人工智能正以惊人的速度进入课堂，许多教育系统甚至来不及决定是否做好准备，或者如何正确运用人工智能。这使得人工智能在教育领域的应用不仅关乎技术，更关乎政策和系统：关乎准备、包容、信任，以及教育机构能否将创新转化为更有效的学习。

这一点至关重要，因为人工智能正以远超许多系统适应速度的速度进入学校、大学和学习平台。真正的问题不再是人工智能是否会影响教育。在许多地方，它已经产生了影响。更棘手的问题是，教育政策中的人工智能应用能否跟上实施的步伐，以及学校能否以拓宽机会而非加剧不平等的方式来运用人工智能。

在美国、肯尼亚、中国、阿联酋和瑞士，青年领袖和实践者们正以截然不同的方式见证着同样的全球转型。他们的观点表明，人工智能在教育领域的未来，与其说取决于工具本身，不如说取决于教育机构能否将技术与教师的准备情况、当地环境、政策支持和教育目标相契合。


为什么人工智能在教育政策中的重要性如今如此凸显


理解当前形势的一个有效方法是：真正的挑战并非仅仅是人工智能的普及应用，而是教育系统是否真正了解如何在教育领域负责任地应用人工智能。

在五国对话中，三种模式反复出现。首先，本地环境决定最终结果。同样的工具，在不同的基础设施、语言、政策能力和指导机会下，可能会产生截然不同的结果。其次，教师的准备程度往往是真正的瓶颈。人工智能工具或许唾手可得，但这并不意味着教育工作者能够获得有效利用这些工具的支持。第三，人工智能政策、信任和评估改革正变得至关重要。人工智能不再仅仅是改变课堂工具；它正迫使教育系统重新审视其奖励机制、学习衡量标准以及仍需保护的人类能力。

这些并非次要问题，它们正成为教育领域人工智能政策辩论的核心。


本地环境如何影响教育领域的人工智能


人们在讨论人工智能时，常常把主要问题归结为工具的获取。但实际上，关键在于本地系统能否有效吸收和运用这些工具。同样的技术，在基础设施、制度文化、公众信任度和政策能力的不同下，可能会产生截然不同的结果。

在肯尼亚，挑战不仅在于人工智能工具是否存在，更在于它们能否以可持续且切实有效的方式惠及服务不足的社区。内罗毕全球青年领袖社区科技创新项目负责人菲利斯·阿蒂诺（Phylis Atieno）描述了这样一个体系：人工智能之所以“并非因为人们缺乏了解而成为优先事项，而是因为它要与课堂、教科书和教师薪资竞争”。她指出，“情境比课程更重要……导师比基础设施更重要”，这揭示了一个重要的政策启示：在资源匮乏的体系中，本地支持体系往往比外来模式更为重要。2021年至2024年间，内罗毕社区领袖社区惠及四个边缘化社区的174名女孩，并支持32个团队开发了32个以社区为中心的应用程序。这使得肯尼亚的案例对于任何认真思考人工智能素养、教育不平等和包容性实施问题的人来说都尤为重要。


在美国，挑战则有所不同。人工智能在教育领域的应用已相当普及，但实施情况却参差不齐。Y20美国人工智能、数字创新与教育代表、芝加哥全球青年领袖社区策展人丹尼尔·成镇·康（Daniel Sungjin Kang）描述了这样一个系统：人工智能的普及速度超过了治理机制的清晰度和教师支持的水平。“人工智能的应用非常广泛，但关键问题是：它是否得到了正确使用？”他说道。美国的案例表明，即使是高容量的系统，当人工智能的普及速度超过机构支持速度时，也会面临困境。

在阿联酋，问题的关键不在于是否应该采用人工智能，而在于如何将其融入教育、创新和劳动力发展等领域。迪拜全球青年领袖社区的策展人穆罕默德·米沙尔（Mohammed Mishal）从人、流程和技术三个方面阐述了阿联酋的案例。这一点至关重要，因为它将讨论的焦点从人工智能的产品问题转移到了人工智能的系统设计问题上。


为什么教师准备不足才是真正的瓶颈


如果说这五个案例中存在一个共同的问题，那就是：教师准备情况是当今教育人工智能政策中最重要的问题之一。

教师是人工智能工具与实际学习之间的桥梁。如果教育工作者缺乏时间、信心、培训和支持来有效使用人工智能，即使是最有前景的工具，在实践中也可能流于表面。因此，真正的瓶颈往往不是技术能力，而是学校和教师是否真正做好了准备。

这个问题在不同国家表现各异。在美国，它表现为实施支持不足。在肯尼亚，教师短缺和基础设施不足使得准备工作成为一个结构性挑战。在阿联酋，能否成功应用取决于教师、机构和社区是否能切实参与到变革的设计中。无论在哪个案例中，教训都是一样的：教育人工智能的效力取决于承载它的人类系统的能力。


为什么人工智能政策和评估改革现在至关重要


如果说准备工作是瓶颈，那么人工智能政策就决定了系统能否大规模响应。

人工智能的应用并非仅仅因为技术可用就具有意义。只有当政策有助于协调课程设置、教师培养、问责制、安全保障和长期教育目标时，人工智能的应用才真正具有意义。如果缺乏这种协调，创新发展的速度可能会超过机构的吸收能力。

这一点在中国尤为明显。伦敦政治经济学院博士研究员、全球青年领袖北京中心策展人张怡雯指出，教育体系存在“评估陷阱”：围绕记忆、固定答案和狭隘的绩效衡量标准构建的教育体系，正逐渐与学习者如今所需的能力脱节。她的观点是对更广泛的教育政策人工智能辩论的最有力贡献之一，因为它将关注点从工具转移到教育真正奖励什么这一更深层次的问题上。


中国也展现出更具前瞻性的应对策略。人工智能未来加速营（AI Future Boostcamp）分享的资料描述了一项“最后一公里”的努力，旨在将先进的人工智能研究成果转化为适合不同年龄段的学习内容，同时提升教师能力而非取代教师。该计划已在12所学校开展试点，招募了100多名志愿者，并计划到2026年扩展到50多所学校。“我们希望证明人工智能可以成为促进教育公平的工具，而不是加剧教育差距，”张先生表示。这使得中国的案例不仅规模庞大，而且其尝试将人工智能政策、人工智能素养和本地实施联系起来，因此具有借鉴意义。

与此同时，瑞士从另一个角度深化了这场辩论。PaperCheck/botts.ai创始人、卢塞恩全球青年领袖社区成员伊夫·祖姆布尔（Yves Zumbühl）将讨论的焦点从效率转移到教育目的上。“论文是人类思考的产物。如果你把写作外包给人工智能，那么写作的意义就荡然无存了。”这句话道出了评估改革为何不再是次要问题。如果人工智能能够绕过学习过程本身并产生可见的输出，那么教育系统就需要更明确地决定他们仍然期望人类进行哪些类型的思考。


五个国家的青年领袖们看到了什么


此次对话最清晰的信号之一是，青年领袖往往能及早发现问题——这并非因为他们是未来的象征性代表，而是因为他们已经在技术与摩擦交织的领域中努力耕耘。

在五个国家，青年领袖们不仅对人工智能在教育领域的应用发表意见，他们还在诊断差距、测试应对措施并构建本地化模式。在肯尼亚，这意味着要扩大女孩的入学机会，使她们能够参与面向未来的学习。在中国，这意味着要为教师和学生创建更持久的支持模式。在美国，这意味着要发现哪些领域的应用速度超过了指导速度。在阿联酋和瑞士，这意味着要推动讨论超越热情，转向设计、信任和教育目标。

这一点至关重要，因为地方行动并非只是个例。它是人工智能教育政策应借鉴的证据基础的一部分。


在五个国家中，传递的信息很明确：下一个挑战不是推广，而是方向。

人工智能在教育领域的未来并非仅由技术本身决定，更取决于教育机构能否建立起必要的准备、政策清晰度和人员参与度，从而有效地引导人工智能的应用。如果能够做到，人工智能或许能够拓宽教育的机遇；反之，它反而可能加剧教育旨在缩小的鸿沟。


这对人工智能在教育领域的未来意味着什么

Legacy education-era comparative policy analysis preserved in the archive.

本文基于与五个国家的青年领袖的对话，探讨了教育政策中的人工智能如何受到不同地方现实的影响——从教师准备情况和人工智能素养到政策差距、信任、评估和包容性。


人工智能进入课堂的速度远超许多教育系统做出决定的速度——无论是他们是否做好了准备，还是应该如何使用它。这使得人工智能在教育领域不仅仅是一项技术……

AI in Education Policy: What Five Countries Reveal About Readiness, Inclusion and Implementation

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