人工智能赋能基础教育的实践与挑战

在人工智能技术席卷全球的浪潮中，教育领域的革新尤为引人注目。近日，人民德育专家委会秘书长吴迪走海淀区的一所先锋学校——北京交通大学附属小学（以下简称“交大附小”）进行走访调研。近年来积极探索人工智能技术在教育场景中的深度融合，从课堂教学到学生管理，从教师支持到后勤服务，逐步构建起一套智能化教育生态系统。然而，在实践过程中，学校也面临资源整合、师资培养以及与南方先进校差距等多重挑战。

AI赋能课堂：从“机器人助教”到“千人千面”

交大附小将人工智能技术深度嵌入日常教学。走进教室，课桌上摆放的“机器人”引人注目。这款实体机器人不仅辅助学生晨读、英语对话，还能对课文朗读进行实时评分，为学生提供即时反馈。

此外，交大附小立足教育创新，构建了独具特色的智能体生态系统，其中小雪机器人成为校园里的 “智慧新星”，被引入科学、信息科技和心理课堂。在课堂上，小雪机器人化身知识助手，以生动有趣的语言配合教师讲解复杂的科学原理，帮助学生理解抽象概念；课间时，它又变身 “智能玩伴”，与学生进行成语接龙、故事分享，激发孩子们的语言表达和想象力。这些互动不仅提升了校园生活的趣味性，更推动了智慧教育的落地，为学生的全面发展和教师的专业成长注入新动能。

楼道内的“电子班牌”则化身虚拟实验室，学生可通过游戏化界面（NB实验室）完成化学、物理实验，将抽象知识转化为直观体验。

在教师端，学校自主研发的AI模型接入深度求索（DeepSeek）技术，辅助教师备课、生成教案；智能评课系统则通过分析课堂录像，评估教师提问效率、学生参与度等指标，为教学改进提供数据支持。作业管理方面，英语和作文的AI批改系统已投入使用，教师可以应用云思治学系统进行智能组卷、错题整理、作业批改、数据统计，充分发挥智能化优势，为师生带来高效便捷的体验。批改完成后，系统自动整理学生错题，生成个性化错题集，还能按知识点、错误类型等进行分类汇总，方便教师直观掌握学生知识薄弱点，减轻教师负担的同时，提升反馈精准度。

数据驱动的学生管理：从学业到身心

交大附小将人工智能的应用场景拓展至学生身心健康领域。操场上的智慧体育大屏实时采集学生跑步、跳绳等运动数据，通过分析个体表现生成个性化运动建议；心理辅导则借助人形机器人，尝试通过情绪识别与对话疏导学生压力。家校协同方面，学校搭建数字化平台，展示学生作品、志愿活动等内容，增强家校互动透明度。

然而，与杭州某中学等南方学校相比，交大附小的数据应用仍显粗放。例如，建兰中学依托“校园大脑”系统，全域采集300余项学生行为数据，构建动态“成长树”，从学业能力到社交素养均实现可视化分析。而交大附小目前的数据画像仍局限于学科成绩和基础行为指标，尚未形成覆盖“五育”的终身成长档案。

挑战：教材空白、师资断层与南北差异

尽管交大附小走在北京人工智能教育的前沿，但校长坦言，学校面临多重现实瓶颈。

教材与课时困境：国家层面缺乏统一的人工智能教材，学校只能依赖自行采购的“资源包”授课。小学每周仅有的两节“综合实践课”被划定为人工智能教育主阵地，但课程内容碎片化，评价体系尚未健全。

师资能力断层：现有教师多由信息学科或理科教师转型，专业性不足；外聘专家成本高昂，难以常态化支持。

南北技术代差：南方学校如杭州某中学，在阿里等企业支持下，已实现“校园大脑”全域数据采集与智能决策，而北方学校因经费分配机制保守，技术应用多停留在“工具替代”层面，缺乏系统性突破。

未来：从“技术工具”到“教育革命”

交大附小正在探索破局之路。一方面，学校计划引入南方先进校的“数字孪生画像”模式，打通多平台数据，为学生构建跨学段的个性化学习路径；另一方面，尝试将军训、领导力培养等非学术训练纳入课程，弥补传统教育“重文轻武”的短板。

郑云宏校长指出，人工智能教育的终极目标并非替代教师，而是重塑“教”与“学”的关系。“未来的课堂应是‘双师协作’——AI负责知识传授，教师专注个性化引导。”然而，实现这一愿景需要政策支持与企业协同。例如，海淀区正推动教师人工智能资质认证培训，而企业需跳出“用新技术做旧事”的思维，开发真正适配教育规律的产品。

吴迪秘书长表示，交大附小的人工智能教育实践，折射出中国教育智能化转型的机遇与阵痛。在技术狂飙突进的同时，如何平衡效率与公平、标准化与个性化、工具性与人文性，仍是所有教育者面临的共同课题。正如一位教师所言：“人工智能不是答案，而是帮助我们提出更好问题的工具。”在这场教育革命中，交大附小既是探路者，也是反思者，其经验与困惑将为更多学校提供启示。（吴迪）