人工智能推进基础教育公平优质的现实隐忧与优化路径

摘要：习近平总书记强调，建设教育强国，基点在基础教育。同时，《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》指出，“办强办优基础教育，夯实全面提升国民素质战略基点”。作为教育数字化转型的核心驱动力，人工智能正在改变基础教育的生态，成为推进基础教育公平优质发展的重要引擎。然而，当前人工智能应用面临算法偏见、数据隐私、技术依赖等隐忧，可能加剧城乡教育鸿沟与伦理风险，亟须系统研究技术赋能与教育规律深度融合的实践路径。基于吉登斯“结构化理论”构建“技术-教育-社会”三维分析模型解剖人工智能推进基础教育公平优质的现实隐忧，提出基于“循证-协同-迭代”治理构架下“技术-教学-制度”三维创新层面推动优化路径，以回应《中国教育现代化2035》提出的智能教育治理命题，为教育强国战略下基础教育高质量发展提供理论创新与实践参考，最终实现基础教育公平优质的发展。

在智能技术重构人类文明形态的新时代，人工智能与基础教育的深度融合已突破简单的工具嵌入逻辑，演变为教育生态系统的结构性变革。基础教育作为国民教育体系的根基，其公平性与优质性直接关系着社会人力资本的质量和代际流动的公平，更是教育强国建设的核心支撑，而人工智能正成为推进基础教育优质均衡发展的核心引擎。然而，技术赋能与教育价值的嵌合也衍生出现实隐忧：数字基建的区域落差加剧“智能鸿沟”，算法黑箱中的隐性偏见可能异化教育公平的价值内核，数据泛在采集与隐私保护滞后形成尖锐矛盾，过度依赖技术更可能消解教育的人文本质。因此，深入剖析人工智能推进基础教育公平优质的现实隐忧并探寻优化路径，加强数据安全，规范数据使用和共享，是当前推动教育强国战略落地亟待解决的关键问题。

一、人工智能推进基础教育公平优质的解释框架

安东尼·吉登斯的“结构化理论”与人工智能教育存在深层关联，前者为后者提供了理解技术与社会互动关系的哲学框架，后者则通过实践验证并拓展了结构化理论在数字时代的适用性。

（一）理论选择：结构化理论的当代诠释

吉登斯的“结构化理论”提出，社会结构既约束行动，又为行动提供可能性。结构通过行动者的实践得以再生产，同时行动者也在实践中改造结构。结构通过实践在时间和空间中延伸，而人工智能成为教育中的规则与资源。吉登斯的结构再生产机制在人工智能教育中体现为技术对教育结构的双重影响。一方面是结构约束性，算法推荐固然能够精准分析学生的学习习惯，提供有效的学习方式，但同时可能会固化知识获取路径，产生算法推荐系统的路径依赖，限制批判性和创造性思维。另一方面是结构使能性，在人工智能教育场域中，教育者和学习者都具有能动性。当前人工智能日益呈现出自主性、适应性等自主体特征，指导教育者主动学习和运用人工智能教育手段，帮助教育者提升数字素养来推进教学模式创新，学习者则主动借助人工智能教育手段进行自主学习、自主探究，促进学习者个性化发展。

（二）分析框架：结构化理论的建构逻辑

基于吉登斯“结构化理论”构建“技术-教育-社会”三维分析模型来解剖现实隐忧，其建构逻辑源于理论对“结构二重性”的阐释—技术规则作为社会结构的一部分，既约束教育实践，又通过师生行动得以重构。具体而言，模型首先将结构化理论中的“结构约束-行动者能动性”互动关系嫁接到技术场景，把技术对教育的影响拆解为三个维度：“技术理性维度”聚焦算法、数据等技术规则对教育流程的标准化塑造，对应结构化理论中“结构对行动的限制”；“教育主体维度”关注师生在技术环境中的角色解构与主体性消解，体现行动者能动性在技术约束下的异化；“社会系统维度”考察资本渗透、数据治理等社会结构对技术教育应用的深层影响，呼应理论中“社会系统对微观实践的宏观作用”。

从理论适配性看，模型完全契合结构化理论的核心论断：技术规则既是教育实践的中介又是其结果，体现“结构二重性”；算法决策对教育主体的规训对应“反思性监控”的异化；技术重构时空与教育情感需求的矛盾，印证了理论对现代性时空矛盾的阐释，由此形成对人工智能教育隐忧的立体分析框架。

二、人工智能推进基础教育公平优质的价值意蕴

根据吉登斯的结构化理论，人工智能与基础教育公平优质发展的关系可视为一种动态互构的系统性变革。人工智能通过打破传统教育资源分配的结构性壁垒，重塑了教育公平的物质基础，推动了基础教育从“标准化供给”向“个性化适配”的范式跃迁，更通过伦理化技术路径实现教育公平与质量的辩证统一。接下来，将从理论渊源和实践价值两个方面，探讨人工智能推进基础教育公平优质的价值意蕴。

（一）理论渊源：技术介入教育的三重镜像

从苏格拉底以“产婆术”隐喻警惕技术对“灵魂觉醒”的异化，到孔子提出“工欲善其事”强调工具价值服从教育本质，再到卢梭倡导“自然教育”凸显儿童主体地位、杜威践行“学校即社会”主张技术整合遵循教育规律，这些早期教育思想为当代人机关系研究奠定了技术工具论与技术批判论的双重理论基础。

进入智能时代，常晋芳指出，马克思“人的本质是社会关系总和”的论断在算法社会中延伸为“人-机-人”的权力关系网络。在此背景下，资本驱动的智能教育系统凭借数据画像重构教育资源分配规则，致使教师沦为“数字劳工”、学生困于“信息茧房”，此现象正好对应着技术进入教育的认知范式镜像，形成算法推荐重构知识传递机制，实现从“苏格拉底式诘问”到数据驱动认知模式的权力转移。与此同时，怀特海“有机体哲学”经喻国明发展为四维机体模型，强调人工智能作为“人工机体”，需与生命机体（师生）、社会机体（学校）、精神机体（教育理念）实现能量交换，这进一步体现出认知范式变革中技术与教育融合的复杂需求。在人文价值镜像层面，贝尔纳·斯蒂格勒的“药理学”隐喻在智能教育场域具象化，人工智能既是弥补师资短缺的“解药”，也是削弱师生主体性的“毒药”；唐·伊德的“具身关系”理论指出，当智能教育机器人从“它性”转向“拟主体性”时，可能引发师生情感联结的“技术替代危机”，对教育的人文性构成严峻挑战。此外，在资本逻辑的异化下，教育领域催生“数字泰勒主义”，通过学情监测系统、自适应学习平台等方式实现教育流程的标准化管控，这与“因材施教”的个性化承诺形成结构性矛盾。陈涛则发现，技术应用中存在三重异化链条：智能工具替代教师引发的“职业焦虑”、技术迭代加速导致的“能力恐慌”、数据滥用诱发的“道德危机”。这些现象都深刻反映出技术对教育人文价值的冲击，这种冲击在人文价值镜像中得以呈现，使数据标签重塑教育主体关系，形成从“孔子启发式教学”到技术规训的价值异化轨迹。而在生态重构镜像层面，数字孪生技术不仅实现了物理教育空间到虚拟学习环境的数字化映射，更催生出虚实交融的新型教育生态。而卢梭所倡导的“自然教育”理念强调在自然环境中发展儿童的天性，与数字孪生技术再造教育空间形成鲜明对比，演绎出从“自然教育”到虚拟学习环境的空间生产悖论。这三重镜像，既延续着技术工具论与批判论的对话，又凸显出技术理性与人文价值在教育现代化进程中的内在张力，共同构成了技术赋能教育变革的复杂图景。

（二）实践价值：技术赋能的三维突破模型

人工智能通过资源重构、流程再造和理念创新的三维突破，构建起教育高质量发展的新范式。这一范式以数据驱动为核心，形成了“资源-过程-生态”的闭环赋能体系，推动教育形态实现指数级进化。

教学资源层面，人工智能打破了地域、经济制约，北京“双师课堂”通过时空延展让学生便捷获取优质资源，助力平等发展。在教学方式方面，人工智能催生了一系列新兴的教学形式，使智能载体与教学主客体共融共生。如虚拟实验室、虚拟的网络空间以及网络学习互动平台。上海“三个助手”平台通过数据挖掘实现个性化教学，有效提升了学习兴趣与效率。更为重要的是，人工智能推动了基础教育理念的深刻转变。传统的基础教育往往更侧重于知识的传授和技能的培养，将学生视为知识的被动接受者。而人工智能技术出现后，为实现以学生为主导、强调学生自主学习及培养创新性思维的教育理念提供了有力支撑。能够看到，人工智能正以不可阻挡之势颠覆着传统的基础教育结构，从教育资源的分配与利用，到教学内容和方式的革新，再到教育理念的深刻转变，都彰显着人工智能技术在教育领域的巨大潜力和影响力。

三、人工智能推进基础教育公平优质的现实隐忧

人工智能推进基础教育公平优质面临三重现实隐忧：其一，技术理性僭越导致教育异化；其二，技术伦理失范引发主体性危机；其三，技术资本主义侵蚀教育公共性。三者形成“技术规训-主体消解-资源垄断”的恶性循环，本质是技术工具理性对教育人文性的系统性侵蚀。

（一）技术理性僭越：教育本质异化的结构性困境

人工智能教育在技术理性的驱动下，正以“效率优化”“数据驱动”“算法决策”为核心逻辑重构教育生态。然而，这种技术理性导向的实践逐渐暴露出深层困境：教育过程被简化为可计算、可预测、可控制的标准化流程，人的主体性、教育的人文属性以及技术的社会性被遮蔽。这种技术僭越导致的教育本质异化，构成了人工智能教育的首要现实隐忧。

首先，出现了结构化困境，产生了技术规则对教育本质的异化。人工智能时代数据成为核心生产资料。人工智能教育系统通过算法规则、数据模型与自动化流程，形成一套“技术铁笼”，产生标准化路径依赖，具体表现为自适应学习平台根据学生答题数据推荐最优学习路径，将知识获取简化为线性任务链，产生了评估体系的工具化。

其次，出现了结构再生产的恶性循环，技术规则通过教育实践不断自我强化，形成“算法偏见—数据污染—结构固化”的闭环，出现了数据偏差的代际传递。

此外，能动性危机使行动者的主体性发生技术消解。技术理性将教师简化为“算法执行者”，产生了创造性的萎缩。而自我认知的碎片化使智能推荐系统根据短期行为数据生成“学习能力画像”，导致学生将自身简化为“擅长数学/不擅长语文”的标签，忽视了认知发展的动态性。

最后，时空延展的悖论使技术重构过程中产生教育失真。人工智能教育打破了物理时空限制，却削弱了教育的情感维度；在线平台通过算法分配任务，但学生为追求“高效完成”，常将复杂任务拆解为机械分工，忽视了深度讨论与思想碰撞的价值，使协作学习产生了异化。

人工智能教育的技术理性困境，本质上是吉登斯结构化理论中“结构约束”与“行动者能动性”失衡的典型例证。技术规则的刚性约束与教育活动的柔性需求之间存在张力，这种张力可能导致教育过程被简化为可计算的标准化流程。要突破这一困境，必须重新定位技术角色：技术不应是控制教育的“铁笼”，而应成为支撑教育创新的“脚手架”。为此，需要在三个层面实现平衡：在技术规则中嵌入人文价值导向，在算法逻辑中保留教育反思空间，在虚拟教学环境中重建师生情感联结。只有这样，才能实现从“技术控制教育”到“技术赋能教育”的本质转变，让人工智能真正成为推动教育公平的积极力量。

（二）技术伦理失范：教育主体性的双重解构危机

当教育主体遭遇技术重构时，技术逻辑与教育规律、工具理性与人文价值、效率追求与公平诉求之间的复杂碰撞，正在引发教育主体性的双重解构危机。教师角色从知识权威转向算法执行者，学生身份从主动学习者退化为数据消费者，这种主体性消解不仅动摇教育的人文根基，更可能引发更深层的伦理危机。

第一，技术适配性挑战：教育复杂性的技术简化陷阱。人工智能依赖结构化数据，但教育中的师生情感互动、课堂临场应变难以被量化捕捉，从而产生教育情境的不可计算性。而人工智能教育通过算法压缩学习路径，抑制探索性学习与试错空间，产生了个性化学习的“算法暴政”。

第二，主体转型挑战：师生角色的解构与重构。首先是技术依赖风险，人工智能教案生成工具削弱教师教学设计能力，导致“去技能化”；其次是人工智能“接管”知识传授后，教师被迫承担更多心理辅导角色，对教师专业性造成双重挤压；最后是主体性的技术消解，师生过度依赖人工智能解题工具导致“算法依赖症”，丧失独立思考能力。

第三，伦理风险挑战：教育场域的技术政治学。首先是资本主义入侵，教育科技公司通过免费人工智能工具收集学生数据，转售给广告商；其次是教育主权的技术殖民和文化霸权，西方人工智能课程输出将新自由主义价值观包装为“普世知识”，从而造成文化入侵。

人工智能教育的实践挑战，实质上是教育人类学与技术现代性的对抗性对话。吉登斯指出，现代性的反思性监控应服务于人的主体性发展。但人工智能教育通过全景数据采集、算法标签固化、虚拟社交替代等方式，将教育主体降格为“可计算的人”，这种监控资本主义逻辑下的教育异化，本质上是对教育伦理底线的系统性突破。破局之道不在于拒绝技术，而在于建立“技术谦逊”的教育哲学—承认人工智能的有限性，捍卫那些无法被算法穷尽的教育价值：师生间的情感共振、知识探索的意外惊喜，教育作为“培养自由人”的永恒使命。唯有如此，技术才能从“挑战者”转化为“赋能者”，推动教育在数字时代实现真正的进化而非异化。

（三）技术资本主义：教育公共性的系统性消解风险

生成式人工智能教育应用，为通用人工智能时代的教育教学带来了机遇，但也伴随着风险和挑战。人工智能教育的全球推广，实则是技术资本主义在全球范围内进行教育资源再分配的过程。当西方科技公司通过数据殖民攫取发展中国家教育数据、当自适应算法强化知识获取的不平等、当教育评价标准被资本定义时，技术异化已演变为威胁教育公共性的系统性风险。

第一，数据剥削与隐私危机的矛盾。人工智能教育工具以“个性化学习”为名，收集学生生物特征、学习轨迹等敏感数据，超出《中华人民共和国个人信息保护法》的“最小必要”原则，形成“全景监控”式数据剥削。而跨国教育科技公司通过境外服务器存储用户数据，威胁国家教育主权与个人隐私安全。

第二，算法偏见与公平悖论的矛盾。自适应学习系统的算法模型多基于城市学生数据训练，导致对农村学生认知特征适配不足，评估工具因数据偏差对特定群体（如低收入家庭、残障学生）产生隐性歧视。据中国互联网络信息中心（CNNIC）在2023年发布的《第51次中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2022年12月，城镇地区互联网普及率为83.1%，而农村地区为61.9%，由此加剧了城乡教育资源的数字鸿沟。

第三，环境压迫与教育普惠的矛盾。首先，训练大型人工智能模型消耗数千兆瓦时电力，碳排放加剧气候危机，与绿色教育理念背道而驰。数据中心冷却耗水量巨大，对水资源匮乏地区形成环境压迫。其次，数字鸿沟与普惠承诺形成悖论。优质人工智能教育资源集中于发达地区，低收入家庭仍旧缺乏智能设备，技术红利分配失衡。同时，边缘化群体因技术适配不足被排斥，算法公平性承诺沦为“数字乌托邦”。

人工智能教育的社会伦理矛盾，本质是技术现代性扩张与教育人文性坚守的制度性冲突。吉登斯在《现代性的后果》中指出，现代性制度的反思性监控机制若脱离价值规约，必然导致技术工具理性对生活世界的殖民化。化解这一矛盾，需要回归吉登斯提出的“结构二重性”原理—技术作为教育实践的结构既具有约束性，也蕴含解放潜能。我们应在技术赋能与教育伦理的辩证互动中实现伦理自觉：通过制度化的算法审计打破“数据殖民”的权力闭环，借助教育主体的反思性实践解构算法偏见的文化霸权，依托绿色技术创新重构“人-技-自然”的共生关系。唯有在技术结构约束与教育能动性的动态平衡中，才能推动教育从效率工具向育人载体的价值跃迁，最终实现技术资本主义全球化背景下教育公共性的中国式重建。

四、人工智能推进基础教育公平优质的优化路径基础教育的公平优质是一项系统性工程，需紧扣“技术赋能-教学重构-制度保障”的三维逻辑，构建“循证-协同-迭代”三位一体的治理框架。通过技术赋能机制破解资源鸿沟，通过教学重构策略重塑育人模式，通过制度创新体系保障治理效能，最终形成“技术-教学-制度”螺旋上升的协同演进机制。

（一）循证决策链：技术赋能的适配机制

破解人工智能教育应用现实隐忧的核心，在于构建“证据驱动-价值引领”的双重治理范式。这种范式通过纵向循证决策链与横向协同创生网络的交织，形成教育治理的闭环系统。

第一，数据驱动链条：从采集到决策的证据转化机制。建立三级教育数据治理架构是实现循证治理的基础工程。底层依托物联网传感器网络采集课堂教学行为数据，中层运用知识图谱技术构建覆盖K12全学段的学科知识网络，顶层通过自然语言处理算法实现教学行为的自动化诊断。特别开发多模态情感计算模型，整合脑电波监测与微表情分析，建立包含认知负荷、情绪状态、参与动机等核心指标的学情分析模型，实时分析课堂话语结构，精准识别“假性积极”课堂氛围，为资源调配提供动态依据，为缓解城乡教育资源鸿沟提供有效支撑。

第二，生态聚合网络：从单点到全域的资源共享机制。借鉴“三个课堂”建设经验，构建“1+N”云端教研共同体是实现资源均衡的关键路径。“1”指区域教育云平台，“N”代表城乡学校节点，通过5G切片网络实现超低时延互动。为破解优质资源下载的“虹吸效应”，建立“资源校准机制”：强制要求优质校开放较大比例的特色课程资源，区块链技术通过标注元数据实现资源溯源。在此基础上，更重要的创新在于建立资源再生机制，开发教学素材进化引擎，支持教师基于原生资源进行校本化二次创作，从而形成具有校本特色的素材库，真正实现资源的动态进化。

第三，能力培养矩阵：从知识传授到素养培育的革新。在“双减”政策背景下，智能技术正加速推动基础教育教学范式向“素养导向”转型。以北京市朝阳区为例，其创新实施的“人工智能+跨学科项目式学习”项目，通过整合数学建模、科学探究与数字创作三大核心模块，构建了多维度能力培养体系，使学生的跨学科思维能力显著提升。该项目采用“三维素养培养体系”，具有显著的技术赋能特征：基础层依托智能诊断系统实时监测知识掌握度、拓展层采用自然语言处理技术评估跨学科迁移能力、创造层则运用多模态AI对创新成果进行原创性评估。智能系统为每位学生生成个性化成长档案，实现动态调整学习路径，达到“诊断—干预—反馈”的闭环优化。

（二）人机协同体：教学重构的范式革新

智能技术正在重塑教学关系的底层逻辑，需构建“人在回路”的人机协同机制，实现技术与教育的深度互构。

第一，教师角色的双重转型。通过角色转型提升教学效能，实施“人工智能教学能力认证体系”，推动教师完成从知识传授者到学习设计师的转型。南京市某学校的“双师培训项目”包含三个阶段：技术认知、教学融合、创新实践。经过系统培训的教师，其课堂生成性提问比例增幅达28%，差异化教学策略使用频率增加41%。在实际操作中，为防止技术依赖风险，建立“技术使用度评估量表”，从工具依赖度、决策自主性、创新融合度三个维度进行动态监测，将人工智能工具使用频率控制在合理区间。

第二，学习空间的范式重构。运用增强现实技术构建“5C智慧课堂”模型，在物理空间中叠加虚拟学习层。杭州某中学的实践表明，使用AR地理沙盘系统可使学生空间思维能力提升42%。在实际操作中，要考虑设备适配性问题：低龄段学生使用VR设备时往往容易出现眩晕症状，触觉反馈迟滞现象也常有发生。因此，建议开发分级适配系统，根据学生年龄动态调节虚拟场景的沉浸深度：小学阶段采用桌面级AR交互，初中阶段过渡到移动端AR，高中及以上阶段使用全息投影系统。北京市某实验校的对比实验显示，采用分级适配系统的班级，技术使用满意度从68%提升至93%。

第三，评价机制的创新迭代。在人工智能教育时代,我们正目睹着一场教育评价领域的巨变。基于实时反馈、阶段性反馈、元认知反馈等构成的三维评价体系，构建了精准教学的关键机制。实时反馈通过可穿戴设备采集学生生理数据，如注意力指数、脑力负荷值等；阶段性反馈采用自适应测验技术，根据学生答题情况动态调整试题难度；元认知反馈通过电子档案袋记录学生的认知发展轨迹。北京某实验小学的追踪数据显示，采用该系统的班级学生自我调节学习能力提升35%。在实际操作中，需防范因过度反馈引发的焦虑，建议设置“反馈强度调节器”，根据学生心理特质动态调整反馈频率与方式。如对内向型学生减少即时反馈频次，对外向型学生增加竞争性反馈元素，可促进学习动机维持指数明显提高。

（三）制度创新链：制度保障的生态构建

《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》指出：实施国家教育数字化战略。坚持应用导向、治理为基，推动集成化、智能化、国际化，建强用好国家智慧教育公共服务平台，建立横纵贯通、协同服务的数字教育体系。因此，智能教育治理需突破线性思维，构建动态演进的制度生态系统，实现技术赋能与制度创新的协同演化。

第一，建立价值校准机制：从技术逻辑到教育本位的回归。生成式人工智能在教育领域的创新应用引发了诸多伦理风险。为此，参照欧盟《人工智能法案》，建立教育算法伦理审查委员会是保障技术向善的核心举措。该委员会应由教育专家、技术人员、家长代表组成，实行“三审三备”制度：初审侧重技术合规性，复审关注教育适应性，终审评估伦理风险。武汉市通过“入学一件事”平台实现数据共享，减少家长提交材料次数，投诉率显著下降。同时，需制定“教育算法透明度评估细则”，明确数据脱敏标准、算法解释层级等技术规范，有效遏制“算法黑箱”对教育公平的侵蚀。

第二，建立生态重构机制：从资源孤岛到数字孪生的跨越。构建“星链式”教育数字基座，是实现教育资源均衡的关键基础设施。以区域教育云为核心节点，连接周边城乡学校形成分布式资源网络，采用边缘计算技术将数据处理延迟降至80ms以内。更关键的创新在于建立数据要素收益分配机制，规定每笔教育数据交易需向数据提供方支付一定比例的收益分成。

第三，建立迭代进化机制：从试点探索到标准制定的跃迁。实施“双轨制”评估体系是加速技术迭代的重要保障。常规轨道开展季度性教学效果评估，采用增值评价模型计算学生成绩进步幅度；创新轨道进行颠覆性技术试验，允许在限定范围内开展高风险高回报的探索。

本研究构建的“循证-协同-迭代”治理框架，初步破解了人工智能教育应用的价值悖论。通过吉登斯结构化理论的创造性转化，本研究创新性提出“技术-教育-社会”三维分析模型，并从“技术-教学-制度”实践维度提出创新的治理工具，直接响应《中国教育现代化2035》的智能教育治理命题，为人工智能推进基础教育公平优质提供战略支撑。未来，唯有构建技术、制度、文化协同演进的生态系统，方能真正实现“有温度的智能教育”，为教育强国战略下人工智能推进基础教育实现公平优质提供理论创新与实践参考，形成教育合力以不断推动教育强国建设向纵深处发展。

（作者：陈恩伦，西南大学宜宾研究院教授、博士生导师；唐伟杰，西南大学教师教育学院博士研究生）