文章核心观点 - AI技术正在与教育深度融合 其应用并未改变教育的本质 而是通过实现个性化学习、促进教育公平、推动学科融合等方式 服务于知识传递、能力培养与价值塑造这三重教育目标[1][2] AI赋能教育的核心理念与现状 - 应以“教育+AI”的视角推动人工智能与教育教学的深度融合 核心是让数字技术服务于提升教育水平[2] - AI技术自1956年诞生后已进入“爆发式成长”阶段 2024年有两项诺贝尔奖颁给了AI相关成果 体现了其颠覆性[2] - 中国在AI基础研究和论文产出方面已走在前列 “行业大模型”大量涌现 AI正从底层模型走向场景深耕[2] AI赋能教育的具体路径与作用 - 实现个性化学习：AI能记录学生作业结果 分析其未掌握的知识点 并自动定制不同的题目和作业 从而大幅提高学习效率 真正实现“因材施教”[1][4] - 提供自主性学习资源：AI能为自主性学习提供海量资源[3] - 构建兴趣驱动生态：AI能根据用户行为与反馈进行训练分类 精准推送符合其兴趣的学习内容[4] - 创造学科融合平台：AI有助于推动教学从以“课”为单位转向以“单元”为单位 通过情景导入、学科融合、知识拓展进行结构化教学 打破知识边界 推动STEAM教育落地[4] - 促进教育均衡发展：在偏远地区 学生仅凭一部手机就能通过AI获取与大城市孩子几乎相同的学习资源 AI有助于打开因地域和资源限制造成的教育鸿沟[5] AI技术原理与教育政策背景 - 生成式AI的基本逻辑是加权计算与推理 大模型依靠复杂算力和算法“算”出结果 其发展得益于算力基础的显著提升[3] - 根据《关于加强中小学人工智能教育的通知》 目标是在2030年实现中小学人工智能教育的基本普及[3]