人工智能在基礎教育場景應用已出現巨大潛力。

來源|多知

多知7月13日消息，北京師范大學智能技術與教育應用教育部工程研究中心（下稱“工程研究中心”） 近日發布人工智能賦能基礎教育應用的代表性成果：《人工智能賦能基礎教育應用藍皮書》與《典型案例集》。

2024年4月起，北京市教委啟動了中小學校人工智能應用試點工作，并委托工程研究中心、北京市數字教育中心（北京電化教育館）（以下簡稱“市數字教育中心”）承擔試點學校的實踐指導、案例遴選和成果提煉工作，用以探索人工智能應用的實踐路徑、培育一批創新標桿場景。

基于此，工程研究中心和市數字教育中心聯合編寫《人工智能賦能基礎教育應用》藍皮書。

據介紹，藍皮書主張智能技術服務教育需采取“以人為本”的政策措施與行動步驟，以確保其使用符合倫理、安全、公平，并具有實際意義。

同時，其指出當前人工智能在基礎教育場景應用已展現巨大潛力，部分場景應用已較為成熟并開展規模化落地，而部分場景應用仍處于探索和試點階段，亟需持續推進。

以實踐探索章節為例，藍皮書分別就以“智”助教、以“智”助學、以“智”助評、以“智”助育、以“智”助研、以“智”助管進行詳細解讀。

圍繞教育場景中教、學、評、育、研、管的不同場景給出了細致內容。

以“智”助教部分，藍皮書提出：

“教育資源的高效檢索與精準推薦，是破解一線教師“備課之困”，實現“減負增效”的關鍵路。”

“部分平臺通過生成式大模型、光學字符識別(OpticalCharacterRecognition，OCR)、語音語義解析等技術精準解析教師備課需求，拓展拍照搜題、語音搜題等多模態檢索方式，支持教師快速定位教材、課件等教學資源，提升了教育資源獲取的便捷性。”

“目前生成的教學內容尚未真正契合教學需求，難以適配實際應用場景，教師需要進行二次創作才能滿足教學需求。目前，部分學校中具備一定信息素養的一線教師群體，正在積極利用DeepSeek設計包含詳細教學要求的提示詞，進而生成教學方案、教研文獻總結等內容。”

“當前國內外已有多個智能出題系統和平臺，通過預設結構化格式，支持題目自動化生成。這些系統一般提供多種分類、學段、科目等模板供選擇，教師可定制模板設置，如語言、難度、題目數量、題型及知識點覆蓋范圍，系統將快速生成符合要求的試題，例如生成數學口算題、英語填空題、語文選擇題等。”

以“智”助學部分，藍皮書提出：

“學習資料推薦系統通常與作業系統進行聯動結合，依據學生的做題情況，形成錯題本，并自適應地推薦針對性練習，實現“測-學-練”的閉環學習，能夠滿足基本的使用需求。”

“技術架構上，學習路徑規劃系統依托學生學習數據分析與建模，通過構建學生畫像和知識圖譜，實現對學生學習狀態的全面理解。”

“目前，情境式學習還處于技術探索階段，整體系統的易用性和穩定性有待進一步提升。盡管部分學校在特定課程中進行了探索性應用，但多集中于局部場景試點，尚未形成可復制、可推廣的大規模應用模式。”

以“智”助評部分，藍皮書提出：

“綜合素質評價是指可嘗試利用人工智能技術綜合考量學生日常表現，結合社會實踐、團隊合作、創新思維等行為特征，為學生提供多維度的綜合評價報告，幫助學生認識到自身的全面發展狀況，也為教師提供全面了解學生情況、調整教育教學策略的依據。”

“未來綜合素質評價可從教育測量與技術協同研發、家校社數據共享、教師端智能分析工具開發等方面協同推進，持續提升學生綜合素質評價的真實性、全面性和精準度。”

以“智”助育部分，藍皮書提出：

“隨著技術的不斷進步，智能藝術創作不僅僅局限于實驗性的探索，更逐漸轉變為具有實際應用價值的創新工具。當前，許多教育機構和企業已開始嘗試將這一前沿技術引入到藝術教育的課堂實踐中，并為學生提供更為豐富的創作體驗。”

“多模態感知與分析技術可將音頻、圖像、視頻等信號轉化為結構化的語義標簽，結合深度學習方法對藝術作品的情感特征與用戶反饋進行建模，構建“藝術—情感”映射模型，實現藝術情感的高效識別，進一步增強人機交互體驗與個性化表達能力。”

“智能體育訓練還可通過虛擬現實和增強現實技術，提供沉浸式的運動體驗，幫助學生在虛擬環境中進行技能訓練。”

以“智”助研部分，藍皮書提出：

“人工智能系統通過對教師授課數據、教學評價、學生反饋、課堂互動以及專業能力評估等多維度數據的深入分析，為每位教師量身定制專業發展方案，并提供相應的培養依據。”

“為進一步提升智能化賦能水平，可從以下方面優化:其一，在數據安全保障上，構建涵蓋采集、傳輸、存儲、使用全流程的數據保護機制，確保教師與學生的個人信息不被濫用，夯實教師成長數據應用的可信基礎；其二，在推薦算法優化上，完善成長路徑生成模型的公平性與適應性控制機制，解決當前系統高度依賴歷史數據導致路徑單一或覆蓋不足的問題，提升個性推薦的科學性與包容性；其三，在用戶適配機制上，構建教師人工智能素養分層支持體系，結合實際應用場景，提供基于能力水平的引導與培訓資源，提升教師對智能系統的理解與接受能力，增強技術應用效果。”

“智能科研實驗平臺已在教育科研場景中展現出良好的賦能 效應，能夠為師生提供虛擬仿真、數據分析與實驗驗證等一體化技術支持。”

以“智”助管部分，藍皮書提出：

“越來越多的學校已部署智能校園安防系統，廣泛應用于校園安全管理中，但需要規范管理，謹慎處理學生隱私等數據。 ”

“許多學校已經建設了智能化管理系統，逐步實現了教學和管理工作的自動化和智能化。這些系統通常包括課程自動排課、在線選課、成績分析、教學質量評估等功能，大大減輕了教務人員的工作負擔，并提高了管理的科學性和效率。”

藍皮書還提出“提升教師人工智能素養、優選推廣成熟教育應用、理性建設推進教育試點、教育業務牽引全鏈賦能、重數據隱私與倫理治理”的發展建議，以推動人工智能與教育的科學融合與穩步發展……

在多知后臺留言“《藍皮書》”即可獲取全文。