> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** # 世界数字教育联盟标准 WDEAS 0002 总结 ## 核心内容概述 《世界数字教育联盟标准 WDEAS 0002》为人工智能教育应用系统设定了系统化的参考框架和技术规范，旨在推动人工智能在教育领域的负责任、安全和可持续应用。该标准明确了系统应具备的关键技术、通用功能以及安全与伦理要求，以支持教学智能化、学习个性化和评估精准化，促进教育公平与质量提升。 --- ## 主要观点 - **以人为本**：强调人工智能技术应服务于教育，以育人为本，提升学习者的价值观、关键能力和必备品格。 - **技术可信**：人工智能系统应具备可解释性、可控性和透明性，确保技术应用的可追溯性和公平性。 - **系统规范**：构建了涵盖通用关键技术、教育支撑技术、教育场景通用功能及安全与伦理支撑的四层参考框架。 - **多模态支持**：系统应支持文本、语音、图像、视频等多模态内容的识别、检索、生成与交互。 - **公平与安全**：关注教育公平与数据安全，确保所有学习者平等受益，防止算法偏见与数据滥用。 --- ## 关键信息 ### 5 基础原则 - **技术向善**：确保人工智能技术的使用方向正确、内容健康、导向积极。 - **育人为本**：强调技术为用，促进学习者全面发展。 - **人类自主性**：AI应作为辅助工具，不得取代人类决策。 - **普惠公平**：确保技术惠及不同地区、学校和个体，特别关注特殊需求群体。 - **主体责任**：教育者应保有决策权、可审查权和干预控制权；学习者不应被AI替代完成认知性任务。 - **安全可控**：构建全过程动态保障机制，确保内容、数据、伦理安全。 ### 6 系统参考框架 系统参考框架分为四层： 1. **通用关键技术层**：包括机器学习、自然语言处理、知识图谱、具身智能等。 2. **教育应用支撑技术层**：涵盖语言理解、逻辑推理、内容识别、内容检索、内容生成、知识问答、自动编码、教育智能体、教育数字人、智能测评、自适应学习等功能。 3. **教育场景通用功能层**：包括教师教学、学生学习、评估评价等场景的通用功能。 4. **安全与伦理支撑层**：涵盖系统安全、数据安全、伦理治理等要求。 ### 7 教育应用支撑技术功能 主要功能包括： - **语言理解**：支持机器翻译、语法检查、古典文学语义理解、对话理解、阅读理解。 - **逻辑推理**：涵盖科学推理、时空推理、推理联想、数理推理等。 - **内容识别**：包括文本识别、语音识别、图形图像识别、视频识别。 - **内容检索**：支持多维度标签检索、学习行为数据检索、模糊检索、多模态内容检索。 - **内容生成**：可生成多文体文本、学科差异化内容、结构化内容、多模态内容。 - **知识问答**：提供学科问答、自适应问答、跨学科整合、思维链式回答、错题解析、多模态问答、正向激励。 - **自动编码**：支持代码生成、补全、评价与分析。 - **教育智能体**：具备角色设置、工具调度、动态规划、主动交互、协同学习等功能。 - **教育数字人**：支持形象创建、多模态交互、情感计算。 - **智能测评**：覆盖诊断性、过程性、结果性评价，支持多题型、多形式测评。 - **自适应学习**：支持学习路径规划、资源推荐、知识图谱构建、个性化练习推荐。 ### 8 教育场景通用功能 #### 8.1 教师教学 - **教学内容准备**：支持学情分析、资源适配、资源生成与管理、智能体备课。 - **教育教学实施**：包括教学内容识别、信息交互、课堂问答、数字人教学、实训活动适配。 - **课后作业管理**：支持作业生成、差异化作业、作业提交、智能批改。 - **教学研究与反思**：支持课堂行为分析、资源标签化、教研工具与科研助手。 #### 8.2 学生学习 - **学习路径规划**：支持学习目标设定、个性化路径生成、资源推荐、进度调节。 - **智能辅导**：包括智能答疑、伴学服务、写作与表达、编程指导、知识梳理。 - **学习反馈**：涵盖作文批改、资源推荐、学习策略引导。 #### 8.3 评估评价 - **诊断性评估**：支持学情诊断、学情预警。 - **过程性评价**：包括口语测评、教学行为分析、非结构化数据整合。 - **结果性评价**：涵盖智能命题组卷、智能评卷、留痕、错题分析、学业评价。 ### 9 安全与伦理功能 #### 9.1 安全 - **系统安全**：本地部署或逻辑隔离，建立安全策略与防护机制，防止数据投毒与恶意程序。 - **数据安全**：确保个人信息合规处理，建立数据备份与恢复机制，防止侵权行为。 #### 9.2 伦理 - **公平性**：避免因性别、种族、地域等因素导致的不公平。 - **透明性**：确保数据来源、算法、决策规则透明，支持标准化接口与互操作性。 - **可解释性**：在关键决策环节提供解释与逻辑证据链。 - **可控性**：确保AI行为结果可理解、干预与管理。 - **算法多样性**：优化推荐逻辑，缓解信息茧房，支持用户自主调节算法。 --- ## 参考文献 - ISO/IEC 22989:2022(E) 人工智能概念和术语 - ISO/IEC TR 20748-1 学习分析互操作性 - ISO/IEC TR 24028 人工智能可信性概述 - ISO/IEC 42001:2023 人工智能管理体系 - WDEAS 0001—2025 教育大模型总体参考框架 --- ## 总结 WDEAS 0002 标准为人工智能教育应用系统提供了系统化的技术规范和功能框架，强调技术向善、育人为本、人类自主性、普惠公平、主体责任与安全可控。该标准不仅明确了AI在教育场景中的关键支撑技术与通用功能，还对安全与伦理提出了具体要求，以确保人工智能教育系统的安全、公平与可信。标准的制定有助于提升教育质量、促进教育公平，并为人工智能教育应用的产业研发、国际合作与产品评估提供统一基准。