人工智能何以赋能课程改革

/人工智能何以赋能课程改革【摘要】探索人工智能何以赋能课程改革，对持续建设高质量课程体系、推进教育强国建设具有重要意义。具体体现在五个方面：一是人类活动边界拓展，驱动课程改革理念更新；二是知识生命周期加速，促进课程改革资源转化；三是课堂教学实践创新，强化课程改革精准实施；四是技术嵌入教育治理，提升课程改革整体效能；五是社会建构集体记忆，深化课程改革价值实现。【关键词】人工智能；赋能；课程改革

人工智能的发展不仅影响着人们的物质生产和生活的领域，也在改变人们的思维方式、思想观念等精神生活，持续为课程改革赋能。《中小学人工智能通识教育指南(2025年版)》指出，要“通过系统化的课程、活动和实践”“推动人工智能通识教育与中小学教育教学深度融合，构建中小学人工智能教育新生态”[1]。人工智能不再仅仅是课程改革的时代背景或外部支撑，而是作为一种内生性要素，深度融入教育体系与课程改革进程，深刻影响其价值取向、思维方法与实践路径。 在此背景下，从课程与人、课程与知识、课程与教学、课程与技术、课程与社会多维视角出发，系统探讨人工智能何以赋能课程改革，不仅有助于理解人工智能与课程改革之间的复杂辩证关系，更对构建高质量课程体系、推动中国式教育现代化、建设教育强国具有重要的理论意义与现实价值。 一、人类活动边界拓展，驱动课程改革理念更新 全部人类活动，依据其中介的特征，可以划分为三种基本样式：以物质生产工具为中介的实践活动、以抽象语言为中介的理论活动，以及以形象语言为中介的艺术活动。[2]人工智能正在系统性赋能这三类中介，显著拓展人类活动边界，由此驱动课程改革理念更新，进一步推动人的全面解放。课程改革须立足课程与人的关系演变的内在逻辑，准确把握人工智能时代的核心理念转向，具体体现在以下三个维度。 第一，作为物质生产的新中介，人工智能通过对实践活动的赋能，推动课程改革更加关注现实的人、具体的人。人工智能不仅拓展了人类实践的物理边界，更通过虚拟仿真、增强现实等技术，构建出高保真、低风险、可重复的实践环境，极大拓展了人类体验与操作的可能性。但教育终究是人与人之间的相遇，课程改革须立足人的真实发展需求，从工业时代标准化、批量化的培养范式，转向“以人的发展为主导、课程动态适配”的新模式。课程改革要借助数据驱动的精准分析，从统一预设的框架转变为个性化成长方案，从标准化供给到个性化适配，真正践行因材施教，更加关注和发展人类自身的特有品质。 第二，以抽象语言为中介，人工智能显著拓宽了人类理论活动的认知边界。依托大语言模型、机器学习等技术，人工智能突破了人脑在信息处理上的生物性局限，推动了认知范式从“个体独立系统”向“人机协同网络”的根本转变，深刻重塑着教育生态。教师与学生的认知边界得以扩展，传统教学关系被重构，课程理念迎来系统性更新。课程改革不仅应追求科学性与技术性的适配，更需推进科学与人文的深度融合，重视那些不可替代的人性能力，如伦理判断、情感联结、创造精神等，将人文关怀深度融入科学教育，构建彰显人文精神的科学教育范式。同时，基础教育必须回应智能时代未成年人的生存现实与未来使命，关注其在物质世界如何立足、在精神世界如何安顿。对这些根本性命题的探索正驱动课程理念持续演进。 第三，以形象语言为中介，人工智能赋能艺术活动，推动课程改革指向个体精神世界的深度解放。生成式人工智能正在重构艺术创作机制，既拓宽了艺术表达的形式边界，亦丰富了审美体验与意义生成的维度。作为育人的核心载体，课程改革的终极价值始终定位于“人的全面发展”。人工智能的介入正重新配置课程与人的关系结构，使其从静态知识传递体系转向动态意义建构的空间。在这一转型过程中，课程需更加重视非认知能力的发展，包括情感表达、价值判断、协作共创、精神自觉等。学生从被动的知识接受者转变为课程的共同建构者和积极参与者，人与课程的关系迈向交互创造与意义共生。相应地，课程评价机制也需强化过程性表现、多元能力与成长轨迹的评估，以多样化和增值性评价呼应生命成长的丰富性与差异性，为个体的精神成长开辟更广阔的道路。 由此，人工智能通过对人类实践、认知与艺术三类基本活动的系统性赋能，强化并拓展了人的活动边界，使个体在认识世界、改造世界和意义表达等方面获得了更多可能空间。课程要实现人的自由解放与全面发展这一使命，并未因技术变革而改变，反而在智能时代被赋予了新的时代内涵与实践路径。课程改革应主动把握这一历史机遇，积极探索既能充分发挥技术赋能优势，又坚守科学性与人文性相统一的课程体系与发展路径，最终推动教育向更开放、包容和解放的方向迈进。 二、知识生命周期加速，促进课程改革资源转化 人工智能的深入发展，促使教育体系重新审视知识的本质与价值，对“什么知识最有价值”这一经典命题作出新的时代回应。人工智能不仅重构了知识的生产逻辑，也深刻改变了课程的认知立场与构成要素，塑造出全新的课程图景。其对课程改革的赋能，从根本上源于对知识来源、形态、确证方式与传播机制的系统性重构，本质上是借助技术力量重塑知识的全生命周期，推动课程改革持续深化从知识学习向素养培育的转型。人工智能通过加速知识生命周期促进课程资源转化，主要体现在以下三个维度。 第一，赋能知识生产与传播，推动课程知识结构向跨学科、动态化转型。传统课程知识的生产依赖专家主导、教材出版等线性流程，周期长、更新慢。人工智能通过大数据分析、自然语言生成与智能检索等方式，能够快速整合多源信息并提炼核心观点，显著提升知识生产与传播的效率与广度，甚至成为“协同认知主体”，深度参与以理性和逻辑为基础的知识建构进程。这一变革不仅让知识的存在形态从静态、结构化的体系转向动态、涌现性的网络，也打破了知识传播的时空壁垒和资源垄断，使课程资源更具时效性、针对性与开放性。由此，课程开发要从封闭系统走向开放生态，广泛吸纳开放教育资源、学术平台与社会化媒体中的多元内容，推动课程结构从单学科积累向跨学科融合演进。 第二，赋能知识获取与应用，重构课程组织形态与教学结构。人工智能凭借对公共知识体系的高效集成与实时调用能力，重塑了个体知识获取的逻辑。学习的重心从掌握既定事实与经验，转向形成可持续、批判性的认知交互能力，强调激发问题意识、构建思维路径以及支持创新决策，真正发挥知识作为认知工具、文化媒介与社会实践载体的多元功能。在此背景下，课程改革作为教育系统对知识社会变迁的制度化回应，通过修订课程标准，将前沿知识与社会需求纳入正式教育框架。通过智能算法精准识别学生的学习行为与兴趣偏好，将碎片化信息转化为适配教学场景的结构化资源，助力科技、文化、社会议题等内容迅速融入课程体系。教与学的关系结构因此发生深刻转变，教师从知识传授者转型为学习引导者、资源策展人与认知教练，支持学生开展批判分析、整合应用与创造生成等高阶认知活动。 第三，赋能知识管理与评价，提升课程资源转化的系统效能。资源转化作为课程理念落地的核心机制，直接关乎改革实施的质量与可持续性，其涵义不仅包括教材内容的更新，更涉及教学目标、内容结构、实施方式与评价体系的系统性重构。人工智能加速了课程资源在国家、地方与学校三级课程体系中的整合效率与流动效能，推动课程资源生成模式从“单向传递”走向“协同共创”，形成教师、学生与技术深度交互的生态化资源环境。通过构建多样化、可重组、可选择的资源体系，课程系统能够更好地适配区域、学校及学生的差异化发展需求，缓解资源不均问题，深化因材施教的实践层级。这一变革不仅拓展了课程资源的边界与可及性，更提升了资源转化的效率，为课程改革提供了持续的动力支撑，进而推动整个课程体系向开放、灵活与协同的方向演进。 三、课堂教学实践创新，强化课程改革精准实施 随着人类思维方式从实体思维向智能思维的转型，课程发展面临着全局性挑战，包括传统基于书本和文字符号的实体课程观、传统点线面式的课程运行轨迹，以及传统课程的普适性和整体性。[3]人工智能凭借其高效的数据处理、智能感知与实时反馈能力，正推动课堂教学实现系统性创新，涵盖教学模式、内容生成、师生互动与学习路径等多个方面。这一变革不仅提升了教学决策的科学性与时效性，更推动教学范式从统一的面向全体转向精准的服务个体，实现以学生为中心的因材施教，促使课堂教学从依赖人类经验的传统形态，迈向数据与算法驱动的智能化新形态。 具体来说，人工智能对课堂教学实践的赋能主要包括两个方面。 第一，重构学习者角色与学习方式，推动深度学习、个性化学习与创造性学习。人工智能使学生从被动的知识接受者转变为积极的知识探索者与创生者，人机交互成为学习活动、信息加工和情感体验的主要载体。学生的学习行为可实时反馈至课程系统，为课程内容的动态迭代提供依据。此外，学生还可通过人机交互自主定制符合个人认知节奏与发展需求的学习路径，实现个性化成长。然而，也须警惕技术依赖可能带来的潜在风险，如批判性思维弱化、注意力碎片化、信息茧房固化及数字鸿沟加剧等问题。 第二，重塑教师角色与教学方式，拓展教师专业发展路径。生成式人工智能虽然有助于提升教师工作效率，为教师减负，形成人工智能驱动的教师成长生态，但同时也对教师主体性、育人初心和师生情感空间带来剧烈冲击。对此，教师需从知识传授者转型为学习生态的设计者、认知过程的引导者和意义建构的促进者，以适应智能时代的教学需求。相应地，教学评价机制也需突破单一结果导向，转向全过程记录、行为分析与成长性反馈的多元评价模式，更加关注学生素养发展与人性品质的培育。 人工智能通过技术赋能推动课堂教学实践持续创新，有助于强化课程改革精准实施。依托人工智能的技术支持，教学实践能够更加贴合学生个体特征与学习节奏，并能借助数据感知、反馈与调整的闭环机制优化教学实践，强化课程改革的精准性与系统性。教师的实践成效得以客观呈现并获得系统响应，从而增强其参与感与成就感，激励更多教学创新探索。教师要从经验型教学转向数据智能驱动的教学范式，在熟练掌握人工智能技术工具应用的基础上，融通教育神经科学、认知心理学等多学科知识，指导学生辨别数据真实性、批判算法偏见、构建知识伦理观念。教师要在理念更新、技术融合、教学设计与反思实践等方面积极作为，巩固自己作为学习过程的深度介入者、技术工具的驾驭者与教育本质的守护者的专业地位，最终在人机协同的教育新格局中发挥引领作用，推动课程改革从顶层设计真正走向课堂落地。 此外，借助人工智能构建的动态监测机制，可及时发现课程改革实施中的偏差与盲点，推动教育管理从事后评估转向全过程动态调控；同时，通过整合区域教学大数据，开展跨校比对与群体特征分析，为课程政策精准制定与优化资源配置提供科学依据。 四、技术嵌入教育治理，提升课程改革整体效能 人工智能作为人类改造自然的智慧结晶，始终与教育发展交织互动。历史上每一次重大技术革命，在推动生产力和生产关系变革的同时，也为课程改革注入新的时代命题，提供有力的工具支持。技术与课程改革之间呈现一种深度耦合、双向建构、动态调适的辩证关系：技术迭代持续推动课程内容、形态与方法演进；课程改革则为技术的教育应用确立价值导向、划定实践边界，引导其回归育人本质，并系统性回应适配性、公平性与伦理性等挑战。在人工智能时代，这一关系呈现出新的特征。人工智能深度嵌入教育治理体系，从治理架构、决策机制与实施路径等多维度，为提升课程改革效能提供新的技术逻辑与制度支撑，推动课程改革从注重目标一致性，走向路径适切性、过程实效性与发展可持续性的协同统一，实现宏观、中观与微观三层级的系统优化与科学决策。 在宏观层面，课程改革旨在回应“为何而改”与“改向何方”，涉及国家教育战略确立、课程标准制定与整体方案规划。人工智能通过嵌入教育治理体系，显著优化战略决策与资源配置机制，推动课程政策制定由经验判断向数据驱动、证据支持转型。依托国家及区域教育大数据平台，人工智能可实现动态监测与智能预警，实时汇聚并分析课程改革推进数据，精准识别区域阻力点与目标达成缺口，帮助决策者洞察全局。这一过程在削弱传统权威叙事垄断性的同时，增强了政策制定的科学性与公正性，推动国家课程意志与地方执行之间的精准适配，支持差异化推进策略与资源调配，在更高水平上促进教育公平与改革效能。 在中观层面，课程改革聚焦“如何组织”与“如何管理”，即学校层面的课程实施与日常治理。人工智能通过流程智能化重构、决策数据化转型与过程动态化调控，促进课程治理从行政推动走向生态协同，从层级管控走向扁平响应。学校课程领导行为由此发生转变：从事务性管理迈向教研引领，从被动执行单位升级为具备自我洞察、自主优化能力的改革有机体。人工智能系统支持多源数据，包括课程实施状态、教学评估与学情反馈等信息的实时同步与开放共享，赋能管理者、教师乃至学生共同参与治理调适，构建协同高效的新治理生态。同时，人工智能推动教育治理从结果管理迈向过程调控、从指令分配走向智能引导，通过整合学生发展、教师专业成长及社会评价等多维数据，构建可预测、可调控的课程改革成效图谱，显著缩短评估周期，为教育治理部门提供精准干预的科学依据，最终实现课程改革的精准落地与系统优化。 在微观层面，人工智能借助学习分析、教育大数据、行为识别等技术工具，强化了对教学全过程的动态监管与个性化支持能力，推动课程实施从依赖经验的模糊艺术转向数据驱动的精密实践。人工智能赋能课程治理实现主体扩展、对象深化与机制革新：治理主体从以教师为中心扩展至“人机协同”系统；治理对象从集体学业成绩转向涵盖认知状态、思维路径、情感投入与非认知因素在内的全人学习历程；治理机制则通过智能诊断、资源调配与个性化干预，形成持续优化的自适应体系。在这一体系中，学生从被动接受者转变为积极的自我治理者，教师则从知识传授者转型为学习环境的设计者、学习过程的引导者与学生发展的赋能者。由此，课程改革成为一个依托数据智能、能够自我进化与持续优化的生命体，不仅极大提升了改革的系统效能，也更实现了教育与技术双向赋能的价值统一。 五、社会建构集体记忆，深化课程改革价值实现 课程不仅是知识传递的渠道，更是社会文化与价值体系延续和再造的重要媒介。在人工智能时代，数据逻辑、算法机制与交互媒介正深度介入集体记忆的社会建构过程，进而重塑课程改革的价值实现路径。集体记忆作为社会意识形成的底层架构和价值共识的基础，为课程改革提供深层次的文化认同与意义支撑。课程与社会始终处于互动发展的关系之中：社会发展的阶段特征制约课程的目标、内容与组织形式，而课程又通过培育具有特定素养的人，推动社会的演进与变革。人工智能赋能教育的过程亦伴随着多重风险，包括路径依赖、认知窄化、学习异化等主体性危机，数据安全与技术滥用等治理挑战，以及教育公平受损和监控加剧等伦理问题，这些风险同时受到制度、技术、教育及商业等多重逻辑的形塑。因此，课程改革如何回应人工智能技术发展，如何借助技术培育具备数智素养的时代新人，本质上关乎对课程与社会关系的深层理解。具体而言，人工智能通过社会建构集体记忆深化课程改革价值实现的机制，是一个多层级、递归性并持续演进的动态过程。 首先，人工智能重构了集体记忆的建构机制。传统集体记忆依托文本、仪式与象征系统传递和延续，而人工智能则通过大规模数据采集、整合与算法解析构建出新型的“数字记忆生态系统”。生成式人工智能尤其推动记忆叙事从“权威垄断”走向“多元竞争”，促使课程内容从静态知识传递向动态意义探究的结构转型。值得警惕的是，人工智能不仅在技术层面存在算法偏见与数据失真等风险，更在深层意义