随着生成式人工智能技术的加速应用，以人机协同为特征的智慧教育正在迅速发展。面对技术革新，我们既要与时俱进地学习应用人工智能赋能教学的工具和方法，更不能忽视对学生心灵的塑造，不能丢掉对认知能力和解决问题能力的培养。当前，应从教育理念升级、技术伦理规范和构建多方协作生态三个方面入手，以智慧教育促进学生全面发展。
不断更新教育理念
随着人工智能技术应用范围越来越广，无论是教师、学生，还是家长、学校、社会，都需要更新教育理念。
教育目标要从知识传递转向能力培养。数智时代对学生的批判性思维、创新思维、合作能力、沟通能力和自我调节能力提出了更高要求。应关注学生高阶思维能力的培养，帮助学生应对未来社会的复杂挑战；应重构评价体系，关注学生核心素养的全面发展，从重视知识灌输的成绩导向转向培养孩子学习兴趣和解决问题的能力。
教学模式要从“教为中心”转向“学为中心”。教师利用智能技术，可以实现个性化教学内容生产、互动性教学活动设计、差异化课后作业定制与精准化教学评价，从繁重的重复性工作中解放出来，将更多精力投入个性化育人和因材施教，促进学习有效发生。
评价方式要从标准化向个性化转型。未来对学习成效的评价必然从标准化转向个性化的考核，从结果导向转型为过程导向，从单一评价转向多维评价。智能技术为评价方式改革提供了基础，学习过程中积累电子档案正成为过程性评价的基石，多样化的综合素质评价正引领学校的教育数字转型走向深入，智能化支持的个性化评价模式正在成为拔尖创新人才培养的重要抓手。
学习空间要从封闭校园走向融合空间。学校不再是唯一的学习空间，家庭学习形式日益丰富，社区学习活动日趋多样，博物馆、图书馆、科技馆等学习空间的虚实融合特性愈发凸显。充分利用好上述学习空间，可以为学生的能力培养创造更多可能。
确保技术伦理规范
智慧教育在为师生赋能的同时，也潜藏伦理风险，有效应对相关伦理风险，是促进人的全面发展的基础。
强化数据安全和隐私保护。学生数据的收集、存储和使用必须严格遵循伦理规范，要对敏感信息采取加密传输、分级存储等保护措施。要增强公众数据安全意识，谨慎处理学生学习行为、个人偏好等信息，避免数据泄露；同时，应确保数据收集过程透明，尊重学生和家长的知情权、选择权，明确告知其数据用途并征得其同意。
警惕算法偏见和公平歧视。用于模型训练的数据和算法可能带有一定偏见，其应用可能导致教育的歧视与不公平。要保持对算法结果的批判性思考，不盲目依赖智能系统的评估和建议。学校应要求技术供应商提高算法透明度，确保教育决策的公平性和可解释性，家长也需了解智能技术的局限性，在与孩子讨论学习评价结果时持辩证态度。
避免技术异化和关系疏离。技术应用的目的是服务教育，但技术的过度应用，也可能导致师生关系疏离，教师的育人功能被淡化。要坚持技术服务教学问题解决的导向，按照教育教学规律谨慎、合理使用技术。
防止过度依赖和思维惰化。生成式人工智能的强交互性极易让学生产生过度依赖，一定程度上会导致学生思维惰化、批判性思维能力弱化。教师应引导学生理性使用人工智能工具，着力培养批判性思维；学校可开设数字素养课程，教育学生辨别信息真伪和抵制技术沉迷；家长要对孩子使用智能设备进行科学指导和监督，帮助孩子建立健康的技术使用习惯。
建立多方协作生态
推动智慧教育服务学生的全面发展，要在政策指引下，建立起学校、家庭、社会、企业、学界有机协同的机制体制，有力凝聚各方力量。
企业和技术部门要确保智能产品符合教育规律。教育科技企业应坚持教育属性优先于商业利益的原则，深入理解教育规律和学生需求，避免技术导向的产品设计；技术部门要加强与教研部门、学校、教师的通力合作，基于真实教育场景推动技术与教育教学具体问题的融合。此外，相关主体还应严格遵守伦理规范，确保产品安全性和公平性，促进教育质量提升。
学校和师生要规范使用人工智能教育产品。学校要大力推进数字化转型，促进智能技术融入全要素和全过程，重塑学校特色优势，破解教育教学难题。学校和师生要不断提升人工智能应用能力，积极探索基于人工智能的教学和学习模式创新。同时，还需重塑教师角色，从知识传授者转变为学习引导者和促进者，探索人机有效协同方式。
家庭和社会要引导孩子合理使用人工智能。家长是孩子学习的榜样，家庭要积极营造学习氛围，鼓励孩子积极探索、自主学习，引导孩子正确使用电子设备，尤其是人工智能工具；社会要积极打造终身学习场域，通过博物馆、科技馆、图书馆等丰富多彩的场馆教育，为孩子提供具身化和情景化的智能学习体验。
此外，学术界要通过探索智能技术与教育深度融合的规律和模式，为智慧教育发展提供方向指引，确保可信、可靠的人工智能教育应用，促进智慧教育的可持续发展。相关主管部门要加强多方协同政策供给，促进利益相关者之间建立起信息互通、责任明确、激励合理的协作机制，最终构建起可持续发展的智慧教育生态系统。
