以人工智能为代表的新一代信息技术，正在以超乎想象的加速度推动社会变革进程。为应对人工智能时代的加速变化和不确定性特征，联合国教科文等重要国际组织以及世界各国已把教育目标指向学生的学习与创新能力等关键能力，从而引发和推动教育供给侧改革朝着有利于学生学习与创新能力提升的方向加速发展。人工智能，既是这场教育改革的环境约束变量，也是其进程的参与性、支柱性和驱动性因素。
人工智能作为时代特征正在改变人才培养的方向与目标
通俗地讲，人工智能就是人类智能的制造化或制造的智能化。人工智能的快速发展，颠覆了经典人力资本理论关于人力资本赖以存在的基础，即人力资本不能脱离人身而独立存在。人工智能的发展，意味着人力资本的“离岸化”，这也意味着人类智能可以通过“计算或信息加工处理”而迁移到机器上，在确定性知识领域、熟练技术领域或超过人类身体极限的特殊领域，机器能“做得更好”。机器替代人的劳动已是现实，这对教育应培养什么人的问题提出前所未有的根本性挑战。
在人工智能的环境中，人的生存和发展仅仅依靠知识、能力和健康等人力资本要素已经远远不够，更要依靠超越人工智能的、来源于人的个性得到有效发展而产生的个性化学习能力以及独特创造与创新能力。因此，人才培养不得不朝着有利于学生学习与创新能力的方向调整，教育供给侧改革不得不朝着培养创造性劳动者的目标加速推进。
教育研究一直是人文社科类研究领域，主要采用思辨性研究范式。随着人工智能的应用、大量数据的产生，全面性和过程性的数据对教育研究和教学研究采用实证性、数据型研究范式等自然科学研究方式提供了必要的前提条件，从而为推动教育供给侧改革准备大量理论价值和应用价值兼具的实证性研究成果，有效引导教育供给的正确方向和实践途径。
人工智能作为教学内容正在改变核心素养的内涵与结构
联合国可持续发展目标中的教育目标中数字能力的基本定义是：“能够通过数字设备和网络技术，安全、适当地访问、管理、理解、集成、交流、评估和创建信息，以参与经济和社会生活。”可见，信息素养已经是学生优先发展的关键能力。在人工智能驱动的当代和未来社会中，“信息素养”已经不是简单的ICT能力，而是包含量化思维、计算思维、数据化思维在内的“人工智能素养”。全面提升人工智能素养以应对工作和生活环境的变化，不仅仅是采用越来越强大的技术来促进学习，它还意味着重新思考和调整各级教育提供的教学内容和培养方案、更多地采用以项目学习为代表的产学研混合培养模式。
同时，人工智能素养要求学生超越知识的庞杂性、规范性和变化性，在获得更本质、更基础的确定性知识的同时，建立跨学科、跨文化、跨时空的远距离意义连接，构建有利于学习与创新能力发展的个性化知识与方式体系；要求学生在发展和保护高阶想象力的同时，积极建设能够保障自己在加速变化和不确定性环境中生存与发展的核心素养结构；批判性知识建构能力、创新思维能力、元认知能力以及个性化生涯规划能力，是个性化核心素养结构的基础能力。
人工智能作为教学工具正在改变教学场景、行为特征和评价方式
人工智能时代，教育供给的目标是无限增加创造性劳动者的数量，学生发展目标朝着有利于学习与创新能力发展的个性化发展方向偏移。换言之，即使教育供给的目标是满足社会对创造性劳动者的刚性需求，也由于创造性来源于个性潜能的有效发展等原因不得不推动学生在法律与伦理框架下的个性化发展。这种教育供给的趋势要求教学场景、行为特征以及评价方式的人工智能工具化改造。
大数据以及人工智能算法能够全面支持各级教育决策者采用数据驱动的决策模式。通过数据驱动的各类决策，管理者可以洞察教育执行过程中问题本质与发展趋势，实现及时性判断、科学化决策、精细化管理以及标准化操作，从而实现更高效合理的资源配置，有效提升教育质量并促进教育公平。
人工智能工具的应用，可以替代教师简单重复的工作内容，提高其工作效率；人工智能还可以汇聚、叠加更多专家智慧，增强教师的工作能力，使其能够突破传统班级授课制的局限，创造性应用多种教学方法和工具，实现对每一个孩子的个性化和精细化关注。在教学过程中，师生平等、多场景互动得以实现。教师坦然走下“知识权威”的神坛，成为学生的合作者、支持者、帮助者以及必要时候的引导者，全面支持学生个性化学习和合作学习，培养学生独立和合作创新能力。
人工智能大数据技术的应用，可以更好地突破物理空间和实体条件的限制，使得学习受众群体的广度和知识信息的跨度发生巨大的变化，每一个学习者可以得到更个性化的学习内容和方式，在知识大爆炸的当今时代，可以通过人工智能算法，更好地为每一位学习者制定出合适的内容、合适的难度、合适的方式等个性化策略，为实现“因材施教”提供了无限的可能性。
人工智能技术不仅仅会在诸如学业成绩等结果性数据上发挥重要的评价作用，更重要的是可以对学习者在学习过程中知识掌握、身心素质发展、非智力因素的影响与判断、创新思维与能力的发展以及未来发展规划等进行全方位诊断和反馈；智能机器的“不知疲倦”和强大的算力可以使过程性评价以及全员性评价得以实现，更多的分析、预测挖掘算法使得评价更全面化、过程化、精准化以及个性化，从而实现评价的诊断性、发展性和引导性，保障教育供给侧改革的正确方向。
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