5月14日至16日，2025世界数字教育大会在武汉举办，主题为“教育发展与变革：智能时代”。大会旨在回应联合国关于全球教育变革有关倡议，共同推进智能时代的教育发展与变革。中共中央政治局常委、国务院副总理丁薛祥出席开幕式并致辞。丁薛祥指出，数字技术正在以前所未有的速度和方式融入教育，要把握智能时代教育发展脉搏，深化数字教育国际合作。他在致辞中提出四点建议，释放出的清晰信号是：教育体系正经历一场深层次的结构性调整，AI将持续而深入地参与其中。

一、当“教”变成“算”，教育还是教育吗？

在这次大会上，丁薛祥首次提出一个值得关注的表述：“教育领域专用大模型”。他指出，数字技术赋能教育转型变革，完善开源开放、协同创新的研发生态，加强数字教育共性技术联合攻关，共同开发教育领域专用大模型，推出更多满足不同需求的数字教育服务和产品。这一提法，既是技术路径的明确，也是教育观的调整。它意味着：AI的角色，正在从辅助工具转向教学结构的组成部分。

什么是“专用大模型”？简单说，不再是用通用的Deepseek、通义千问、星火等大模型来“兼容”教育场景，而是构建一个以教育本体为核心的AI系统。它不仅辅助教学，更直接参与知识的组织、路径的引导与评价的生成。它不是“帮你学数学”的工具，而是数学课程本身的编排者。学生面对的不只是答题助手，而是一个能理解学习节奏、预测认知偏差的数字教师。

《中国智慧教育白皮书》（2025年5月）中提到，深圳明德实验学校已开展相关探索。他们搭建的AI教研平台，可以自动生成教案，输出分层建议与教学流程图。教师的工作从内容搬运，转向教学结构的优化与审校。角色没有被替代，但重心正在转移。

试着想象这样一个课堂：老师不在，学生面对的，是一个AI导师。它像《哈利·波特》里的活书《怪兽的怪兽书》，不仅能自动回应，还能依据学生的表情微调难度、转变语气、调整节奏。这意味着什么？意味着苏格拉底变成了数据库，孔子变成了算法，而庄子，可能就是一套推理引擎。

这种变化并非幻想。比如“AI课堂”试点，已经实现了因材施教、动态适配教学内容。学生遇到不会的题，AI不仅能讲解，还能追踪你“为什么不会”，是理解错了，是题型没见过，还是刚吃完午饭注意力不集中？传统教学看到的是“错了”，AI则能回溯整个“为什么错”。这种“定制化教学”，传统教育探索了几十年仍在尝试，而AI半年内就建立了可复制路径。

不远的将来，我们要面对一个现实：AI不再是教具，而是“教”本身。AI不再是黑板旁的助手，它已成为课堂的操作系统。老师传授知识，而AI设计“如何掌握知识”。

但问题随之而来：如果AI替我们教了学生，那么谁来教AI？当“教”这件事从人手中滑落进算法的回路里，我们教的是知识，还是算法认可的“正确”？我们培养的，是具有判断力的人，还是能顺利被系统评估的数据模型？

二、谁来教AI教？老师正转身为“训师”

过去我们谈教育改革，总要从“师资”谈起。而在AI+教育的语境中，这个词也必须重写：未来的“师资”是“数据师资”，不仅是教学生的人，更是训练AI的人。也就是说，谁来设定AI的教学逻辑，谁就决定了未来教育的底色。

为此，丁薛祥指出要强化智能教育产品、工具、服务监管，确保数字教育规范有序发展。话虽简，却道出了一个核心问题：在AI成为“主讲”的课堂里，谁是剧本的编写者？不是程序员，也不是产品经理，而是那些真正理解教学场景、学生心理与知识结构的教师本身。

2024年，美国加州教育局发布了一项计划：对AI教师进行“人文校准”。他们发现，市面上超过八成的教育模型存在系统性偏见：默认以西方历史为主线，模糊亚非文化背景。于是，一支“教师训练AI”的教师队伍应运而生。他们不再站在讲台上，而是在屏幕前，修正算法偏见、编写情境对话、设计答题逻辑。他们不是在教书，而是在教AI如何教书。

教师的角色正在发生本质转变。他们不再是知识的“传递者”，而是AI系统的“塑造者”。教的对象，也不再仅仅是学生，而是教育模型本身。角色从“园丁”变成了“建筑师”：负责搭建教学逻辑，设计认知路径，而非播撒答案。这正如柏拉图在《理想国》里设想的“哲学王”：不是谁都能统治国家，必须是受过哲学训练的人。同理，不是谁都能造AI老师，必须是理解教育本质、通晓算法结构的跨界者。

遗憾的是，这样的跨界路径，在当下中国教育体系中尚未铺设。国内许多AI教育产品，依然停留在“知识点检索+作业批改”的阶段，像是用技术外壳包裹着传统教学流程。许多优秀教师依然被困在“批改作业”“制作课件”的琐事中，而不是参与到教学大模型的构建过程中。

未来最好的老师，可能不是站在讲台上的人，而是那个给AI输入教育哲学的人。但我们同时要警惕，被新技术绕开的，可能恰恰是那些最懂教育的人。

三、从“个性化”到“算法茧房”：学习自由的幻觉

丁薛祥的讲话中提到要“推动数字教育成果普惠共享”，重点在“可及性”与“公平性”。AI擅长的，是“个性化推送”——这与教育所追求的“个性化学习”虽形似，却逻辑不同。前者的目标是匹配内容，后者的目的应是激发潜能。在AI介入的现实中，“个性化”并不天然等于“公平”。

以某教育平台的“AI自适应学习系统”为例，它可以实时监测学生的注意力波动，自动调整材料的难度与长度，甚至在学习疲乏时插入语音激励。听起来像是因材施教的理想实现，但问题在于：它适应的是你的即时反应，而非你的长远成长。

已停止运营的字节跳动旗下“学浪”平台，曾推出基于兴趣图谱的学习推荐引擎。初期使用者沉迷于这种“刷题游戏”，每天完成任务如同打卡健身。问题在于，算法推送的，并非你最该学的内容，而是你最可能点击的内容。这种机制，与短视频平台如出一辙：它不是引导你通向知识，而是追逐你的注意力。

时间一久，学生的学习变得像刷抖音：快感取代深度，兴趣压倒坚持。学习表面上在发生，实则在退化。因为“你最可能掌握的内容”，未必就是“你最需要掌握的内容”。教育平台一旦被算法主导，极易滑入“舒适优先”的路径依赖——学生学得轻松，却越来越难深入；看似自由，实则被推荐逻辑困住。

在谈“可及性”之前，我们更该问：学习是否还能保有自由、探索和逆流而上的可能？AI确实提升了效率，但它也可能在不知不觉中，剥夺了我们最宝贵的学习权利——走弯路的自由、质疑的勇气，以及慢一点也无妨的节奏感。

四、当AI走进教室，孩子还能做梦吗？

AI深度介入教育，最终触及的，是一个比技术更根本的问题：我们希望培养怎样的一代人？

丁薛祥在讲话中强调了“要携手夯实数字教育伦理安全保障，坚持科技向善”。这背后，是对边界的提醒。北京市已开发面向中小学生的人工智能使用指南。全国各地也在探索AI系统对孩子心理成长的影响，比如心理监测、行为预测、情绪分析。但与此同时，也有学校在用AI监控学生表情，判断是否“走神”，然后调整推送内容。从外部看，这似乎是对注意力的优化；但从内部看，它正在模糊一个边界：孩子是否还有权利，在课堂上发一会儿呆？

小时候，谁陪你数星星，谁听你讲胡话，谁允许你发呆？那个人，就是你灵魂的奠基人。这个人，现在可能是父母，是老师，或是一本书。但在将来，越来越可能是一个AI系统。你跟它说：“我好难过。”它回答你：“我们来做一个冥想练习。”你说：“我讨厌数学。”它回答你：“我为你设计了轻松版数学游戏。”你说：“我不想学了。”它回答你：“根据你的偏好，我为你安排一节更有趣的视频课程。”

看上去体贴入微，实际上呢？它所做的一切，并不是引导你穿越难题，而是替你绕开它。这一切，看似呵护，其实是一种温和的驯化。

我们真正希望孩子成为怎样的人？是能被系统理解的人，还是能对世界提出新问题的人？我们想培养的，是有批判力、好奇心和想象力的人，而不是“AI满意度评分最高”的人。问题在于，AI越精准，孩子就越像系统的产物。他们长大后可能很会应对模型，很擅长算法式表达，但他们还会不会写一首“无用”的诗？还会不会在没有任务的夜里，对着星星发呆？教育的最终目的，从来不是让人适应系统，而是有力量逃离系统。

教学，是信息的传递；教育，是灵魂的触碰。AI或许能完成前者，甚至做得更快、更准，但后者，只能靠一个人，站在另一个人面前，轻声说一句：“你可以成为更好的你。”

我们必须守住这条底线：AI是辅佐，不是主导；是工具，不是结构。如果未来的教室里只有系统评分、智能推荐、算法作答，却没有一个老师在一旁，微笑着点头，说：“没关系，你可以慢一点。”那么我们要问的不是：“AI多强？”而是：“教育，还在吗？”

AI可以走进教室，但教育必须留在人与人之间。老师可能改变角色，但绝不能消失。因为教育的终极意义，从不是优化适配，而是护送成长。那种带着迷茫、拐弯、后悔和欢笑的成长——是任何大模型，都模拟不了的生命律动。

AI来了。但老师，必须还在。

（作者胡逸为数据工作者，著有《未来可期：与人工智能同行》一书）