2026年1月18日，由中国计算机学会（CCF）主办、CCF YOCSEF大连学术委员会组织的“生成式AI如何重塑教育场景：从工具革命到生态重构”，论坛编号为CCF-Yo-25-119的技术论坛在大连高新区海外学子创业园召开。本次论坛由CCF YOCSEF大连副主席房媛（大连工业大学）和CCF YOCSEF大连AC委员杨喜帅（大连厚仁科技）共同担任执行主席。论坛邀请到大连理工大学齐恒教授、阿里云公共云事业部华北大区教育解决方案张博总监、大连百年职校王婷校长、大连理工大学贾旭教授、大连工业大学王伟珍教授、大连厚仁科技段峰副总裁作为引导和思辨嘉宾。共同围绕生成式AI在教育中的深度融合、实践路径与系统性挑战展开深度思辨与交流。

    参与本次论坛的有CCF YOCSEF总部副主席金一（北京交通大学）、CCF YOCSEF哈尔滨副主席王勇（哈尔滨工程大学）、CCF YOCSEF杭州AC委员周晟（浙江大学）、AC委员余雨（杭州电子科技大学）、CCF YOCSEF合肥候任副主席张冬（安徽医科大学）、CCF YOCSEF济南学术秘书余盛朋（山东女子学院）、CCF YOCSEF沈阳候任学术秘书程子傲（辽宁大学）、CCF YOCSEF长沙AC委员柏林（证通电子）、CCF YOCSEF大连19-20主席吴永鹏（大连栋科软件工程有限公司），CCF YOCSEF大连主席李想（大连大学附属中山医院），CCF大连安敬民（东北财经大学）、周奕志（大连海洋大学），以及CCF YOCSEF大连的AC委员们。

引导发言：AIGC驱动下教育范式的系统重构与专业革新。

    大连理工大学齐恒教授指出，大模型技术正引发教育范式的根本性转变。他系统梳理了“人工智能+教育”在多场景的实践，并提出以“工具集成化平台”与“AIGC辅助课程思政”双路径推动融合，旨在提升学生“AIQ”，并通过“揭榜挂帅”式校企项目学习，实现教育与产业协同创新。

    大连工业大学王伟珍教授则以设计教育为例，剖析了当前教育中存在的“认知、实践、制度”三重断裂，并提出以“XAI范式”培养“数字时尚架构师”。他构建了“任务链+能力图谱+结构跃迁”教学模型，推动设计、计算与场景思维的“创新三螺旋”融合，为专业教育的数智化转型提供了结构化实施框架。AIGC不仅是工具升级，更是从育人理念到教学结构的系统性重构。

引导发言：职业教育的AIGC场景化落地实践与生态重构

    大连百年职校王婷校长结合百年职校遍布全国的公益办学实践，系统展示了生成式AI如何深入教学与管理全流程：从学生行为预测、智能化课堂管理，到教师教研支持与智能课程库建设，AI已成为提升教学效率与学生岗位胜任力的关键支撑。尤为重要的是，她指出，技术的价值不止于工具赋能，更在于其驱动的系统性重构——通过构建“智能课程库”与“成长导航体系”，AI能够支持每一位学生获得持续跟踪与个性化发展指引，真正实现从规模化教学到“一人一案”的生态转变。

引导发言：从教学创新到治理现代化——AI驱动教育全场景深度融合

    阿里云教育行业解决方案张博总监聚焦于全栈AI在教学场景中的规模化落地。他强调，真正的教育创新依赖于与场景深度融合的技术栈——从支持个性化学习的自适应系统，到增强课堂互动的多模态技术，再到提升内容生成效率的智能工具。张博特别指出，AI教育的可持续发展必须建立在“贴近场景、注重伦理、保障安全”三大支柱之上，这意味着技术落地不仅需贴合真实教学需求，也必须在数据合规、算法公平与使用边界上建立系统保障。

    大连深度矩阵科技于文儒董事长则从高校治理现代化角度，揭示了AI在管理层面的协同价值。通过国有资产智能管理、教学质量动态评估、科研贡献度量化分析等案例，说明AI正在从辅助工具演进为“共生型伙伴”，深度参与资源调配、绩效评价与决策支持。于文儒强调，这一转变的关键在于构建“人机协同”的治理生态，使AI成为优化资源配置、提升组织效能的核心赋能体，而非孤立的技术模块。

思辨议题一：智能体在不同教育情境下应如何实现自适应行为建模？

核心观点一：需构建动态、可解释、情境敏感的行为调整机制

    大连理工大学贾旭教授指出智能体用于教育的核心是个性化教育，但其长期记忆与适配能力不足；智能体可辅助教师制作课件等，然可控性欠佳，仍需完善；针对教育行业优化素材与制作逻辑，能显著提升教师生产力。大连厚仁科技副总裁段峰表示AI+教育需实现教育产业与技术的深度融合，而非单纯场景与技术结合，需遵循“三层逻辑”落地，首要确立教育思想与目标（如培养学生的具体方向），且需置于核心位置；其次匹配适配场景的内容与形态（如微课、整本书阅读等不同形式）；最后明确具体操作方法、评价制度及增值要点。

    其他与会嘉宾认为，智能体建模应结合具体教学场景（如课堂、实验、项目学习），通过多模态数据感知学习状态，并建立可解释的决策反馈机制。前期的问卷调研显示，多数用户在与AI协作中倾向于“共创型”与“主导型”模式，说明人机行为耦合需保留人的战略判断与情感互动空间。

思辨议题二：任务驱动的学习目标应如何与AI生成的内容合理耦合？

核心观点二：建立“目标—内容—评价”一致性框架，防止技术脱离育人本质

调研中，针对“AI是否影响原创能力”存在分歧：部分人担忧依赖导致思维退化，更多人认为AI能“提升创新起点”。这说明内容耦合需平衡效率与思维训练，强化批判性使用与二次创造。嘉宾们围绕议题从教育教学的“目标-内容-评价”三个维度分别谈了对于任务驱动的学习部分人应该做什么，AI应该做什么。AI生成内容应服务于明确的学习目标，避免“为AI而AI”。

思辨议题三：教师与学生应如何形成“人机协同”来甄别与校正AI幻觉？

核心观点三：构建“师生—AI”协同校验体系，强化AI素养与多源验证机制

调研显示，多数人在发现AI幻觉时选择“依靠专业知识指出并修改”，同时认为“教师引导学生批判使用”是关键防线。论坛呼吁将AI幻觉识别纳入信息素养教育，通过人机交叉验证、来源追溯与伦理训练，筑牢内容安全屏障。

    金一在论坛寄语中说到，智慧教育方面的讨论在全国范围内都非常火热，也是AI发展的重点领域，希望不仅是今天的讨论让大家相互交流思想，在未来能够更加深入的探讨智慧教育的热点问题、难点问题。

    本次论坛通过多领域专家的思辨与碰撞，为生成式AI在教育中的落地提供了兼具理论高度与实践路径的参考，也为区域教育与科技融合创新注入新动能。

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YOCSEF DALIAN

2026-1-20