刘三女牙｜教育智能化十大前沿方向|人工智能|刘三女牙|教学|教育智能化|方向

以人工智能、大语言模型、多智能体等为代表的新一代智能技术迅猛发展，为持续推进我国教育数字化转型、深度赋能教育创新变革注入了新动能，教育智能化正迎来理论拓展、方法突破与实践创新的系统性形态变革。《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》明确提出，要“促进人工智能助力教育变革”。2026年，教育部等五部门共同印发《“人工智能+教育”行动计划》，进一步指出“充分发挥人工智能赋能教育变革的引擎作用，推动智能技术与教育全要素融合、全过程贯通、全场景覆盖”。在国际层面，联合国教科文组织发布《在教育和研究中使用生成式人工智能的指南》（《Guidance for Generative Al inEducation and Research》），强调“以人为本”推进生成式人工智能在教育中的创新应用，完善伦理规范与治理框架。因此，教育智能化已成为全球教育发展的核心议题。

在此背景下，现有研究发现我国教育智能化领域仍面临理论基础薄弱、研究范式转型不足、技术赋能与教育应用脱节、伦理治理规范有待完善等现实困境，亟须汇聚学界更具前瞻性的学术思想与更强支撑力的研究成果。基于此，本文紧密结合国家政策导向、国际学术前沿与本土教育实践，系统梳理教育智能化领域的国内外研究热点，凝练智能教育十大前沿方向，阐释各方向核心定位与重点研究内容，以期助力构建新时代中国特色智能教育自主知识体系，为服务教育高质量发展提供理论支撑与实践指引。

一、智能时代的教育理论

智能时代的教育理论，以回应智能技术给教育本质带来的深层变革为核心任务，对于重构智能时代教育的价值体系、认识论基础、实践逻辑具有重要的引领作用。该方向直面智能技术在教育本质、目的、关系和过程等核心问题上带来的重大挑战，突破传统教育理论经验归纳、滞后建构的固有局限。智能技术让知识的生产、表征、传递模式产生了前所未有的范式变化。在机器可以自主生成文本、推理论证甚至创造知识的背景下，“什么是知识”“谁在学习”“学习意味着什么”这类教育本体论问题均应重新探讨，迫切需要从哲学根源层面做出回应和重构。

本方向主要聚焦以下研究内容：全面审视生成式人工智能对知识本质带来的深刻影响，探究人智协同下知识的形成逻辑与权威来源，构建适应智能时代的知识理论体系；深入探究学习意义的本体论基础，厘清在机器能够代替记忆、推理、创作的背景下，人类学习不可替代性的内在根源，重新确立“理解”“思维”“创造”等在教育中的核心价值；重构智能时代的教育目的论，将价值判断能力与人智协作能力纳入人的发展新内容；探究人智协同下师生关系与知识权威的深层次变化，形成平衡技术赋能与人文关怀的理论阐释路径。同时积极推动我国教育理论开展国际交流对话，在全球人工智能教育发展浪潮中，产出兼具本土特色与普遍意义的理论创新成果，逐步构建适配智能时代的教育理论新体系。

二、智能教育研究新范式

智能教育研究新范式，作为人工智能时代教育研究方法论变革的前沿探索，对推动教育知识生产模式的系统性重构具有深远的学术意义。当前，人工智能技术向教育研究领域的深度渗透，正在引发从认识论基础到方法论工具、从个体研究实践到学术组织形态的变迁。促使学界重新审视若干元问题：数据驱动和理论驱动的认识路径如何互补整合，知识生产流程与研究质量标准如何演化，跨学科协作的组织生态如何构建等。该方向旨在面向智能时代教育研究，构建兼具科学严谨性与方法论自觉的研究范式框架，在技术变革中持续激发教育学科的理论创新活力，彰显其学术主体性。

本方向主要聚焦以下研究内容：数据驱动和理论驱动结合的教育研究认识论基础研究；AI增强的量化研究、质性研究方法创新，探索机器学习辅助发现变量关系、大模型驱动质性资料分析与实验方法设计；基于生成式智能体的教育模拟和计算实验方法研究，拓展教育研究实验范式与解释边界；重构人智协同的教育研究流程，解析研究者与AI系统在提出问题、解释数据与理论构建等环节中的协同分工机制；探究教育研究中跨学科协同模式和组织方式，以及新范式下的效度判定标准、算法风险与学术伦理规范，回应数据偏见、可解释性与研究者主体性等问题。

三、人智协同下教学过程神经机制与认知计算

人智协同下教学过程神经机制与认知计算，作为教育学、认知神经科学、人工智能等多学科交叉融合的前沿领域，对于深入理解人类与机器双向协同情境下个性化教与学过程、推动多模态数据驱动循证教学决策具有重要理论与实践意义。该方向突破传统教学研究中“重行为表征、轻内在机理”的局限，探究智能技术支持下的学习者注意、记忆、理解、分析、应用、创造等认知活动的变化规律，利用皮电、心电、脑电、近红外成像等技术揭示教学交互过程中的深层神经机制，运用认知计算模型表征、建模与预测复杂认知过程，为人智协同下教学过程的可解释性提供机理支撑与技术指引。

四、教育大模型与教育智能体

教育大模型与教育智能体的技术发展，推动智能教育技术逐渐从浅层辅助工具转变为认知协同工具。大模型的内容理解与生成能力，以及智能体的自主交互与任务决策能力，正在重塑教育服务供给模式，使其从单向的资源推送或教学效率工具，转向为具备学科知识与教学能力的智能伙伴，形成双向交互的新型教育服务模式。同时，这一转变引发了一系列关键问题：在人智交互过程中，如何维持学习者的认知参与并提高认知投入；在规模化应用中，如何协调教学逻辑的普适性和学习者的个体差异性；如何平衡智能引导和学习者主体性关系等。为回应这些问题，不仅需要智能技术的持续突破，也需要教育学、认知科学与人工智能的深度交叉融合。

五、多尺度跨场景的教育智能感知

多尺度跨场景的教育智能感知，随着人工智能感知能力的快速发展，正逐渐成为教育智能化关注的重要研究热点。该方向有助于更加全面、精准、动态地理解复杂教育过程，在提升智能教育系统的感知智能水平方面具有重要的理论价值与应用潜力。相比于传统依赖单一数据来源、低信息维度且受场景限制较大的研究方法，该方向强调多源异构数据融合，通过整合视觉、听觉、语言、生理等多模态信息，实现从微观认知状态到宏观学习行为的跨尺度、跨场景分析，为构建感知驱动的智能教育系统提供技术基础。

六、开放复杂场景下的学习规律挖掘

开放复杂场景下的学习规律挖掘，旨在从真实教育情境自然发生的学习活动中，发现具有生态效度与迁移价值的学习规律。相较于受控实验，开放场景中的学习数据具备跨时空、多模态、高交互等特征，其中蕴含的规律也呈现出明显的多尺度特性。在时间尺度上，存在秒级到学期级不同粒度的规律，在人群尺度上，个体、小组与群体的规律涌现机制也存在差异。该方向的核心价值在于，利用可解释的人工智能技术，从复杂数据中挖掘具备因果解释力的学习规律，建立不同尺度规律间的关联与整合方法，为可验证、可迁移、可应用的学习理论体系建立提供方法支撑。

七、群智协同下的大规模自适应学习

群智协同下的大规模自适应学习，是智能教育推动整体效能提升与个体需求满足的重要研究方向。该方向融合学习科学、人工智能、复杂系统、社会计算等领域的理论和方法，致力于突破传统基于个体建模、局部最优的自适应学习模式，转向关注基于群智协同机制下群体层面涌现特征的学习过程演化规律的系统研究。智能时代的学习不再是孤立个体的线性过程，而是发生在学习者、教师、智能体与学习资源协同演化的复杂系统中。利用大数据等技术深度解析学习者的群体特征和行为模式，支持大规模因材施教的开展，在满足个性发展需求的同时，促进群体公平和效能提升。

八、人智协同下高阶能力评价与培养

人智协同下高阶能力评价与培养，作为智能时代拔尖创新人才培育的关键议题，是推进智能技术深度赋能人的全面发展与终身成长的重要方向。高阶能力既是衡量新时代人才核心竞争力的核心指标，也是推动“知识为基”向“能力为重”转型的重要着力点。本方向聚焦人智协同场景，探究元认知、逻辑推理、批判性思维、协作问题解决、创造力等高阶能力的形成机制与发展规律，融合“人”的主体价值与“智”的数据赋能，界定智能时代高阶能力的要素构成与评价准则，形成人智协同下高阶能力评价与培养体系，助力未来人才培养与教育高质量发展。

九、智能时代教育新形态

智能时代教育新形态，是应人工智能对社会生产与人类生活方式深刻重塑的时代之需，具有系统回应智能时代教育变革需求的前瞻性战略价值与现实意义。该方向突破传统教育组织形态的固化结构、封闭边界、单一模式等局限，利用智能技术深层重构教育的时空、关系、内容、评价等要素特征，系统地探究未来学校、未来课堂、未来教师、未来学习中心等关键形态的结构演变与建设路径，为智能时代教育体系的整体转型提供理论框架与实践蓝图。

十、智能教育伦理与治理

智能教育伦理与治理，是智能教育系统演化中的关键支撑，旨在回应“技术如何服务于育人”这一根本命题，保障智能教育有序、可持续发展。从有限理性视角审视，教师、学生、技术人员的认知局限与决策偏好，叠加技术不确定性与制度时滞性的环境约束，催生了师生主体性削弱、数据失真与算法偏见、隐私泄露、区域教育不公加剧等一系列突出伦理困境。该方向以伦理先行、敏捷治理、协同赋能为核心思路，依托技术手段充分赋能教育目标，避免伦理和治理缺位，在动态平衡中为智慧教育生态提供伦理根基与制度保障。

以上提出的十大前沿方向，涵盖了智能教育从基础理论建构到关键技术突破、从微观认知机制到宏观教育治理的核心议题，擘画出智能时代教育学科创新发展的整体图景。可以预见，部分方向有望在未来5到10年内取得实质性突破：随着大语言模型能力的持续迭代与多模态感知技术的快速发展，教育大模型与教育智能体将逐步突破单纯的功能工具属性，转型为具备学科思维、能够理解教学情境的认知伙伴；多尺度跨场景的教育智能感知技术，将借助脑机接口、轻量化生理采集技术的普及应用，实现学习状态实时、无干扰、精准地捕捉，为个性化教学奠定坚实的数据支撑。同时，另有部分方向需依托长期的理论积淀与跨学科协同攻关，才能产生深远的学术影响与实践价值：智能时代教育本体论的重构，涉及知识论、哲学和教育学的深层对话，短期内难以形成共识性成果；人智协同下高阶能力的评价与培养，同样面临概念界定模糊、测量工具研发滞后、大规模实证数据积累不足等长期挑战。然而，持续探究上述前沿方向，必将极大丰富教育学科的理论内涵，推动智能教育从经验摸索向机理驱动、从简单工具辅助向深度人智协同的根本性转变。

需要明确的是，十大前沿方向难以涵盖智能教育研究的全部疆域。随着生成式人工智能技术的持续迭代、新型人智关系的不断演进以及教育实践问题的复杂演化，未来必将催生大量当前难以预判的新挑战和新方向。本文提出“教育智能化十大前沿方向”，旨在依托这些核心脉络凝聚研究共识，在推动教育学科创新发展的进程中，持续挖掘新的前沿命题，共同为智能时代教育的高质量发展贡献新的智慧与力量。

注：本文系2025年度国家社会科学基金教育学重大项目“智慧教育范式重构研究”（编号：VCA250014）的研究成果。

作者：刘三女牙，华中师范大学副校长、人工智能教育学部部长、人工智能与教育新形态实验室主任、教授，研究方向为人工智能、大数据与教育技术。

来源：教育研究。