（一）环球西席短缺

首先，环球西席短缺是改进教诲成果的重大障碍，估量未来几年对教诲事情者的需求只会增长。
其次，西席在行政任务上花费了大量韶光，影响了他们与学生进行高质量互动的韶光。
末了，大多数教诲系统在缩小数字技能差距方面掉队，这是确保学生未来就业能力的关键成分，也是培养下一代负任务开拓和支配新兴技能所需的能力和道德意识的关键成分。

据联合国教科文组织预测，到2030年，环球西席缺口达4400万，严重影响教诲质量和遍及化。
撒哈拉以南非洲地区尤为严重，需额外1500万名西席以遍及儿童教诲。
随着劳动力市场变革，再培训、技能提升和终生教诲需求日益增长，教诲干系职位需求也随之增加。

然而，在许多经合组织国家，西席职业的人为吸引力不敷。
初中西席的人为普遍低于高档教诲事情者，差距高达30%。
政府需采纳方法吸引顶尖人才，确保西席得到适当报酬，将传授教化视为高增长、高潜力职业。

人工智能等新技能有助于填补西席短缺，支持现有西席，确保传授教化成为“面向未来”的职业。
只管技能无法完备取代西席，但其浸染不容忽略。
以英国为例，已有42%的中小学西席利用天生式人工智能赞助传授教化，较之前显著增长。
政府、企业和社会应共同支持将人工智能作为西席工具，培养潜在西席的额外技能。
只有这样，我们才能确保西席军队强大，为学生供应更优质的教诲。

（二）行政和考察差距

西席短缺问题很大程度上源于他们面临的沉重行政包袱。
据最新调查，美国西席每周事情54小时，个中仅46%用于传授教化；经合组织国家初中西席的均匀传授教化韶光占比也只有约44%，频繁的行政任务成为影响教诲质量的一大障碍。
在经合组织国家的教与学国际调查中，小学和初中西席最大的压力来源是“过多的行政事情”。

为办理这一问题，可通过自动化管理任务，增加以人为本的事情内容，帮助西席开释更多韶光，投入到与学生互动、定制传授教化内容和发展传授教化技能等更有代价的事情上。
这不仅能减轻西席包袱，提升行业吸引力，还能缓解环球西席短缺问题。

此外，低效的评估过程也限定了教诲领导者基于数据做出及时有效的计策决策。
只管教诲体系旨在定期评估学生的理解能力，但全面评估却鲜有发生。
学生的表现紧张依赖学校的偶尔评估，而教诲部的评估也仅在每年的课程审查期间进行。
经合组织的国际学生评估项目（PISA）每三年才进行一次，这使得教诲系统难以适应不断变革的学习和劳动力市场需求。

将人工智能技能融入教诲评估中，可以为教诲事情者供应实时的、数据驱动的洞察，实时监控学生的学习趋势，识别上风与不敷，并大规模评估传授教化效果。
这不仅能更有效地评估非标准化考试，还能为传授教化决策和课程开拓供应主要信息，从而显著提升教诲交付的整体质量。

（三）数字技能差距

随着劳动生产率的提升和新产品创新带来的收入增长，天生式人工智能估量将引发数万亿美元的经济潜力。
这一预测基于一个关键假设：个人、团队和组织必须有能力且乐意高效地利用人工智能及其他技能工具。
只管天生式人工智能及其他新兴技能充满希望，但实现其代价的关键在于战胜一个重大寻衅：环球范围内持续存在的数字技能和人工智能人才短缺。
当前劳动力市场对此类技能专业知识的渴求日益兴旺，且这一需求估量将持续增长。
调查显示，68%的高管面临中到高等别的人工智能技能缺口。

此外，深度学习、自然措辞处理和机器人流程自动化等领域的人才匮乏，已开始减缓人工智能的发展步伐。
人工智能的自动化能力可能取代某些职位，而技能素养不敷的员工面临更大的被替代风险。
为应对这一寻衅，教诲体系必须重视人工智能等技能的传授教化，培养未来的数字技能，包括如何安全、负任务地利用和生产技能。
年轻开拓者需在设计人工智能时充分考虑伦理成分，并对潜在风险和影响保持警觉。

（一）通过增强和自动化来支持西席的角色

人工智能的进步为教诲事情的性子和质量供应了重塑的机会。
天下经济论坛与埃森哲的互助研究表明，大措辞模型（LLM）可能改变高达40%的任务实行韶光。
这一变革同样适用于教诲领域：一些传授教化任务可能实现自动化，而LLM则有望增强或改进其他任务。
易于自动化或通过LLM提升的任务常日是那些重复性或常规性事情。
在教诲行业，高达20%的文书和行政任务，如考勤记录、注册和数据剖析，有望实现自动化。
而那些最可能从LLM的增强效应中受益的任务，如课程方案和评估学生表现，强调剖析问题和解决问题的能力，占教诲部门事情韶光的8%-20%。
至于强调人际互动的任务，如面对面互换或与年轻学习者的身体互动，可能不受LLM的影响，大多数传授教化任务和角色在这类事情中霸占突出地位。

总的来说，LLM在自动化和增强日常重复的传授教化行政事情方面的潜力，为教诲事情者供应了更多韶光专注于创造性的任务，如课程设计，以及人际互动的基本教诲方面。
然而，这种转变须要精心设计和履行，以确保西席能够管理自动化或增强的步伐，并在他们自己的技能提升方面得到支持，同时学会专注于事情中更以人为中央的方面，如改进传授教化方法、供应社会情绪支持、个性化传授教化和家长参与。

（二）在教诲中提炼评估和剖析

人工智能自动化评估可供应大规模即时反馈，帮助学生理解缺点，支持西席改进传授教化。
这种剖析在西席协作下更有效，人工智能工具可编程学习西席的反馈示例，评估非测试作业。

采取基于游戏的评估技能可减轻西席和学生的压力，通过自动化反馈机制，学生可参与实时剖析的学习活动，而不是依赖定期正式评估。
这种转变可显著增强教诲体验，培养适应性学习环境。

机器学习和人工智能剖析使教诲系统更敏捷，能够即时相应学习者需求。
所有利益干系者均可及时得到剖析，做出明智决策，改变当前教诲现状，将线性评估转变为动态、实时模型。
大数据集不仅能剖析答案，还能剖析模式和预测未来差距。

（三）支持人工智能和数字素养

发展数字技能对节制当前技能格局至关主要，人工智能和数字素养不仅涉及利用工具和平台，还包括批驳性思维、问题办理、创造力和人工智能伦理意识。
将人工智能融入教诲，不仅可利用人工智能工具，还能传授人工智能观点及其社会影响。
重点应放在培养意识、好奇心和基本理解上，如评估信息来源的可靠性。
数字素养能预测区分事实和缺点信息的能力，这对未来参与环球选举的年轻选民尤为主要。
人工智能传授教化不仅能识别虚假信息，还能培养负任务的人工智能开拓者。
将网络技能纳入课程，有助于构建强大和安全的人工智能系统。
加强人工智能与环球教诲系统的整合，可使其在教诲学生负任务和公正的人工智能实践方面发挥关键浸染。
一些经济体已开始制订人工智能和数字素养融入教室的基本原则，如英国、澳大利亚、日本和新西兰。
节制数字和人工智能素养，将为学习者供应应对未来人工智能就业市场的竞争上风和职业多样性。

（四）个性化学习内容和体验

本杰明•布鲁姆的研究表明，一对一辅导结合定期测试和反馈，能将学生表现提升约98%。
斯坦福大学的研究也创造，纵然是每天10分钟的短暂辅导，也能显著提高学生的读写能力。
然而，扩大个人辅导的本钱高、效率低，环球西席短缺使这一寻衅更为艰巨。
一对一的辅导虽被广泛认可，但其本钱高昂，加剧了学习成果的不平等。

技能支持的个性化学习对学习结果有显著积极影响。
人工智能的进步能供应量身定制的学习内容、体验和实时反馈，就像私人家教一样。
人工智能算法不仅定制内容，还能根据学习者的表现、行为和偏好调度学习节奏、难度和风格。
人工智能还能预测学习寻衅、识别差距，并创建个性化学习之旅。
人工智能工具与西席互助，将示例和观点与每个学生的兴趣、生活经历和背景联系起来，创造吸引人的学习环境。
人工智能还能以多种办法呈现材料，知足不同学生的需求。

（一）评比流程和标准

天下经济论坛教诲4.0同盟汇聚了教诲领域的领导、专家和决策者，旨在制订推进教诲4.0的政策、举措和操持。
2023年，同盟建立了一套标准，以在缺少环球标准和全面政策的情形下，辅导如何利用人工智能工具推动教诲4.0发展。
这些标准着重于影响的主要性、可量化性、可扩展性和可持续性，同时考虑到人工智能可能加剧教诲差距的风险。
所有选定的案例研究均强调教诲公正的主要性。
天下经济论坛新经济与社会中央与同盟互助，通过互助伙伴网络网络见地，并在独立专家小组的帮忙下，根据这些标准挑选了与指出的教诲差距和机会干系的案例研究。

（二）干系案例

本研究供应了人工智能在教诲中运用的范例案例，包括联合国儿基会的“无障碍数字教科书（ADT）”、Kabakoo学院的“通过虚拟导师培养数字技能”、阿拉伯联合酋长国教诲部的“人工智能导师项目”、韩国教诲部的“人工智能驱动的数字教科书”等。

图1 联合国儿基会的“无障碍数字教科书（ADT）”

图2 Kabakoo学院的“通过虚拟导师培养数字技能”

图3 韩国教诲部的“人工智能驱动的数字教科书”

在教诲领域整合人工智能技能旨在提升学生学习体验和成果，同时为学习者未来的事情做准备。
然而，在缺少适当方案、安全方法、管理和公正框架的情形下，快速支配天生式人工智能于教诲领域，潜藏着风险。
只有妥善管理，提前方案，才能更好地让人工智能赋能教诲4.0。