摘　要：随着人工智能技术与教育教学的深度融合，教育变革迎来了前所未有的挑战和机遇，传统“师—生”二元结构转向“师—生—机”三元结构，推进现有智能教育应用生态的转变。在此情境下，系统梳理人工智能促进教育发展的动态水平至关重要。通过梳理国内外文献、项目经验与重要组织报告，提炼人工智能促进教育发展的外部保障要素，即智能教育基础设施、智能教育资源及智能教育保障机制，并制定以三要素为主要维度的智能教育发展之外部保障部分的评估指标体系。经过专家调查反馈、反复调整修订，最终形成了由3个一级指标、12个二级指标、37个三级指标构成的智能教育发展外部保障部分的评估指标体系。基于该体系，可以开展面向不同区域的人工智能教育外部保障水平测度，精准定位我国人工智能教育发展的外部保障现实情况、差异化水平以及薄弱环节，从而提出具有针对性的、可操作性的实践指导建议，为持续促进不同区域、省份人工智能教育的顺利实施奠定基础并提供现实保障。

　　关键词：智能教育；评估体系；基础设施；教育资源；保障机制

　　中图分类号：G434

　　文献标志码：A

　　文章编号：1673-8454(2024)07-0013-10

　　作者简介：王欣苗，上海市未来学习研究与发展中心、上海市宝山区教育学院教师(上海 201999);李睿，上海市江宁学校教师(上海 200060);戴蕴秋，江苏省昆山市淀山湖中心小学校教师(江苏昆山 215345);李世瑾，华东师范大学教育信息技术学系博士研究生(上海 200062);顾小清，华东师范大学教育信息技术学系教授、博士生导师，博士(上海 200062)

　　基金项目：2019 年度国家社科基金重大项目“人工智能促进未来教育发展研究”(编号：19ZDA364);2023年度中国教育学会教育科研重点委托课题“人工智能教育发展指数研究”(编号：202300001101WTA)

　　一、引言

　　随着人工智能技术与教育教学的深度融合，教育变革迎来了前所未有的挑战和机遇，同时伴随新一代生成式人工智能对教育领域的重要颠覆，传统“师—生”二元结构转向“师—生—机”三元结构，推进现有智能教育应用生态的转变^[1]。

　　在此情境下，系统梳理人工智能促进教育发展的动态水平至关重要。研究团队重点聚焦于人工智能促进教育发展的评估指标体系构建，从“智能教育发展”和“智能教育软件”两大角度切入，借助《2023人工智能促进教育发展报告》的形式，回应人工智能促进教育发展的各维度情况，旨在综合评估我国人工智能促进教育发展的现实水平，并为提高人工智能教育实践效果提供参照依据。本文聚焦于外部保障这一视角，详细阐述智能教育基础设施、智能教育资源、智能教育保障机制三个主要维度的指标选取与评估体系构建。

　　二、研究思路

　　整体而言，智能教育发展外部保障方面的评估指标体系构建遵循“要素选取→框架构建→专家咨询→计算权重”四个步骤，如图 1所示。①要素选取。就人工智能促进教育发展外部保障的要素来说，国内外不同学者具有不同的观念。本研究通过梳理国内外项目经验以及重要组织报告，确定人工智能促进教育发展外部保障的要素，即智能教育基础设施、智能教育资源发展、智能教育保障机制，并作为该部分评估体系的一级指标。②框架构建。确定一级指标后，通过文献法，并结合团队已有研究成果，初步确定二、三级指标，然后结合专家建议，对指标进行反复调整，最终初步构建人工智能促进教育发展外部保障部分的评估体系，共12个二级指标和37个三级指标。③专家咨询。采用德尔菲法修订指标体系，以确保指数框架的合理性。本研究共邀请86位来自北京、上海等全国多个省市的专家学者。研究团队以匿名形式将初步构建的指标框架和具体内容发送给专家咨询小组。专家依据每条指标的重要性(1—9分)对每个指标进行评分。④计算权重。根据专家评分结果，采用AHP层次分析法计算各指标权重。

图 1   评估指标体系构建思路

　　三、评估指标选取

　　(一)智能教育基础设施发展指标

　　教育基础设施作为支撑教育系统高效运作的基石，为教育教学等核心业务的开展提供了坚实的硬件保障。世界各国纷纷出台相关政策文件以大力推进教育信息化基础设施建设。例如，美国发布《2017年国家教育技术计划》，提出要在高速宽带网络、学习终端、数字学习环境等方面加强校园基础设施建设，给予相应政策引导，进一步支持高效学习^[2];新加坡针对六大类学校发布“未来学校”计划，重点推进沉浸式学习环境、虚拟全球教师、课件生成器、可视化工具等前沿应用^[3]。我国教育信息化已发展到数字化转型的重要阶段，教育新基建的革命性意义在于通过新一代信息技术的全方位融合与高水平应用，为教育变革提供一种全新的物质技术基础。

　　智能教育基础设施建设是人工智能促进教育发展的基石，是外部保障的重要组成部分之一，然而国内学者对其评估体系的构建尚未形成一致意见。黄艳等将智能教育基础设施划分为网络设施、数据库与服务器、数字化场所三个子指标^[4]。李璐等认为智能教育基础设施主要分为网络环境、教学环境、应用平台和数据中心四个方面^[5]。张永波等将智能教育基础设施视为由支撑应用的基础设施、公共平台和智能信息采集终端等组成，同时指出该指标的设定需转变重硬件、轻绩效的观念，要发挥投入导向作用^[6]。

　　综上所述可以发现，即使学者们关于智能教育基础设施的指标划分表述不尽相同，但其关注点基本均集中在智慧环境或硬件设施方面，同时也呈现出三点特征：一是由传统基础设施向新型基础设施转变;二是由物化的硬件设施向云化的软件平台转变;三是由单一教学场景向校园生活全场景转变。

　　结合目前已有的指标框架，本研究将基础设施划分为有形和无形的两种形态，以全面评估智能教育基础设施的建设情况。有形基础设施以顶层的智慧校园、中层的智慧教室、底层的新型基础设施，无形的基础设施为网络空间。

　　1.智慧校园发展指标

　　在国际层面，不同高校对于智慧校园的建设拥有各自独特的愿景，并采用了多样化的实施路径，以实现校园智慧化的发展目标。美国斯坦福大学利用物联网和大数据技术，节省能源成本，展示斯坦福大学的领导力^[7];挪威科技大学制定《校园发展愿景2060》，着力从发展、创新、数字化、都市化四个维度建设智慧校园，把校园建设与城市发展融合起来，打造优质研究和教学设施^[8]。我国教育部等六部门发布《关于推进教育新型基础设施建设构建高质量教育支撑体系的指导意见》(以下简称《意见》)，其中智慧校园新型基础设施为重点建设方向之一。

　　纵观智慧校园的发展历程，它经历了“数字化”的雏形阶段、“智慧化”的1.0阶段以及2.0阶段。

　　智慧校园1.0阶段聚焦于校园无线网和门禁系统的身份认证等核心应用，依托于物联网与计算机视觉等多项关键技术，实现网络的全面互联互通与信息化平台的深度融合。^[9]然而，在实现情境感知、大数据处理、学习状态识别等既定目标的过程中，实际效果并未达到预期水平，仍处于“低阶智慧阶段”。智慧校园2.0阶段通过情感计算、自然语言处理、智能感知等人工智能技术，克服了智慧校园1.0阶段智能化程度不高的问题，激发技术的智慧潜能，致力于实现智慧校园建设的升级变革。

　　智慧校园2.0阶段具有以下主要特征：①泛在互联是互联网与物联网的结合，实现校园内全面、高速、泛在的互联互通，支持多样化应用。②实时感知利用智能感应技术获取并分析传感数据，提取有价值信息，满足用户个性化需求。③业务融合通过智能融合技术处理海量数据，提升决策支持能力，推动校园业务创新。④数据支撑基于数据挖掘和建模技术，构建预测模型，进行趋势预测和智能分析，支持校园管理与发展。

　　2.智慧教室发展指标

　　智慧教室作为我国教育信息化的基石，是深化教育改革的关键着力点，对于推动教育现代化进程具有重要意义。

　　雷西尼奥(Rescigno)于1988年首次提出“智慧教室”的概念，指融入个人电脑、交互式视频、闭路电视等先进技术的新型教学环境，旨在提升教学效果与学生体验。^[10]2008年后，国外关于智慧教室的概念界定出现明显变化，关注点由信息技术装备转变为功能需求。例如，有研究者认为智慧教室应具备及时的教学反馈、自动化的设备控制、个性化的信息检索、生成性的信息存储等功能^[11]。

　　近年来，随着物联网、大数据、云计算、移动互联网等新兴信息技术的运用，国内学者也开始从不同角度阐述智慧教室。杨宗凯认为，未来教室一定是具有丰富资源且能实现教育资源云端存储的云端教室，可以满足个性化的学习^[12]。陈卫东等提出，智能教室是以自然人机交互为特征的，依靠智能空间技术实现的增强型教室;智能教室具备对计算机、投影、交互白板等声、光、电设备的精准控制与操作能力，同时兼容并蓄，适应远程教学在内的多样化学习方式^[13]。黄怀荣等提出智慧教室“SMART”概念模型，强调其在教育教学中的核心功能。这些功能包括：内容呈现的丰富与高效、环境管理的智能调控、资源获取的便捷共享、即时交互的实时互动以及情境感知的个性化服务^[14]。

　　综合国内外研究可以发现，智慧教室作为一种利用物联网、云计算和智能技术等创新手段构建的新型教学环境，融合了实体化的物理空间与虚拟化的数字空间。该环境所配备的多样化智能装备，能够有效支持教学内容的展示与学习资源的获取，推动课堂交互活动的即时进行，并实现情境感知与环境管理的智能化功能，从而为教育教学提供更为高效与便捷的支持。由此可见，智慧教室的建设将越来越多地体现出人性化、可适应、可持续、安全、灵活、开放的特征。

　　3.新型基础设施发展指标

　　教育新基建的革命性意义深远而重大，它在于通过引领教育的技术革命，进而推动教育本身的深层次变革。具体而言，教育新基建通过全方位应用新一代信息技术，为教育构建了一个全新的基础环境，提供了更为先进和高效的生产工具。

　　教育新基建显著体现在技术革新，它凭借新一代信息技术的广泛应用，为教育创新构筑了坚实的物质技术基础。具体而言，教育新基建涵盖了通信网络、新技术及算力三大基础设施。通信网络基础设施以5G、物联网、卫星互联网等为代表，为教育资源共享与远程教学提供强大支撑;新技术基础设施则以人工智能、云计算、区块链等为核心，推动教育教学与管理的智能化进程;而算力基础设施，如数据中心和智能计算中心，则为教育数据的深度挖掘和科学决策提供强大动力。这些基础设施的协同发展，共同推动教育领域的创新与发展^[15]。通信网络基础设施是智慧校园建设的基石，承载着教育信息网络，实现教育平台与资源的互联互通，支撑智慧校园的创新应用，对提升校园整体效能与创新至关重要^[16]。算力设施是承载算力的载体，构建了计算体系中最重要的基础支撑底座，是以数据中心、超算、云计算、边缘计算、人工智能计算中心等设施构成的多层次计算设施体系^[17]。新技术基础设施是以人工智能、大数据、区块链等新一代信息技术为依托，致力于探索并发展更多创新的基础设施形态，以推动科技进步和社会发展。新技术基础设施助力智慧校园建设，强化教学环境的智能构建与过程感知，推动学习、教学、管理的智能化升级，为校园信息化发展注入新动力^[18]。

　　4.网络学习空间发展指标

　　2018年12月，教育部印发《关于加强网络学习空间建设与应用的指导意见》。该文件是《教育信息化2.0行动计划》中“网络学习空间覆盖行动”的一部分内容，旨在明确网络空间建设与应用的方向和路径。“网络学习空间人人通”是“三通两平台”的重要组成部分，是构建网络化、数字化、个性化、终身化的教育体系与推动教育教学模式创新的有效途径。基于网络学习空间运行载体服务性质的差异性，可将其划分为广义与狭义两个层面。广义上，网络学习空间是指能够跨平台运行，支持在线教学活动的虚拟空间。而狭义上，网络学习空间特指那些依托于专门教育服务平台，专为在线教学活动而设计的虚拟环境。^[19]网络学习空间呈现出一体化、数据化、智能化和个性化的典型特征。

　　(二)智能教育资源发展指标

　　《中国教育现代化2035》明确提出，以“智能”为驱动，创新教育服务业态，以优质数字教育资源打破教育信息化孤岛局面^[20]。意味着我国数字教育资源的建设与应用将利用人工智能技术，逐渐从资源建设走向资源服务^[21]。《意见》三个关键维度进行了全面部署：一是积极开发新型教育资源与工具，二是持续优化资源供给服务，三是着力提高资源监管效率。通过这些举措，推动数字资源的供给侧结构性改革，进一步提升教育资源的质量和效益，满足新时代教育发展的需求^[22]。智能教育资源的发展迫切要求对传统数字资源现状进行革新，实现资源的智慧化升级与改造。需要创新智慧资源的使用方式，以满足教学方式和学习方式智慧化转变的迫切需求，从而推动教育领域的进一步发展与进步。

　　然而，目前关于智能教育资源发展水平的评价研究尚且缺乏，还未形成系统深入的成果。通过文献梳理，发现其往往作为智慧校园评估体系的评价维度，主要分为两种评价思路：一是基于静态视角的资源评价指标，重点考察资源建设数量情况，按照资源服务的场景进行分类，如将“数据资源管理”定为一级指标，其下又具体划分为“教学数据资源管理”“科研数据资源管理”“图书馆数据资源管理”三个二级指标^[23]。在《深圳市中小学“智慧校园”建设与应用标准指引(试行)》中，资源同样被确立为重要的评价维度，并被细致划分为基础性资源、个性化资源和校本资源三大类别。具体而言，基础性资源主要指的是与国家及地方教材紧密衔接的课程资源，为教育教学活动提供稳固基础;个性化资源则体现为学校根据自身教育理念和需求，针对性地选择的教与学特色资源;而校本资源则是由学校、教师、学生、家长以及社会专业人士在教育教学实践中共同创造和积累的独特资源。^[24]这三类资源不仅相互补充，而且相互支撑，共同构建了智慧校园智能教育资源服务体系的完整框架。二是基于动态视角的资源评价指标，从资源建设、资源质量、资源应用三个环节衡量数字资源建设情况。其中，资源建设包含一些具体的资源种类，如课程教学资源、数字图书资源以及拓展性资源;资源质量主要从资源更新和资源评价两个方面进行评估;资源应用主要从综合性和共享性两个角度衡量数字资源的应用程度^[25]。

　　综上所述，关于智能教育资源的评价指标，大多数学者聚焦于资源的建设数量，根据服务于不同教学环节和应用场景进行评估。还有部分学者重点关注资源的实际运用情况，即智能教育资源的“建设—应用—共享”这一动态过程。研究团队结合已有评估模型，融合静态和动态的评估视角，从资源形态、监管、应用、共享四个方面综合考察智能教育资源的发展水平。

　　1.智能教育资源形态发展指标

　　智能资源建设始终是教育发展过程中的重点任务，在“应用为王、服务至上、简洁高效、安全运行”的国家教育数字化战略行动纲领下，需基于用户需求探索更丰富的智能教育资源形态，促进教育资源应用的深度和广度。

　　智能教育资源是一种新型的数字教育资源，旨在培养具备21世纪生存技能的智慧创造者。它支持智慧学习和智慧教学活动的顺利开展，并具备七大核心特征：联通性、共享性、再生性、自适应性、泛在性、多维交互性以及个性化智能推送^[26]。资源形态开始向学教并举的趋势发展，不再以支持教或学为单一目的，而是既服务于学生的自主学习，又能辅助教师的日常教学^[27]。因此，在评价智能资源形态时应该将重点从传统的纸质资源转向数字资源，并关注资源是否辅助学教并举，是否满足智能教育资源的七大特征。

　　2.智能教育资源动态流通发展指标

　　数字教育资源流通涉及政府、学校、企业等多方主体的共同参与，借助互联网平台整合优质资源，实现数字教育资源跨区域、跨城乡、跨学校的在线流转。在教育新基建的背景下，推动数字教育资源监管、应用、流通等全链条变革，有助于促进我国各级各类数字教育资源的建设与发展。

　　然而，虽然我国已经开始实施诸多数字教育资源建设与应用项目，如教育部启动的“一师一优课、一课一名师”活动、“数字教育资源教学点全覆盖”项目等，但优质教育资源的开发模式和有效应用机制尚未形成，信息技术与教育教学的融合还不够深入^[28]。目前数字教育资源主要存在资源质量难保证、资源利用率不高与资源流通共享难三类问题。

　　按照生态学的观点，教育生态系统中的各类主体、关系及环境相互联系、相互作用，共同构成一个整体。而智能教育资源在这些主体之间进行流转，形成双向动态的运行机制。依据教育生态系统中资源的流动过程，本研究将聚焦于智能教育资源流通的“监管—应用—共享”三个关键环节。资源监管是指对智能教育资源的监控和管理，为后续的应用和共享环节提供干预性建议，是提高资源质量的重要策略。资源应用是指智能教育资源通过传递者传送到使用者手中，用以教育活动的开展，是资源流通中的落地环节。资源共享是指基于应用平台将教育资源以免费或适当收费的方式提供给用户，是实现教育公平的重要任务，也是推进教育信息化的基础工程。

　　(三)智能教育保障机制发展指标

　　在智能教育生态系统中，保障机制主要由资金、人员、制度、技术等构成，为智能教育的发展提供坚实基础和有力支撑。在智能教育保障机制的评价框架方面，有些学者将保障机制归为组织管理，并将其分为顶层设计、队伍建设、制度建设、支持保障四个方面^[29];还有学者提出，智慧保障体系指标是评价智慧校园在组织、制度与后勤等层面专业化与信息化水平的核心量尺。该指标体系囊括了网络安全保障、校园安全保障、组织保障、制度与经费保障、后勤运维保障等多元化维度，从而全方位地反映了智慧校园建设的综合效能与成果^[30];还有学者提出，保障体系应包括组织保障、机制保障、运维与服务保障、安全保障。^[31]从以上指标框架可以发现，智能教育保障机制的精髓在于，为智慧校园建设提供稳固支撑，构建一套基于现代化技术、基础且相互依存的支撑体系。该体系通过深入评估校园在安全、组织、制度、后勤等多维度的实际运作状况，得以精确度量其效果，而各个保障机制之间更是相互协作、互为支撑，共同推动智慧校园的稳步发展。

　　综上，本研究将智能教育保障机制分为资金保障、制度保障、人力保障、安全保障、规范与标准、监督与评估六个方面。

　　1.资金保障发展指标

　　智慧校园建设是一项错综复杂的系统工程，为了保障智慧校园建设的持续、健康发展，学校应当确立一套稳固的经费保障机制。在保持经费持续投入的同时，还需明确经费的来源渠道和支配权限，确保资金的合理使用和有效管理，从而为智慧校园建设的稳步推进提供坚实保障。一方面，重点关注资金的用途，应是引进智能技术、资源的专项经费，或保障智能设备正常运转的维护经费。另一方面，为保证教育投资的高效率和高效益，还需考察经费投入的分配比例是否合理，不同建设时期有不同侧重点。随着智慧校园建设的不断推进与深化，对于系统应用开发、设备维护升级、资源建设等各个领域的投入比例正在逐步提升，以更好地满足校园智能化发展的需求。综上，资金保障发展指标包含经费用途和经费分配两个子指标。

　　2.制度保障发展指标

　　制度保障主要包含运维制度、激励制度和创新制度三个类别。首先，学校需制定一系列运行维护制度，以确保智慧系统安全可靠地运行，提高智慧校园运维工作的效率和质量。其次，为激发教师参与智慧校园建设与应用创新的积极性，学校应制定一系列激励政策，通过组织专业培训、搭建项目平台、开展评优评先活动、设立奖教奖学机制等多种途径，为教师提供广阔的发展空间和充分的激励机制，以推动智慧校园建设的深入发展。最后，学校可以根据自身实际情况，建立可复制、可推广的智慧校园建设与应用机制，以有效促进智能教育的可持续发展。

　　3.人力保障发展指标

　　人力保障是智慧校园建设和智能教育发展的关键要素。人力保障主要包括领导机构、专职队伍、师资培训三个方面。首先，学校高层领导对智慧校园建设的重视程度，深刻影响着学校智能化建设与管理水平的优劣。通过构建一套完善的智能化领导体系，自上而下地推动各项工作的协同开展，能够有效提升整体工作效率和效能。其次，为确保智慧校园建设的高效推进，需组建专业化的专家指导团队，充分利用其丰富的技术经验和专业知识，为智慧校园建设提供科学、合理的指导和建议，确保各项建设任务能够有序、高效地实施。此外，在建设领导小组下设立协助组，负责协调整个智慧校园项目的建设进程，促进各部门间的内部沟通与协作，确保项目建设的顺利进行。最后，智慧校园建设队伍的智能化水平，直接影响着智能教育的发展。因此，中小学校要加强师资培训，除了加强人工智能学科的专业师资外，还要让各学科教师掌握基本的人工智能知识，掌握人工智能教育应用的操作方法，整体提高智能素养。

　　4.安全保障发展指标

　　为保证智慧校园的安全运转，还需建立安全保障机制，主要包括安全技术和安全应用两方面。除了建立“一把手”负责的校园网络与信息安全工作领导小组，统筹协调网络与信息安全工作，还需配齐用好网络安全设施设备，全面加强安全技术方法措施。此外，学校还需应用好信息过滤和防火墙技术，在校园网络和外部网络之间形成一道安全屏障，这道屏障既可以保护校园网络不被外界的非法信息侵入，也可以防止校园内部的数据出现泄露，从而有效保障智慧校园网络的安全，给校内师生提供一个良好的网络环境。

　　5.规范与标准发展指标

　　智慧校园的建设具有显著的长期性、复杂性和多部门协作性，这些特性共同决定了统一信息标准的必要性，以确保建设的规范性和高效性。这些规范旨在确保建设过程的有序性、建设的有效集成以及资源的共建共用，从而实现智慧校园的一体化发展目标。技术标准涉及数据层面的采集、存储、交换、分析等规范，以及网络接入层面的信息感知与采集标准。这些标准的制定旨在促进校园内各部门间的数据流通，为智慧校园建设提供坚实的技术支撑。在管理规范方面，主要依据学校现有的智能资源、设备、系统管理制度，结合国家对智能系统的管理要求以及学校自身的扩展需求，制定出一套适用于智慧校园的管理标准体系，以保障智慧校园建设的有序推进和高效运行。另外，针对教育数据挖掘中会触及学习者个人信息，可能会存在隐私泄露的隐患，甚至产生一些伦理或法律问题。通过制定教育大数据挖掘应用标准，并采取可靠的措施来强化对这些数据的保护，排除对师生个人隐私与安全造成威胁的因素，从而避免人工智能教育应用偏离正确的方向^[32]。

　　6.监督与评估发展指标

　　评价指标体系的建构在智慧校园建设进程中扮演着举足轻重的角色。它不仅可以为校园的智慧化水平提供客观、全面的评价依据，更能在深层次上发挥引领和导向作用。宏观层面上，国家十分重视智慧校园的评估机制，建构了智慧校园建设思路、评价框架与实施标准。2018年，国家标准化管理委员会发布《智慧校园总体框架》，进一步明确了智慧校园总体架构与评价要素^[33]。随后部分省市先后发布智慧校园评价指标体系，基本形成了系统性、科学性与可操作性的智慧校园评价指标体系，对我国智慧校园建设方向起到了重要的引领与导向作用。由此可见，在智慧校园建设的进程中，监督与评估尤为重要，能够尽可能保障智能教育的各项工作落到实处。

　　四、评估体系构建

　　本研究邀请86位来自北京、上海等全国多个省市的专家学者。团队将初步形成的智能教育发展的指标框架和具体内容，以匿名形式发送给专家咨询小组。专家依据指标的重要性(1—9分)，对每个指标进行评分，然后根据专家评分结果采用AHP层次分析法计算各指标权重。先将每位专家的评分进行两两相比，形成86个打分矩阵;再将86个打分矩阵取几何平均值，得到一个汇总矩阵;最后使用SPSS软件进行AHP分析，获得每个指标的权重。智能教育发展评估指标体系的外部保障部分共有3个一级指标、12个二级指标、37个三级指标。评估指标体系构建结果如表1所示。

表 1   智能教育发展的评估指标体系（外部保障部分）

　　五、结语

　　本文聚焦于人工智能促进教育发展的外部保障视角，通过构建系统化、精准化的外部保障发展框架，为监管设施、资源和保障机制的投入和成效提供评估标准。基于该框架，可以开展面向不同区域人工智能教育的外部保障水平测度，精准定位我国人工智能教育发展的外部保障现实情况、差异化水平以及薄弱环节，从而提出具有针对性的、可操作性的实践指导建议，为持续促进不同区域、省份人工智能教育的顺利实施奠定基础并提供现实保障。然而，在评估时应以发展的眼光，及时将核心表征纳入评估框架之中，并结合研究重点分期研究、逐年实施，从而更科学合理地评估人工智能促进教育发展的外部保障水平。

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External Guarantees for the Development of Intelligent Education in China: Elements, 

Connotation, and Framework Construction—Excerpt from the 2023 Annual Report on 

Artificial Intelligence Promoting the Development of Education (Ⅰ)

Xinmiao WANG¹, Rui LI², Yunqiu DAI³, Shijin Li⁴, Xiaoqing GU⁴

(1.Shanghai Future Learning Research and Development Center, Shanghai 201999;

2.Shanghai Jiangning School, Shanghai 200060;

3.Dianshanhu Central Primary School, Kunshan 215345, Jiangsu;

4.Department of Education Information Technology, East China Normal University, Shanghai 200062)

　　Abstract: With the deep integration of artificial intelligence technology and education, educational reform has faced unprecedented challenges and opportunities. The traditional “teacher student” binary structure has shifted to the “teacher student machine” ternary structure, promoting the transformation of the existing intelligent education application ecosystem. In this context, it is crucial to systematically review the dynamic level of artificial intelligence in promoting educational development. The research team focused on the construction of an evaluation index system for the promotion of education development by artificial intelligence this year. This article focuses on the perspective of external guarantee, and extracts the external guarantee elements of artificial intelligence in promoting education development through reviewing domestic and foreign literature, project experience, and important organizational reports. The evaluation index system for the external guarantee part of intelligent education development is mainly based on intelligent education infrastructure, intelligent education resources, and intelligent education guarantee mechanism. After expert investigation and feedback, repeated adjustments and revisions, a comprehensive evaluation index system for the external guarantee of intelligent education development has been formed, consisting of 3 primary indicators, 12 secondary indicators, and 37 tertiary indicators. Based on this system, it is possible to measure the external guarantee level of artificial intelligence education for different regions, accurately locate the current situation, differentiation level, and weak links of external guarantee for the development of artificial intelligence education in China, and propose targeted and actionable practical guidance suggestions, laying the foundation and providing practical guarantees for the continuous promotion of the smooth implementation of artificial intelligence education in different regions and provinces.

　　Keywords: Intelligent education; Evaluation system; Infrastructure; Education resources; Guarantee mechanism

　　编辑：王晓明　校对：李晓萍