AGI 驱动教育范式转型：从幼儿启蒙到终身学习

完整中文导读

北京科技大学团队发表综述，从全周期教育视角系统梳理 AGI 在幼儿启蒙、中小学、高等教育及终身学习四个阶段的应用场景、理念变迁与实践案例。文章指出，ChatGPT、Gemini 等大语言模型正推动教育从"阶段化、标准化"转向"终身化、个性化与人机共生"，并弥补了现有综述多局限于单一教育阶段或学科的不足。

中文整理

作者 / 来源：Arnaud Mercier - #Entrepreneur #Versailles (@arnaudmercier) · 原文时间：2026年11月11日 02:02（北京时间）

原作者信息要点

材料为预印本论文《通用人工智能（AGI）驱动下的教育范式转型：从幼儿启蒙到终身学习》，作者石飞飞、何心远、丁富登、王进强、宁焕生，单位为北京科技大学，发布在ChinaXiv（编号202601.00184v1，标注日期2026-01-08）。

论文主张：ChatGPT、Gemini等大语言模型是AGI的早期雏形与现实载体；AGI正推动教育从“阶段化、标准化”转向“终身化、个性化与人机共生”。作者称现有综述多局限于单一教育阶段或学科，本文以“全周期教育”视角梳理幼儿启蒙、中小学、高等教育、终身学习四个阶段的应用场景、理念变迁与实践案例。

作者提出教育理念五个维度的转变：教育目标从知识传授转向能力培养与可迁移能力；教育模式从教师单向授课转向教师-AGI-学生三元互动；学习时空从一次性教育转向跨场景终身学习；评价从单一知识测验转向形成性与综合能力评价；资源从固定教材转向多模态整合与个性化推荐。

教师角色方面，作者主张教师转型为学习设计者、引导者与情感支持者，并引用Tan等综述指出需厘清智能技术应用的伦理边界，引用Tlili等关于ChatGPT“双刃剑”的研究警示数据偏差与“幻觉”风险。

作者归纳三类应用场景：生成式跨学科知识导航（引Pan等）、认知-情感双重自适应（引Piech等的知识追踪、D'Mello等的Gaze Tutor眼动追踪系统）、人机协同双师课堂（以佐治亚理工学院Jill Watson虚拟助教为例）。

分阶段要点：幼儿阶段强调生成式定制内容与游戏化探究（引Su与Yang、Bertacchini等、MIT的PopBots平台）；中小学阶段强调认知数字孪生、多维诊断与预测性干预（引Liao等关于Python代码评估的研究）；高等教育强调科研辅助、跨学科迁移与多元评价（引Wu等自动评审、Moor等通用医学AI、Boiko等自主化学实验智能体）；终身学习强调多智能体导学与微证书认证（引Duan与Wu、Wang等多智能体框架）。

结论部分提出构建贯通全周期的AGI教育生态，但材料在结论处被截断，后续内容不可见。

本站整理与观察

本站观察：该材料是一篇综述性预印本，其核心贡献是提出“全周期教育”分析框架并整合文献，而非报告原创实验数据；文中引用的案例与结论均来自被引研究，读者不宜将其视为本文作者的一手验证结果。

本站观察：论文对AGI的界定采用“类人认知灵活性、可执行任何人类智力任务”的强定义，同时又将当前大语言模型称为“早期雏形”，两者之间存在概念张力；材料未提供衡量AGI达成度的具体标准。

本站观察：材料列举的实践案例（Jill Watson、PopBots、Gaze Tutor、自主化学实验智能体等）分属不同年份与技术条件，论文将其统一置于AGI框架下叙述，可能高估了现有系统与真正AGI之间的连续性。

本站观察：论文多次强调公平、伦理与算法偏见风险，但材料中未给出相应的治理机制或实证评估方案，相关论述停留在倡议层面。

材料为预印本且正文在结论部分被截断，第7章之后内容不可见；文中引用的具体数字、实验结论均转引自被引文献，本整理未独立核验；作者身份信息仅来自材料标注，未作外部确认；本站观察部分为依据材料文本作出的推论，不构成对论文结论的验证。