心、体现人文关怀的同时，立足时代需求，与技术发展同向而行。
研究发现，教育信息化从量变积累跃升到质变飞跃，教育本体必然发生质的改变，这是一个不以人的意志为转移的客观趋
智能技术让教育真正回归有教无类的初心，为每个学习者提供契合其认知特点的优质学习服务。通过在线教育平台、智能学习系统、AI学伴等应用，教育资源获取不再受制于时空界限，个性化学习支持不再是富有阶层的专属，而是扩展至每一个学生，成为其应有的教育公平权益。从这个意义上说，人工智能正在助推解决教育的千年难题——因材施教、有教无类。由此，我们可以从以下三个方面展望智能教育的未来发展，也是智能教育健康发展需要秉持的理念。
一是要坚持技术向善，确立智能教育的价值导向。
运用智能技术促进教育公平，关键在于坚持正确的价值导向，处理好技术进步与教育发展、效率提升与公平促进的关系。这就要求发展智能教育必须坚守以人为本的理念，将培养人作为根本宗
智能教育要着眼于教育公平，将其作为基本价值遵循。就我国教育发展的阶段来说，不平衡不充分问题仍较为突出，如何缩小数字鸿沟，避免技术手段加剧教育资源配置的马太效应，是智能教育应用必须直面的伦理问题。为此，要促进优质资源辐射共享，重点支持欠发达地区发展智能教育基础设
同时，智能教育要坚持开放融合的发展理念。人工智能与教育的协同创新涉及技术、教育、管理、伦理等诸多领域，是一项复杂的系统工程。要推动跨界协作，建立产学研用一体化创新机制：高校、科研机构要加强人工智能教育应用基础理论研究和关键技术攻关；企业要加大研发投入，提供实用性强、针对性强的智能教育产品；中小学要成为应用主体，在实践探索中提供真实需求场景和应用反馈，形成协同发展、互利共赢的智能教育生态。
二是要深化教育变革，构建智能教育的制度保障。
推动智能教育创新发展，既需要理念的更新，也需要体制机制的变革。这对教育政策制定提出了新的更高要求。在顶层设计层面，应加强对智能教育发展的统筹谋划，制定国家层面的专项规划和配套政策，明确顶层架构与发展路径，引导地方和学校因地制宜开展探索实
财政投入要向欠发达地区和薄弱学校倾斜，促进县域内城乡学校智能教育应用的均衡发展，应鼓励企业、社会组织等社会力量参与，建立多元投入机制。在监管方面，应加快健全法律法规和标准规范体系，强化行业自律和社会监督，推动智能教育在阳光下运行；要制定数据安全、隐私保护等方面的政策规范，加强师生信息安全教育，提高数据风险防范意识和能力。
三是要推进理论创新，夯实智能教育的学理基础。
人工智能教育应用是一个复杂的系统工程，除了技术本身之外，还涉及学习科学、脑科学、心理学等多个领域。夯实理论基础、推动理论创新需要跨学科视野和方法。在理论内核方面，要立足教育的逻辑起点，从教育现代化的时代坐标深度剖析人工智能赋能教育的内在规律，揭示智能技术服务立德树人的思想根
在实证研究上，要着眼教学范式的变革。系统探究智能技术应用对师生互动、课堂生态的影响机制，揭示不同技术路径、教学模式的异质性效应。在典型案例研究基础上，结合学习科学、认知神经科学等前沿理论，开展学习行为和脑认知的跟踪测评，以数据说话，优化迭代智能教育产品的设计开发。
在应用实践方面，要立足我国国情，研究适合不同区域、学校、学生特点的智能教育实施路径。针对不同层级教育，提出分类指导、精准施策的智能教育发展策略。聚焦不同治理主体，提出差异化的激励约束机制。要加强全流程测评，开发科学的评价指标，动态监测师生需求和应用绩效，为优化决策提供实证依据。
智能教育领域的伦理问题亟须引起重视。未来研究要强化技术伦理意识，加强前瞻性研判。要以人工智能教育应用为情境，针对性开展伦理风险防控和制度设计研究。将人文关怀、公平正义、隐私保护等伦理要求嵌入算法设计和系统开发全流程，提出可操作的行为规
人工智能技术已然成为推动未来教育模式变革范式转变的核心技术力量，面向未来，教育变革任重道远。我们要立足新发展阶段，把握人工智能发展的重大机遇，在理论创新和实践探索中突破人工智能教育应用的瓶颈制约，在智能教育这一崭新领域开拓进取、建功立业，为教育现代化和教育强国建设贡献力量。
参考文献
习近平：《决胜全面建成小康社会 夺取新时代中国特色社会主义伟大胜利——在中国共产党第十九次全国代表大会上的报告》，2017年10月27日，https：//www.gov.cn/zhuanti/2017-10/27/content_5234876.htm，2024年5月24日。 [百度学术]
《中共中央、国务院印发〈中国教育现代化2035〉》，2019年2月23日，https：//www.gov.cn/zhengce/2019-02/23/content_5367987.htm，2024年5月24日。 [百度学术]
习近平：《高举中国特色社会主义伟大旗帜 为全面建设社会主义现代化国家而团结奋斗——在中国共产党第二十次全国代表大会上的报告》，《中华人民共和国国务院公报》2022年第30期，第4-27页。 [百度学术]
《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》，2017年7月20日，https：//www.gov.cn/zhengce/content/2017-07/20/content_5211996，2024年5月24日。 [百度学术]
《教育部关于印发〈高等学校人工智能创新行动计划〉的通知》，2018年4月10日，http：//www.moe.gov.cn/srcsite/A16/s7062/201804/t20180410_332722.html，2024年5月24日。 [百度学术]
吴阳：《教育部部长：将实施人工智能赋能行动，促进智能技术与教育教学、科学研究深度融合》，2024年2月1日，http：//www.moe.gov.cn/jyb_xwfb/xw_zt/moe_357/2024/2024_zt02/mtbd/202402/t20240202_1114004.html，2024年5月24日。 [百度学术]
钟志贤、胡飞：《教育数据思维应用的五大陷阱》，《中小学数字化教学》2024年第3期，第29-33页。 [百度学术]
中共中央马克思恩格斯列宁斯大林著作编译局编译：《马克思恩格斯文集》第5卷，北京：人民出版社，2009年。 [百度学术]
胡先云、刘邵岚：《英国义务教育法规的演进及启示》，《教学与管理》2009年第28期，第77-79页。 [百度学术]
Anderson F. M.， The Constitutions and Other Select Documents Illustrative of the History of France 1789-1907， New York： H. W. Wilson Company， 1908. [百度学术]
妥洪岩：《诺亚·韦伯斯特〈美国拼写书〉研究》，青海：青海人民出版社，2019年。 [百度学术]
Callahan R. E.， Education and the Cult of Efficiency： A Study of the Social Forces That Have Shaped the Administration of the Public Schools， Chicago： University of Chicago Press， 2010. [百度学术]
Bowles S. & Gintis H.， Schooling in Capitalist America： Educational Reform and the Contradictions of Economic Life， New York： Basic Books， 1976. [百度学术]
美］丹尼尔·贝尔：《后工业社会的来临》，高铦、王宏周、魏章玲译，南昌：江西人民出版社，2018年。 [百度学术]
王浩楠、郭绍青：《国家智慧教育平台赋能义务教育优质均衡发展的价值逻辑与实践路径》，《中国远程教育》2023年第9期，第48-55页。 [百度学术]
李玲静、汪存友：《Knewton：学习分析支持下的自适应学习平台》，《成人教育》2019第7期，第29-34页。 [百度学术]
Dávila A.， “Wiggins， G.， & McTighe， J. （2005） Understanding by Design （2nd ed.）. Alexandria， VA： Association for Supervision and Curriculum Development （ASCD），” Colombian Applied Linguistics Journal， Vol. 19， No. 1 （2005）， pp. 140-142. [百度学术]
Shakya A.， Rus V. & Venugopal D.， “Scalable and equitable math problem solving strategy prediction in big educational data，” 2023-08-07， https：//arxiv.org/abs/2308.03892， 2025-03-26. [百度学术]
屠明将、吴南中：《“智慧学伴”何以改进学习：在线教育的交互危机与理念再造》，《电化教育研究》2023年第4期，第65-71页。 [百度学术]
范红霞、孙金波：《大数据时代算法偏见与数字魔咒——兼谈“信息茧房”的破局》，《中国出版》2019年第10期，第60-63页。 [百度学术]
盖君芳、黄宝忠：《教育人工智能：新的革命》，《浙江大学学报（人文社会科学版）》2022年第6期，第53-65页。 [百度学术]
王善迈：《教育公平的分析框架和评价指标》，《北京师范大学学报（社会科学版）》2008年第3期，第93-97页。 [百度学术]
朱亚鹏、史孟婷：《中学教育城乡差别对教育水平及地位获得影响的实证研究——基于中国劳动力动态调查（2012）的数据分析》，《中国公共政策评论》2014年第8期，第11-25页。 [百度学术]
王硕烁、马玉慧：《国外典型自适应学习平台的基本框架及其关键技术分析》，《开放学习研究》2018年第23期，第48-54页。 [百度学术]
Dhananjaya G. M.， Goudar R. H. & Kulkarni A. et al.， “A digital recommendation system for personalized learning to enhance online education： a review，” IEEE Access， Vol. 12 （2024）， pp. 34019-34041. [百度学术]
李康康、卢颖翔、杨现民：《大语言模型赋能智能学伴：系统架构与风险防控》，《现代远程教育研究》2024年第3期，第20-28页。 [百度学术]
杨现民、郭利明、王东丽等：《数据驱动教育治理现代化：实践框架、现实挑战与实施路径》，《现代远程教育研究》2020年第2期，第73-84页。 [百度学术]
李建民：《破除功利化 让教育回归育人本位》，《光明日报》2019年12月10日，第13版。 [百度学术]
郑永和、王一岩：《智能时代教育信息科学与技术的战略定位与发展方向》，《远程教育杂志》2023年第3期，第12-20页。 [百度学术]
曹培杰：《人工智能教育变革的三重境界》，《教育研究》2020年第2期，第143-150页。 [百度学术]
朱成晨、闫广芬：《现代化与专业化：大数据时代教育评价的新技术推进逻辑》，《清华大学教育研究》2018年第5期，第75-80页。 [百度学术]
赵春燕：《希沃让深度学习更加真实地发生》，《小学科学（教师版）》2020年第19期，第21-24页。 [百度学术]
唐静怡：《成长记录袋在小学生综合素质评价中的应用研究》，《天津教育》2021年第24期，第71-72页。 [百度学术]
Mehrabi N.， Morstatter F. & Saxena N. et al.， “A survey on bias and fairness in machine learning，” ACM Computing Surveys， Vol. 54， No. 6 （2021）， pp. 1-35. [百度学术]
Oyeniran C. O.， Adewusi A. O. & Adeleke A. G. et al.，“Ethical AI： addressing bias in machine learning models and software applications，” Computer Science & IT Research Journal， Vol. 3， No. 3 （2022）， pp. 115-126. [百度学术]
Zhenzhen L.， “The shadow of the algorithm： the ethical blind spot of artificial intelligence education，” Journal of Education， Humanities and Social Sciences， Vol. 26 （2024）， pp. 1146-1152. [百度学术]
Nathanson L.， Corcoran S. & Baker-Smith C.， High School Choice in New York City： A Report on the School Choices and Placements of Low-Achieving Students， Washington， DC： Center for American Progress， 2013. [百度学术]
Andrejevic M. & Selwyn N.， “Facial recognition technology in schools： critical questions and concerns，” Learning， Media and Technology， Vol. 45， No. 2 （2019）， pp. 115-128. [百度学术]
Li X. Z. & Hong L. Y.， “Mathematically intelligent human-computer collaborative teaching： opportunities， challenges and countermeasures，” International Educational Research， Vol. 7， No. 3 （2024）， pp. 11-18. [百度学术]
Shi W.， Nie Z. & Shi Y.， “Research on the design and implementation of intelligent tutoring system based on AI big model，” https：//doi.org/10.1109/ICUS58632.2023.10318499， 2024-04-03. [百度学术]
岳伟、苏灵敏：《学会学习：智能时代学习方式变革的本质透视》，《广西师范大学学报（哲学社会科学版）》2023年第4期，第58-67页。 [百度学术]
顾小清、李世瑾：《人工智能促进未来教育发展：本质内涵与应然路向》，《华东师范大学学报（教育科学版）》2022年第9期，第1-9页。 [百度学术]
阳镇、王文娜：《数字经济国际竞争力：国际经验与中国路径》，《上海财经大学学报》2024年第4期，第18-31页。 [百度学术]
Huynh L. D.， Chen Y. F. & Erdenebayar S. et al.， “Does financial literacy matter with national competitiveness？ the role of digital capability，” International Journal of Innovation in Management， Vol. 12 （2024）， pp. 13-20. [百度学术]
《教育部关于印发〈教育信息化2.0行动计划〉的通知》，2018年4月18日，http：//www.moe.gov.cn/srcsite/A16/s3342/201804/t20180425_334188.html，2024年4月3日。 [百度学术]
张新民、张稷锋：《论教育技术向善：基于技术反噬公平的视角》，《四川师范大学学报（社会科学版）》2023年第3期，第107-116页。 [百度学术]
杨晓慧：《高等教育“三全育人”：理论意蕴、现实难题与实践路径》，《中国高等教育》2018年第18期，第4-8页。 [百度学术]
杨俊锋、褚娟、张斌贤：《人工智能教育应用伦理规范指标构建研究》，《电化教育研究》2024年第10期，第19-27页。 [百度学术]