报告概述
本报告是《2026全球K-12人工智能教育使能基础设施蓝皮书》，由AI-SLI发布。报告研究对象为全球K-12阶段AI教育的使能基础设施，覆盖中国、美国、欧盟及国际组织（UNESCO、OECD）的政策与实践。报告核心论点：在生成式AI与智能体时代，使能基础设施已从'资源供给维度'转向'能力-治理维度'，即从'提供什么资源'转向'培养什么能力、建立什么规则'。报告采用'素养—课程—人机协作—评估—治理'的分析框架，系统梳理了AI素养框架、课程重建、人机共学教学法、学业诚信与校园规范、素养评估、算力-数据-平台-硬件四层基础设施、教师AI素养、公平与治理等主题。读者可通过本报告快速理解全球K-12 AI教育的范式转变、核心挑战与未来方向。
报告的核心结论
K-12 AI教育使能基础设施已从资源供给转向能力-治理维度。
报告指出，在生成式AI和智能体广泛可及后，教育系统的瓶颈不再是硬件资源或教材，而是AI素养、人机协作能力、课程与评估体系以及使用治理规则。这一判断基于三方面证据：国际组织从谨慎警告转向能力框架（UNESCO 2024年教师与学生AI素养框架），主要经济体从分散试点转向制度化（中国2025版通识教育指南、美国2025年行政令、欧盟AI法案），以及市场行为从专用工具转向通用助教（OpenAI与Anthropic推出教育版本，教师和学生使用率快速攀升）。
全球AI教育政策在2024-2026年间完成向制度化阶段的集体转变。
中国、美国、欧盟均在2024-2026年间出台了关键政策文件。中国发布《关于加强中小学人工智能教育的通知》（教基厅函〔2024〕32号）和《人工智能+教育》行动计划（教科信〔2026〕1号），要求2030年前基本普及AI教育。美国教育部2024年发布AI整合工具包，白宫2025年签署《推进美国青年人工智能教育》行政令。欧盟AI法案将教育列为高风险领域，并于2025年2月起生效AI素养义务。三者路径不同（中国统一部署、美国联邦指引+州自治、欧盟法规约束），但均指向能力建设与治理并重。
教师AI素养成为制约AI教育落地的关键变量。
报告强调，教师是连接政策、技术与学生学习的枢纽节点。RAND调查显示，截至2024年秋，约七成美国K-12教师未接受过任何AI培训，培训覆盖率在贫困地区仅39%，远低于富裕地区的67%。UNESCO 2023年调查发现全球仅有不到10%的教育机构拥有正式的AI使用政策。教师AI素养的滞后已构成最广泛的薄弱环节。中国已计划将AI知识纳入教师资格考试，英国推出免费认证评估，欧盟通过《教师AI与数据伦理指南》和AI法案的素养义务进行约束。
生成式AI的采用速度远超治理体系建设，形成能力-治理缺口。
报告指出，学生和教师对生成式AI的使用率在一年内翻倍（美国青少年使用ChatGPT做功课的比例从13%增至26%，教师工作相关使用从25%增至53%），但学校的指导与政策严重滞后。UNESCO调查显示，多数机构尚未建立正式指引；RAND发现仅34%的教师知道存在学术诚信相关的AI政策。这种'行为先行、治理追赶'的张力构成当前最大的风险——人工智能已经渗入课堂，而制度框架仍在建设之中。
报告回答的关键问题
什么是K-12 AI教育的'使能基础设施'？
报告重新定义了使能基础设施，从2022年版的'资源-教材-算法-实验室'物质维度升级为'能力-治理'维度，涵盖AI素养框架、课程体系、人机协作教学法、过程性评估、学术诚信规范、算力-数据-平台-硬件四层技术基座，以及教师培训与公平治理。这一转变源于生成式AI降低了工具获取门槛，使教育质量瓶颈从'有没有资源'变为'能不能用好、有没有规则'。
中国、美国和欧盟在K-12 AI教育政策上有哪些异同？
三者共同趋势：均将AI素养从选修转为必修，重视伦理与安全，强调教师作用。差异明显：中国采取国家统一部署，2025年发布通识教育指南与使用指南，规定小学起每学年不少于8课时，计划2030年基本普及；美国联邦层面以激励与指引为主，具体政策由州和学区自主制定，约35个州已发布指导；欧盟通过AI法案立法约束，将教育列为高风险，禁止课堂情绪识别，并将AI素养列为法律义务（2025年2月起生效）。
如何评估学生的AI素养？
报告指出AI素养评估正从'终结性产品'转向'过程性证据'。国际框架（UNESCO、OECD AILit）已就核心能力维度形成共识：理解、使用、评估与创造、伦理责任。政策层面，PISA 2029将首次纳入媒体与AI素养评估。技术层面，生成式AI可记录提示词演化轨迹、多轮对话结构、修订行为等过程信号，为形成性评估提供新可能。但当前评估工具以自评量表为主，性能测试稀缺，且存在文化偏差风险，建议采用多源三角验证而非依赖单一工具。
学校应如何制定生成式AI使用规范？
报告建议避免'全面禁止'或'完全放开'两个极端，遵循'应用为先、治理为基'原则，构建分学段、分任务的分级使用框架。核心要素包括：明确使用场景与禁用场景（如小学禁止独立使用开放生成功能）、建立AI使用披露机制（要求记录工具名称、生成时间及内容）、划设数据隐私红线（严禁输入个人信息与试题）、将学术诚信教育融入课程。教师应成为规范执行的关键节点，学校需定期更新规范以适应技术迭代。
教育垂直大模型对K-12课程有何影响？
报告认为，AI原生课程默认以教育垂直大模型和智能体为基础设施，'用什么模型教'已成为课程与治理问题。中国《人工智能+教育》行动计划明确要求'按学段研发教育AI大模型'，强调价值对齐、逻辑推理与安全伦理。相较于通用大模型，教育模型需满足安全性、教学对齐（如苏格拉底式引导而非直接给答案）、可控可审计、数据合规等差异化要求。当前市场已有科大讯飞星火、好未来九章、网易有道子曰、Google LearnLM、Khanmigo等产品，但教育大模型仍处于快速迭代期，学校选型时应优先考虑可移植性。
报告中的代表性数据
从约25%升至约53%
美国K-12教师使用生成式AI的比例
2023-2024学年至2024-2025学年，根据RAND美国教育者小组调查，教师工作中使用生成式AI的比例在两个学年内翻倍，从2023-2024学年的约25%增加到2024-2025学年的约53%。
从13%升至26%
美国青少年使用ChatGPT做功课的比例
2023年至2024年，Pew研究中心2024年秋季调查显示，美国13-17岁青少年中使用ChatGPT帮助做功课的比例在一年内翻倍，从2023年的13%上升至2024年的26%。高年级（11-12年级）使用率更高（31%），低年级（7-8年级）为20%。
低于10%
全球教育机构拥有正式AI使用政策的比例
2023年5月，UNESCO在2023年5月对450多所学校与大学的调查发现，仅有不到10%的教育机构制定了关于生成式AI使用的正式制度或指导方针，其中大学约13%，学校仅约7%，且约40%的机构仅通过口头传达。
以上数据根据报告摘要整理，具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。
完整报告包含什么
- 全球政策全景对比：详细比较中国、美国、欧盟三地2024-2026年的AI教育法规与课程标准，包括中国教基厅函〔2024〕32号通知、北京8课时/年地方纲要、美国行政令14277与各州指导、欧盟AI法案教育与高风险分类等，并附对比表格。
- AI素养框架重构：基于UNESCO 2024年学生与教师AI能力框架，提出K-12 AI素养的'四维度'定义（知识、技能、思维、价值观），涵盖提示工程、批判验证、智能体协作、数据隐私、伦理公平等生成式AI时代的新兴子能力，并对比中国、美国、欧盟的素养框架。
- AI原生课程设计：提出'学段×能力维度'的二维重建框架，详细阐述小学（体验与去神秘化）、初中（机制理解与规范建立）、高中（系统思维与智能体编排）三个阶段的教学重点，以及提示工程与智能体编排的教学化方法。
- 人机共学教学法：分析智能体教学助手的能力层级（L1-L4），提出'不外包认知、教师在人环中、可解释与可争议、公平设计'四原则，介绍AI作为导师、同伴、共创者三种课堂模型，并引用Khanmigo、Tutor CoPilot、LearnLM等实证研究。
- 提示工程素养与学术诚信：将提示工程素养定义为可迁移的认知能力（意图澄清、上下文供给、迭代优化、批判验证、边界意识），提出AI使用'光谱'分析框架（认知支持/生产支持/部分替代/完全替代），强调披露机制而非技术检测，并引用JCQ、澳大利亚框架等国际实践。
- 过程性评估与AI素养测量：系统梳理评估方法谱系（自评量表、标准化测试、情境判断、表现任务、过程性证据），重点介绍GLAT性能测试与PISA 2029媒体与AI素养评估，分析过程性评估的技术可能性与风险（过程不等于能力、隐私边界、反馈依赖），以及AI检测工具的偏差问题。
- 使能基础设施四层基座：详细分析算力层（云-边-端协同，引用算力基础设施高质量发展行动计划）、数据层（未成年人数据全生命周期治理，引用中国PIPL、美国COPPA、欧盟AI法案）、平台层（国家智慧教育平台2.0与教育大模型编排）、终端硬件层（AI学习平板市场数据、AI眼镜第一人称交互与伦理红线）。
- 教师AI素养与专业发展：构建'基础理解、教学融合、提示工程与内容治理、伦理与治理'四维能力模型，对比中国（纳入教师资格考试，培训297万人次）、美国（行政令优先拨款，培训覆盖率67% vs 39%）、欧盟（DigCompEdu与伦理指南）的路径，分析集中培训、校本研修、智能体辅助、微认证等模式的有效性。
- 公平、安全与治理机制：提出三层次接入框架（接入层、使用层、结果层），引用ITU全球离线人口数据、OECD PISA 2022数字设备分心数据；识别内容安全、数据隐私、情感依赖、认知外包等七类风险；制定多层级、全生命周期治理方案，包含采购准入检查表（年龄适切、数据最小化、透明可解释、禁止情绪识别等），并附国际硬法与软法比较。
- 结论与实施路线图：提出2027-2030年三阶段路线图（基础建设期、深化期、成熟期），为政策制定者、学校、教师、家长、研究者分别提出建议，并指出开放问题（长期效果、因果识别、跨国可比指标）。
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