2025年11月12日，英国政府宣布将在英格兰所有学校实施由人工智能（AI）技术生成的“最低出勤目标”（Minimum Attendance Target），旨在应对学生的出勤危机。疫情后，英格兰中小学学生缺勤问题持续严峻，AI技术被认为能够帮助学校精细化管理出勤数据，提高整体出勤水平，有助于为各类学生提供更公平的教育机会。
据官方最新统计，在 2024/25 学年秋季学期，约 17.79% 的学生被界定为“持续缺勤”（persistent absence，即缺席 10% 或以上学时），较 2023/24 学年秋季的 19.44% 有所下降。与此同时，“严重缺勤”（severe absence，即缺席 50% 或以上学时）比例为 2.04%，较前一同期的 1.97% 略有上升。整体缺勤率为6.38%，仍高于疫情前水平，英国在解决学生出勤问题上存在持续挑战。
为了应对这一挑战，英国教育部近期推出了一套“相似学校比较报告”（Similar schools comparison reports）的AI工具，依托全国教育数据平台（View your education data），将学校的日常出勤数据与其他相似学校进行对比，帮助学校了解自身出勤情况，并据此调整策略。通过比较学校之间的出勤数据，尤其是按地区、贫困程度及学生需求进行匹配，该工具被认为能够为学校提供更精准的改进方向。每学期更新一次报告，为学校决策提供了长期跟踪和数据支持。
此外，教育部进一步推出了由AI生成的“最低出勤目标”，基于学校的历史出勤数据并参照相似学校的表现设定。政府明确表示，这些目标并不用于公开公布，也不会直接影响学校的督导考核，而是作为学校自我改进的工具。通过这一措施，表现较差的学校将与出勤管理较好的学校建立合作，分享经验和做法。英国教育部还通过自动化系统收集学校的日常出勤数据，并定期发布官方周度出勤统计(Pupil attendance in schools)，实现对出勤问题的动态监控，也提供详细到学生个体的个性化数据，帮助学校识别问题和开展针对性干预。
为了补充技术手段的不足，英国教育部还推出了“出勤导师”项目（Attendance Mentor Pilot），该项目为那些被认定为持续或严重缺勤的学生提供一对一支持。这些导师通过家庭沟通和个性化计划，帮助学生克服缺勤障碍。初步评估显示，部分学生的出勤率在干预后有所提升。
AI技术虽然在数据分析和目标设定方面提供了重要帮助，但也面临一些挑战。英国教师工会（National Education Union）认为以上政策可能会给已经承受巨大压力的学校管理者带来更多负担，并且未能从根本上解决家庭贫困、心理健康等深层次原因。英国教育政策研究所（Education Policy Institute）最新发布的《英格兰疫情后缺勤情况研究》（Examining post-pandemic absences in England）报告显示，尽管整体出勤率有所回升，但长期缺勤问题仍然严重，尤其是特殊教育需求的学生和贫困家庭的学生群体，解决出勤问题需要在技术支持和社会因素的共同作用下进行长期努力。
更多信息请参阅：
https://www.gov.uk/government/news/education-secretary-sets-roadmap-to-improve-attendance-levels；
https://www.tes.com/magazine/news/general/dfe-sets-ai-attendance-targets-for-schools；
编译自：英国政府官网，2025-11-12；泰晤士教育增刊，2025-11-12；教育数据平台，2025-11-06
编译者：上海师范大学国际与比较教育研究院 石方圆
