本文是一篇职称论文，笔者认为人工智能教育是人类科技与教育融合发展的必然趋势，无论是作为教育政策制定者、商业资本、社会组织，还是普通民众，都应该为迎接这个时代做好充分准备。
1 发展与隐忧：《人工智能与教育政策制定者指南》出台背景
1.1 人工智能教育的风险隐忧
人工智能教育已成为当今助推全球教育发展的重要驱动力与核心力量，发展人工智能教育事关国家安全和社会经济的可持续发展，人工智能技术与教育的结合已成为国际竞争的主要着力点。任何技术的应用都是一把双刃剑，信息技术尤其是人工智能技术为教育发展带来了新机遇和新潜力，可以对人类大有助益，随之而来的风险与挑战却是不可避免的，引发了重大的伦理关切。在人工智能与教育相互融合发展的过程中，教育的育人性与人工智能的技术效用性时刻都在冲突与碰撞，数据泄露、算法偏见等伦理问题备受关注［2］，人工智能教育应用的安全管理与维护不容忽视。但就目前来看，各国对于人工智能在教育领域的研究和应用仍将处于长期探索阶段，技术快速更迭而相关政策及法律法规存在滞后性［3］，缺乏健全的伦理监督体系，一旦引发教育人工智能伦理风险，将给人类带来不可估量的危害。因此，面对人工智能技术所引发的教育伦理危机，加强人工智能教育应用的监管， 制定与安全应用相关的规定，警示和规避人工智能教育存在的风险以推动教育人工智能良性积极发展是当前亟需解决的问题［4］。
1.2 人工智能教育的规划倡导
2015年，《青岛宣言》指出信息技术对教育而言是把双刃剑，建议建立全面的国家监督和评价制度，以提高政府管理水平。2019年5月在北京举行的国际人工智能与教育会议通过了成果性文件《北京共识》，重申加强对人工智能的规划和监管，倡导各国规划人工智能相关政策，推进人工智能与教育融合，并明确建议UNESCO应该提供相关指引和资源，提升教育政策制定者的素养和能力。如何规避风险与挑战，从社会伦理、政策和法规等方面予以引导和监管，逐渐引起政策制定者的重视。针对世界各国对人工智能在教育领域应用的规划、政策进展不一等情况，UNESCO在分析人工智能强化教育质量成功案例的基础上汇集、借鉴、吸收了很多国家的新兴政策，于2021年4月出版了《人工智能与教育：政策制定者指南》，同年8月推出了中文版本。该指南旨在培养、启示教育领域政策制定者，根据人工智能给教育带来的效益、风险与挑战，从各国实际出发制定符合本土的人工智能教育战略规划、政策以及实施策略，以促进教育可持续发展目标4的实现。
2 问题与应对：《人工智能与教育政策制定者指南》主要内容
2.1 政策制定者关于人工智能的必备知识
指南建议全民，尤其是教育人工智能政策决策者具备人工智能相关知识和专业素养，同时介绍了人工智能技术相关概念的缩略语，强调了人工智能的跨学科属性，简单回顾了人工智能应用领域及发展历史，梳理了传统人工智能、机器学习、人工神经网络、深度学习等核心底层技术，介绍了自然语言处理、语音识别、图像识别和处理、自主代理、情绪检测、数据挖掘和人工创作等人工智能服务形式。指南还辩证分析了人工智能在规律识别、统计推理和科学预测等方面存在巨大的发展潜能，认为其必将会创造出引人瞩目的成就；同时强调应理性评价人工智能取得的成就，对其潜能和理论局限性进行批判性审视，提出了人机协同智能的实施理论，建议世界各国政府制定政策来应对未来人工智能技术的应用，更好地服务社会经济发展。
2.2 人工智能与教育共生的机遇和风险
许多研究将教育人工智能应用分为面向系统、面向学生和面向教师三大类别［5］。而指南则将教育人工智能应用分为教育管理和供给、学习和测评、赋能教师和提高教学质量以及终身学习四大类别，强调这4个类别之间存在固有的相互关联性。人工智能应用于教育不只是为了满足单个类别的需要，更应该考虑其系统性。因此，指南提议人工智能技术在教育领域的应用规划和政策制定应依据对效益和风险的全面分析和基于当地中长期的需要。
指南结合人工智能应用于教育的典型案例，指出人工智能应用于教育的新兴实践。例如，在支持教育管理和教育供给方面，大数据分析预测有助于辅助教育管理决策科学、规范、高效，也有助于教育供给方面的政策制定，强化学校教育质量；还可利用人工智能支持学习和测评，为学习者提供优质、个性化和终身学习机会，催生新的检测和评价办法。但指南同时强调这样会会引发新的隐忧，包括教学方法的局限、人工智能技术的效果和对教师角色的潜在影响和伦理问题。
2.3 人工智能与教育可持续发展的现实挑战
目前，利用人工智能实现教育可持续发展目标还存在很多挑战，需要克服很多障碍和桎梏。指南列举了部分需要解决的关键问题，以期引起教育政策制定者的重视，建立面向未来的教育系统，挖掘和释放人工智能的潜力，规避人工智能的风险和弊端，促进教育可持续发展目标的实现。
2.3.1 数据伦理与算法偏见
指南提醒要解决教育数据伦理引发的数据知情权、数据管理分析和数据观问题，注意辨识算法自身的偏见、对数据的偏见以及未知隐藏在算法中尚未被发现的偏见，这些偏见都将会产生不利影响，要敦促纠正、缓解偏见的不利结果。
2.3.2 人工智能与性别平等
指南以亚马逊公司因系统存在歧视女性现象而弃用机器学习参与招聘为例，强调要确保将公平和性别平等作为人工智能的一项重要原则。引用《北京共识》相关条款申明人工智能程序开发、应用均应助力推动性别平等，提升女性在人工智能劳动力的比例，保障女性在人工智能领域的代表性和基本人权，防止人工智能将性别偏见扩散甚至放大。
2.4 人工智能与教育政策应对及建议
2.4.1 人工智能教育政策实施现状
指南分析了目前人工智能政策实施的现状，世界60个国家和欧盟地区实施了300多项人工智能政策计划［7］，这些政策计划分为独立式、综合式和专题式，主要聚焦4个领域，即管理数据和隐私、人工智能技术有助于确保机会平等和促进增强透明、助力于解决人工智能潜在问题和课程创新、经济扶持人工智能人才培养和研究。同时，指南也指出目前人工智能教育的全系统规划、国际合作、持续性经济投入和研究仍需加强，人工智能应用教育的理论研究需要进一步深入并落实到教育改革实践中，这些都需要政策制定者清晰地把握，促进人工智能更好地应用于教育领域。
2.4.2 人工智能教育政策建议
指南确定了人工智能教育政策的全系统愿景，即确保人工智能在教育领域中应用的包容性和公平性；利用人工智能加强教育和学习；人本主义原则推动发展人工智能时代的价值观和技能，包括教授人工智能的运作方式及其对人类的影响；保障教育数据使用的透明化，且可对其使用过程进行审查。在此基础上，指南为人工智能教育政策制定者提供了指导建议，即实施跨学科规划和跨部门治理，政策法规确保公平、包容和和合乎伦理规范，为教育管理、教学、学习和评估使用人工智能的总体规划；试点测试、检测和评估，并建立实证库；推进本土化人工智能技术创新。
3 推进与监管：《人工智能与教育政策制定者指南》启示创新
3.1 探索人工智能教育治理范式
3.1.1 总体规划，完善人工智能教育治理顶层设计
人工智能教育既是教育问题，又是社会问题，教育政策制定者应充分认识到人工智能技术给教育带来的巨大发展潜能，重视人工智能与教育的深度融合，推进教育信息化进程。一方面需要创新人工智能教育治理体系：政府和教育政策制定者需要做好顶层设计，从终身学习角度规划人工智能教育政策，实施跨部门、多元协同治理，形成政府、社会组织、利益群体和个人等多元协同的治理格局。政府有必要为人工智能在教育领域的应用设置相适应的远景规划、制度安排、伦理规范和技术策略［8］。为实现国家教育未来发展的需要，破除传统制度惯性，推动学校治理科学化、智能化，推进教育政务服务信息化平台建设与应用，构建国家教育数据开放体系，加强技术标准和网络安全监管机制建设，建立健全网络安全监管机制与防护体系，构建创新教育治理现代化体系，在教育信息化进程中发挥重要基础作用。动员充足的资金投入、其他资源和跨界合作伙伴支持教育人工智能，为人工智能教育技术产品的研究、开发提供充足、持续性的资金投入，吸引越来越多的人工智能专业人员和教育研究者深入开展有针对性的教学实践和教育应用研究，探索人工智能在教育领域的实践创新。
另一方面需要借助人工智能技术革新教育治理方式。利用人工智能技术治理科学性、精细化的优势广泛整合社会学、系统工程、管理学、大数据、脑科学等，探索多学科交叉协同的研究机制，为人工智能教育治理提供理论依据或论证，以破解新技术驱动教育治理现代化过程中的痛点与难点问题［9］。借助人工智能技术提高教育复杂问题的治理能力，及时预测和防控教育风险［10］。《中国教育现代化2035》强调要推进教育治理方式变革，加快形成现代化的教育管理和监测体系，推进管理精准化和决策科学化，提高教育治理效率和治理质量。
3.2 构建人工智能教育本土治理生态
3.2.1 强化教育人文关照和人类智能审思
人工智能对教育的积极作用毋庸置疑，但是人工智能对人的消解现象也要引起重视。《指南》指出人工智能在教育领域的应用因具有侵入性和去人性化的特征而受到批评。事实上，人工智能只是没有情感的离身算法系统，其智能化体现为将人物化为数据，从数据的相关性统计出机器认为最优的教学方案，而无法从情境中把握因果关系进行因材施教［13］。这种没有情感的教育过程有违教育的精神属性，不利于人的身心发展。我们应该清醒地认识到教育的对象是有思想、有灵魂、有自我意识的活生生的人，人工智能技术不是目的，促进人的全面发展才是教育真正的本源。
在实施人工智能教育改革创新实践时，应确立以人为本的人本主义价值取向，坚守教育本真，以利于人的发展为根本目的。人工智能技术在教育场域的应用应遵循教育的人本理念，不能越俎代庖，取代人在教育中的核心地位，还是要服务和
