让人工智能教育产业在规范中释放活力

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（来源：中华工商时报）

转自：中华工商时报

    日前，教育部等五部门联合印发《“人工智能+教育”行动计划》，并对外发布有关情况。这标志着人工智能与教育的融合，从局部探索迈入系统推进新阶段。对相关产业而言，意味着新的技术空间、应用场景和发展机遇。但更需要厘清的是，教育不同于一般消费市场，学校更不宜沦为单纯的技术试验场。人工智能教育产业可以支撑教育、改善教育，却不能用产业逻辑替代教育逻辑，更不能让资本效率凌驾于育人规律之上。

    当前，“人工智能+教育”正在打开广阔应用空间。AI作业系统、智能教案、自动批改、学生画像、数据看板等应用，已经进入不少学校的教学和管理流程。智能学伴、智能教学系统、教育智慧大脑、科研智能体等，也被寄予改善学习支持、教师教学、学校治理和科研创新的期待。与此同时，数字教材、教育大模型、智能终端、教师培训、应用中试基地等，正在构成新的产业生态。问题在于，技术应用越广，越需要追问：它究竟是在服务育人，还是只是在扩大新的市场入口？

    技术供给并不等于教育进步。生成教案不等于改进教学，自动批改不等于理解学生，智能问答不等于促进思考，数据看板也不必然带来科学治理。如果产业脱离教育场景，一味追逐功能叠加、概念包装和采购规模，就容易催生新的形式主义。教育的关键是育人，而不是处理标准化的信息流；它面对的是一个个鲜活的生命、一段段独一无二的成长历程。正因为如此，人工智能教育产业的发展需要公共治理托底，让技术创新回到真实教育问题之中。

    若缺少公共治理，人工智能还可能放大教育领域既有矛盾。教育不均衡源于区域、城乡、校际资源差异，人工智能若主要流向高购买力学校和高收入家庭，就可能加剧城乡、校际在智能终端、智慧校园和优质数字资源上的差距。教师角色边缘化、评价异化等问题，本质上也与学校管理逻辑和教育评价方式有关。技术若被简单用于排名、监控和问责，反而可能增加教师负担、压缩育人空间。公共治理的意义，不是把所有风险归咎于技术，而是要防止技术放大旧问题、催生新风险。

    所谓公共治理，并不等于对企业简单管控，也不是给技术创新设置障碍。而是在多方协同中把教育规律、公共利益和产业活力更好结合起来。人工智能教育产业的健康发展，有赖于政府统筹、学校主责、企业创新、科研机构支撑，并吸纳师生家长反馈参与的多元协同治理机制。

    从产业角度看，未来人工智能教育企业的竞争力，不应仅以模型能力、融资规模和市场占有率。真正具有长期价值的企业，往往需要具备教育理解能力、安全合规能力和公共协同能力。它们不只是向学校输出工具，更应与学校、教师和科研机构共同打磨场景，主动接受标准规范约束，参与应用效果评估，并关注产品进入校园后的长期影响。这样的企业，才能在公共治理框架中获得持续信任，也才能把技术优势转化为教育价值。

    因此，推动人工智能教育产业发展，关键不是在“发展”与“规范”之间做简单取舍，而是以规范促发展、以治理赋能创新。一方面，需要通过国家教育智能算力服务平台、教育大模型、教育科研基础语料库等的建设，降低优质应用创新门槛；另一方面，也应完善安全防护体系、大模型安全审核、应用测评、进校园管理、评估备案、技术监测、风险预警和应急响应机制，让创新在更加清晰的规则中展开。

    人工智能教育产业的健康发展，要防止市场逻辑越过教育边界。企业需要在尊重教育规律、回应育人需求的基础上参与教育创新；学校应从被动采购者转向场景共创者；政府应在鼓励创新和守住底线之间形成更有效的治理能力。只有让技术活力、产业创新与公共责任保持必要的张力、平衡，“人工智能+教育”才更可能成为教育强国建设的有力支撑，而不是又一轮转瞬即逝的技术风口。

    （作者单位：西北师范大学教育科学学院）