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2026年06期
本刊特稿

人工智能与教育深度融合:逻辑、困境与路径

胡钦太;张彦;伍文燕;

人工智能的突破性进展正在重塑教育的底层逻辑,推动教育从“技术辅助”向“深度融合”的范式转型。该文从历史逻辑和理论逻辑厘清人工智能何以能与教育深度融合,并基于TOE理论构建了实践逻辑框架。通过该框架检视当前的融合实践,发现仍面临供需脱节导致的“技术悬浮”、师生主体性的“认知异化”、数字鸿沟的“马太效应”以及伦理治理的“责任真空”等现实困境。基于此,提出构建“学科-规律-认知”三维适配的技术供给体系、培育师生人工智能素养、打造“全域均衡”的资源配置机制以及建立“多元协同”的算法治理框架,旨在探索中国人工智能教育高质量发展之路。

2026 年 06 期 No.473 ; 2024年度教育部哲学社会科学研究重大课题攻关项目“人工智能与教育深度融合研究”(项目编号:24JZD011)阶段性研究成果
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中国数字教育之路

中小学课程实施数字化成熟度模型构建研究

陈云龙;翟晓磊;

随着教育数字化战略的深入推进,我国中小学课程实施数字化转型取得积极成效,为进一步科学评估并有效引导中小学课程实施数字化转型的质量与可持续发展,该研究聚焦中小学课程实施数字化成熟度的内涵与模型构建原则,通过政策文本分析、国际比较研究、德尔菲专家咨询以及结构方程模型、数据包络分析等实证方法,构建了一套包含学生数字化学习、教师数字化教学、教育领导者数字化治理、家长数字化协同、社区教育工作者数字化支持5个核心维度、 20个关键要素、61个具体观测点的中小学课程实施数字化成熟度模型。同时,进一步提出了初始级、成长级、稳健级、优化级、引领级五个成熟度等级划分,并设计了可操作的综合测度方法,为区域与学校提供一套用于自我诊断、过程反思、精准改进与可持续发展规划的系统工具。

2026 年 06 期 No.473 ; 2025年度国家社会科学基金一般项目“人工智能赋能中小学体育与健康课程实施监测模型及指标体系研究”(项目编号:25BTY093)研究成果
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从“技术赋能”到“生态系统中心”——数字文明时代中国建设世界重要教育中心的可能进路

黄海啸;刘宝存;

数字文明深度演进与世界教育中心历史性东移形成双重时代交汇,推动全球教育发展逻辑与竞争格局发生系统性重构,数字教育正由浅层化、碎片化的“技术赋能”阶段,迈向全域化、协同化、智能化的“生态系统中心”新范式。该文以复杂系统理论为底层学理支撑,构建价值—技术—制度—场景四维统一分析框架,系统阐释数字教育范式跃迁的核心内涵、内在机理、三阶段演进规律,及其与世界重要教育中心建设的内在耦合关系。面向2035年教育强国总体目标,必须坚持生态全域重构主线,以四维框架贯穿到底,从价值校准、技术攻坚、制度创新、场景深化、全球开放五大方向系统推进,全面建成中国特色、世界水平、自主可控、引领未来的数字教育新生态,为建设具有全球影响力的世界重要教育中心提供底层支撑与核心动能,为全球数字教育治理与教育变革贡献中国方案。

2026 年 06 期 No.473 ;
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人工智能何以赋能县中教师

袁磊;龙露露;秦嘉琦;

县域普通高中振兴是实现教育公平、建设教育强国的重大问题。《县域普通高中振兴行动计划》(以下简称《计划》)首次把人工智能技术当作县中振兴的重要支撑,但是政策要求和教师实践之间还存在较大的差距。为了系统分析出造成这种落差的原因和破解的办法,该文把技术接受与使用理论的多层次视角融合起来,创建契合县域教育特定情境的“政策-组织-个体”三层递进分析模型。该模型把UTAUT的核心变量具体嵌入到宏观政策驱动、中观组织转化、微观个体接受的三层情境当中,用来分析赋能过程的传导机制。根据上述框架,研究先解释《计划》中确定的AI赋能战略导向;再对政策驱动力向组织层面转化、向教师个体传导过程中各层关键变量的阻滞情况做系统的诊断;最后用内容分析法对十二个典型案例进行解码,提炼出有效的经验,构建出一个“三层联动、双向反馈”的系统化赋能路径。该研究既给认识AI赋能县中教师的复杂进程赋予了整合性的理论透镜,又给推进县域教育的数字化转型赋予了兼具理论参照和操作性方案。

2026 年 06 期 No.473 ; 2023年度国家社会科学基金教育学重大项目“中国教育现代化的理论建构和实践探索研究”(项目编号:VAA230006)研究成果
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人工智能+教育

人机协同视域下对话式同伴互评学习模式的构建与应用

李艳燕;吴思思;黄睿妍;胡婉青;朱宁;

对话式同伴互评通过引入双向会话过程,能有效弥补传统同伴评价中因沟通隔阂造成的反馈理解偏差等问题,但其仍面临反馈内容质量低、反馈协商深度不足等挑战。该研究基于调节学习与支架理论,聚焦学生在互评全过程中的个性化需求及关键问题,构建人机协同对话式同伴互评学习模式。该模式依托教育智能体动态提供适应性教学支架,通过主动调节与按需响应双重方式降低学习者认知负荷,促进“生-生-机”协同知识建构,以提高学习者反馈的内容质量与采纳成效。为验证模式有效性,研发教育智能体系统“Eval Bot”,采用准实验方法在英文议论文写作情境中展开实证检验。结果显示:与使用自查清单相比, Eval Bot支持的人机协同模式不仅能显著提高学生反馈质量,还能显著提升写作结构和语言的改进成效,并且促使学生形成了以“提问”为核心的认知互动结构。在未来,教师应理性发挥教育智能体“第三认知源”“主动调节者”的多元作用,加强学生人工智能素养的系统培养,以拓展人机协同价值空间。

2026 年 06 期 No.473 ; 2023年度国家自然科学基金面上项目“融合多模态学习分析的协作过程监测和智能反馈研究”(项目编号:62277006); 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目“面向创新人才培养的数字教育新范式研究”(项目编号:1253200032)研究成果
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