证券配资服务网 “AI+教育”如何不跑偏?

本文转自：宁波晚报证券配资服务网

“AI+教育”如何不跑偏？

代表委员：关键是“目中有人”

第十五届智博会AI教育展区。（资料图片）记者张培坚摄

培养什么人、怎样培养人，始终是教育的核心命题。今年宁波市政府工作报告提出的“人工智能+”行动，为解答这一命题提供了全新思路。当人工智能（AI）技术日趋成熟，语音助手、图像识别等融入日常，教育变革迎来新契机的同时，也面临着新的挑战。

两会期间，代表委员们聚焦“AI+教育”谈看法，关键是践行“目中有人”的教育理念，重点关注“人”的全面发展，让技术真正服务于学生的成长。

如何避免“一刀切”？

从启蒙到成才，

分层精准推广

AI教育覆盖小学到大学的全学段，每个阶段的学生接受能力、学习目标天差地别，不分类施策很容易陷入“一刀切”的困境。宁波市政协委员、宁波工程学院大数据处处长王宇，针对性提出“分层精准推广”的思路。

基础教育阶段，核心是兴趣启蒙与思维培养。她建议，将基础AI知识潜移默化融入日常课程，通过“AI识别植物”“智能交通模拟”等趣味项目式学习，让孩子感知AI魅力，杜绝超前教学。

而到了职业教育和高等教育阶段，重点则要转向“AI+产业”的深度融合。立足宁波港口、制造等支柱产业的发展需求，在相关专业增设港口智能调度、模具AI检测等课程，让学生所学的技术，成为企业当下的刚需。同时，把企业真实项目搬进课堂、实训室，让学生在校就能参与实战，毕业就能上手。

为了让各学段的AI教育落地见效，王宇建议，打造“AI+宁波”本土化教育资源，重点围绕“AI+港口”“AI+制造”“AI+外贸”三大领域发力。比如联合宁波舟山港，开发智慧港口的研学和实训模块；联动本地制造业龙头，把智能质检、预测性维护的真实案例改成教材等。此外，通过“种子教师计划”提升教师专业能力，组建宁波AI教育联盟等，也能为宁波数字化转型和产业升级注入教育动能。

采访中，不少代表委员认同这一观点。大家普遍提到，推进“AI+教育”要注重搭建学段间的衔接桥梁，让启蒙阶段的兴趣能顺利转化为进阶学习的动力，真正让这一教育模式扎根宁波土壤，服务本土发展。

如何摆脱“技术炫技”？

人机协同育人，课堂更“目中有人”

如果说分层施教是AI教育的“顶层设计”，那么课堂上的人机协同，就是“微观实践”。如何让AI技术真正服务于教学，让智慧课堂摆脱“技术炫技”？

长期深耕文化教育一线的宁波市政协委员、宁波市文化馆视觉艺术中心副研究馆员胡朝霞，常和孩子们打交道。她发现，当前传统课堂教学，尤其是历史、艺术这类需要沉浸式体验的学科，常常陷入“学生被动接受、课堂缺乏活力”的尴尬境地。AI技术的兴起，给了解题方向。

“具体到课堂教学中，就是要让AI成为‘桥梁’，连接学生与知识。”胡朝霞这样阐释人机协同的核心逻辑。

她举例说，AI智能体可以逼真还原历史背景，让孩子们仿佛“穿越”时空，与课本里的历史人物面对面对话。这种新颖的学习方式，能让学生彻底告别死记硬背，转而主动探究、自主发现知识的乐趣，这正是传统课堂难以实现的突破。

智慧课堂的应用，同样适用书法、美术、摄影等学科。以书法教学为例，AI可以化身“全能书法大师”，熟练掌握楷书、隶书等多种字体的教学技巧，还能根据不同年龄段学生的认知特点，量身定制细致的教学方案。“现实中，一位美术老师很难同时精通多种字体教学，更无法实现真正的个性化指导。”胡朝霞坦言，AI技术的加入，突破了时间、人数、成本等多重束缚，让优质艺术教育以低成本惠及每一个孩子。

“说到底，AI只是教学的辅助手段。”胡朝霞着重强调，智慧课堂的建设必须坚持线上线下深度融合，让技术赋能和课堂实践互为补充，让智慧课堂真正做到“目中有人”。

传统校园治理遇瓶颈？

AI解锁心理健康守护新路径

除了赋能日常教学，关注教育领域的代表委员们还格外期待人工智能的更多可能性。

面对日益复杂的学生心理问题，传统的心理危机预警工作模式在预警覆盖的广度、风险研判的精度等方面短板逐渐凸显。如何破解这一难题？

宁波市人大代表、宁海职教中心袁哲海老师领衔提交的《关于加快建立“人工智能+”学校心理危机预警干预体系的建议》，从基础建设、实施路径、场景应用和安全底线四个维度，给出了实打实的解决方案。

在基础建设层面，建议将该体系建设纳入市级民生实事项目，设立专项建设资金。探索建立政府主导、社会参与的多元化投入机制，鼓励引导科技企业、公益组织参与体系建设。同时，要加强专业人才队伍建设，提升心理教师、班主任等一线人员运用智能工具开展心理监测和危机干预的能力。搭建全市统一的学生心理健康数据平台。

打好基础之后，推进的步子也要稳扎稳打。在实施路径上，要坚持试点先行、分步推进，选取具备条件的学校先行先试，积累经验后逐步扩大应用范围。制定统一技术标准和工作规范，建立多部门协同联动机制，完善学校与家庭、医疗机构、社区的衔接配合机制。

有了清晰的推进步骤，具体落地的应用场景也得跟上。在场景应用方面，核心是构建多维数据采集体系。在严格保护学生隐私的前提下，整合心理量表测评、日常行为观察、学业表现变化、考勤异常记录等多源数据，为学生绘制动态心理健康画像，推动心理筛查从“单一问卷”向“多维综合研判”转变。同时开发智能预警分析模型，运用大数据分析技术，定期生成学校、区域心理健康态势报告，为教育决策提供参考依据。

记者王伟樊莹证券配资服务网

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