机器之心报道 编辑：+0 自动驾驶有 L1-L5 的分级路径，现在教育 AI 也有了自己的版本。 然而，长期以来，这种 高频互动和个性化引导 几乎只是少数学生才能享有的「奢侈品」。 人工智能的加入正在改变这一切。AI 学伴不仅能提供全天候的回应，还能创造一个无须担心被评判的空间，让学生大胆试错、主动追问。更重要的是，它能把启 发式的交互和个性化的反馈规模化，让「因材施教」真正成为可能。 可以看到，全球科技巨头已将目光聚焦于此。从 OpenAI 到 Google，其 AI 应用界面均已部署学习板块。 如今，「AI 下半场」已成共识，应用落地正成为决定未来的关键。教育，作为关乎人类发展的根本基石，已然成为 AI 技术融合与创新的前沿阵地。 很多人可能都有过这样的经历： 课堂上，一个问题在嘴边盘旋，却因为害怕问得「太蠢」而最终选择沉默；或者，前面的内容还没听懂，老师已经跳到下一个知 识点了。 ChatGPT 学习板块。 这正是教育领域长期存在的无奈：大班授课下，个体的思考路径常常被淹没在统一的教学节奏中。教师想兼顾每一位学生的困惑，但心有余而力不足。 瑞士心理学家 Jean Piaget 提出的建构主义早已指出：知 ...

新质生产力与高等教育数字化转型 - 新质生产力以科技创新为核心驱动，具有高科技含量、高运行效能和高质量发展特征，高等教育是其培育的关键场域[1] - 《教育强国建设规划纲要（2024-2035年）》明确以教育数字化为突破口，推动教育理念、模式和治理的整体性变革[1] - 多模态数智技术通过整合文本、图像、音视频等多元数据，融合多感官信息，为教育数字化转型提供技术支持[1] 多模态智慧学习空间构建 - 建构主义学习理论强调学习者通过多模态交互实现知识建构，需数字化学习空间支撑[2] - 多模态大语言模型等技术突破正在重塑学习资源形态与认知交互模式[2] - 多模块学习环境包含双重维度：多感官通道构建沉浸式体验，智能传感器数据综合分析提升教学效果[2] 生成式AI在教育中的应用 - Stable Diffusion、Midjourney、DALL-E等AI模型实现教学资源的智能生成，支持跨模态创作[3] - 教师可将抽象概念转化为具象化多模态素材（如化学反应动态视频），学生可开展跨模态创作[3] - 生成式AI符合建构主义"情境—协作—意义建构"理论，为创新人才培养提供认知技术支持[3] 教育神经科学技术突破 - 教育神经科学融合认知神经科学、心理学与教育学，构建多模态数据采集技术体系[4] - 研究工具涵盖生理监测系统、眼动追踪、脑电采集等，形成数据采集链[4] - 技术突破包括：突破主观报告局限、实现毫秒级动态监测（脑电达1000Hz）、解锁内隐认知维度[5] 生成式AI驱动的学习评价创新 - 生成式AI提供从反馈诊断到预测干预的全链条解决方案，解决传统评价滞后性和片面性问题[6] - ChatGPT等AI可实现比人工更精准的论文评阅、代码诊断和语言纠错[6] - 多智能体系统具备自主规划能力，可动态生成个性化学习路径和进行事前评价[7] 新质生产力与高等教育的双向赋能 - 新质生产力通过理论、政策、资源和数智基建支撑教育数字化转型[8] - 高等教育通过多模态体系在人才培养、科研创新、技术产业化等方面反哺生产力发展[8] - 形成"教育培育人才—人才驱动创新—创新赋能产业"的价值创造链[8]