当前，以大模型为代表的人工智能技术正在迅速改变人类社会的运行逻辑，也正在冲击传统教育体系。《“人工智能+教育”行动计划》的出台，表明我国已经从国家战略层面推动人工智能与教育深度融合。这不仅是教育技术层面的升级，更是一场涉及教育理念、人才培养模式和教育治理结构的系统性变革。

必须认识到，人工智能进入教育领域，并不只是增加几门AI课程、建设几个数字平台，也不是简单地把传统课堂“搬到线上”。真正重要的问题在于：当人工智能已经能够高效完成大量知识获取、知识整理和知识输出工作后，传统教育长期建立起来的部分优势正在被重新定义，教育必须重新回答“培养什么人”“怎样培养人”以及“如何培养出未来社会需要的人”这些根本问题。

贯彻落实《“人工智能+教育”行动计划》，关键不在于“文件发了多少”，而在于政府能否真正推动教育理念转变，能否让政策从纸面走向实践，能否推动教育从知识灌输体系真正转向高阶能力培养体系。

一、人工智能正在重新塑造社会对教育的需求

教育从来都不是孤立存在的，它始终与社会生产方式相适应。农业社会的教育强调经验传承，工业社会的教育强调标准化培养，而人工智能时代则正在重新定义人才的核心能力结构。

很长时间里，教育体系的核心任务之一，是帮助学生掌握尽可能多的知识点。因为在信息获取困难、知识传播成本较高的时代，谁掌握更多知识，谁就更具竞争力。因此，记忆能力、重复训练能力和标准化答题能力曾经是重要的人才评价标准。但人工智能的出现，正在改变这一逻辑。

今天的大模型已经能够快速完成知识搜索、知识整合、文本生成、基础分析等大量过去依赖人类完成的工作。很多学生花费多年积累的知识储备，AI可以在数秒内调用并组织输出。这意味着，社会对人才能力的需求重点正在从“掌握知识”转向“驾驭知识”。

未来社会真正稀缺的，不再是能够重复知识的人，而是能够提出问题、理解复杂系统、构建逻辑框架并进行创新的人。换句话说，人工智能时代正在降低“低阶知识劳动”的价值，而不断提高高阶思维能力的价值。这就意味着，人工智能不仅改变了产业结构，改变了社会对人才能力的需求，也正在改变知识权力结构。

在人类历史的大部分时期，学校与教师掌握着知识传播权。学生进入学校，很大程度上是为了获取知识。但人工智能时代，知识获取的门槛正在迅速降低。学生通过AI即可获得大量信息、案例和解释，传统教育在“知识占有”上的优势已经明显削弱。

学校未来的核心价值，不能再主要停留在“教知识”层面，而应更多体现在思维训练、价值塑造、方法建构和创新能力培养上。这也是《“人工智能+教育”行动计划》背后更深层的时代背景。

二、人工智能正在挑战传统教育的底层逻辑

长期以来，教育主要围绕知识点展开。从教材设计到课堂教学，从考试评价到升学选拔，很多时候教育都建立在知识记忆与标准答案基础之上。但这一模式，正在遭遇前所未有的挑战。

从认知结构角度来看，人类从认知现象开始，到形成经验再上升至理论就有了知识架构或知识背景，有了知识背景才可产生知识能力。知识能力大致可以分为几个不同层次。最低层次是碎片化知识点记忆，例如概念、公式、定义、固定答案等。这类能力曾经是传统教育最擅长的部分，但今天恰恰也是人工智能最容易超越的部分。

因为人工智能本质上最擅长处理海量信息与调用标准化知识。学生需要长期记忆的内容，大模型可以瞬间完成；学生需要大量刷题形成的答题能力，AI往往也能够快速实现。因此，传统教育长期依赖的“知识记忆优势”正在快速消失。

在此基础上，将知识进行关联与综合可形成二维知识能力。这种能力强调知识迁移、学科联系和综合应用。当前人工智能已经表现出较强的二维知识能力，并且未来还会持续增强。这意味着，仅仅依靠“知识面广”也难以形成长期竞争优势。

真正难以被替代的，是更高层次的知识能力。其中一个重要层次，是基于底层逻辑和体系架构的三维知识能力。这种能力不仅仅知道“是什么”，更重要的是理解“为什么”，能够把零散知识组织成系统框架，能够透过现象理解规律。这种能力需要长期训练、真实实践与深度思考，不是简单依靠数据堆积就能形成的。

再往上，则是顿悟、联想与跨界创造能力。这种能力往往来自长期积累、现实体验、情感共鸣与灵感激发，体现的是人类真正意义上的原创。人工智能虽然可以模仿已有成果，但短期内仍难以真正具备人的主体意识与原创性思维。

这意味着，传统教育如果仍然停留在低层次知识训练阶段，就会越来越难适应人工智能时代。

三、人工智能时代要求教育实现深层次转型

当前很多地方已经开始推进教育数字化建设，一些学校也建设了智慧课堂、数字平台和AI教学系统。但必须看到，相当一部分改革仍停留在技术表层。例如，用电子屏替代黑板，用线上作业替代纸质作业，用AI辅助阅卷替代人工阅卷。这些确实提高了效率，但并未真正触及教育的深层问题。真正需要改变的，不只是教学工具，而是教育逻辑。

过去工业化时代的教育，本质上是一种规模化、标准化的人才培养体系。它强调统一教材、统一进度、统一标准和统一答案，因为工业社会需要大量能够按照规则执行任务的人。但人工智能时代，更需要的是具有独立思考能力、系统分析能力和创新能力的人。如果教育依然停留在“刷题—考试—筛选”的传统路径中，就容易培养出大量会考试但不会思考的学生。

未来教育必须从知识灌输转向思维培养。教育的重点不应再是让学生单纯“记住什么”，而应是帮助学生理解知识背后的逻辑，形成分析问题和解决问题的能力。学校应更加重视思辨性思维、系统思维和创新能力培养，而不是简单追求标准答案。

与此同时，人工智能的发展也意味着教育必须更加重视个性化成长。传统教育受制于师资与其他条件，很难真正做到因材施教。而人工智能技术的发展，使精准化教学、个性化学习逐渐成为可能。未来教育不应再是统一节奏、统一路径，而应更加关注学生差异化发展。

更重要的是，教育必须从“人机对立”转向“人机协同”。当前一些学校对人工智能仍然抱有防御性态度，担心学生依赖AI、利用AI作弊，甚至简单禁止学生使用AI工具。但从长远看，这种思路并不符合时代发展方向。未来社会真正重要的，不是“会不会使用AI”，而是“能否正确驾驭AI”。教育的任务，不是把学生与AI隔离，而是培养学生正确使用AI、理性辨别AI、借助AI提升创造力的能力。

人工智能不是教育的敌人，而是未来教育的重要工具。

四、贯彻落实《“人工智能+教育”行动计划》的关键在于政府行动

当前我国关于教育数字化和人工智能教育的政策文件已经不少，真正的问题并不是“有没有政策”，而是“政策能否真正落地”。

现实中，一些地方仍然存在明显的“重形式、轻实效”现象。有的地方热衷于建设平台、采购设备、打造数字化展示项目，但真正涉及课堂改革、评价改革和人才培养模式改革时，却推进缓慢。这说明，教育数字化不能停留在“技术展示”层面，更不能沦为新的“数字政绩工程”。《“人工智能+教育”行动计划》的真正意义，不在于增加多少智能设备，而在于推动教育理念和教育治理方式的转变。

推进人工智能教育，要求政府层面真正转变观念。过去一些地方推进教育改革时，往往习惯于通过行政命令和指标建设推动工作，但人工智能时代的教育改革，核心不是“建设多少平台”，而是“教育是否真正发生变化”。如果考试制度仍然高度依赖知识记忆，如果学校评价仍然围绕升学率展开，如果教师考核仍然主要看标准化成绩，那么即使引入再多AI设备，也难以真正推动教育转型。因此，贯彻落实《“人工智能+教育”行动计划》，必须进一步深化教育评价改革。只有评价体系改变，课堂才会改变；只有人才标准改变，教育模式才会真正转型。

与此同时，政府还需要推动教师角色重构。未来教师将不再只是知识讲授者，而更像是学习引导者、思维训练者和人格塑造者。教师需要学会利用AI提升教学效率，也需要具备引导学生正确使用AI的能力。如果教师本身缺乏人工智能素养，教育转型就很难真正推进。因此，未来人工智能教育改革，很大程度上也是一场教师能力体系重构。

此外，政府还必须高度重视人工智能可能带来的教育公平问题。人工智能既可能扩大教育差距，也可能促进教育公平。如果优质AI教育资源只集中在少数地区和学校，就可能形成新的“数字教育鸿沟”。因此，政府必须强化公共资源供给，推动优质AI教育资源共享，特别是向农村地区和欠发达地区倾斜，让人工智能真正成为促进教育公平的重要力量。

五、结语

人工智能对教育的影响，并不是一次普通技术升级，而是一场深层次教育革命。

过去，教育的核心优势在于知识传播；未来，教育真正重要的价值，将更多体现在高阶思维培养、人格塑造和创新能力养成上。因此，《“人工智能+教育”行动计划》的真正意义，不只是推动人工智能进入课堂，更重要的是推动教育理念、教育结构和人才培养模式的整体重构。

面对人工智能浪潮，教育改革已经不是“要不要改”的问题，而是“能不能适应未来”的问题。而决定改革成败的关键，也不在于文件写得多先进，而在于政府部门能否真正转变观念，能否以务实精神推动政策落地，能否真正让人工智能成为推动教育现代化的新动力。

只有从“技术叠加”走向“教育重构”，从“知识灌输”走向“能力塑造”，教育才能真正适应人工智能时代的发展要求。

（李志民，系中国教育发展战略学会副会长、人才发展专委会理事长、教育部科技发展中心原主任）

本文系双周政策分析会（第三十五期）系列成果。原文刊载于2026年第四期《中国人民大学教育学刊》

原文链接：[教育在线]李志民：从知识传授走向高阶能力培养