朱鉴 陈炳丰 王甜甜 李雯霖

当AI开始“看见”学生的专注度、情绪状态和互动表现，教育迎来图像与视频行为分析技术赋能。一方面让课堂反馈、教学评估和课程调整变得更加可量化，另一方面也将学生隐私、行为规训与教育边界等问题推到了聚光灯下。为此，中国计算机学会（CCF）青年计算机科技论坛（YOCSEF）广州分论坛于2026年3月29日在广东工业大学计算机学院举办了题为“AI之眼下的‘教’‘学’：教育赋能还是数字规训”观点论坛。

本次论坛由CCF主办，YOCSEF广州学术委员会组织，广东工业大学计算机学院和广州唐邦信息科技有限公司联合支持。YOCSEF广州副主席朱鉴（广东工业大学）和AC委员、候任副主席陈炳丰（广东工业大学）担任本次论坛执行主席。论坛邀请了暨南大学官全龙教授、华南师范大学詹泽慧教授、香港教育大学孙丹儿副教授担任引导嘉宾，上海大学岳晓冬教授、南京邮电大学张珺教授、广州青鹿教育科技有限公司廖力副总经理担任思辨嘉宾。广东工业大学计算机学院院长李小平教授，CCF广州分部秘书长吴一冰（YOCSEF广州2021-2022主席），广东工业大学谭台哲（YOCSEF广州2014-2015主席）、中山大学李冠彬（YOCSEF广州2024-2025主席），往届副主席高静（广东恒电信息科技股份有限公司）、孙为军（广东工业大学），荣誉AC刘雷（广东科技报社），YOCSEF广州现任主席苏申（广州大学）、现任副主席姜思羽（广东外语外贸大学）、陈俊颖（华南理工大学），现任学术秘书李雯霖（广东财经大学），AC委员黄培涛（广州唐邦信息科技有限公司）、崔金荣（华南农业大学）、张帆（云米）、李宇翔（头歌平台），候任AC委员邱少健（华南农业大学）、胡宇（广东工业大学），以及陈薇（广东工业大学）、王甜甜（北京优诺UINO）、王映梅（广州唐邦信息科技有限公司）、潘俊修（广州恒联）等来自多家单位的40余位代表参与论坛。

在论坛开幕环节，首先由执行主席朱鉴介绍论坛背景，本次论坛以“AI之眼下的‘教’‘学’：教育赋能还是数字规训”为主题，围绕AI进入教育场景后带来的教学优化、隐私保护、算法公平与教育边界等问题展开讨论。再由本次论坛共同执行主席陈炳丰介绍与会嘉宾。

图1 论坛执行主席朱鉴介绍论坛背景

图2 论坛执行主席陈炳丰介绍与会嘉宾

随后，广东工业大学计算机学院院长李小平教授致欢迎辞，对论坛的召开表示祝贺并寄予厚望。接着，YOCSEF广州主席苏申围绕YOCSEF的定位与文化内涵，介绍了YOCSEF的名称由来、核心理念、分论坛机制以及YOCSEF广州的特色文化。

图3 广东工业大学计算机学院院长李小平教授致欢迎辞

图4 YOCSEF广州主席苏申介绍YOCSEF文化

引导报告环节，三位行业专家从技术实践、场景应用、与理论研究等角度切入，分享了对人工智能赋能教育的前沿观察与思考。暨南大学官全龙教授以“教育知识表征与推荐技术应用探索”为题，分享了教育知识图谱构建、多模态知识表征等核心技术，结合智慧教育场景详解个性化学习资源精准推荐的实践路径，介绍了相关科研成果与案例，为教育数字化转型与智能导学系统研发提供了可行技术思路。

图5 暨南大学官全龙教授作引导报告

华南师范大学詹泽慧教授以“因材施教，技术何为？”为题，分享了智能技术赋能因材施教的核心理念与实践路径，结合智慧教学场景剖析大数据、AI 在学习诊断与精准教学中的应用，探讨技术如何破解规模化教育与个性化培养的矛盾，为智慧教育创新发展提供了务实思路。

图6 华南师范大学詹泽慧教授作引导报告

香港教育大学孙丹儿副教授以“AI赋能的教育研究：理论与进展”为题，分享了人工智能赋能教育的核心理论框架与前沿研究进展，梳理了AI在学习分析、智能评价、个性化教学等场景的发展脉络与前沿趋势，进一步明确了未来研究需要关注的核心问题。

图7 香港教育大学孙丹儿副教授作引导报告

在三位引导发言嘉宾作报告后，YOCSEF往届主席谭台哲、吴一冰、李冠彬分别为引导嘉宾颁发感谢牌。

图8 谭台哲、吴一冰、李冠彬为引导嘉宾颁发感谢牌

随后，论坛进入思辨发言环节，该环节的嘉宾包括：上海大学岳晓冬、南京邮电大学张珺、广州青鹿教育科技有限公司廖力以及众多与会嘉宾。与会嘉宾围绕以下三个议题，从不同立场与实践经验出发进行了深入讨论。

思辨议题1：如何看待行为分析技术在挖掘学习规律过程中，对教育本质的影响？

与会嘉宾围绕“行为分析技术在挖掘学习规律过程中，将如何影响教育本质”这一议题进行探讨。与会嘉宾认为，人工智能与行为数据分析使原本隐性的学习过程得以被观察和识别，为理解学生差异、优化教学策略提供了新的可能。然而，教育不能被简单还原为可量化的行为指标。如果过度依赖数据评价和行为监测，容易将学习异化为迎合算法的“表演”，进而削弱教育应有的多样性与公平性。

思辨议题2：数据驱动的课堂如何在促进“智慧教育”的同时，避免潜在的“数字规训”倾向？

与会嘉宾围绕“数据驱动的课堂如何避免滑向数字规训”这一议题展开讨论。与会嘉宾认为数据系统应定位于服务教学与支持学习，而非对师生进行持续监管。技术不应成为“牢笼”，而应该成为“阶梯”。课堂中的技术系统，不在于强化学校的管理力度，而在于通过更科学的数据治理，帮助教师优化教学、帮助学生获得更有针对性的学习帮助，使教育管理更加精准、合理与人性化。

思辨议题3：AI技术赋能教育的能力边界在哪里？哪些场景适用，哪些存在滥用风险？

与会嘉宾针对“AI赋能教育的能力边界和场景在哪里，哪些场景及风险”议题进行思辨。与会嘉宾认为AI技术赋能教育有助于提升教学效率，其最适合应用于标准化、重复性和数据密集型环节，如学习路径规划、过程性评价和教学反馈等层面。然而，AI无法完全替代教师在价值引导、情感交流和因材施教等方面发挥的作用。如果过度依赖AI进行课堂互动、学生评价甚至能力判断，不仅容易造成师生隐私泄露等问题，也易导致对学生个体的隐性需求与创造力培养的忽视。因此，教育中的AI应用需坚持“人机协同”，让技术始终服务于教育，而非取代教育。

图9 与会嘉宾讨论

在思辨环节后，广东工业大学网络中心副主任黄慧武、广东恒电信息科技股份有限公司董事长高静、广州唐邦信息科技有限公司总经理黄培涛分别为三位思辨嘉宾颁发了感谢牌。最后，由YOCSEF广州主席苏申对此次论坛进行总结。

图10 黄慧武、高静和黄培涛为思辨嘉宾颁发感谢牌

图11 苏申作论坛总结

图12 与会嘉宾合影留念

此次论坛历时四个多小时，与会嘉宾围绕AI赋能教育最终形成以下共识：技术应服务于教育，而非主导教育；应成为教师与学生的支持工具，而非新的规训手段。智启教途，守正育人，既是本次论坛的总结，也点明了智慧教育未来的发展方向——在提升效率的同时守住教育本质，在拥抱技术的同时坚守人的价值。