5月14日至16日，2025世界数字教育大会在武汉举办 ，主题为“教育发展与变革：智能时代”。大会旨在回应联合国关于全球教育变革有关倡议
，共同推进智能时代的教育发展与变革 。中共中央政治局常委
、国务院副总理丁薛祥出席开幕式并致辞
。丁薛祥指出，数字技术正在以前所未有的速度和方式融入教育 ，要把握智能时代教育发展脉搏，深化数字教育国际合作。他在致辞中提出四点建议
，释放出的清晰信号是：教育体系正经历一场深层次的结构性调整，AI将持续而深入地参与其中 。

一、当“教 ”变成“算” ，教育还是教育吗？

在这次大会上
，丁薛祥首次提出一个值得关注的表述：“教育领域专用大模型
”
。他指出，数字技术赋能教育转型变革 ，完善开源开放 、协同创新的研发生态
，加强数字教育共性技术联合攻关，共同开发教育领域专用大模型 ，推出更多满足不同需求的数字教育服务和产品。这一提法
，既是技术路径的明确，也是教育观的调整 。它意味着：AI的角色 ，正在从辅助工具转向教学结构的组成部分。

什么是“专用大模型”？简单说
，不再是用通用的Deepseek
、通义千问、星火等大模型来“兼容 ”教育场景，而是构建一个以教育本体为核心的AI系统
。它不仅辅助教学 ，更直接参与知识的组织 、路径的引导与评价的生成。它不是“帮你学数学
”的工具，而是数学课程本身的编排者 。学生面对的不只是答题助手
，而是一个能理解学习节奏
、预测认知偏差的数字教师
。

《中国智慧教育白皮书》（2025年5月）中提到，深圳明德实验学校已开展相关探索。他们搭建的AI教研平台 ，可以自动生成教案
，输出分层建议与教学流程图 。教师的工作从内容搬运，转向教学结构的优化与审校
。角色没有被替代 ，但重心正在转移。

试着想象这样一个课堂：老师不在
，学生面对的，是一个AI导师 。它像《哈利·波特》里的活书《怪兽的怪兽书》 ，不仅能自动回应
，还能依据学生的表情微调难度、转变语气 、调整节奏
。这意味着什么？意味着苏格拉底变成了数据库，孔子变成了算法 ，而庄子
，可能就是一套推理引擎。

这种变化并非幻想 。比如“AI课堂”试点，已经实现了因材施教
、动态适配教学内容
。学生遇到不会的题 ，AI不仅能讲解，还能追踪你“为什么不会 ”
，是理解错了，是题型没见过 ，还是刚吃完午饭注意力不集中？传统教学看到的是“错了
”
，AI则能回溯整个“为什么错”。这种“定制化教学 ”，传统教育探索了几十年仍在尝试 ，而AI半年内就建立了可复制路径 。

不远的将来
，我们要面对一个现实：AI不再是教具，而是“教
”本身。AI不再是黑板旁的助手 ，它已成为课堂的操作系统
。老师传授知识
，而AI设计“如何掌握知识”。

但问题随之而来：如果AI替我们教了学生，那么谁来教AI？当“教 ”这件事从人手中滑落进算法的回路里 ，我们教的是知识
，还是算法认可的“正确
”？我们培养的，是具有判断力的人 ，还是能顺利被系统评估的数据模型？

二、谁来教AI教？老师正转身为“训师”

过去我们谈教育改革，总要从“师资 ”谈起 。而在AI+教育的语境中
，这个词也必须重写：未来的“师资”是“数据师资
”，不仅是教学生的人 ，更是训练AI的人
。也就是说
，谁来设定AI的教学逻辑，谁就决定了未来教育的底色。

为此 ，丁薛祥指出要强化智能教育产品 、工具、服务监管
，确保数字教育规范有序发展 。话虽简，却道出了一个核心问题：在AI成为“主讲”的课堂里 ，谁是剧本的编写者？不是程序员
，也不是产品经理，而是那些真正理解教学场景
、学生心理与知识结构的教师本身
。

2024年 ，美国加州教育局发布了一项计划：对AI教师进行“人文校准 ”。他们发现
，市面上超过八成的教育模型存在系统性偏见：默认以西方历史为主线，模糊亚非文化背景 。于是 ，一支“教师训练AI
”的教师队伍应运而生
。他们不再站在讲台上，而是在屏幕前
，修正算法偏见、编写情境对话 、设计答题逻辑。他们不是在教书，而是在教AI如何教书 。

教师的角色正在发生本质转变
。他们不再是知识的“传递者” ，而是AI系统的“塑造者 ”。教的对象
，也不再仅仅是学生，而是教育模型本身 。角色从“园丁
”变成了“建筑师”：负责搭建教学逻辑 ，设计认知路径
，而非播撒答案。这正如柏拉图在《理想国》里设想的“哲学王 ”：不是谁都能统治国家，必须是受过哲学训练的人
。同理 ，不是谁都能造AI老师
，必须是理解教育本质
、通晓算法结构的跨界者。

遗憾的是，这样的跨界路径 ，在当下中国教育体系中尚未铺设 。国内许多AI教育产品
，依然停留在“知识点检索+作业批改
”的阶段，像是用技术外壳包裹着传统教学流程
。许多优秀教师依然被困在“批改作业”“制作课件 ”的琐事中 ，而不是参与到教学大模型的构建过程中。

未来最好的老师，可能不是站在讲台上的人
，而是那个给AI输入教育哲学的人 。但我们同时要警惕，被新技术绕开的 ，可能恰恰是那些最懂教育的人
。

三、从“个性化
”到“算法茧房”：学习自由的幻觉

丁薛祥的讲话中提到要“推动数字教育成果普惠共享 ”
，重点在“可及性”与“公平性
”。AI擅长的，是“个性化推送”——这与教育所追求的“个性化学习 ”虽形似 ，却逻辑不同 。前者的目标是匹配内容
，后者的目的应是激发潜能
。在AI介入的现实中，“个性化
”并不天然等于“公平”。

以某教育平台的“AI自适应学习系统 ”为例 ，它可以实时监测学生的注意力波动
，自动调整材料的难度与长度，甚至在学习疲乏时插入语音激励 。听起来像是因材施教的理想实现 ，但问题在于：它适应的是你的即时反应
，而非你的长远成长
。

已停止运营的字节跳动旗下“学浪
”平台，曾推出基于兴趣图谱的学习推荐引擎。初期使用者沉迷于这种“刷题游戏” ，每天完成任务如同打卡健身 。问题在于，算法推送的
，并非你最该学的内容，而是你最可能点击的内容。这种机制 ，与短视频平台如出一辙：它不是引导你通向知识
，而是追逐你的注意力
。

时间一久，学生的学习变得像刷抖音：快感取代深度 ，兴趣压倒坚持。学习表面上在发生
，实则在退化 。因为“你最可能掌握的内容 ”，未必就是“你最需要掌握的内容
”
。教育平台一旦被算法主导 ，极易滑入“舒适优先”的路径依赖——学生学得轻松
，却越来越难深入；看似自由，实则被推荐逻辑困住。

在谈“可及性 ”之前 ，我们更该问：学习是否还能保有自由 、探索和逆流而上的可能？AI确实提升了效率
，但它也可能在不知不觉中，剥夺了我们最宝贵的学习权利——走弯路的自由
、质疑的勇气 ，以及慢一点也无妨的节奏感 。

四、当AI走进教室，孩子还能做梦吗？

AI深度介入教育
，最终触及的，是一个比技术更根本的问题：我们希望培养怎样的一代人？

丁薛祥在讲话中强调了“要携手夯实数字教育伦理安全保障 ，坚持科技向善
”
。这背后
，是对边界的提醒。北京市已开发面向中小学生的人工智能使用指南 。全国各地也在探索AI系统对孩子心理成长的影响，比如心理监测 、行为预测
、情绪分析
。但与此同时 ，也有学校在用AI监控学生表情
，判断是否“走神”，然后调整推送内容。从外部看 ，这似乎是对注意力的优化；但从内部看
，它正在模糊一个边界：孩子是否还有权利，在课堂上发一会儿呆？

小时候 ，谁陪你数星星
，谁听你讲胡话，谁允许你发呆？那个人 ，就是你灵魂的奠基人 。这个人，现在可能是父母
，是老师，或是一本书
。但在将来 ，越来越可能是一个AI系统。你跟它说：“我好难过 。 ”它回答你：“我们来做一个冥想练习。”你说：“我讨厌数学
。
”它回答你：“我为你设计了轻松版数学游戏。”你说：“我不想学了 。 ”它回答你：“根据你的偏好
，我为你安排一节更有趣的视频课程
。
”

看上去体贴入微，实际上呢？它所做的一切 ，并不是引导你穿越难题
，而是替你绕开它。这一切，看似呵护 ，其实是一种温和的驯化 。

我们真正希望孩子成为怎样的人？是能被系统理解的人
，还是能对世界提出新问题的人？我们想培养的，是有批判力、好奇心和想象力的人 ，而不是“AI满意度评分最高”的人
。问题在于
，AI越精准，孩子就越像系统的产物。他们长大后可能很会应对模型 ，很擅长算法式表达，但他们还会不会写一首“无用 ”的诗？还会不会在没有任务的夜里
，对着星星发呆？教育的最终目的，从来不是让人适应系统 ，而是有力量逃离系统 。

教学
，是信息的传递；教育，是灵魂的触碰
。AI或许能完成前者 ，甚至做得更快 、更准
，但后者，只能靠一个人 ，站在另一个人面前
，轻声说一句：“你可以成为更好的你。
”

我们必须守住这条底线：AI是辅佐，不是主导；是工具 ，不是结构 。如果未来的教室里只有系统评分
、智能推荐、算法作答
，却没有一个老师在一旁，微笑着点头 ，说：“没关系，你可以慢一点
。”那么我们要问的不是：“AI多强？ ”而是：“教育
，还在吗？
”

AI可以走进教室，但教育必须留在人与人之间。老师可能改变角色 ，但绝不能消失 。因为教育的终极意义
，从不是优化适配，而是护送成长。那种带着迷茫 、拐弯、后悔和欢笑的成长——是任何大模型 ，都模拟不了的生命律动
。

AI来了。但老师
，必须还在 。

（作者胡逸为数据工作者，著有《未来可期：与人工智能同行》一书）