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1 人工智能的关键特点

新一代人工智能技术，以生成式大语言模型ChatGPT和文生视频大模型Sora为代表，正对教育领域产生着深远的冲击，引领着前所未有的变革浪潮。其关键特点深刻影响且赋能新课标的实施。

1.1 优质的体验和应用价值

人工智能技术的飞速发展，使其输出内容不仅在精确度上可与人类媲美，而且在可理解性方面达到了新的高度。这种能力极大地丰富了教育资源的表现形式，使学习材料变得更加生动且易于吸收。在教育领域，这意味着学生能够获得个性化的高质量反馈，不再局限于标准化答案，而是能够深入探索问题的本质，促进批判性思维的发展。教育不再仅仅是知识的传递，而是转变为一种互动式、启发式的认知过程，这为培养具有深度学习能力和创新能力的人才奠定了坚实基础。

与此同时，工业化时期以灌输为主，培养批量、低层次知识人才的教育模式将被取代，这种以简单知识记忆和迁移应用及解决简单任务的形式将被人工智能轻松解决。因此我们说，“传统教育正在逐渐消亡”。

以Sora为代表的文生视频大模型，通过将抽象概念具象化，创造出沉浸式的学习环境，使得“扔进一部小说，出来一部大片”成为可能。这种技术不仅让学生在视觉和听觉上享受学习的乐趣，更重要的是，它通过构建具体情境，帮助学生在实践中理解并内化知识，解决了传统教育中难以直观展示的难题。Sora为抽象原理的形象化、概括命题的具体化提供了手段乃至平台，这对于思想理论教育尤其具有特殊意义。[1]Sora的应用还推动了游戏化学习的进程，让学生在参与和互动中主动探索，从而激发学习的兴趣和动力。

人工智能技术具有交互性特征，这使得教育过程不再是单向传输，而是形成了一种动态的双向对话。这不仅体现在智能系统能够根据学生的学习行为和进度实时调整教学策略，从而为学生量身定制个性化的学习路径，更为关键的是，这些系统能够即时收集学生的反馈，对学习效果进行精准评估，并据此不断优化教学策略。这种“教学评”紧密融合的一体化模式，不仅极大地提升了教学的效率和效果，还极大地激发了学生的学习主动性、自主性和责任感。

1.2 大数据驱动的输入

大数据是人工智能的血液，它为AI算法提供了丰富的素材库和训练资源。通过整合文本、图像、语音等多种类型的数据，人工智能不仅能够生成多样化的教学内容，还能根据学生的历史学习记录，预测学习需求，推送个性化的学习资源。

高质量的输入是保证高质量输出的前提，特别是在人工智能的辅助下，教育开始更加重视原创性和创新性的培养。这不仅意味着学生需要掌握如何在海量信息中筛选和整合资源，更需要学生学会如何在前人的基础上进行创新，提出独到见解。教育的目标从简单的知识积累转变为创造力和问题解决能力的提升。

图 1 人工智能生成示意图

Figure 1 AI generated schematic diagram

人工智能在提供无限创意可能性的同时，也对人类的想象力提出了更高要求。一方面，AI作品的卓越表现激励着人们拓展思维边界，尝试更加大胆和新颖的创意；另一方面，它也促使教育者反思如何在技术辅助下，引导学生超越机器所能，发挥人类独有的情感、伦理、判审力和文化理解能力，培养出真正具有人文关怀和社会责任感的未来人才。

2 从智能化视角看新课标教育

在教育迈进智能时代的今天，教育的转型是技术层面的革新，更是教育理念、目标与实践路径的根本性重塑。

2.1 教育智能时代教育目的：塑造智能时代的学生

（1）高阶能力培养的迫切性

智能时代对教育提出了全新要求，教育的重心从累积知识向培养高阶能力转移。这不仅是对传统教育“重记忆、轻创造”模式的超越，更是对未来社会所需人才特质的精准回应。学生不再仅满足于掌握基本知识和技能，而是要能够在复杂情境下运用批判性思维解决问题，展现出创新性和灵活性，从而适应快速变化的世界。

（2）人才培养目标的升级

在智能化时代背景下，人才培养的目标不再是单一的知识习得者，而是转变为智能技术的驾驭者和创新的推动者。这意味着学生不仅要有深厚的学科基础，更需要具备跨学科整合能力、创新思维、思辨性思维及人机协同工作的能力，以大视野审视世界，以大思维引领变革，以大能力实现个人与社会的可持续发展。

（3）自主学习与终身学习的强化

智能技术的普及使得信息无处不在，学习的时空界限被彻底打破。学生能够在任意时间、地点根据自身需求获取学习资源，这种高度的自主性要求学生具备更强的自我驱动和自我管理能力，同时也为构建终身学习的社会环境奠定了坚实基础。

2.2 教师的角色变化：善用智能工具的教育家

（1）教师角色的重新定位

面对人工智能在知识传递上的高效性，教师的角色从单一的知识传授者转变为学习的引导者、促进者、陪伴者和合作者。教师需将重点放在激发学生的兴趣、引导学生探索未知、培养学生的高阶思维上。

（2）教学主导性的共享与转换

在智能技术支持的课堂中，教师与AI共同构成教学的双引擎，教师的主导性体现在对学习过程的深度参与和个性化指导，而非传统意义上的信息垄断。这种合作模式要求教师具备更高的教学设计能力和技术整合能力。

（3）教师素养的新要求

教师需要在学科素养基础上，进一步发展数字信息素养、设计素养和研究素养，以适应智能教育的需求。这包括但不限于熟练运用数字化工具、设计个性化学习路径以及基于数据进行教学研究。“教师应成为知识信息、数字资源智能传播与呈现的掌舵者。”[2]

（4）前瞻性与跨学科整合能力

未来的教育家需具备宽广的学术视野和跨界整合能力，能够引领学生跨越学科壁垒，进行跨领域探索和创新，同时在教学实践中体现人本主义关怀和技术人文精神的融合。

2.3 教学生态

在智能教育生态系统中，传统的“教师-学生-内容”三要素模型被扩展为“教师+学生+内容+智能化”，即四要素模型兴起。其中智能化成为推动教育创新和个性化学习的关键驱动力。

个性化教育的全面实施。智能技术的应用使得教育更加灵活多样，个性化学习计划成为可能。学生不再受限于统一的学习进度和内容，而是在教师的指导下，根据自身能力、兴趣和需求定制学习规划和路径。

2.4 教学生态的重构

教学内容从知识灌输为主转向能力与价值观的培养，强调创造力、批判性思维、思辨性思维、问题解决、协作等21世纪核心技能的培育。教学方法更加注重体验式学习、项目式学习，鼓励学生通过实际操作和探究来构建知识，培养解决真实世界问题的能力。

综上所述，智能时代下的新课标教育是一场深刻的系统性变革，它要求教育者、学习者乃至整个社会共同参与，不断探索和实践，以期培养出适应并引领未来社会发展的新型人才。

3 智能化视域下新课标实施的策略

人工智能技术的关键特点标志着其对教育领域产生的深远、全面且基础逻辑层次的影响，预示着教育范式的重大转型。在此背景下，新课标的实践即将展现出前所未有的面貌，即不仅重塑教学内容与方法，还深刻影响学习环境与评价体系。因此，探究智能化视野下新课标的实施路径与策略，成为当前教育改革中不可或缺的一环。

3.1 新课标剖析：需要智能化赋能

在智能教育的背景下，新课标的实施旨在培养出具有有理想、有本领和有担当的未来公民，其核心在于坚持全面发展，以育人为根本，同时面向全体学生，注重因材施教。核心素养的培养围绕知识整合与应用、批判性思维与问题解决、沟通与协作、自主学习与终身学习、信息素养与数字技能、社会责任感与公民意识等多维度展开。高考命题原则的革新，则强调价值导向、思维挑战、情境模拟与任务驱动，力求通过“核心价值金线”“能力素养银线”“情境载体串联线”[3]三条主线，全面考核学生的综合素质。

长久以来，教育体系受制于功利性和实用主义，过分强调“科学知识”的积累而忽视了人的全面发展。学生、教师乃至教育本身在某种程度上被异化为达成特定目标的工具，背离了教育的本真意义。人工智能的兴起迫使我们重新考量教育的本质，即如何将“工具性存在”的教育转化为以人的全面发展为目标的“目的性存在”。

3.2 理念的转变：积极拥抱人工智能

在实施新课标的背景下，教育应当转变为一种旨在培养“完整人”的过程，重视个体潜能的挖掘，尊重个性差异，同时强化伦理道德教育，确保技术进步与人的道德发展同步前进。在此前提下教育需要再定义。

3.3 教育生态：培育新质学校

新质学校的培育强调高科技、高效能、高质量的三高目标，注重构建充满创新活力、尊重个体差异的学习环境。教育不再局限于传统的教室和课本，而是通过真实情境、游戏化学习、体验式教育等多元化手段，激发学生的内在动力，促进学生全面发展。

从管理生态与连接生态方面讲，以人性化为核心的大设计思想指导着学校管理，强调结构、流程和标准的优化，确保教育活动高效有序。同时，通过加强各方面的连接，如师生互动、学科融合、学习与生活的无缝对接，以及学校与社会的紧密合作，形成开放、互动的教育网络。

从学习环境方面讲，将构建无边界的自适应学习环境，学习不再受时间和空间限制，自适应技术使得学习内容与学生需求精准匹配，泛在学习成为现实。教育公平在人工智能的推动下得以实现，技术缩小了地域、经济条件带来的教育资源差距，保障了每个学生的公平学习权利。

人工智能促使下的教育公平生态：人工智能促进了教育资源的均衡分配，使得每个社会成员在享受教育资源时受到公正和平等的对待。这包括教育机会的公平、教育过程的公平以及教育质量的公平。

3.4 教师发展：成长为教育家

习近平总书记的指示为教师专业发展指明了方向，强调以教育家精神为引领，追求自我价值实现与专业成长的和谐统一。具体而言：

（1）教师能力结构的调整，不仅要精通学科知识和教学法，还需掌握包括人工智能在内的现代技术知识，以适应智能时代的教育需求。

（2）多元化的教师成长路径，“注重自上而下和自下而上相结合，强调‘实践理论并将实践理论化’”[4]。既包括自上而下的培训、讲座，也包含自下而上的案例研究、个人反思，以及两者结合的混合式发展模式，旨在培养具有鲜明特色和专业特长的教育家。

3.5 教育评价：深度融合与创新

教育评价体系与人工智能的深度融合，标志着评价机制正经历一场深刻变革：

（1）多元化评价体系的建立，从单一的分数评价拓展到涵盖口头报告、实际操作、同伴互评、自我反思等多维度评价方式，注重过程与结果的综合考量。

（2）个性化评价的推广，借助人工智能技术实现精准画像，为每位学生设计个性化评价方案，促进其潜能的最大化发挥。

（3）强调过程的综合性评价，通过学习分析等技术手段，深入追踪学习进程，及时反馈调整，优化学习策略。

（4）高阶思维能力成为评价核心，呼应新课标对大视野、大思维、大能力的重视，评价体系亦聚焦于这些核心能力的培养与检验，以培养适应未来挑战的创新人才。

总之，智能化视域下的新课标实施策略，不仅是对传统教育模式的革新，更是对教育本质的深刻回归与超越，旨在通过智能科技赋能，实现教育的全面升级，培养符合智能时代需求的高素质人才。

4 人工智能下的危机与应对策略

在人工智能与教育深度融合的过程中，挑战与危机逐渐显现。这些挑战不仅对教育产生了深远影响，也触及了人类社会的基本结构和核心价值观。历史多次证明，技术革新具有双刃剑的效应，既激发了进步的火花，也潜藏着可能的危机。如今，人工智能技术的迅速发展再次提醒我们，必须运用卓越的智慧和敏锐的洞察力，寻找一个合理的平衡机制。

4.1 辩证看待人工智能下的危机

ChatGPT等人工智能技术的快速发展，引发了三大教育危机：第一，生成式人工智能导致人机关系变化引发人的主体危机；第二，人工智能的强大生成性导致低阶认知技能将不再重要，引发人的能力危机；第三，科技知识霸权背后隐藏着价值危机。[5]

人的主体危机：随着AI技术的不断进步，越来越多原本需要人类智慧与创造力的任务被自动化系统接手，这引发了对人类主体地位的深切忧虑。面对这一挑战，我们应当认识到，尽管AI能够高效处理大量数据和执行特定任务，但人类独有的创新能力、情感理解与道德判断仍是无法替代的。因此，教育体系需着重培养个体的创新思维、情感智能及道德判断能力，确保人在技术发展的浪潮中保持核心竞争力和主体性。

对智能化依赖的危机：长期过度依赖AI可能导致人的认知能力退化，特别是在信息甄别和批判性思考方面。此外，如Sora等技术生成的高度逼真视频可能诱导公众沉浸在虚幻世界中，模糊现实与虚构的界限，正如尼尔·波兹曼所预警的“娱乐至死”现象。对此，社会应警惕并引导公众形成健康的媒体消费习惯，同时加强媒介素养教育，提升公众的信息辨识力。

超越的危机：假设AI未来达到具备自我意识的程度，人类社会将面临前所未有的伦理与哲学挑战。这不仅涉及对“何为意识”“人机关系”等基本问题的重新界定，还关乎法律、伦理框架的重构，以确保技术进步服务于全人类福祉而非成为威胁。为此，跨学科的研究与对话显得尤为重要，需提前规划和制定相关规范。

输出差错带来的危机：尽管ChatGPT、Sora等AI工具在诸多领域展现出巨大潜力，但它们的输出并非绝对准确，可能蕴含偏见或错误信息，进而误导决策和社会舆论。对此，需建立有效的监管与审查机制，同时在教育中加强信息验证与批判性思维的训练，培养公众对AI输出内容持有审慎态度。

4.2 应对人工智能危机的策略

面对上述危机，采取深思熟虑的策略是当务之急，核心在于构建一个以人为本的人工智能生态。

明确人机界限：首先，教育体系和社会各界需持续强调，不论技术如何发展，人的主体性不容动摇。AI应被视为增强人类能力的辅助工具，而非取代人类的主导者。在此基础上，确立人与AI的合理分工，确保技术服务于人类发展目标，而非反之。

深化人文教育：为了防止人的主体性被技术边缘化，教育内容应更加注重人的全面发展，不仅限于知识传授，更要涵盖想象力、价值观、情感教育、精神成长、人生意义探索及道德价值观培养。通过这些人文要素的融入，塑造出AI无法复制的人类特质，巩固人作为社会主体的地位。

培养批判性思维与适应能力：针对AI输出可能存在的误差与偏差，加强批判性思维教育至关重要。这意味着教育体系需与科研前沿紧密结合，实现教学与研究的一体化，让学生在掌握最新技术动态的同时，学会质疑、分析与独立判断。此外，应鼓励跨学科合作，探索如何在技术进步与人文关怀之间找到平衡，确保人工智能的发展能够安全、负责任地推进。

总之，人工智能的快速发展既是机遇也是挑战，通过深化理论探讨、强化教育改革及制定前瞻性政策，我们可以有效应对潜在危机，推动人机共生的和谐未来。

参考文献

[1] 王天恩．Sora的世界模拟及其教育运用［J］．思想教育研究，2024（4）：3．

[2] 赵磊磊，马玉菲，代蕊华．教育人工智能场域下教师角色与行动取向［J］．中国远程教育，2021（7）：58-66．

[3] 石海良．新高考视域下大单元命题设计的着力点［J］．地理教学，2023（13）．

[4] 冯晓英，徐辛，郭婉瑢．如何理解，如何行动，如何成为？——人工智能时代教师专业发展的反思［J］．北京师范大学学习设计与学习分析重点实验室，2024，30（2）．

[5] 崔向平，魏玲．人工智能时代教育哲学的转向［J］．电子教育研究，2024（4）：2．