2026人工智能教育治理年度报告

核心观点

• AI教育新阶段： AI从辅助工具转向教育基础设施，重构教育系统底层逻辑，推动教育从经验驱动转向数据驱动，从周期性管理转向实时性管理。
• 教育大模型竞争： 通用大模型加速进入教育场景，垂类教育大模型快速发展，学校私有化模型部署与教育主权意识上升，教育数据成为核心战略资源。
• 三大危机： 技术中心主义危机（评价标准异化、数据迷恋、复杂系统简化）、主体性危机（学生认知外包、教师角色认同危机、权力结构失衡）、信任危机（学术诚信、算法与隐私信任、学历信号价值稀释）。
• 全球治理模式： 欧盟风险治理、美国原则导向与地方自治、英国风险规制、芬兰教育价值与伦理导向、新加坡国家统筹、日本审慎创新、韩国技术驱动与国家推进。
• 中国实践与治理： 政策驱动、教育场景规模优势、应用领域拓展、顶层设计持续完善、治理方式逐步走向分层分类、治理体系逐渐形成多元共治格局、治理能力仍需持续完善。
• 治理原则： 坚持教育价值引领、坚守人本内核、以教育公平为底线、打造适配技术迭代的监管体系、全面提升师生数智素养、推动多元共治。
• 对策建议： 强化顶层设计、抬高准入门槛、统筹数据治理、重塑教育评价体系、持续赋能教师队伍。

关键数据

• 60.7%的教师基于提升效率目的使用AI工具，56.7%因减轻负担目的使用AI工具。
• 全球AI+智慧教育市场规模预计2025年达850亿美元，2030年突破2400亿美元。
• 英国谢菲尔德大学AI相关学术不端案例一年内从6起飙升至92起。
• 72%的人接受使用AI，但54%认为AI带来网络安全、隐私泄露及错误信息等显著风险。
• 中国国家智慧教育平台用户已突破1.78亿，覆盖200多个国家和地区。

研究结论

• AI推动教育从工业化时代的标准化体系向智能化时代的大规模个性化与人机协同体系转型。
• 人工智能教育治理的根本命题是：在技术创新与风险防控、效率提升与公平保障、工具理性与价值引领之间建立动态平衡。
• 未来教育竞争不仅是技术能力竞争，更是治理能力竞争。
• 人工智能教育治理需要以教育价值为根本遵循、以人的主体性为核心、以教育公平为基本底线、以适应性监管为制度保障、以师生数智素养为能力基础、以多元主体协同为治理机制。