2025“人工智能+ ”教育行业应用白皮书

教育是固国之本，也是创新的基础。我国目前正处于产业转型升级、经济高质量发展的关键阶段，发展新质生产力需要更多的创新土壤，以人工智能赋能教育变革，促进教育公平、优质、均衡发展，破解普适教育与个性化、高质量教育共同发展等历史难题，培养发展智能时代未来的社会创新型人才，已成为教育行业的共识。随着数字科技与教育行业融合发展的不断深入，随着人工智能技术近几年的迅猛发展，国内外对于人工智能在教育行业中扮演的角色和发挥的作用给予了越来越多的关注，人工智能 + 教育的发展正在逐步改变传统的学习模式、教学模式以及学校管理方式。更重要的是，人工智能 + 教育可以缓解传统教育在时间与空间上的束缚，在弥补教育鸿沟、促进教育公平方面能够给我们带来更多想象力。人工智能和教育的结合宛如一场知识传播与人才培育的全新革命，正为人类社会的进步、发展和创新注入磅礴动力。本白皮书将深入剖析人工智能 + 教育这一充满魅力与潜力的领域，探寻其发展脉络、应用领域、面临挑战及未来趋势，旨在为教育决策者、从业者以及所有关心教育未来的人士提供参考，共同开启人工智能 + 教育的辉煌征程。前言 第一章 智能时代的教育发展与变革第二章 人工智能促进学生成长第三章 人工智能促进教师发展1912第四章 人工智能促进教学环境发展25第五章 “人工智能+教育”应用趋势展望结束语343521. 人工智能与教育变革的时空交汇2. 人工智能赋能教育变革与发展1. 智能时代的学生成长环境变化2. 人工智能促进学生个性化发展12141. 人工智能改变教师工作方式2. 人机协同促进教师发展19221. 人工智能促进教学环境开放互联2. 人工智能促进教学环境变革25261.从“工具辅助”到“生态重构”：政策驱动下的教育新体系2.从技术助力到技术融合：教育智能体重塑学习范式3.从教育公平到伦理治理：技术向善的必然选择33343425 总体篇 人工智能与教育变革的时空交汇智能时代的教育发展与变革在规模化教育的大背景下，个性化教育、普适教育与高质量教育之间存在着深层次的张力和结构性矛盾。传统教育模式面临着看似无解的困境 ：追求个性化意味着需要大量定制化资源和精细化投入，而规模化教育则追求标准化和效率 ；高质量教育又同时对师资、课程、评价体系提出了更高的要求。这种 " 教育不可能三角 "已经成为制约教育改革和创新的关键瓶颈，使得教育者在个性化、规模化和高质量之间难以找到平衡点。以个性化教育为例，教育的目的是实现人的全面发展。“因材施教”是从古至今被广泛接受的教育理念。1984 年本杰明·布鲁（Benjamin Bloom）在其教育实验中提出“双西格玛 (two sigma)" 理论从定量角度证明了其正确性，即接受 1 对 1 辅导的教学组的平均表现明显优于传统教学组。但教育个性化程度的提升需要配套教师资源的持续投入，对于具有规模化教育需求的我国而言，将产生师资稀缺、教育开支过高等普遍问题。根据教育部数据，2022 年我国各级各类在校学生人数为 2.93 亿人，而配套的专职教师数仅为 1880.36万人，教师资源相对稀缺 ；通过采取小班上课或 1 对 1 模式将会产生庞大的教育开支。此外在教学质量方面，高职级教师的占比较低（根据调查，2023 年全国中小学高级教师占比仅有 6.8%），尤其是在乡镇及偏远地区的学校情况更为严重。除师质资源以外，我国东中西部在教育经费投入、学校数量与质量、教育信息化水平等方面也存在明显不均衡。因此，传统教育治理模式下，个性化教育、高质量教育与普惠教育这三个维度似乎注定是相互矛盾、难以兼顾的。但随着人工智能、大数据、云计算等新技术的快速发展，这一看似不可逾越的困境正在被重新定义和突破。智能技术正在为个性化、规模化、高质量教育的同步发展提供新的可能性，为教育范式的根本性变革带来前所未有的机遇。人工智能技术经历了近 70 年的漫长发展，在最近几年迎来了前所未有的爆发式增长。这一突破性进展源于多重技术维度的协同创新 ：首先，深度学习算法的革命性突破极大地增强了机器的学习与推理能力，使人工智能系统能够以更接近人类认知的方式理解和处理复杂信息 ；其次，海量数据如源源不断的 " 养分 "，不仅为1.1 教育行业存在的普遍矛盾和痛点1.2 生成式人工智能为教育行业带来新机遇1.第一章 2 3算法提供了丰富的训练资源，也极大提升了智能系统的泛化能力和适应性 ；再次，云计算基础算力平台的持续迭代，为复杂智能系统提供了强大的计算支撑。从能够与人类进行自然流畅对话的智能语音助手，到在图像识别、目标检测领域近乎超越人类的计算机视觉技术，再到能够根据指令精准生成文案、代码的生成式 AI，人工智能正以前所未有的速度和广度渗透到生活、工作、科研的各个领域，正在根本性地重构人类社会的运行逻辑和生产方式。对于教育行业而言，这不仅是一个技术革新，更是一个前所未有的战略性机遇，将深刻重塑教育的生态系统和价值内涵。在这样的大背景下，我国对于 AI+ 教育的战略发展高度重视，并通过一系列具有前瞻性和引领性的政策文件，为教育数字化和智能化转型指明方向。党的二十届三中全会明确提出推进教育数字化的重大战略部署，2024 年《政府工作报告》更是正式提出实施 " 人工智能 +" 行动，彰显了国家在传统行业领域实施科技创新的战略决心。教育部门也密集出台的多个政策文件，针对中小学人工智能教育提出了宏观到具体的发展规划，并提出到 2030 年基本在中小学普及人工智能教育的明确目标。此外还联合多部门协同推进中小学和高等教育人工智能教育的一体化发展，不仅体现了国家层面对教育创新的系统性布局，也为 AI+ 教育的全面推进提供了制度性保障。这一系列政策不仅清晰阐明了人工智能 + 教育的战略价值和现实紧迫性，更传递出国家在教育领域科技创新的坚定信心和鼓励支持的积极信号。通过政策引领和制度创新，我国正在为构建更加智能、公平、充满活力的现代教育体系奠定坚实基础。2017 年 7 月国务院《新一代人工智能发展规划》中共中央、国务院《中国教育现代化 2035》教育部《关于加强中小学人工智能教育的通知》教育部《高等学校人工智能创新行动计划》教育部等六部门《关于推进教育新型基础设施建设构建高质量教育支撑体系的指导意见》中共中央、国务院《教育强国建设规划纲要（2024 － 2035）》教育部《教育信息化 2.0 行动计划》图 ：我国高度重视人工智能 + 教育的发展来源 ：阿里云研究院整理教育部《人工智能助推教师队伍建设行动试点》教育部人工智能领域“101 计划”科技部《关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知》2019 年 2 月2022 年 8 月2024 年 11 月2025 年 1 月2024 年 7 月2021 年 7 月2018 年 8 月2018 年 4 月 在过去几十年的工业化进程中，我国教育体系主要围绕规模化、标准化、集中化的普适教育模式，为快速发展的工业社会培养大量标准化人才。这一教育模式在特定历史阶段发挥了重要作用，有效支撑了国家的经济建设和社会发展。然而，随着中国经济社会进入高质量发展转型期，传统的教育范式已难以满足日益复杂、多元的社会发展对创新性人才的迫切需求。面对这一挑战，我国教育行业一直在持续推进深层次变革。在保持规模化、普惠教育基本盘的同时，积极探索教育的个性化、差异化路径，不断提升教育质量和育人效能。人工智能技术的快速发展为教育变革提供了技术支撑和创新空间。近年来，AI+ 教育的融合与实践已经从概念和尝试阶段，逐步进入到更加深入、系统的发展阶段。如图所示，人工智能与教育结合的发展经历了历史变迁。从计算机辅助教学阶段（Computer AssistedInstruction，简称 CAI），发展到智能教学系统阶段 (Intelligent Tutoring System，简称 ITS)，再发展到自适应学习阶段（Adaptive Learning Platforms, 简称 ALP)，现在已经发展到了第四阶段 -- 个性化内容生成阶段 (Professional Generated Content，简称 PGC)。人工智能与教育行业的结合是技术驱动的变革。现在处在最好的历史阶段，近几年以神经网络为代表的深度学习技术处理复杂任务的表现令人惊艳，广泛应用于语音、计算机视觉、自然语言处理等领域，并与各行业应用深度结合，助力行业的发展。з利䄧᫜大学发明世界上第一个计算机辅助教学系统1956 年达特㠲᫜会议提出人工智能1957 年㒄ḛ布拉特发明感知机1966 年叨Ⱞ理工大学约⦌๘ . 偼∪冺໳发明世界上第一个㕷天机器人 ELI;A1970 年受限于计算能力瓶颈，进入ჿۙ1980 年 XCON 专家系统被 DEC 公司使用，专家系统研究逐级增多1982 年神经网络䄋生，语音识别、语言翻译等应用落地，人工智能进入第二次浪潮1997 年 IBM 深蓝计算机战㘉卡᫜ፂ㒄๘1960 年1982 年起步 ：计算机辅助教学阶段第一阶段 ：1950s ～ 1980s探索 ：智能教学系统阶段人工智能与教育发展的时空交汇第二阶段 ：1980s ～ 1900s图 ：人工智能与教育应用的协同发展1983 年Sleeman& Brown提出智能导师系统ITS 概念卡博耐尔发明第一个基于人工智能的教学系统SCHOLARAIED 会议在英国第一次举办Wescourt等人设计了辅助 Basic语言教学BIP 系统1.3 人工智能赋能教育发展进入新阶段 42006 年䓈䶬提出深度学习概念，解决了ᷜ度消失问题2011 年 siri 问世，watson 获得+eopardy 节目ۈۍ ；2016 年 AlphaGo 战㘉᷸手ᱻ世ⴠ成为标志性事件2018/2019/2020 年 , OpenAI 接连发布 GPT-1/GPT-2/GPT-32021 年䅤⁹推出 LaMDA 大模型产出自我意识2022 年 OpenAI 发布 ChatGPT, 引爆世界2023 年 OpenAI 获ᓛ软巨䷊投资，发布GPT-42023 年阿里发布通义千问 / ⮫度发布文心一言2024 年 OpenAI 发布文生视频模型 Sora2023 年2008 年1970 年来源 ：阿里云研究院整理发展 ：自适应学习阶段第三阶段 ：2000s ～ 2020s飞跃 ：个性化内容生成阶段第四阶段 ：2020s ～至今2024 年2019 年1977 年1996 年OpenAI 首次发布了教师关于ChatGPT的使用指南Knewton 自适应教育系统，可针对学习者个性化需求进行适配联合国教科文组织推出《面向学生 / 教师的人工智能能力框架》Brusilovsdy提出自适应教育超媒体通用模型，开发第一个自适应教学系统首届国际人工智能与教育大会，审议并通过《北京共识- 人工智能与教育》 “人工智能 5从 2024 年公开的大模型落地项目信息统计来看，与教育强相关的教科类大模型落地项目最多，且在第三季度有明显加速；由此可见人工智能与教育的结合已越来越紧密。AI 的赋能可以更好的推动教育的变革与发展，强国固本、公平普惠、因材施教。人工智能作为一种具有强大溢出效应的颠覆性技术，正在重塑教育生态系统。其在教育领域的创新价值，远远超越技术本身，将从根本上改变学生成长、教师发展和学习环境发展模式。人工智能赋能教育变革与发展2.2.1 AI+ 教育应用需求场景图 ：人工智能 + 教育应用场景全景图来源 ：阿里云研究院5 人工智能辅助教师教学1人工智能作为一种具有强大溢出效应的颠覆性技术，正在重塑教育生态系统。其在教育领域的创新价值，远远超越技术本身，将从根本上改变学生成长、教师发展和学习环境发展模式。教学前 AI 辅助 ：教师普遍面临备课任务繁重的难题，需耗费大量时间搜集、整理教学资料，设计教学方案，且难以精准把握不同学生的知识起点与兴趣偏好，导致备课缺乏针对性。同时，课程资源虽多但质量参差不齐，筛选优质资源耗时费力。教师普遍期望借助 AI 快速精准检索并整合契合教学目标、教材版本及学生学情的资料，如自