機構：全球AI教育研究院
當歷史的指針即將劃過2025年，邁入2026年之際，全球教育版圖正經曆著一場由人工智能驅動的深刻重構。這場變革早已超越技術工具的簡單疊加，直指教育生態的核心，重塑著學習的本質、知識的形態與人才的範式。世界各地的教室、政策研究室與創新實驗室中，一個共同的新認知正在凝聚：人工智能教育的未來，不再是關於“是否”應用技術，而在於“如何”構建一個以人的全面發展為中心、尊重多元文化、並得到健全倫理與政策框架支撐的智慧教育新生態。 回首2023至2025，這是全球AI教育從戰略共識走向系統化行動的關鍵兩年。從美國提出《人工智能素養》框架，到歐盟具有里程碑意義的《人工智能法案》正式生效；從聯合國教科文組織發佈面向師生的能力框架，到中國北京等地出臺首份聚焦教育場景的落地指南。這些密集的政策行動，標誌著一個“規則構建期”的全面開啟。與此同時，從西非的虛擬導師到烏拉圭的計算思維課程，從巴西的AI讀寫能力計畫到香港航海學校的數位化傳承，多元化的實踐在全球各處開花結果。這些案例共同昭示著，未來的藍圖不再由單一敘事描繪，而將由全球多樣化的智慧共同譜寫。
文章内容
一、政策新座標：從宏觀戰略到微觀場景的全球規則構建
過去兩年，全球AI教育治理體系經歷了從原則倡議到具體規則的重大躍升，形成了一個多層次、立體化的政策網路，為未來發展劃定了更清晰的跑道與邊界。
在國際層面，指導框架日益具體化。聯合國教科文組織（UNESCO）不僅重申“以人為本”的核心理念，更推出了直接面向教師與學生的人工智能能力框架，旨在幫助他們負責任且有效地使用人工智能。經濟合作與發展組織（OECD）通過發佈《人工智能系列報告》，持續剖析AI對社會經濟與教育的深刻影響，為各國決策提供基於證據的參考。這些努力標誌著國際社會正從探討通用原則，轉向構建可操作的能力標準。 在區域層面，具有法律約束力的監管框架開始落地。其中最引人矚目的是2024年7月正式生效的歐盟《人工智能法案》。作為全球首部綜合性AI監管法規，它將“教育與職業培訓”中使用的AI系統明確列為“高風險”領域。這意味著未來進入歐盟市場的教育AI產品，必須滿足嚴格的透明度、數據治理、人類監督和魯棒性要求。該法案採取分階段實施策略，相關義務將於2026年8月起逐步生效，為全球教育科技行業設定了明確的合規預期和極高的安全倫理標杆。 在國家與地區層面，政策焦點轉向場景化落地與規範性引導。一個顯著趨勢是政策檔從鼓勵“廣泛應用”轉向指導“如何用好”。例如：美國在2024年6月發佈的《人工智能素養》框架中，系統闡述了素養應包含的實踐、核心價值、參與模式和使用類型四個層面，為教學評估提供了細化的維度。新西蘭同年9月發佈的《支架式人工智能素養教育框架》，則圍繞瞭解、應用、評估和創造，設計了螺旋式上升的培養路徑。中國北京市於2024年10月發佈的《教育領域人工智能應用指南》，是國內地方層面的代表性探索。該指南創新性地提出了“以智助教、助學、助評、助育、助研、助管”六大重點領域，並梳理了29個典型應用場景，如智能備課、個性化學習路徑規劃、AI學伴、智能體育訓練等。指南特別強調對未成年人的保護，要求其在教師或家長引導下適度使用生成式AI，並宣導“批判性使用”的理念，確保技術服務於思維深化與創新。
二、實踐新圖景：從效率工具到生態變革的多元探索 1.教師角色重塑：從“授課者”到“育人設計師” 人工智能的應用正在將教師從繁重的知識傳授與事務性工作中解放，推動其角色向更具創造性和人文關懷的方向轉型。這一轉型的核心是教師成為學生學習體驗的“設計師”和人機協同的“協調員”。武漢市的“教師發展數字畫像平臺”是一個生動例證。該平臺通過AI分析教師在教學、科研、競賽指導等多維度的數據，生成可視化的“成長雷達圖”，讓教師能清晰定位自身優勢與短板，從而驅動精准、自主的專業發展。這正體現了聯合國教科文組織《教師人工智能能力框架》所展望的方向：教師需掌握AI與教學融合的能力，並利用AI實現自身專業成長。 2.學習範式革新：深度個性化與跨學科融合 AI正使“因材施教”這一古老教育理想走向規模化實現。基於學習行為、認知風格和情感狀態的動態數據，AI系統能夠為每位學生規劃獨特的學習路徑。巴西的“Letrus”計畫利用自然語言處理技術，為超過17萬名學生提供寫作方面的即時個性化回饋，顯著縮小了不同收入學生群體間的讀寫能力差距。 3.公平與包容：技術賦能下的全球承諾 如何讓AI成為促進教育公平的橋樑而非加劇數字鴻溝的壁壘，是全球實踐的核心關切。許多創新專案正對此做出回答： 針對殘障學習者：聯合國兒童基金會的“可訪問數字教科書”專案，利用AI將教材轉化為包含敘述、手語視頻、音頻描述等多形態的可定制內容，讓殘疾兒童也能平等獲取學習資源。 針對資源匱乏地區：西非的Kabakoo教育科技公司，為缺乏正式就業機會的青年提供由AI虛擬導師支持的技能培訓，並專門開發當地主要語言巴姆巴拉語的AI模型，確保技術的可及性與文化相關性。
三、未來新議程：邁向負責任、可治理、以人為中心的融合創新 展望2025年及之後的新十年，AI教育的融合發展將步入“深水區”。在擁抱無限可能的同時，我們必須清醒地識別並共同應對一系列系統性挑戰，以此規劃未來的行動議程。 核心挑戰一：構建可信賴的治理與評估體系 隨著AI深度嵌入教育核心流程，建立有效的治理與評估機制至關重要。這包括： 演算法審計與透明度：如何確保教育AI的決策邏輯公平、無偏見且可解釋？歐盟《人工智能法案》已提出合規要求，未來需發展出適合教育場景的審計工具與標準。 效果評估範式革新：需超越對標準化考試成績的單一關注，建立能衡量批判性思維、協作能力、數字素養與心理健康等全方位發展的新型評估體系。 核心挑戰二：彌合多維度數字鴻溝 公平性問題將從“設備接入”層面向更深層次演進： 素養鴻溝：不同地區、學校、家庭背景的學生在獲取和使用高級AI工具的能力上可能產生巨大差距。 內容與文化鴻溝：全球主流AI模型和資源大多反映特定文化和語言，可能導致本土知識和小語種群體的邊緣化。發展多語言、跨文化的AI教育內容勢在必行。 治理鴻溝：各國各地區在政策監管、教師培訓、資源投入上的不均衡，可能造成新的全球教育不平等。