中小学人工智能教育应用指南

应用领域

中小学人工智能教育应用主要围绕学、教、研、评、管五大领域进行实践，提炼出了26个典型应用场景。

1.学习领域：主要涵盖学习活动开展、学习过程追踪、学习路径规划、学习资源推送、在线练习提供5个应用场景。

2.教学领域：主要涵盖学生学情分析、教学资源生成、学习活动设计、课堂测试评判、课后作业布置5个应用场景。

3.研究领域：主要涵盖教师研修反思、专业发展建议、文献分析、研究成果呈现4个应用场景。

4.评价领域：主要涵盖分层选题组卷、考试过程追踪、考试结果判定、考情分析反馈4个考试应用场景和课堂实时分析、作业高效批改、练习结果反馈、学生数字画像4个评测应用场景，共8个应用场景。

5.管理领域：主要涵盖教学质量分析、校园安全防护、校务服务优化、健康状况诊断4个应用场景。

基本原则

学校引入和应用人工智能技术和产品时，应遵循以下原则。

1.以人为本的价值导向：需遵循正确价值观，符合教育规律和学生的成长规律，提高师生规范使用技术的伦理意识，确保在使用数字技术促进个人发展时遵循伦理规范，促进学生全面而有个性的发展。

2.公平全纳的教育宗旨：学校应要求供应商提供真实、准确、无偏见且具代表性的训练数据样本。同时，教师需理解人机协作，进行综合评判和客观评价，以施行人性化教育。技术使用应适度，过度或不当使用会降低学习体验，甚至产生负面影响。因此，学校需要明确技术的优势和限制，做出明智的决策。

3.安全可靠的准入条件：应遵循法律，保护隐私，确保数据安全。同时，需防范技术漏洞引发的安全问题，控制生成内容的潜在危害，确保技术与决策受控。

4.可持续发展的应用准则：学校应推广可持续的技术应用观，激发师生主动使用技术，深刻理解其对学、教、研、评、管的变革作用，并投入更多时间于创造性活动。

5.公开透明的监督体系：学校应记录技术融入教学的全程，确保决策透明、可解释，提升技术可靠性和信任度，促进人机合作。同时，建立公开透明的监督评估体系，使用户全面了解技术，增强信任，熟练运用技术优化教学。

此外，指南指出中小学人工智能教育围绕学、教、研、评、管五大领域的应用规范。

注意事项

1.准入可信的人工智能产品：中小学所使用的人工智能产品应采用政府相关部门及其授权组织制定的相关标准进行审核，通过合规性评估和安全性测试，确保其内容生成的准确性和教育适用性。

2.学段适用的人工智能产品:中小学所使用的人工智能产品应充分考虑不同学段学生的认知能力和学习需求，确保与学生发展阶段相匹配，推动技术与教育目标的有机结合。其中，小学阶段，注重人工智能应用的简单性和趣味性，避免内容过于复杂而引发认知负担；中学阶段，人工智能工具可以逐步引入更复杂的分析和应用功能，以支持更高层次的学习目标。

3.持续保障的教师数字素养培训:学校应提供持续的专业培训和支持服务，帮助教师掌握人工智能技术的基本原理、应用技巧，有效提升教师应用人工智能的综合能力。

高校人工智能教育应用指南

应用领域

高校人工智能教育应用主要围绕学、教、研、管四个领域进行实践，提炼出了19个高校人工智能教育应用的典型场景。

1.学生学习领域：涵盖学习资源提供、学习支持辅助、学习交互开展、学习成果展示4个应用场景；

2.教师教学领域：涵盖教学内容生产、教学活动设计、课后作业定制、教学质量评价4个应用场景；

3.科学研究领域：涵盖文献审查分析、数据挖掘整合、研究模型优化、研究成果展现、文本语句润色、引用信息生成、论文质量检测7个应用场景；

4.管理领域：涵盖招生优化、课程设计、资源分配、就业预测4个应用场景。

潜在风险

人工智能技术在教育领域的广泛应用，也带来了一系列风险挑战，在数据采集和应用、算法设计和训练、学习和教学应用过程中，因算法偏见、素养不足、过度依赖、规范缺失，可能导致教育偏见与歧视、数字应用鸿沟加剧、学生全面发展受损、教育信任危机等潜在风险。

1.教育偏见与歧视：算法偏见会反映并放大教育不平等，影响学业评估、招生决策及资源配置公正性。人工智能算法设计与模型构建时，可能潜藏性别、种族、知识、工作等方面偏见，进而导致招生就业、资源分配等方面出现偏见与歧视。此外，个性化推荐功能受偏见影响会加剧教育不公平；教师与学生受偏见影响且未及时采取措施，也会进一步加剧教育中的“马太效应”。

2.数字应用鸿沟加剧：人工智能在高等教育中广泛应用，可能加剧数字应用鸿沟。数字素养高的学生能迅速适应新技术，有效处理信息，提高学习和科研效率；而数字素养低的学生难以利用数字工具，影响学习和科研效果。

3.学生全面发展受限：人工智能能解决学生问题、提高学习效率，但过度依赖可能导致思维惰性、限制智能发展。长期看，这可能损害学生的元认知、创新和批判性思维，以及独立解决问题的能力，违背教育目标。教师过分依赖人工智能也可能忽视学生个体需求和情感联系，影响学生思维和身心发展。

4.教育的信任危机：使用人工智能处理和存储数据时，若缺乏技术和管理规范，可能导致数据和隐私泄露。在学习和教学过程中，学生和教师与人工智能互动可能涉及敏感信息。由于技术漏洞、安全意识不足或黑客攻击，数据安全难以保证，可能被未授权访问、篡改或滥用，这不仅影响学业，还可能导致学术成果泄露、学校声誉受损，引发信任危机。

基本原则

学校引入和应用人工智能技术和产品时，应遵循以下原则：

1.以人为本的价值导向：需遵循正确价值观，符合教育规律和学生的成长规律，提高师生规范使用技术的伦理意识，确保在使用数字技术促进个人发展时遵循伦理规范，促进学生全面而有个性的发展。

2.公平全纳的教育宗旨：学校应要求供应商提供真实、准确、无偏见且具代表性的训练数据样本。同时，教师需理解人机协作，进行综合评判和客观评价，以施行人性化教育。技术使用应适度，过度或不当使用会降低学习体验，甚至产生负面影响。因此，学校需要明确技术的优势和限制，做出明智的决策。

3.安全可靠的准入条件：应遵循法律，保护隐私，确保数据安全。同时，需防范技术漏洞引发的安全问题，控制生成内容的潜在危害，确保技术与决策受控。

4.可持续发展的应用准则：学校应推广可持续的技术应用观，激发师生主动使用技术，深刻理解其对学、教、研、评、管的变革作用，并投入更多时间于创造性活动。

5.公开透明的监督体系：学校应记录技术融入教学的全程，确保决策透明、可解释，提升技术可靠性和信任度，促进人机合作。同时，建立公开透明的监督评估体系，使用户全面了解技术，增强信任，熟练运用技术优化教学。

应用规范

1.学习领域：在学习过程中，学生应在教师的指导下掌握人工智能的合理使用方法，避免对其过度依赖，同时要注重个人敏感数据的保护。

2.教学领域：在教学过程中，教师需首先声明课程中人工智能的使用要求，并引导学生辩证看待人工智能所生成的内容。

3.研究领域：在科学研究领域，研究人员可考虑使用人工智能提高研究活动的效率和质量，同时应注意避免研究不当行为。

4.管理领域：在教育管理领域中，人工智能可以为高校提供数智化决策参考，但也需要注意一系列规范，确保决策的合理性和公正性。