人大AI治理研究院报告：人工智能教育治理进展与三大危机

《人工智能教育治理进展研究报告（2026年）》由中国人民大学人工智能治理研究院人工智能教育治理研究团队编制，覆盖2025年至2026年4月这段时间。报告分六章，从全球发展趋势、三大危机、各国治理模式、中国实践、治理原则与对策建议六个维度展开。

报告给出的核心判断是：与本轮之前的教育信息化、在线教育、智慧教育等阶段相比，这一轮人工智能浪潮的根本区别在于，AI已不再仅仅是教育工具，而是正在成为教育活动中的"参与者""协作者"乃至"组织者"。它正在从辅助工具转向教育基础设施，重构教育系统的底层运行逻辑。

支撑这一判断的是一组扎实的调研数据。据中国教育发展战略学会区域教育专业委员会联合全国30余家教育单位完成的调研，人工智能已实现对中小学备课、授课、学练、考试、评价、管理六大核心教学环节全流程覆盖；中小学教师常用人工智能工具矩阵涵盖14大类、90多个具体工具；60.7%的教师基于提升效率目的、56.7%因减轻负担目的使用AI工具。应用场景中，写教案占比50%、制作PPT占比42%、检索教学资料占比37.7%，而课中与课后的评价、管理环节应用较低。备课端高度渗透、评价端明显滞后，这条落差本身就是当前教育AI最真实的剖面。

市场规模上，据HolonIQ预测，全球AI+智慧教育市场规模2025年将达850亿美元，2030年突破2400亿美元，2025至2030年年均复合增长率约23%。

一、AI从工具变基础设施：教育竞争规则正在改写

报告第一章论证了一个关键转变：AI在教育领域中的角色，正在从工具层走向系统层，从局部应用走向整体嵌入，并逐渐演变为支撑教育运行的重要基础设施。

这个转变有具体的组织形态证据。报告指出，AI已经开始承担传统教育体系中的部分组织与协同功能。多智能体系统能够进行任务分解、目标规划、自主调用资源以及多任务协同，在教育领域已具备课程安排、学习任务管理、学习进度跟踪以及协同学习组织等能力。美国亚利桑那州立大学与OpenAI合作开展生成式AI校园应用实验，已有数百门课程接入AI辅助系统；中国部分智慧校园平台已能利用AI自动生成教学计划、进行课堂行为分析以及开展学情预测，部分地区还尝试用AI进行区域教育资源调度，实现跨校课程协同与在线教研。

组织形态的变化带来管理模式的变化。报告写得很清楚：过去教育体系中的信息流动效率较低，教师很难持续跟踪每个学生的学习状态，学校管理也更多依赖周期性评价；而AI能够实现对学习全过程的实时分析，并形成即时反馈机制。这意味着教育活动开始从周期性管理走向实时性管理。系统不仅能够自动生成学习建议，还能够预测学生学习风险，并在学生出现学习困难之前进行干预。

报告还特别关注到开源教育AI生态的动向，认为OpenClaw等开源智能体项目被视为AI从封闭工具体系走向开放协同生态的重要标志。它强调这类项目的意义并不只是提供某种具体教学功能，而在于展示了一种新的教育AI组织逻辑——"AI不再只是等待用户调用，而是能够主动规划学习流程、组织学习任务并协调多个系统共同完成复杂教育活动"。

这一系列变化的落点，是全球教育竞争格局的重构。报告提出，教育竞争正在从教育资源竞争转向教育智能系统竞争：过去核心竞争力表现为优秀教师、重点学校以及课程体系，而AI时代，模型能力、数据资源、智能平台以及学习分析能力正在成为新的关键资源。从"谁有更好的老师"到"谁有更强的教育智能系统"，这个竞争变量的替换，是整份报告最值得管理者警觉的一句话。

二、教育大模型：三条路径与一个主权问题

报告把教育大模型的发展拆成三条并行路径，这个框架对判断企业竞争格局很有用。

第一条是通用大模型教育化。OpenAI推出并持续推动ChatGPT Edu在高校中的应用，功能已从简单问答扩展至课程辅助、科研支持、论文写作、编程训练以及知识组织；Google在2024年提出"LearnLM"教育模型概念，强调的并非知识生成能力，而是模型对学习过程与认知逻辑的理解能力，提出教育AI需要具备"引导式教学""认知支架"和"过程反馈"等教育特征；微软则通过Copilot深度进入学校工作流，其优势不只是模型能力，而是能够直接嵌入教师日常工作流程。报告对此的概括是：通用大模型进入教育领域的重要意义，在于推动教育AI从专用功能系统走向通用认知系统。

第二条是垂类教育大模型。这条路径在中国表现最为明显。科大讯飞推出"星火教育大模型"，重点布局课堂教学、作文批改、口语训练以及学习分析；网易有道推出"子曰教育大模型"，围绕学习辅导与语言教育优化；学而思则围绕数学学习、高考训练以及智能学习系统构建垂类模型体系。报告给出的判断是，垂类教育模型的发展逻辑本质上是"教育经验模型化"——大量长期积累的教学经验、考试逻辑以及教研体系，正在逐渐被编码进入AI模型之中。它同时提出了相应的风险：应试化AI可能进一步强化教育功利化倾向，学习依赖可能削弱独立思考能力，而教育数据风险尤其突出，因为这类数据往往涉及未成年人信息、学习轨迹以及认知特征，敏感程度远高于一般互联网数据。

我们在整理《86%教师担心学生丧失独立思考》时也碰到过类似的分歧，那里的结论可以拿来对照。

第三条是学校私有化模型部署与教育主权意识上升。报告指出，清华大学、北京大学、浙江大学等高校陆续推动校内AI平台建设，部分高校已实现本地知识库问答、教学辅助以及科研协同功能；美国部分高校已部署校内私有化大模型用于学术写作支持与校园知识库建设；欧洲一些高校则更强调AI系统必须符合GDPR等数据治理要求。报告对这一趋势的解读是：教育系统开始重新掌握AI主动权。

教育主权问题在这里被具体化。报告提到，联合国教科文组织在2023年发布的《生成式人工智能教育与研究应用指南》中明确提出，教育数据不应完全由商业平台控制；欧盟《人工智能法案》也将涉及未成年人的教育数据列为高敏感数据。报告给出的定义是，教育数字主权不仅涉及数据安全，更涉及国家对于人才培养体系与教育价值体系的控制能力。

三、三大危机：技术中心主义、主体性与信任

报告的第二章是全文批判力度最强的部分，把AI深度嵌入教育引发的问题归为三大危机。

第一是技术中心主义危机，表现为三重异化。其一是评价标准异化，即把是否使用AI而非是否解决教育问题作为评价标准——在课程层面，智能技术融入度被列为课程评价的硬性指标；在学校层面，智慧课堂覆盖率、AI应用频次成为办学水平的展示性指标；在教师评价层面，是否使用AI备课成为考核观测点。报告对此的描述是：教师为了满足技术指标而表演性地使用AI。其二是数据迷恋，即过度采集注视时长、点击率、停留时间、答题正确率等可量化行为数据，却忽视顿悟、批判性质疑与价值判断的形成。报告给出的定义很锋利：数据迷恋的实质，是可测量性对教育性的僭越。其三是复杂系统简化，即把涉及认知、情感、社会关系、价值观念等多重维度的复杂教育问题简化为技术优化问题。

这一点在《麦锐德2026半导体白皮书：集成电路销售超1.7万亿》里有更细的口径拆解，感兴趣可以翻过去看。

第二是主体性危机，同样分三层。学生侧是认知外包——当AI几乎无条件地提供即时答案时，提问—获得答案的即时反馈循环逐渐取代了从探索到试错再到反思的完整认知过程。报告对此的辨析很精准：高阶认知能力的重要性上升，并不意味着这些能力会自动获得；批判性思维需要大量论证实践，创造力需要大量试错与发散，如果认知过程被大规模外包给AI，这些能力"不是不再被需要，而是得不到训练而萎缩"。

教师侧是角色认同危机。报告引用了两组数据：英国教育部调查显示，64%的教师担忧AI会削减教育领域现有工作岗位，48%的教师认为自身教育角色未来可能被AI取代。64%和48%这两个数字指向的不是饭碗焦虑，而是一种角色认同危机——当教师的传统身份根基被动摇、新的专业身份又尚未建立时，群体就陷入了"我是谁、我的价值何在"的困境。

结构侧是权力结构失衡，报告称其为三重让渡：知识主权的让渡（学习什么、接触什么解释、看到什么案例，取决于模型的训练数据与推荐逻辑）、教学决策权的让渡（学习内容、节奏、路径越来越多由系统依据数据自动决定）、评价权的让渡（评价标准由算法预设，评价结果由系统生成）。

第三是信任危机，三重信任同时受损。学术诚信方面，英国谢菲尔德大学与AI相关的学术不端案例在一年内从6起飙升至92起，增长15倍；哈佛、牛津、斯坦福等高校陆续发布生成式AI教学使用指南。算法与隐私方面，报告引用的调查显示，72%的人接受使用AI，但54%认为AI带来网络安全、隐私泄露及错误信息等显著风险，形成"用而不信"的矛盾心态。学历信号价值方面，报告指出，当社会无法确定一份优秀成绩单究竟反映学生真实能力还是其使用AI工具的熟练程度时，正规教育体系最核心的社会功能——能力认证，便面临失效风险。

四、七国治理模式：从风险监管到国家统筹

报告第三章梳理了七种具有代表性的治理模式，这部分对做政策比对和行业研究的读者价值很高。

欧盟以《人工智能法案》建立风险治理导向的监管框架，把涉及学生录取、学习评价、考试评分、能力评估以及教育资源分配等功能的AI系统列为"高风险AI系统"，要求投入使用前完成严格的风险评估，开发者必须说明模型训练数据来源、算法逻辑、风险控制措施以及人工干预机制，核心原则是"人工智能可以辅助教育，但不能完全替代人的教育判断"。

美国采取原则导向与地方自治相结合的模式。2023年美国教育部发布《Artificial Intelligence and the Future of Teaching and Learning》，坚持"以人为中心"，强调AI应被定位为支持教师专业实践的辅助工具。治理实践围绕数据保护（FERPA、COPPA）、算法公平、教育公平和学术诚信四个方面展开。纽约曾在2023年率先限制学校网络访问ChatGPT，随后又调整政策推动负责任使用。

英国强调风险规制，其重要特点是把监管范围扩展至教育技术产品开发环节。2025年英国教育部发布《Generative AI Product Safety Expectations》，要求教育AI产品开发商在产品设计过程中开展风险评估、内容安全测试和儿童保护审查。报告对此的评价是，这体现出源头治理的特点。

芬兰坚持教育价值与伦理导向，秉持"教育优先于技术"的理念，强调AI不应替代教师在评价、反馈和教育决策中的专业职责，并把AI伦理教育纳入公民教育和数字素养教育体系。

新加坡是典型的国家统筹型治理，最具代表性的创新是构建了"人工智能教育伦理框架"（AIEd Framework），提出四项核心原则：主体性、包容性、公平性、安全性。实践中，教育部并不鼓励学校自由采购各类生成式AI产品，而是依托国家统一建设的"学生学习空间"（SLS）平台集中提供服务，集成教师备课助手、数据分析助手、数学反馈助手、短答题反馈助手以及个性化学习系统等工具，最终教学决策仍由教师完成。

日本走审慎创新路线。2023年文部科学省发布《关于学校使用生成式人工智能的暂行指引》，采取风险分级与场景治理策略：资料检索、创意启发、语言学习和教学辅助等场景允许探索应用，而考试评价、独立论文写作和涉及学生个人信息处理等高风险场景则严格限制或加强监督。

韩国采取技术驱动与国家推进相结合的模式，最具代表性的实践是AI数字教材（AIDT）项目，首先在数学、英语和信息技术等学科推广并逐步扩展。但报告也指出该项目面临争议：部分教师担忧加重工作负担，家长担忧学生长期使用数字设备带来注意力与身心健康影响，大规模教育数据采集也引发隐私保护讨论。

五、中国实践：1.78亿用户与政策驱动的三层结构

报告第四章专门分析中国的人工智能教育发展与治理，给出了比较完整的现状画像。

报告认为，中国人工智能教育的发展具有鲜明的政策驱动特征。2025年教育部等九部门印发《关于加快推进教育数字化的意见》，明确提出促进人工智能助力教育变革；2026年印发《人工智能+教育》行动计划，进一步提出推动智能技术与教育全要素融合、全过程贯通和全场景覆盖。报告把这一机制概括为"从国家战略到地方实践、再到学校场景的纵向推进机制"。

场景规模方面，报告给出的数据是：截至2025年底，国家智慧教育公共服务平台用户总量已突破1.78亿，覆盖200多个国家和地区，汇集13万余条中小学优质资源、1.25万余门职业教育精品课程和14.5万门高等教育优质课程。报告把中国的优势概括为"规模庞大、层次完整且区域差异显著的教育体系"——注意，它把"区域差异显著"也列为优势，理由是这样才能让技术在不同学段、学科和学习群体中持续接受真实场景检验。

顺着这个逻辑往下推，《艾瑞2026医疗大模型行业报告解读：311个模型走向价值兑现》给了一组可以互相验证的数字。

治理方面，报告总结出四个特征：一是顶层设计持续完善，从教育数字化战略到人工智能专项行动形成多层次政策体系；二是治理方式逐步走向分层分类，强调分学段推进，对不同风险程度的应用采取差异化安排；三是逐步形成政府引导、学校落实、企业参与、家庭协同的多元共治格局；四是治理能力仍处于持续完善阶段，技术快速迭代带来新的制度适配压力。

报告在这一点上的表述比较坦率：当前治理面临的问题已经不只是是否允许人工智能进入教育，而是如何判断具体产品是否适合教育、如何确定不同应用的风险等级、如何规范教育数据的采集和使用、如何保障学生权益，以及如何处理人工智能参与教育评价之后产生的责任问题。它同时指出，区域之间、学校之间的数字基础和教师人工智能素养仍存在差异。从"有没有技术、有没有平台"到"技术如何进入教育、进入到什么程度、由谁负责"，这个提问方式的转变本身就是治理阶段的跃迁。

六、六大治理原则：从价值确立到制度落地

报告第五章提出人工智能教育治理的六大原则，这部分是全篇的骨架。

第一，坚持教育价值引领，技术服务于人的全面发展。报告要求建立教育目标优先的应用评估机制——技术是否先进并不是进入教育场景的充分条件，其必要性应建立在教育价值和实际需求基础之上。它还提出了一个很具体的评价口径问题：学校是否部署人工智能平台、教师使用人工智能的频率、学生接触人工智能的比例，可以作为描述教育智能化程度的指标，但不能作为判断人工智能教育成效的核心指标。技术性能属于基础性指标，教育效果属于核心指标，育人成效构成最终评价尺度。

第二，坚守人本内核，明确人机协同定位。报告主张，特别是在学生评价、学业诊断、心理状态判断、奖惩决定以及其他可能对学生产生重大影响的教育事项中，应当保留明确的人类审核和干预机制；人工智能可以提供分析结果，但不能在缺乏人工审查的情况下直接决定学生的教育机会和发展路径。它还提醒，人工智能可以模拟自然语言交流，但这种交互能力不能简单等同于教育关系。

第三，以教育公平为底线，缩小数字素养鸿沟。报告提出，AI时代的公平问题已不能停留于设备和网络接入，而需要同时关注技术接入、资源质量、使用能力和教育收益四个层面。它给出的理由很有说服力：同样拥有人工智能工具的学生，其实际使用效果可能存在显著差异，部分学生能够利用AI进行资料分析、知识拓展和问题探究，而另一些学生可能只能将其作为答案生成工具。报告特别强调，要关注农村地区、欠发达地区、特殊教育学生等群体——AI对这些群体既可能构成新的风险，也可能成为改善教育机会的重要工具。

第四，打造适配技术迭代的监管体系。报告要求监管对象从技术产品向教育应用场景拓展，建立覆盖技术全生命周期的治理机制，并提醒学校在引入AI系统时不仅需要关注产品功能和技术性能，还需要了解数据采集范围、数据存储方式、第三方数据使用情况、模型更新机制以及供应商的责任边界。它还提出了分类监管的具体思路：一般性教学辅助工具通过备案、教师审核和使用规范管理；涉及学生行为数据、学习画像和个性化推荐的系统强化数据治理与算法透明；直接影响学生评价、升学、招生等重大教育权益的系统提高准入标准并明确人工审核与申诉机制。

第五，全面提升师生数智素养。报告指出，师生数智素养不能简单等同于工具操作能力，而应当包括对人工智能基本运行机制、应用范围和技术局限的理解。它把素养的核心定位为"对技术输出进行验证和评价的能力"，并提出了一个很高的标准：最终目标并非提高人工智能工具的使用频率，而是使教育主体具备根据教育目标和实际需要自主决定是否使用、如何使用以及何时停止使用人工智能的能力。

第六，推动多元共治。报告明确各主体责任：政府承担制度建设、公共服务和风险监管；学校承担技术选择、应用管理和师生权益保护；企业承担技术安全、数据保护和产品责任；家庭承担与未成年人数字生活相关的教育和监督责任。它强调多元共治的目标不是形成更复杂的管理体系，而是建立清晰、协同和可追责的责任结构。

七、五条对策与报告的五个核心判断

报告第六章把原则落到制度层面，提出五条具体对策。

一是强化顶层设计，推动教育政策、数据治理、网络安全、未成年人保护和人工智能监管等制度之间的衔接，明确人工智能进入教育领域的基本法律边界和责任边界，避免由于法律责任模糊导致技术责任向教师和学校单向转移。

同一条线索，我们在《清华智能体工具大全2026：MCP生态六大分类》里做过更细的拆解，可以对照着看。

二是抬高准入门槛，把教育适配性确立为人工智能教育产品进入学校的重要评价标准，建立分类分级准入制度。报告提出一个很实用的设计：建立动态白名单制度，但白名单不应成为一次性认证，而应与产品版本更新、模型能力变化和实际应用效果相联系，形成持续评估、动态调整和退出机制。

三是统筹数据治理，推动不同教育系统之间的数据标准衔接以解决数据孤岛问题，坚持数据最小必要原则，禁止将教育数据用于与教育目的无关的商业分析和用户画像，并建立数据安全事件的发现、报告和处置机制。

四是重塑教育评价体系，提高对高阶思维、问题解决、创新能力、实践能力、合作能力和价值判断等综合素养的评价权重。报告提出的具体做法值得借鉴：对于允许使用人工智能的学习任务，重点考察学生如何提出问题、如何判断AI生成内容的可靠性、如何选择和整合不同信息、如何发现技术生成结果中的错误，以及能否对最终成果作出具有独立性的解释和反思。

五是持续赋能教师队伍，把教师人工智能素养纳入教师专业发展的整体框架，把技术理解、教学设计、数据意识、伦理判断和风险识别作为教师专业能力的重要组成部分。报告提醒，如果培训仅仅停留在如何使用某一平台、如何生成教学材料或如何设计提示词，教师很容易形成对特定工具的依赖，却难以形成面对技术快速变化时所需要的独立判断能力。

报告在结语中提炼了五个贯穿全文的核心判断：第一，人工智能对教育的影响是结构性的而非工具性的，教育体系必须在理念、制度、评价体系和人才培养目标上进行系统性回应；第二，三大危机的本质是技术逻辑对教育逻辑的系统性替代，治理的关键不在于拒绝技术，而在于重建教育逻辑对技术应用的主导权；第三，治理能力已成为教育竞争的核心维度；第四，教育公平面临新的挑战与机遇，公共教育体系必须承担AI资源供给责任；第五，师生数智素养是治理有效性的内生保障。

报告在收束处给出了一句立场鲜明的判断：技术越是强大，人类越是需要回归对教育目的和人的发展的根本思考。它同时指出，教育的基本使命始终是培养具有独立思考能力、创新精神和社会责任感的完整的人，使AI服务于这一使命而非背离它，是人工智能时代教育治理的根本遵循。这份报告对教育数字化管理者、学校技术采购决策者和教育科技从业者都有直接的参考价值。对报告全文以及人工智能教育、教育治理、数字素养方向的更多完整资料，可以到运营动脉（www.yydm.cn）检索获取，站点收录了覆盖300+行业的研究报告与产业方案，适合做政策比对和行业研究时集中备查。

八、常见问题解答（FAQ）

1. 这份报告是谁编制的，覆盖什么范围？

《人工智能教育治理进展研究报告（2026年）》由中国人民大学人工智能治理研究院人工智能教育治理研究团队编制，研究覆盖2025年至2026年4月。报告分六章：全球人工智能教育发展的主要趋势、人工智能教育应用的三大危机、全球人工智能教育治理的典型案例、中国人工智能教育发展与治理的总体特征、人工智能教育应用与治理的六大原则、对策与建议，另有前言与结语。报告的核心命题是：AI已不再只是教育工具，而是正在成为教育活动中的"参与者""协作者"乃至"组织者"，教育体系正经历结构性变革。

2. 报告提到哪些关键数据？

主要数据包括：据中国教育发展战略学会相关调研，AI已实现对中小学备课、授课、学练、考试、评价、管理六大核心教学环节全流程覆盖，教师常用工具矩阵涵盖14大类、90多个具体工具，60.7%的教师基于提升效率目的、56.7%因减轻负担目的使用AI，写教案占比50%、制作PPT占比42%、检索教学资料占比37.7%；据HolonIQ预测，全球AI+智慧教育市场规模2025年达850亿美元、2030年突破2400亿美元，年均复合增长率约23%；国家智慧教育公共服务平台用户总量突破1.78亿、覆盖200多个国家和地区，汇集13万余条中小学资源、1.25万余门职业教育课程和14.5万门高等教育课程；英国教育部调查显示64%的教师担忧AI削减岗位、48%认为自身角色可能被取代；英国谢菲尔德大学AI相关学术不端案例一年内从6起增至92起；调查显示72%的人接受使用AI但54%认为AI带来显著风险。

3. 三大危机分别指什么？

技术中心主义危机：表现为评价标准异化（把是否使用AI而非是否解决教育问题当作评价标准）、数据迷恋（过度采集注视时长、点击率、答题正确率等可量化数据，忽视顿悟、批判性质疑与价值判断）、复杂系统简化（把多维教育问题简化为技术优化问题）。主体性危机：学生认知外包导致高阶认知能力面临萎缩风险，教师角色认同危机（从知识传授者弱化为技术操作者），权力结构失衡（知识主权、教学决策权与评价权三重让渡于算法）。信任危机：学术诚信危机、算法与隐私信任危机（"用而不信"）、学历信号价值稀释（当社会无法确定成绩单反映真实能力还是AI使用熟练度时，教育体系的能力认证功能面临失效风险）。

4. 报告梳理了哪几种国家治理模式？

共七种：欧盟以《人工智能法案》建立风险治理导向的监管框架，把教育AI列为高风险系统，强调透明性、可解释性与可追责性；美国采取原则导向与地方自治相结合，坚持"以人为中心"，围绕数据保护、算法公平、教育公平和学术诚信四方面展开；英国强调风险规制，并把监管扩展至产品开发环节，2025年发布《Generative AI Product Safety Expectations》；芬兰坚持教育价值与伦理导向，秉持"教育优先于技术"；新加坡构建国家统筹型治理，通过统一"学生学习空间"（SLS）平台和AIEd伦理框架实现集中监管，提出主体性、包容性、公平性、安全性四项核心原则；日本采取审慎创新导向，以试点探索、风险分级和场景治理为特征；韩国推行技术驱动与国家推进相结合，以AI数字教材（AIDT）改革为代表。

5. 报告对中国实践给出了什么判断？

报告认为中国人工智能教育发展具有鲜明的政策驱动特征：2025年教育部等九部门印发《关于加快推进教育数字化的意见》，2026年印发《人工智能+教育》行动计划，形成从战略到专项行动的完整政策框架。治理方面总结出四个特征：顶层设计持续完善、治理方式逐步走向分学段分场景的分类治理、初步形成政府引导/学校落实/企业参与/家庭协同的多元共治格局、治理能力仍处于持续完善阶段。报告也坦率指出，区域之间、学校之间的数字基础和教师人工智能素养仍存在差异，技术快速迭代带来新的制度适配压力。

6. 六大治理原则和五条对策是什么？

六大原则：坚持教育价值引领，技术服务于人的全面发展；坚守人本内核，明确人机协同定位；以教育公平为底线，缩小数字素养鸿沟；打造适配技术迭代的监管体系；全面提升师生数智素养，培养理性使用技术的能力；推动多元共治，凝聚政府、学校、企业、家庭的治理合力。五条对策：强化顶层设计，完善法律法规与政策体系；抬高准入门槛，建立以教育适配性为核心的产品标准并实施分类治理；统筹数据治理，建立贯穿教育AI应用全过程的数据安全体系；重塑教育评价体系，提高高阶思维、创新能力等综合素养的评价权重；持续赋能教师队伍，加强AI应用与伦理培训。

7. 使用这份报告需要注意什么？

有几点提示。第一，报告为高校研究机构成果，属于分析性研究而非官方政策文件或标准，其中对各国治理模式的归纳、对危机的诊断、以及六大原则与五条对策均为研究团队观点，具体政策应以主管部门最新发布的官方文件为准。第二，报告引用的部分数据来自第三方调研、企业公开资料与国际机构预测（如HolonIQ市场规模预测、EdWeek与盖洛普的教师效率数据），口径与统计方法各有差异，横向比较时建议回到原始来源核对。第三，报告研究时间截至2026年4月，人工智能技术与各国政策迭代速度较快，部分政策表述和产品状态可能已有更新。第四，报告涉及教育主权、数据治理、算法问责等议题，落地实施需结合本国与本地区的法律法规、数据保护要求和教育管理制度综合判断。

延伸阅读：同一话题的几篇报告解读

这几篇报告解读和本文互为补充，看完能拼出更完整的一张图。

《2026人工智能发展白皮书-深圳市人工智能行业协会》——2026人工智能发展白皮书-深圳市人工智能行业协会核心解读。

《安远AI白皮书：智能体L1-L5分级，安全治理有谱》——切口是智能体L1-L5分级，安全治理有谱

《中欧AI白皮书：全球36%大模型源自中国》——落点在全球36%大模型源自中国