作为驱动人类文明发展范式转型的关键力量，人工智能正在迅速重构人类社会的认知疆域与实践图景。[1-2]  当前，人类社会的虚实融合趋势正在加速演进，虚拟现实、增强现实、数字孪生等技术正在持续消解现实物理空间与网络空间的传统界限，并促使教育生态系统经历逻辑重组。在这场具有革命性意义的技术变革中，幼儿教育作为培养未来公民的奠基工程，既可拥抱教育智能化的时代机遇，又面临着学习方式更新带来的时代挑战。数字化转型浪潮将终身学习变为现实，显著加快了知识更新的半衰期，突出了学习素养和学习能力提升的重要性，并倒逼教育范式从知识传授转向思维赋能，从分阶段教育转向全周期成长。面向处于发展黄金阶段的幼儿，构建兼具技术适应性、发展适宜性、伦理前瞻性的幼儿智慧教育框架，不仅关系个体终身发展，更将影响整个民族在智能时代的创新势能。

为了顺应这场技术革命的新要求，不断有国家颁布相关的人工智能指南和政策，培养具备人工智能素养的未来公民。早在 2019 年 7 月，美国人工智能促进协会发布了《K-12 人工智能指南》（K-12 Guidelines for Artificial Intelligence），这份文件包括了 K-2 年级、3-5 年级、 6-8 年级、9-12 年级四个阶段人工智能教育的基本理念；联合国教科文组织也在 2023 年颁布了《生成式人工智能在教育和研究中的指导》。近些年来，我国对人工智能与教育结合的发展亦高度重视。在 2024 年世界数字教育大会上，我国牵头发布“人工智能赋能教育发展”倡议，并颁布《教育部办公厅关于加强中小学人工智能教育的通知》（教基厅函〔2024〕32 号）等文件，以推动人工智能赋能教育的深入发展。

幼儿教育作为基础教育中的基础，对公民人工智能素养的养成具有奠基作用。国际上，许多国家正在制定或已经颁布了人工智能赋能幼儿教育的行动指南。美国人工智能促进协会详细设计了针对 5 ～ 6 岁儿童开展的人工智能教育计划；英国苏格兰政府制定了从早期阶段到高中阶段一体化的课程指南——卓越课程，并将提升数字素养作为其中重要内容。相比之下，我国教育领域仍缺少贯通全龄段的人工智能教育行动指南，也缺乏针对幼儿阶段的人工智能教育顶层设计和实施标准。部分幼儿园虽然开展了人工智能赋能教育的有益尝试，但是由于缺乏对幼儿人工智能教育的有效认知与明晰指导，相关教育实践也存在适儿化不足、系统性不够等问题，甚至存在幼儿隐私泄露等风险。为了更好推动幼儿教育的高质量发展，学界亟需厘清人工智能赋能下幼儿教育的关键变革，并对其主要风险作出积极应对。

一、人工智能赋能幼儿教育的关键变革

     《中国教育现代化 2035》明确指出，到 2035 年要普及有质量的学前教育，并将加快信息化时代教育变革作为面向教育现代化的十大战略任务之一。[3] 在人工智能与幼儿教育融合的过程中，出现了许多前所未有的新变化，这些变化正在深刻地影响着教育的形态和发展方向。在面对作为人工智能时代原住民的幼儿时，教育主体（包括幼儿、教师和家长等）对人工智能的角色定位及其引发的变革的认识至关重要。不同于以往的技术革命，建立在海量数据和复杂算法基础上的人工智能日益具备强大的反思和学习的能力，具有自我完善的成长性可能。因此，虽然人工智能在教育情境中仍被视为辅助人类主体学习的工具，已有学者提出，随着数智化的深入发展，人工智能有望超越工具化属性，具备类人的教育主体性质，这决定了人工智能必将深刻重塑幼儿教育生态。[4]  然而，与人工智能对其他阶段教育形成的影响与讨论相比，当前对于幼儿教育是否应该拥抱人工智能，以及使用人工智能的策略等仍有诸多疑问。人工智能对幼儿教育生态的塑造仍在初始阶段，在讨论人工智能对幼儿教育的影响时，既要充分借鉴其对不同学段教育生态的影响，也应结合幼儿发展和幼儿教育特点，还要适度超越当下已有实践，进行前瞻性思考与布局。

（一）人机共生的幼儿教育新生态逐步建立

随着人工智能的发展，人机协同的教育和学习模式或将逐步实现。对幼儿教师来讲，人机协同的教育模式包括：（1）赋能型模式，即助力教师超越当下自身边界，完成之前较难实现的任务。例如，教师利用人工智能，突破自身认知盲区，设计出某领域的教学活动。（2）减负型模式，即帮助幼儿教师更高效地处理幼儿园事务性、非教学性质的工作。（3）替代型模式，即人工智能本身替代行使幼儿教师的某项教育职能，并完成此前个体教师难以胜任的工作。例如，人工智能短时间内对幼儿生理和运动数据进行分析，并提供个性化提升方案。[4]对幼儿来讲，未来教育生态中人机协同的学习模式可能包括：（1）辅助探索模式，即作为幼儿认识和探索世界的工具，例如，人工智能可与幼儿开展持续性对话，回答幼儿抛出的各种问题以支持幼儿的探索活动。（2）陪伴交流模式，即与幼儿开展具有情感交流性质的对话，提供类人的情绪情感支持，例如，智能宠物或智慧学伴与特殊幼儿开展的交互式、日常性的对话。（3）增强表征模式，即支持幼儿进行多模态表征以及帮助幼儿进行多模态间信息的转化 [5]，例如，幼儿利用人工智能在短时间内将一则故事改编成一段动画。

（二）幼儿教育过程性评价出现新范式

对学生的评价机制在教育体系中占据重要地位，是推动教育质量提升、促进学生全面发展的关键环节。与其他学段以量化为主的评价机制相比，幼儿园对幼儿多采用过程性评价，强调在教育过程中对幼儿的学习和发展进行连续性观察、记录和分析，从而对其创造力、协作能力等非认知技能进行评估。[6] 在传统的评价中，幼儿教育领域的评估主要依赖教师的观察，评价主体单一，不同教师间可能会因教师经验、价值观和注意力选择的不同而出现评价偏差，更难兼顾到对幼儿个体的完整评价。如今，人工智能借助可穿戴设备、智能摄像头等，实现幼儿行为体征的实时捕捉，完成数据采集的自动化，评价周期也从离散转向全景，评价主体由单一转向多元，实现了协同化的评价发展。通过对幼儿学习历史数据的精准分析，可生成个性化的学习手册及学习计划，更可能为不同背景和学习偏好的幼儿提供个性化支持，从而照顾到个体学习需求。例如，我国宁波某幼儿园把人工智能融入教育之中，采用语音、图像等技术，采集孩子学习、运动、生活、游戏等内容，并通过人工智能技术统计数据，生成个性化成长档案，让全体老师更全面、精准地解读幼儿行为，为教师观察与家长沟通提供科学依据。

（三）人机优势互补带来的童年再发现

人工智能发展过程中存在所谓“莫拉维克悖论”（Moravec's Paradox），指机器学习与人类学习的进阶顺序呈相反的趋势。对于人类所谓高阶智慧，如逻辑推理、演算等，人工智能只需较少算力即可实现；而对于直觉、本能、感知等人类基础性能力，却需要消耗巨大算力。因此，一方面，人与人工智能可能因优势错位而带来互补关系，这在人工智能与幼儿的关系中表现得格外明显。根据皮亚杰的认知发展理论，处于前运算阶段的幼儿虽然可通过语言等符号表征事物，但其抽象能力、概括能力依然较为薄弱。另一方面，幼儿对周围世界较为敏感，感受性丰富，容易产生较为深刻的情感体验。在其创造力和想象力的加持下，在社会互动过程中经常创造出不拘一格、出人意料的回应。与受算法控制的人工智能相比，幼儿对世界的表征充满个性化体验，且情感真挚，这些都让童年成为人工智能时代捍卫人类本体性存在的坚强堡垒，是机器难以超越的人类智慧。现代社会往往重理性轻感性、重推理轻直觉，在这样的认知下，童年往往被看作尚未成熟、亟待发展的人生状态，其价值往往指向未来和成年后的诸般可能；而“莫拉维克悖论”则在使人机共生成为可能图景的同时，让童年意义得以进一步彰显，或将引发人工智能时代对童年价值的再发现。

（四）游戏化学习方式持续创新

随着人工智能的不断发展，知识生产与获取的方式不断变革，人类学习方式也将不断优化和改进。[7]  传统幼儿学习通常基于教师设定的游戏场景中，而人工智能可以提供动态适应性的学习环境，幼儿与智能设备可展开不同维度的人机互动，促进互动式教学的发展。幼儿有较强好奇心和求知欲，AI 驱动的虚拟角色可多场景、实时解答幼儿的疑问，与幼儿进行持续性对话，从而为幼儿认知、社会性和情感等领域的学习发展带来新的可能。同时，游戏作为最适宜幼儿的学习方式，具有虚构情境性的特点，通过假想构建独立于现实的场景，但幼儿想象能力有限，而虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术能凭借其场景构建能力，为幼儿打造一个沉浸式的游戏情景。[8] 在这种环境中，幼儿可以更加直观地理解和掌握知识，提高学习参与度，激发想象力和创造力。以陕西自然博物馆 AR 导览眼镜为例，幼儿仅需简单语音指令便可以唤醒智能设备，从而为幼儿提供了一个开放的、跨领域的项目式学习体验，让“做中学”“玩中学”成为可能。

（五）教学管理日益智能化

“人工智能 + 教育”的融合创新正在深度重构教育生态，驱动幼儿园管理迈向智能化新阶段，为保教工作提质增效注入新动能。其核心价值体现在双重维度：其一，通过智能系统实现管理流程再造，有效破解教师事务性工作繁重、信息整合效率低下的痛点。依托 AI 算法构建的管理中枢，可自动化处理考勤、膳食、安全巡检等常规事务，更可实时采集分析幼儿行为数据，生成个性化发展评估报告，助力教师精准施教。如浙江大学技术支持下的某幼儿园实践案例所示，其数字化平台已覆盖幼儿在园全场景，通过智能感知设备采集游戏、学习、生活数据，经 AI 模型分析后形成动态成长画像，为教学决策提供了科学依据。其二，生成式人工智能正在赋能教育治理体系升级，通过数据推演预测资源需求，优化课程编排、师资配置及政策制定。国内已上线的专业幼教管理 AI 平台，可基于历史数据建模，预判决策方案的实施效果，为园所特色化发展提供智能化支撑，也助力园所决策从经验驱动向数据驱动转型。

二、人工智能在幼儿教育领域的应用风险

       在把握人工智能技术红利的同时，幼儿教育领域更需对人工智能的伴生风险保持清醒认知。技术赋能的双向效应警示我们：数字工具既可拓展教育边界，也可能异化教育本质；算法决策既可能提升管理效能，也可能诱导偏见的产生。当前，数据隐私泄露、算法认知偏差、人机关系失衡等挑战，已对教育生态构成多维考验，只有建立起风险预警机制、完善技术伦理框架、重构人机协同范式，方能在技术洪流中坚守教育本真，实现幼儿教育高质量发展。[9]

（一）与真实世界脱嵌带来的主体性危机

人工智能技术可能让幼儿沉溺于虚拟时空而与真实的世界发生脱嵌。从维果斯基文化历史发展理论的视角来看，幼儿的成长是以各类文化符号为中介，不断与周围社会互动，从而形成高级心理机能的过程。在与周围真实世界互动的过程中，幼儿逐渐掌握了所在历史文化时空的高级心理工具（如语言），并在此基础上逐渐发展出抽象、推理等能力，逐步开启社会化进程。自互联网普及以来，沉溺于虚拟网络、逃避真实现实的风险在青少年群体中日益凸出，其引发的社交障碍等心理问题严重影响个体的发展。传统互联网使用往往依赖文字媒介，对幼儿形成天然门槛，而人工智能具有多模态转化的强大功能。口语、图画、动画、文字等不同模态信息之间可实现即时转化，且人机之间的交互手段日益多元化、拟人化，触屏、手势、对话等交互手段日益成熟，使幼儿的使用壁垒显著降低。当前，人工智能可进行符合儿童语言特点、更易被幼儿接受的幼态互动。可以预见，未来随着技术进一步深化，幼儿与其交互的体验感将日益提升，对其依赖性也可能会逐渐增强。这一过程与当代家庭的原子化趋势相叠加，可能会进一步削弱幼儿与真实生活场景互动的愿望和机会，从而导致幼儿与真实成长环境的脱离。基于算法与数据，人工智能为幼儿提供迅速及时的虚拟回应，或将剥夺掉幼儿与成长环境进行日常互动和具身探索的可能，可能造成幼儿生活中“附近”的塌陷，或为其成长过程中出现异化和主体性危机埋下隐患。

（二）算法偏见和错误信息带来的认知风险

在使用人工智能推动幼儿教育转型的过程中，算法偏见和错误信息这两类技术缺陷会使得幼儿增加认知风险。算法偏见指决策过程中因设计缺陷、数据偏差或人为因素，导致对特定群体产生的系统性不公平现象。[10] 本研究在调查中发现，生成式人工智能在科学家主题文本生成任务中呈现显著性别倾向。算法在角色分配环节系统性优先编码男性科学家为叙事主体。此类内容输出可能导致幼儿科学认知发生偏差，强化性别角色固化认知。这种算法歧视不仅复刻了历史数据中的不平等模式，更在认知塑造关键期通过高频次的人机交互，使社会偏见以数字化形态完成代际传递，对幼儿认知发展产生深远的负面影响。同时，世界经济论坛《2025 年全球风险报告》将“虚假信息和错误信息”与武装冲突、气候危机、经济对抗及社会极化并列为五大系统性风险，其中信息失真已连续两年位居短期风险之首，严重侵蚀社会信任机制与治理效能。[11]  除了人为制造的虚假信息，人工智能在面对知识盲区或逻辑断点，算法系统基于概率性生成机制，会创造出自洽却失实的“拟真事实”。[12] 这些生成的虚假数据有可能再次被人工智能大模型所学习，致使虚假信息进一步泛滥膨胀，导致使用者被进一步误导。这种信息失真链的延伸，对幼儿的信息甄别能力构成严峻挑战，可能影响到其认知发展的事实性根基。

（三）数据泄露带来的隐私安全风险

人工智能教育应用形成高密度的个人数据蓄水池，但其安全防护机制却常呈现脆弱性特征。人权观察组织曾经警告，巴西等地未成年人的生物特征数据正在被非法用于人工智能的训练，这一事件凸显儿童隐私保护的技术伦理危机。相较于成人数据泄露，儿童隐私侵害具有双重风险放大效应：其一，作为数字原住民的幼儿的信息暴露影响周期更长，其数据足迹可能被持续挖掘利用，在其成长过程中持续造成不良影响。[13- 14]  其二，幼儿信息被恶意使用的潜在危害更大。面对网络诈骗、色情、暴力和霸凌，幼儿往往无力识别和应对，为其健康发展带来隐患。

（四）人际互动的减少带来情感发展失衡风险

幼儿时期是情感启蒙的关键期，幼儿的情感发展高度依赖与周围人群的肢体接触、眼神交流等，然而，当人工智能技术深度介入教育过程时，情感联结的供需矛盾日益凸显：一方面，智能体在情感计算领域取得一定进展，通过多模态感知与情绪识别算法，已能在一定程度上模拟类人化的情感响应机制，如虚拟社交机器人的情感表达模块等。[15]  另一方面，现有教育类人工智能系统普遍存在发展性失衡——过度聚焦认知目标达成，导致情感发展支持成为技术盲区。即便部分人工智能具备一定情绪回应功能，其反应模式仍难以产生基于人际互动的情境理解和情感共鸣。[16]  随着人工智能的发展，若数字设备替代真实人际互动，可能将重塑幼儿依恋模式。神经科学研究证实，充分的情感支持通过激活下丘脑 - 垂体 - 肾上腺轴，可以促进安全型依恋模式形成；而早期情感剥夺可能导致杏仁核发育异常，引发情绪调节障碍与社交功能受损。[17] 部分家长若长期以智能设备代替亲子陪伴，人际互动的减少可能会削弱神经生物学联结，造成“人”在教育空间上的缺席，可能导致幼儿对真实互动的疏离，最终造成幼儿情感发展的失衡。

（五）路径依赖带来的创造性发展危机

幼儿思维和创造性的发展与其对生活中各类事物的操作、体验和感受紧密相关。幼儿难以真正掌握脱离具体情境、过于抽象化的概念，但是具有较强的创造性。基于叶平枝等学者的追踪研究，幼儿创造性思维发展呈现非线性轨迹：3 岁阶段呈现发展波动性，4 岁进入指数增长期，5 岁后虽增速趋缓但仍保持正向发展态势。[18]  如前面所述的“莫拉维克悖论”，当前人工智能尚不擅长以具身的方式感知事物，产生直觉和感受，但却具有较强的分析、概括、推理的能力。生成式人工智能受限于数据和算法的封闭性，其生成内容可能存在同质化倾向，可能对多元叙事能力建构、创造性思维发展等构成阻滞效应。在幼儿探索的过程当中，若以人工智能的答案生产代替幼儿本身的探索过程，可能会使幼儿、教师和家长因其便利性而产生路径依赖和认知惰性，打乱幼儿从动作出发，进行观察、感受，获得思考和创造的必要发展步骤，可能对幼儿思维和创造性发展带来不利影响。以当前的人工智能绘画工具为例，当幼儿频繁采用技术代偿模式进行艺术表达时，易发生算法依赖与主体性退化，削弱其作为创作主体的原创性表征能力。

三、人工智能应用于幼儿教育的未来展望

    （一）明确人工智能赋能幼儿教育的顶层战略

应从建设教育强国的高度系统性审视人工智能对幼儿教育生态的重构，充分认知其作为技术变革双刃剑的特征。当前亟需完善幼儿人工智能教育的顶层制度设计，加快研制纲领性文件与标准化实施框架，明确技术赋能的总体目标、基本原则及分阶推进路径，为幼儿园人工智能教育建设提供制度保障与实践范式。在此基础上，应聚焦幼儿人工智能素养的创新性培育，既要遵循 3 ～ 6 岁儿童发展的阶段性规律，又需前瞻布局人工智能素养培育，实现技术逻辑与教育逻辑的深度耦合。[19]  需建立与年龄适配的差异化教育机制，小班阶段侧重技术感知启蒙，通过具身交互激发探索兴趣；中班阶段引入基础性操作学习，培育初步的人机对话意识与工具使用技能；大班阶段则可创设问题解决情境，引导幼儿运用生成式人工智能进行探究活动与创意表达，逐步建构面向智能时代的认知图式与技术应用能力。相关分层设计既要契合维果斯基“最近发展区”理论，又需适应人工智能教育使用的低龄化趋势，以此为幼儿教育数字化转型提供学理支撑与实践抓手。

（二）建设完善的幼儿人工智能课程体系

应统筹“人工智能 + ”教育与“+ 人工智能”教育，在推动人工智能深度融入幼儿教育各个环节的同时，科学开展面向幼儿的人工智能启蒙教育。一方面，应推动人工智能技术与现有课程领域内容、教学方法及教育环境的融合创新，通过智能手段重构课程目标、内容组织与评价体系，增强教育的个性化、发展性与响应性；另一方面，也应在尊重幼儿身心发展规律的基础上，逐步引导其形成初步的人工智能素养，提升其理解与适应智能世界的基本能力。在课程建设上，应注重与地方文化和园本实践相结合，推进在地化、多样化的幼儿人工智能教育探索，形成具有区域特色和实践价值的课程体系。幼儿人工智能课程还应综合涵盖知识、技能与态度等不同维度，注重科学性与启蒙性的统一，切实提升幼儿的人工智能素养，为其未来生活奠定坚实基础。

（三）加强对人工智能工具的审查和监管力度

应加强对幼儿教育领域人工智能应用的审查与监管，确保技术在推动教育变革的同时，符合法律法规与伦理规范。鉴于人工智能在算法逻辑、数据来源与使用场景中可能存在隐性偏见与技术风险，有必要建立全过程、全方位的评估机制，对其生成内容的准确性、年龄适宜性、教学方法相关性、文化契合性以及社会公平性等进行系统审查，确保其真正服务于幼儿的全面发展。在此基础上，应同步构建常态化反馈与纠错机制，实现对错误信息、偏见内容及潜在风险的及时识别与动态修正，防止其对幼儿的认知、情感和价值观造成负面影响。唯有在审查严格、监管有力、纠偏及时的制度支持下，人工智能技术方能在幼儿教育中实现科学、安全、可持续的深度融合，切实保障教育公平与幼儿福祉。

（四）提升教师和家长人工智能素养

应重视教师与家长人工智能素养的系统提升，将其作为人工智能赋能幼儿教育可持续发展的重要保障。教师与家长是幼儿智能生活世界的引导者与守护者，应明确教师和家长在人工智能教育体系中的角色定位与素养要求，推动构建多层次、可持续的人工智能素养提升机制。在教师层面，应注重其对人工智能基础知识、教育应用方式及伦理规范的理解与应用，使其在教学中能科学选择、合理运用人工智能工具，鼓励教师将人工智能与游戏、一日生活、环境创设有效衔接。在家长层面，应通过科普宣讲、社区培训、亲子共学等方式，增强其对人工智能基本原理、功能边界及风险防控的认知，既避免其产生“技术恐惧”，也防止其发生“技术依赖”。[20] 通过强化教师与家长的协同，构建覆盖家庭与园所的人工智能素养支持系统，有效应对人工智能嵌入幼儿教育过程中的风险与挑战，推动形成更加健康、共生、可持续的教育生态。

[参考文献]

[1] 国务院 . 新一代人工智能发展规划［EB/OL］ .http://www.gov.cn/zhengce/content/2017-07/20/content_5211996.html.

[2] 教育部 . 高等学校人工智能创新行动计划［EB/OL］ .http://www.moe.gov.cn/srcsite/A16/s7062/201804/t20180410_332722.html.

[3] 教育部 . 中国教育现代化 2035[EB/OL].https://www.gov.cn/zhengce/2019-02/23/content_5367987.html.

[4] 刘革平 , 秦渝超 . 论人工智能作为教育类主体 [J]. 教育研究 ,2025,46(05):30-42.

[5] 乐惠骁 , 汪琼 . 人机协作教学 : 冲突、动机与改进 [J]. 开放教育研究 , 2022, 28 (06):20-26.

[6] 郭颂 . 幼儿园教师过程性评价能力提升的时代要求与实践路径 [J]. 早期教育 ,2024,(44):22-25.

[7] 郑庆华 . 人工智能赋能创建未来教育新格局 [J]. 中国高教研究 ,2024,(03):1-7.

[8] 谢凌皓 , 张和颐 . 虚拟现实技术在儿童发展中的应用现状及其趋势 [J]. 早期儿童发展 ,2024,(04):23-34.

[9] 黄刚 , 宗铁岩 . 人工智能应用于教育的价值审视与融合创新 [J]. 现代教育管理 ,2025,(02):42-53.

[10] 刘方舟 .AI 图像技术的发展与挑战——虚拟内容生成与知识真实性的反思 [J]. 天津美术学院学报 ,2024,(03):29-31.

[11] World Economic Forum, The Global Risks Report 2025[OL]. https://www.weforum.org/reports/global-risks-report-2025.html.