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2025年7月21日，斯坦福大学学习加速器（Stanford Accelerator for Learning）发布名为《AI+学习差异：设计无边界的未来》（AI+ Learning Differences: Designing a Future with No Boundaries）白皮书，强调AI可以成为支持有学习差异的学生的有力工具，但前提是其开发要以他们的需求和意见为核心。
该白皮书为斯坦福大学学习加速器组织的为期两天的工作研讨会和黑客马拉松活动的结果，两项活动都基于残疾人权利原则“没有我们的参与，不要对我们妄加评论”，强调在新兴技术的设计中纳入有亲身经历的人的重要性。随着AI在教育和日常生活中日益融合，与会者反思了被嵌入AI系统的假设，以及在开发过程中谁被优先考虑或者被忽视。
在该白皮书中，“学习差异”涵盖个体在能力、神经多样性及认知方式上的广泛谱系，既包含特定场景下被界定为残疾的状况，也承认人类学习与感知世界的天然多样性。当前，全球多国正积极布局教育AI战略：欧盟伦理指南强调可及性，澳大利亚聚焦负责任设计，非洲联盟呼吁公平实施，南非推动STEM教育普惠，中国将AI纳入义务教育课程，新加坡机构则通过AI实现个性化教学。教育领域的AI政策制定正在快速发展，并普遍认为应培养学生安全有效运用AI的知识与技能。
该白皮书将研讨成果整合为九个相互关联的章节，每章聚焦AI与学习差异交叉领域的关键维度，最后为开发者、教育工作者、研究人员和政策制定者提出了12条建议，具体如下。
延续打字机、电话、短信等工具从单一功能向多元场景演进的传统，开发者必须在每个环节贯彻包容性设计理念。最具变革性的AI工具将具备多模态特性，并能预判和适应学习者的个体差异。融入通用学习设计（UDL）原则是优化设计流程的关键要素。
1.共创起点：聚焦学习差异的协同设计
创新发展要求开发者打破传统壁垒，在早期阶段就通过协同设计关注学习差异。有效启动需要组建包含青少年、成人和有学习差异经历家庭的设计小组。给予合理报酬既认可贡献者的洞察力，也符合伦理设计准则。
开发者还应审核训练数据集的代表性缺失，采用循证数据集可避免AI系统接受带有偏见或不完整的信息。这种协同设计与循证实践的双轨策略，既能推动伦理创新，又能打造出情境契合、情感共鸣的工具，真正提升人们与技术互动的学习体验。
2.差异设计：践行UDL与神经多样性理念
创新AI解决方案需适应用户处理信息、自我表达及数字交互的方式。早期AI工具往往受限于单一输入输出形式，而当今多模态AI已能处理语音、文本、手势和视觉信号。例如某些多模态系统开发者融合了计算机科学与AI技术——用自然语言处理实现语音识别，专家系统构建决策路径，机器学习完成自适应个性化，以此驱动数字阅读辅导等工具。未来，多模态系统或可生成实时适应用户情绪、行为和沟通模式的沉浸式环境。
具体可操作步骤包括：在原型阶段嵌入可定制设置，允许用户调整信息接收与表达方式。开发团队可参考CAST的UDL框架，整合学习差异、可及性与神经多样性资源。UDL设计不仅能满足认知与感知差异，更能促使开发者重构学习工具的基础架构——让可及性从事后补丁转变为创新源泉。
3.融入原则：儿童发展与权利导向设计
开发者必须关注儿童脆弱性，构建促进其福祉的AI系统。建议采用“设计即儿童权利”方法，将《联合国儿童权利公约》深度植入数字创新核心。该框架强调儿童的隐私权、安全权、自主权及事务参与权，拒绝将儿童视为被动用户，要求在设计与部署各阶段积极考量其发展需求和多元体验。
适龄设计需体现儿童发展阶段特征，包括：用儿童能理解的语言解释AI原理、通过自主选择培养主体意识、设定明确的数据收集边界以保障透明度与安全。尤其在教育工具中，必须杜绝注意力操控或成瘾性设计。以儿童最大利益为核心的设计理念，终将塑造更安全、更公平的数字学习与成长空间。
要充分发挥AI在教育与就业领域的潜力，必须持续开展聚焦可及性、公平性和可量化成效的研究。长期以来，实证研究成果始终指引着教育及职业培训项目的科学开发。当前及未来关于AI与学习差异的研究，必将推动同类进步。尽管高质量研究面临挑战，但跨学科协作与多元参与者共建的机遇已然显现。基于真实场景的研究设计将催生更多突破性创新。
1.研究AI的长期影响
实证研究的重要性与影响力再怎么强调都不为过。纵向研究对评估AI工具实效至关重要——它们是否真正促进参与、降低门槛并提升学生与从业者的成效？纵向数据还能追踪生活满意度的变化，这个日益重要的指标需结合自主性、参与度与发展机会进行长期明确定义。
为增强现实关联性，研究设计应采用混合方法：既整合生活经验的质性反馈，又纳入历时量化数据。与研究机构的合作可提供基础设施与监督机制。唯有持续包容的研究，才能判断AI系统究竟是拓展了机遇，还是固化了既有不平等。
2.建立伦理AI的评估认证标准
研究者应牵头制定伦理AI应用标准，参照国际教育技术协会（ISTE）、数字承诺全球组织（Digital Promise Global）和常识媒体（Common Sense Media）等机构的先例。可先组建跨学科工作组，系统评估现有框架并识别空白领域。新标准需联合伦理学家、教育工作者、技术专家等多元社群共同创建。伦理认证框架既要维护公平性、透明度和问责制，也需契合教育体系与职业发展项目的独特目标与限制条件。
3.多渠道招募参与者并联动教育者
通过与教育工作者深度合作，并借助教师网络、研究注册库、先行试点区及众包平台等多元渠道招募，研究者能显著提升AI研究的覆盖面和现实意义。例如，部分非营利机构已组建教育顾问委员会，与高校研究者共同试点优化AI教学工具。
除创新招募策略外，基金会资助或公私合作等替代性融资模式对保障研究持续性至关重要。当研究目标与学区规划、课堂实际紧密结合时，其对政策与实践的影响力将大幅提升。应用研究与教学实践的深度融合，方能让AI产生持久、系统级的变革力量。
教育工作者正迈入一个激动人心的新时代——AI系统将成为他们的得力助手，既能放大教学影响力，又能让每位学生在学习旅程中获得个性化关注。通过配备合适的工具与培训，AI系统将成为个性化教学的专业伙伴：它能协助定制课程方案、促进教师专业成长、并为学生迎接未来做好准备。虽然快速行动的呼声很高，但真正赋能教育工作者需要深思熟虑的战略规划与持续支持承诺。由于教师最了解学生需求，关于AI在教育场景中的应用决策必须充分吸纳他们的意见。AI永远不会取代教师，但在最懂学生的教育者手中，它能重新定义学习的可能性边界。
1.为教育工作者提供AI应用支持体系
教育工作者理应获得高质量的培训资源，以帮助学生应对不断变化的未来。地区和学校管理者可以从建设可持续的专业发展体系着手，整合三大AI功能：智能备课系统、实时反馈工具、自适应教学模块。个性化数据看板、智能辅导平台和AI教研社区能让教师根据自身教学目标、学科特点及课堂实际情况进行精准提升。面对学生的个体差异，教育工具的适应性往往决定着学习成效。当教师将AI系统融入日常教学实践时，就能显著提升教育公平性、课堂参与度与学业成就。
2.将AI纳入个性化教育计划
教育转型过程中，必须倡导将AI技术整合进个别化教育计划（IEP）等定制化教学框架。这种做法既符合教育技术发展趋势，也强化了以学生为中心的设计理念。鉴于IEP流程涉及伦理与法律规范，教育管理者应建立跨特殊教育与普通教育的协同教研机制。在这些共创空间中，教师可以共享资源、切磋策略、协同创新，从而加强教育技术与个性化教学的有机融合。
3.AI驱动的个性化学习实践
AI系统能让教师基于实时学习数据动态调整教学内容、进度与辅助策略。建议从试点智能教学平台开始，该平台能根据形成性评估数据（如阅读水平、参与度、学习偏好）自动调节教学策略。自适应学习APP或智能辅导系统等工具，可提供契合学生优势与薄弱环节的差异化学习路径。需定期核查AI输出建议，防止出现算法偏见或匹配偏差。通过审慎实施，AI将成为连通教学设计与学习者多样性的桥梁，最终实现教育普惠、深度学习与全员成长的三大目标。
随着AI重塑教育和劳动力市场，政策制定者正面临引领变革的机遇——通过构建AI治理框架为所有人创造发展机会。聚焦治理体系、跨领域协同和目标性投资三大方向，政策杠杆能将AI转化为社会福祉的推动力。现有实践已为赋能学习者和劳动者奠定了重要基础。
1.构建全面的AI治理政策体系
建立审慎而前瞻的治理框架并非限制创新，而是以负责任的态度引导技术发展。正如医疗行业长期依靠严格标准在保护公众的同时推进前沿技术，AI的应用同样需要基于证据的伦理政策。完善的治理能确保AI系统公平透明，真正服务于全民利益。当政策制定者率先建立这些保障机制时，就能营造出让社会安心拥抱AI潜力的环境。
2.推动教育、就业与AI领域的协同创新
打破领域壁垒才能实现实质突破。政策制定者可通过促进多方协作来激发变革动能：在AI政策战略会议中组织跨领域研讨，邀请利益相关方在委员会听证会提供专业见解。这种协同机制能确保AI研发既保持创新性，又扎根现实需求。当各方利益形成合力时，学校教育将精准对接雇主需求，而学习环境中的AI应用也将融合多元群体的智慧。
3.加大AI创新投资的战略布局
政策制定者在推动包容性创新方面具有关键作用，包括明确投资方向以支持为特殊学习需求者开发职业通道的AI工具。设立专项创新基金和公私合营资金流，既能扶持包容性技术的早期研发，也能促进规模化应用。这些投资应优先考虑终端用户参与设计的解决方案，以提升实用价值。通过支持拓宽人才定义的创新计划，政策领导者传递出重要信号：未来建设需要集体智慧。
资料来源：
Nneka J. McGee，Elizabeth Kozleski，Christopher J. Lemons，Isabelle C. Hau. AI + Learning Differences: Designing a Future with No Boundaries. https://acceleratelearning.stanford.edu/app/uploads/2025/07/AI-Learning-Differences-Designing-a-Future-with-No-Boundaries_Final.pdf
文章来自于微信公众号“JiaoYuQianYan”，作者是“IFRGE”。
