人工智能赋能未来教育：重塑教学模式与评价体系

随着人工智能技术的迅速发展，我们的教育方式也面临着前所未有的变革。在2025世界人工智能大会智能教育论坛上，同济大学党委书记、工程院院士郑庆华指出，人工智能的广泛应用正在推动教育结构的深刻转型，从传统的“师-生”模式向以“师-机-生”为核心的新模式演进。这一变化不仅是教学关系的拓展，更是对知识传递与获取方式的全新构建。

教学模式的变革

在新的教育形态中，人工智能与教师的协同合作成为关键。郑庆华提出，未来教育应该包括四个层面：

1. 人对人的教育：教师的角色将不再仅限于知识的传递者，还需承担起价值观塑造、思维创新、情感教育和能力培养的责任，同时维护教育的人文内核。

2. 人对机的训练：借助我们可以对学生进行价值观对齐的训练，确保其与机器的协作基于符合人类伦理标准的认知框架。

3. 机对人的赋能：人工智能系统应当与人类价值观相对齐，并为学生提供有效的支持，助力他们在学习过程中不断成长。

4. 机对机的对弈：机器之间通过知识蒸馏、模拟仿真、对抗博弈等手段进行智能演进，甚至可能形成自主智能体的合作网络。

知识生产与传播方式的重构

随着大模型的应用，教育生态正不断与人工智能深度融合，推动教育进入智能化转型的新阶段。在知识生产方面，传统依赖人类的创造模式逐步被人机协同机制所取代。大模型不仅能辅助生成知识，还有独立生产内容的能力，这一改变正在深刻影响知识的传播方式。基于大模型的个性化交互，让学生能够全天候、场景化地获取知识，更加灵活地满足他们的学习需求。

教育的智能化同样带来了一系列挑战。信息传播环境的复杂性增加，加之算法偏见等问题，可能导致社会公平的失衡。因此，教育工作者需要思考如何在这一新形势下，更好地利用人工智能技术，同时避免可能的风险。

新的教育方法探讨

在面对人工智能带来的变革时，我们必须重新审视“教、学、评、管”四个教育环节。

1. 教学：从以课程知识为核心的单向传授，转向注重学生能力和价值观的全面培养。

2. 学习：告别“大水漫灌”的传统教学模式，升级为基于人工智能生成内容的精准教学。学习方式将不仅仅是个体的学习，而是强调人机协作和人际协作的综合学习体验。

3. 评估：突破传统的分数评价，建立一个融合学习行为、过程表现与最终结果的综合指标体系，推动评价的多元化。

4. 管理：教育管理应向精准化、科学化、高效化发展，以支撑研究与服务的提升。

在此背景下，未来教育可以用四句话：针对性地教、个性化地学、多元化地评和智能化地管。

强调合作与探索的学习模式

未来的学习模式将更加强调共同学习与协作，依托人工智能和知识图谱等新兴技术，推动以问题为导向的探索式学习。这一过程中，教师不仅是知识的传递者，也是引导者和合作伙伴，帮助学生在复杂知识环境中建立联系。

具体而言，在知识传授方面，教育正从信息的线性传递向构建完整的“知识森林”转变，重点在于激发知识点之间的动态联系，促进学生建立系统化的知识网络。

能力培养方面，未来教育期待学生从观察与发现问题开始，逐步学习如何将现实问题转化为可以用人工智能或数学模型来解决的挑战，形成从发现到解决的完整能力链条。

建立科学全面的评价体系

在素养培养上，未来教育需注重如何帮助学生形成积极的价值观和全球视野。通过兴趣引导和问题驱动的学习方法，不仅增进学生的技能和思维能力，更为他们的文化认同提供契机。

未来的评价体系应超越传统应试教育的框架，建立以个体能力为核心的多维度评估方式。以问题驱动、目标导向的评价系统，学生将能够更直观地了解自身的优势和不足，更好地规划未来的学习路径。

展望未来教育，我们应坚守教育的初心，致力于在科技快速发展的背景下，实现德智体美劳的全面发展。面对人工智能的不断进步，我们要把握科技赋能的机遇，同时警惕技术可能带来的负面影响，培养学生的批判性思维与创新能力，引导他们在这个知识日益分化的时代中，成为真正的探索者和创造者。未来的教育将是一个人、机、智共同发展的新天地。