国际教育观察·人工智能专题

【编者按】

人工智能正在成为推动全球教育变革的重要驱动力，各国纷纷将人工智能纳入教育发展战略，探索智能时代教育体系转型的新路径。从国际实践看，人工智能教育的发展主要呈现三个趋势：一是强化战略引领，推动人工智能与教育教学深度融合。二是重视人才培养模式重构，推动跨学科、复合型人才培养。三是加强伦理治理，构建人工智能教育应用规范。国际经验表明，人工智能教育已由技术应用阶段迈向教育系统整体变革阶段。

人工智能加速进入教育领域，既带来了教学创新和教育发展的新可能，也提出了如何使技术真正服务于人的成长和教育长远发展的重大课题。为此，本公众号策划推出“人工智能驱动教育变革”专题，陆续介绍不同国家和地区的政策举措与实践探索，以期从国际比较中把握趋势、辨析问题，为我国人工智能教育的战略设计、教学改革、人才培养和伦理治理提供参考。今后，我们还将持续关注人工智能与教育发展的相关议题，推出系列文章，敬请关注。

（黄宇）

数字化不是把课堂搬上网

——俄罗斯教育系统转型的路径、成效与隐忧

肖甦　王贺

一、为什么人工智能专题需要讨论“教育数字化”？

人工智能应用并不是凭空进入学校的。网络与设备决定能否接入，平台与数据决定能否运行，教师能力决定能否转化为教学，制度规则决定技术是否安全、公平并可持续。俄罗斯教育数字化转型的价值，正在于展示了人工智能教育所依赖的系统性“前置条件”。

俄罗斯于2019年颁布《2030年前国家人工智能发展战略》，将人工智能纳入国家科技与经济发展布局。教育领域则形成相互衔接的数字化战略：基础教育和中等职业教育的战略方向在2023年更新，高等教育与科学领域的战略方向在2025年更新，两个战略的有效期都截止到2030年。政策目标从“建设在线资源”逐步转向提高数字成熟度（digital maturity）、形成统一安全的数据与服务空间，并把人工智能、大数据和信息安全技术纳入教育与科研流程。

二、俄罗斯怎样推进教育系统的数字化转型？

（一）以国家战略串联不同教育层级

俄罗斯采取国家目标、行业战略、联邦项目与学校方案相衔接的方式推进转型。基础教育战略强调在全国范围内提供经过验证的数字内容和服务，并通过指标体系与路线图监测实施；科学和高等教育战略则关注数据平台、科研管理、招生与教育服务，以及人工智能在科研和教学中的应用。

这一模式的优势是能够集中资源、统一标准并快速扩展基础设施；其风险则在于，宏观项目如果缺少学校层面的参与和反馈，容易形成“系统建成了，教学却没有真正改变”的落差。

图1　俄罗斯教育数字化转型的系统架构

（二）建设国家平台，同时保留多元资源供给

在基础教育领域，“俄罗斯电子学校”（Российская электронная школа, Russian Electronic School）提供覆盖1—11年级的课程、互动任务和教师资源。平台页面显示，其资源库已积累近20万道独特任务，数字会随平台更新而变化。在高等教育领域，“国家开放教育平台”（Национальная платформа открытого образования, Open Education）由多所重点大学共同建立，课程可以被大学纳入培养方案并进行学分认定；平台当前课程目录已超过千门。

国家平台与商业平台并存，可以扩大资源类型和技术创新，但也带来标准兼容、数据流向、付费壁垒和平台依赖问题。数字资源越丰富，越需要公共部门建立质量审核、接口标准和数据责任规则。

（三）推动混合教学与学校治理数字化

俄罗斯高校广泛使用线上线下混合教学、学习管理系统和数字校园服务。数字化不只改变课堂，还进入招生、学籍、科研项目、资源配置和决策分析等环节。2025年更新的科学与高等教育数字化战略提出建设“科学与创新”及“教育”等数据领域，并将大数据、人工智能和信息安全作为关键技术。

这意味着，教育数字化的重点正在从“有没有平台”转向“平台之间能否协同、数据能否可信流动、算法能否被监督”。

（四）分层提升教师与学生的数字能力

数字工具不能自动转化为学习质量。俄罗斯通过教师继续教育、区域支持中心、数字技术课程和面向学生的编程活动等方式提升能力。对教师而言，重点应从操作软件转向设计混合教学、分析学习数据、判断算法输出和保护学生信息；对学生而言，则需要从基础数字常识逐步发展到编程、数据分析、人工智能理解和跨学科问题解决。

（五）把信息安全和技术主权纳入教育治理

随着国际政治经济格局的活跃变化，国际技术合作环境亦呈现不稳定态势。在此背景下，俄罗斯更加重视本土平台、国产软件、数据存储与网络安全。技术主权（technological sovereignty）在这里不仅是产业政策概念，也直接影响教育系统能否持续运行。不过，自主可控不应等同于封闭：教育技术仍需要开放标准、学术交流和可验证的质量评价，才能避免重复建设与知识隔离。

三、数字化带来了什么，又制造了哪些新问题？

俄罗斯实践显示，数字平台可以扩大优质课程覆盖，为偏远地区、行动不便者和终身学习者提供更多机会；统一的信息系统也可以提高行政效率和决策的及时性。但这些收益并不会平均分配。网络质量、家庭设备、教师能力和学校支持的差异，都会形成新的数字鸿沟。

同时，商业平台参与教育资源供给可能提高创新速度，也可能把优质服务与支付能力绑定；数据集中和算法应用提高了治理效率，也扩大了隐私、网络攻击和自动化决策失误的风险。国际合作受限和关键技术进口替代压力，则进一步凸显教育系统对技术生态的依赖。

图2　俄罗斯教育数字化转型：成效与风险并存

核心判断

数字技术能够缩短地理距离，却不会自动消除社会距离。教育数字化是否促进公平，取决于公共投入如何分配、平台规则如何制定、教师是否获得支持，以及弱势群体是否真正拥有持续、有效的使用条件。

四、对我国教育数字化与人工智能应用的启示

（一）形成“战略—项目—评价—改进”的闭环

顶层设计不仅要提出建设目标，还应明确不同学段的责任主体、实施周期和可观察的教育结果。数字化成熟度评价不能只统计设备、平台和访问量，还应考察教师使用质量、学生学习收益、数据安全和公平影响。

（二）公共平台建设要避免重复、封闭和低效

国家与地方平台应统一身份认证、数据标准和资源接口，推动优质内容跨地区、跨学段共享。公共平台应保有公益性和基本服务兜底功能，同时通过透明规则吸纳高校、企业和教师共同开发资源。

（三）把教师专业发展视为转型的核心基础设施

教师不是技术部署的末端用户，而是决定技术能否转化为教育价值的专业主体。应建立分层培训、同伴支持和学校改进机制，使教师能够围绕课程目标选择工具、设计任务、解释数据并识别风险。

（四）在自主可控与开放合作之间保持平衡

教育系统需要可靠的本土技术能力和安全保障，也需要遵循开放标准、参与国际研究并吸收多元知识。真正的技术主权，是拥有选择、修改、替代和问责的能力，而不是简单排除外部技术。