推动生成式人工智能赋能教育变革，促进智能技术与教育教学融合，有利于促进教学模式向数字化、智能化教育转型，推动教学结构向“师-生-机”三元教学结构转变，为教育高质量发展、培养拔尖创新人才提供创新动力。但目前，人工智能在教育领域的应用还存在以下问题：

　　一是人工智能缺乏教育应用场景，与教育各环节深度融合不足。当前教育领域对人工智能技术的应用仍处于浅表层次，大多集中在机器翻译、基础问答测试、低质量写作等，没有深入到教育教学业务流程中，尚未真正与教学、学习、资源、科研、管理和服务等环节深度融合。

　　二是教师队伍现有数字素养与人工智能教育应用需求不匹配。在人工智能替代教师完成重复性工作之后，需要教师具备人机协同共创、灵活善用智能教育产品与服务的能力。人工智能需采集和使用多模态海量的教育数据，需要教师具备合理使用及批判性采纳生成的内容信息的能力。

　　三是人工智能在教育领域的应用缺乏风险监管。不当的人工智能教育应用可能会引发社会风险、政治风险、经济风险、个人信息泄露风险、虚假信息风险、技术风险等。我国的生成式人工智能与大模型技术还处于发展期，没有现成的规制体系。2023年5月国家互联网信息办公室等七部门公布了《生成式人工智能服务管理暂行办法》，但未对教育领域做出专门规定。

　　为此，建议：

　　一是积极推动生成式人工智能与教育深度融合，走出一条创新驱动、科技向善、持续健康的发展路径。推动人工智能技术在教育领域的应用，应更加关注教育价值、目的和意义，立足核心素养培养，关注学生认知过程、学习陪伴、成长发展等，发展学生的高阶能力和社会能力。鼓励加大关键技术研发力度，丰富人工智能在教育中的应用场景，引导研发重点指向教育体系的重构与教学模式的创新，以破解教育难题和机制创新为导向，构建新技术、新模式、新场景与新机制相结合的解决方案。设立研究专项，整合教育、科技、产业三方力量共同制定智能教育产品的规范标准，并不断迭代升级优化。鼓励开展区域性创新行动，开展典型应用试点，鼓励各级各类学校在教育教学中加强人工智能应用，先行先试并积累经验。推进生成式人工智能和教育学科交叉研究，探索人工智能融入教育领域的伦理规范。加强进入教育领域的人工智能技术的评估和测试，以确保其有效性、安全性、可靠性和可解释性，并及时发现和纠正可能存在的问题和缺陷，在可控的范围内实行容错纠错机制。

　　二是提升教师队伍利用人工智能创新教学的能力。提升教师的人工智能素养和能力，保持对人工智能教育应用的批判性和选择性。开展“人工智能助推教师队伍建设行动”试点，推动师范类高校开展专题研究，在教师职前培养和职后培训中设计专门课程，提高人机协同育人能力。教育部门开展与人工智能伦理相关的评估、规约制定和教育培训，帮助教师在将智能技术运用到教育教学过程中，遵循智能技术教学应用伦理，同时加强对学生技术伦理的价值引领。

　　三是规范应用，加强风险监测机制建设。加快完善生成式人工智能相关法律法规体系，制定人工智能教育应用的规范性文件，加快制定教育隐私数据采集等相关技术标准。通过建立准入制度正向引导与建立负面清单制度加强监管，避免人工智能算法、数据分析模型对教育教学产生误导，为积极拥抱智能教育提供明晰的边界与坚实的技术保障。明确人工智能教育应用的研究成果与应用产品的使用要求、责任划分与归属，规范人工智能教育应用产品的使用者与提供者的行为。