AI + 教育：个性化学习如何落地？教师角色转变与技术伦理的双重考验

一、引言

1.1 研究背景与意义

在当今时代，AI 技术正以迅猛之势融入各个领域，教育领域也不例外。随着《教育信息化 2.0 行动计划》的深入推进，以及《教育强国建设规划纲要（2024—2035 年）》明确提出 “促进人工智能助力教育变革”“深化人工智能助推教师队伍建设”，AI 在教育中的应用已成为不可阻挡的趋势。AI 为教育带来了诸多机遇，如为个性化学习的实现提供了可能，有望改变传统教育 “规模化供给” 的模式，转向 “个性化服务”，满足不同学生的学习需求。然而，这一变革过程并非一帆风顺，面临着教师角色转变与技术伦理等多方面的严峻考验。深入研究这些问题，对于推动 AI 在教育中的合理应用，实现教育的高质量发展具有重要的现实意义。

1.2 国内外研究现状

国外在 AI + 教育领域起步较早，在个性化学习方面，诸多研究聚焦于利用 AI 技术构建个性化学习系统。例如，一些研究通过分析学生的学习数据，运用自适应学习算法为学生定制个性化学习路径，像 ALEKS（Assessment and Learning in Knowledge Spaces）系统，已在部分学校取得显著成效，提升了学生的学习效果。在教师角色转变研究上，国外学者强调教师应从知识传授者向学习引导者转变，积极与 AI 协同教学，如英国的一些教育研究机构提出教师要掌握 AI 工具的使用，利用其进行精准教学。对于技术伦理问题，国外研究较为关注数据隐私保护和算法偏见等方面，如欧盟出台了《通用数据保护条例》（GDPR）来规范教育领域的数据使用。

国内相关研究也在近年来迅速发展。在个性化学习落地方面，不少学者探讨了如何结合中国教育实际情况，利用 AI 实现个性化学习。例如，通过构建知识图谱与 AI 学伴相结合，为学生提供智能答疑和个性化学习规划，北京欧倍尔推出的 AI 学伴系统就是这方面的实践探索。在教师角色转变上，国内研究认为教师要提升自身的人工智能素养，积极参与团队协作，制定个性化教学方案。对于技术伦理，国内研究主要围绕建立健全伦理规范，防止 AI 在教育应用中出现不良影响展开。

1.3 研究方法与创新点

本文主要采用文献研究法，对国内外关于 AI + 教育、个性化学习、教师角色转变以及技术伦理等方面的文献进行系统梳理和分析，以全面了解研究现状，为本文的研究提供理论基础。同时，运用案例分析法，通过分析如伴鱼智学等 AI 教育产品的实践案例，深入探讨个性化学习的落地情况以及面临的问题。

本文的创新点在于，将个性化学习落地、教师角色转变与技术伦理三者紧密结合进行研究，全面剖析 AI + 教育过程中面临的复杂问题，提出综合性的解决方案。与以往研究相比，更注重从整体上把握 AI + 教育的发展脉络，为该领域的研究提供新的视角。

二、AI 助力个性化学习的理论与实践

2.1 AI 实现个性化学习的技术原理

AI 实现个性化学习主要依赖于知识图谱、自然语言处理、机器学习等关键技术。知识图谱能够将各类知识点以结构化的方式呈现，清晰展示知识点之间的关联，为个性化学习路径规划提供基础。例如，在某学科的知识图谱中，通过分析学生对不同知识点的掌握情况，系统可以准确判断学生的知识薄弱环节，进而有针对性地推送相关学习内容。自然语言处理技术使得学生与 AI 学习工具能够进行自然流畅的交互，学生可以通过语音或文字向 AI 提问，AI 能够理解问题并给出精准解答，如欧倍尔 AI 学伴通过自然语言处理实时解析学生问题，从自研知识库中调取答案并关联推荐知识点。机器学习算法则可以根据学生的学习数据，如作业完成情况、测试成绩、学习时间等，不断调整学习策略和内容推荐，实现真正的个性化学习。比如，系统通过机器学习发现某学生在数学几何部分的学习中，对三角形相关知识点理解困难，就会自动增加该部分的练习题和讲解视频推荐。

2.2 个性化学习的优势与挑战

个性化学习具有显著优势。它能够满足学生的多样化学习需求，每个学生的学习进度、兴趣爱好、知识基础都不尽相同，个性化学习可以根据这些差异为学生量身定制学习方案。例如，对于学习能力较强的学生，可以提供更具挑战性的拓展性学习内容，而对于基础薄弱的学生，则侧重于基础知识的巩固和强化。通过这种方式，能够有效提高学习效率，提升学习效果。研究表明，使用个性化学习系统的学生在知识掌握程度和学习成绩提升方面往往优于传统教学模式下的学生。

然而，个性化学习的落地也面临诸多挑战。一方面，技术层面存在难题，如如何准确地分析和处理海量的学生学习数据，以实现精准的个性化推荐，目前数据处理的准确性和效率还有待提高。另一方面，教育资源的适配问题也较为突出，要实现个性化学习，需要丰富多样的教育资源与之匹配，但当前教育资源在数量和质量上都存在不足，难以满足个性化学习的需求。此外，个性化学习对教师的教学能力也提出了新要求，教师需要掌握相关技术并能够根据个性化学习方案进行教学指导，这对部分教师来说存在一定难度。

2.3 成功案例分析：以伴鱼智学为例

伴鱼智学作为国内领先的 AI + 教育平台，在个性化学习方面取得了显著成果。其核心优势在于 “全场景深度个性化”。在课前预习环节，AI 老师会根据课程主题设计互动开场，激发学生的学习兴趣。例如在一节英语课程预习中，AI 老师通过展示与课程主题相关的有趣图片或短视频，引导学生思考并提出问题，让学生对即将学习的内容有初步的了解和期待。在课堂学习中，学生随时圈选疑问点，AI 能够即时调取知识点讲解，甚至通过启发式对话引导思考，这种 “随圈随问” 功能是伴鱼独有的创新。比如学生在阅读一篇英语文章时，圈出某个不理解的单词，AI 老师不仅会给出单词的释义，还会结合文章语境进行详细讲解，并通过提问引导学生理解单词在不同语境中的用法。课后环节，系统自动收集错题并生成个性化练习计划，配合拍照批改、错题本管理等功能，形成 “学 - 练 - 测” 闭环。而且，AI 的点评并非预设模板，而是基于学习数据的动态生成，根据学生的答题情况给予针对性的鼓励和引导，让每个孩子感受到专属关注。通过这些个性化学习功能的实施，伴鱼智学有效提升了学生的学习积极性和学习效果，为个性化学习的落地提供了成功范例。

三、教师角色转变：从知识传授到学习引导

3.1 AI 时代教师角色转变的必要性

在 AI 时代，知识的传播方式发生了巨大变化，学生获取知识的渠道更加多元化，不再仅仅依赖于教师的讲授。AI 工具如 DeepSeek 等能够快速提供大量的知识信息，在标准化、重复性知识传授方面展现出高效性。在这种情况下，教师若继续仅仅充当知识传授者的角色，将难以满足学生的学习需求，甚至可能面临被淘汰的风险。教师角色转变为学习引导者具有紧迫性。学生在面对海量信息时，需要教师引导他们筛选、分析和理解信息，培养批判性思维和创新能力。例如，在学生利用 AI 工具进行资料收集时，教师要教导学生如何判断信息的准确性和可靠性，引导学生对信息进行整合和思考，而不是盲目接受。同时，AI 技术的应用也为教师角色转变提供了契机，教师可以借助 AI 工具更好地了解学生的学习情况，实现精准教学，从传统的以教师为中心的教学模式转变为以学生为中心的教学模式。

3.2 教师新角色的内涵与职责

教师作为学习引导者，其内涵和职责发生了深刻变化。在学习规划方面，教师要根据学生的个体差异，利用 AI 分析学生的学习数据，为学生制定个性化的学习路径。例如，通过分析学生的学习成绩、学习习惯和兴趣爱好等数据，为学生制定长期和短期的学习计划，明确每个阶段的学习目标和任务。在学习过程中，教师要激发学生的学习兴趣和主动性，引导学生积极参与学习活动。比如在课堂上，教师可以通过设计有趣的教学情境，结合 AI 展示生动的教学素材，引发学生的学习兴趣，让学生主动探索知识。当学生遇到学习困难时，教师要给予情感支持和方法指导，帮助学生克服困难。与 AI 协同教学也是教师的重要职责，教师要善于利用 AI 工具辅助教学，如利用 AI 进行作业批改、学情分析等，同时要与 AI 相互配合，共同为学生提供优质的教育服务。例如在项目式学习中，教师与 AI 共同激发学生提出个性化的项目驱动问题，与学生共同开展项目方案设计，并对项目作品进行多角色评价。

3.3 教师如何提升适应新角色的能力

为了适应新角色，教师需要提升多方面的能力。首先是技术应用能力，教师要积极学习和掌握 AI 技术在教育中的应用，如利用 AI 工具创制个性化教学资源，开展跨学科主题设计与教学方案制订。对于新手教师，可以利用 AI 模拟课堂教学情景，提升教学胜任力。在课堂教学中，逐步开展多样化的人机协同教学模式，充分发挥 AI 的优势。其次，教师要提升人工智能素养，了解人工智能的重要概念、原理和应用，能够将其应用于教学实践，优化教学过程。同时，要关注人工智能技术应用带来的伦理和安全等问题，培养批判性思维，引导学生正确使用 AI。例如，在教学中引导学生思考 AI 技术的利弊，培养学生的信息安全意识。此外，教师还需提升专业育人能力，更加关注学生的全面发展，深入了解学生的个体差异，协助学生认识并发展自身优势，通过设计多样化的教学活动，培养学生的人际交往、团队合作等非认知能力。教师还要不断学习和更新知识，提升自身的专业素养，以更好地应对 AI 时代的教育挑战。

四、技术伦理考量：数据安全、算法偏见与教育公平

4.1 AI 在教育中面临的数据安全问题

在 AI 应用于教育的过程中，数据安全是一个至关重要的问题。学生的学习数据，包括个人信息、学习成绩、学习行为等，都被大量收集和存储。这些数据若得不到妥善保护，一旦泄露，将对学生的隐私造成严重侵害。例如，学生的个人信息可能被用于商业营销，影响学生的正常生活。而且，数据泄露还可能导致学生的学习成果被滥用，如一些不良机构可能利用学生的学习数据进行虚假宣传。在数据存储和传输过程中，存在诸多安全风险，如黑客攻击、数据存储设备故障等。为了保障数据安全，教育机构和相关企业需要加强数据安全管理，采用先进的加密技术对数据进行加密存储和传输，建立严格的数据访问权限制度，只有经过授权的人员才能访问学生数据。同时，要定期对数据进行备份，防止数据丢失。

4.2 算法偏见对教育公平的潜在威胁

算法在 AI 个性化学习系统中起着关键作用，但算法偏见可能对教育公平产生潜在威胁。算法是基于数据进行训练的，如果训练数据存在偏差，那么算法就可能产生偏见。例如，在一些智能评测系统中，如果训练数据中对某些地区或某些群体的学生存在样本不足或数据不准确的情况，那么评测结果可能会对这些学生不公平。这种算法偏见可能导致资源分配不均，优势群体能够获得更多优质教育资源，而弱势群体则可能被进一步边缘化。为了避免算法偏见，在算法设计和训练过程中，需要确保数据的多样性和准确性，对数据进行严格的筛选和预处理。同时，要建立算法评估和审核机制，定期对算法进行评估，及时发现和纠正算法中的偏见，保障教育公平。

4.3 建立健全 AI 教育技术伦理规范

为了应对 AI 在教育中面临的技术伦理问题，建立健全技术伦理规范势在必行。首先，政府和教育主管部门应制定相关政策法规，明确 AI 在教育应用中的数据安全、算法使用等方面的规范和要求。例如，规定教育机构和企业在收集学生数据时必须获得学生及其监护人的明确同意，严格限制数据的使用范围。其次，行业协会应发挥积极作用，制定行业自律准则，引导企业和教育机构遵守伦理规范。例如，行业协会可以组织专家对 AI 教育产品进行评估认证，只有符合伦理规范的产品才能进入市场。教育机构自身也要加强伦理教育和培训，提高教师和学生的伦理意识，让他们在使用 AI 技术时自觉遵守伦理规范。同时，要建立伦理监督机制，对 AI 在教育中的应用进行全程监督，及时发现和处理违反伦理规范的行为，确保 AI 技术在教育中健康、合理应用。

五、别让焦虑盖过理性：AI 时代的 “技能恐慌” 与 “能力重构” 指南

5.1 AI 引发 “技能恐慌” 的现象剖析

随着 AI 技术的快速发展，“技能恐慌” 现象在社会中日益凸显。从就业领域来看，许多人担心自己现有的工作技能会被 AI 取代，产生了强烈的焦虑感。例如，一些从事简单数据录入、文档处理工作的人员，看到 AI 能够高效完成这些任务，开始担忧自己的工作前景。在教育领域，家长和学生也出现了类似的恐慌。家长担心孩子现有的学习技能无法适应未来 AI 时代的需求，急于让孩子参加各种 AI 技能培训课程。学生则对自己的学习能力和未来职业发展感到迷茫，不知道在 AI 时代需要具备哪些技能才能立足。这种 “技能恐慌” 现象的产生，一方面是因为对 AI 技术的不了解，夸大了 AI 对现有技能的冲击；另一方面，也是由于社会对 AI 时代新技能需求的宣传和引导不够清晰，导致人们陷入盲目恐慌。

5.2 理性看待 AI 对技能的影响

实际上，AI 对技能的影响并非完全是负面的。从历史发展的角度看，每一次技术变革都带来了技能的迭代升级，同时也创造了新的就业机会和职业发展空间。工业革命时期，虽然大批手工业者面临失业，但掌握工程机械技术技能的工程师、机械师等新兴职业群体崛起。AI 时代同样如此，虽然一些重复性、低技能的工作可能被 AI 取代，但也催生了诸如 AI 训练师、智能机器人工程师等新职业。而且，AI 更多的是对人类劳动形态的更新，而非简单的取代。例如，在政务系统中，AI 虽然承担了部分政策解读、办事指引等功能，但仍需要懂业务和 AI 应用的人深度参与，进行数据处理、民意分析等工作。对于普通人来说，AI 是一种可以提升工作效率和质量的工具，只要能够理性看待 AI 对技能的影响，积极学习和适应新的技能需求，就能够在 AI 时代找到自己的发展机会。

5.3 “能力重构” 的策略与建议

在 AI 时代，进行 “能力重构” 是应对 “技能恐慌” 的关键。个人层面，要树立终身学习的理念，主动学习新知识、新技能。一方面，要掌握与 AI 相关的基础知识，了解 AI 的基本原理和应用场景，以便更好地与 AI 协同工作。例如，学习一些简单的编程知识，能够帮助自己更好地理解和运用 AI 工具。另一方面，要注重培养自身的软技能，如批判性思维、创新能力、人际交往能力等。这些软技能是 AI 难以替代的，在未来的职业发展中具有重要价值。例如，在项目团队中，良好的人际交往能力能够促进成员之间的协作，提高项目的成功率。教育和培训体系也需要进行相应的改革，根据 AI 时代的需求调整课程设置，加强实践教学，培养学生的实际操作能力和解决问题的能力。例如，在职业教育中，增加与 AI 应用相关的专业课程，为学生提供实习机会，让学生在实践中掌握新技能。同时，社会各界要加强对 AI 时代技能需求的宣传和引导，为人们提供准确的信息，帮助他们制定合理的能力提升计划，从而实现 “能力重构”，从容应对 AI 时代的挑战。

六、结论与展望

6.1 研究总结

本研究深入探讨了 AI + 教育领域中个性化学习如何落地、教师角色转变以及技术伦理等重要问题。在个性化学习方面，AI 通过知识图谱、自然语言处理等技术为其提供了实现的可能，如伴鱼智学等平台已取得一定成效，但仍面临技术、资源和教师能力等方面的挑战。教师角色在 AI 时代需从知识传授者转变为学习引导者，这要求教师提升技术应用、人工智能素养和专业育人等能力。同时，AI 在教育中的应用面临数据安全、算法偏见等技术伦理问题，需要通过建立健全政策法规、行业自律准则等加以规范。对于 AI 引发的 “技能恐慌”，应理性看待 AI 对技能的影响，通过个人和教育体系的 “能力重构” 来应对。

6.2 未来发展趋势展望

未来，AI + 教育将朝着更加深入和完善的方向发展。在个性化学习方面，随着技术的不断进步，AI 将能够更精准地分析学生的学习数据，为学生提供更加个性化、定制化的学习方案，真正实现因材施教。教师将与 AI 更加紧密地协同工作，形成全新的教学模式，教师专注于学生的情感引导、价值观塑造和创新能力培养，而 AI 则承担更多重复性、规律性的教学任务。在技术伦理方面，相关的政策法规和伦理规范将不断完善，确保 AI 在教育中的应用安全、公平、合理。同时，随着社会对 AI 时代新技能需求的逐渐明确，人们将更加理性地看待 AI，积极进行能力重构，适应时代发展的需求，推动 AI + 教育领域持续健康发展，为培养适应新质生产力的复合型人才提供有力支撑。