2025年8月，國務院印發(fā)《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》，要求“把人工智能融入教育教學全要素、全過程，創(chuàng)新智能學伴、智能教師等人機協(xié)同教育教學新模式”。《教育強國建設規(guī)劃綱要（2024—2035年）》提出“堅持應用導向、治理為基，推動集成化、智能化、國際化，建強用好國家智慧教育公共服務平臺，建立橫縱貫通、協(xié)同服務的數(shù)字教育體系”。國家智慧教育平臺（簡稱“國家平臺”）是我國教育數(shù)字化轉型戰(zhàn)略的重要抓手。2025年3月，國家平臺2.0智能版重磅上線，深度融合生成式人工智能（簡稱“GenAI”）、多模態(tài)學習分析引擎和聯(lián)邦學習架構等前沿技術，持續(xù)推進集成化、智能化、國際化，致力打造橫向到邊、縱向到底、互聯(lián)互通的體系。[1] 目前，國家平臺注冊用戶突破1.64億，瀏覽量超613億，用戶覆蓋220多個國家和地區(qū)，已成為世界第一大教育資源數(shù)字化中心和平臺。研究聚焦國家平臺2.0智能版的應用場景，深度剖析其推廣過程中可能面臨的問題，提出提升國家平臺服務效能的優(yōu)化路徑，以助力教育數(shù)字化戰(zhàn)略行動的深入實施。

國家智慧教育平臺2.0智能版應用的場景分析

國家平臺以知識圖譜和認知推理引擎為基礎，嵌入“AI試驗場”、智能推薦等核心模塊，充分發(fā)揮人工智能在提高教學效率、實現(xiàn)因材施教等方面的獨特優(yōu)勢。國家平臺深度融合GenAI、多模態(tài)學習分析引擎等前沿技術，能夠賦能“教、學、管、評、研”等全環(huán)節(jié)教育場景創(chuàng)新，推動教育服務從標準化供給向個性化增值躍遷。

（一）教師教學：人機協(xié)同賦能教學范式革新

GenAI通過多模態(tài)數(shù)據(jù)融合與教育場景自適應建模，覆蓋課前、課中、課后全流程。通過對全國4272名教師調研數(shù)據(jù)的統(tǒng)計，72.6%的教師連續(xù)使用國家平臺超過一年，74.4%和63.2%的教師將國家平臺應用于課前備課與寒暑假研修，每日或每周應用于課堂教學的教師占53.5%。[2] 課前，國家平臺的虛擬教研室資源庫能夠協(xié)助教師完成備課及實驗設計任務；課中，通過AI角色協(xié)同交互，系統(tǒng)可以根據(jù)學生知識掌握進度動態(tài)調整教學內容，同步實現(xiàn)因材施教；課后，智能作業(yè)批改系統(tǒng)自動識別學生答案并生成學習報告，精準定位學生薄弱點并提供改進建議，同時推薦個性化拓展資源，助力教學效果持續(xù)優(yōu)化。

（二）自主學習：個性化深度學習體系構建

通過GenAI與大數(shù)據(jù)分析技術的深度融合，國家平臺為學習者構建“資源適配—過程引導—思維發(fā)展”三位一體的學習支持架構。其一，智能推薦功能依托學習者數(shù)字畫像精準推送資源，助力學生個性化學習。通過對全國30605名中小學生調研數(shù)據(jù)的統(tǒng)計，56.8%的學生使用國家平臺進行課前預習，48.0%的學生用于課后復習，75.4%的學生高頻使用課程教學模塊，[3] 而智能推薦已成為銜接課堂內外自主學習的重要紐帶。其二，構建自主學習智能學伴。其中，解題助手采用“分步解題—針對性解釋—多思路探索”的認知策略，實現(xiàn)從解題支持到思維培養(yǎng)的功能躍升；編程學習助手則通過代碼語義解析缺陷模式匹配和智能補全技術，形成“診斷—修正—深化”的學習鏈路，有效提升學習者的計算思維。其三，國家平臺以GenAI驅動的復雜問題場景構建與跨學科項目孵化引導學生在自主研究中培養(yǎng)高階能力，形成知識建構與認知進化的雙重突破。

（三）教育管理：多元主體推動協(xié)同育人生態(tài)重塑

國家平臺需要針對不同學段教學復雜度提供差異化管理支持。嵌入GenAI能夠整合多方教育主體及資源，推動學校、家庭和社會多元主體協(xié)同，實現(xiàn)教育治理從經(jīng)驗決策向科學決策的躍遷。其一，國家平臺的心理健康大模型突破傳統(tǒng)咨詢模式，通過情感分析與個性化干預實時監(jiān)測學生心理狀態(tài)并生成親子關系優(yōu)化建議，助力家校協(xié)同育人。其二，國家平臺AI求職助手整合千萬級崗位知識圖譜與學習者能力模型，為學生提供簡歷優(yōu)化、求職技巧以及職業(yè)規(guī)劃等功能支持，促進社會資源與教育需求精準對接。其三，國家平臺區(qū)域教育治理系統(tǒng)依托GenAI的智能預測與動態(tài)優(yōu)化能力，分析教育質量數(shù)據(jù)，生成均衡配置方案，構建“數(shù)據(jù)洞察—智能決策—協(xié)同治理”的教育管理新范式。

（四）智能評價：從單一靜態(tài)到多維動態(tài)的評價轉型

國家平臺依托GenAI推動教學評價由單一維度向多維度、由靜態(tài)向動態(tài)轉型。其一，通過教學行為全息記錄與認知圖譜建模生成師生數(shù)字能力畫像，實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅動的精準診斷。例如，“教學個性成長規(guī)劃”中新手教師可以上傳課堂視頻、教案等，AI對比其數(shù)據(jù)與專家教師畫像，生成任務分層的成長計劃，支持個性化發(fā)展。調研顯示，84.4%的教師認為資源共享顯著提升效率，55.1%的教師認可多樣交互促進課堂創(chuàng)新，印證了智能評價對教學改進的支撐價值。[4] 其二，智能出題助手結合知識圖譜與生成算法，幫助教師精準定位學生薄弱點，設計情境化、分層化試題，推動教學由單一知識點傳授轉向綜合能力培養(yǎng)。其三，國家平臺構建的增值評價模型，通過縱向對比學生成長軌跡與橫向關聯(lián)群體數(shù)據(jù)，量化教育干預的邊際效應，為區(qū)域教育質量監(jiān)測與個性化改進提供依據(jù)。

（五）學術研究：推動跨學科協(xié)同與創(chuàng)新突破

GenAI賦能國家平臺的應用持續(xù)向科研領域延伸，為科研人員提供文獻檢索、深度數(shù)據(jù)挖掘及精準實驗模擬一站式智能服務。借助多模態(tài)數(shù)據(jù)融合與深度學習技術，國家平臺能夠自主梳理學科前沿動態(tài)、智能匹配科研資源，為跨學科協(xié)同研究提供數(shù)據(jù)支撐與決策參考，壓縮科研周期并降低試錯成本。例如，“AI試驗場”的“科技信息平臺”實時更新全球科研熱點，嵌入多種科研大模型支持科研人員交互式探索，并整合國內外文獻數(shù)據(jù)庫。這種智能化模式既能促進開放共享的跨界協(xié)同，又能通過精準實驗模擬與資源整合為培養(yǎng)具備前沿科研能力的高層次人才奠定基礎。

國家智慧教育平臺2.0智能版應用的問題透視

目前，GenAI正深度重塑國家平臺的發(fā)展格局，需要注意技術應用在為國家平臺注入強大動力的同時可能帶來的系統(tǒng)性風險。

（一）區(qū)域適配性統(tǒng)籌：算法驅動下的資源分層與能力分化

GenAI賦能國家平臺的算法邏輯與資源分配機制可能加劇教育公平隱憂。其一，區(qū)域數(shù)字資源配置差異。高質量算力基礎設施可以在發(fā)達地區(qū)優(yōu)先部署邊緣計算節(jié)點，但這可能導致欠發(fā)達地區(qū)存在訪問延遲、交互體驗差等問題。其二，智能算法適應性偏差。推薦系統(tǒng)的訓練數(shù)據(jù)過度依賴優(yōu)勢群體學習特征，可能導致農(nóng)村地區(qū)學生數(shù)字畫像失真與資源適配偏移。其三，數(shù)字素養(yǎng)結構性落差。調研顯示，不同類型學校的學生應用國家平臺存在顯著差異，城市學生通常應用國家平臺進行多元化學習，而農(nóng)村地區(qū)學生更傾向于進行預習、復習及課后服務，致使技術紅利獲取能力分化。[5]

（二）功能設計性優(yōu)化：技術賦能深度不足與場景覆蓋有限

盡管GenAI推動國家平臺功能迭代升級，但在技術滲透與應用場景上仍有局限。其一，智能教學應用在適應認知發(fā)展規(guī)律的設計上仍存在不足。其二，學科工具開發(fā)較單一，智能體主要集中于數(shù)學和信息技術，其他學科尚未覆蓋，難以有效促進跨學科能力培養(yǎng)。其三，人機協(xié)同機制偏僵化，如數(shù)字教師授課形式單一，缺乏基于認知偏好與情感狀態(tài)的自適應調節(jié)，也未能建立引導反思的元認知訓練機制，易使知識建構停留在表層理解。

（三）教育主體性危機：智能技術對師生角色的雙重解構

GenAI的深度融合對國家平臺使用主體的角色與價值提出挑戰(zhàn)，教師的教學主導性與學生的認知自主性面臨被技術邏輯削弱的風險。一方面，優(yōu)質課程資源和智能助教雖能夠提升效率，卻可能導致教師“路徑依賴”，削弱創(chuàng)新能力，致使教學智慧退化、人文關懷不足；另一方面，個性化推薦與智能答疑雖可以優(yōu)化體驗，但對標準化資源的依賴可能壓縮學生試錯空間，使學生從“自主探索者”轉為“技術依賴者”。

（四）數(shù)字倫理性風險：數(shù)據(jù)依賴與算法黑箱引發(fā)治理失序

作為教育數(shù)據(jù)樞紐，國家平臺匯聚大量敏感信息，數(shù)據(jù)依賴與技術開放性易引發(fā)隱私泄露，并可能催生精準詐騙與輿論操控；同時，訓練數(shù)據(jù)的歷史偏見與算法局限可能輸出誤導性信息，妨礙學生構建系統(tǒng)知識體系與批判性思維。算法邏輯若因區(qū)域數(shù)據(jù)偏差導致資源分配失衡，將加劇教育公平隱憂；其“黑箱”特性還會使錯誤追溯和責任追究困難，可能加深教育生態(tài)的信任危機。

國家智慧教育平臺2.0智能版應用的優(yōu)化路徑

基于GenAI賦能國家平臺的現(xiàn)實問題與應用需求，研究聚焦技術賦能教育過程的潛在風險，依據(jù)《國家智慧教育公共服務平臺接入管理規(guī)范（試行）》《國家中小學智慧教育平臺與人工智能融合應用指南（試行）》等相關規(guī)范，基于自適應學習理論與技術倫理學，從夯實應用根基、深化功能迭代、強化素養(yǎng)培育以及健全風險防控等方面提出“四維驅動”優(yōu)化路徑（見上圖），以助力推動國家平臺的智能化與個性化發(fā)展應用，實現(xiàn)技術賦能與教育價值的動態(tài)平衡，構建人機協(xié)同、包容共享的智慧教育生態(tài)。

（一）夯實應用根基：構建均衡與協(xié)同的制度保障

為滿足技術普惠與協(xié)同創(chuàng)新需求，國家平臺應由政府引領統(tǒng)籌資源，技術包容縮小區(qū)域差距，多方協(xié)同夯實智慧教育基礎。首先，政府應建立全國教育數(shù)據(jù)共享標準和“國—省—市”三級資源調配機制，實現(xiàn)跨區(qū)域、跨層級數(shù)據(jù)互聯(lián)互通，并針對欠發(fā)達地區(qū)制定差異化補貼政策，確保師生共享優(yōu)質數(shù)字資源。其次，技術開發(fā)者應踐行“公平設計”理念，研發(fā)低帶寬、跨平臺的輕量化AI工具，構建包容性資源適配模型。最后，各主體應組建協(xié)同創(chuàng)新聯(lián)盟，打造開放API生態(tài)（API即Application Programming Interface，應用程序編程接口），實現(xiàn)資源共建與深度合作，為升級與治理奠基。

（二）深化功能迭代：提供全鏈條貫通與場景銜接的智能服務

功能優(yōu)化應立足系統(tǒng)建構與前瞻布局，打造具有中國特色的智慧教育體系。首先，加快形成泛在可及的全鏈條終身教育體系，中小學可引入“感知體驗—理解應用—項目創(chuàng)新”框架，激發(fā)高階思維與實踐能力。其次，突破學科工具單一性，構建“基礎學科全覆蓋、交叉學科有特色”的智能工具矩陣。最后，重構人機協(xié)同教學范式，建立“雙向賦能”模式：通過部署“成長型AI導師”，由學生自主選擇或由數(shù)字教師根據(jù)認知風格動態(tài)調整策略；同時強化“智能學伴”，通過對話引導反思推理，實現(xiàn)從知識傳遞向思維建構的轉型。[6]

（三）強化素養(yǎng)培育：構建協(xié)同輻射的主體能力提升機制

針對教育主體性危機，需要通過系統(tǒng)性策略提升師生數(shù)字素養(yǎng)，重構技術賦能教育的主體性價值。首先，應實施“三維聯(lián)動”培育計劃，從師資培訓、學生培育、家長指導三方面協(xié)同發(fā)力，構建覆蓋教學主體、教育對象和家庭環(huán)境的系統(tǒng)性數(shù)字素養(yǎng)提升體系。其次，多方支持主體需要共建“素養(yǎng)認證共同體”。一方面，教育行政部門應完善教師研修學分認證制度，可以將智能備課系統(tǒng)操作、AI學情分析報告解讀等數(shù)字技能納入必修學分；另一方面，學校應形成鼓勵教師利用國家平臺在線教研等常態(tài)化機制，通過寒暑假研修等系統(tǒng)性提升教師技術應用能力與融合創(chuàng)新教學水平。

（四）健全風險防控：構建技術、制度與應用協(xié)同的動態(tài)平衡機制

國家平臺智能化需要以“技術倫理學”為基礎，構建“技術—制度—應用”三位一體的風險治理框架，確保應用合規(guī)可控。首先，建立“教育數(shù)據(jù)血緣追蹤機制”，明確數(shù)據(jù)分級，利用區(qū)塊鏈加密敏感信息，防控隱私泄露。其次，研發(fā)教育大模型倫理工具包，引入可解釋性人工智能，結合對抗性訓練與內容過濾，向師生透明展示決策邏輯與評價依據(jù)。最后，實施教育大模型服務備案與多主體協(xié)同監(jiān)管，成立“倫理審查委員會”，對核心功能實行動態(tài)審查與準入審批，確保AI生成內容偏差可由教師二次審核，實現(xiàn)技術效能與教育本質的平衡。[7]

未來，國家平臺的持續(xù)進化需要聚焦智能化與人文性的雙向融合。一方面，深化AI技術在教育全鏈條的應用，貫通基礎教育至終身學習的資源體系，推動跨學科能力培養(yǎng)與高階思維發(fā)展；另一方面，完善動態(tài)風險防控框架，強化數(shù)據(jù)安全與算法透明度，保障師生主體性與教育過程的倫理價值。通過多方協(xié)同共建助力我國教育數(shù)字化戰(zhàn)略行動的縱深推進，更將以“公平優(yōu)質、包容創(chuàng)新”的實踐智慧為全球教育變革貢獻中國方案。

參考文獻

[1] 高毅哲. 國家智慧教育平臺2.0智能版上線—資源更豐富，操作更便捷[N]. 中國教育報，2025-03-29（01）.

[2][4] 王娟，周瓊，段雨迪等.國家中小學智慧教育平臺應用：現(xiàn)狀調研與提升策略—基于全國4272位教師的調查數(shù)據(jù)[J]. 中國電化教育，2024（07）：74-82+108.

[3][5] 王娟，張雅君，王沖等. 國家中小學智慧教育平臺應用現(xiàn)狀調研與路徑優(yōu)化—基于全國30，605名中小學生的樣本數(shù)據(jù)[J]. 電化教育研究，2024，45（06）：50-56+65.

[6] 孫立會，周亮. 生成式人工智能融入國家中小學智慧教育平臺的實踐邏輯[J]. 中國電化教育，2024（08）：71-79.

[7] 郭紹青. 聚焦國家中小學智慧教育平臺在教育中的穩(wěn)定應用模式[J]. 人民教育，2024（05）：53-56.

本文系2023年度國家社科基金教育學一般項目“國家中小學智慧教育平臺的區(qū)域規(guī)?；瘧媚Ｊ脚c實踐成效研究”（課題批準號：BCA230269）的研究成果

（作者王娟系江蘇師范大學智慧教育學院教授；夏天馳、劉冰雪系江蘇師范大學智慧教育學院碩士研究生）

《人民教育》2025年第17期