未来人才培育的本质、挑战与应对

　　转自：人民论坛

　　【摘要】人工智能时代未来教育的主要发展趋势可以概括为五个方面：一是以素养教育为核心，培养学生面对未知问题的跨学科解决能力；二是人工智能技术推动教学变革和人机协作深化；三是基于大数据的个性化教学模式将满足不同学生的学习需求；四是主动学习空间与可持续发展学校将创造无边界的学习环境；五是重视正式与非正式学习的深度连接与整合。未来教育应从推广与实施创新教育模式、关注教育理论和应用场景的深度融合、深刻理解技术的本质及其价值等方面加快建构育人新样态，培育具有高阶思维能力、创新能力、应用能力和自主学习能力的复合型人才。

　　【关键词】人工智能 未来教育 创新人才培育 未来素养

　　【中图分类号】G420 【文献标识码】A

　　【DOI】10.16619/j.cnki.rmltxsqy.2024.17.003

　　【作者简介】江丰光，上海交通大学教育学院副院长、教授、博导，未来教育研究中心主任。研究方向为STEM教育、信息技术创新教学、学习空间。主要著作有《学习科学与技术》、《我国人工智能如何实现战略突破》（论文）、《校企合作视域下人工智能课程开发与实践的设计研究》（论文）等。

　　引言

　　“道冲，而用之或不盈。渊兮，似万物之宗。挫其锐，解其纷；和其光，同其尘。湛兮，似或存。”[1]万物皆有长短优缺，善于扬长避短亦是追求发展的必要手段，《道德经》中蕴含的思想涉及天地人之间的奥妙之道，也涉及人与人、人与物（技术）、人与社会、人与自然的相处之道，间接阐发了中庸之道的思想与天地人的互动原则。科技的进步和教育改革的浪潮正推动我们重新思考如何教育下一代，在面对不可预知的未来和人工智能技术的革新时，以技术赋能未来人才培育，增强学生面对未知与未来的能力，已成为当今世界所共同关注的核心议题。

　　纵观人类历史，技术一直是推动社会生产革命的核心要素。21世纪以来数字技术、物理技术、生物技术的飞速发展引领了新一轮全球科技革命，其中，以人工智能为代表的颠覆性技术形态成为“第四次工业革命”发展的主要推动力量，对社会、文化、经济和生产生活产生了深远的影响。对教育而言，在全球范围内，人工智能技术的持续发展已然成为推动教育变革的主要力量。2021年11月，联合国教科文组织发布了《一起重新构想我们的未来：为教育打造新的社会契约》，[2]倡议各国共同探讨和展望2050年的教育发展方向。2023年在上海举行的世界数字教育大会提出，实施人工智能赋能行动，促进智能技术与教育教学、科学研究、社会的深度融合，为构建学习型社会、智能教育和数字技术发展提供有效的行动支撑。[3]随着我国教育现代化的不断发展，未来教育正迎来前所未有的变革机遇。

　　在教育领域，人工智能不仅对教学方式、学习方式和未来学校产生了深远影响，还深入到教育理念、教育文化和教育生态之中，推动人工智能与教育融合创新发展是时代赋予教育的重要使命。未来教育形态的变革不仅具有必要性，而且具有紧迫性，关乎未来教育的本质、方法、工具的更新以及教育理念和目标的重塑。这要求我们重新审视创新人才培育的目标、教育模式的设计和实施，构建一个能够培养学生高阶思维能力、创新精神和跨学科解决问题能力的教育体系，以适应社会需求的快速变化与全球面临的共同挑战。

　　人工智能时代下，培育创新型人才是未来教育高质量发展的必然要求。认知科学驱动的教育变革将是实现这一目标的关键，[4]它通过创新以教、学、评为驱动的人才培养模式，促进学生从被动接受知识向主动探索和创造知识转变。在此过程中，认知科学与人工智能的交叉点尤为重要，理论与实践的结合将为教育提供第四大基础，这不仅能提升教育效果，还能培养学生的创新思维和实践能力，使其更好地适应未来社会的发展。面对人工智能技术这匹“黑马”，我们需要深入思考人工智能时代的未来教育将被重塑为何种形态，技术与教育融合的本质是什么，以及将以怎样的途径实现发展。

　　未来教育的发展趋势

　　全球视域下的未来教育。技术突破和社会形态变化正深刻推动教育变革，全球范围内越来越多的国家正在积极探索未来教育的新模式。为全面把握未来教育的国际趋势，各国相继推出教育信息化政策，促进本国教育升级迭代，实现教育数字化转型，[5]并充分利用人工智能技术和智慧教学手段，着力提升学习者的未来素养，全方位推进教育转型。在全球数字化浪潮的推动下，教育信息化已成为各国提升教育质量和培养适应未来社会所需人才的关键途径。美国作为教育信息化领域的先行者，坚持以信息化重塑教育，加强数字化时代的人才培养。自1996年起，美国定期发布“国家教育技术计划”（National Educational Technology Plan, NETP），系统性地推进教育基础设施的现代化与升级。最新一期的NETP不仅聚焦于技术与教育的深度融合，还全面规划了个性化学习、技术支持的教学模式、教育信息化领导力的提升以及个性化评价体系的建立。值得关注的是，美国教育界在“21世纪学习联盟”（Partnership for 21st Century Learning, P21）等智库的引领下，实现了从“3R”到“4C”乃至与中国合作提出的“5C”学生素养框架的转变，强调审辨思维、创新、沟通、合作以及文化理解与传承的重要性。此外，美国通过“四维教育”等课程改革倡议，在课程设计中融入了知识、技能、角色与元学习等多维度要素，旨在全方位提升数字化时代的人才竞争力。STEM教育更是成为美国培养未来人才的核心战略，“北极星计划”的推出标志着STEM教育在联邦层面的全面加速，进一步提升了师生的计算素养。[6]相较之下，英国推出“教育技术变革框架”[7]，充分释放教育技术潜能，明确了信息技术在教育领域的广泛应用愿景，涵盖了教学、管理、评价和教师在职发展等多个维度。该框架通过加强教育信息设施建设、提升师生数字技能、保障数据安全和优化政府购买服务等措施，有效消除了技术和制度障碍，促进了教育技术的广泛应用和深入融合，不仅加速了教育信息化的有序迭代，也为教育创新提供了强有力的支撑。日本推行面向“5.0社会”时代的教育改革，[8]将信息素养作为与语言能力、问题发现与解决能力并列的三大基础能力之一，旨在通过信息教育增强学生的学习力和社会适应力。这一战略不仅重新定义了信息素养的内涵，也反映了日本对未来社会形态深刻变革的前瞻性思考。韩国则通过《2022修订教育课程》[9]进一步强调了信息素养的重要性，并致力于构建以人为本的未来智能教育环境。其第六次教育信息化规划围绕构建未来智慧教育环境、推进教育信息化创新、实现定制化教育服务和完善教育信息数字基础设施，全方位促进教育信息化的深入发展。

　　与此同时，我国也在积极探索适合本国国情的教育信息化路径。中国教育科学院发布的《国际基础教育创新趋势报告2024》指出了全球基础教育的八大创新趋势，强调数字素养提升、STEM教育生态体系构建和职业生涯教育推进等对未来教育发展具有重要意义。总体来说，各国在教育信息化领域的探索和实践，体现出各国对数字技术赋能教育的深刻认识，展示出全球化背景下各国对于培养适应未来社会需求的高素质人才的共同追求，这些经验与实践为我国乃至全球教育信息化的进一步发展提供了宝贵的借鉴与启示。

　　人工智能与未来教育趋势转变。在全球范围内，人工智能赋能教育已成为必然趋势。面向未来，未来教育的转型与创新应以教育实际需求为导向，加快实现教育与技术的深度融合，同时注重技术与伦理的平衡。

　　在教育领域，国际组织正积极探索未来教育与人工智能的融合创新发展，以及以技术促进教育研究范式与实践行动的转变。在技术发展趋势方面，美国高等教育信息化协会发布的《2023年地平线报告：教与学版》指出，人工智能的快速发展预示着每个人都有可能成为电脑工程师，低代码和无代码技术的兴起，简化了复杂流程，使得更多人能够参与数字内容的创造与应用。[10]此外，生成式人工智能及其用于预测性和个性化学习的应用，正成为教育领域最新的实践趋势。谷歌发布的未来教育研究报告强调应直面全球问题解决者需求增长、工作技能变化和终身学习心态转变的重要性，指出到2025年关键的学习能力将包括分析思维、创新能力、解决复杂问题的能力、批判性思维与分析能力以及创造力和主动性。联合国教科文组织提出了2030年之前的教育发展目标，强调继续确保全球所有人享有优质教育权利，并推动教育的公共性和全球合作。[11]在创新教学法和教育评估方面，跨学科素养、公民意识、教师团结协作创新以及学校改革与责任承担被视为推动未来教育发展的重要方向。

　　人工智能赋能未来教育，重点在于如何以技术促进教育创新发展，全面培养智能时代所需的人才。综上所述，人工智能时代未来教育的主要发展趋势可以概括为五个方面：一是以素养教育为核心，培养学生面对未知问题的跨学科解决能力。人工智能和机器人在教育中的创新应用，重新定义了教学角色和学习环境，丰富了教学方法并重构了教学生态。二是人工智能推动教学变革和人机协作深化。借助虚拟环境和虚拟角色进行教学，人工智能技术有效提升了远程学习者的互动性和学习效果。三是基于大数据的个性化教学模式将满足不同学生的学习需求。数据分析和个性化学习路径的设计，满足了不同学生的学习需求和发展潜力，为人才发展提供了诊断支持。四是主动学习空间与可持续发展学校将创造无边界的学习环境。未来教育将支持线上、线下和虚拟空间的整合，实现从以教师为中心向以学生为中心的转变，重视教室设计和人体工学，以创造更开放和多样化的学习空间。五是重视正式与非正式学习的深度连接与整合。教育桌游、生态学校等游戏化教学方式将增强学习的趣味性和个性化，支持学生在不同场景下的学习与发展。这些趋势不仅反映了技术发展对教育的深刻影响，也展现了各国在应对全球教育挑战时的创新实践与探索。

　　未来教育的发展路径。从世界范围看，未来教育正经历一场前瞻性的变革。随着工业4.0时代的到来，国际社会需要培养的人才类型发生了显著变化，更加注重培养能够适应信息化、数字化、智能化等新型生产方式和专业发展模式的素养人才，更关注人才学习内容的本质与发展更高阶的素养。为探索更优质的未来教育路径，培养综合性和前瞻性的人才，未来教育发展应以人工智能技术重塑知识观，以科学技术范式预测未来教育，运用未来素养创造未来教育，基于认知科学多因素探索未来教育。

　　人工智能重塑知识观变革未来教育。人工智能技术对知识观的重塑是未来教育发展的重要方向。首先，人工智能通过大数据、机器学习和自然语言处理等技术，实现了知识的自动化生成，打破了传统学科之间的壁垒，促进了跨学科知识的融合。这种自动化的知识生成不仅提升了知识转化能力，还拓展了知识边界。其次，智能推荐系统和个性化学习平台使知识传播更加精准和个性化，根据学习者的需求提供定制化学习资源，增强了学习的自主性和效果。最后，人工智能技术的应用创新，如智能决策支持系统和预测分析工具，推动了知识在实际问题解决中的应用，提升了知识的实用性和学习者的创造力。因此，人工智能重塑知识观不仅是对传统教育模式的深刻变革，更是推动教育体系向更深层次改革的内生动力。

　　以科学技术范式预测未来教育。科学技术预测为未来教育的探索提供了重要方法和理论支持，通过分析当前技术发展趋势和潜力，能够预测技术进步对教育的深远影响。历史上的技术预测实践，如美国陆军空军的《走向新视野》报告和德尔菲法，展示了技术预测在政策制定和社会规划中的应用。在教育领域，例如英国的“为未来建设学校”计划[12]和美国的“21世纪技能”培养战略，[13]都是基于科技预测的教育改革实践。面对技术不确定性和社会不平等等挑战，科学技术范式为未来教育提供了应对快速变化技术环境的教育策略。

　　围绕未来素养创新未来教育。未来素养作为面对未来复杂环境的综合能力，是未来教育的重要内容之一，它强调培养学生的批判性思维、创造力、协作能力和数字素养等多方面能力。围绕未来素养创新未来教育的核心在于创新教育内容和方法，通过项目式学习和问题解决等跨学科主题设计，激发学生综合运用知识的能力。当前，教学方法正从以教师为中心转变为以学生为中心，注重自主学习和探究性学习，培养学生的创新精神和问题解决能力。同时，政策支持和社会参与通过提供学习机会和支持平台，促进了学生未来素养能力的提升，推动了教育的现代化和个性化发展。

　　基于认知多因素探索未来教育。认知科学研究为未来教育的个性化和科学化提供了理论基础，它通过揭示学习者的认知特点、心理需求和科学的教学策略，支持教育效果和学习体验的提升，培育学习者的记忆编码和问题解决能力，为设计个性化和适应性的教学方案提供指导。在学习过程中，学习者的动机和情感扮演着重要角色，游戏化学习和情境化教学等方法能够激发其学习兴趣和内在动机。认知训练和脑科学技术的应用，有助于提升学习者的记忆、注意力和思维力等认知能力，培养学习者的自我调节和反思能力。因此，基于认知多因素探索未来教育是提高教育质量和学习效果的关键路径，将为实现个性化和科学化教育提供理论支持和实践指导。

　　人才培育的本质与超越

　　党的二十大报告提出：“教育、科技、人才是全面建设社会主义现代化国家的基础性、战略性支撑。”[14]在未来发展中，必须坚持以科技为第一生产力、人才为第一资源、创新作为第一动力，深入实施科教兴国、人才强国、创新驱动发展战略。世界经济论坛发布的《2023未来职业报告》指出，社会越来越关注认知心理、创新思维、智能技术等层面的能力。[15]为此，应当依据未来社会对人才的需求和先进的教育理念，对人才培养目标、培养模式、教学方法、评价体系乃至整个生态体系进行改革创新。

　　未来教育人才培育的核心目标。站在认知科学角度，我们应以布鲁姆教育目标分类法为基础，以发展学生核心素养为目标，以培养创新型、复合型、应用型人才为出发点，培育学生的高阶思维能力。布鲁姆教学目标涵盖记忆、理解、应用、分析、评估和创造六个阶段。[16]技术在教育中的运用与一个国家的政策、经济、文化和教育理念密不可分。智能时代的教育变革是世界各国面临的重要课题，需要教育决策者、管理者、实践者、相关教育领域研究人员和智能技术研发企业共同参与，协力推动实现包容、公平、优质和高效的未来教育愿景。

　　培养创新型人才是核心，发展人才未来素养是关键。智能时代未来教育人才培养的核心目标，旨在培育具有高阶思维能力、创新能力、应用能力、自主学习能力的复合型人才。智能时代呼吁创新型人才在面对未知和复杂情境时能够提出新的解决方案，培养创新能力不仅包括技术创新，还涉及思维方式的革新和问题解决能力的培养。教育应该通过项目式学习、跨学科的教学设计以及实践经验的积累，激发学生的创造性思维和创新精神。未来社会需要的人才不再是单一专业的“专家”，而是能够跨界合作、解决复杂问题并具备多领域知识和能力的复合型人才。随着技术的进步，学生需要将学到的知识和技能灵活应用到实际工作当中，教育应该鼓励学科之间的交叉融合，培养学生的综合素养、跨学科能力、实际操作能力和问题解决能力。在知识更新迅速的智能时代，学生还需具备自主学习的能力，能够主动获取新知识和技能。教育应该培养学生的学习策略和自我管理能力，使其能够终身学习并适应未来的挑战。综上所述，未来教育的核心目标是通过发展学生的高阶思维、创新能力、复合型能力、应用能力以及自主学习能力，培养适应智能时代需求的全面发展型人才。这些能力不仅能促进学生的学术成长，更能够为社会和经济发展带来创新和价值。

　　创新人才培育的内在逻辑。创新人才培育的本质在于提高学生综合高阶思维能力，培育健康发展的心智，帮助学生立足未来社会。

　　认知基础是个体全面发展的心理基建。根据认知发展理论，个体在同化和顺应的过程中将逐渐构建起更复杂的认知结构。学生通过项目式学习和实践操作，能够在解决实际问题中加深对人工智能技术的理解，这也有助于增强其学习体验和知识内化。人工智能技术的应用要求学生具备良好的元认知能力，即能够反思和调控自己的学习过程。人工智能融入教育不仅关注学生技术技能的培养，也重视情感智能的提升，这种区别于传统教学的新模式可以增强学生的兴趣和参与度，提供新的学习刺激，激发他们的主动性、适应性和内在动力，促进其认知能力的发展。面对新技术，学生可能会产生焦虑或挫败感，此时教师应提供有效支持，帮助他们管理情绪、培养韧性，以积极的态度面对挑战。

　　知识建构是培养创新人才的核心。在培养创新人才的过程中，认知建构扮演着核心角色。在认知建构主义的指导下，个体基于自身经验主动学习并构建起知识体系，通过实验、项目和实践，主动探索人工智能技术的工作原理和应用场景。这种深度学习和思考的过程，逐渐取代了传统被动接受信息的填鸭式教育。教育教学者可以将人工智能技术应用于智能交通系统设计、虚拟现实医疗培训等真实或模拟的真实情境，这种情境化的学习环境有助于学生将抽象概念与具体实例联系起来，促进知识的长期记忆和迁移，鼓励学生在解决实际问题时反思学习过程，识别学习障碍并调整学习策略。人工智能教育不仅通过这些认知建构原则传授技术知识，更重要的是有助于促进学生形成深层理解和创新思维，培养学习者成为具备批判性思维、合作精神和终身学习能力的创新人才。

　　技术集成是加速人才培养的关键动力。以人工智能为标志的第四次工业革命的爆发，为人才培养带来了新的方向。从目前的教学教育发展趋势看，将人工智能等技术整合到专业领域内，通过构建专业领域智能体，将普通的输出文档和使用说明集成为输出可用工具，正逐步替代传统的教育方法。使用者可以进一步加深对本领域和先进技术的理解，从而增强创新思维和实践经验。同时，教学团队在这个过程中发挥引导作用，也有助于受教育团体对技术伦理责任进行深入思考。

　　未来素养是培养创新人才的核心目标。随着人工智能技术的广泛应用和数字化转型的普及，未来素养的内涵也在不断发展演变，更加强调人类特有的能力，如创造力、情感智能和社会技能等目前人工智能难以完全复制的能力。此外，对基于道德体系的评价标准与社会公共责任、批判性思维与决策、教育体系和职业发展计划等，都需要根据受教育者个人的具体情况不断调整，以确保每个使用先进技术的个体都能够持续发展这些关键素养，从而在未来的社会中保持竞争力和适应性。

　　未来教育的人才培育新格局。未来教育致力于培养具有创新精神的人才。在这个过程中，学生的角色经历了从数字化环境的消费者到人工智能技术支持的参与者，最终成为智能化时代的创造者的转变。应鼓励学生以创新为学习内容和目标，并将其培养成一种习惯。以国际奥林匹克机器人竞赛（World Robot Olympiad）[17]为例，这一由非营利组织世界机器人奥林匹克协会主办的竞赛每年在全球超过95个国家和地区举办，面向6至25岁的青少年，通过鼓励他们探索机器人技术来培养未来的科学家、工程师、创造者和发明家。同样，麻省理工学院在人才培养上也采取了全面的方法，从自我了解、社会责任感、目标方向、个人特色、解决问题能力等认知心理方面考核人才。MIT的校园本身就是一座科技博物馆，体现了“环境育人”和“学习无处不在”的理念，MIT通过全球性的社会实践提升其全球影响力，并设计“TEAL（Technology-Enabled Active Learning）教室”等创新教学模式，将STEM教育融入新生培训活动中。

　　未来教育呼唤具备智能素养的教师。坚持发展专业能力和研究能力是未来教师素养的基石，教师需要掌握所教学科的核心知识和概念，深入理解学科知识的本质，并紧跟学科发展的前沿动态。开展教学研究，持续发现问题并实施解决方案，监控和改进教学过程，是学校和课堂循证创新的基础。ICT（信息通信技术）是赋能创新与创造性教学的重要工具，创造性教学要求未来教师能够基于新技术设计教学方案及学习活动，有效结合在线学习等多种手段，重塑教育组织的形态和教学模式，以切实解决学科教学中的难点问题。跨学科素养是教师发展的必然趋势，教师应在扎实掌握学科基础知识的基础上，不断提高自身的综合能力，增强学科整合的意识，积极参与跨学科团队合作，加强各项学习项目实践，为学生提供更优质的综合课程。教育情怀是教师追求教育意义和坚守育人职业的内在动力与精神支撑。在信息技术时代，缺乏人文关怀可能会导致教育变得机械化，因此教师要发挥人格感化、以身作则的示范作用，承担起维持“人之为人”的重任，实现技术工具的“理”性与教师“人”性的平衡。

　　未来教育要建构个性化的教学设计。未来的教育设计中，人工智能工具扮演着多重角色，如学生的个人导师、协作教练、学习伙伴或探索场所，这些工具可以为学生提供个性化支持，促进小组合作，帮助他们更好地理解知识，并激发他们的学习探索精神。人工智能时代的到来预示着学习模式的革新，技术与教学教育融合将引发一场新的学习革命，混合式教学将成为高等教育教学新常态。教师需要利用新技术来改进教学方法，而学生则应通过这些新技术来增强学习体验。科技和人才与STEM教育密切相关。STEM教育作为适应科技革命的教育创新，在培养拔尖创新人才方面发挥着重要作用。它着重于培养4C能力：批判性思维与问题解决能力（Critical Thinking）、沟通交流能力（Communication）、创造创新能力（Creativity）和合作协作能力（Collaboration），这些能力有助于提升学生的跨学科思维，并增强他们解决复杂问题的综合素养。

　　加快建构育人新样态：实践探索与未来挑战

　　在智能时代，如何培养创新人才已成为教育领域中的关键问题。尽管智能技术的快速发展为我国教育改革和创新提供了强大动力，但同时也带来了一系列问题和挑战。例如，2021年9月，OECD发布的社会与情感能力研究（Study on Social and Emotional Skills，简称SSES）项目测评结果显示，15岁学生的创造力和好奇心水平明显低于10岁学生，随着儿童进入青春期，创造力有所下降，[18]这一发现引发了对传统教育方法的反思。特别是填鸭式教学方法常常使学生感到学习缺乏趣味性，教学内容与现实生活的联系不够紧密，降低了学生的内在学习动机。此外，学生在学校里大部分时间都忙于考试、升学，导致他们缺乏深度学习的机会，这些问题凸显了革新传统教育体系的紧迫性。

　　创新教育模式的探索。智能时代，教育领域正面临如何有效培养创新人才的重大挑战。传统教育模式在培育学生创造力和解决问题能力方面的局限性日益凸显。为应对这一挑战，学者们积极探索并推广了多种创新教育模式。项目式学习（Project-Based Learning, PBL）强调通过参与真实世界项目，在解决问题的同时获得知识和技能，从而促进团队合作和创新思维发展。交叉学科与跨学科综合学习打破了学科间的壁垒，使学生在解决复杂问题时能够综合运用不同学科的知识和技能。STEM教育整合科学、技术、工程和数学，采用实践性学习方法，培养学生的实验精神和创新能力。3CI师生合作教学法（3-Collaborative-Instruction Model）[19]通过课前、课中和课后三个阶段性的合作活动，促进学生能力的全面发展。翻转课堂改变了传统的教学模式，提高了学生的学习效率和参与度。基于挑战的学习模式强调鼓励学生面对问题和挑战，以此促进学习和创新。混合学习模式则结合了传统面对面教学和在线学习的优势，为学生提供灵活和个性化的学习体验。这些创新教育模式不仅强调知识的学习，更注重培养学生的批判性思维、合作精神和解决实际问题的能力，从而为他们的未来发展奠定了坚实基础。

　　推广与实施创新教育模式对于教育体系和学生能力的提升至关重要。这些模式不仅可以促进学生学术成绩的进步，更重要的是能够培养学生的创新思维和解决复杂问题的能力。学生通过参与实践性的学习活动并利用技术支持，能够在探索和实验中激发想象力和创造力，从而提高创新能力。这些教育模式强调培养学生的自主学习和批判性思维，使他们能够在未来面对不确定和挑战时展现出更强的灵活性和适应性。混合学习模式的引入，为学生提供了更灵活和个性化的学习体验，培养了学生的数字素养和远程协作能力。全面推广创新教育模式不仅带来了学术层面的显著提升，更为学生的职业发展和社会参与提供了有力支持，为未来社会的持续发展培养了富有创新精神和解决问题能力的新一代人才。

　　技术赋能教育的实践。技术的应用已成为当今教育改革不可或缺的一部分。随着信息技术的迅猛发展，教育模式正经历一场全球性的深刻变革。全球范围内的学校开始采用智能化的教学管理系统，而中国建设的智慧校园项目不仅提升了学校管理效率，还显著改善了教学质量和学生学习体验。在技术平台和工具快速发展的同时，我们也应该关注教育理论和应用场景的深度融合。当前，重技术平台和工具、轻教育理论和应用场景，以自适应学习为主导的行为主义教学方法似乎有所回归。数据驱动的决策系统虽然为教育带来了便利，但也可能导致教育伦理和政府治理等问题。尽管存在挑战，技术赋能也为教育培训带来了新的机遇。例如，虚拟现实和增强现实技术正被应用于教育培训中，MIT等教育机构利用VR技术不仅提升了学生的实践操作能力，还增强了他们的学习参与度和兴趣。此外，人工智能技术的引入正在改变教育评估和个性化学习的实施方式。例如，智能辅助学习系统能够根据学生的学习情况，实时调整教学内容，从而提升教学的针对性和效果。

　　智能化时代未来教育的目标致力于培育创新人才，并推动教育模式、教育方式和国际教育制度的变革，构建一个以人为本、充满活力和创新的教育体系，为未来社会培养高素质人才。2014的TED年会，麻省理工学院媒体实验室的前主任伊藤穰一提出了拥抱未来世界的九大原则[20]，强调了实践性和主动学习的重要性。经过十年的发展，技术赋能教育实践已经超越了单纯对新技术应用的追求，成为提升教育质量和公平的重要手段。未来教育技术能够打破传统教育的地域和资源限制，为全球各地学生提供高质量的教育资源，并借助数据分析和个性化学习，精准满足学生的学习需求，提升教学效果并激发学生学习动机。此外，技术赋能教育还促进了教育内容的创新和教学方法的多样化，为培养学生创新能力和实践能力的教育目标提供了更广阔的舞台。综合来看，技术赋能教育的实践不仅是教育现代化的必然选择，也是推动未来学校形态进步的关键路径之一。

　　未来教育面临的挑战。科技的进步不仅推动了教育的发展，也带来了一些挑战。例如，以ChatGPT为代表的生成式人工智能技术的快速发展导致了内容的爆炸性增长，这对现有的监管体系提出了新的考验。例如，如何区分人工创作内容和人工智能生成内容？如何保障创作内容的安全性和规范性？当创作内容出现问题或引发风险时，责任应该由人工智能开发公司承担还是由个人使用者负责？等等。

　　科学技术始终是推动教育发展的强大动力之一。随着教育领域人工智能化程度不断加深，教师和受教育者的整体素质也在不断提高。教师从传统的粉笔教学和钢笔批改，发展到全电子化授课和审阅，教学流程得以优化，教学效率得以显著提升。受教育者从使用笔记本记录错题、用钢笔作批注，发展到利用人工智能进行辅助学习。这些变化不仅提高了学习效率，也使教育更加贴合学生个体发展需求。在人工智能不断融入教育场景的当下和未来，使用人工智能辅助和部分替代教师的功能，已成为一种必然的趋势，我们也将迎来以知识学习为导向的阶段变革。

　　技术进步的受益者远不止教师和学生，行政人员也将从智能技术中获益匪浅。例如，Office全家桶的智能补全功能、Bing搜索引擎的精准搜索结果，以及根据个人工作流程定制的人工智能智能体等，都极大地提高了工作效率。随着人工智能等现代技术的发展，行政人员得以从繁琐的日常事务中解放出来，将更多的时间和精力投入到科研工作中。未来的行政部门不仅仅是处理琐事和执行流程的部门，也是具有科研能力和自主创新精神的部门，将为教育发展贡献更多力量。

　　技术应用不仅是跟随技术，更是理解与超越技术的过程。虽然有包括图灵奖得主Hinton、Bengio在内的超过370位科学家签名并呼吁增强人工智能监管，[21]但不可否认，人工智能技术在许多领域已经展现出了超越人类的能力。如何有效利用技术，将其转化为切实的生产力和效率，在创造经济价值的同时不对社会稳定造成困扰；如何应用人工智能等新技术来弥补自身短板，定制属于个人的人工智能智能体，在过程中引入人工智能提高效率并辅助学习，都是未来教育和所有技术使用者需要深思的问题。技术不会一成不变，我们的思想和行动也不能停滞不前。只有客观看待技术、积极学习技术、冷静分析技术，才能深刻理解技术的本质及其价值，用人类最根本的创造力更新技术，不断超越前人的智能。

　　结语

　　伴随人工智能技术革命的热潮，教育工作者正面临重新思考人工智能时代教育的走向，以及如何充分利用人工智能技术重塑未来教育生态等关键问题。科学技术的发展作为教育生产的重要推动力，从过去辅助教师改进教学向取代教书匠型的教师跨越，未来技术更有望改变以知识学习为导向的学生角色。科技进步源于人类的需求，而培养什么样的人才最终决定了我们的未来。人工智能与教育技术的融合不仅改变了教学方法和学习方式，更深刻影响了教育的核心目标和理念。因此，未来教育应以认知科学为基础，重塑教育理念和模式，注重培养具备高阶思维能力、创新精神和跨学科解决问题能力的人才，以适应快速变化的社会需求和技术环境。政府要抓住技术变革的契机，调整政策的方向，推动未来教育与科技深度融合；学校应积极整合先进教育技术，创造智能环境；研究者应重点关注认知科学与教育技术的深度融合；教育工作者应持续探索跨学科的创新教育模式。唯有如此，才能扎实推进人工智能时代的教育发展，为促进教育全面发展和社会持续进步贡献力量。

　　（本文系国家自然科学基金2022年度交叉科学部专项项目“科学传播类：跨学科STEM科普活动实践与科技创新人才培养机制研究”的阶段性成果，项目编号：T2241013）

　　注释

　　[1]王弼注：《老子道德经注》，北京：中华书局，2011年。

　　[2]UNESCO, "Futures Literacy & Foresight: Using Futures to Prepare, Plan, and Innovate," 10 November 2021, https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000386511.

　　[3]怀进鹏：《数字变革与教育未来——在世界数字教育大会上的主旨演讲》，《中国教育信息化》，2023年第3期。

　　[4]蔡曙山：《从认知科学看人工智能的未来发展》，《人民论坛·学术前沿》，2023年7月下。

　　[5]赵章靖、张珊：《数字化背景下，各国的教育政策与实践》，《教师博览》，2023年第5期。

　　[6]U. S. Department of Education, "U.S. Department of Education Releases 2024 National Educational Technology Plan," 22 January 2024, https://www.ed.gov/news/press-releases/us-department-education-releases-2024-national-educational-technology-plan.

　　[7]A. Hodgson and K. Spours, "Further Education in England: At the Crossroads Between a National, Competitive Sector and a Locally Collaborative System?" Journal of Education and Work, 2019, 32(3).

　　[8]逯媛：《日本：培养人工智能人才，实现“5.0社会”愿景》，《上海教育》，2023年第6期。

　　[9]李思洁：《韩国：新课程修订旨在培养自我主导型创新人才》，《人民教育》，2021年第Z2期。

　　[10]EDUCAUSE, "2023 EDUCAUSE Horizon Report (Teaching and Learning) Edition," https://www.educause.edu/horizon-report-teachingand-learning-2023.

　　[11]UNESCO, "Education 2030 Incheon Declaration and Framework for Action: Towards Inclusive and Equitable Quality Education and Lifelong Learning for All," 21 May 2015, http://unesdoc.unesco.org/images/0024/002456/245656E.pdf.

　　[12]P. Mahony et al., "Building Schools for the Future: Reflections on a New Social Architecture," 2011, Journal of Education Policy, 26(3).

　　[13]Guide, External User, US Department of Labor, 2009, https://www.nafsa.org/sites/default/files/ektron/uploadedFiles/Chez_NAFSA/Resource_Library_Assets/Regulatory_Information/iCERT_LCA_Mod_External_User_Guide.pdf.

　　[14]习近平：《高举中国特色社会主义伟大旗帜 为全面建设社会主义现代化国家而团结奋斗——在中国共产党第二十次全国代表大会上的报告》，《人民日报》，2022年10月26日，第1版。

　　[15]World Economic Forum, "The Future of Jobs Report 2023," 30 April 2023, https://www.weforum.org/reports/the-future-of-jobs-report-2023.

　　[16]W. L. Anderson and A. L. Sosniak, Blooms Taxonomy, University of Chicago Press, 1994.

　　[17]The Official Website of WRO, "A Truly Global Robotics Competition Dedicated to Science, Technology and Education," https://wro-association.org/.

　　[18]OECD, "Beyond Academic Learning: First Results from the Survey of Social and Emotional Skills," OECD Publishing, Paris, https://doi.org/10.1787/92a11084-en.

　　[19]F. K. Chiang and Z. Wu, "Flipping a Classroom with a Three-Stage Collaborative Instructional Model (3-CI) for Graduate Students," Australasian Journal of Educational Technology, 2021, 37(4)；江丰光、刘彦秋：《3CI师生合作教学法运用在研究生课堂的基于设计研究》，《教学研究》，2020年第1期。

　　[20]Jio lto, "Want to Innovate? Become a Now-ist," TED 2014, https://www.ted.com/talks/joi_ito_want_to_innovate_become_a_now_ist?language=zh-cn&trigger=30s&subtitle=en.

　　[21]Center for AI Safety, "AI Experts and Public Figures Express Their Concern About AI Risk," https://www.safe.ai/work/statement-on-ai-risk.

　　Future Development of Talent: Its Nature, Challenges, and Approaches 

　　Jiang Fengguang

　　Abstract: The major development trends of future education in the age of artificial intelligence can be summarized in five aspects: First, a core focus on competency-based education, aiming to cultivate students interdisciplinary problem-solving abilities when they face unknown challenges. Second, artificial intelligence technology will drive educational transformation and deepen human-machine collaboration. Third, personalized teaching models based on big data will meet the diverse learning needs of students. Fourth, active learning spaces and sustainable schools will create boundless learning environments. Fifth, emphasis will be placed on the deep connection and integration of formal and informal learning. Future education should accelerate the construction of new talent cultivation models by promoting and implementing innovative educational approaches, focusing on the deep integration of educational theory and practical applications, and thoroughly understanding the essence and value of technology. This will nurture compound talents with advanced thinking skills, innovation capabilities, practical application abilities, and self-directed learning competencies.

　　Keywords: artificial intelligence, future education, talent cultivation, future competency

　　责 编∕杨 柳 美 编∕梁丽琛