智能时代基础教育阶段的人才培养面临知识超载困境、数字素养缺口、人口结构失衡、技术代际落差和教师角色转换等方面的挑战。为此，要深入贯彻落实《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》，重构基础教育的课程体系、师资体系与评价体系，从实施素养提升与配置优化的双轨变革、建立基于课程标准的素养导向评价等方面入手，加快打造人工智能驱动的立德树人新载体。

习近平总书记强调，建设高质量教育体系，办好人民满意的教育，根本在于深化教育综合改革。智能时代，知识的更新速度不断加快，传统的基础教育人才培养模式已经难以满足社会对创新型、复合型、实践型人才的需求，我们必须重新审视教育的课程、师资和评价体系。有鉴于此，本文从四个方面展开分析，以回应智能时代基础教育人才培养体系变革如何响应教育强国建设的核心问题。

一、智能时代的基础教育变革

从当前教育实践和未来发展趋势来看，智能时代基础教育阶段的人才培养主要面临五个方面的挑战，亦即人才培养体系变革需要回应五个核心诉求。一是知识超载困境。当今时代，知识正在呈现爆炸性增长的态势，这与中小学生认知负荷的有限性以及由此带来的对基础教育课时安排的刚性要求形成矛盾。在当前课程数量偏多、教学内容饱和的情况下，这种矛盾的凸显迫切需要我们思考：什么样的课程才是基础教育真正需要的？人工智能如何辅助解决这个问题？二是数字素养缺口。国家互联网信息办公室指导发布的《全民数字素养与技能发展水平调查报告（2024）》指出，在我国12—17岁的未成年人中，仍有超过35%不具备初级数字素养与技能，农村更是达到46.89%；具备高级及以上数字素养的不超过13%。三是人口结构失衡。由于“少子化”进程超前于国民经济和教育事业发展，学龄人口按照学段的差异呈现“排浪式”波动，教育需求的骤增骤减给教育资源配置带来较大压力。四是技术代际落差。人工智能技术的发展重塑了知识的获取方式，知识获取的效率和途径问题亟需得到解决，传统课堂传授模式需要全面调整以适应智能时代的新要求。五是教师角色转换。教师需从“知识权威”转向“学习设计师”再到“教育生态构建者”。但对于目前这批在传统教育模式下成长起来的教育工作者而言，怎样才能适应智能时代的变革需求，成为新时代基础教育的“操盘手”和“建构者”？

从国际应对策略和国家战略布局看，如何适应智能时代的变革需要，已经成为基础教育高质量发展的重要考量。在国际竞争层面，联合国教科文组织专门发布《教师人工智能能力框架》《学生人工智能能力框架》，美欧等国也已将K-12阶段人工智能教育纳入国家战略布局[1]。在国内动向层面，《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》（以下简称《纲要》）将“人工智能助力教育变革”定位为国家战略；《教育部办公厅关于加强中小学人工智能教育的通知》更进一步提出，要在2030年前在中小学基本普及人工智能教育。

需要指出的是，对人工智能及其在教育中的作用必须审慎对待。既不能将其视为解决教育长期难题的“万能钥匙”，也不用过分担忧使用依赖会造就新一代“懒汉”。我们应当认识到，人工智能并非简单的技术替代，对其应用必须回归教育本质，充分发挥“技术赋能+价值引领”的双螺旋驱动作用，使人工智能教育更好服务于立德树人根本任务。

二、课程重构：人工智能驱动的立德树人新载体

为了应对智能时代带来的挑战，深入贯彻落实《纲要》，我们必须重构基础教育课程体系，加快打造人工智能驱动的立德树人新载体。

首先，课程重构的核心理念是做好结构性课程改革的加减法。一方面，要结合“双减”要求，做好“减法”：减轻学生整体学习负担，削减机械性记忆内容和陈述性知识的学习，减少讲授式教学，充分发挥“翻转课堂”的作用；另一方面，也要做好课程改革的“加法”，激发人工智能赋能课程体系创新的动态活力。一是推进人工智能教育全学科渗透式覆盖，打破单一学科壁垒，推动“AI+X”跨学科教学常态化，建立完善信息科技教师与其他学科教师联合备课教研的模式；二是增加程序性知识的学习和动手能力的培养，给予学生更多自由探索时间，培养学生的科学兴趣和科学精神，使学生掌握鲜活的知识；三是推动人工智能教育技术赋能实验课尤其是农村地区的实验课，推动实验课应开尽开，并可借助虚拟实验室巩固课上所学知识和技能。

其次，要针对不同教育阶段，推进分层次的人工智能教育，全面推动信息意识、计算思维、数字化学习与创新、信息社会责任四大核心素养落地。在义务教育阶段，开展体验式学习，围绕数据、算法、网络、信息处理、信息安全、人工智能六条逻辑主线，设计义务教育全学段内容模块。在课程内容上要体现循序渐进和螺旋式发展，优化内容模块设计，针对性增加跨学科主题。在高中教育阶段，侧重思维训练，主要通过必修课、选修课、选择性必修课等相结合的课程设置加以实现。

再次，要打破学科边界壁垒，革新课程设计理念。一方面，课程设置要从以学科意志为主逐渐向以国家意志为主转变。在传统的学科意志导向下，基础教育存在课程按学科设置，独立性较强、交互融合不足，侧重知识传授，工科课程缺位、工程思维训练不够等问题。在教育强国建设和智能转型的国家意志驱动下，基础教育的课程设置应当更加强调跨学科、整合性和应用性，让人工智能成为工科思维训练的技术支撑。另一方面，要推动课程设置中知识逻辑和认知逻辑的平衡。面对知识的无限性，要思考什么样的知识最有价值，对课程体系进行优化调整，强化创新思维和能力的培养，比如关于判断和方法的知识、解决问题的能力等。针对学生认知的有限性，要根据学生的学习动机、兴趣和自我认知进行课程体系设置，提升学生个性化学习体验。

最后，还要创新教育资源的开发和补充机制。一是促进优质教学资源共建共享。充分利用国家中小学智慧教育平台，开设中小学人工智能教育栏目，广泛汇聚优质教育资源，鼓励各地各校研发人工智能教育教学资源，实现优质资源共建共享。二是做好多学科教学资源统筹。开发跨学科教材包，教材的内容设计要密切联系实际，设置基于真实情境的学习任务或研究性项目活动，引导学生在动手操作、自主探究和解决问题的过程中将“学技术”与“用技术”有效融合。三是进一步加强教学资源的动态更新，及时将最新前沿案例融入教材，引导学生了解信息技术的最新发展成果。

三、师资重构：素养提升与配置优化的双轨变革

教师是基础教育的核心支撑。《纲要》提出，要“健全教师教育体系，扩大实施国家优秀中小学教师培养计划，推动高水平大学开展教师教育，提高师范教育办学质量”。

首先，健全教师教育体系是提升教师质量的关键。实施国家优秀中小学教师培养计划以及推动高水平大学开展教师教育，是实现这一目标的重要途径。中国最好的大学在实施“国优计划”时具有显著优势。一方面，这些大学汇聚了中国最优秀的学科和师资力量，能够为教师培养提供坚实的学术支持；另一方面，通过政策引导，吸引一部分中国最优秀的学生投身中小学教师行业，将对基础教育产生深远的积极影响。国家的中长期计划对师范体系课程设置的改善也至关重要。支持师范院校建立STEM教育中心，是提升师范教育质量的重要举措，这不仅需要硬件设施的支持，如空间和装备，还需要吸引具有工科背景且热爱教育的人才加入师范院校 。

其次，要优化教师培养模式，通过精准、高效、个性化的培训体系，全面提升教师的专业素养和教学能力，更好地适应智能时代人才培养需求。一是构建教师画像，实施分层分类培训。利用数智技术对教学数据进行精准分析，帮助教师定位自身教学的优势与不足，提供个性化培训方案。二是加快师资培训课程更新，增加AI素养板块。深入梳理现有师资培训课程，精简重复、过时内容，增设数字技术知识与技能、AI基础理论与教学应用及伦理责任等模块。三是搭建智能平台，促进可持续发展。搭建一站式智能教师研修平台，支持教师获取多样化的学习资源、参与虚拟教研社区的讨论，进行沉浸式教学演练，通过智能测评实时了解教师能力发展情况 。

再次，要完善教师质量保障体系。一是构建多级目标体系，从多个层面对教师进行综合评估，兼顾知识传授、能力培养、情感态度等多元目标。这种综合评估方式能够全面反映教师的教学能力和专业素养，避免单一维度评价带来的局限性。根据教师的不同发展阶段和教学经验，实施分层分类评价。例如，对于新入职教师，重点评估其教学基本功和课堂管理能力；对于经验丰富的教师，则更注重其教学创新和专业引领能力。二是建立数字化监管平台，构建教师专业发展数据库，提供循证的、跟踪式的评估和精准的干预指导。通过构建教师专业发展数据库，对教师的教学行为、教学成果、专业技能以及职业素养等多维度数据进行全面收集与整合。这种评估方式不仅能够精准反映教师在不同阶段的专业成长轨迹，还能够通过数据分析发现教师在专业发展过程中的潜在问题，从而为其提供精准的干预指导。三是落实多方评价监管制度，建立多主体评价机制，包括学生评价、同行评价、专家评价、自我评价等。通过整合多种评价主体的反馈，有效避免单一评价主体的主观性和片面性，形成全面、客观且多元化的教师专业发展评价体系，为教师的专业成长提供更具参考价值的评价结果。

四、评价重构：基于课程标准的素养导向评价

教育评价是提升教学质量、促进学生发展和实现教育目标的关键工具，它不仅能够诊断学生的学习情况，还能为教师提供反馈，以优化教学方法。《纲要》强调，要“深化教育评价改革。推进信息技术赋能考试评价改革。建立基于大数据和人工智能支持的教育评价和科学决策制度”。

当前，基础教育评价范式正在加快转变，包括评价目标、评价方式、评价场景、评价功能和评价工具等多方面。在评价目标上，基础教育正从注重对知识和基本能力的评价，转向以核心素养为导向的全面评价。这种转变强调对学生综合素质的评价，包括知识水平、技能水准、情操感受及价值取向等多方面的综合考量。在评价方式上，正在从结果性、静态性、单一性评价，转向过程性、动态性、多元化评价。如在大班教学中，可以借助信息化点名、提问、弹幕、问答等互动交流工具，实现对学生的高效管理和即时评价。在评价场景上，从纸笔测试转变为真实化、生活化、趣味化的问题解决场景。这种转变强调在真实情境中评估学生的能力，使评价更加贴近实际生活和未来职业需求。在评价功能上，基础教育评价正从甄别、选拔转变为精准改进和促进发展。评价不再仅仅是对学生学习结果的判断，而是成为促进学生和教师发展的工具。这种评价方式强调对学生学习过程的关注，通过分析指导提出改进计划，促进学生的发展。

在此背景下，充分利用人工智能技术，结合心理学、神经科学、信息科学等多学科，能够为推动教育评价范式的转型提供有效手段，实现科学化和智能化的评价。具体而言，可以通过建设融合脑电、眼动、皮电、图像采集等设备的微格教室，实现对师生多模态数据的全面采集。这种多模态数据采集方式能够记录学生在学习过程中的生理和行为数据，如情感状态、学习注意力等。基于人工智能的智能分析技术可以对这些数据进行深层次挖掘，从而精准分析学生的学习效果。一方面，面向学生，人工智能技术能够实现对学生学习过程的动态监测和及时反馈。通过对学生学习过程中的多维度数据进行分析，可以生成个性化的评价报告，及时掌握学生的学习状态，发现学生在学习过程中遇到的困难，并向其提供个性化的学习干预和指导。另一方面，面向教师，人工智能技术能够帮助教师掌握学生对不同教学内容和方式的身心反应。通过对学生在课堂上的表现、情感状态等数据的分析，教师能够掌握学生对教学内容的理解程度和对教学方法的适应性，从而为提升教学技能和效果提供科学的诊断支撑。

但在发挥技术优势的同时，也要警惕技术陷阱。一是要避免评价结果的标签化，统筹技术优化与人工协同，通过优化算法设计、丰富评价维度、加强人工审核与干预等方式，避免智能评价走偏。二是要加强数据安全与隐私保护。通过技术处理与制度保障的双重保护，防止大数据和人工智能在教育评价中的信息泄露与隐私侵犯问题，维护教育评价的公正性和安全性。

在智能时代的大背景下，基础教育人才培养体系的变革已成为教育强国建设的重要任务。然而，我们也必须认识到，智能时代基础教育人才培养体系的变革并非一蹴而就，而是一个长期而复杂的过程。政策的支持和引导对于深化教育改革极为关键，应通过试点和迭代的方式，不断完善教育政策和评价体系，为智能时代的基础教育高质量发展提供有力保障。

本文源自任友群在“智能时代基础教育课程教学改革研讨会”上的发言，由李瑞琳、徐唱整理。作者：任友群，永利集团304am官方入口党委书记，教授，中国教育学会副会长，全国教育专业学位研究生教育指导委员会副主任委员。

来源 | 《基础教育课程》杂志2025年第9期