王娟等：國家智慧教育平臺2.0智能版應(yīng)用的場景分析、問題透視與優(yōu)化路徑

2025年8月，國務(wù)院印發(fā)《關(guān)于深入實施“人工智能+”行動的意見》，要求“把人工智能融入教育教學(xué)全要素、全過程，創(chuàng)新智能學(xué)伴、智能教師等人機協(xié)同教育教學(xué)新模式”。《教育強國建設(shè)規(guī)劃綱要（2024—2035年）》提出“堅持應(yīng)用導(dǎo)向、治理為基，推動集成化、智能化、國際化，建強用好國家智慧教育公共服務(wù)平臺，建立橫縱貫通、協(xié)同服務(wù)的數(shù)字教育體系”。國家智慧教育平臺（簡稱“國家平臺”）是我國教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略的重要抓手。2025年3月，國家平臺2.0智能版重磅上線，深度融合生成式人工智能（簡稱“GenAI”）、多模態(tài)學(xué)習(xí)分析引擎和聯(lián)邦學(xué)習(xí)架構(gòu)等前沿技術(shù)，持續(xù)推進(jìn)集成化、智能化、國際化，致力打造橫向到邊、縱向到底、互聯(lián)互通的體系。[1] 目前，國家平臺注冊用戶突破1.64億，瀏覽量超613億，用戶覆蓋220多個國家和地區(qū)，已成為世界第一大教育資源數(shù)字化中心和平臺。研究聚焦國家平臺2.0智能版的應(yīng)用場景，深度剖析其推廣過程中可能面臨的問題，提出提升國家平臺服務(wù)效能的優(yōu)化路徑，以助力教育數(shù)字化戰(zhàn)略行動的深入實施。

國家智慧教育平臺2.0智能版應(yīng)用的場景分析

國家平臺以知識圖譜和認(rèn)知推理引擎為基礎(chǔ)，嵌入“AI試驗場”、智能推薦等核心模塊，充分發(fā)揮人工智能在提高教學(xué)效率、實現(xiàn)因材施教等方面的獨特優(yōu)勢。國家平臺深度融合GenAI、多模態(tài)學(xué)習(xí)分析引擎等前沿技術(shù)，能夠賦能“教、學(xué)、管、評、研”等全環(huán)節(jié)教育場景創(chuàng)新，推動教育服務(wù)從標(biāo)準(zhǔn)化供給向個性化增值躍遷。

（一）教師教學(xué)：人機協(xié)同賦能教學(xué)范式革新

GenAI通過多模態(tài)數(shù)據(jù)融合與教育場景自適應(yīng)建模，覆蓋課前、課中、課后全流程。通過對全國4272名教師調(diào)研數(shù)據(jù)的統(tǒng)計，72.6%的教師連續(xù)使用國家平臺超過一年，74.4%和63.2%的教師將國家平臺應(yīng)用于課前備課與寒暑假研修，每日或每周應(yīng)用于課堂教學(xué)的教師占53.5%。[2] 課前，國家平臺的虛擬教研室資源庫能夠協(xié)助教師完成備課及實驗設(shè)計任務(wù)；課中，通過AI角色協(xié)同交互，系統(tǒng)可以根據(jù)學(xué)生知識掌握進(jìn)度動態(tài)調(diào)整教學(xué)內(nèi)容，同步實現(xiàn)因材施教；課后，智能作業(yè)批改系統(tǒng)自動識別學(xué)生答案并生成學(xué)習(xí)報告，精準(zhǔn)定位學(xué)生薄弱點并提供改進(jìn)建議，同時推薦個性化拓展資源，助力教學(xué)效果持續(xù)優(yōu)化。

（二）自主學(xué)習(xí)：個性化深度學(xué)習(xí)體系構(gòu)建

通過GenAI與大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的深度融合，國家平臺為學(xué)習(xí)者構(gòu)建“資源適配—過程引導(dǎo)—思維發(fā)展”三位一體的學(xué)習(xí)支持架構(gòu)。其一，智能推薦功能依托學(xué)習(xí)者數(shù)字畫像精準(zhǔn)推送資源，助力學(xué)生個性化學(xué)習(xí)。通過對全國30605名中小學(xué)生調(diào)研數(shù)據(jù)的統(tǒng)計，56.8%的學(xué)生使用國家平臺進(jìn)行課前預(yù)習(xí)，48.0%的學(xué)生用于課后復(fù)習(xí)，75.4%的學(xué)生高頻使用課程教學(xué)模塊，[3] 而智能推薦已成為銜接課堂內(nèi)外自主學(xué)習(xí)的重要紐帶。其二，構(gòu)建自主學(xué)習(xí)智能學(xué)伴。其中，解題助手采用“分步解題—針對性解釋—多思路探索”的認(rèn)知策略，實現(xiàn)從解題支持到思維培養(yǎng)的功能躍升；編程學(xué)習(xí)助手則通過代碼語義解析缺陷模式匹配和智能補全技術(shù)，形成“診斷—修正—深化”的學(xué)習(xí)鏈路，有效提升學(xué)習(xí)者的計算思維。其三，國家平臺以GenAI驅(qū)動的復(fù)雜問題場景構(gòu)建與跨學(xué)科項目孵化引導(dǎo)學(xué)生在自主研究中培養(yǎng)高階能力，形成知識建構(gòu)與認(rèn)知進(jìn)化的雙重突破。

（三）教育管理：多元主體推動協(xié)同育人生態(tài)重塑

國家平臺需要針對不同學(xué)段教學(xué)復(fù)雜度提供差異化管理支持。嵌入GenAI能夠整合多方教育主體及資源，推動學(xué)校、家庭和社會多元主體協(xié)同，實現(xiàn)教育治理從經(jīng)驗決策向科學(xué)決策的躍遷。其一，國家平臺的心理健康大模型突破傳統(tǒng)咨詢模式，通過情感分析與個性化干預(yù)實時監(jiān)測學(xué)生心理狀態(tài)并生成親子關(guān)系優(yōu)化建議，助力家校協(xié)同育人。其二，國家平臺AI求職助手整合千萬級崗位知識圖譜與學(xué)習(xí)者能力模型，為學(xué)生提供簡歷優(yōu)化、求職技巧以及職業(yè)規(guī)劃等功能支持，促進(jìn)社會資源與教育需求精準(zhǔn)對接。其三，國家平臺區(qū)域教育治理系統(tǒng)依托GenAI的智能預(yù)測與動態(tài)優(yōu)化能力，分析教育質(zhì)量數(shù)據(jù)，生成均衡配置方案，構(gòu)建“數(shù)據(jù)洞察—智能決策—協(xié)同治理”的教育管理新范式。

（四）智能評價：從單一靜態(tài)到多維動態(tài)的評價轉(zhuǎn)型

國家平臺依托GenAI推動教學(xué)評價由單一維度向多維度、由靜態(tài)向動態(tài)轉(zhuǎn)型。其一，通過教學(xué)行為全息記錄與認(rèn)知圖譜建模生成師生數(shù)字能力畫像，實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的精準(zhǔn)診斷。例如，“教學(xué)個性成長規(guī)劃”中新手教師可以上傳課堂視頻、教案等，AI對比其數(shù)據(jù)與專家教師畫像，生成任務(wù)分層的成長計劃，支持個性化發(fā)展。調(diào)研顯示，84.4%的教師認(rèn)為資源共享顯著提升效率，55.1%的教師認(rèn)可多樣交互促進(jìn)課堂創(chuàng)新，印證了智能評價對教學(xué)改進(jìn)的支撐價值。[4] 其二，智能出題助手結(jié)合知識圖譜與生成算法，幫助教師精準(zhǔn)定位學(xué)生薄弱點，設(shè)計情境化、分層化試題，推動教學(xué)由單一知識點傳授轉(zhuǎn)向綜合能力培養(yǎng)。其三，國家平臺構(gòu)建的增值評價模型，通過縱向?qū)Ρ葘W(xué)生成長軌跡與橫向關(guān)聯(lián)群體數(shù)據(jù)，量化教育干預(yù)的邊際效應(yīng)，為區(qū)域教育質(zhì)量監(jiān)測與個性化改進(jìn)提供依據(jù)。

（五）學(xué)術(shù)研究：推動跨學(xué)科協(xié)同與創(chuàng)新突破

GenAI賦能國家平臺的應(yīng)用持續(xù)向科研領(lǐng)域延伸，為科研人員提供文獻(xiàn)檢索、深度數(shù)據(jù)挖掘及精準(zhǔn)實驗?zāi)M一站式智能服務(wù)。借助多模態(tài)數(shù)據(jù)融合與深度學(xué)習(xí)技術(shù)，國家平臺能夠自主梳理學(xué)科前沿動態(tài)、智能匹配科研資源，為跨學(xué)科協(xié)同研究提供數(shù)據(jù)支撐與決策參考，壓縮科研周期并降低試錯成本。例如，“AI試驗場”的“科技信息平臺”實時更新全球科研熱點，嵌入多種科研大模型支持科研人員交互式探索，并整合國內(nèi)外文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫。這種智能化模式既能促進(jìn)開放共享的跨界協(xié)同，又能通過精準(zhǔn)實驗?zāi)M與資源整合為培養(yǎng)具備前沿科研能力的高層次人才奠定基礎(chǔ)。

國家智慧教育平臺2.0智能版應(yīng)用的問題透視

目前，GenAI正深度重塑國家平臺的發(fā)展格局，需要注意技術(shù)應(yīng)用在為國家平臺注入強大動力的同時可能帶來的系統(tǒng)性風(fēng)險。

（一）區(qū)域適配性統(tǒng)籌：算法驅(qū)動下的資源分層與能力分化

GenAI賦能國家平臺的算法邏輯與資源分配機制可能加劇教育公平隱憂。其一，區(qū)域數(shù)字資源配置差異。高質(zhì)量算力基礎(chǔ)設(shè)施可以在發(fā)達(dá)地區(qū)優(yōu)先部署邊緣計算節(jié)點，但這可能導(dǎo)致欠發(fā)達(dá)地區(qū)存在訪問延遲、交互體驗差等問題。其二，智能算法適應(yīng)性偏差。推薦系統(tǒng)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)過度依賴優(yōu)勢群體學(xué)習(xí)特征，可能導(dǎo)致農(nóng)村地區(qū)學(xué)生數(shù)字畫像失真與資源適配偏移。其三，數(shù)字素養(yǎng)結(jié)構(gòu)性落差。調(diào)研顯示，不同類型學(xué)校的學(xué)生應(yīng)用國家平臺存在顯著差異，城市學(xué)生通常應(yīng)用國家平臺進(jìn)行多元化學(xué)習(xí)，而農(nóng)村地區(qū)學(xué)生更傾向于進(jìn)行預(yù)習(xí)、復(fù)習(xí)及課后服務(wù)，致使技術(shù)紅利獲取能力分化。[5]

（二）功能設(shè)計性優(yōu)化：技術(shù)賦能深度不足與場景覆蓋有限

盡管GenAI推動國家平臺功能迭代升級，但在技術(shù)滲透與應(yīng)用場景上仍有局限。其一，智能教學(xué)應(yīng)用在適應(yīng)認(rèn)知發(fā)展規(guī)律的設(shè)計上仍存在不足。其二，學(xué)科工具開發(fā)較單一，智能體主要集中于數(shù)學(xué)和信息技術(shù)，其他學(xué)科尚未覆蓋，難以有效促進(jìn)跨學(xué)科能力培養(yǎng)。其三，人機協(xié)同機制偏僵化，如數(shù)字教師授課形式單一，缺乏基于認(rèn)知偏好與情感狀態(tài)的自適應(yīng)調(diào)節(jié)，也未能建立引導(dǎo)反思的元認(rèn)知訓(xùn)練機制，易使知識建構(gòu)停留在表層理解。

（三）教育主體性危機：智能技術(shù)對師生角色的雙重解構(gòu)

GenAI的深度融合對國家平臺使用主體的角色與價值提出挑戰(zhàn)，教師的教學(xué)主導(dǎo)性與學(xué)生的認(rèn)知自主性面臨被技術(shù)邏輯削弱的風(fēng)險。一方面，優(yōu)質(zhì)課程資源和智能助教雖能夠提升效率，卻可能導(dǎo)致教師“路徑依賴”，削弱創(chuàng)新能力，致使教學(xué)智慧退化、人文關(guān)懷不足；另一方面，個性化推薦與智能答疑雖可以優(yōu)化體驗，但對標(biāo)準(zhǔn)化資源的依賴可能壓縮學(xué)生試錯空間，使學(xué)生從“自主探索者”轉(zhuǎn)為“技術(shù)依賴者”。

（四）數(shù)字倫理性風(fēng)險：數(shù)據(jù)依賴與算法黑箱引發(fā)治理失序

作為教育數(shù)據(jù)樞紐，國家平臺匯聚大量敏感信息，數(shù)據(jù)依賴與技術(shù)開放性易引發(fā)隱私泄露，并可能催生精準(zhǔn)詐騙與輿論操控；同時，訓(xùn)練數(shù)據(jù)的歷史偏見與算法局限可能輸出誤導(dǎo)性信息，妨礙學(xué)生構(gòu)建系統(tǒng)知識體系與批判性思維。算法邏輯若因區(qū)域數(shù)據(jù)偏差導(dǎo)致資源分配失衡，將加劇教育公平隱憂；其“黑箱”特性還會使錯誤追溯和責(zé)任追究困難，可能加深教育生態(tài)的信任危機。

國家智慧教育平臺2.0智能版應(yīng)用的優(yōu)化路徑

基于GenAI賦能國家平臺的現(xiàn)實問題與應(yīng)用需求，研究聚焦技術(shù)賦能教育過程的潛在風(fēng)險，依據(jù)《國家智慧教育公共服務(wù)平臺接入管理規(guī)范（試行）》《國家中小學(xué)智慧教育平臺與人工智能融合應(yīng)用指南（試行）》等相關(guān)規(guī)范，基于自適應(yīng)學(xué)習(xí)理論與技術(shù)倫理學(xué)，從夯實應(yīng)用根基、深化功能迭代、強化素養(yǎng)培育以及健全風(fēng)險防控等方面提出“四維驅(qū)動”優(yōu)化路徑（見上圖），以助力推動國家平臺的智能化與個性化發(fā)展應(yīng)用，實現(xiàn)技術(shù)賦能與教育價值的動態(tài)平衡，構(gòu)建人機協(xié)同、包容共享的智慧教育生態(tài)。

（一）夯實應(yīng)用根基：構(gòu)建均衡與協(xié)同的制度保障

為滿足技術(shù)普惠與協(xié)同創(chuàng)新需求，國家平臺應(yīng)由政府引領(lǐng)統(tǒng)籌資源，技術(shù)包容縮小區(qū)域差距，多方協(xié)同夯實智慧教育基礎(chǔ)。首先，政府應(yīng)建立全國教育數(shù)據(jù)共享標(biāo)準(zhǔn)和“國—省—市”三級資源調(diào)配機制，實現(xiàn)跨區(qū)域、跨層級數(shù)據(jù)互聯(lián)互通，并針對欠發(fā)達(dá)地區(qū)制定差異化補貼政策，確保師生共享優(yōu)質(zhì)數(shù)字資源。其次，技術(shù)開發(fā)者應(yīng)踐行“公平設(shè)計”理念，研發(fā)低帶寬、跨平臺的輕量化AI工具，構(gòu)建包容性資源適配模型。最后，各主體應(yīng)組建協(xié)同創(chuàng)新聯(lián)盟，打造開放API生態(tài)（API即Application Programming Interface，應(yīng)用程序編程接口），實現(xiàn)資源共建與深度合作，為升級與治理奠基。

（二）深化功能迭代：提供全鏈條貫通與場景銜接的智能服務(wù)

功能優(yōu)化應(yīng)立足系統(tǒng)建構(gòu)與前瞻布局，打造具有中國特色的智慧教育體系。首先，加快形成泛在可及的全鏈條終身教育體系，中小學(xué)可引入“感知體驗—理解應(yīng)用—項目創(chuàng)新”框架，激發(fā)高階思維與實踐能力。其次，突破學(xué)科工具單一性，構(gòu)建“基礎(chǔ)學(xué)科全覆蓋、交叉學(xué)科有特色”的智能工具矩陣。最后，重構(gòu)人機協(xié)同教學(xué)范式，建立“雙向賦能”模式：通過部署“成長型AI導(dǎo)師”，由學(xué)生自主選擇或由數(shù)字教師根據(jù)認(rèn)知風(fēng)格動態(tài)調(diào)整策略；同時強化“智能學(xué)伴”，通過對話引導(dǎo)反思推理，實現(xiàn)從知識傳遞向思維建構(gòu)的轉(zhuǎn)型。[6]

（三）強化素養(yǎng)培育：構(gòu)建協(xié)同輻射的主體能力提升機制

針對教育主體性危機，需要通過系統(tǒng)性策略提升師生數(shù)字素養(yǎng)，重構(gòu)技術(shù)賦能教育的主體性價值。首先，應(yīng)實施“三維聯(lián)動”培育計劃，從師資培訓(xùn)、學(xué)生培育、家長指導(dǎo)三方面協(xié)同發(fā)力，構(gòu)建覆蓋教學(xué)主體、教育對象和家庭環(huán)境的系統(tǒng)性數(shù)字素養(yǎng)提升體系。其次，多方支持主體需要共建“素養(yǎng)認(rèn)證共同體”。一方面，教育行政部門應(yīng)完善教師研修學(xué)分認(rèn)證制度，可以將智能備課系統(tǒng)操作、AI學(xué)情分析報告解讀等數(shù)字技能納入必修學(xué)分；另一方面，學(xué)校應(yīng)形成鼓勵教師利用國家平臺在線教研等常態(tài)化機制，通過寒暑假研修等系統(tǒng)性提升教師技術(shù)應(yīng)用能力與融合創(chuàng)新教學(xué)水平。

（四）健全風(fēng)險防控：構(gòu)建技術(shù)、制度與應(yīng)用協(xié)同的動態(tài)平衡機制

國家平臺智能化需要以“技術(shù)倫理學(xué)”為基礎(chǔ)，構(gòu)建“技術(shù)—制度—應(yīng)用”三位一體的風(fēng)險治理框架，確保應(yīng)用合規(guī)可控。首先，建立“教育數(shù)據(jù)血緣追蹤機制”，明確數(shù)據(jù)分級，利用區(qū)塊鏈加密敏感信息，防控隱私泄露。其次，研發(fā)教育大模型倫理工具包，引入可解釋性人工智能，結(jié)合對抗性訓(xùn)練與內(nèi)容過濾，向師生透明展示決策邏輯與評價依據(jù)。最后，實施教育大模型服務(wù)備案與多主體協(xié)同監(jiān)管，成立“倫理審查委員會”，對核心功能實行動態(tài)審查與準(zhǔn)入審批，確保AI生成內(nèi)容偏差可由教師二次審核，實現(xiàn)技術(shù)效能與教育本質(zhì)的平衡。[7]

未來，國家平臺的持續(xù)進(jìn)化需要聚焦智能化與人文性的雙向融合。一方面，深化AI技術(shù)在教育全鏈條的應(yīng)用，貫通基礎(chǔ)教育至終身學(xué)習(xí)的資源體系，推動跨學(xué)科能力培養(yǎng)與高階思維發(fā)展；另一方面，完善動態(tài)風(fēng)險防控框架，強化數(shù)據(jù)安全與算法透明度，保障師生主體性與教育過程的倫理價值。通過多方協(xié)同共建助力我國教育數(shù)字化戰(zhàn)略行動的縱深推進(jìn)，更將以“公平優(yōu)質(zhì)、包容創(chuàng)新”的實踐智慧為全球教育變革貢獻(xiàn)中國方案。

參考文獻(xiàn)

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[2][4] 王娟，周瓊，段雨迪等.國家中小學(xué)智慧教育平臺應(yīng)用：現(xiàn)狀調(diào)研與提升策略—基于全國4272位教師的調(diào)查數(shù)據(jù)[J]. 中國電化教育，2024（07）：74-82+108.

[3][5] 王娟，張雅君，王沖等. 國家中小學(xué)智慧教育平臺應(yīng)用現(xiàn)狀調(diào)研與路徑優(yōu)化—基于全國30，605名中小學(xué)生的樣本數(shù)據(jù)[J]. 電化教育研究，2024，45（06）：50-56+65.

[6] 孫立會，周亮. 生成式人工智能融入國家中小學(xué)智慧教育平臺的實踐邏輯[J]. 中國電化教育，2024（08）：71-79.

[7] 郭紹青. 聚焦國家中小學(xué)智慧教育平臺在教育中的穩(wěn)定應(yīng)用模式[J]. 人民教育，2024（05）：53-56.

本文系2023年度國家社科基金教育學(xué)一般項目“國家中小學(xué)智慧教育平臺的區(qū)域規(guī)模化應(yīng)用模式與實踐成效研究”（課題批準(zhǔn)號：BCA230269）的研究成果

（作者王娟系江蘇師范大學(xué)智慧教育學(xué)院教授；夏天馳、劉冰雪系江蘇師范大學(xué)智慧教育學(xué)院碩士研究生）

《人民教育》2025年第17期