生成式人工智能（GenAI）正以前所未有的速度渗透全球教育体系，其在个性化学习、教学效能提升以及系统管理优化方面展现出巨大潜力，但同时也伴随着显著的风险与挑战。2026年1月，经合组织正式发布了《OECD数字教育展望2026：探索生成式人工智能在教育中的有效应用》（OECD Digital Education Outlook 2026: Exploring Effective Uses of Generative AI in Education）报告，该报告基于最新实证研究、设计实验及专家见解，系统分析了生成式人工智能对教育质量、教学实践及系统管理效率的潜在影响与风险。

　　一、利用生成式人工智能促进学生学习

　　个性化学习辅导是生成式人工智能在教育领域最引人注目的应用之一。相较于传统AI导师基于固定对话树的僵化互动，GenAI能够开展灵活、适应个体需求的对话，并可运用苏格拉底式提问等方法，有效促进学生批判性思维的发展。尽管相关实证仍在积累阶段，但现有原型系统已展现出积极前景。

　　除了个别辅导，GenAI还能支持协作学习，承担信息枢纽、个性化材料生成者、教师反馈提供者以及在小组任务中作为同伴贡献者等多重角色。初步研究表明，该技术在学科知识学习上可带来中小幅度的提升，而在批判性思维与团队协作方面则具有更为显著的改善效果。

　　技术便利亦伴随潜在风险。一项针对土耳其1000名高中生的数学随机对照试验显示，在练习中使用通用GenAI聊天机器人的学生，在闭卷知识评估中的表现反而不及自主学习的学生。这说明过度依赖GenAI可能导致学生“元认知参与度”（metacognitive engagement）下降，引发任务表现与实际学习效果之间的脱节。因此，将生成式人工智能有效融入教学，需着力培养学生的自主学习能力，并将教学重心从成果评价转向对学习过程的关注与引导。

　　二、利用生成式人工智能优化教师表现

　　生成式人工智能（GenAI）有望通过快速生成摘要、设计练习与提供实时辅导支持，显著提升教师工作效率与教学质量。英格兰一项涉及259名教师的随机对照试验显示，在获得实践指导后，教师准备教案和资源的时间平均减少了31%，每周备课时间从81.5分钟降至56.2分钟，且教学质量未受影响。

　　对技术的过度依赖也可能导致教学专业能力的弱化。为此，报告系统提出了人机协作的三种路径：替代（Replacement）、互补（Complementarity）与增强（Augmentation）。其中，“增强”模式强调教师与人工智能协同工作、相互评议并持续优化输出，被认为能够在提升教学效果的同时，最大限度地保持教育工作者的专业判断力。尽管AI助教在准确性和专业性上已接近人类水平，但在情感支持、动力激发和社交情绪学习（SEL）方面，教师的角色不可替代。证据显示，学生仍更倾向于接受来自人类教师的反馈，因为这种联系更具意义和信任感。

　　当前面临的主要挑战在于，大多数通用型工具与学校课程体系缺乏有效衔接。因此，报告倡导开发与教师、学生共同设计与迭代的专用教育GenAI系统，使教育者能够自主调整工具行为，并有效引导其与学生的互动方式。

　　三、利用生成式人工智能改进教育系统和机构管理

　　在教育系统与机构管理层面，GenAI正通过实现新的分类和推荐形式来简化工作流程、提高运营效率。例如，嵌入式模型能够识别不同机构、不同课程之间的等效性，使招生、转学和学分认定更加快速准确。

　　在高风险标准化评估领域，GenAI能够大规模生成试题，并设计更真实的互动式任务。研究表明，在受控条件下，AI生成的评估内容在心理测量学属性上可与人类创造的相媲美甚至更优。例如，多语言学习应用“多邻国”（Duolingo）已利用GenAI推出了全新的互动写作和口语评估类型。

　　此外，GenAI对教育研究产生了显著影响。它不仅能协助文献综述和论文写作，还能生成合成隐私保护数据集以扩展现有研究可能性，并借助多智能体模型（Multi-Agent Models）为需要跨学科视角的教育研究问题提供新思路。

　　报告总结指出，生成式人工智能若能融入扎实可靠的教学理论与人本化的设计理念，将能深化学习体验、改进教学实践并优化管理体系。然而，政策制定者面临的挑战是确保GenAI成为“学习伙伴”而非“学习捷径”。这要求教育界超越通用聊天机器人，转向专用教育工具，并通过国际科研合作，持续评估其对学生和教师学习与福祉的影响，以负责任的方式释放其全部潜力。