人工智能與教育深度融合的國際洞察：挑戰、策略與趨勢

[中圖分類號]G434 [文獻標志碼]A

[作者簡介]（1982—），男，河北邢臺人。教授，博士，主要從事智慧教育、教育大數據、網絡學習資源研究。Email ：yangxianmin8888@163.com。

一、引言

在世界百年未有之大變局的背景下，人工智能正成為引領一輪產業變革的顛覆性技術，其影響已經滲透到了社會生產與生活的各個方面，教育領域也不例外。習近平總書記強調，“中國高度重視人工智能對教育的深刻影響，積極推動人工智能和教育深度融合，促進教育變革創新\"。《教育強國建設規劃綱要（2024—2035年）》已經將人工智能定位為助力信息化時代教育變革的重要創新驅動力，對人工智能在助推教師隊伍建設、推動人才培養模式改革、助力教育評價和科學決策等多個維度塑造新發展優勢提出新要求。人工智能賦能教育創新發展，已經成為全球共識，受到越來越多國家和國際組織的高度關注。當前，從全球視野來看，人工智能與教育深度融合究竟面臨哪些現實挑戰？具有哪些推進策略？呈現何種發展趨勢？找出這些問題的答案至關重要，直接影響各國教育融合人工智能的政策制定與實踐發展。為回應上述問題，研究采用文本分析法，聚焦全球主要國家和國際組織發布的教育人工智能系列報告，系統分析人工智能與教育深度融合的現實挑戰與推進策略，解讀人工智能賦能教育的發展趨勢，以期為我國及國際社會的教育人工智能健康發展提供方向指引和經驗借鑒。

二、研究設計

（一）樣本選取

研究以“人工智能”“教育\"“教學”\"人才\"“學生”“教師\"等為關鍵詞，在各國政府網站、國際組織網站以及百度、谷歌等主流搜索引擎中搜索相關報告。報告的選取遵循如下標準：一是北美洲、歐洲、亞洲、大洋洲等地區的代表性國家以及有較大影響力的國際組織發布的報告，以保證研究樣本的代表性；二是各國政府部門、國際組織公開發布的報告，以保證研究樣本的權威性和公開性；三是發布時間為2022至2025年間，以保證研究樣本的時效性。由此，最終獲取來自中國、韓國、美國、聯合國教科文組織等12個國家和國際組織的20份教育人工智能報告，對其進行編號（R1～R20），部分信息見表1。

（二）分析方法

研究借助NVivo11軟件，對20份教育人工智能報告進行定性與定量結合的綜合分析。NVivo11是一款用于文本內容分析的軟件，可輔助研究者進行定性方法和混合方法研究，對于報告內容分析有較強的適用性，能夠增強研究的科學性。NVivo11的內容編碼一般有兩種方式：完全開放式編碼和按照研究問題設定編碼類目，本研究采用第二種方式。編碼前，先根據研究問題設定一級編碼節點，然后將20份報告分成兩部分，一部分（共計16份）用于編碼，另一部分（共計4份）用于理論飽和度檢驗。

（三）編碼過程及結果

編碼過程分為四步：第一，初步分析教育人工智能報告文本，發現報告大多關注人工智能教育應用的現狀、挑戰、策略以及應用潛能和未來趨勢。其中，挑戰、策略和趨勢相關內容對我國人工智能與教育深度融合的加速推進具有重要參考意義，能夠揭示人工智能賦能教育的關鍵梗阻點，并為未來的教育應用指明方向。因此，本研究聚焦教育人工智能報告中的挑戰、策略、趨勢三部分內容，并依此建立了現實挑戰、推進策略、發展趨勢三個一級分析節點。第二，在詳細閱讀16份報告文本的同時，找到與一級節點相關的內容，選擇合適的關鍵詞為這些內容打上標簽，建立了177個參考點。第三，對參考點進行分類整合，尋找和建立參考點之間的關聯，提煉出32個三級節點，然后對三級節點進行概念歸類，得到14個二級節點。第四，進行理論飽和度檢驗，對剩余的4份報告進行編碼，分析結果并未出現新的概念范疇，表明編碼形成的節點具有較高的理論飽和度。根據4份報告內容補充原編碼，最終得到236個參考點，具體見表2。

三、人工智能與教育深度融合的現實挑戰

人工智能對人類文明、社會結構以及生產生活產生深刻影響，同時也沖擊著人類的主體地位，引發文化、倫理等多重挑戰。分析發現，人工智能與教育深度融合的現實挑戰包括技術挑戰、倫理挑戰、主體挑戰、機制挑戰、成效挑戰五個方面，如圖1所示。

圖1人工智能與教育深度融合的現實挑戰

（一）技術挑戰：人工智能價值投射和技術黑盒問題難以突破

人工智能尚處于發展的初級階段，技術的不成熟容易誘發多種教育風險4。分析發現，技術挑戰在各類風險中關注度最高，共有15份教育人工智能報告提及人工智能技術方面的問題，涉及42個參考點，占所有挑戰的 41.18% 。一方面，人工智能通過人類創造的數據集學習，在訓練過程中會不可避免地內化數據中的價值判斷與認知傾向。尤其是在當前訓練數據代表性不足、質量不高的情況下，訓練出的模型容易忽視弱勢群體的觀點，或者過度強化某些主流群體的思想，引發價值偏見。另一方面，當前人工智能的運行還處于“黑盒\"狀態，用戶只能看到輸出結果，不了解決策的過程和依據。這種透明度的缺失導致用戶無法追溯決策路徑的合理性，更難以對輸出結果中潛在的歧視性內容進行有效識別。R5、R11、R14等報告均多次提及這一挑戰。此外，還有報告關注人工智能在深度偽造方面的風險。例如，R3、R4、R15等報告指出人工智能可能被用于制造和傳播虛假信息、污染互聯網環境，影響學生的身心健康發展。

表1 教育人工智能報告基本信息（部分）

表2

教育人工智能報告編碼類目

（二）倫理挑戰：人工智能潛在的數據安全與教育公平問題突出

人工智能技術介人教育必將帶來更為繁復的倫理問題，引發廣泛關注。共有13份教育人工智能報告提及人工智能教育倫理方面的挑戰，涉及25個參考點，占所有挑戰的 24.51% ，主要包括數據安全與教育公平。在數據安全方面，R1、R4等11份報告指出，人工智能通常需要收集大量數據來優化教學效果，這些數據存在被濫用、泄露以及商品化的風險。R3強調，人工智能對學生進行實時監控，伴隨式地收集數據，可能會獲取以前無法收集的身體特征、位置信息等更為敏感的數據，造成嚴重的數據安全隱患。在教育公平方面，人工智能與教育融合的過程可能會加劇數字鴻溝，擴大教育不平等。R7指出，當前人工智能技術部署與維護成本過高，只有富裕地區和資金充足的學校可以負擔，這種技術可達性的落差可能會擴大教育鴻溝。

（三）主體挑戰：人工智能導致學生的思維惰性與社交能力退化

人工智能可以提升學習效率，但若過度依賴人工智能不僅會導致學生的思維惰性，還可能影響學生的社交能力[。有9份教育人工智能報告提及這方面的挑戰，涉及16個參考點，占所有挑戰的 15.69% 。首先，人工智能具備強大的生成能力，能代替學生檢索并生成信息，簡化了學生獲取和加工信息的流程，但也加劇了他們在知識探索上的惰性。例如，R12、R15、R18等報告指出，人工智能往往會給復雜問題提供簡潔、直接的答案，過度依賴人工智能容易導致學生減少或放棄思考，使學生思維得不到有效的訓練，逐步喪失獨立思考的意識與能力。其次，人工智能提供擬人化的交互方式，能夠代替教師進行知識傳授、問題解答、情緒疏導，可能導致學生更加依賴與機器的交互，無意中減少師生、生生互動的需求。R7、R8等報告認為過度依賴人工智能會削弱師生、生生間真實的情感交流，影響同理心、團隊協作等社交能力的形成。

（四）機制挑戰：人工智能賦能教育的監管與教師培養機制尚不健全

人工智能技術在持續融人教育領域的同時，也暴露出了監管機制和教師培養機制方面的顯著不足。共有5份教育人工智能報告提及這一問題，涉及10個參考點，占所有挑戰的 9.80% 。在監管機制方面，當前全球人工智能賦能教育的監管規范嚴重不足、準入標準與使用邊界并未明確，導致人工智能在教育中的應用缺乏規范性和約束力。例如，R4指出大多數國家尚未針對人工智能的數據安全、算法偏見等潛在風險出臺具體的監管措施，導致人工智能教學應用的合法性受到質疑。在教師培養機制方面，當前教育體系尚未構建起與人工智能技術發展相匹配的系統性培養框架，致使教師的人工智能素養難以形成持續迭代的成長閉環。例如，R18提出目前許多教師不能熟練掌握和運用人工智能技術，主要原因包括學校缺乏對教師的相應培訓、各科教師在高等教育階段缺少相應的課程學習等，需要通過相關政策建立貫穿職前職后的進階式培養路徑。

（五）成效挑戰：人工智能與教育深度融合的實踐成效亟待證明

人工智能雖已廣泛滲透至教育各個領域，但其與教育深度融合的實踐成效仍不顯著，共有7份教育人工智能報告提及人工智能在教育領域應用成效的挑戰，涉及9個參考點，占所有挑戰的 8.82% 。人工智能與教育深度融合涵蓋自適應學習、個性化輔導、分析和預測學習成效、智能評估、學習管理等場景[12]，但在這些場景中的應用效果尚缺乏深入且長期的實踐研究，沒有令人信服的證據表明人工智能工具會為這些場景帶來顯著變革。R7、R8、R12等報告均指出目前關于人工智能教育影響的證據十分匱乏。并且，不少報告對人工智能的實際應用效果提出質疑。例如，R19提出現有的人工智能工具主要采用行為主義方法，過于強調記憶而非思考，注重事實掌握而非批判性參與，削弱了學習者的深度學習能力。面對這些質疑，教育機構與技術企業亟須聯合開展實證研究，以證明人工智能的教育價值和實際效果。聯合國教科文組織也呼呼建立證據庫，以證明人工智能對學習和教學實踐的影響[13]。

四、人工智能與教育深度融合的推進策略

回顧以往，技術的迭代均帶來了教育系統革新的希望，然而教育問題往往是頑固的，導致革新難度巨大。未來人工智能可能在人們希望與失望的交錯輪回中持續演化，與教育系統共同進步。為了加速這一進程，國際組織與政府部門在研究報告中提出了一系列推進策略，包括完善治理舉措、強化人才培養、優化智能產品、推動應用實踐、提供條件保障五個方面。

（一）建立政產學研用聯合體，打造教育人工智能多元治理體系

在完善治理舉措方面，研究發現建立政一產—學一研一用協同參與的多元治理體系是保障教育人工智能有序發展的基礎。有11份報告的26個參考點均提到這一舉措，占所有策略的 26.80% 。其內容可以總結為三個方面：第一，建立制度化協作框架，引導多元教育主體參與教育人工智能系統的設計、開發、測試、審查和管理等環節。例如，R1提出教育機構要與非營利組織建立合作關系，共同進行人工智能的設計和測試。R11提出通過常態化意見征詢機制將一線師生的意見納為教育人工智能政策制定與修訂的核心依據。第二，教育主管部門聯合多元教育主體共同制定教育人工智能技術標準與行業規范，明確核心場景的技術準入標準。例如，R8提出通過風險監管框架對人工智能企業實施分類監管，禁止高風險人工智能系統進入教育領域。第三，建立多方參與的教育人工智能風險預警系統，引入第三方教育評估機構對算法偏見、隱私泄露及教育公平性影響進行常態化監測與預警，并推動學生、家長、教師共同參與評估。例如，R3提出要建立獨立評估機制，引入第三方機構驗證人工智能系統的功能與風險，并開展持續監測和定期風險評估。

（二）構建多維人工智能素養培養體系，提升師生人工智能應用能力

在強化人才培養方面，師生人工智能素養是人工智能教育創新應用的關鍵要素[14，需要建立起多維人工智能素養培養體系，包括開展教師培訓、調整學生課程設置、實施智能素養認證等。共有11份報告提及這一策略，涉及33個參考點，占所有策略的 34.02% 。首先，開展教師培訓是報告中提及次數最多的人才培養策略，教育系統需要建立職前職后貫通的課程體系。例如，R20建議將人工智能培訓整合到師范生培養中，R1建議成立一個專門的工作組評估教師的培訓需求并制定全面的教師發展計劃，根據教師的學科、年級、教齡等因素設計定制化的教師培訓課程。其次，學生的課程設置受到廣泛關注。R2、R13等建議采用跨學科的方式開展人工智能教育，根據各學科的特征和需求設計相關內容，減輕獨立開展人工智能課程的負擔。R1、R6、R11等建議面向各學段開設適配的人工智能通識課，并開展多元化、系統化的素養提升活動和實訓項目。最后，還有報告建議建立師生智能素養認證與反饋機制，參考聯合國教科文組織發布的《教師人工智能素養框架》和《學生人工智能素養框架》，研制本土化的師生智能素養認證標準，定期開展評估和認證。例如，R2提出將人工智能納入法國數字能力認證體系，面向學生和公職人員開放認證通道。

（三）堅持需求與規律并重，持續構建智能教育產品生態

在優化智能產品方面，教育人工智能的研發應堅持需求與規律并重，聚焦實際需求、嚴格遵循教育基本規律、增強產品透明度，持續構建智能教育產品生態。有4份報告提及這一策略，涉及11個參考點，占所有策略的 11.34% 。第一，教育人工智能的研發應聚焦實際教育需求，提供差異化、多樣化的產品。例如，R5、R17等報告提出為不同人群研發個性化產品，并充分利用教育數據對教育情境與認知過程等進行準確捕捉與深度理解，使產品更精準地適應實際需求。第二，人工智能的設計與應用需嚴格遵循教育基本規律，防止技術決定論。例如，R17建議人工智能工具不僅要注重從多模態的教育數據中識別規律，還要在算法中嵌入既定的教育原則和一線教師的專業知識，確保人工智能服務于學生的個性化發展。第三，人工智能產品要持續提升透明度。R3、R14等報告建議人工智能在做出教育決策的同時提供分析過程和決策依據，構建可解釋、可追溯、可干預的技術框架。例如，人工智能模型DeepSeek會在深度思考時通過可視化界面展現其分析過程和邏輯，使用戶掌握推理進展和決策依據，這一方法也可以用于提升教育人工智能產品的透明度[5]。

（四）細化人工智能教育應用場景，開展教育教學成效評估研究

在推動應用實踐方面，細化人工智能教育應用場景、選擇合適的人工智能產品、持續追蹤并評估人工智能教育應用成效，是推動人工智能在教育領域有效落地的重要舉措。共有10份報告談及這一舉措，涵蓋14個參考點，占所有策略的 14.43% 。首先，繼續拓展和深化人工智能在不同場景中的應用，細致剖析各場景下的具體情境與需求，形成精準、高效的應用模式。例如，R7、R11等報告詳細分析了人工智能在教學、適應性學習、評價等場景中的潛力，提出要進一步豐富和細化人工智能在不同場景中的個性化應用。其次，學校要做好人工智能產品的選型。R17建議學校不能只關注人工智能強大的性能，還要準確認識到不同產品的優勢和不足，確保產品功能與學校的教學自標保持一致。最后，開展人工智能教育應用成效評估也是報告關注的重要措施。R1、R2、R7等報告建議教育主管部門聯合研究機構持續追蹤和評估人工智能與教育深度融合的實踐成效，構建系統的成效評估機制，重點探討人工智能在教育公平、教育倫理、數據安全等方面的影響。

（五）強化資源供給與支持服務，夯實人工智能教育應用的支撐能力

在提供條件保障方面，報告建議強化資源供給與支持服務來夯實人工智能教育應用的支撐能力。共有13份報告提及這一策略，涉及13個參考點，占所有策略的 13.40% 。第一，多份報告建議向師生提供豐富且開放的人工智能教育資源，并根據學生年齡、心智成熟程度和自律程度，制訂針對性的使用指南。例如，R15、R17等建議推出針對性的師生使用指南，明確使用范圍、使用對象和使用場景，并聯合多元教育主體協同開發配套的教學資源。第二，部分報告關注人工智能基礎設施建設，強調人工智能算力資源的投入和跨區域共享，以促進教育人工智能的普及。例如，R1、R13等建議加大云平臺、人工智能平臺等設施的投入，并為師生提供人工智能終端設備，以支持人工智能在教育中的創新應用。第三，強化服務支持也是提高人工智能教育應用支撐能力的重要舉措，教育主管部門可以聯合人工智能專家、企業人員組建專業的教學服務團隊，為學校提供針對性技術支持、培訓指導和咨詢服務。

五、人工智能與教育深度融合的發展趨勢

在技術加速驅動教育數字化轉型的背景下，人工智能與教育深度融合的發展呈現五大趨勢：在產業方面，加速推進教育、智能科技與人才一體化發展；在應用方面，以師生為本的教育應用理念逐步確立，同時教育應用將走向包容化和無障礙；在主體發展方面，智能技術與教育主體形成共生關系，最終將實現互惠成長；在政策方面，人工智能教育應用的安全與發展將形成動態平衡。

（一）加速推進教育、智能科技與人才一體化發展

人工智能與教育的深度融合，有望重構教育場景、革新技術創新模式、重塑人才培養邏輯，形成教育、智能科技、人才三者協同演進、互為支撐的一體化發展趨勢。例如，R11提出企業與高等教育機構應當就人工智能技術在教育和行業中的作用建立共識，發揮各方所長，以便更好地協同發展。第一，主動利用人工智能推進教育變革，提升育人質量。利用人工智能技術優化教學資源分配、促進教學方法創新、賦能教學評價改革，讓每一位學生都能夠得到最適合的教育。第二，聚焦技術創新，推動教育人工智能技術迭代升級。學校與企業合作進行人工智能技術研究與開發，促進理論與實踐的結合，用科研成果反哺產業應用。第三，重視人才的基礎作用，校企合作強化人才自主培養能力。高校以企業人工智能發展需求為中心，瞄準算法、芯片等短板領域，通過定向培養、校企聯合培養等形式精準培養企業所需人才。

（二）堅持以師生為本的基本發展理念

教育人工智能在本質上是服務于人，賦能教師教學和學生學習[，這一價值定位決定了未來人工智能的教育應用將呈現出以師生為本的特征。R17認為，教育人工智能的發展要堅持“人在回路中\"的理念，即以師生為中心進行開發和教育應用。在人工智能開發方面，將以師生需求為技術設計的起點。例如，R1、R9等報告均強調，未來要在人工智能開發過程中嵌入師生共創機制，邀請教師和學生參與設計，確保技術符合師生需求和認知規律。在人工智能應用方面，尊重師生的主體地位，以師生為決策核心，形成人機協同的增效模式。例如，R4強調，教師掌控教學目標設定、教學策略選擇、倫理風險評估等關鍵環節，專注于學生創造力、價值觀等方面的培養，將人工智能視為輔助工具完成流程化工作。R19等報告提出，未來應更注重對學生的人文主義關懷，尊重學生自主選擇學習內容和發展方向的權利，而不是由人工智能決定學生的學習方向。

（三）人工智能教育應用走向包容化和無障礙

在人工智能與教育深度融合的過程中，包容化和無障礙是全球共同關注的焦點，也是未來發展的重要趨勢。國際組織和各國政府在報告中多次強調發展包容的人工智能工具，促進不同群體的無障礙使用。例如，R17提到在使用人工智能實現教育目標時，要尤其關注人工智能工具是否是公平和包容的。一方面，未來人工智能工具的設計和應用將更具包容性。技術的迭代升級將不斷提高人工智能產品對多元需求的適應性，實現不同文化、家庭背景和健康狀況人群的“智適應\"學習。另一方面，各國都在報告中強調對師生開展人工智能教育，開設通識課程、開展跨學科教學、實施教師培訓。師生人工智能素養的提升將有效避免技術應用中的認知偏差，確保師生都能在人工智能的支持下實現個性化成長，促進人工智能教育應用的包容化和無障礙。

（四）人工智能與教育主體實現互惠成長

人工智能技術的迅猛發展，正加速推動機器與教育主體之間形成雙向獲益的互利共生模式，實現人工智能與教育主體的互惠成長。一方面，人工智能與教育主體在高層次的互動中相互啟發，教育主體主導人工智能進行智慧創造，人工智能又反向啟發教育主體創新，實現人機間的智慧涌現。例如，R8提出人工智能既可以根據學生的想法生成文本或修改資料，又可以作為蘇格拉底式的辯論搭檔，通過深度交互激發并完善學生的觀點。另一方面，人工智能與教育主體在深度協同的實踐場景中共同成長。對教育主體而言，人工智能的普及對主體的能力提出了更高要求，促進其不斷提升自身的人工智能素養，以適應教育智能化的新趨勢；對人工智能而言，教育實踐中的主體行為、需求與經驗也在反哺人工智能技術的升級。同時，教育領域深人研究人工智能對教學規律、教育倫理等方面的影響，將促進人工智能技術向更安全、可解釋、人性化的方向演進。

（五）人工智能教育應用的安全與發展日趨平衡

全球各國正積極挖掘并釋放人工智能在教育領域的巨大潛力，同時審慎應對隨之而來的安全治理挑戰[1]，最終將在技術賦能與風險防范的博弈中實現安全與發展的動態平衡。例如，R16提出，當前人工智能教育應用需要平衡教學減負與過度監控、個性化發展與隱私泄露、機器決策與教師控制權等方面的沖突。為實現教育人工智能發展與安全的平衡，R8R14等報告提出了一系列措施，包括制定透明政策以增強人工智能的可解釋性、建立協調機制以推進多元主體共同參與治理、制定適應性的監管框架以保障安全應用等。同時，各國也在積極采取敏捷的治理政策，在促進人工智能教育應用的同時保障教育系統的安全穩定。例如，德國《人工智能行動計劃》既鼓勵人工智能在教育領域的使用，也鼓勵學者研究人工智能在支持學習過程、教學設計方面的局限性[19。這種敏捷治理理念有助于形成安全與發展相互促進、動態平衡的良性格局，使教育人工智能朝著有利于師生的方向發展。

六、結束語

利用人工智能推進教育變革與高質量發展已成為重要的時代命題2，也是全球教育變革的重要方向。研究對全球代表性國家以及有較大影響力的國際組織發布的教育人工智能報告進行量化統計與定性分析，提煉出五項現實挑戰、五種推進策略以及五大發展趨勢，較好地呈現了國際教育人工智能的發展全貌，也為我國大力推進人工智能賦能教育強國建設提供了路徑指引。未來，期望越來越多的國家積極響應2025年世界數字教育大會發布的《數字教育合作武漢倡議》，廣泛開展教育人工智能國際合作，彌合全球智能鴻溝，共促教育智能轉型，共護人工智能安全，為構建全球人類命運共同體貢獻教育力量。

[參考文獻]

[1]中華人民共和國教育部.人工智能促進教育革創新[EB/OL].（（2022-12-2）[2025-03-10].ttp：//w.moe.gov.cn/jyb_xwb/5148/202212/t20221222_1035689.html.

[2]中華人民共和國中央人民政府.中共中央、國務院印發《教育強國建設規劃綱要（2024—2035年）》[EB/OL].（2025-01-19）[2025-03-10]. https：//www.gov.cn/gongbao/2025/issue_11846/202502/content_7002799.html.

[3]唐玉溪，何偉光.人工智能時代教師何以存在：規定、窘境與超越[J].中國遠程教育，2022（10）：21-28，39，76.

[4]柯清超，米橋偉，鮑婷婷.生成式人工智能在基礎教育領域的應用：機遇、風險與對策[J].現代教育技術，2024，34（9）：5-13.

[5]王佑鎂，王欣穎，柳晨晨.教育領域生成式人工智能應用的倫理風險管理框架研究[J].電化教育研究，2024，45（10）：28-34，42.

[6]趙悅.如何監管生成式人工智能在科學研究中的應用：風險與策略——基于歐盟和美國人工智能政策的分析[J].現代遠程教育研究，2024，36（6）：20-29.

[7]楊文正，陳選超.智能技術教育應用倫理審視與紓解：基于戈夫曼“擬劇論\"的視角[J].電化教育研究，2024，45（1）：36-42，51.

[8]劉三女牙，郝曉晗.生成式人工智能助力教育創新的挑戰與進路[J].清華大學教育研究，2024，45（3）：1-12.

[9]楊俊鋒.生成式人工智能與高等教育深度融合：場景、風險及建議[J].中國高等教育，2024（5）：52-56.

[10]傅敏，冉利敏.學校教育數字化轉型：認知誤區、潛在挑戰與求解策略[J].中國電化教育，2024（1）：44-50.

[11]張鵬，汪腸，尚俊杰.生成式人工智能與教育變革：價值、困難與策略[J].現代教育技術，2024，34（6）：14-24.

[12]WANG S，WANGF，ZHUZ，etal.Artificialinteligenceineducation：asystematicliteraturereview[J].Expertsystemswithapplications，2024，252：124167.

[13]UNESCO.Aducatidaefoaks].ps：/duok：/2/pf9.

[14]楊現民，曾佳堯，李新.人工智能與教育深度融合的場景細化及落地實踐——基于探索性多案例分析法[J].開放教育研究，2025，31（1）：82-92.

[15]楊現民，卜浩德，李新，等.DepSeek 賦能教育強國建設：技術優勢、態度審視與推進建議[J].中國教育信息化，2025，31（3）：3-11.

[16]苗逢春.從\"國際人工智能與教育會議\"審視面向數字人文主義的人工智能與教育[J].現代教育技術，2022，32（2）：5-23.

[17]黃濤，張振梅，劉三女牙.以共存求共生：人智協同共育如何可能[J].教育研究，2025，46（1）：147-159.

[18]趙曉偉，李欣雅，沈書生，等.我國地方“人工智能 + \"教育政策的焦點透視與發展路向[J].電化教育研究，2025（3）：48-55.

[19]EuropeanUnio.Ethicalgidelsoeuseofartifialitellgence（A）andataintachngandlearingforducatosB/L].（2022-10-25）-10].hps：/peuropaeu/enpublicatiodetail//pubcatio8ad534-1ed9ed-5eda/language-en.

[20]余亮，鄧雙潔，張馨月.人工智能技術賦能教育的演進脈絡、內在邏輯和發展趨勢[J].電化教育研究，2025，46（6）：13-20，28.

International Insights into the Deep Integration of Artificial Intelligence and Education： Realistic Challenges， Strategies and Trends

YANG Xianmin'，BU Haodel，LI Xin'，SONG Suxuan2，LIU Tingyu1 （1.Educational Informatization Engineering Technology Research Center，Jiangsu Normal University，Xuzhou Jiangsu ; 2.Higher Education Research Center， Jiangsu Normal University， Xuzhou Jiangsu ）

[Abstract] Artificial Intelligence（AI） stands as a strategic high point in global technological competition，driving profound transformations across the entire education system.It is of great practical significance to gain insight into thechallnges，strategiesand trendsof thedeep integrationof AI and education from a global perspective. The study selects 2O authoritative reports on AI in education， which were released by representative countries in North America， Europe，Asia， Oceania and other regions，as wellas influential international organizations，assamples.Through text analysis，it is found that：Firstly， the global deep integration of AI and education primarily faces five challenges of technology，ethics， subjects，mechanisms，and effectiveness.Secondly，The keystrategies to accelerate thisdeep integration include： establishing a consortium involving government， industry，academia，research，and application sectors to create a diversified governance system; constructing a multidimensional AI literacy cultivation system to enhance teachers'and students'AI application capabilities;adhering to a balance between demandand laws to continuously developan ecosystem of intelligent educational products;refining AI application scenarios in education and carrying out effectiveness assessment research; strengthening resource supply and support services to consolidate the support capacity of AI education application. Finally，The deep integration of AI and education exhibits five major trends： the integrated development of education， intelligent technology and talents; adherence to the basic philosophy of prioritizing teachers and students; the shift of educational applications toward inclusiveness and accessbility;reciprocal growth between AI and educational subjects; and the growing balance between the safety and development of AI applications in education.

[Keywords] Artificial Inteligence; Educational Transformation; Educational Artificial Inteligence; Intelligent Education; Application of Artificial Intelligence in Education