观点丨陈正：多元共治共享未来，推进人工智能赋能教育国际合作

陈正

国家教育行政学院科研处副处长、副教授

2026年4月，教育部等五部门联合印发《“人工智能+教育”行动计划》，明确提出要“深化教育对外开放，积极参与全球教育治理”。这一政策部署的背后，是全球教育合作格局正在发生的深刻变化。一方面，生成式人工智能以前所未有的速度渗透教育系统，为个性化学习、资源普惠和文化交流提供了技术可能；另一方面，联合国教科文组织数据显示，全球仅有40%的小学、50%的初中和65%的高中接入互联网，非洲地区低至40%，数字鸿沟正在演变为新的“智力鸿沟”和“文化鸿沟”。联合国教科文组织《人工智能与教育的未来》报告指出，应对人工智能与教育融合的系统性挑战需要确立五项紧迫优先事项，即弥合AI鸿沟、保障伦理与安全、重视教师角色、关注本地语境、推动国际合作。而探索智能时代多元共治共享的路径，以人工智能赋能教育国际合作，不仅是一种技术选择，更关乎全球教育治理的未来图景。

一、深度参与全球教育治理，持续提升我国数字教育的国际话语权

人工智能在全球教育领域的迅速渗透，逐步对全球教育治理的权力结构产生影响。当前国际AI教育规则尚处于形成期，从教育数据跨境流动标准、AI教育伦理框架，到技术应用的操作规范，谁掌握了标准制定权，谁就掌握了未来教育生态的主导权。

然而，我国在这一领域的话语权与自身教育数字化实践成果并不匹配。尽管国家智慧教育公共服务平台国际版已覆盖200多个国家和地区，服务1.7亿学习者，提供近900门多语种课程，但在国际规则层面，我国主导或深度参与的标准仍十分有限。这种“应用规模领先、规则参与滞后”的落差，直接制约了我国数字教育的国际话语权。究其原因，过去我国参与全球教育治理多采用输出产品、分享经验的形式，忽视了规则制定本身的政治性与博弈性。现有的AI教育伦理讨论多由欧美研究机构和企业主导，其价值取向隐含西方中心主义预设。例如，欧盟《人工智能法案》将教育AI列为高风险系统，但其合规框架主要服务于欧洲数据保护传统，并未充分考虑全球南方国家基础设施薄弱、数据主权诉求不同的现实。

2026年世界数字教育大会上，中国发起《关于构建国际数字教育标准体系框架的倡议》，将本国经验转化为全球公共产品。下一步应重点在以下领域主动参与国际议程设定：一是从项目合作到制度参与，在联合国教科文组织框架下，推动设立面向发展中国家的人工智能教育一类中心，系统提供AI课程体系、师资发展等教育公共产品，提升中国在多边治理中的牵引力。二是从经验输出到标准引领，主动在联合国教科文组织、学习技术标准分委会等既有国际标准组织中发起新工作项目。例如，依托我国在基础教育阶段AI教育普及的规模化经验，提出《中小学人工智能教育应用成熟度模型》国际标准草案，而非等待欧美提案。三是从双边嵌入到多边扩散，利用双边教育合作协定，将数据跨境流动、算法审计互认等条款嵌入具体合作项目，再逐步推向多边扩散，降低多边谈判的制度阻力。

二、打造国际会议与联盟体系，为全球人工智能教育合作搭建制度化对话平台

碎片化的双边合作难以应对AI教育带来的跨国、跨文化挑战，需要建立常态化的多边对话与规则协调机制。世界数字教育大会和世界数字教育联盟正是这一需求的制度回应。

自2023年首届会议以来，世界数字教育大会已连续举办四届。2026年杭州大会以“人工智能+教育：变革·发展·治理”为主题，汇聚43个国家和地区代表，发布八项成果，包括《全球数字教育发展指数（2026年）》和《中国智慧教育发展报告(2025—2026)》。教育部部长怀进鹏在大会主旨演讲中提出三项倡议——凝聚人工智能赋能教育变革的国际共识、共同开发教育发展的新模式、共同构建教育治理的新生态，为中国深度参与全球教育治理提供了清晰的行动路径。

此外，联盟化发展是推动构建以中国为关键节点的多边教育治理网络的重要方式。世界数字教育联盟成立于2024年1月，历经两年多的发展，已吸引40余个国家和地区的144家成员单位，涵盖国际组织、高校、科研机构及科技企业，联盟功能实现从共识汇聚向规则产出的深化，例如2026年发布的由清华大学牵头制定的《人工智能赋能智慧校园基本要素》，标准系统性地定义了AI驱动下智慧校园的核心要素，且不限定具体技术方案的设计理念，兼顾前瞻性与多样性，体现了联盟推动规则共建而非单向输出的开放姿态。

下一步应首先扩大联盟成员的发展中国家代表性，例如要求每个联盟标准制定工作组中，发展中国家成员比例不低于30%。其次，可建立联盟内产品互认机制，针对一类教育AI产品（如智能辅导系统），由联盟制定统一的功能测试规范、数据安全标准、伦理审查清单，以互认为杠杆推动各国采纳联盟标准。最后是建立实质性的联合研究项目，大会可增设案例分享，让不同国家代表就AI产品在不同文化环境中的表现进行实地数据对质，用真实的对比数据推动问题暴露与经验总结，让合作从务虚走向务实，防止联盟流于形式和空谈。

三、推动多语种教学资源共建共享，让数字红利跨越国界与语言鸿沟

语言差异曾长期是教育国际化的难点。多语种教育资源的共建共享，长期以来受制于翻译周期、专业术语对齐成本以及非通用语种教材开发等瓶颈。但人工智能正在彻底改变这一局面。一方面，资源汇聚平台持续优化。我国国家智慧教育公共服务平台国际版覆盖200多个国家和地区，提供近900门多语种课程。另一方面，AI大模型具备强大的多语言理解和生成能力，实时翻译几乎无延迟，且能根据学习者的文化习惯动态调整举例方式与表达风格。例如云南民族大学开发的“土木工程+澜湄文化+人工智能”跨学科课程群智能体，支持澜湄六国七种语言的跨文化交流，该课程群智能体的核心功能还包括基建项目分析、工程场景模拟、学生设计方案辅助评价等，旨在助力培养具备跨文化工程能力与区域视野的澜湄工程建设人才。类似智能体的出现意味着过去“资源共享”预设的学习者能够掌握英语等强势语言这一隐性门槛正在被打破。人工智能赋能的翻译与交互能力，使得优质教育资源可以绕过传统的转译环节，直达学习者的母语环境，甚至实现高效的双向互动。这不仅是效率的提升，更是教育公平与文化包容的实质性进步。

当然，当前主流大语言模型的训练语料以英语等少数强势语言为主，可能导致小语种翻译精度不足，或生成内容中隐性地嵌入英语文化的思维框架。下一步在多语种共享时，须持续增加非通用语种原生语料的采集与标注，推动人工智能真实尊重每一种语言背后的认知传统与知识生产方式，让更多优质教育内容以母语的方式抵达每一个渴望知识的人。

四、正视AI的算法偏见，构建区域化精准教育合作新模式

人工智能绝非价值中立的纯粹技术工具。大模型天然具有区域国别属性，其训练数据、对齐方式和评估标准都内置了特定的语言、文化和种族价值趋向。当前美国主导的教育科技平台大规模渗透，学习者对平台内容选择少且缺乏文化适应性，构成了“平台殖民主义”的风险。其结果表现为教育数据主权旁落、文化适应性缺失，进而严重抑制了本土教育创新的发展潜力。教育关乎培养什么人的问题，若不正视并干预算法偏见，文化多样性将在智能时代面临前所未有的侵蚀，教育合作反而可能加剧文化霸权。

因此，国际教育合作也急需新思路，即区域化精准教育合作，以多元主体协商保障不同文化的价值共建权利，以地方性知识为根基维护文化多样性。这里所谓“区域化”，是指不再追求大一统的技术方案，而是根据不同区域的文化传统、语言生态和发展需求，定制差异化的合作内容与路径；所谓“精准”，是指合作要深入到教育全流程，如课程设计、师资培训、平台开发等具体环节，全链条融入本地文化逻辑。中国的实践已逐步体现这一方向，在南非，中国教育部签署合作协议，围绕AI教育、数字化转型、联合科研搭建平台；在中亚，乌兹别克斯坦正与中国合作伙伴共同开发融合人工智能的远程学习在线平台，适配当地基础设施与语言环境；在非洲，联合国教科文组织与中国企业联合发起的“青少年编程计划”，赋能教育政策制定者与一线师生。这些合作针对不同区域的发展阶段、文化特质与教育痛点，设计差异化模式。

要推动国际教育合作在反对算法偏见的基础上真正实现多元文化价值共生，下一步需在三个层面持续发力。一是要强化我国人工智能教育政策的顶层设计能力。构建覆盖课程体系、师资建设、平台支撑及伦理审查在内的全链条政策框架，确保国家在全球教育治理格局变动中具备足够的制度适应力与战略调节力。二是建立文化适配审计机制。在启动具体合作项目之前，应委托项目所在国的学者与教师团队，对拟引入的人工智能教育产品开展文化适配性测试。三是进一步深化区域差异化合作，推动多元文化的智能时代延续。以区域合作为核心路径，尊重并激活每一种教育传统、母语表达与文化逻辑，使其在人工智能赋能的教育生态中获得属于自己的表达空间与发展轨迹。

本文系双周政策分析会（第三十五期）系列成果。原文刊载于2026年第四期《中国人民大学教育学刊》

文章来源：学习强国

微信编辑：张菁菁

责任编辑：刘琪 黄米佳

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