北京邮电大学人文学院教授、教育系主任 李青
当人工智能从辅助工具演变为教育生态的建构性力量，其引发的已不仅是教学方式的革新，更是对教育本质与价值的一次深层叩问。近日，中教全媒体专访了北京邮电大学人文学院教授、教育系主任李青，他以其敏锐的行业洞察与严谨的学术视角，系统梳理了AI教育热潮背后的多维辩证。本次专访中，他不仅指出技术适用性、伦理规范与数字公平等现实挑战，更深入阐释了教师角色的结构性转型与学生素养的系统性重构路径，强调在技术赋能中始终坚守育人初心，推动教育走向人机协同、理性包容的未来图景。
技术热潮下的教育隐忧：去技能化、伦理缺位与新数字鸿沟
中教全媒体：您身兼研究者、标准制定者和教学者多重身份。这让您对当前的AI教育热潮有何冷思考？
李青：身处这场技术风暴的中心，我既看到了AI赋能的美好前景，也看到了其中的问题和风险。我对当前的AI教育热潮有一些相对冷静、或者说更为审慎地思考。
第一是去技能化的风险。当前的AI技术虽然取得了显著进步，但在面对教育的复杂性时仍显得力不从心，不具有适用性。更深层的问题是“去技能化”现象，技术的过度替代导致教育主体某些核心能力的削弱。比如，当生成式AI自动完成教学设计时，教师逐渐失去对课程的深度理解；当AI工具为学生即时生成解题步骤时，学生的独立思考能力反而可能被削弱，这也是学界谈到的“认知外包”的问题。这不是技术自身的问题，而是我们对技术应用的边界认识不清。
第二，伦理与规范仍旧缺位。虽然UNESCO、OECD等国际组织发布了《人工智能伦理问题建议书》等倡议文件，并建立了全球共识框架，各个国家都在逐步完善相关的法律和措施。但是，这些基本原则在教育实践中的具体转化和本土化仍远远不足。我们现在面临的问题是：大量AI教育产品正在学校广泛应用，但产品的伦理评估标准、使用禁区、数据安全红线等基本框架都还在模糊之中。这不是小问题——涉及的未成年人保护、数据隐私、算法偏见、价值观引导等都是底线问题。
第三，数字鸿沟仍在加剧。这可能是对社会最有深远影响的问题。资源丰富的重点学校和一流高校能够快速部署AI教学平台、开展AI素养教育；而资源受限的地方和乡村学校则面临技术和人才门槛。而且，AI工具的应用可能强化不平等——它倾向于让“聪明的”“自律的”学生更出色，而对学习困难、学习习惯不好的学生帮倒忙（比如，替代主动学习，剥夺提升元认知策略的机会）。
因此，我们必须从“技术能做什么”回归到“教育需要什么”。我们不能在算法带来的效率提升下迷失了教育的初心，教育的本质是促进人的发展和完善，而非应对分数指标的盲目内卷。
中教全媒体：您深耕智慧教育环境、数据驱动教学等领域研究，当前AI与教育的深度融合，将如何帮助教师实现真正的个性化教学？
李青：个性化教学的核心是因材施教，而不是盲目追求差异化。即基于每个学生的学习诊断数据，科学地调整学习内容、学习进度安排、学习路径和支持方式等，帮助不同起点的学生都能达成核心学习目标，同时发展各自的天赋和潜力。
AI主要从四个方面帮助教师实现个性化教学。
一是提升学习诊断的精准度。在没有AI工具之前，教师只能通过课堂观察和少量的作业、测试了解学生。这样的评价是片段性的、延迟的。而在AI的助力下，通过多模态学习数据的实时采集与分析，不仅可以了解学生哪个知识点没掌握，而且可以绘制出动态的学习轨迹。
二是提供学习路径的动态调整。AI系统可以跨章节，甚至学科识别出学生的困难和不足，然后主动回溯和强化相关知识和技能。这在传统教学中很难系统地实现，但在数智驱动下可以实现自动化。
三是实现学习反馈的实时性与针对性。及时反馈对学习效果影响巨大。传统教学中，学生作业往往要等待数天才能得到批改反馈，而且教师需要投入大量精力才能精准反馈。而AI系统能提供7*24小时的实时反馈，不仅包括对错，还可以给出诊断方案，通过启发式对话帮助学生理解为什么出错，以及如何修正。
四是强化学习支持的差异化和适切性。同样的学习内容，有的学生需要高度的结构化支持（逐步分解、清晰的步骤），有的学生需要更多的自主探索空间。传统教学很难同时满足这两类学生。AI系统可以根据学生的学习表现和认知特征自动调整教学的“脚手架”水平。学习困难的学生会收到更多的提示和中间步骤；学习进度快的学生会收到更开放式的问题和挑战。
基于以上四点，通过AI与教育的深度融合，建立一个“诊断－设计－实施－反馈”的闭环系统是帮助教师实现个性化教学的关键。
超越工具依赖 建构人机协同的价值主体性
中教全媒体：当AI能承担更多知识传授任务时，教师的价值将如何重塑？我们的师范教育应如何变革，以培养能够与AI协同教学的“新时代教师”？
李青：这是一个关乎教育未来的深刻问题。从知识传播的角度，AI已经表现出了我们难以匹敌的优势。它可以24小时答疑，具有无比的耐心，可以精确诊断学情。过去，教师的核心工作是掌握和传递知识。而在AI时代，教师首先应该从知识传播者转变为学习的促进者，基于对教育本质、学生需求、社会发展的深刻理解，制定出富有想象力和创新性的教学方案。比如，一个优秀的数学教师不仅知道“函数”是什么，更知道为什么要学函数、函数思想如何在现实生活中应用，以及如何让学生理解函数背后的数学美学。这是目前AI仍旧无法做到的。其次，当AI可以提供精准的、个性化的推荐和反馈时，教师的角色可以转变为学习设计者和能力引导者，即发现每个学生的独特需求（不仅是学业，还有心理、社交、创新等）、设计与该学生最匹配的学习路径、在关键时刻提供情感支持、价值观引导、唤醒学生的潜能。缺少了教师的深刻理解和人文关怀，个性化就变成了冷冰冰的算法推荐。最后，教师最不可替代的价值体现在其对学生人性的守护、对伦理底线的坚守、对价值观的引导。在这一点上，AI永远无法替代人类教师。
明确了教师价值的转变方向后，关键问题变成了“我们如何培养未来教师的这些核心素养”。我认为AI时代的师范教育需要在五个方向上改进：
一是课程体系重构。增加必修的“AI教育素养”模块：包括AI工具教学应用、学情数据分析、人机协作教学设计、AI伦理与偏见识别。减少理论知识讲授，增加引导式探究、项目制学习、苏格拉底式研讨、设计思维等教学法内容。增设情感教育与心理健康类的核心课程。
二是能力培养转向。训练师范生设计混合式（AI+真人）学习流程、创设真实问题情境、制定个性化学习路径等方面的能力。帮助他们掌握AI时代的教学新技能，比如与AI高效协作的提示词工程、学习数据分析、跨学科课程整合、AI辅助下创新评估设计等技能，同时加强教师对学生情感需求识别、心理辅导、社群组织能力的培养。
三是实践模式升级。在模拟和真实课堂中，引导师范生练习如何与AI助教协作，掌握如何分工、如何干预AI生成内容、如何基于AI数据调整教学策略的技能。配备学科资深教师和教育技术专家作为实践导师，共同指导人机协同的教学实践。
四是评估体系改革。从考察教案撰写、板书、口语表达，转向评估其创造性产出。例如，人机协同双师课堂的教案、对学生个性化指导方案，以及引导学生进行批判性与创造性思考的学案等。
五是终身学习体系构建。建立常态化的人机协同工作坊和教师学习社群，分享最佳实践。将教师从知识更新压力中解放，转向教学艺术与创新的持续探索。
在AI能够教“知识”的时代，教师必须更擅长教“思维”和教“做人”。师范教育的任务不再是培养会“讲课”的讲师，而是培养懂人性、懂数据、懂协同、守底线的学习架构师，让未来教师和AI协同教学，而不是被AI替代。
中教全媒体：面向未来，我们应该培养怎样的“AI原住民”学生？哪些核心素养将变得至关重要？
李青：我认为所谓“AI原住民”不只是会用AI的一代，而是能够与AI共同生活、协同工作、并能保持人类主体性的一代人。这要求他们同时具备扎实的知识基础、人机协同能力和清醒的价值判断力。他们习惯用AI大模型查资料、写代码、做设计、解决问题，但不会把自己的思考外包，而是把AI当作扩展记忆和放大创造力的工具。他们能够在数字世界与现实世界之间自由切换，既能在虚拟环境中高效协作，也敢于在现实情境中承担责任、面对挫折和维系真实的人际关系。他们有技术能力，更有价值定力。在“AI无处不在”的环境中，仍然坚持对尊严、公正和公共利益的基本信念。
因此，“AI原住民”的核心素养，我将其总结为四个方面。
一是提出问题和人机协同的能力。在答案唾手可得的时代，“提出好问题”的能力比“获得答案”更重要。AI原住民须具备高效应用AI工具的能力，特别是精准的提示词工程能力。
二是高阶思维与终身学习能力，具备批判性思维，能够识别信息背后的逻辑漏洞与潜在偏见；具有系统性思维与跨学科整合能力，能够在AI的帮助下进行创新；具有元认知与自我调节学习的能力，能够持续学习不断进步。
三是数字公民与AI伦理素养，在“AI无处不在”的环境中，需要树立以人为本的价值观与安全意识，在数字和现实世界均能够坚持公平、责任与社会参与。
四是自我认同与心理韧性。能在AI的“放大镜”下认知自我，保持独立的人格；具有情绪管理能力，具备基本的数字化生存策略；能与来自不同文化背景的人、不同智能体共同完成复杂任务，学会在分工中看见他人价值。
总结一下，AI原住民不能是只会使用AI工具的“操作员”，而应是既懂技术又懂人性、既善于协作又敢于质疑的“领航员”。他们不仅要具备与AI合作共创的能力，更要有在关键时刻“收回主动权”的判断力和技术能力。
标准筑基打通数据孤岛 建构可信智能教育新生态
中教全媒体：您曾主导制定多项关键标准。在当前AI教育产品“百花齐放”却互不兼容、数据孤岛林立的背景下，您认为最急需通过标准化来解决的关键问题是什么？
李青：AI在教育的深度应用本质上是建立在大数据基础上的。当前我们面临的不仅是“技术兼容”问题，更是“数字生态”的治理问题。 我认为标准化工作亟须突破以下三个核心环节。
一是要打通“数字基座”，规范数据和接口。在许多地区甚至同一所学校内部就并存着多个数据系统：教务、课堂、作业、测评、德育、后勤，各自有各自的字段、编码和口径，别说跨校，连校内都难以打通。因此，需要统一教育数据的“基础语言”，包括元数据、编码体系、身份标识、学段学科分类等，使任何一个合规产品接入时都能听懂平台的话、说出平台能懂的话。
二是要健全数据安全、隐私与伦理的规范。在AI教育场景下，学生行为数据、学习过程数据被采集和调用的频率大幅提高，而很多平台和工具在数据流向、数据使用、数据存储等方面极不透明。因此，有必要通过标准或规范的形式明确：对教育数据分类分级，统一“数据最小必要、可用不可见”的管理要求；规范责任划分，明确出现算法歧视、数据泄露或决策错误，学校、平台方、模型提供方各负什么责任。还要推动AI伦理设计标准落地，确保数据在流动过程中的主权始终归属于学生和教育机构，而非被作为厂商的私有数据资产使用。
三是要构建教育AI标准体系。2025世界数字教育大会发布了《教育大模型 总体参考框架》，从通用架构、能力维度和应用场景上给出一个“公共坐标系”。而我所在的全国信标委教育技术分委会2025年也申报了10多项涉及大模型的国家标准提案，大模型教育应用主题下的体系框架、元数据、接口规范、伦理准则、评价方法等相关标准的研制已经提上了日程，有助于引导主要供应商有序参与，确保AI技术在科学、安全的轨道上运行。。
中教全媒体：面对数据隐私、算法偏见、“信息茧房”……我们如何构建一个“负责任的AI教育”框架，确保技术赋能的同时，不损害教育公平和学生的批判性思维？
李青：构建一个真正“负责任的AI教育”框架，首先要确立AI赋能教育的人本原则，即以学习成效和知识建构为目标，以公平、安全、隐私和问责为约束条件；然后在制度、技术和课堂三个层面搭好护栏，让AI真正服务于学生的成长和发展，具备包括以下内容。
第一，在制度层面把红线和责任写清楚，强化隐私保护与数据安全，从“能采多采”转向“按需少采”；在算法偏见与教育公平方面，从“技术中立”转向“主动校正”，建立教育场景的公平性评估指标和评价制度；在责任划分方面，建立透明的事故报告、审查和纠偏机制，从“出了问题怪学校”转向“多方共担”。
第二，在技术与产品层面应重点关注可控和可解释，将其作为主要评价指标。教育人工智能产品应内嵌公平与隐私保护设计，在模型开发阶段就主动降低伦理风险，而不是上线后再说；在产品运营过程中，留存可追溯的数据，以供事后审计。
第三，在课堂层面要守护教育的人文温度。培养学生对AI的理解、质疑与反思能力，把AI纳入公民教育和媒体素养教育的一部分；在关键环节和关键能力培养方面坚持“人对人”的原则，特别是涉及价值判断、人生选择、情感体验的内容必须保留“人在回路”的接口，高利害决策必须由人作最终决定。
中教全媒体：您如何看待人工智能+教育的未来发展态势？您个人将为此做出哪些努力？
李青：相关智库报告显示，中国 AI+教育市场已超过700亿元，预计2030年将接近3000亿元。未来，“AI+教育”将经历从“赋能教学”到“重构生态”的巨大变革。具体体现在以下方面。
从应用场景和层次上，AI应用呈现出从内容生成、教学评价、教育决策扩展到校园治理、实践实训、终身学习等全链条，呈现全环节、全场景、全生命周期趋势。AI不只是帮教师增效的工具，而是推动课程形态、学习路径、评价体系和教育治理整体重构的全局推动力。
从应用理念上，正在从技术理性走向价值理性的人本回归，强调AI必须增强人的学习、维护公平，而不是替代教师或固化不平等。国家和教育部的相关政策也要求“AI+教育”要服务教育强国和人的全面发展，而非只追求效率和规模。
作为一名教育技术领域内的研究者和实践者，我正在关注的研究可以浓缩为三件事。
一是深耕标准化工作，继续推动AI+教育领域类的数据、接口和治理标准，把隐私保护、公平性评估、反茧房机制写进技术规范，让合规的产品既能互联互通，又安全可信。
二是研究教育场景中的人机协同机制和准则，在不同学段、学科探索人机协同课堂的不同样式（Pattern），根据内容和任务合理划分AI和人类教师的角色和教学任务，同时也在特定场景中刻意保留“无AI”环节，训练学生深度思考与合作能力。
三是探索AI时代的人才培养路径，为教师构建涵盖教学设计、人机协同、数据素养和AI伦理的能力框架与培训课程，帮助他们从“会用工具”走向“能驾驭技术”；同时参与学生AI素养标准工作，培养既敢用AI、善用AI，又能在关键时刻对AI说“不”的AI原住民。
结语
面对AI与教育深度融合的不可逆趋势，教育工作者既不能盲目乐观，也不应陷于技术悲观，而是始终将“人的发展”置于思考的核心。李青教授在访谈中多次强调，未来的教育生态应是技术与人文协同进化、工具与价值并重的系统重构。无论是推动标准化建设、构建负责任AI框架，还是赋能教师转型、培育有判断力的AI原住民，其最终指向皆是以技术赋能教育，而非让教育屈从于技术。在这场人机协同的长跑中，唯有回归教育初心，才能在技术风暴中锚定方向，走出一条既拥抱创新、更守护人文的教育之路。
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