7月13日消息，北京师范大学智能技术与教育应用教育部工程研究中心(下称“工程研究中心”) 近日发布人工智能赋能基础教育应用的代表性成果：《人工智能赋能基础教育应用蓝皮书》与《典型案例集》。

　　2024年4月起，北京市教委启动了中小学校人工智能应用试点工作，并委托工程研究中心、北京市数字教育中心(北京电化教育馆)(以下简称“市数字教育中心”)承担试点学校的实践指导、案例遴选和成果提炼工作，用以探索人工智能应用的实践路径、培育一批创新标杆场景。

　　基于此，工程研究中心和市数字教育中心联合编写《人工智能赋能基础教育应用》蓝皮书。

　　据介绍，蓝皮书主张智能技术服务教育需采取“以人为本”的政策措施与行动步骤，以确保其使用符合伦理、安全、公平，并具有实际意义。其指出当前人工智能在基础教育场景应用已展现巨大潜力，部分场景应用已较为成熟并开展规模化落地，而部分场景应用仍处于探索和试点阶段，亟需持续推进。

　　以实践探索章节为例，《蓝皮书》分别就以“智”助教、以“智”助学、以“智”助评、以“智”助育、以“智”助研、以“智”助管进行详细介绍。围绕教育场景中教、学、评、育、研、管的不同场景给出了细致内容。

　　以“智”助教部分，《蓝皮书》提出：

　　“教育资源的高效检索与精准推荐，是破解一线教师“备课之困”，实现“减负增效”的关键路。”

　　“部分平台通过生成式大模型、光学字符识别(OpticalCharacterRecognition，OCR)、语音语义解析等技术精准解析教师备课需求，拓展拍照搜题、语音搜题等多模态检索方式，支持教师快速定位教材、课件等教学资源，提升了教育资源获取的便捷性。”

　　“目前生成的教学内容尚未真正契合教学需求，难以适配实际应用场景，教师需要进行二次创作才能满足教学需求。目前，部分学校中具备一定信息素养的一线教师群体，正在积极利用DeepSeek设计包含详细教学要求的提示词，进而生成教学方案、教研文献总结等内容。”

　　“当前国内外已有多个智能出题系统和平台，通过预设结构化格式，支持题目自动化生成。这些系统一般提供多种分类、学段、科目等模板供选择，教师可定制模板设置，如语言、难度、题目数量、题型及知识点覆盖范围，系统将快速生成符合要求的试题，例如生成数学口算题、英语填空题、语文选择题等。”

　　以“智”助学部分，《蓝皮书》提出：

　　“学习资料推荐系统通常与作业系统进行联动结合，依据学生的做题情况，形成错题本，并自适应地推荐针对性练习，实现“测-学-练”的闭环学习，能够满足基本的使用需求。”

　　“技术架构上，学习路径规划系统依托学生学习数据分析与建模，通过构建学生画像和知识图谱，实现对学生学习状态的全面理解。”

　　“目前，情境式学习还处于技术探索阶段，整体系统的易用性和稳定性有待进一步提升。尽管部分学校在特定课程中进行了探索性应用，但多集中于局部场景试点，尚未形成可复制、可推广的大规模应用模式。”