在教育强国战略引领下，国家智慧教育平台2.0智能版作为教育数字化转型的重要载体，通过深层次地融合人工智能技术，重构“教、学、管、评、研”等教育场景，推动教育生态智能化。在实际应用过程中，面对现实问题应当如何优化，方能助力探索国家平台智能化与个性化发展应用，推进教育数字化战略行动的深入实施？一起看江苏师范大学智慧教育学院教授王娟等深入阐述——

  2025年8月，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，要求“把AI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”。《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》提出“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”。国家智慧教育平台（简称“国家平台”）是我国教育数字化转型战略的重要抓手。2025年3月，国家平台2.0智能版重磅上线，深层次地融合生成式人工智能（简称“GenAI”）、多模态学习分析引擎和联邦学习架构等前沿技术，持续推进集成化、智能化、国际化，致力打造横向到边、纵向到底、相互连通的体系。[1]目前，国家平台注册用户突破1.64亿，浏览量超613亿，用户覆盖220多个国家和地区，已变成全球第一大教育资源数字化中心和平台。研究聚焦国家平台2.0智能版的应用场景，深度剖析其推广过程中可能面临的问题，提出提升国家平台服务效能的优化路径，以助力教育数字化战略行动的深入实施。

  国家平台以知识图谱和认知推理引擎为基础，嵌入“AI试验场”、智能推荐等核心模块，充分的发挥AI在提高教学效率、实现因材施教等方面的独特优势。国家平台深层次地融合GenAI、多模态学习分析引擎等前沿技术，能够赋能“教、学、管、评、研”等全环节教育场景创新，推动教育服务从标准化供给向个性化增值跃迁。

  GenAI通过多模态数据融合与教育场景自适应建模，覆盖课前、课中、课后全流程。通过对全国4272名教师调研数据的统计，72.6%的教师连续使用国家平台超过一年，74.4%和63.2%的教师将国家平台应用于课前备课与寒暑假研修，每日或每周应用于课堂教学的教师占53.5%。[2] 课前，国家平台的虚拟教研室资源库能帮助教师完成备课及实验设计任务；课中，通过AI角色协同交互，系统能根据学生知识掌握进度动态调整教学内容，同步实现因材施教；课后，智能作业批改系统自动识别学生答案并生成学习报告，精准定位学生薄弱点并提供改善建议，同时推荐个性化拓展资源，助力教学效果持续优化。

  通过GenAI与大数据分析技术的深层次地融合，国家平台为学习的人构建“资源适配—过程引导—思维发展”三位一体的学习支持架构。其一，智能推荐功能依托学习者数字画像精准推送资源，助力学生个性化学习。通过对全国30605名中小学生调研数据的统计，56.8%的学生使用国家平台做课前预习，48.0%的学生用于课后复习，75.4%的学生高频使用课程教学模块，[3] 而智能推荐已成为衔接课堂内外自主学习的重要纽带。其二，构建自主学习智能学伴。其中，解题助手采用“分步解题—针对性解释—多思路探索”的认知策略，实现从解题支持到思维培养的功能跃升；编程学习助手则通过代码语义解析缺陷模式匹配和智能补全技术，形成“诊断—修正—深化”的学习链路，有效提升学习者的计算思维。其三，国家平台以GenAI驱动的复杂问题场景构建与跨学科项目孵化引导学生在自主研究中培养高阶能力，形成知识建构与认知进化的双重突破。

  国家平台需要针对不一样学段教学复杂度提供差异化管理支持。嵌入GenAI能够整合多方教育主体及资源，推动学校、家庭和社会多元主体协同，实现教育治理从经验决策向科学决策的跃迁。其一，国家平台的心理健康大模型突破传统咨询模式，通过情感分析与个性化干预实时监测学生心理健康状态并生成亲子关系优化建议，助力家校协同育人。其二，国家平台AI求职助手整合千万级岗位知识图谱与学习者能力模型，为学生提供简历优化、求职技巧以及职业规划等功能支持，促进社会资源与教育需求精准对接。其三，国家平台区域教育治理系统依托GenAI的智能预测与动态优化能力，分析教育质量数据，生成均衡配置方案，构建“数据洞察—智能决策—协同治理”的教育管理新范式。

  国家平台依托GenAI推动教学评价由单一维度向多维度、由静态向动态转型。其一，通过教学行为全息记录与认知图谱建模生成师生数字能力画像，实现数据驱动的精准诊断。例如，“教学个性成长规划”中新手教师能上传课堂视频、教案等，AI对比其数据与专家教师画像，生成任务分层的成长计划，支持个性化发展。调研显示，84.4%的教师认为资源共享显著提升效率，55.1%的教师认可多样交互促进课堂创新，印证了智能评价对教学改进的支撑价值。[4] 其二，智能出题助手结合知识图谱与生成算法，帮助教师精准定位学生薄弱点，设计情境化、分层化试题，推动教学由单一知识点传授转向综合能力培养。其三，国家平台构建的增值评价模型，通过纵向对比学生成长轨迹与横向关联群体数据，量化教育干预的边际效应，为区域教育质量监测与个性化改进提供依据。

  GenAI赋能国家平台的应用持续向科研领域延伸，为科研人员提供文献检索、深度数据挖掘及精准实验模拟一站式智能服务。借助多模态数据融合与深度学习技术，国家平台能够自主梳理学科前沿动态、智能匹配科研资源，为跨学科协同研究提供数据支撑与决策参考，压缩科研周期并降低试错成本。例如，“AI试验场”的“科技信息平台”实时更新全球科研热点，嵌入多种科研大模型支持科研人员交互式探索，并整合国内外文献数据库。这种智能化模式既能促进开放共享的跨界协同，又能通过精准实验模拟与资源整合为培养具备前沿科研能力的高层次人才奠定基础。

  目前，GenAI正深度重塑国家平台的发展格局，必须要格外注意技术应用在为国家平台注入强大动力的同时可能带来的系统性风险。

  GenAI赋能国家平台的算法逻辑与资源分配机制可能加剧教育公平隐忧。其一，区域数字资源配置差异。高质量算力基础设施可以在发达地区优先部署边缘计算节点，但这可能会引起欠发达地区存在访问延迟、交互体验差等问题。其二，智能算法适应性偏差。推荐系统的训练数据过度依赖优势群体学习特征，可能会引起农村地区学生数字画像失真与资源适配偏移。其三，数字素养结构性落差。调研显示，不一样学校的学生应用国家平台存在非常明显差异，城市学生通常应用国家平台做多元化学习，而农村地区学生更倾向于进行预习、复习及课后服务，致使技术红利获取能力分化。[5]

  尽管GenAI推动国家平台功能迭代升级，但在技术渗透与应用场景上仍有局限。其一，智能教学应用在适应认知发展规律的设计上仍存在不足。其二，学科工具开发较单一，智能体主要集中于数学和信息技术，其他学科尚未覆盖，难以有效促进跨学科能力培养。其三，人机协同机制偏僵化，如数字教师授课形式单一，缺乏基于认知偏好与情感状态的自适应调节，也未能建立引导反思的元认知训练机制，易使知识建构停留在表层理解。

  GenAI的深层次地融合对国家平台使用主体的角色与价值提出挑战，教师的教学主导性与学生的认知自主性面临被技术逻辑削弱的风险。一方面，优质课程资源和智能助教虽能够提升效率，却可能会引起教师“路径依赖”，削弱创造新兴事物的能力，致使教学智慧退化、人文关怀不足；另一方面，个性化推荐与智能答疑虽可以优化体验，但对标准化资源的依赖可能压缩学生试错空间，使学生从“自主探索者”转为“技术依赖者”。

  作为教育数据枢纽，国家平台汇聚大量敏感信息，数据依赖与技术开放性易引发隐私泄露，并可能催生精准诈骗与舆论操控；同时，训练数据的历史偏见与算法局限可能输出误导性信息，妨碍学生构建系统知识体系与批判性思维。算法逻辑若因区域数据偏差导致资源分配失衡，将加剧教育公平隐忧；其“黑箱”特性还会使错误追溯和责任追究困难，可能加深教育生态的信任危机。

  基于GenAI赋能国家平台的现实问题与应用需求，研究聚焦技术赋能教育过程的潜在风险，依据《国家智慧教育公共服务平台接入管理规范（试行）》《国家中小学智慧教育平台和AI融合应用指南（试行）》等相关规范，基于自适应学习理论与技术伦理学，从夯实应用根基、深化功能迭代、强化素养培育以及健全风险防控等方面提出“四维驱动”优化路径（见上图），以助力推动国家平台的智能化与个性化发展应用，实现技术赋能与教育价值的动态平衡，构建人机协同、包容共享的智慧教育生态。

  为满足技术普惠与协同创新需求，国家平台应由政府引领统筹资源，技术包容缩小区域差距，多方协同夯实智慧教育基础。首先，政府应建立全国教育数据共享标准和“国—省—市”三级资源调配机制，实现跨区域、跨层级数据相互连通，并针对欠发达地区制定差异化补贴政策，确保师生共享优质数字资源。其次，技术开发者应践行“公平设计”理念，研发低带宽、跨平台的轻量化AI工具，构建包容性资源适配模型。最后，各主体应组建协同创新联盟，打造开放API生态（API即Application Programming Interface，应用程序编程接口），实现资源共建与深度合作，为升级与治理奠基。

  功能优化应立足系统建构与前瞻布局，打造具有中国特色的智慧教育体系。首先，加快形成泛在可及的全链条终身教育体系，中小学可引入“感知体验—理解应用—项目创新”框架，激发高阶思维与实践能力。其次，突破学科工具单一性，构建“基础学科全覆盖、交叉学科有特色”的智能工具矩阵。最后，重构人机协同教学范式，建立“双向赋能”模式：通过部署“成长型AI导师”，由学生自主选择或由数字教师根据认知风格动态调整策略；同时强化“智能学伴”，通过对话引导反思推理，实现从知识传递向思维建构的转型。[6]

  针对教育主体性危机，一定要通过系统性策略提升师生数字素养，重构技术赋能教育的主体性价值。首先，应实施“三维联动”培育计划，从师资培训、学生培育、家长指导三方面协同发力，构建覆盖教学主体、教育对象和家庭环境的系统性数字素养提升体系。其次，多方支持主体需要共建“素养认证共同体”。一方面，教育行政部门应完善教师研修学分认证制度，可以将智能备课系统操作、AI学情分析报告解读等数字技能纳入必修学分；另一方面，学校应形成鼓励教师利用国家平台在线教研等常态化机制，通过寒暑假研修等系统性提升教师技术应用能力与融合创新教学水平。

  国家平台智能化需要以“技术伦理学”为基础，构建“技术—制度—应用”三位一体的风险治理框架，确保应用合规可控。首先，建立“教育数据血缘追踪机制”，明确数据分级，利用区块链加密敏感信息，防控隐私泄露。其次，研发教育大模型伦理工具包，引入可解释性人工智能，结合对抗性训练与内容过滤，向师生透明展示决策逻辑与评价依据。最后，实施教育大模型服务备案与多主体协同监管，成立“伦理审查委员会”，对核心功能实行动态审查与准入审批，确保AI生成内容偏差可由教师二次审核，实现技术效能与教育本质的平衡。[7]

  未来，国家平台的持续进化需要聚焦智能化与人文性的双向融合。一方面，深化AI技术在教育全链条的应用，贯通基础教育至终身学习的资源体系，推动跨学科能力培养与高阶思维发展；另一方面，完善动态风险防控框架，强化数据安全与算法透明度，保障师生主体性与教育过程的伦理价值。通过多方协同共建助力我国教育数字化战略行动的纵深推进，更将以“公平优质、包容创新”的实践智慧为全球教育变革贡献中国方案。

  [1] 高毅哲. 国家智慧教育平台2.0智能版上线—资源更丰富，操作更便捷[N]. 中国教育报，2025-03-29（01）.

  [2][4] 王娟，周琼，段雨迪等.国家中小学智慧教育平台应用：现状调研与提升策略—基于全国4272位教师的调查数据[J]. 中国电化教育，2024（07）：74-82+108.

  [3][5] 王娟，张雅君，王冲等. 国家中小学智慧教育平台应用现状调研与路径优化—基于全国30，605名中小学生的样本数据[J]. 电化教育研究，2024，45（06）：50-56+65.

  [6] 孙立会，周亮. 生成式人工智能融入国家中小学智慧教育平台的实践逻辑[J]. 中国电化教育，2024（08）：71-79.

  [7] 郭绍青. 聚焦国家中小学智慧教育平台在教育中的稳定应用模式[J]. 人民教育，2024（05）：53-56.

  本文系2023年度国家社科基金教育学一般项目“国家中小学智慧教育平台的区域规模化应用模式与实践成效研究”（课题批准号：BCA230269）的研究成果

  （作者王娟系江苏师范大学智慧教育学院教授；夏天驰、刘冰雪系江苏师范大学智慧教育学院硕士研究生）