人工智能时代的教育变革：结合生成式AI与人类智慧以提升教育质量

澳门互联网研究学会 盛绮娜 李京 张荣显 编写组 智庫澳门互联网研究学会 作者盛绮娜 李京 张荣显 內容介绍 由澳门互联网研究学会发布的《人工智能时代的教育变革：结合生成式AI与人类智慧以提升教育质量》（2025年4月），探讨生成式AI对教育领域的变革性影响。报告指出，生成式AI不仅能够提升教学效率，还能够为学生和教师提供更加智能化、个性化的支持，推动了教育从传统教育向“智能化教育”转变，在教育领域的应用潜力巨大。但其应用亦面临多重挑战：输出内容的真实性、安全和伦理问题威胁教育严谨性；资源分配不均可能短期加剧教育公平隐忧；对AI技术的滥用担忧。为此，报告主张构建“AI与人类智慧协同”的教育生态，强调AI作为辅助工具需与教师引导深度融合，通过完善伦理规范、强化师生AI素养及优化技术普惠性，以技术赋能实现包容性创新，推动教育公平与可持续发展。 目录 01内容介紹 一、引言及研究背景03 二、技术赋能与模式创新：生成式AI在教育领域的应用与潜力04 三、技术双刃剑：生成式AI对教育领域的挑战06 四、结合生成式AI与人类智慧，构建协同工作的教育新模式08 五、未来展望：构建AI素养驱动的教育新生态09 一、引言及研究背景 随着人工智能（Artificial Intelligence, AI）的飞速发展，以生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence,Gen AI）为核心的技术浪潮正以前所未有的速度重塑全球社会与经济结构。自2022年ChatGPT横空出世以来，生成式AI凭借其强大的内容创造能力、多模态交互潜力及自主学习特性，迅速渗透至教育、医疗、制造等关键领域。2025年生成式AI持续发展，中国人工智能企业深度求索（DeepSeek）发布的开源模型DeepSeek—R1凭借在深度学习与神经网络技术上的突破，迅速积累了大量用户，并促进生成式AI逐步进入技术沉淀与商业落地的成熟阶段，目前生成式AI的核心特征表现为多模态融合、垂直领域专用模型开发、AI智能体（Agent）自主化等。 近年来，国内外学者对生成式AI在教育领域的应用进行了广泛研究，研究热点集中在教育变革、风险治理、人机关系和素养培育等方面。我国亦高度重视其在教育领域的应用与创新。2022年，教育部印发《人工智能领域研究生指导性培养方案（试行）》，明确了人工智能领域高层次人才的培养方向，致力于构建人工智能复合型人才培养体系。在此基础上，2024年教育部启动了人工智能赋能教育行动，对推动人工智能在教育领域的深度应用作出了总体战略性部署，推动教育现代化。在澳门，2024年新修订的基本学力要求及课程指引中，资讯科技课程中增加了人工智能及编程内容，澳门教育及青年发展局也推出配套的课程指引，支持教学人员开展人工智能课程与教学，培育学生所需的人工智能素养。1 在教育领域，AI技术的引入为传统教育模式带来了前所未有的变革机遇。教育的本质是知识的传递与能力的培养，而AI技术的加入，不仅能够提升教学效率，还能够为学生和教师提供更加智能化、个性化的支持。生成式AI能够根据学生的学习进度和个性化需求提供定制化的学习路径和内容推荐，从而为教师提供了有效的教学辅助工具。同时，通过模拟真实的学习环境，生成式AI增强了学生的互动体验，提升了教学效率，推动了教育从传统教育向“智能化教育”转变。 在此背景下，本研究旨在深入探讨生成式AI在教育领域的应用现状和潜力，分析其带来的机遇与挑战，并提出相应的应对策略，期望通过结合生成式AI与人类智慧，推动教育行业的数字化转型和可持续发展。 然而，AI技术的应用也带来了新的挑战和问题，例如教育公平性、学术诚信、师生关系的变化以及技术伦理等。具体而言，生成式人工智能在教育场景中可能因“AI幻觉”及输出结果的随机性等问题，导致反馈质量的不稳定，甚至在复杂任务中引发伦理风险。例如，生成式AI可能在学术诚信方面引发抄袭或虚假信息传播的风险，也可能导致学生过度依赖技术而削弱自主学习能力，进而影响教育公平性。此外，生成式人工智能的应用还可能对教师角色和传统教育模式产生冲击，促使教育者重新审视人机关系。因此，如何在充分发挥生成式人工智能优势的同时，实现技术与人类智慧的优势互补，以有效应对上述挑战，已成为当前教育领域亟待解决的重要课题。 二、技术赋能与模式创新：生成式AI在教育领域的应用与潜力 个性化学习是生成式AI在教育领域的一大应用亮点。传统教育模式往往难以满足每位学生的独特需求，而生成式AI则能够根据每个学生的学习风格和进展，制定个性化的学习计划。研究表明，生成式AI通过分析学生的学习数据和行为模式，能够为每个学生提供定制化的学习路径和资源。例如，基于学生的学习历史、知识掌握程度和学习风格，生成式AI可以动态调整教学内容的难度和呈现方式，从而实现精准教学。不仅如此，生成式AI还可以作为虚拟助教，实时回答学生的问题，提供个性化的辅导和答疑服务，增强课堂互动性和学习体验。此外，生成式AI还可以通过针对不同学生生成多样化的学习资源和模拟真实的学习场景，激发学生的学习兴趣和创造力。例如，沉浸式学习体验对提高学生的学习效果较为显著，且在多项研究均得到了验证，在一项针对大学生的实验中，使用AI辅助学习的学生在考试成绩和作业完成质量上均显著优于对照组，又例如，在科学实验教学中，生成式AI可以模拟实验环境，让学生在虚拟环境中进行实验操作，增强实践能力 。567 人工智能大模型的应用丰富了教育教学资源和教学学习路径，生成式AI在教育领域的应用日益广泛。随着多模态大模型与自主智能体的成熟，生成式AI已从单一辅助工具演变为教育系统变革的驱动引擎，其应用涵盖了从学生学习到教师教学的各个环节，体现在教育模式创新、教学效率提升、个性化学习及优化教育评估与反馈等多个方面。 教育模式创新方面，在阅读理解问题的生成场景中，生成式AI能够有效提取和理解大量阅读文本数据中的语义信息，生成句法流畅、符合阅读文章主题或情景、有正确答案的交互式阅读理解问题。有研究证明生成式AI在多选题的题项生成上有较好的表现，生成式AI能够根据多选题的题干、背景文本以及正确选项，有效创建出在语法、语言流畅性、相关性以及干扰能力均表现出较高质量的干扰项候选集。此外，基于生成式AI的课堂教学分析系统还能够集成采集教师的多模态数据，通过语音识别、姿态识别、表情识别和脑数据识别等技术，采集包括教学设计和教学特征等数据，将其转化为结构化数据以便进行智能分析，为教师改进教学方法提供了重要支撑。12 教学效率提升方面，生成式AI能够自动生成教学材料，如教材、课件、练习题、测试卷等，从而减轻教师的备课负担，使教师能够将更多精力投入到教学创新和学生指导中。有调查数据显示，英国近45%的受访教师表示每周使用人工智能培养学生的基础技能，可节省两个小时的时间；美国超过40%受访教师表示通过使用人工智能工具帮助学生提高读写和算术技能，每周可节省超过一小时的时间。且教师利用生成式AI对知识点进行组织与联想，更准确地把握知识点的内涵与延伸，提升了生成资源的丰富程度与延展性。不仅如此，在线学习平台Study.com机构于2024年发布的一项研究调查显示，美国65%的教育工作者表示，他们的教学热情随着人工智能的使用而增加，且接受人工智能培训的水平与教师对职业的热情之间存在明显的联系，职业热情增加的教师中，50% 接受过全面的人工智能培训 。这些研究表明了生成式AI对教师提升教学效率与职业发展的重要性。34 1Dijkstra,R.,Genç,Z.,Kayal,S.,&Kamps,J.(2022).Readingcomprehensionquiz generation using generative pre-trainedtransformers. In S. Sosnovsky, P. Brusilovsky, & A. Lan (Eds.),Proceedings of the Fourth International Workshop on IntelligentTextbooks 2022 co-located with 23rd International Conference onArtificial Intelligence in Education (AIED 2022): Durham, UK, July27, 2022 (pp. 4-17). Aachen: CEUR-WS. Bitew S K., Deleu J., Develder C. , & Demeester, T. (2023). Distractorgenerationformultiple-choicequestionswithpredictiveprompting and large language models. arXiv,.2 K e r r i s o n , C . ( 2 0 2 4 , S e p t e m b e r 1 6 ) . A I p o s e s s i g n i ficantt i m e - s a v i n gb e n e fi t s t o t e a c h e r s ,b u t t r a i n i n g andc o n fi d e n c eh u r d l e sp e r s i s t .R e t r i e v e dfromh t t p s : / / w w w . f u t u r e s o u r c e - c o n s u l t i n g . c o m / i n s i g h t s/ai-p o s e s - s i g n i fi c a n t - t i m e - s a v i n g - b e n e fi t s - t o - t e a c h e r s-but-tra i n i n g - a n d - c o n fi d e n c e - h u r d l e s - p e r s i s t /3 Lehtinen-Vela, A., & Bharadwaj, N. (2024). One year later:Theimpact of generative AI in education.Study.com.https://study.com/academy/lesson/one-year-later-the-impact-of-generative-ai-in-education.html4 石琬若&韩锡斌.(2024).生成式人工智能对学习分析研究的影响：现状与前瞻⸺2024年学习分析与知识国际会议（LAK24）述评.教育研究与评价,(12),15-285 ZhangX,Zhang P,Shen Y,et al.(2024).A SystematicLiteratureReview of Empirical Research on ApplyingGenerative Artificial Intelligence in Education. Frontiers ofDigital Education, 1(3): 223‒2456 Zhu, Y., Liu, Q., & Zhao, L. (2025). Exploring the impact of generative artificialintelligence on students’ learning outcomes: a meta-analysis. Educationand Information Technologies.7 此外，生成式AI的使用也有助于提高学生的学习效率，根据澳门互联网研究学会2024年的最新研究，知道生成式AI的网民中，22%表示最期待生成式AI能够提高学习或工作效率 。而根据Pearson与 Morning Cons