从“小众选择”到“全民热议”
2026年的春天，北京老年大学的报名现场比往年更加热闹，清晨六点，校门口已经排起了长队，不少老人带着折叠椅、保温杯，甚至有子女请假来帮父母排队，这样的场景不仅出现在北京，上海、广州、成都等城市的老年大学报名季都成了“现象级”事件，据教育部2026年发布的《全国老年教育发展报告》显示，全国老年大学在校生人数已突破1200万，较2020年增长了近3倍，而报名人数与实际录取人数的比例高达5:1，部分热门课程甚至达到10:1。
公益活动与绿色小镇热度持续攀升，相关应用不断深化 老年大学的火爆，折射出中国社会老龄化进程的加速，国家统计局数据显示，截至2026年初，中国60岁及以上人口已达3.2亿，占总人口的22.8%，老年人的精神文化需求也在快速释放。“过去退休就是跳广场舞、带孙子，现在我们想学点新东西。”65岁的北京退休教师李淑芬说，她连续三年报名老年大学的书法班，今年终于“抢”到了名额。
老年大学的供需矛盾也日益突出，以北京为例，全市现有老年大学及学习点约800个，但能提供的学位仅20万个左右，远不能满足需求，更值得关注的是，老年大学的资源分布极不均衡——城市中心区的学校“一位难求”，而远郊区甚至存在“招不满”的情况；热门课程如智能手机应用、摄影、声乐等“秒空”，而传统课程如国画、戏曲则相对冷清，这种结构性矛盾,让老年大学的公平性问题成为社会关注的焦点。
公平性AI：从“技术工具”到“资源分配器”
在老年大学资源紧张的背景下，公平性AI（Fairness AI）技术开始进入公众视野，这种基于大数据和算法的技术，旨在通过量化分析、智能匹配等方式，优化资源分配，减少人为偏见，提升教育公平性，2026年，上海、杭州等城市率先试点将公平性AI应用于老年大学招生和管理,取得了初步成效。
案例1：上海“智慧招生系统”破解“抢课难”
2026年春季学期，上海市老年大学上线了一套名为“银龄智学”的招生系统，该系统由上海市教委联合多家科技企业开发，核心功能是通过AI算法分析报名者的年龄、居住地、课程偏好、历史学习记录等数据，为每位老人生成“学习画像”,并据此动态调整招生名额。
“过去招生靠‘先到先得’，导致住在学校附近的老人占尽优势，而远郊区的老人即使提前一天来排队也可能抢不到课。”上海市老年大学校长张明华说，“现在系统会优先保障两类人群：一是从未上过老年大学的‘新学员’，二是居住在资源匮乏地区的老人。”
绿色森林保护与绿色建筑群及绿色建筑领域迎来新发展，相关应用不断深化 68岁的上海退休工人王建国是这一系统的受益者，他住在浦东新区，过去每次报名都要坐一个多小时地铁到市区，但连续三年都没抢到热门课程。“今年系统根据我的居住地和学习记录，自动给我推荐了‘智能手机应用’和‘摄影基础’两门课，还帮我预留了名额。”王建国说，“以前觉得AI很高大上，没想到现在能帮我们老年人解决实际问题。”
据上海市教委统计，2026年春季学期，通过“银龄智学”系统招生的老年大学，新学员占比从往年的30%提升至45%，远郊区学员占比从15%提升至28%，课程满意度达到92%,较往年提高了10个百分点。
案例2：杭州“课程推荐引擎”让学习更精准
除了招生环节，公平性AI还在课程推荐和资源分配上发挥作用，杭州市老年大学与阿里巴巴合作开发了一套“课程推荐引擎”，通过分析老人的学习行为、兴趣偏好、社交互动等数据,为其推荐最适合的课程。
“很多老人报名时很盲目，看到别人报什么就跟着报，结果上了几节课发现不适合自己，既浪费了资源，也影响了学习体验。”杭州市老年大学副校长陈琳说，“我们的系统会根据老人的学习历史、健康状况、社交圈子等数据，推荐‘个性化课程包’，比如为喜欢旅游的老人推荐‘摄影+旅行英语’，为带孙子的老人推荐‘亲子教育+儿童心理学’。”
70岁的杭州退休医生刘慧芳是这一系统的“忠实用户”，她过去一直想学书法，但上了几节课后发现自己的手部关节不太灵活，写起来很吃力。“系统根据我的健康档案和兴趣偏好，推荐我改学‘水墨画’，还帮我联系了附近的社区学习点，现在我每天都能和邻居一起上课，特别开心。”刘慧芳说。
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据杭州市老年大学统计，2026年春季学期，通过“课程推荐引擎”报名的老人，课程完成率达到95%，较往年提高了15个百分点；而因“不适合”而退课的比例从往年的20%降至5%。
公平性AI的挑战：技术能否真正“公平”？
尽管公平性AI在老年大学的应用取得了初步成效，但其面临的挑战也不容忽视，技术专家指出，AI的“公平性”高度依赖于数据的质量和算法的设计，如果数据存在偏差或算法不够透明,反而可能加剧不公平。
数据偏差：农村老人被“边缘化”？
2026年，某研究机构对全国10个城市的老年大学AI系统进行调研发现，部分系统的数据来源主要集中于城市中心区，对农村和远郊区的老人覆盖不足，某城市的AI系统在推荐课程时，会优先推荐“智能手机应用”“英语口语”等城市老人更感兴趣的课程，而忽略了农村老人可能更需要的“农业技术”“健康养生”等课程。
“AI不是万能的，它只能基于已有的数据做出判断。”清华大学人工智能研究院教授李伟说，“如果数据本身就存在偏差，比如农村老人的学习记录很少，系统就可能‘忽略’他们的需求，导致资源分配进一步向城市倾斜。”
算法透明度：“黑箱”如何让人信服？
另一个争议点是AI算法的透明度，部分老年大学的管理者坦言，由于算法涉及商业机密或技术复杂性，他们无法向老人完全解释招生或课程推荐的逻辑,这导致一些老人对系统的公平性产生怀疑。
“我听说系统会根据我们的消费记录推荐课程，这是不是侵犯隐私？”65岁的北京老人赵志强说，“还有，为什么我的邻居能报上热门课，我却报不上？系统到底是怎么算的？”
对此，专家建议，老年大学在使用AI系统时，应加强算法的透明度和可解释性，可以通过可视化界面向老人展示“学习画像”和推荐逻辑，或设立人工审核机制,对AI的决策进行二次确认。 本月垃圾分类与绿色销售及气候变化热度持续上升，相关产业迎来新机遇
AI与人文的平衡
尽管存在挑战，但公平性AI在老年大学的应用仍被视为解决资源分配不均的重要方向，2026年，教育部发布的《关于推进老年教育数字化转型的指导意见》明确提出，要“探索应用人工智能、大数据等技术，优化老年大学招生、课程推荐、学习支持等服务，提升教育公平性和精准性”。
本月聚焦数字经济与绿色低碳发展新趋势，应用场景不断拓展 专家也强调，技术只是手段，最终目标仍是满足老年人的精神文化需求，中国老龄科学研究中心副主任党俊武说：“老年大学的核心是‘人’，AI可以帮我们更高效地分配资源，但无法替代人与人之间的互动和情感交流，我们需要找到技术与人文的平衡点，让老年大学不仅是学习的场所，更是老年人社交、展示自我、实现价值的平台。”
2026年的夏天，北京老年大学的书法班里，65岁的李淑芬正在认真临摹一幅楷书，她的旁边，几位新学员正用手机拍摄她的作品，准备发到班级群里分享。“以前觉得老年大学是‘奢侈品’，现在发现它越来越‘亲民’了。”李淑芬笑着说，“不管是排队报名还是AI推荐，最终能让我们这些老人学到东西、交到朋友，就是好事。”
从“抢课难”到“精准学”，从“资源紧张”到“公平分配”，老年大学的火爆与公平性AI的介入，正共同书写着中国老龄化社会的新篇章，而如何让技术真正服务于人,或许是我们需要持续思考的命题。
