消费与市场:政策赋能加速AI教育落地 人机协同重塑教育教学新范式

（来源：中国经济时报）

扩大“人工智能+服务消费”

编者按

商务部等8部门近日发布《关于加快“人工智能+消费”发展的实施意见》，推动人工智能与消费深度融合，培育消费新增长点，形成消费新动能。其中专门提出，扩大“人工智能+服务消费”，并从推动“人工智能+居家服务”、加快“人工智能+养老服务”、发展“人工智能+文化旅游”、促进“人工智能+住宿餐饮”、提升“人工智能+教育教学”等方面作出具体部署。服务消费日益成为支撑消费增长的重要力量。未来，扩大“人工智能+服务消费”，将不断创新消费场景，优化消费环境，更好地释放消费潜力。

市场前沿

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■中国经济时报记者 李晓红

近日，商务部等8部门联合印发《关于加快“人工智能+消费”发展的实施意见》（以下简称《实施意见》），其中对“人工智能+教育教学”作出部署，提出推动大模型从课堂走向应用、打造智慧课堂标杆、探索人机协同教育教学新模式、培育新型教师队伍等任务。

推动“人工智能+教育教学”常态化落地

目前，教育大模型多局限于公开课、观摩课等示范场景，日常课堂使用率低、规模化落地难，成为制约“人工智能+教育教学”发展的瓶颈。

“一些教育大模型能生成课件、回答问题、组织互动，但这些功能大多是单点工具，难以落地到实际教学场景。究其原因，技术供给逻辑和教学运行逻辑之间还没有打通。”浙江大学国家高端智库教育学院分中心执行主任阙明坤在接受中国经济时报记者采访时表示，大模型从课堂走向应用的关键在于能否稳定地进入备课、授课、作业、诊断、反馈、辅导、评价等完整教学流程。因此，教育场景需要从模型能力导向转向教学问题导向。

在阙明坤看来，只有形成“教学任务—数据采集—智能分析—教学干预—效果反馈”的闭环，大模型才可能从课堂演示工具转变为常态化教学基础设施。

海亮科服品牌总经理汪晨告诉中国经济时报记者，目前，多数AI教育产品是“从技术出发找场景”——先有模型能力，再试图嵌入教学流程。这种路径使得产品与真实课堂的运行逻辑相互脱节，老师仅能在公开课上演示使用，无法真正将其落地融入日常课堂教学。

海亮科服走出了一条“生于校园、长于校园”的实践路径。海亮科服用AI固化为可复用的算法流程，再与一线校长和老师反复共创，找到班级试点，快速产生效果后再将AI教育产品规模化推广。比如，“AI创思课堂”围绕“自主学习、合作学习、小老师制、课课达标、精准作业推送”五个核心要素，构建起“课前探源—课中共生—课后创生”三阶六环教学流程。支撑这一闭环运转的，是AI课堂顾问、星未来、鸿儒教研、星学伴、海纳云题五大数字化系统的协同发力。目前，“AI创思课堂”已在超过100所学校常态化运行。

构建人机协同的教育教学新生态

《实施意见》明确，推动研发人工智能辅助学习助手、教师智能助手等人工智能教育终端产品，创新智能学伴、智能教师等人机协同教育教学新模式。

“学生智能学伴和教师智能助手是人工智能进入教育教学最具现实可能性的两个产品形态。”阙明坤表示，学生智能学伴的关键在于从“直接给答案”转向“引导式学习”。教师智能助手的核心是从事务辅助走向教学决策支持。

以好未来专为教师群体打造的AI助手九章龙虾为例，其内置多种教师专用技能和工具，能力深度契合教师身份与工作场景，一站式集成教师工作常用技能、主流即时通讯工具、智能记忆与定时任务能力。无论是教案生成、学情分析，还是课件制作、作业批改，教师只需以自然语言描述需求，系统即可自动调用相应技能包完成复杂任务。

好未来CTO田密表示，该公司希望通过AI赋能，把老师从繁琐的事务性工作中解放出来，让他们有更多精力专注于教学创新和学生关怀。

在创新人机协同教学新模式方面，海亮科服构建了“教师—学生—AI”三师协同的教学模式。学生是学习的主体，教师是学习的设计者和成长的引导者，AI是精准反馈的助教。

汪晨以智能终端“星学伴”平板为例介绍，课前，学生通过平板完成分层导学案，系统自动生成学情报告，教师据此调整课堂设计；课中，师生、生生及人机多维互动，教师通过即时评测掌握学习达成情况并动态调整教学节奏；课后，基于全流程学情数据，系统精准推送个性化作业，避免重复刷题。

“人工智能适合处理高频、重复、数据密集型任务，教师负责价值判断、情感支持、课堂组织和育人引导。AI可以辅助完成学习诊断和资源推荐，但是否调整教学节奏、如何处理学生情绪、怎样激发学生兴趣，仍然需要教师作出专业判断。未来的人机协同教学，应由AI提供证据和工具，由教师进行判断和引导。”阙明坤说。

加快培养新型师资队伍

《实施意见》明确，提升教师数字教学、智能教学能力，培养智能时代的新型教师队伍。

“提升教师智能教学能力，需要建立常态化、分层分类、实践导向的教师培育体系。”阙明坤认为，人工智能素养应纳入教师专业发展基本要求。教师需要理解大模型的能力边界、常见风险、提示词使用、资源生成、数据安全和伦理规范。只有理解技术机制，教师才不会盲目依赖技术，也不会因为技术焦虑而拒绝使用。

汪晨认为，教师智能教学能力的提升，需要嵌入日常教学和教研流程，形成常态化机制。教师在备课、磨课、评课的日常教研过程中，自然而然地提升AI应用能力。比如，海亮科服旗下“鸿儒教研”智慧教研平台覆盖个人备课、集体备课、听评课等核心教研场景，支持AI集备与在线协同，让教师教研不是一次性的“公开课表演”，而是日常的、持续的专业成长。

AI时代的教师角色正在发生深刻转变。教师不再是知识的单向输出者，而是升维为学习的设计者和成长的引导者。

在阙明坤看来，教师是决定人工智能教育应用质量的关键主体。人工智能能否真正改变教育，最终取决于教师能否把技术转化为教学能力。

汪晨建议，针对不同能力的教师定制不同的培养路径：新教师侧重AI工具的基础应用；骨干教师侧重人机协同教学模式的设计；名师通过示范课、集体研讨实现智慧共享，带动整体队伍升级。

阙明坤建议，建立教师共同体和校本教研机制。智能教学能力很难靠个体教师单独摸索出来，应通过教研组、名师工作室、区域教研平台等机制持续积累。学校可以组织教师共同开发智能教学案例，比较不同工具的使用效果，沉淀学科化、学段化的应用范式。区域层面可以建设开放案例库、工具评测库和教师培训资源库，降低学校重复探索成本。

“AI时代的新型教师，应当具备技术理解能力、教学转化能力和价值引导能力。教师的专业性不会因为人工智能而削弱，反而会在人机协同中被重新定义。”阙明坤说。