隨著“人工智能+”行動的深化推進，人工智能與教育全過程的融合已成為教育變革的重要方向。無論是政策層面的戰(zhàn)略部署，還是實踐領域的場景探索，都彰顯了人工智能賦能教育提質增效的巨大潛力。然而，在融合過程中，資源分配、主體適配、技術應用、倫理監(jiān)管等多重困境逐漸顯現(xiàn)，亟待系統(tǒng)性破解。

　　資源分配不均是人工智能融入教育的基礎性障礙。城鄉(xiāng)與區(qū)域間的“AI教育鴻溝”顯著，農村學校不僅AI素養(yǎng)合格教師占比低，高性能設備與穩(wěn)定網(wǎng)絡覆蓋也存在短板，難以支撐基礎AI教學場景落地。優(yōu)質AI教育產品的付費模式進一步加劇不平等，而算法訓練數(shù)據(jù)的偏差的，又導致方言使用者、少數(shù)民族等群體面臨更高的識別錯誤率，固化了教育不公。破解這一困境，需通過政策傾斜與校企合作協(xié)同發(fā)力，推廣“AI云教室”“低代碼工具”等普惠性方案，構建跨區(qū)域資源共享機制。

　　教師適應與能力斷層構成融合推進的核心瓶頸。人工智能重構了教學模式，要求教師從“知識傳授者”轉向“學習引導者”，但部分教師存在角色困惑與替代焦慮。更突出的問題是，多數(shù)教師缺乏系統(tǒng)性的AI教學融合培訓，現(xiàn)有培訓內容與實際教學場景脫節(jié)，導致“會用工具、不懂課程”的普遍現(xiàn)象。為此，需建立“實踐導向+骨干引領”的培訓體系，開發(fā)適配課堂場景的輕量化工具與任務，助力教師漸進式實現(xiàn)角色轉型。

　　數(shù)據(jù)安全與倫理風險是融合過程中不可忽視的底線問題。教育場景涉及的學生個人信息、學習習慣等敏感數(shù)據(jù)，常因AI產品的“黑箱操作”面臨過度采集與濫用風險，而隱私保護與個性化教學之間的矛盾，更讓人臉識別、情緒抓取等技術應用觸碰隱私紅線。同時，AI過度介入可能消解教育主體性，導致學生產生“元認知惰性”，削弱思辨性思維與創(chuàng)造力，引發(fā)學術誠信與成果權屬認定難題。這就需要構建“數(shù)據(jù)最小化+隱私計算+透明治理”的保護機制，明確AI應用邊界，堅守教育育人本質。

　　技術適配不足與評價監(jiān)管缺失則制約了融合的深度與效度。當前多數(shù)AI教育產品停留在“技術嫁接”層面，忽視中國課程標準與學生認知規(guī)律，生成內容存在事實錯誤與價值觀偏差，需教師大量修正。而現(xiàn)有評估體系無法適配AI時代需求，缺乏對核心素養(yǎng)的科學評價方法，同時AI教育產品的準入標準、權責劃分等監(jiān)管機制空白，導致市場質量良莠不齊。解決這一問題，需推動AI模型輕量化與場景化適配，建立“AI+人工”協(xié)同審核機制，同步完善評價監(jiān)管與權責劃分體系。

　　人工智能融入教育是系統(tǒng)性變革，并非簡單的技術疊加。唯有統(tǒng)籌解決資源均衡、教師賦能、數(shù)據(jù)安全、技術適配等關鍵問題，在技術創(chuàng)新與人文關懷間尋找平衡點，通過多方協(xié)同構建良性教育生態(tài)，才能讓人工智能真正成為促進教育公平、提升育人質量的有力工具，推動教育事業(yè)高質量發(fā)展。