人工智能赋能基础教育应用蓝皮书

人工智能赋能基础教育应用蓝皮书（2025年）总结

一、形势要求

• 人工智能技术正引领新一轮科技革命和产业变革，对经济发展、社会进步等方面产生重大影响。
• 人工智能技术在提高教学效率、实现因材施教、促进教育公平等方面具有独特优势，推动教育高质量发展。
• 义务教育课程标准将核心素养提升作为教育重心，要求构建培养学生高阶能力的育人体系。
• 国家和地方政府高度重视人工智能对教育的影响，积极推动人工智能与教育深度融合。

二、场景分类

• 人工智能在基础教育领域的应用实践可分为六大场景：以“智”助教、以“智”助学、以“智”助评、以“智”助育、以“智”助研、以“智”助管。
• 各场景对应教学支持、个性学习、智能评价、综合育人、教研赋能与教育管理等核心任务。

三、实践探索

1. 以“智”助教

• 教育资源检索与推荐：通过智能技术为教师精准匹配合适的教育资源，提升备课效率。
• 教学内容生成：自动化创建多元教育资源，如试题、课件、图片及可视化动画等，减轻教师备课负担。
• 学情分析：综合分析学生在教材学习、课堂表现、作业完成、测试成绩等方面的数据，为教学提供依据。
• 智能出题：自动生成符合学生个性化学习需求的练习题目或考试题目，提高教师出题效率。
• 智能组卷：自动从题库中筛选和匹配适当的试题，组织形成符合特定标准的试卷，支持分层教学和精准测评。
• 智能批改：自动批改学生作业和试卷，并提供评分、评语、反馈和建议等内容，减轻教师重复性劳动。
• 答疑辅导：根据学生提出的问题，提供交互式回复，模拟人类教师的认知引导过程，实现知识建构与思维培养。

2. 以“智”助学

• 学习资料推荐：依据学生当前的学习水平与认知状态，动态推送个性化、高匹配度的学习资源。
• 学习路径规划：动态制定个性化、可达成的学习路径，引导学习者有序进阶。
• 情境式学习：通过构建与教学内容相关、真实或拟真的情境，借助沉浸式学习手段，促使学生在高度投入的互动体验中理解知识，应用技能。
• 语言学习助手：支持学生自主训练发音与表达，创造沉浸式的语言应用环境，帮助学习者提升口语表达能力。
• 智能编程：通过人工智能辅助实现代码生成、补全、调试与优化，提供个性化的编程指导，帮助学习者解决编程难题、提升编程能力。

3. 以“智”助评

• “五育融合”学生画像：利用智能技术采集学生在德、智、体、美、劳各方面的表现数据进行综合分析，为每个学生建立过程性的学生发展画像。
• 综合素质评价：综合考量学生日常表现，结合社会实践、团队合作、创新思维等行为特征，为学生提供多维度的综合评价报告。
• 学生评估：整合大数据分析、机器学习和自然语言处理等先进技术精确评估学生学业成绩及各方面能力发展情况，深入洞察其非认知技能。

4. 以“智”助育

• 智能艺术创作：提升学生的审美素养、文化理解力与跨学科创新能力，构建“技术辅助创作—审美认知深化—文化素养生成”的闭环式美育生态。
• 智能艺术鉴赏：借助智能化工具，提升学生的审美感知力、文化理解力及艺术鉴赏能力，优化教学资源配置，弥合城乡教育群体的美育鸿沟。
• 智能体育训练：通过精准化运动监测、科学化训练规划和动态化健康管理，促进学生体质健康水平的全面提升。
• 智能劳动教育：借助智能化工具优化劳动实践的真实性、交互性与创造性，实现劳动价值观塑造，进而推动“五育融合”育人目标的达成。
• 智能心理支持：通过人工智能技术赋能心理健康教育全过程，提升学生的心理素养与自我调适能力。

5. 以“智”助研

• 教师成长规划：基于教师的教学数据、教学风格、学科需求和名师成长路径等信息，结合人工智能技术，生成个性化的教师成长路径和培养方案。
• 智能循证教研：基于教学数据、课堂视频和师生互动行为等信息，运用人工智能技术对这些多模态数据进行整合分析，智能化地实现教学评一致性研究与教学方法有效性验证。
• 智能科研实验平台：集算力资源、模型开发、数据分析与科研过程管理于一体的数字化平台，服务教师科研和学生探究活动。
• 智能科研助手：集文献检索、知识组织、内容生成与智能支持于一体，服务于中小学教师教研活动与学生探究式学习。

6. 以“智”助管

• 学生信息智能管理：基于学生的学业成绩、行为表现、心理健康等多维度数据对学生信息进行整合、分析和管理，为学生提供更精准的学习支持。
• 校园安全智能监控：通过实时监控校园内的人员、物品和环境状况，快速识别潜在的安全威胁，并采取相应的应对措施。
• 管理方案智能化：通过人工智能、大数据分析和云计算等技术，实现班级管理、学校管理、学科管理及教学资源管理等教育管理工作的数字化和智能化。
• 区域智能教育治理：为教育治理提供精准的数据支持与决策依据，帮助教育管理者科学制定和调整教育政策，优化资源配置，提升教育质量，并促进教育公平。
• 智能家校沟通：面向学生的学业成绩、行为表现、心理健康等多方面需求，为教师提供精准、高效的沟通支持，优化教师与家长之间的交流流程。

四、总结建议

• 提升教师人工智能素养，使其能够熟练且有效地将智能技术融入教学过程。
• 成熟教育应用优选推广，聚焦备课资源检索与推荐、语言学习助手、智能编程等已有良好应用基础的技术。
• 理性建设推进教育试点，警惕削弱教师育人功能的“去人化”倾向，有组织、有重点地开展试点探索。
• 教育业务牵引全链赋能，设计一体化、全链条的智能技术赋能方案，让智能技术深度融入教育全程。
• 重数据隐私与伦理治理，制定完善的数据隐私保护政策和伦理准则，建立健全合规机制，明确家长、学生知情权与选择权。