演讲者 / 黄莹

整理者 / Leah

责任编辑 / Flora

自开学以来，全国多地关于人工智能走进教育的消息传出，AI+教育已成为现代教育的重要趋势。前段时间，顺义教育宣布在本区部署DeepSeek-R1 671B人工智能大模型，推出顺义智慧教育AI助手。在顺义某小学的STEAM课堂中，老师们引导学生们灵活运用AI助手。借助AI助手，学生可以将抽象想法转化为可落实的方案，不仅能够激发学生的创作思维，还能显著提高课堂效率。

对于国际学校而言，在这场教育变革中更应勇立潮头，积极探寻AI赋能教育的最佳路径，努力在变革中“抢占先机”。此前，青浦协和校长黄莹就国际化学校如何应对AI变革、教师角色在AI时代的转变，以及AI工具的优化方向等关键问题，分享了自己独到的见解。（当AI遇上教育，一位国际化学校校长的洞察与感悟）

接下来，她将以青浦协和为例，介绍在AI浪潮下，国际学校如何精准把握教育核心，AI的设计怎样适配学校教育需求，以及学校又该如何构建智能化的校园管理与教学支持系统。

AI 时代下的教育核心

人工智能正深刻改变着教育领域，带来了诸多变化。教育场景在变，教学内容在变，教育工具与方法在变，并带来教师角色、教学方式、教育评价等的变化。但教育的核心本质始终没“变”，黄莹认为，无论在哪个国家，教育的核心目标始终是促进人的成长。在 AI 时代，这一目标依然不变，但其内涵确实发生了变化。

在 AI 时代，教育目标的内涵已从单纯的知识传递升级为全面发展，涵盖思维能力的重塑、个性的释放和伦理责任的强调，旨在培养能够与 AI 协同进化、应对不确定性的完整的人，而非完美的人。人工智能+教育要突出人，而不是机器，这是人工智能赋能教育的所有出发点。黄莹表示，在AI重构教育生态的今天，教育目标的内涵升级，正从四个维度重塑育人本质：

第一，知识的实际应用更加重要。过去人们学习历史，记住历史人物的事迹和第一次世界大战的年份和起因，这些知识大多是静态的。但在未来，随着技术的发展，比如脑机接口的进步，知识的获取可能会像更新手机系统一样便捷。因此，教育需要从单纯的知识传递转向培养思维结构，使学生能够学会处理复杂问题，尤其是在真实情境下解决跨学科的综合性问题。

第二，个性化和兴趣驱动的教育愈发凸显。以deep seek创始人梁文峰和哪吒二导演饺子为例，他们的成功在很大程度上源于强烈的个性化和兴趣驱动。这说明，在人工智能时代，教育不应是流水线上的标准化生产，而应成为兴趣火种点燃与个性特质放大的催化系统。教育应更加注重激发学生的兴趣，为他们提供个性化的发展路径。

第三，人机协同和伦理素养成为教育的重要内容。在 AI 广泛应用的背景下，学生应该学会与 AI 协同工作，并培养良好的AI素养，以应对技术带来的各种挑战。

第四，终身学习和适应不确定性的韧性培养不容忽视。AI 时代的快速变化可能导致人们面临更多的不确定性。教育应培养学生的抗压能力和坚定的价值观，使他们能够在技术变革中保持韧性。就像那些在困境中取得成功的人一样，我们的学生也需要具备在不稳定时期中持续创新和应对挑战的能力。

AI设计如何适配学校教育

"要让AI技术真正为教育赋能，工具设计必须读懂教育的特殊基因。"黄莹在分享数字化校园建设经验时强调，教育不是流水线的标准化生产，AI设计既要适配学校教育的重要性，又要尊重教育的系统性规律，包容学校的个性化基因。

以青浦协和为例，教师团队与AI工具的磨合期并不长，这不是运气，而是一开始顶层设计的前瞻性在起作用。青浦协和智慧校园3.0版本的搭建者徐晓城介绍，在学校初创时期，通过走访调研其他学校，他们发现无论是AI应用还是基础数字化项目，普遍存在三大难题：首先是选题难、产品适配度低，特别是像青浦协和这样有鲜明办学特色的院校，需要根据具体业务需求进行个性化定制，这方面挑战尤为突出；其次是落地难，每个数字化产品都伴随着学习成本和部署成本；最后是技术迭代迅速，就像早年QQ逐渐被微信取代那样，数字化应用的生命周期越来越短。

针对这些问题，黄莹校长提出了三大解决方向：一是管理上要有统一认证机制，二是数据上要互通，三是技术上要采用动态架构模式。基于这些要求，学校构建了全新的技术架构。

在具体实施中，青浦重点推进了三项工作：

第一项是统一身份认证系统。全校74个应用系统全部接入统一网关，教师只需记住邮箱账号和密码，就能通过企业微信终端一键登录所有系统。

第二项是模块化架构设计。针对数字化产品更新快的特点，学校采用乐高式模块组合。比如食堂结算系统、图书馆管理系统、人脸识别门禁等，虽然由不同供应商提供，但通过标准化接口实现数据互通。就像搭积木一样，当某个模块需要升级时，只需替换对应组件而不影响整体架构。这种设计既降低了替换成本，又通过数据架构实现了信息复用——教师上传一次人脸信息就能同步到所有系统，彻底改变了过去"一处修改，处处更新"的困境。

第三项是构建数据输出能力。在完成数据基座和模块化建设后，青浦协和实现了交叉数据的实时输出，形成了BI决策支持系统。这就像为学校装上了"数字大脑"，管理层可以随时调取多维数据进行精准决策，教师也能利用这些数据优化教学方案。

如今，学校的74个智能系统覆盖覆盖教学、管理全场景，能够实时采集师生在校园内的生活和学习数据。这些数据可以用于报表分析，也能为 AI 提供知识库数据，让 AI 更好地处理复杂任务，辅助决策。

学校探索AI的四大路径

AI 工具的使用效果取决于使用者的知识基础、学习逻辑、心理韧性和抗挫能力。因此，学校和家长需共同强调培养学生的这些能力。关于学校在AI领域鼓励学生探索创新的具体举措，黄莹以青浦协和为例，从以下四个维度进行了阐述：

第一个维度是构建分层递进的课程体系。在日常的教学中，青浦协和并非全盘灌输，而是建立"筛选式认知机制"，通过校本选修课程形成"人工智能+科创"双轨模块。目前课程已形成学段梯度：小学阶段侧重AI通识启蒙，通过趣味编程培养科学思维；初中阶段强化数据安全与基础应用，建立数字公民意识；高中阶段深入机器学习、自然语言处理等前沿领域，对接高校科研方向。

第二维度是构建"理论-实践"双循环师资培养体系。青浦协和打破传统讲座模式，与公安系统等实务部门合作，邀请专家携带真实案例进校园。通过这类跨界对话，教师团队不仅获得技术赋能，更形成"教育场域跨界思维"的认知跃迁。

第三维度是打造AI赋能的教学改革闭环。以智能听评课系统为例，疫情期间线上教学暴露出"单向输出"痛点——教师讲解占比过高，学生互动率不足8%。基于学习分析平台生成的"课堂热力图"，青浦协和重构了"双师协同"模式：AI捕捉学生行为数据，教师实时调整教学策略。这种"人机协同评估"已产生显著效益，不仅能生成雷达图式的思维深度报告，更推动课堂观察从经验判断转向证据支持。

第四维度是搭建产学研一体化平台。青浦协和与知名科研机构共建联合实验室，将DeepSeek等大模型接入本地化知识库，构建垂直领域学习场景。这种"科研前哨站"模式，既满足个性化学习需求，又为成果转化提供试验田。近期正在推进的"AI教育神经科学"研究项目，正是校所合作的典型范例。

AI+教育，为教育者提供了前所未有的机遇。智能工具的引入，让教学效率得以提升，个性化学习成为可能，教育评价更加多元精准。但同时，也带来了新的挑战，如工具适配、数据孤岛、技术迭代等问题亟待解决。这就需要教育者具备敏锐的洞察力与前瞻性的规划能力，积极拥抱变化，不断探索创新。

对于国际学校而言，更应走在学生前列，引领学生成为AI+教育的体验者与探索者。通过顶层设计与系统规划，构建适配的教育技术架构；通过课程体系创新，培养学生的AI素养与综合能力；通过师资队伍建设，提升教师的AI应用与教学融合能力。只有这样，才能在AI时代为学生提供更优质、更全面的教育服务，助力他们成为未来社会的创新者与引领者。