摘要:生成式人工智能深度嵌入教育场域后，教育强国建设面临的核心问题已不再是单一的技术工具采纳问题，而是育人价值、制度秩序与国家战略能力在智能时代的系统性重组问题。既有研究多从技术功能优化、教学场景应用、伦理风险或行政管理规范等维度展开，较少将生成式人工智能的技术运行逻辑、教育数字化转型的路径逻辑与教育强国建设的价值逻辑纳入同一分析框架。基于社会技术可供性和价值敏感设计视角，新时代中国特色社会主义教育的政治属性、人民属性和战略属性，可分别转化为智能技术系统输出、交互与部署环节中的方向约束、发展约束和能力约束。生成式人工智能的教育动能并不会自然释放，只有经由价值嵌入机制、发展可及机制和能力验证机制，才能从一般技术可供性转化为支撑教育强国建设的制度能力。现实中，技术效率优先、平台标准化供给和短期行政绩效逻辑，分别在内容生成、学习交互和系统治理场景中造成育人方向偏移、教育公平失衡与长远能力短视。由此，智能时代教育强国建设必须回到教育三大属性引导下的价值治理框架，重构面向立德树人、教育公平和国家战略能力的制度机制，实现技术赋能与主体生成的统一。
关键词:生成式人工智能;教育强国;教育数字化转型;社会技术可供性;价值治理
《教育强国建设规划纲要(2024—2035年)》在总体要求中提出，要“全面把握教育的政治属性、人民属性、战略属性”，并在教育数字化部署中明确“实施国家教育数字化战略”“促进人工智能助力教育变革”，要求“打造人工智能教育大模型”“建立基于大数据和人工智能支持的教育评价和科学决策制度”。国务院在《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》中进一步提出:“把人工智能融入教育教学全要素、全过程，创新智能学伴、智能教师等人机协同教育教学新模式，推动育人从知识传授为重向能力提升为本转变，加快实现大规模因材施教，提高教育质量，促进教育公平”。这一系列相关政策，向学术界与实践界抛出了一个待解的核心问题:当具有高度自主生成能力、能够部分替代人类进行逻辑推理与判断的智能系统，开始深度参与知识的合法性表达、学习过程的即时性反馈与教育资源的治理决策时，教育系统究竟应当如何在技术嵌入中，守卫其立德树人的育人方向、捍卫教育公平的公共立场，并持续激发服务国家发展的战略功能。生成式人工智能(generative artificial intelligence，GAI)之所以成为当前教育强国建设进程中必须在理论与实践双重层面予以深刻回应的时代命题，其原因并不在于其作为一项孤立技术的算力突破，而在于其正以广泛的态势，深入切入知识生产、学习互动、教育评价和学校治理等教育系统的结构性环节。换言之，它已经不仅是传统意义上用于生成教案、制作课件或提供基础学习反馈的外围辅助工具，更是实质性地参与到教育场域中权力、资源与意义的调整过程之中。
一、问题提出与文献综述
回应这一系统性问题，需要在逻辑起点上厘清生成式人工智能、教育数字化转型和教育强国建设三者之间的层级架构与结构关系。这并非三个平行并列的政策术语，而是一个内涵递进、功能衔接的有机整体。教育强国建设是中国式现代化进程中教育系统的目标结构，关涉国家层面的拔尖创新人才自主培养能力、全体国民的教育公平实现程度、高水平科技自立自强的支撑基础与学习型社会建设的长远蓝图。教育数字化转型则是通向这一目标的关键路径结构，它并非简单的设备采购或系统联网，而是意图通过数字空间内的教育资源跨域整合、学校管理组织体系扁平化调整、数据驱动的精准治理与混合式教学方式的变革，深刻影响教育系统的传统运行逻辑。而生成式人工智能，则是驱动这场教育数字化转型向“深水区”迈进的技术引擎，其所具备的概率分布生成、多轮对话交互和规模化非结构化数据处理能力，在极大地拓展教育行动时空边界的同时，也重塑着教育场域内的信息权力结构和育人责任边界。
在此整体架构中，教育的政治属性、人民属性与战略属性作为一以贯之的价值标准，对目标、路径和技术同时发挥着方向牵引与内生约束作用。具体而言，政治属性规定了任何形式的技术嵌入都必须服从并服务于立德树人的根本任务;人民属性规定了数字化转型的逻辑起点与落脚点应是促进最广大人民的全面发展与实质性的教育公平;而战略属性则规定了智能化教育变革须服务于国家长远核心竞争力的系统性建设。
纵观既有文献，学界已经从多个维度对生成式人工智能引发的教育变革展开了丰富的探讨。在国际视野下，联合国教科文组织(UNESCO)在《生成式工人工智能教育与研究应用指南》中明确，通过确立人本取向，将年龄适宜性、数据隐私保护与伦理验证作为技术准入的先决条件，这一主张从侧面印证了技术逻辑应让位于人的发展逻辑。学界基于文献的系统综述揭示，生成式人工智能在赋予教育系统前所未有的可及性、个性化交互等技术可供性时，也可能诱发学术诚信消解、算法偏见固化、学生认知过度依赖以及数字鸿沟加剧等结构性风险隐患。聚焦于具体的教育评价领域，相关研究指出，在生成式人工智能普及的语境下，高等教育评价改革的重心不应仅仅停留在开发反作弊软件以检测学生是否违规使用人工智能，而应转向如何在人机协作环境中重新定义并评估学生的自我调节学习能力、负责任的技术使用态度以及复杂情境下的学术诚信。
与此同时，学界也围绕教育数字化转型、人工智能生成内容赋能的学习模式演进、教育治理体系现代化等议题积累了丰硕的成果。已有研究指出，面对技术演进，教育界需调整教育哲学体系，重新划定技术可为与教育当为的合理边界;微观实践层面的研究发现，学习范式正日益从传统的接受式学习转向生成式学习，试图以此探寻智能时代课堂的本体意义;而在宏观治理高度的讨论则明确，需深入推进人智协同的合规治理框架构建，以防范技术隐蔽性对教育秩序的影响。
这些研究提供了重要基础，但留下了影响整体解释力的理论缺口:从技术功能出发，易将生成式人工智能赋能教育强国建设简化为效率提升、资源扩散和个性化学习;从政策表述出发，又易将教育三大属性化为外在口号，形成先规定技术必须服务教育强国再以教育强国证明技术正当性的循环论证。问题的深层缘由在于三大属性若不能转化为贯穿全文的分类标准、解释机制、问题诊断和处方原则，机遇与挑战分析便会滑向教学微观层面，价值原则与实践路径也难以形成内在衔接。
这一理论缺口的现实紧迫性，在外部劳动力市场对人才评价体系的倒逼中得到了直接验证。随着智能工具在真实工作场景中的泛在化扩散和底层技术技能的加速迭代，全球科技行业的人才选拔逻辑正在出现从学历筛选向能力证据转移的趋势。基于劳动力市场的大规模数据研究发现，美国高技能职业中正在发生学位重置现象，雇主对四年制大学学历的依赖有所降低，转而通过设定具体的写作、沟通与复杂数据处理等可观察技能指标来进行人才筛选。国际商业机器公司(IBM)在其新领(new collar)人才理念中明确，通过降低硬性的学历门槛并代之以岗位技能画像，其已覆盖了美国本土半数以上的职位空缺;谷歌的招聘实践同样印证了这一趋势，其对具备自学能力与问题解决能力的复合型人才的青睐，提示了传统文凭信号效用的边际递减。这种劳动力市场的结构性变化映射到教育系统内部，意味着教育强国的建设不能仅仅满足于讨论如何在课堂内更便捷地使用大模型，而须在本体论与价值论层面回答:当技术已经能够替代人类完成部分标准化、程序化的认知输出时，教育系统应当如何调整自身的价值内核与培养体系，以造就那些能够在人机共生的复杂环境中，保有好奇心和价值判断力，并能够形成不可替代且可验证能力的创新主体?
基于此，有必要避免将生成式人工智能预设为天然具有教育赋能效应的技术工具，转而将其置于主体、技术、任务与制度多重交互的教育价值治理结构之中，把教育三大属性由宏观政策原则推进为中观操作化的分析框架，并围绕理论逻辑与作用机理、应用困境与结构张力、制度化实践进路展开论证，形成从理论建构到制度闭环的逻辑链条。
二、生成式人工智能
赋能教育强国建设的作用机理
生成式人工智能赋能教育强国建设，不能仅仅将其作为外加的行政修辞，而是需要通过理论转译，将其内化为能够引导教育技术运行底层逻辑的理论标准与作用机理。生成式人工智能对智能技术系统输出端、交互端与部署端形成方向约束、发展约束与能力约束，分别对应教育的政治属性、人民属性与战略属性，技术系统与教育系统二者在本体论、认识论与价值论三维交汇，将技术算力转化为教育价值。
(一)生成式人工智能强化教育政治属性:方向约束与价值生成
生成式人工智能的底层机制是基于海量训练语料的概率预测与大语言模型生成，这一技术特征可能影响其输出的内容，即虽然在表象上具有极高的语言流畅性、逻辑自洽性乃至形式上的权威性，但并不意味着其输出在本体层面天然具备事实上的客观准确、文化上的价值适切与伦理上的教育可靠。由此引出的核心悖论在于:这种基于统计算法与概率分布的生成逻辑，能否以及如何被安全、有效地纳入以立德树人为核心、强调道德情感与价值确证的教育判断结构之中?教育的政治属性回答的是“培养什么人、怎样培养人、为谁培养人”这一根本性的价值锚点问题。在本文的分析框架中，政治属性直接承担着对生成式人工智能教育应用的方向约束功能。
社会技术可供性理论(sociotechnical affordances)为拆解这一问题提供了认识论工具。学界最初提出的可供性概念旨在探讨生态环境为行动者提供潜在的客观行动可能;随后相关研究将其转译至人机交互与社会学前沿，明确技术的物质性特征与人类的主体能动性必须在具体的社会实践情境中实现动态的协同配置，方能产生真实的社会效能。将这一理论视角引入智能教育场域，意味着生成式人工智能所展现出的多模态内容生成与逻辑推理能力，仅仅构成了一种底层的技术基础可供性。这种可供性不等效于教育所追求的价值可供性。正如学界已有论述所警示的，人工智能引发的挑战须在教育自身的本质边界内加以审慎把握，如果教育者将机器生成的文本误认为学生内在认知的实质性达成，那将消解教育对人类心灵雕琢与责任伦理培育的本体意义。因此，政治属性在这里展现出其理论功能，它将人工智能的内容生成从信息生产环节剥离出来，置于教育系统须坚守的育人方向坐标系中，使之成为技术可供性向教育可供性转化的合理指引。
进一步而言，生成式人工智能强化教育政治属性的内在机理，表现为从被动的内容合规向主动的价值生成的系统性转化。内容合规是算法治理的底线，它依靠敏感词过滤与黑名单机制解决防守问题;而价值生成则是教育逻辑的主动建构，它须在教育学层面回答，学生究竟如何在充满算法推荐与拟真内容的智能环境中，淬炼出事实辨析能力、独立价值判断能力与公共表达的责任能力。这一转化机制的动态交互链条是:政治属性首先在宏观价值论层面提出育人方向指令;其次在认识论层面，规定技术的每一次智能输出应接受教育学解释与审查;最后在微观实践论层面，通过探究性任务将模型回答解构为学生需亲自核查来源、质疑逻辑并修订完善的学习材料。在这套机制下，数字时代的德育不再是独立于专业课程之外的附属，而是将针对知识真实性的拷问、对算法潜在偏见的反思、对学术诚信的坚守与对技术伦理责任的担当，嵌入学生日常学习交互之中。由此，方向约束机制将技术效率引导至立德树人的价值培育轨道，缓解了教育系统在排斥人工智能与过度依赖人工智能之间的摇摆。
(二)生成式人工智能强化教育人民属性:发展约束与普惠公平
生成式人工智能通过自然语言对话交互，降低了普通大众获取学习支持的技术门槛。然而，从物理意义上的工具可及(账号发放与网络连通)到教育意义上的发展可及(认知水平与核心素养的真实提升)，二者之间仍存在差异。教育公平的衡量尺度，不只是平台注册学生数量，更是不同区域、具备不同认知基础、拥有不同家庭资本支持条件与带有特殊身心特征的个体，是否能够通过技术赋能，获取契合自身条件并能促进其成长的教育支持。教育的人民属性，是对以人民为中心发展思想在教育领域的映射，它要求教育改革的红利普惠性地服务于广大人民群众。在生成式人工智能的教育应用语境下，人民属性承担起了发展约束功能。价值敏感设计理论(value－sensitive design，VSD)为理解这一差异背后的逻辑提供了理论支撑。相关理论研究指出，技术系统与代码算法，其从概念构想、数据采集策略到最终的交互界面部署的全生命周期，都可能带有系统设计者的偏好。在算法教育治理层面，数据鸿沟、算法黑箱与效率优先等因素，会使算法教育治理面临自我强化偏差、技术控制困境和主体性危机，并进一步凸显“互联网+教育”时代的教育公平、教育平等与教育效率问题。人民属性的发展约束意义在于其要求技术应用必须以人的全面发展和教育机会的实质公平为核心，作为评判该技术在教育场域适用性的核心标准。
这种约束的深层作用机理，是在教育交互关系中，推动从工具可及向发展可及的转变。这一跨越机制的逻辑演进链条是:人民属性首先在本体论上明确，教育智能化的主体是人而非机器，其标尺必须是人的全面发展;随后，在制度安排层面，要求公共教育平台与基层学校构建识别系统，捕捉处于不同处境的学习者的真实发展需求;最终，通过优化教师的情感支持网络、输送适配的情境化资源、普及无障碍智能设计以及织密终身学习的服务网络，把宏观的技术普惠转化为弱势群体可利用的学习阶梯。在高中数学教学现场开展的相关实证研究确证了这一理论预判。实验数据表明，普通版本的生成式大模型在短期内可能提升学生练习表现，但一旦剥离这种智能辅助，学生的真实独立解题能力反而低于未使用人工智能的对照组;而唯有那些嵌入了保护性提示语、阻断了直接给出最终答案功能并附带深度反思支架的系统，才能有效规避因认知外包带来的智力退化效应。
这一实证发现表明，缺少教育逻辑规训的工具无门槛可及，不仅难以促进主体的健康生成，反而可能削弱学生认知淬炼的机会。在缺少公共资源定向投入、配套的教师素养提升与统一的国家平台标准的背景下，具有较高数字素养和充裕家庭资本支持的群体可能将人工智能转化为认知增强的工具;而缺乏外部引导的群体则容易在交互中被算法娱乐化倾向吸引，从而在智能时代处于不利地位。因此，公平机制的强化须以教育系统中需要支持的群体的真实获益程度作为检验技术战略成效的重要标准。
(三)生成式人工智能强化教育战略属性:能力约束与战略牵引
教育强国建设肩负着服务国家拔尖创新人才自主培养、厚植科技自立自强根基以及构建全民终身学习型社会的重任。在这一时代使命面前，教育系统的演进不能被外部短期的产业逐利需求所牵引，更不应被平台追求流量变现的效率逻辑所影响。换言之，战略属性要求将孤立的技术部署行动转化为深厚的国家教育制度能力。这一要求在实践论上的核心指向，便是防止将教育改革局限于硬件采购与软件覆盖率的指标达成。战略属性在本文的研究框架中，提出了对生成式人工智能教育应用的宏观能力约束。
置于社会技术系统分析视域之中，任何人工智能系统都不是在真空环境里独立发挥作用的。生成式人工智能能否服务教育强国建设，其关键不仅在于底层模型参数规模的大小或是单点场景应用的响应速度，更在于其能否安全地嵌入国家课程标准的更新、教师专业发展范式的迭代、教育公共基础设施的演进以及教育评价体制机制改革的复杂制度结构之中。纵观当今国际教育科技治理的前沿经验，其印证了战略属性主导下从工具采纳向制度规范的转型。欧盟在最新出台的《人工智能法案》中明确，将涉及入学选拔决策、核心教育机会分派、高利害学习结果评价等场景的人工智能系统划定为高风险并施以合规审查，其深层逻辑是防范技术理性对公民教育公共利益的可能影响。美国教育部教育技术办公室在其发布的《人工智能与教学的未来:见解与建议》中指出，人工智能应被视作强化而非取代人类教师专业判断的辅助力量;新加坡教育部在《2030年教育科技总体规划》中明确，将智能工具的发展框定在促进系统创新活力与教师专业韧性的总体战略目标之下。这些全球范围内的治理共识表明，规模化的技术应用需要国家能力约束的引导，方能避免智能化教育变革流于短期绩效工程。
战略属性的约束，其核心转化机理表现为在时间结构上从即时效率向长远能力的战略性重塑。在部分观点中，即时效率意味着教案生成可以缩短至几秒、学生作业的批改可以实现瞬间赋分、行政表格可以被自动化填报;然而，长远能力所关切的，是历经沉淀后，学生是否内化了解决复杂问题的高阶思维，基层学校是否孕育了能够自我反思的组织学习文化，国家是否具备了自主人才孵化能力。这一战略牵引机制的逻辑链条是:战略属性首先在顶层设计层面，要求智能化变革应服务国家长远发展;其次，要求教育系统打破学科壁垒，将人工智能工具整合进拔尖创新人才的早期甄别与培养、现代职业教育的真实工作情境模拟以及伴随个体生命周期的学习型社会建设之中;最后，通过引入源自真实世界的挑战性问题、倡导跨学科的协作任务攻关、注重非标准化的过程性证据留存与建立包容试错的反馈机制，使技术算力内化并转化为能够应对未来挑战的教育制度能力。
学术界关于教育评价改革的前沿研究同样为这一战略机制的必要性提供了佐证。英国高校的追踪实验显示，在现有技术条件下，评阅专家难以通过审查最终的文本产出，准确区分含有隐性人工智能介入与完全由学生独立完成的学术作业。这一研究表明，单纯依赖传统结果真实性评价以维系学术诚信防线的模式面临挑战。因此，战略属性主导下的能力机制改革，亟须转变教育数据的利用目的，让数据不再主要用于监控师生行为、编排升学排名与实施行政管理，而是服务于认知缺陷的精准诊断、个性化学习路径的反馈调整与激发学习者深度反思，在基座层面支撑起国家教育体系面向未来的长远能力建设。
三、生成式人工智能赋能教育强国
建设的三重结构张力
虽然在理想状态下生成式人工智能具有赋能教育强国建设的理论可能性，然而，在现实的教育生态中，盲目追捧技术效率的逻辑、平台标准化规模扩张的惯性与行政管理体系内部的短期绩效考核逻辑，常常与前文探讨的方向约束、发展约束和能力约束形成张力，使这些约束及其承载的育人方向、普惠公平与长远能力追求……这不仅是单纯的技术缺陷或是个别教师的操作失误，而是特定逻辑驱动下发生的系统性偏差。这种系统性偏差投射到当前最为典型的三类教育智能应用场景之中，便可能转化为三种结构性张力。
(一)内容生成型应用中的方向偏移，带来教育政治属性约束失灵
内容生成型应用是当前生成式人工智能普及较广的技术形态，其在日常教学中广泛表现为生成标准教案、文本写作润色、批量题目生成与文献摘要提取等功能。它客观上绕过了传统的教材编写者、教研员等权威教育中介，调整了知识表达的权力结构。在此场景下，真正的教育学挑战并不在于系统能否以极快速度输出知识表述，而在于这些由概率算法生成的表述，能否重新进入师生之间意义理解、情感共鸣和价值判断的真实教育互动过程之中。
当这类应用的推广被低成本扩张冲动以及对减轻教师负担的渴望所牵引时，便可能引发方向偏移的结构性冲突。这种方向偏移的本质，是技术效率逻辑与育人价值逻辑的结构性失衡。在现实课堂中，部分学校管理者简单地将教师使用人工智能生成教学材料的数量等同于教学创新，而忽视了教师备课过程中对学情的剖析与对教材的内化;部分教师在非教学负担重压之下，将模板化教案当作应付检查的工具，将技术代工视为教育数字化转型;而更为严峻的是，部分学生掌握了将复杂的思维训练任务转化为向对话框输入提示词的捷径，将自动生成文本视为完成学业挑战的路径。
由于过度追求高效率，课堂上原本应该充满认知冲突、试错反思的真实探究活动，逐渐退化为流程化的展示。学生看似被训练成了能够高效接受指令、提交作业的执行者，但在面对真实世界的复杂问题时，却可能暴露出其独立判断能力的缺失。这种现象表明，政治属性的宏大要求在实践中可能被窄化为防止生成违规内容的安全底线，而关乎价值观塑造的方向约束则可能被弱化。深究这种现象的发生机制，问题出在相互钳制的制度交互之中:系统生成的教案数量、作业的批改效率等技术效率指标，是高度可量化且易于考核的;而学生内心深处价值观的萌芽、对真理的追求等育人价值效果，却是隐蔽的、难以用数据精确度量且较难进行问责的。正是这两种逻辑在现行教育绩效评价制度下的冲突与失衡，使得技术效能容易对教育育人功能产生潜在影响。
(二)学习交互型应用中的公平失衡，造成教育人民属性约束失灵
相较于单向输出的内容生成，学习交互型应用展现出更强的黏性与渗透力，其主要产品形态包括智能学伴、自适应对话式外语辅导系统以及实时纠错的编程辅助助手等。它改变了传统课堂上处于中心地位的“学生—教师—知识”互动结构，将机器辅助引入认知活动之中。在此语境下，审视这类应用是否具备真实教育价值的尺度，不应仅是其对话的拟真度或响应的延迟，而应落在它究竟是巩固了学习者作为独立教育主体的能动地位，还是诱导学习者让渡了认知主导权。实证研究揭示:在缺少专业教师任务设计与过程监督的自然人机交互系统中，人工智能易促使自控力不足的学习者产生对即时答案的依赖，使其在困境中坚持思考的韧性受到影响;相反，只有那些被嵌入了批判性教学任务要求、设置认知阻碍并要求学生输出反思过程的交互系统，才可能有效增强并拓展学生自主学习的能力边界。
然而，在当前部分平台企业供给逻辑主导下，这种技术应用容易引发公平失衡的结构性张力。公平失衡的症结，根植于平台为追求商业利益最大化而采用的标准化单一供给模式，与不同阶层、不同区域受教育者差异化发展需求之间产生的错位。不同地域学校的硬件网络基础、一线教师的数字融合教学能力，以及学生家庭的文化资本积累与监管辅导精力，都具有差异性。
为了追求规模扩张与成本优化，部分平台的供给逻辑倾向于预设具备自主学习能力与家庭支持的用户画像，并以此作为优化算法推荐策略的锚点。这容易造成宏观数据增长，同时引发微观层面的错位:政府投入资源将智能教育账号推送到薄弱学校，但这些学校的教师由于缺乏伴随式教研支持，较难将人工智能功能转化为契合学情的课堂支架，可能使设备难以发挥预期效用;对于存在特殊需要的学生群体而言，他们表面上获得了无障碍交互功能，但由于缺乏将功能与常规课程深度融合的专门支持，依然可能面临参与障碍。这种错位可能引发的后果是，新时代教育的人民属性在数字化进程中可能被置换为形式上的覆盖。技术不仅未能有效填平教育鸿沟，反而可能在认知结构层面，扩大不同阶层间数字素养与思维方式的差异。原本应坚守的发展约束，在实际运行中，可能退变为关于覆盖率指标的统计数据。
(三)系统治理型应用中的能力短视，带来教育战略属性约束失灵
生成式人工智能具有隐蔽性权力的应用场景，在于其作为底层引擎进入学校的资源智能化配置、学生综合素质大数据画像、教师教学质量自动化监控以及区域教育生态治理决策等环节。这类系统治理型应用为管理者提供了数据支持，增强了传统教育治理的量化解释力与预测控制力;但同时，其也可能将充满偶然性与情感交流的个体生命发展过程，降维并转化为一系列供算法计算、供校际排名和行政管理的量化指标。
在现行的行政周期考核与基层学校升学问责约束下，这种技术治理能力有时未能带来教育生态的优化，反而引发了能力短视的制度性张力。这种短视的核心，是短期绩效治理诉求与长远能力培育之间产生的冲突。在实际运作中，由于对教育规律的考量不足，部分地方教育系统倾向于把人工智能应用的成效，等同于由平台活跃度、智能资源生成总量、教师开课使用率与流于形式的学生满意度调查所组成的政绩指标体系。
这些指标在行政管理的语境下具有较高的可读性与可控性，但它们既无法充分反映学生在经历智能交互后，其高阶批判性思维是否得到提升、其知识迁移能力是否形成，也无法说明在配备智能辅导后，教师应对复杂育人困境的专业判断力是得到了增强还是在依赖中弱化。如果主导智能化变革的评价体系，其底层逻辑依然服务于监控师生行为、拉开考试排名与实施管理规训，那么学生探索的好奇心、社会责任感以及创造潜能，便可能在这一套数据指标体系中被忽视。其可能导致的后果是:承载着国家长远期望的战略属性，被调整为迎合技术热潮的指标叙事;而能力约束，则在平台注册规模的扩张中未能得到实质落实。追溯这一张力的生成机制，可见其与时间结构的不对称性存在关联:基于短期绩效考评的教育治理，其管理效果是即时可见的;而符合国家长远战略的创新能力培育，其积累效果往往需要较长时间方能显现，这种时间维度上的错位与治理评价导向相互纠缠，进一步加剧了这一结构性困境。
四、生成式人工智能赋能
教育强国建设的治理进路
在智能化浪潮中保障教育的高质量发展，需要回归教育三大属性的核心理论框架，从顶层设计到微观执行，构建一套严密对称、相互支撑的现代教育价值治理闭环。
(一)彰显教育政治属性:构建价值嵌入机制以回应方向偏移
为了回应并缓解技术效率逻辑引发的方向偏移，教育系统需将政治属性指令转化为一套可运行的价值嵌入机制。这一机制的嵌入不仅是事后的补救，而应前置并贯穿大模型基础设施建设、教育数字资源生产、微观课堂教学任务设计、学业成就评价反馈以及责任追溯等全生命周期。
在教育基础设施层面，国家主导的公共教育平台应建立起自主的智能教育防线。这要求系统具备对生成内容信息来源的显性标注能力、面向师生开放的实时错误反馈与纠偏通道、模型演进版本追溯记录、针对高敏教育议题的专业伦理复核通道，构建以教育伦理判断为核心的“教育技术伦理模拟实训”体系，使师生在交互中理解并警惕系统输出的适用边界与局限。
在微观课堂层面，转变的关键在于将人工智能输出转化为供学生剖析和加工的学习材料。无论生成式人工智能背后的各种大模型在原理上存在何种差异，有一点是相同的，即它们都以人类的学习为基础，都以人类生产的内容为学习对象。因此，这一调整对教师提出了更高要求:教师可以鼓励学生在跨学科研究、编程或实验设计等任务中引入生成式人工智能作为辅助。但是，其核心考核的重点应发生转移:教师不应仅根据学生最终提交的文本质量打分，而应要求学生呈现并说明其解决问题的全过程，包括提示词的构思与迭代、资料的筛选逻辑、原生观点与生成观点的比较、人工修改的痕迹与对技术局限性的反思。发挥教师主体性和专业知识技能在师生交流中不可替代的作用，使教师成为教学过程中的实际引导者和掌控者。通过这些教学干预措施，人工智能的使用转变为一个透明、可被讨论、可被多维评价的认知过程。
在此基础上，学校管理者需从制度层面，将生成合成内容规范标识、学习过程数字记录与教师的专业评价结合起来，形成面向数字时代的学术诚信捍卫体系和学生价值判断能力培养体系。如此，方向约束才能落实于具体的教学操作之中，获得制度支撑。
(二)落实教育人民属性:构建发展可及机制以回应公平失衡
回应并在实质上纠正由平台供给逻辑引发的公平失衡，需要教育系统将人民属性转化为能够精准滴灌至教育底层生态的发展可及机制。这一机制的核心使命，是以创造真实而差异化的个体发展机会为准则，去替代单纯追求平台注册率和使用时长的指标导向。
在宏观战略布局上，教育行政部门需转变资源投放逻辑，建立基于大数据的教育脆弱性评估指标体系，识别出迫切需要技术援助的薄弱教育场景。应将对边远乡村学校教师的智能伴随式教学支持系统建设、针对特殊教育群体的智能无障碍学习环境开发与面向在职群体的终身学习智能导航服务，作为检验智能教育基础设施的重要考量。国家层面的智能资源调配与专项资金支持，应转向公共需求优先、向最薄弱处雪中送炭的赋能逻辑。
进一步而言，发展可及机制的核心，在于利用公共制度的力量，将个性化学习嵌入公共教育责任的框架之中。在落实层面，首先是资源准入端，亟须建立具备法律效力的教育智能应用风险分级目录，对不同智能产品实行分类差异化监管;其次是教师赋能端，教师培训机构须对现有的师资培训大纲进行系统性更新，将培训重点从操作层面的技能传授，跃升至培养教师在人机共生环境下的复杂学习任务设计能力、对算法生成内容的批判性辨析能力与数字伦理把控能力。在学习者层面，教育行政部门须基于儿童心理学与认知发展科学规律，针对不同年龄段、认知基础的学生群体，制定规范的人工智能工具使用指南。评判教育数字化转型是否守住人民性底线的重要标准在于需要支持的弱势学习者，是否能从智能技术中获取突破障碍、实现成长的发展机会。
(三)锚定教育战略属性:构建能力验证机制以回应能力短视
回应并破除由短期行政问责催生的能力短视，需教育系统以长远的战略定力，把战略属性转化为能力验证机制。这一机制的根本要求，是以基于学生成长轨迹的教育过程证据，去校正单纯追求硬件部署与平台规模的政绩观。
构建能力验证机制，首要在于重构教育人工智能应用成效的评价对象与指标体系。评价的重点不应仅是平台访问量、智能题库生成数量与设备开机率。评价体系应关注以下维度:学习者在经历智能技术赋能后，其高阶思维是否得到实质性提升?跨学科解决复杂问题的知识迁移能力是否形成?是否坚守了学术诚信?一线教师是否从机械劳动中突围，进而提升了专业判断力与情感育人能力?区域教育结果差异是否得到改善?
伴随着评价对象的转移，能力验证机制还要求在微观的评价方式上，经历一场从依赖最终结果文本向挖掘过程性证据的转变。在日常教育考核中，应将学生最终提交的作品、其在人机协作过程中的交互探索记录、在面对挑战时的即兴表达，以及在同伴互评中所展现的协同能力，融合为完整的评价矩阵。同时，为了对接劳动力市场对技能的关注趋势，各级学校可探索将学生在跨学科探究中的原创项目、数字能力徽章与微型任务成果，纳入学生综合素质评价电子档案。
此外，对于关涉学生升学录取、学业流向分化等高利害的教育智能应用场景，国家须建立带有前置强制性的算法准入审查制度，保留人类专家对自动化评价结果的最终复核权，并为学生畅通算法误判的申诉救济渠道，从而在法律与伦理层面，划定科技平台、办学主体与教育行政监督部门之间的责任边界。只有通过这些制度建设，战略属性才能转化为一套可检验、可持续迭代的国家教育核心能力支撑体系。
五、结语
当智能算法深嵌于知识生产与教育场域的结构之中，教育究竟能否在技术的介入下，坚守培养具备独立意志与健全人格之主体的核心使命?这一时代之问，已超脱了单纯的技术应用范畴，直接触及中国式现代化进程中教育强国建设的根本价值向度。应对这一系统性挑战，不能拘泥于就事论事式的技术修补，而必须在宏大的坐标系中重构技术与教育的互动逻辑。政治属性、人民属性与战略属性这三大教育根本属性，共同构筑了规训智能技术扩张的核心理论框架。通过将这三大属性内化为方向约束、发展约束与能力约束，该框架不仅精准穿透了智能教育中表面上的内容偏差、资源落差与绩效短视，揭示了潜藏其后的工具理性与教育价值理性之间的结构性错位，更为在权力分配、资源调配与评价机制等核心制度层面的系统性治理，提供了内在统一的价值标尺与逻辑闭环。
智能化时代教育强国的基座，并非堆砌于庞大的算力集群与数据模型之上，而是深植于对“培养什么人、怎样培养人、为谁培养人”的坚定回答之中。将生成式人工智能的潜能，通过严密的制度导流，真正转化为促进人的全面发展的支持力量，转化为保障国家长远核心竞争力的确定性因素，是一场深远的系统性变革。面对技术演进的不确定性，教育系统必须坚定不移地超越技术崇拜，回归价值理性，以此完成从工具理性向中国特色社会主义教育强国理念的价值收束，牢牢锚定教育数字化转型的战略航向。
* 原文刊于《江西师范大学学报（哲学社会科学版）》2026年第4期，第85-95页，注释从略。