2026全球人工智能与教育发展报告：共建包容、公平和有质量的可持续教育生态-北京师范大学

全球人工智能与教育发展报告：共建包容、公平和有质量的可持续教育生态

核心观点： 人工智能正在从单一工具进入教育体系的各个环节，包括课程、教学、评价、教师发展、学生服务、科研与教育治理。报告强调，人工智能的价值不在于模型能力，而在于能否促进包容、公平、有质量和可持续的教育生态。

关键数据：

• 2024年全球约2.73亿儿童和青少年失学。
• 全球小学、初中、高中按时完成率分别为88%、78%和61%。
• 小学结束时达到最低阅读与数学水平的估计约为58%和44%。
• 到2030年全球仍需新增约4400万名教师。
• 2025年全球约74%的人使用互联网，但非洲约36%。

研究结论：

1. 教育目标先于技术： 任何AI项目都应从受教育权、课程目标和可观察学习结果出发，模型能力只能作为实现路径。
2. 任务表现不等于学习： 即时作品、速度和满意度必须与无工具表现、延迟保持、迁移和独立能力分别测量。
3. 教师能动性是质量条件： 教师应保有目标、内容、反馈、高风险决定和停止使用的权力，并参与共同设计。
4. 公共数字基础设施决定公平上限： 连接、设备、身份、课程资源、语言、无障碍和开放接口比孤立应用更能形成长期价值。
5. 包容必须从设计开始： 年龄、语言、残障、地域、收入和设备条件应进入需求、测试、预算与评价，而不是上线后的补丁。
6. AI素养应成为课程能力： 理解原理、核验来源、识别偏差、披露协助、保护数据、能够拒绝与退出同样重要。
7. 证据等级决定表述强度： 政策、部署、使用、体验、表现、学习和长期迁移是不同层级，传播不得越级。
8. 治理属于教育质量： 数据最小化、透明、人工负责、申诉、事件处置和版本监测与课程质量同等重要。
9. 采购必须可退出： 合同应覆盖数据权利、模型变更、互操作、审计、停服迁移和全生命周期成本。
10. 持续评价与国际合作塑造可持续生态： 公开负结果、共享标准、支持低收入地区并让学习者参与，才能把创新转化为共同能力。

报告还提出了针对政府、学校、大学、企业及国际组织的行动议程，呼吁各方共同努力，构建可持续的教育生态。