当前，教育数字化转型加速推进，如何在扩大优质教育供给的同时，回应学生差异化学习需求，成为行业普遍关注的现实议题。
在以“育见未来・智启新篇”为主题的2025福布斯中国教育行业峰会上，围绕“科学技术创新如何重构未来教育场景”等议题，多位与会者就智能技术在课堂教学、学习评价与教师发展中的应用路径展开探讨。
问题：教育发展进入“提质增效”新阶段后，传统教学模式面临三重挑战。
一是班级授课制下，教学进度与学生差异之间的矛盾长期存在，容易出现“学得快的不够吃、跟不上的更吃力”。
二是优质师资与优质课程资源在区域、城乡间分布不均，客观上制约教育公平的进一步实现。
三是教师教学任务繁重，精准评估、个别辅导与情感支持难以同时兼顾，教育“温度”与“效率”如何平衡亟待新的方法体系。
原因：上述问题的形成，既有教育供需结构性矛盾的长期积累，也与评价方式、教学组织形态以及资源流通机制有关。
一方面，标准化课堂强调统一目标与进度，便于管理却难以持续满足个体差异；另一方面，优质资源共享长期受制于成本、师资流动与区域条件，难以做到“随时可得、处处可用”。
同时，教育信息化在部分场景中仍停留在工具替代层面，数据未能真正转化为教学决策依据，导致“有技术、少闭环”的情况时有发生。
影响：在峰会圆桌对话中，与会嘉宾普遍认为，智能技术正推动教育从“经验驱动”向“数据驱动”升级，从“统一教学”向“个性化学习”演进。
徐艺涵分享的实践案例显示，通过对学习过程数据的采集与分析，可在一定程度上实现知识点层面的精准定位与针对性训练，提升补差培优效率；同时，特级教师经验与算法模型的结合，有望把优质教学策略以更低边际成本扩展到更多地区，从而为缩小区域差距提供新路径。
她介绍，相关全学科多模态智适应教育大模型已入选《时代周刊》2025年度最佳发明榜单，产品已服务全国6万所公立学校、4300万学生，积累超200亿条学习行为数据，并通过多次人机对比实验验证在补差培优方面的效果。
这些数据与实验结果，为“技术能否带来学习增益”提供了可供讨论的样本，也提示行业需更加重视以效果为导向的评估体系。
对策：与会者认为，推进智能技术更好赋能教育，应坚持“以人为本、以学为中心”的原则，避免走向“技术至上”。
一是完善教学闭环，将“诊断—干预—反馈—再诊断”嵌入日常教学，使数据真正成为教学决策依据，而非停留在报表层面。
二是强化教师赋能，将技术应用从“替教师做事”转向“帮教师做得更好”，在备课、作业分层、课堂互动、学情分析等环节提升效率，为教师腾出时间用于价值引领、情感支持与能力培养。
三是守住教育底线，建立覆盖数据安全、隐私保护、算法透明度与内容合规的治理框架，推动应用在可控、可评估的范围内迭代升级。
四是聚焦教育公平，把资源共享与师资支持作为优先落点，让欠发达地区、薄弱学校能够以更低门槛获得高质量教学支持。
前景：从趋势看，教育场景的智能化将更多走向“人机协同”的深度融合阶段。
徐艺涵提出，智能系统可承担精准诊断、薄弱点定位等高频环节，教师则转型为“学习顾问”，更聚焦学习动力激发、思维品质塑造与综合能力培养。
这一判断与教育高质量发展的方向相契合：未来竞争的不仅是知识获取能力，更是解决问题能力、批判性思维与创造力。
她还表示，企业将持续推进技术攻关与全球化布局，尝试向外输出中国在智能教育领域的实践方案。
业内人士认为，随着应用从“点状试用”走向“系统融入”，行业也将从单纯追求覆盖率转向追求学习成效与教师成长的双重指标，教育技术的价值将更多体现在“提质、增效、促公平”的综合贡献上。
教育关乎国家未来和民族希望,任何变革都需审慎推进。
智能技术为个性化教学和教育公平开辟了新可能,但技术终究是手段而非目的。
如何让算法与情感共生、让效率与温度并存、让创新与规范同行,考验着教育工作者的智慧。
唯有坚守育人初心,合理运用技术力量,才能真正构建适应时代需求、尊重教育规律、促进人的全面发展的现代教育体系。
这场由技术引发的教育变革,最终指向的仍是培养什么人、怎样培养人、为谁培养人这一根本命题。