共议智能时代教育研究的变革与使命——“智能时代的教育研究”论坛在京召开

8月19日，2026全球智慧教育大会“智能时代的教育研究”论坛在北京师范大学举办。本论坛由北京师范大学智慧学习研究院、杭州师范大学经亨颐教育学院、学习强国联合承办。论坛联席主席由杭州师范大学经亨颐教育学院教授、教育部教育信息化战略研究基地（北京）副主任杨俊锋，以及《Learning, Media and Technology》主编、澳大利亚迪肯大学教育影响研究中心数字素养研究员露西·潘格拉齐奥（Luci Pangrazio）共同担任。本论坛汇聚多位国内外教育研究者与学术期刊主编，围绕人工智能在科研规范、学术出版、认知机制与学习范式等领域带来的深刻变革展开深入探讨。

“智能时代的教育研究”论坛嘉宾合影

从科研规范到人智共生，回应教育研究新变化

《比较教育研究》副主编、北京师范大学国际与比较教育研究院院长刘宝存系统梳理了人工智能参与科研的全球规范图景。他表示，当前国际社会围绕AI署名与主体地位、项目申报与同行评审、使用披露与透明度、数据安全与隐私保护、内容核验与可重复性等方面，正在形成不断发展的规范体系。AI不具备法律和学术意义上的主体资格，不应被列为论文作者，研究成果的最终责任必须由人类研究者承担。同时，涉及未公开稿件、学生数据和敏感信息时，应严格遵守保密与授权要求。

《Learning, Media and Technology》主编、澳大利亚迪肯大学教育影响研究中心数字素养研究员露西·潘格拉齐奥（Luci Pangrazio）从期刊编辑的现实工作出发，分析了生成式AI对学术写作与出版生态的影响。她表示，AI降低了非英语母语研究者的写作门槛，却没有自动带来更高质量的论文，反而使编辑和审稿人承担更多文献核查、数据判断和事实验证工作。面对投稿量上升、AI文本模式增多和“发表至上”的压力，学术共同体需要重新思考研究质量、公共价值、版权隐私和学术成功的评价标准。

《电化教育研究》社长、西北师范大学教育技术学院院长郭炯聚焦人智共生情境下的学习机制与学习范式。她认为，人工智能正在带来认知外包常态化、交互对象拟人化和知识生产去中心化等变化，教育研究应由“技术如何赋能教学”进一步转向“人智共生中的学习如何发生”。学习既要保留必要的记忆与练习，也要走向AI支持下的主动导航和价值创造；学习者还需发展质疑AI、识别偏见、评估信息和独立论证等新能力。

教育研究的样态——识别技术介入下的新风险

华东师范大学教授陈向东提出“逆向蒸馏”概念，提醒学界关注一种比抄袭更隐蔽的风险：人工智能经过压缩和概率化处理的知识，可能重塑人的认知结构。由于AI表达流畅、迅速、低摩擦，研究者可能在不知不觉中接受高概率的表达路径，出现表征窄化、监控失灵和认知同化。对此，教育研究应从单纯检测文本转向认知保护，在教学干预、AI系统设计和研究评价等层面共同维护人的自主思考。

《Australian Journal of Educational Technology》联合主编、澳大利亚迪肯大学副教授琳达·科林（Linda Corrin）结合期刊经验，讨论了AI如何拓展教育研究议程。她表示，AI能否署名、使用内容如何披露、同行评审是否可以借助AI，以及AI如何支持学习设计与研究流程等问题，正在成为新的研究议题。但部分AI生成稿件仍存在概念堆砌、文献拼接、研究背景不足和分析不扎实等现象。她强调，技术可以改善语言和图表呈现，却不能替代真实研究、深度分析、可靠数据与人类研究者责任。

《现代远程教育研究》主编谭明杰从学术出版视角分析了生成式AI带来的伦理风险。他表示，AI可能引发抄袭剽窃、虚假内容和虚构参考文献等直接学术不端，也使作者责任、隐私保护和同行评审保密面临新的困难。学术出版规范应明确AI可以辅助的环节和不可逾越的边界，尤其要坚持三项原则：人类作者承担最终责任，关键事实必须人工核验，AI的实质性使用必须充分披露。

《远程教育杂志》副主编岑红霞围绕教育学思辨研究中的理论贡献与论证责任展开讨论。她认为，AI可以在文献归纳、概念整理、框架草拟和语言优化等方面“可为”，也可以辅助研究者生成候选命题、检视论证结构和比较不同方案，但难以独立承担教育价值判断、理论贡献判断、论据资格判断及学术责任。人工智能参与程度越深，研究者的核验责任、判断责任和辩护责任反而越重，思辨研究必须同时守住思想性与责任性。

教育研究的新议题——从追逐热点走向探索前沿

《中国远程教育》总编辑贾玉超提醒研究者区分“研究热点”与真正的“学术前沿”。他表示，围绕具体工具、提示词和课堂应用的讨论具有现实意义，但未必能够决定学科未来的发展方向。真正值得长期追问的前沿问题包括：人工智能主体性如何理解、AI时代“知道”与“学习”意味着什么、技术是否在加剧数字鸿沟，以及教育评价究竟应测量什么。研究者不应只跟随技术名词更替，而要从基础性问题中寻找教育研究的新突破。

《Distance Education》主编、上海交通大学副教授王帅通过开放教育资源和人工智能物联网课堂研究，讨论了从“资源可及”走向“优质教学”的条件。研究显示，开放教育资源能够帮助学生获得更多课程学分，但资源本身不会自动转化为高质量学习；在课堂中，学校支持和教师动机对技术深度整合具有直接作用，而教师是否拥有学习和融入技术的时间尤为关键。他强调，技术介入要真正促进学习参与，必须以优质教学设计和对教师的持续支持为基础。

《教育学报》编辑部主任李涛围绕AI时代人机协同教育中的人的主体性展开论述。他表示，过度依赖AI可能造成深度思考退化、独立判断削弱、知识趋于平庸以及人被技术所定义等风险。无论采取工具论、有限主体论、分布式主体论还是三元共生的理解路径，都应坚持现阶段AI不具有人类完整主体性，教育中的价值判断、人格培养和精神交往最终由人负责。未来教育应明确教师、学习者与AI的分工边界，发展以人的成长为目的的辅助性AI。

《Journal of Applied Learning & Teaching》主编于尔根·鲁道夫（Jürgen Rudolph）提出，应以批判性AI素养回应围绕人工智能的技术炒作与“AI万能论”。他认为，AI素养不应只是会不会使用工具，还应包括对技术背后的政治经济、社会权力、生态环境和劳动结构的理解，警惕把复杂社会问题简单归结为技术问题。教育应培养能够识别AI局限、保持独立判断、进行反思并承担公共责任的学习者，而不是只培养熟练调用工具的人。

教育研究的新使命——回应教育实践与知识自主

《Journal of Learning for Development》主编、印度英迪拉・甘地国立开放大学远程教育教授桑托什·潘达（Santosh Panda）表示，人工智能能够辅助文献综述、数据编码、访谈材料整理、定性分析和报告结构优化，但不能替代原创思想、独特情境理解和独立学术判断。面对全球AI平台和知识表达高度集中的现实，发展中国家还应特别重视知识自主性，避免本国教育经验和问题被外部平台预先塑造；研究者、编辑和审稿人必须保留独立核验、独立思考和推翻AI判断的能力。

《开放教育研究》执行主编徐辉富从“教育研究究竟给我们带来了什么”这一问题出发，对教育研究的价值进行反思。他认为，教育知识具有高度情境性，研究还面临整体与局部、方法精致与思想平庸、数据与实践经验相脱节等矛盾。教育研究不能只为项目和论文而存在，应重新定义“好的教育研究”，打通研究与政策、研究与实践之间的联系，并持续追问教育研究为何存在、如何真正推动教育进步。

《中国电化教育》编辑部主任宋灵青表示，建构中国教育学自主知识体系是教育学回应教育强国建设时代需求的重要使命。教育类期刊不仅要传播已有成果，还应通过建设品牌栏目和专题、聚焦真实教育问题、组织观点碰撞、创新传播方式，主动参与知识生产，推动中国教育经验转化为具有解释力和传播力的理论成果，成为连接国家教育实践、学术原创与公共传播的重要基础设施。

《Australasian Journal of Educational Technology》联合主编、澳大利亚昆士兰科技大学教育技术与教学学术教授亨克·霍伊瑟（Henk Huijser）聚焦生成式AI带来的认知外包风险，提出“提示前框架”“提示后反思”和“对比评估”三种学习设计干预。他表示，AI可以帮助学习者迈出复杂任务的第一步，却也可能使其过早接受第一个看似完整的答案，跳过问题定义、方案探索和自主判断。因此，学生不能只成为“提示词工程师”，而应继续成为能够提出问题、比较路径、作出选择并对成果负责的真正学习者。

人工智能正在重塑研究工具、知识生产速度和教育实践形态，但智能时代的教育研究不能因此走向技术中心主义。面对新的技术条件，教育研究更需要守住人的判断、思想原创、研究责任和学习主体性，保持对真实世界和真实人的回应，在回答“人工智能能做什么”的同时，持续追问“教育为何存在、研究为何重要、人的价值如何被维护”。

本论坛由杭州师范大学经亨颐教育学院教授徐光涛，《中国高等教育》新媒体总监、中国教育报刊社编审黄蔚，《International Journal of Computer-Supported Collaborative Learning》主编、加拿大英属哥伦比亚大学教授克丽丝蒂娜·科纳蒂（Cristina Conati），以及人民教育出版社期刊编辑室副主任、副编审、《中国教育科学》期刊编辑部主任、《课程教材教法》责任编辑穆建亚联合主持。