2026 教育行业 AI 的 8 个大趋势预测
最近看到好多大咖都在预测2026年的AI趋势，AI将继续给我们带来的红利，对于我这位AI重度使用者，我也想预测一下，AI+教育行业的发展会有哪些趋势。
1、AI的使用由“自我探索”转向有“章法”（章程和法规）
原来都是摸索阶段，去自我探索如何使用AI，很多人甚至把豆包当做百度使用。以前是不懂找“度娘”，现在是不懂问豆包。相信2026年，会有一个框框，就是允许做什么、不允许做什么、不同年龄段怎么用、如何留痕等。我国已发布面向中小学生的生成式AI 使用指南（2025 版），2026 很可能进入更大范围落地执行。
2、从“搜索/写作助手”升级为“可控智能体”
我真心觉得，无论做什么工作，人人都应该有个属于自己的“智能体”。
我们不妨大胆一点，想象力丰富一点。学习智能体、炒菜智能体、健身智能体、美容智能体……
可以用coze本地部署，也可以用AI大模型来创建自己的智能体。
例如：教育版本的“智能体”，未来会由教育部或高校或个人来搭建一个智能体。不是让学生随便问，而是把AI变成围绕学科阶段的学习目标“助教型工作流”：出题→提示→引导→纠错→生成练习→反馈→记录证据链。（相信这个智能体的推出，会训练学生完整的思考链条，解决学习问题的过程中找到可复制的方法。）
3、学习评价体系更强调“过程证据+真实任务”，弱化纯文本写作
“AI+写作”普及后，学校可能更倾向面试、口头表达、现场写作、项目制、开卷但强调推理过程；大型考试场景会更严格管控（甚至出现考试期间临时限制AI功能的做法）。
4、AI素养教育从“选修/社团”走向“必修化、低龄化”
很多机构已经嗅到了红利，开始办中小学兴趣班，提前布局，等待AI时代爆发的风口，乘风而上。北京已提出面向不同学段的AI 教育安排（小学也覆盖）。未来更多的高校会把AI 基础、伦理、数据意识纳入课程体系。
5、教师工作负担的“结构性减负”开始可量化
AI 更常用于备课、差异化作业、题库生成、形成性评价、家校沟通草稿等；关键不在“用不用”，在“用到流程里”。（我们可以借助AI，但也要守住AI红线。）
6、校企合作会进入史无前例增多和爆发的一年，高校/职业教育更快规模化
你会看到更多“云算力+AI 工具+课程资源”的校企合作包（例如大型科技公司面向高校的支持计划）。在2025年的AI大混战中我们已经看到，企业对AI型人才的紧缺性，提前布局高校吸纳人才。
7、“拟人化陪伴式AI”在教育场景会更受关注，同时更容易触发监管与心理风险要求
尤其是面向未成年人时，监管会更重视成瘾、情绪依赖、内容安全与隐私保护；我国网信部门已就“拟人化交互/情感交互”类AI提出更严格的监管草案方向。
8、教育公平的两极分化风险更突出：AI既可能拉平差距，也可能放大资源差距
就像我之前总说，电子产品对我们来说也是有好有坏，看你怎么使用？有的人用手机听讲座学习知识，有的人用手机打游戏。虽说适当游戏健脑，但游戏成瘾并不是好事。Ai也是一样，可以用来“学习”，也可以用来“偷懒”，而我赞成的观点是在学习中偷懒，在偷懒中学习。总结一套适用自己的AI适用方法。
一端是公立体系做“AI素养+教师赋能”；另一端是昂贵的“高度个性化/弱教师”私校实验引发争议。
我也大胆预测下，2026 最值得押注的5个AI落地场景
（1）“可控 AI 导师/学习伙伴”（K12/职教/补习都适用）
价值：个性化讲解+分层练习+错因诊断+学习路径推荐
KPI：单元掌握度提升、错题回归率、学习时长/完成率、教师干预次数下降
主要坑：幻觉误导、过度依赖、年龄分级不当、心理/隐私问题（尤其拟人化陪伴）
（2）教师“备课与差异化作业”自动化（最容易出 ROI）
价值：教案/讲义/练习/分层作业/形成性评价模板一体化生成
KPI：教师备课时间、人均批改时长、学生作业质量（有效练习比例）
主要坑：内容版权、题目质量参差、与现有LMS/题库割裂（导致“用一次就算了”）
（3）评价与考试体系升级（“反作弊”之外更重要的是“重构考什么”）
价值：口试/项目制评价、过程证据链、课堂现场任务；考试期技术管控
KPI：学术不端率、抽检一致性、评分信度、学生高阶能力指标（推理/表达）
主要坑：把问题简化成“抓作弊”；忽略设计新题型与过程记录的成本
（4）校园行政与学生支持（招生、学业预警、辅导员/班主任助手）
价值：政策问答、流程办理、学业风险预警、选课/升学/就业辅导
KPI：咨询响应时效、一次解决率、退学/挂科预警命中率、学生满意度
主要坑：数据权限与敏感信息泄露；建议不当带来高投诉（必须“可追溯+可复核”）
（5）AI 素养与“会用 AI 学习”的课程体系（学校核心竞争力之一）
价值：从“会提问/会验证/会引用”到“用 AI 做项目与研究”
KPI：学生能产出可验证作品（报告/代码/作品集）、引用与事实核查合规率
主要坑：把AI素养做成“工具课”，忽略伦理、偏见、数据与评价体系联动。
