随着“人工智能+”行动的深化推进，人工智能与教育全过程的融合已成为教育变革的重要方向。无论是政策层面的战略部署，还是实践领域的场景探索，都彰显了人工智能赋能教育提质增效的巨大潜力。然而，在融合过程中，资源分配、主体适配、技术应用、伦理监管等多重困境逐渐显现，亟待系统性破解。

　　资源分配不均是人工智能融入教育的基础性障碍。城乡与区域间的“AI教育鸿沟”显著，农村学校不仅AI素养合格教师占比低，高性能设备与稳定网络覆盖也存在短板，难以支撑基础AI教学场景落地。优质AI教育产品的付费模式进一步加剧不平等，而算法训练数据的偏差的，又导致方言使用者、少数民族等群体面临更高的识别错误率，固化了教育不公。破解这一困境，需通过政策倾斜与校企合作协同发力，推广“AI云教室”“低代码工具”等普惠性方案，构建跨区域资源共享机制。

　　教师适应与能力断层构成融合推进的核心瓶颈。人工智能重构了教学模式，要求教师从“知识传授者”转向“学习引导者”，但部分教师存在角色困惑与替代焦虑。更突出的问题是，多数教师缺乏系统性的AI教学融合培训，现有培训内容与实际教学场景脱节，导致“会用工具、不懂课程”的普遍现象。为此，需建立“实践导向+骨干引领”的培训体系，开发适配课堂场景的轻量化工具与任务，助力教师渐进式实现角色转型。

　　数据安全与伦理风险是融合过程中不可忽视的底线问题。教育场景涉及的学生个人信息、学习习惯等敏感数据，常因AI产品的“黑箱操作”面临过度采集与滥用风险，而隐私保护与个性化教学之间的矛盾，更让人脸识别、情绪抓取等技术应用触碰隐私红线。同时，AI过度介入可能消解教育主体性，导致学生产生“元认知惰性”，削弱思辨性思维与创造力，引发学术诚信与成果权属认定难题。这就需要构建“数据最小化+隐私计算+透明治理”的保护机制，明确AI应用边界，坚守教育育人本质。

　　技术适配不足与评价监管缺失则制约了融合的深度与效度。当前多数AI教育产品停留在“技术嫁接”层面，忽视中国课程标准与学生认知规律，生成内容存在事实错误与价值观偏差，需教师大量修正。而现有评估体系无法适配AI时代需求，缺乏对核心素养的科学评价方法，同时AI教育产品的准入标准、权责划分等监管机制空白，导致市场质量良莠不齐。解决这一问题，需推动AI模型轻量化与场景化适配，建立“AI+人工”协同审核机制，同步完善评价监管与权责划分体系。

　　人工智能融入教育是系统性变革，并非简单的技术叠加。唯有统筹解决资源均衡、教师赋能、数据安全、技术适配等关键问题，在技术创新与人文关怀间寻找平衡点，通过多方协同构建良性教育生态，才能让人工智能真正成为促进教育公平、提升育人质量的有力工具，推动教育事业高质量发展。