盧 宇

北京師范大學教育學部副教授，博士生導師，教育技術學院副院長，北京市未來教育高精尖創新中心人工智能實驗室主任。新加坡國立大學計算機工程專業博士。IEEE Transactions on Learning Technologies等多本SCI/SSCI期刊副主編，AIED等多個國際學術會議程序委員會主席。

出版中英文著作3本，發表中英文學術論文100余篇。主持國家重點研發計劃課題1項，國家自然科學基金3項。獲China New Development Awards（中國新發展獎，由學術出版機構Springer Nature頒發）、亞洲數字化學習論壇技術創新銀獎、教育部產學合作協同育人優秀項目等多個國內外獎項。主編和主審多本中小學及中高職人工智能與信息科技教材，研發了新課標下中小學人工智能知識體系與系列課程資源。

魏 寧

北京市東城區教育科學研究院研修員，《中國信息技術教育》雜志特約撰稿人/專欄作者。

人工智能賦能教育：學校該如何做？

魏寧：盧教授您好，很高興有機會和您聊一聊有關人工智能教育的話題。進入2025年，DeepSeek的“出圈”又一次推高了人工智能的熱度。隨著各種生成式人工智能工具和應用漸趨成熟，人工智能已經成為教師和學生的得力助手。從ChatGPT的爆發到今天DeepSeek的火爆，您如何看待這一輪人工智能熱潮對教育領域的沖擊和影響？

盧宇：是的，近年來這一輪人工智能的大爆發，確實對教育產生了深刻的影響。目前，生成式人工智能在技術上仍在快速演進中，DeepSeek在今年又制造出最新一波熱度。經過兩年來的實踐，生成式人工智能在一些典型教育場景下的應用已經逐漸趨于成熟。對教師來說，在教育資源的生成、智能助教的搭建以及輔助教師備課、教研等方面，人工智能已經能夠起到很好的支撐和輔助作用。對學生來說，生成式人工智能已經可以對各學科知識進行答疑解惑，在英語、普通話等的口語練習這類典型場景中，人工智能可以充分發揮其在語音識別的準確度、語義的理解、多模態感知和識別等方面的優勢，和學生進行非常準確的、高質量的口語練習，如果再與數字人技術相結合，完全可以創造出一個智能助教。

總體上看，這一輪生成式人工智能的爆發，包括DeepSeek在內，相對于傳統的人工智能，它的進步主要體現在對多輪對話的語義理解、啟發性內容的生成、思考模式下的深度推理能力等方面，這讓生成式人工智能在一些技術端的通用場景上有了快速的進步。但是，和一般的通用場景以及一些垂直領域場景相比，教育教學場景要復雜得多。從這個角度來看，目前的生成式人工智能還很難做到在教育教學的核心業務場景中普遍落地，要想具體深入到教師的業務工作和學校的管理流程中，還需要一個發展、成熟的過程。

總的來說，雖然生成式人工智能對教育教學工作產生了很大的影響，也能夠提供很多實實在在的幫助，但我們還是要保持清醒的認識，至少在教育領域，現階段生成式人工智能的成熟度和我們聽到的很多商業領域自媒體的宣傳相比還有距離。

魏寧：從您的觀察來看，生成式人工智能還存在哪些局限，需要教師和學生在應用中加以注意？

盧宇：雖然生成式人工智能取得了很大的進步，但當我們在教學中應用時還是要保持足夠的警惕。首先，人工智能有時仍難以充分理解多模態信息和分析信息內在的邏輯關系，這會導致生成不合理或錯誤的內容，如對較為復雜的幾何類數學題的求解和問答，其能力仍然難以達到教育場景的應用要求。其次，因為生成式人工智能主要依靠概率推斷的方式進行信息的加工和生成，這并不是真正意義上的嚴謹的邏輯推理，其推導過程依然是一個“黑箱”，所以它生成的內容不具備可解釋性與明確的依據。

例如，讓人工智能求解高等數學中的復雜題目，即使生成的答案看似正確，但由于算法依據不清晰，其中細微的邏輯錯誤或步驟冗余還難以精確識別。因此，當前人工智能生成的內容仍然無法直接用于重要的項目實踐和高利害考試等重要教育場景中。在這一點上，DeepSeek貌似為我們呈現出了它的“深度思考”過程，并且其生成的文本內容質量更高、深度更深，但也只是從概率角度來說準確率更高了，其可解釋性并沒有實質性的改觀。

魏寧：從不同的教育角色出發，還有哪些因素制約著生成式人工智能在教育領域的應用？

盧宇：學校是一個育人的場所，而生成式人工智能又是一個新事物，我們必須對青少年的健康成長和正確價值觀的形成負責。具體來說，不同的教育角色對人工智能應用有著不同的關注點。學校管理者會重點關注人工智能所提供內容的價值觀，要有助于處于青少年時期學生的身心健康，對他們起到正向塑造的作用。在這方面，在過去的一年里，推出大模型產品的公司都做了大量的工作，從技術上對輸出結果進行了有效的優化和約束。例如利用RAG技術，也就是檢索增強生成技術，用一些專業知識庫來指導文本內容的生成，以保障輸出的結果準確并符合中小學的育人要求。

從學生或家長的角度來說，他們更希望生成式人工智能的“回答”能提供準確的信息和相關依據。例如，在和人工智能工具交互的過程中，人工智能不斷向學生推薦某類學習資源，并告訴學生某個知識點沒有掌握。這時候，學生或家長就希望了解更多的相關背景，也會質疑人工智能的判斷是否準確，推薦的學習資源是否真的有效。又如，生成式人工智能對學生作文的批改分數是80分或60分，學生或家長肯定想進一步了解背后的原因是什么，希望能得到相對專業的解答和指導。但現在大模型所依賴的超大規模神經網絡的內部結構和決策過程非常復雜，對用戶也不透明，即使它對學生學習狀態的判斷是準確的，推送的學習資源也是有效的，也無法給出相關的解釋和依據，這也會影響到使用者的學習體驗和信任程度。我們把這一類問題叫做生成式人工智能的“可信問題”，這也是目前有待解決的問題。簡單說，就是要建立針對生成式人工智能的教育用戶的信任，提供系統的透明性和可解釋性，包括問責等各類機制，我相信不久的將來這些問題都會被逐一解決。

教師和學生對這些局限或潛在的風險應該有足夠的認識，這樣在應用生成式人工智能的時候，就可以引起重視并有意地加以規避。

魏寧：看來，通用大模型在教育這個特定領域中還不能完全勝任，也許我們需要專門的教育大模型。

盧宇：是的，因為通用大模型不能完全滿足教育場景的復雜性，需要教育領域有自己的專業大模型以及應用層面的開發，但目前在這方面也會遇到一定的瓶頸和堵點。例如，對教育領域多模態海量數據的需求，因為涉及學生隱私、數據安全等問題，還難以大規模獲取。另外，在教育領域專業知識庫的構建上，包括在相關教材的數字化方面，也會面臨知識產權以及法律上的風險。這些都是在構建教育大模型過程中遇到的實際困難，也有待于進一步解決。

魏寧：我們如果了解了生成式人工智能的優勢和局限，就能更加理性地看待人工智能在教育中的應用。最近一年，我發現不同的學校對待生成式人工智能的態度還存在差異。更多的學校對新技術持歡迎態度，也有一些學校會采取較為謹慎的態度，甚至有學校會禁止使用人工智能。您覺得對待生成式人工智能，我們應該采取怎樣的態度？

盧宇：總的來說，對待生成式人工智能的態度無外乎“堵”和“疏”。我們先看能不能“堵”。當今的中小學生已經能非常熟練地使用各類生成式人工智能的平臺和工具，加之門檻的降低，幾乎沒有辦法禁止使用這類工具。同時，我們也很難準確識別人工智能生成的內容，對于人工智能生成的文本類內容，目前總體的識別準確率不超過60%。當我們既無法做到不讓學生使用人工智能，又無法準確識別出哪些內容是由人工智能生成的時候，“堵”這條路實際上已經走不通了。

既然不能“堵”，那就只能“疏”。這首先需要我們轉變認識和觀念，重新思考教育的培養目標，今天的生成式人工智能已經具備海量的知識和相應的服務能力，我們如果還一味地讓學生死記硬背大量知識點，意義又何在呢？教育領域需要重視培養學生的實際問題解決能力、創造性思維與批判性思維，從而讓培養的學生可以勝任人工智能難以替代的工作。當我們的教育理念轉變后，行動就是順理成章的事情了，接下來就需要廣大教育工作者，包括學校領導者和教師，努力去探索如何用好人工智能，引導學生正確使用人工智能，讓人工智能助力教師的“教”，促進學生的“學”。

當然，具體情況也要具體分析。在總的導向上，我們倡導積極接納人工智能，擁抱新技術、新工具，勇敢嘗試、探索其在教育教學場景下的應用。但對于特定的年級、特定的場合，也要有所限制。例如，對于面臨中高考的畢業年級，對于一些重要的作業或測試場景，應該制訂相應的具體規定，明確人工智能的使用邊界。

人工智能賦能教學：教師該如何做？

魏寧：隨著生成式人工智能及其產品的快速演進和迭代，在過去兩年中，各種人工智能平臺、工具可謂“你方唱罷我登場”。對大多數教師而言，作為一個應用者，經常有“眼花繚亂”的感覺。對于不同的人工智能平臺、工具的選擇，您有何建議？

盧宇：關于生成式人工智能在不同領域中一些具體的平臺、工具，教師們可能會關心哪個工具在文字處理的時候好用、哪個工具更適合做表格的處理、哪個工具更擅長制作PPT，但現在的生成式人工智能技術演進以及平臺和工具的更新速度都非常快，在具體工具的選擇上，我建議教師們不要被動地接受，而是要主動去嘗試，也不要局限于只使用某個固定的工具，而是要與時俱進，對新工具有足夠的敏銳度，勇于去嘗試新工具。至于在某個具體工作場景下，哪個工具好用，相信教師自己才是最有發言權的。

另外，現在的生成式人工智能的應用門檻非常低，網上的教程也很多，“怎么用”已經不是一個難題了。教師們還可以去探索工具間的組合創新，如先用DeepSeek生成PPT的框架文本，再轉給Kimi去生成PPT。

總之，教師們要緊跟人工智能的步伐，基于自己的真實需求、場景去嘗試不同的工具，這就是一種工具的適配能力，也是教師數字素養和人工智能素養的具體體現。

魏寧：回到具體的教學場景中，教師應該如何通過正向的引導，讓生成式人工智能助力教學，提升學生的各種能力和素養呢？

盧宇：我先舉一個在課堂中使用生成式人工智能的例子，如傳統的作文教學，就是讓學生直接寫作，教師批改。那么，當生成式人工智能工具進入教學場景后，能否讓學生和人工智能一起完成寫作任務，從而提升學生的寫作能力呢？

我們曾經在一些學校展開這方面的探索，如某學校進行了一次作文主題教學活動，要求以“我在火星生活的一天”為主題，發揮想象力，借助生成式人工智能的幫助，創作一篇科幻想象的文章。

在寫作前，學生會和人工智能一起思考、交流，探討文章的構思，在這個階段，學生要能初步了解生成式人工智能，體驗如何與人工智能進行交流。接下來，學生會借助人工智能收集寫作素材和資料，判斷所收集資料的真實性、科學性，從中篩選出有助于寫作的信息。在寫作中，學生會針對關鍵部分的內容隨時和人工智能進行討論，共同完成寫作任務。在寫作后，還要借助人工智能對文章進行潤色和修改。

教師會在整個寫作過程中為學生提供學習單作為學習支架，學習單涵蓋了提供范例、查找資料、知識問答、搭建框架、啟發觀點、潤色文字、評價改進等各個環節。學習單對學生有詳盡的指導，特別是人工智能應用策略的提示，如對于如何更好地與人工智能進行交流，學習單會引導學生“用盡可能清晰和具體的指令來表達想要詢問的問題，給予足夠的信息”“如果對得到的回答不滿意，可以嘗試用不同的方式或詞語表達同一個問題”“如果你有一個復雜問題，可以分解為幾個較小的、單獨的問題，逐步解決，以獲得更清晰的答案”等。

經過這樣的一次主題教學活動后，學生不但在語文教學所要求的“語言運用”“思維能力”“審美創造”等方面有所提升，而且在“信息意識”“數字化學習與創新”“信息社會責任”等信息科技課程核心素養方面有了明顯增強。在生成式人工智能的應用上，學生對一些基本概念及其在創作中的功能有了更多的了解，掌握了設計優化提示詞的基本思路及技巧，并能將其運用于實際任務中。

可以看到，這已經不是一節單純的語文課，而是一次跨學科主題學習活動，也是一次很好的項目式學習活動。將生成式人工智能的應用與具體的學科教學融合在一起，能夠很好地提升學科素養和數字素養。通過對學生的評價也可以證明，這類活動取得了不錯的實踐效果。

當前，越來越多的學科和教師開始探索如何利用生成式人工智能，設計好一節課或一次活動，在提升學生學習興趣的同時，對知識掌握和素養提升提供幫助。當然，這對于教師也是一種全新的挑戰。

魏寧：最近一年，教學智能體逐漸興起，也被很多人看好，認為它將在2025年有較大發展，您能否先給老師們介紹一下什么是教學智能體？

盧宇：其實智能體并不是一個新的概念，在人工智能領域，智能體早在20世紀就被提出。這個概念也不難理解，因為人自身就是一個智能體，可以用五官感知環境，用大腦進行推理決策，通過手腳展開行動，與外部世界進行交互。同時，人還有一套學習機制，有自己的長短記憶，可以存儲知識，并通過提取記憶中的知識進行學習，這就是一個智能體的基本工作流程。用學術一點的表達就是，智能體指的是可感知環境并反作用于環境，以實現其自身目標的自適應系統，又稱為自主智能體。人工智能學科的重要目標就是構建像人一樣的智能體， 這一直是傳統人工智能孜孜以求的夢想。

長期以來，受限于核心模型的智能化水平，智能體的發展一直處于比較初級的階段。而大模型的出現，讓智能體在感知、推理、任務規劃、交互等方面得到了較大提升，這使得智能體的構建在今天受到了各領域的廣泛重視。

具體到教育領域，教學智能體的目標就是充分利用生成式人工智能對環境感知、推理規劃、學習改進、行動決策等方面的自主適應能力，在課堂教學、課后輔導、教師研修、家校合作等多種教育場景下，為教育領域各類角色提供教與學的智能化服務。

魏寧：那么，作為教師，又該如何構建一個教學智能體呢？

盧宇：一般的教學智能體的構建過程并不復雜。例如，我們和DeepSeek做一些簡單的對話，就可以看作使用了一個智能體。這里面有人與智能體的交互，DeepSeek也會對問題進行分析，并生成內容、進行回復，完成了內部的推理和決策，表現出了簡單的智能。

現在的很多生成式人工智能平臺都有創建智能體的功能，按照平臺的相應提示，描述出智能體的基本功能、教學的需求，就可以創建一個教學智能體。同時，還需要構建本地知識庫，這時需要我們上傳相關的專業知識或數據，如學科教材、學習輔助資源以及相關的專業領域知識等，可以以PDF或其他形式的文件上傳。此外，智能體有別于生成式人工智能平臺的一個重要特點，是它可以根據具體任務，通過聯網的方式，調用外部第三方工具來解決問題。例如，我們想要智能體畫出思維導圖，雖然智能體本身并不是思維導圖專業工具，但它可以通過聯網調用相應工具的API，完成思維導圖的創建；當我們需要求解數學問題的時候，它可以調用第三方的數學工具來輔助解題；等等。

而在智能體的前端，可以使用數字人技術，形成一個虛擬的載體，這樣的一個教學智能體就好像一個助教或者學習伙伴，可以在不同的任務場景中滿足學生的各種學習需求。

總的來說，構建教學智能體對于大多數教師而言門檻并不高。從我們的教師培訓經歷來看，大多數教師能在自己的教學環節應用教學智能體，不論是作為課程助教，還是批改作業。在這個過程中，教師也會表現出濃厚的興趣，并積極展開探索。

魏寧：在構建了一個教學智能體之后，又該如何在教學中應用呢？您能給我們展示一個案例嗎？

盧宇：我來舉一個具體的案例。我們正在設計和開展的以“垃圾分類”為主題的跨學科學習或項目式學習，就是一次教學智能體的實踐應用。其中，教學智能體可以根據學習任務，對作品進行具體規劃，支持與學習內容相關的記憶與反思，提供多模態項目資源生成、檢索增強生成式的學習支架、高質量代碼生成與反饋等多種能力的實現與拓展，支持人機交互與多智能體交互模式，等等。在整個過程中，教學智能體可以擔任“助教智能體”和“同伴智能體”兩類教育角色。

在本次項目式學習的驅動問題提出環節，“助教智能體”首先依據預設的學習情境，建立驅動問題引導框架，并與學生開展多模態形式的在線討論，引導學生自主提出項目的驅動問題。例如針對“垃圾分類”主題，“助教智能體”可以調用外部多模態大模型的圖片生成功能，繪制“海洋垃圾旋渦”“難以降解的塑料垃圾”等情境圖片，為學生創設真實情境，還可以基于對話能力，與學生進行垃圾治理迫切性的在線討論，并提出垃圾治理的可能步驟和方法，引導學生自主思考，明確所開展的項目活動，如“如何宣傳垃圾分類環保理念”“如何制作一個智能垃圾桶用于垃圾分類”等。

接下來是項目方案的共同設計。為了解決驅動問題“如何宣傳垃圾分類環保理念”，教學智能體首先利用其任務規劃能力，將該問題的解決方案分解為“了解垃圾分類規則”“搜集各類典型垃圾示例”“制作宣傳素材和載體”等多個可執行的子任務。基于各個子任務，教學智能體可以構建多個“同伴智能體”，與學生針對具體項目方案展開討論，提供策略性支架，并及時反饋學生的意見，引導學生共同完成項目方案的設計。例如，針對“制作宣傳素材和載體”這一子任務，“同伴智能體”可以在小組討論中提出海報、網頁、微信小程序等不同形式的解決方案，如學生支持網頁，智能體會進一步幫助學生設計并搭建網站。

最后，教學智能體會與學生一起，協同完成項目作品的制作。例如，制作一個“垃圾分類宣傳網站”，學生可以通過多模態方式與智能體交流，向智能體展示手繪的網站前端設計樣稿，“助教智能體”則可以調用外部網頁設計腳本語言庫，自動生成對應的網頁代碼。接下來，學生可以通過與教學智能體的互動，修改、優化網站，直至完成作品。

當項目完成后，“助教智能體”和“同伴智能體”還能結合自己的存儲記憶，從學生在本次項目式學習中的知識掌握、技能獲取、交互有效性等方面進行反思、評價，以促進學生各項能力的提升。

人工智能賦能課程：人才如何培養？

魏寧：生成式人工智能的逐步成熟和門檻的降低，對信息科技以及相關課程也產生了不小的影響，如人工智能對編程的輔助作用更為凸顯。您如何看待未來人工智能對編程教育的影響？

盧宇：從編程的代碼生成這部分來看，生成式人工智能已經趨向專業化。一些專業的代碼大模型可以勝任從傳統的腳本語言到各類高級語言的代碼生成，并且生成代碼的質量非常高。

更重要的是，現在的代碼大模型不僅能完成代碼編寫任務，生成符合任務需求的代碼，還能進行調試（debug），也就是在生成代碼后，通過分析發現并修正代碼中的錯誤，以及對專業代碼進行文檔注釋。

這些功能對編程的學習會產生比較大的影響，最簡單的就是，在代碼大模型的編程環境中，學生就可以借助大模型分析、補全編寫的代碼，從而大大提高學習編程的效率。

而從更加長遠的影響看，隨著生成式人工智能的快速發展，代碼大模型已經能夠勝任代碼生成這一類的場景，并且完成的質量和效率都很高。在這個背景下，從我們的觀察來看，大量的初級程序員工作崗位正在迅速減少，包括在一些頭部的人工智能、互聯網公司中，也出現了這樣的現象。

這樣的市場現狀反映的是，對只會寫基本代碼框架的初級程序員的需求將會迅速萎縮，并且這一趨勢在未來只會加強。這一趨勢已經引起了高校計算機專業、人工智能專業的重視，對本科、研究生的相關培養方案的改進已迫在眉睫。而對于中小學信息科技教育、編程教育來說，我們也要進一步思考，隨著人工智能編程愈加成熟、專業，未來的軟件開發已不需要過多關心底層的技術細節、各種程序接口以及撰寫基礎性代碼，而只需通過一系列簡潔且精確的指令，將自己的需求告訴人工智能模型，由代碼大模型自主產生高可用性的代碼。那時，信息科技與人工智能教育應該為何而教？教什么？怎么教？從它的基本理念、教學目標、教學方式到課程設計，我們可能都將面臨一次重新的思考和定位。

魏寧：對于人工智能時代的編程教育，您有何具體建議？

盧宇：隨著生成式人工智能時代的到來，我覺得編程教育在教育理念、課程設計、教學內容上都需要與時俱進。

具體來說，在教育理念上，我們要更加強調對學生高階思維，特別是計算思維能力的培養。未來的編程方式將從傳統的手動編寫代碼方式演變為基于人工智能技術輔助的新型人機協作方式，這讓學習者習得、使用編程技能的方式都大大不同了。這要求我們不必過多關注編程技能的培養，而應更多側重計算思維等高階思維能力的培養，幫助學生樹立對人機協作的正確認知，以滿足人工智能時代對人才的基本需求。

在課程設計上，編程教育可以更多地和人工智能教育相結合，讓學生充分利用編程和人工智能技術解決身邊的、生活中的實際問題，課程形式上多嘗試項目式、探究式學習，以學生為中心，圍繞一個主題展開驅動問題的設計。同時，要積極運用先進的人工智能設備、工具和資源，調動學生的學習積極性，引導學生自主學習。

在課程內容上，要讓學生充分認識、了解未來的智能化編程方式。可以創設特定的場景，讓學生熟悉如何通過準確的自然語言或流程圖描述具體需求，借助人工智能實現程序編寫、調試和運行。與此同時，學生也要認識到，人工智能編寫的程序可能會有錯誤或缺陷，需要通過人工或人工智能工具進一步修改、優化，直到生成理想的輸出結果。

總之，面對更加智能化、人性化編程時代的到來，中小學編程教育要緊跟時代步伐，積極探索符合我國國情的新一代青少年教育模式。

魏寧：隨著生成式人工智能的快速發展，特別是DeepSeek的出現，我們對人工智能領域的人才培養有了更高的期待，面向未來，您對中小學人工智能教育有何建議？

盧宇：生成式人工智能帶來的沖擊，讓我們更加重視人工智能領域在各學段的人才培養，而中小學人工智能教育無疑是人工智能人才培養長鏈條中的重要一環。

從目前國內的情況看，中小學人工智能教育仍處于起步階段。很多學校的人工智能校本課程或者社團，本質上開展的還是傳統的編程、機器人、創客、STEM教育，更多地讓學生在“玩中學”。但是，人工智能學科畢竟有它自身的思想方法和課程體系，在中小學人工智能教育中，我們應該依據不同學段學生的年齡特征，或多或少地滲透這些思想方法、知識脈絡，而不只是簡單地讓學生去體驗或感受。從這一點來說，我們很多學校的人工智能教育在學科體系上還是偏弱的，和真正的人工智能學科教育還有一定的距離。

當然，這并不是說從小學開始就把人工智能教育專業化，單獨講授專業內容。在小學階段，我們可以結合其他學科，用項目式、大單元學習的方式讓學生在體驗人工智能的同時，重視基本理念的建構。到了中學階段，逐步加入一些人工智能領域的專業性內容以及課程資源。

此外，我們要高度重視人工智能倫理道德的教育，幫助學生建立起防范人工智能可能帶來的安全隱患的意識。例如，現在由人工智能產生的深度偽造，有必要引起學生警惕，這方面的學習不必通過復雜概念、知識的引入，完全可以融入到日常生活的情境中進行。

總的來說，這一輪生成式人工智能的迅猛發展，帶來的一個積極作用就是讓人工智能領域人才培養受到了從國家到教育界的普遍重視。我相信在這一背景下，未來的中小學人工智能教育會越來越規范，課程的科學性和適用性也會得到加強。

魏寧：讓我們期待未來的中小學人工智能教育能取得更大的成績，培養出更多人工智能領域的人才。

感謝盧教授今天和大家分享的關于人工智能賦能教育的思考，也希望更多的學校、教師在教育教學中積極探索人工智能的應用和創新，讓AI真正賦能教育和教學。

盧宇：感謝《中國信息技術教育》雜志一直以來對人工智能及其教育應用的關注，期待人工智能讓教育插上騰飛的翅膀。

文章刊登于《中國信息技術教育》2025年第10期

引用請注明參考文獻：

盧宇 魏寧 .人工智能賦能教育：應用與創新 [J].中國信息技術教育，2025（10）：4-11 .

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