第三，人工智能是科學，也是藝術。教育的複雜性源於人的複雜性，可以說，教育的藝術性不在於讓孩子學得更快、更多，而是要學少、學慢、學難，甚至有時會求「拙」，讓孩子的靈魂跟上。少就是多，這就是教育的藝術性。人工智能不是讓孩子做更多的題，而是讓孩子成為不一樣的人。

第四，人工智能在教育當中的應用，主要不是技術問題，而是教育理念和組織變革的問題。為什麼數據聚不起來，教育應用不起來？核心原因是我們組織觀念和教育觀念沒有改變，如果整個人工智能都往應試方面走，那肯定是沒有出路的。

第五，人工智能賦能教育，核心是教育內容的變革。人工智能時代的特點在於，不再是物質匱乏，而是時間匱乏；重要的不再是物質制造，而是精神制造。OECD發佈了《2030學習指南》，指出要讓學生在陌生環境中自定航向，形成強大適應能力和變革能力，聚焦創造新價值、協調矛盾困境、承擔責任三項能力，是現在教育必須要接受的挑戰，這也是人工智能賦能教育最需要考慮的方向。

李佐文：生成式人工智能的優勢在於借助強大的數據模型自動生成各種文本和問題答案，因此可以被用於教師備課、學生學習和課堂提問、教學管理，以及招生就業、語言服務行業發展多個場景，涉及整個人才培養的全過程。它所具有的易用性和易操作特征，可以為學生提供更好的學習機會和學習體驗；它所體現的大模型范式將使教師在教學、科研和管理工作中的角色轉化為「導師或教練」，促使人機協同的教育新形態加速形成，不斷推動教育教學的改革與發展。以ChatGPT為代表的生成式人工智能可以融合於人才培養的全過程，對未來人才培養體系的創新發展起到促動作用。人工智能技術打破了課堂的時空限制，實現了在線教學、遠程輔導等，使學生可以隨時隨地學習。未來，人機協作的課堂，特別是本地教師、遠程教師、機器人教師協同工作聯合教學（Co-Teaching）的三師課堂，將成為人工智能時代的常規課堂樣態。

蔡可：從教育教學的現狀來看，人工智能賦能教育發揮了技術的獨特優勢，如跨時空、個性化、集約化等。人工智能技術通常是通過對特定問題建模來實現，追求確定性、關注結果、強調效率。因此，在知識的顯性化與細顆粒度前提下，對於薄弱地區實現教育質量從水准線以下躍升，效果非常明顯。但我們也要注意到技術的限度，人工智能的誕生並不是因教育而起，人工智能也不必然賦能教育高質量發展，「創造」不是算法邏輯，創造性人才培養關注的是默會知識，學生必須試錯（而不一定是路徑的精准）才能螺旋式上升，需要面對模糊的邊緣地帶，甚至在與悖論共處中形成批判性思維。這些目標的達成都離不開善用技術的人。隨著高中課程標准的全面推開、義務教育新課標的頒布施行，核心素養導向的教學目標、整合式的教學內容設計、情境化的探究教學方法也在對教師能力提出新要求。當教師在思考如何設計學習體驗、開發課程資源、打通課程與生活、怎樣以評促學等問題的時候，技術就有了更大的用武空間。所以，不只是技術賦能教育，教育也在賦能技術。（發佈時間：2024-03-04 作者：郜雲雁 來源：中國教育新聞網 【教育圓桌派】）