人工智能教育治理进展研究报告（2026年）

摘要 本报告系统研究了2025年至2026年4月期间，人工智能技术快速演进背景下全球教育体系正在经历的结构性变革。与此前教育信息化、在线教育、智慧教育等阶段相比，本轮人工智能浪潮的根本区别在于，AI已不再仅仅是教育工具，而是正在成为教育活动中的“参与者”、“协作者”乃至“组织者”。报告从全球发展趋势、三大危机、各国治理模式、中国实践、治理原则及对策建议六个维度，对这一时代命题进行了系统分析。 全球人工智能教育发展正进入一个具有结构性意义的新阶段。人工智能正从辅助工具转向教育基础设施，重构教育系统的底层运行逻辑。生成式人工智能、大模型及智能体技术的快速发展，使AI开始承担教育协同与系统组织功能，推动教育从经验驱动转向数据驱动、从周期性管理转向实时性管理。据中国教育发展战略学会调研，人工智能已实现对中小学备课、授课、学练、考试、评价、管理六大核心教学环节的全流程覆盖，60.7%的教师基于提升效率目的、56.7%因减轻负担目的使用AI工具。教育系统对AI的依赖正从效率工具依赖转向系统能力依赖，课程内容开始呈现动态生成特征，传统统一教材、统一教学、统一评价的标准化模式正被统一目标、差异路径、动态反馈的智能化模式所替代。这一转型正在重塑全球教育竞争格局——教育竞争不再仅是课程与师资的竞争，更是教育智能系统能力与教育治理能力之间的综合竞争。据HolonIQ预测，全球AI+智慧教育市场规模预计2025年达850亿美元，2030年突破2400亿美元。 教育大模型成为核心竞争方向。OpenAI推出ChatGPTEdu，Google推出LearnLM，微软将Copilot深度整合教育场景；中国垂类教育大模型快速发展，科大讯飞、网易有道、学而思等围绕题库、课程、学习行为数据构建专业化模型体系，教育AI竞争正从通用能力竞争走向教育理解能力竞争。 与此同时，学校私有化模型部署与教育主权意识上升，清华大学、北京大学等高校陆续推动校内AI平台建设，教育数据已成为核心战略资源，正在从结果记录转向学习过程建模，其战略价值已超越技术范畴，开始影响国家教育竞争力。联合国教科文组织在2023年发布的《生成式人工智能教育与研究应用指南》中明确提出，教育数据不应完全由商业平台控制，欧盟《人工智能法案》也将涉及未成年人的教育数据列为高敏感数据。 然而，人工智能深度嵌入教育也引发了三大危机。技术中心主义危机表现为三重异化：评价标准异化——将是否使用AI而非是否解决教育问题作为评价标准，技术从手段异化为目的，学校被迫为满足技术指标而表演性使用AI；数据迷恋——过度采集注视时长、点击率、答题正确率等可量化行为数据而忽视顿悟、批判性质疑与价值判断等深层学习过程，可测量性僭越了教育性；复杂系统简化——将涉及认知、情感、社会关系、价值观念等多重维度的复杂教育问题简化为技术优化问题，人本要素被系统性排除。 主体性危机体现为三个层面：学生认知外包导致批判性思维、创造力等高阶认知能力面临萎缩风险，提问—获得答案的即时反馈循环取代了从探索到试错再到反思的完整认知过程；教师角色认同危机——英国教育部调查显示64%的教师担忧AI削减工作岗位，48%认为自身角色可能被取代，教师从知识传授者被弱化为技术操作者，教学决策空间被算法持续压缩；权力结构失衡——知识主权、教学决策权与评价权三重让渡于算法，学生被持续监测、分类和预期管理，人类主体沦为技术规训的产物。 信任危机表现为三重信任同时受损。学术诚信危机——英国谢菲尔德大学AI相关学术不端案例一年内从6起飙升至92起，增长15倍，哈佛、牛津、斯坦福等高校陆续发布生成式AI教学使用指南，强调“AI辅助不等于AI替代”。算法与隐私信任危机——72%的人接受使用AI，但54%认为AI带来网络安全、隐私泄露及错误信息等显著风险，形成“用而不信”的矛盾心态。学历信号价值稀释——当社会无法确定一份优秀成绩单究竟反映学生真实能力还是其使用AI工具的熟练程度时，教育体系的社会公信力随之动摇，正规教育体系最核心的社会功能——能力认证面临失效风险。在全球治理方面，报告梳理了七种代表性模式。欧盟以《人工智能法案》建立风险治理导向的监管框架，将教育AI列为高风险系统，强调透明性、可解释性与可追责性。美国采取原则导向与地方自治相结合的模式，联邦政府提供指导，州和学区自主实施，强调“以人为中心”。英国强调风险规制，将监管扩展至产品开发环节，2025年发布《GenerativeAIProductSafetyExpectations》。芬兰坚持教育价值与伦理导向，秉持“教育优先于技术”理念。新加坡构建国家统筹型治理，通过统一“学生学习空间”平台和AIEd伦理框架实现集中监管，提出主体性、包容性、公平性、安全性四项核心原则。日本采取审慎创新导向，以试点探索、风险分级和场景治理为特征。韩国推行技术驱动与国家推进相结合的模式，以AI数字教材改革为代表。这些模式反映了不同国家在技术创新、风险控制、教育价值和制度能力之间的差异化选择。 中国人工智能教育发展具有鲜明的政策驱动特征。2025年教育部等九部门印发《关于加快推进教育数字化的意见》，2026年印发《人工智能+教育》行动计划，形成从战略到专项行动的完整政策框架。国家智慧教育平台用户已突破1.78亿，覆盖200多个国家和地区，汇聚13万余条中小学资源、1.25万余门职业教育课程和14.5万门高等教育课程。中国拥有全球规模最大、层次最完整、区域差异最显著的教育体系，构成了AI教育应用的独特场景优势。治理方面，顶层设计持续完善，治理方式逐步走向分学段、分场景的分类治理，初步形成政府引导、学校落实、企业参与、家庭协同的多元共治格局，但治理能力仍处于持续完善阶段，技术快速迭代带来新的制度适配压力。 基于上述分析，报告提出人工智能教育治理的六大原则：坚持教育价值引领，技术服务于人的全面发展；坚持以人为本，在人机协同中确立师生主体地位；以教育公平为底线，缩小数字素养鸿沟；打造适配技术迭代的监管体系；全面提升师生数智素养；推动多元共治，凝聚政府、学校、企业、家庭的治理合力。在此基础上，报告从五个方面提出具体对策：强化顶层设计，完善法律法规与政策体系；抬高准入门槛，建立以教育适配性为核心的产品标准，实施分类治理；统筹数据治理，建立贯穿教育AI应用全过程的数据安全体系，坚持数据最小必要原则；重塑教育评价体系，回归育人本质，建立适应AI时代的综合评价机制，提高高阶思维、创新能力等综合素养的评价权重；持续赋能教师队伍，加强AI应用与伦理培训，夯实人机协同的专业基础。 综上所述，2025—2026年是人工智能与教育深度融合的重要转折阶段。AI正在推动教育从工业化时代的大规模标准化体系向智能化时代的大规模个性化与人机协同体系转型。这一转型不仅是技术工具的升级，更意味着教育理念、学习方式、人才培养模式及教育治理逻辑的系统性重构。人工智能教育治理的根本命题是：在技术创新与风险防控、效率提升与公平保障、工具理性与价值引领之间建立动态平衡，使AI真正服务于人的全面发展和教育公共利益的实现。 关键词：人工智能教育教育治理大模型教育数字化人机协同