多国教育部长共议：AI时代，如何确保教育的公平与质量

　　9月2日，《大英百科全书》网站发布了一篇关于学生在课业学习中使用人工智能的专题辩论文章。文章指出，AI已经广泛进入教育场景，涵盖语法校对、自适应学习平台、语音辅助工具、生成式聊天机器人等多种形态。文章还引导读者进一步思辨AI教育规则、作弊界定等现实问题。

　　如今，教育正站在深刻变革的十字路口。各国应如何让技术服务教育公平与质量提升？不同国家与地区之间又该如何携手合作、共同实现可持续发展？

　　在不久前举办的2026全球智慧教育大会上，多国部长围绕“人工智能与教育可持续发展”这一主题展开了深入交流与探讨。

　　公平，一道AI时代教育的全球考题

　　毛里求斯高等教育、科学与研究部部长卡维拉吉·苏孔援引联合国教科文组织的数据指出，预计到2030年，全球仍有超过3亿儿童和青少年缺乏生活必需的基本计算和读写能力，届时全球仍可能有8400万名儿童和青少年失学。“我们真的准备好了吗？能否有尊严地保障每一个学生公平的学习机会？”苏孔提出疑问。

　　面对智能时代浪潮，世界各国纷纷推动人工智能与教育深度融合，把教育数字化作为促进教育公平、提升教育质量的重要抓手，但技术落地的现实鸿沟同样不容忽视。

　　“学习者不应因地域差异而享受不同待遇，我们不应因为他们的经济状况、性别、残疾状况或语言而将他们排除在外。”塞内加尔就业和职业技术培训部部长伊德里萨·桑布透露，塞内加尔75%的人口年龄在35岁以下，但目前只有5%的机构拥有足够的互联网连接。“我们希望用于教育的技术不仅功能强大，也要看其能否真正缩小差距、增强信任。”

　　同为非洲国家，马拉维同样深陷数字鸿沟困境。马拉维教育部长布莱特·姆萨卡指出，对于广大发展中国家，数字鸿沟是AI教育落地绕不开的现实障碍。网络不稳定、电力供应短缺、数字设备匮乏、教师缺乏AI相关培训，都会让先进的AI教育平台难以发挥价值。

　　“如果学习者没有可靠的互联网连接，那么一个由AI驱动的平台可能就不适用于他；如果学校没有电，复杂的数字工具也没有办法得到使用。”在他看来，智慧教育建设不能只采购硬件设备，更要完整培育数字生态，既要投资基础设施，也要开展师生数字素养培训，完善教育机构制度建设。

　　不少国家同样对智能时代的教育公平抱有高度警惕。汤加教育和培训大臣莫阿莱·奥图努库认为，必须确保人工智能不会变成少数人的奢侈品，而是成为公平与质量的可持续支柱，为每一个学习者提供公平的入口。“在人工智能时代，如果没有强大的基础设施和统一的区域标准，教育公平就无从实现。”奥图努库说。

　　守住育人本真，是各国共同底线

　　在看到技术巨大潜力的同时，与会部长普遍达成共识：人工智能只是工具，教育的根本目标始终是人的全面发展。不能让技术逻辑主导教育，要守住育人本质，重新厘清人与AI在教学体系当中的定位，重塑课程、教师、大学的价值。

　　“教育的目标不是去创造机器，而是塑造人，让人能够理性地思考，创新，有同情心，作出明确的决策，有批判性的思维。”姆萨卡着重辨析AI和教师的关系。他提出，教育的未来不是人工智能取代人类教师，而是人工智能赋能教师。机器可以快速处理信息，但是无法替代师生之间人际交往、情感熏陶。要警惕学生对AI产生过度依赖，在人机之间维持学习的平衡。

　　这一“赋能而非替代”的理念，也得到汤加方面的实践印证。“人工智能系统不能成为文化同质化的工具，它应该为我们赋能、保护学生公平。”奥图努库表示，汤加正在重新设计国家教师培训框架，将人工智能素养纳入核心能力，并部署智能行政助手，“把时间还给教育工作者，让他们回归真正的使命，更好地指导、激励和支持学生”。

　　当AI深度介入知识生产，高等教育尤其是大学的定位，也随之引发思考。

　　印度尼西亚高等教育与科技部副部长蒋黛兰抛出深刻命题：当AI可以生成知识、完成任务，大学的价值是什么？她反对“全盘交由AI”和“完全拒绝技术”两种极端。在她看来，大学核心使命不只是传递现成事实，而是对海量信息进行筛选、解读、整理，教会人类独立判断。“知识不是一堆事实的罗列，而是对事实的精心的整理。”她认为，哪怕人工智能能够输出答案，人类的思辨、文化传承、创造性思考依旧不可替代。

　　坚守育人本位，也是中国推进智慧教育的核心逻辑。中国教育部副部长、中国联合国教科文组织全国委员会主任任友群介绍了中国的实践思路。中国实施“人工智能+教育”行动，国家智慧教育平台面向全球开放海量免费教育资源，开发教育大模型与AI学习工具，用技术探索个性化学习路径。但技术迭代始终服务育人目标，依托平台推动教学评价、科学研究、教育治理全方位升级，落脚点是促进人的发展。

　　AI教育可持续离不开国际合作

　　面向2030联合国可持续发展目标，智慧教育不应追逐短期技术热点，而要着力构建可长期运转、适配本土国情、兼顾多方诉求的完整教育体系，实现技术、社会、环境与文化的协调共生。

　　桑布率先提出AI教育的三重可持续发展框架。他指出，社会层面，需破除地域、经济、性别、残障、语言等教育壁垒，保障全员平等受教育权；制度层面，各国应筑牢技术自主可控能力，围绕算法透明、数据隐私、责任归属完善顶层设计，规避算法黑箱对教育的制约；环境层面，需正视数字技术的资源损耗，将能效优化、设备管理、电子垃圾治理纳入教育数字化规划，坚守绿色发展底线。他强调：“只有当数字化服务是以人为本、包容和自主的项目时，它才是可持续的。”

　　奥图努库结合太平洋岛国的特殊国情指出，气候韧性与文化传承，是小岛屿国家教育可持续发展的两大关键支柱。面对气候变化频发、教育设施易遭损毁的困境，可依托AI气候建模、地理信息系统搭建云端弹性学习平台，在灾害冲击下接续教学、保障学习不断档。他同时强调，AI教育发展不能照搬外来范式，必须扎根本土语言与历史文化，守住青少年的文化认同与本土根脉。

　　AI技术带来的能耗与环境问题也引发了与会代表的深刻反思。蒋黛兰带来一组令人警醒的数据：每天使用人工智能大语言模型的能耗，相当于拉脱维亚去年一整年的能源使用量；推理模型的用水量相当于120万人一年的饮水量，所耗能源可支撑50家医院、325所大学运转。在她看来，从能源与可持续的角度看，当前人工智能的大规模使用尚不可持续，“要真正确保人工智能发展和使用的可持续性，还有很多工作要做，可以说是任重道远。”

　　实现全球智慧教育可持续发展，教师队伍是教育可持续发展的根基，任友群提出，各国可以联合研制教师AI应用能力标准，通过常态化能力建设，让技术真正扎根课堂，避免AI教育项目出现“一哄而上、人走政息”的短期现象。

　　任友群结合中国实践，阐释了全球协作对于教育可持续的重大意义。“国际社会急需深化合作，协同联动。”他指出，仅仅依靠少数国家的力量，很难消弭全球教育鸿沟。一方面各国要围绕技术标准、数字伦理、数字安全深化对话凝聚共识；另一方面要搭建跨国资源共享平台，保障全球南方国家平等获取数字教育红利。