2025年9月2日，UNESCO发布 《人工智能与教育未来：变革、困境与方向》（AI and the Future of Education: Disruptions, Dilemmas and Directions）论文集，深入探讨了AI对教育领域的颠覆性影响所引发的哲学思辨、伦理困境与教学变革。通过汇聚全球思想家、教育领袖与变革者的多元视角，该文集旨在挑战固有认知、揭示深层矛盾、激发学术争鸣，并为实现人机协同创造的公平愿景提供大胆构想。
该文集开篇指出，AI在教育领域的崛起并非单一叙事，而是一场跨越学科、地域、语言和世界观的多维度对话。这些讨论聚焦于 智力本质、教育目标以及人类与AI交织下共同构建的未来图景——无论这种构建是否出于自觉。相关探讨涉及计算机科学、哲学、心理学和认知科学等多元学科领域，不同立场的主体塑造着截然不同的话语：既有将AI视为教育变革良方的主流强势声音，也有警示其加剧社会不公、侵蚀教育本质的批判观点。从教师团体联名抵制生成式AI，到学者探索机器学习霸权之外的替代方案，这一领域始终充满张力。
该文集收录的21篇思想文章涵盖了从废除过时的评估体系到培养关爱伦理等7个主题，各主题文章具体如下：
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01
教育中的AI未来：哲学叩问
该文集开篇的哲学探讨引领人们超越AI当下的利弊之争，直指更本质的命题——在AI增强的世界中，人类如何学习、存在与发展。
Báyò Akómoláfé在对话中提出： AI不仅是工具，更是动摇教育本体论与认识论根基的力量。借鉴后人类主义与关系性视角，他追问当教育日益被"超人类"系统塑造时，学习、教学与治理意味着什么？他呼吁教育者拥抱迷失与断裂，将其视为新感知方式和共存关系的契机，而非亟待解决的问题。这种思考敦促我们超越控制、掌控与规模化的语言，驻足于主流范式失灵之处。
Bing Song则从和谐哲学与心性修养传统出发，对比强调自主性、预测与效率的AI模型，主张 将智慧教育置于课程改革核心。其目标不仅是技能获取，更强调伦理判断、自省与平衡的培育——这些品质在充满不确定性与机器逻辑的时代愈发珍贵。
Mary Rice与Joaquín T. Argüello de Jesús以"水"为隐喻，通过多维度"检测"，将水的历史政治经济学、生态学与AI进行类比，揭示权力与知识流动的深层关联。他们的思考提供了一种时间敏感性的探索：如何从维系生命的水系统治理中，汲取构建生成式AI未来的智慧。
02
AI的潜力与风险之争
生成式AI的每周突破不断助长"机器即将超越人类认知"的论断。从通用人工智能（AGI）到超级人工智能（ASI）的设想，不仅重塑学习方式，更挑战对智力本质的认知。这些设想迫使教育界重新思考：在一个机器深度介入的世界，教育的核心使命是什么？人之为人的意义何在？
Andreas Horn从产业视角指出，AI教育应用正呼唤decisive leadership。他提出务实路线图：教学法优先、投资教师队伍建设、选择性应用AI、强制AI素养教育、设置防护栏，以及培养学生主导AI时代的能力。
Emily M. Bender则尖锐批判主流AI叙事，称其为可能贬低教育者价值、误导公共投资的 speculative myths。她强调：『大语言模型』（LLMs）不具备理解、推理或关怀能力，仅是生成统计合理文本的装置。真正的颠覆不在于技术本身，而在于少数商业巨头对教育系统的日益掌控。她的论述揭示了公共教育正被私有化逻辑重构的危机。
这些分歧折射出深层张力：一方视AI为教育改革的加速器，另一方则主张对其进行民主监督与伦理约束。Markus Deimann和Robert Farrow探讨了如何重建以包容、正义、可持续与关怀为价值基石的教育图景。
03
AI教学法、评估体系与未来教育新图景
在教育学领域，AI对人类认知方式、超个性化学习、课程体系、评估机制以及教师角色演变的影响正引发深度探讨。
Abeba Birhane借鉴保罗·弗莱雷的批判教育学理论、Hanna de Jaegher的具身认知科学研究及最新实证数据，提出教育本质上是具有关系性、动态性、伦理性和政治性的社会实践。她驳斥了将学习简化为概率模型的假设，警示基于历史数据训练的AI系统可能抹杀人类思维的丰富性，并加剧系统性不平等。其行动倡议强调：在建立独立监管体系、完善保障机制、确保教师-学习者-社区三方实质性参与之前， 教育界应审慎对待AI的全盘应用。
Carla Aerts与Paul Prinsloo指出，虽然AI的差异化教学能力颇具潜力，但算法驱动的个性化学习可能导致学习者孤立化、自主权萎缩、不平等加剧以及教师角色边缘化。他们主张采用"以人为中心"的路径，让人工智能作为集体社会智能中的辅助性"第三存在"，促进共情能力培养、协作学习、文化多样性包容及学生主体性发展。
当AI系统能够独立生成高质量课业时，教育者面临核心拷问：传统评估方式既已失效，该如何重构？该文集呈现两种互补观点。Mike Perkins和Jasper Roe认为生成式AI暴露出传统评估体系的固有缺陷，同时加剧全球教育不平等——AI工具、基础设施及培训资源的获取差异可能使评估体系沦为新的排斥机制。他们提出分级框架，帮助教师判别AI使用何时促进/损害学习诚信。
Bill Cope、Mary Kalantzis与Akash Kumar Saini则持审慎乐观立场。在批判高风险标准化测评的过时性基础上，他们构想AI作为合作伙伴，助力构建持续性、形成性、人性化的评估体系。其"网络社交学习"理论将AI定位为教学中介：基于教师设计的评估量规，增强学习反馈效能，深化关系性教学实践。这两组关于教育评估的论述构成辩证对话，从不同视角既发出预警，又指明前路。
04
重新定义教师的核心价值
随着人工智能逐步融入各类教学场景，一个关键问题浮出水面： 如何重塑教师的角色？AI是否终将取代人类教师？本专题的讨论聚焦于在AI增强的教学环境中，如何通过策略重构教师的核心价值。
Ching Sing Chai, Jiun-Yu Wu与Thomas K.F. Chiu基于马丁·布伯和格特·比斯塔的理论框架，从关系性、目的性、认知性、心理性和教育性五个维度，系统分析了AI对人类发展的影响。他们强调，教育的本质绝非知识灌输，而是培养具有自主性、批判思维并能参与社会建构的完整人格。研究特别指出，过度依赖AI可能侵蚀学生好奇心和情感健康这些支撑自主发展的基石，因此必须维护师生关系中的人文内核。作者呼吁教师应主动引领AI整合，成为学习生态的"意向性设计者"，始终捍卫学习者的主体性。
基于这一伦理框架，Arafeh Karimi提出了七项实践转型方案，将关怀伦理、公平性原则和关系问责制注入AI系统的开发与治理中。其建议涵盖师生参与式协同设计、可信度与福祉评估、公平导向的可解释性机制，以及教师主导的数据管理模式。如果说前三位学者构建了理论基石，Arafeh Karimi则展示了如何通过政策工具与采购机制落实这些原则。她将AI重新定位为教育生态的协作进化者而非颠覆者，在这个持续发展的系统中，包容性、归属感与教学尊严将通过制度设计得到系统性培育。
05
教育领域AI发展的伦理与治理要义
当AI系统深度融入教育肌理——从内容生成、学习者画像到政策自动化——治理问题变得愈发紧迫且复杂。谁来决定教育AI的设计准则、部署规范与监管机制？
Kaśka Porayska-Pomsta和Isak Nti Asare提出"设计即关怀"的伦理框架，强调教育本质上是关乎人类成长、脆弱性与相互依存的深层过程。他们主张伦理准则不应在AI系统部署后被动修补，而应通过优先考虑师生真实需求的参与式包容性设计，从源头嵌入系统架构。这一研究呼应了全球范围内日益强烈的共识：必须将人权、包容性与尊严确立为教育AI治理的基石。
Kalervo N. Gulson和 Sam Sellar则通过分析"合成治理"的兴起深化了讨论——这种新型决策模式正日益受算法系统与机器逻辑塑造。其提出的"合成政治"概念驳斥了"AI在教育政策中保持中立"的假设，呼吁建立以价值导向、民主参与和权力审视为核心的批判性应对机制。随着教育系统愈发依赖数据驱动平台与预测模型，两位学者追问：这些技术正在塑造何种政治主体性与治理真相？我们又如何通过抵制、重构或转化这些机制，以捍卫教育作为公共利益的公平属性？
06
直面教育中的算法不平等
该文集中有四篇论述为追求公平包容的AI教育未来提供了全新社会构想，这些构想旨在应对新型的算法不平等现象。每篇论述都聚焦于人的主体性、文化语言多样性以及全球南方边缘化学习者（包括年轻女性♀️和听障群体）的真实生存境遇。它们共同提出了立足实践、追求正义的参与式路径， 将AI重新定位为促进教育共创、包容与关系变革的社会技术系统。
Kiran Bhatia与Payal Arora则大胆重构了AI、教育与全球南方年轻女性♀️三者间的关系。他们批判将年轻女性♀️视为"风险管控对象"的保护主义范式，反对基于道德恐慌与监控的叙事框架，转而提出以快乐、创造力与变革能动性为核心的AI教育愿景。在这个愿景中，身处边缘地带的年轻女性♀️将成为数字未来的共同缔造者，打破性别、阶级、地域与网络接入的不平等结构。这需要从象征性咨询转向实质共创，从机械合规转向创新表达，从控制转向关怀。本文不仅止步于批判，更颂扬年轻女性♀️的智慧与韧性，倡导将AI教育重塑为充满自由、意义与人际尊严的空间。
Yuchen Wang聚焦全纳教育，呼吁厘清"包容"的伦理内涵，强调关系性、归属感与集体学习优于狭隘的个性化概念。她邀请政策制定者、教育工作者与开发者基于学习者真实经历，借鉴全纳教育研究成果，以改造而非修补教育系统的道德决心，共同设计AI教育系统。
Marloes Williams van Elswijk则关注听障学习者（DHH）面临的复杂挑战：语言剥夺、数据贫困与性别边缘化等多重结构性障碍。她主张与听障社群共同设计多模态AI教育系统，并保留人工支持层级——因为真正的公平永远无法仅靠自动化实现。
07
重塑教育政策中的AI：证据与地缘政治现实
该文集以两篇思想性文章作结，探讨政策方向与循证决策的作用。George Siemens对生成式AI给教育体系带来的变革与混乱进行了冷静而前瞻的思考。他指出，对于中美等大力投资AI前沿研究、基础设施和网络安全的国家而言，AI能正日益成为治国方略的工具——这些国家投入的战略远见与意图，堪比对待军事和经济实力的重视。在他看来，这场地缘政治竞赛凸显了构建教育系统的紧迫性：既要释放AI潜力，又要守护人类福祉，这要求教育部长们将政策制定视为系统变革与集体学习的过程。
Ilkka Tuomi则借鉴批判现实主义、"政策即学习"理念及杜威的实用主义，主张将教育政策重构为集体意义建构与发展性实验，而非线性执行。他批判了生成式AI导致的知识商品化现象，强调应将人的能动性、社会目标与能力发展作为核心教育宗旨。他呼吁的不是扩大证据规模，而是重新思考何为有效证据，并设计能服务于教育决策的智能学习型证据体系。
该文集最后结论概括了教育与AI的三个关键领域：
1.作为伦理、公平且以人为本的AI教育守护者
AI在教育中的未来发展亟需优先关注权力、机会与资源分配中的结构性不平等如何被重塑。这些系统的演进可能加剧现有的性别、阶级、语言、地域及数字接入鸿沟。此刻需要超越技术修补的魄力，从根本上重新构想AI在教育中的角色。
2.作为课程与教学重构的思想引领者
AI已在重塑课程设置、教学方法、评估体系与知识生产。这凸显了引领新兴课程与教学变革的必要性，需探索以批判性思维、元认知能力、关怀教育学与伦理推理为核心的策略，从而挑战机械记忆学习、标准化评估、认知外包及拟人化AI陪伴背后的简化逻辑及其复杂风险。在此背景下，关注网络社交学习中包容性新教学法的可能性变得至关重要。
3.作为多元争议对话的催化平台
教育AI的哲学张力意味着需建立审议式论坛，让不同社群、学科与文化背景的参与者不仅探讨AI的实施，更深入辩论其教育目的、持续演化的影响及后果。此类论坛必须放大边缘化群体——包括原住民、性别少数、全球南方与残障人士——的声音与视角。前行之路需要的不仅是谨慎调适，更要求在全球日益增长的不确定性与动荡中，彻底重新思考如何设计、治理并整合人机协同的教育系统。
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