《人工智能促进教育发展年度报告》是中国教育学会中小学信息技术教育专委会支持下的品牌活动。年度报告是关注信息科技课程、人工智能课程等实施及发展情况，及时追踪领域信息，对智能教育、教育数字化转型等进行指数化评估，进而形成系列年度报告。2023年度的报告主要内容是综合评估我国人工智能促进教育发展的现实情况，为我国人工智能教育有效落地，精准提高智能产品适切服务等提供评估标准与规范。
2023年6月10日《2023人工智能促进教育发展年度报告》在华东师范大学人工智能教育研究联盟召开的"人工智能促进未来教育发展：AI新浪潮之下的冷思考与新出发"主题研讨会上正式发布。
PART1 01报告简介与整体框架
简介
《2023人工智能促进教育发展年度报告》从“智能教育发展篇”和“智能教育软件篇”两大角度切入，回应了人工智能促进教育发展各维度情况。该报告以服务利益相关者需求为目标，旨在综合评估我国人工智能促进教育发展的现实情况，精准提高智能产品适切服务，规范智能产品监管机制，为相关教育管理部门科学调整人工智能教育发展政策、提高人工智能教育建设效率、效果和效益等方面提供指导。
整体框架
图1《2023人工智能促进教育发展年度报告》整体框架
PART02报告主要内容
01《智能教育发展篇》
《智能教育发展篇》从外部保障、内生循环、素养输出这三个方面切入，研制了中小学智能教育发展的六大维度，致力于构建系统完善的人工智能促进教育发展的评估体系，以涵盖我国人工智能促进教育发展的重要指标。
图2《智能教育发展篇》的指标评估体系
一是智能教育发展理念维度。智能教育发展理念旨在描绘学校对于智能教育理念的落实情况，包含其发展关注点、人工智能教育内容的适切性以及校园文化氛围。其中，智能教育关注点旨在衡量学校的教育发展关注点中是否考虑了人工智能教育，主要从学校相关政策文件数量、高校专业设置数量、项目申报数量等进行考察；目标适切性是通过分析学校政策文件、重要规划、工作计划和总结、网站宣传等内容，分别从对象、形式、主体、内容、决策等方面对比热点，获得学校人工智能教育与区域、国家层面等远景目标的距离，从而确定学校智能教育理念的发展水平；文化氛围是人工智能教育理念在校园文化中的具体体现，主要对文化设施和文化活动进行考察。
二是智能教育基础设施维度。基础设施是人工智能促进教育发展的支撑条件，主要反映了学校人工智能教育建设的基础装备配套情况。完善的智能教育基础设施能为学校在人工智能教育实践中提供硬件和设施保障，对开展人工智能教育创新方面有着关键作用。报告中，智能教育基础设施维度反映智慧校园建设情况、智慧教室建设情况、新型基础设施应用水平、网络空间成熟度水平、软件云平台发展情况。
三是智能教育资源维度。智能教育资源是推进人工智能促进教育发展的关键，主要反映了学校资源建设和获取人工智能资源的情况。报告中，智能教育资源维度既考量了资源建设种类，又考量了资源流动情况，包括资源形态的发展情况、资源监管情况、资源应用情况和资源共享情况。
四是教学过程智能化维度。人工智能教学应用是人工智能技术在教学过程中的应用及对教学过程形态的改变，包括了人机协同成熟度和具体应用场景。其中，人机协同的程度，主要体现在教师工作重心、教师工作样态以及教师社会协同三个核心方面；具体应用场景则主要分析了教学过程中具有智能要素的核心环节应用水平。
五是智能教育保障机制维度。保障机制是学校人工智能教育工作实施可持续发展的核心，主要反映学校在运行机制上对人工智能促进教育发展的保障程度。报告中，智能教育保障机制维度包括了智能化资金保障、智能化机制保障、智能化组织保障、智能化安全保障、智能化规范与标准、智能化监督与评估等发展情况。
六是智能素养发展维度。智能素养是公民在人工智能时代，所具备的智能认识、智能知识、智能技能、智能应用能力的综合。报告中，智能素养发展维度的评估对象包括了学生、教师、管理者、家长等多元主体。
02《智能教育软件篇》
《智能教育软件篇》从学、教、管、评四大教育场景出发，研制了面向中小学学生的智能教育软件应用整体框架，致力于构建科学有据的智能教育软件评估体系，评估结果既包括软件工具本身的功能评估结果，也包括与同类型产品功能和应用场景等的横向对比。本篇重点回应如何从不计其数的智能教育产品中找到适合教师教学、促进学生个性化学习发展、助力学校管理者发展智慧校园的优秀产品，智能教育软件工具未来更新迭代的方向，以及启发智能教育软件开发者对未来软件功能创新的方向等问题。同时，本篇对划定智能教育软件工具实践应用的准入原则和评价机制，以及界定智能教育软件工具的应用场景、功能定位、使用原则、作用机制等问题进行了探讨。
图3《智能教育软件篇》的指标评估体系
一是面向学生“学”的智能教育软件指标。赋能学生学习的智能教育软件工具主要涉及自主学习、运动健康、社会实践、课程学习和智能作业五大类别的应用场景，根据这些不同场景具体设计二级指标。
二是面向教师“教”的智能教育软件指标。赋能教师教学的智能教育软件工具主要涉及教研、备课、授课、答疑四个教育场景的业务应用，根据不同的应用方向构建具体的二级指标。
三是面向教育“管”的智能教育软件指标。赋能管理者进行教育管理的智能教育软件工具主要涉及班级管理、学校管理、区域管理三个应用场景，并基于这些不同场景进行子级指标的设计。
四是面向教育“评”的智能教育软件指标。赋能教育评价的智能教育软件工具涉及考试测试、教师评估、学生评估三个维度下的场景应用，根据不同的应用场景构建二级指标。
后续，人工智能教育研究联盟将持续关注人工智能促进教育未来发展，并将每年发布年度发展报告，研判我国不同区域的人工智能教育发展情况。
PART 03报告获取方式
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