夜雨聆风
编辑 | 王璐
教育数字化浪潮下，人工智能已成为推动教育变革的核心引擎。近日，《“人工智能+教育”行动计划》（以下简称《行动计划》）正式出台，作为未来教育发展的顶层设计，它明确了“人工智能+教育”的发展路径、重点任务与实施方向，更是为一线教师搭建了从理论到实践、从宏观到微观的行动框架。
总体要求
锚定智能教育新方向
本板块作为《行动计划》的总纲，明确了“人工智能+教育”的指导思想、核心原则与2030年远景目标，确立了“育人为本、素养为先、应用导向、智能向善”的核心导向，打破技术与教育的壁垒，推动智能技术与教育全要素、全过程、全场景深度融合，最终构建人机协同、虚实结合、泛在可及的智慧教育新形态，培育胜任智能时代的高素质人才。
要点与方向指示
核心原则：坚守立德树人根本任务，以学生核心素养发展为导向，坚持应用为王、智能向善，避免技术异化，实现“技术服务于人”。
远景目标（2030年）：形成人工智能与教育深度融合格局，构建全学段、全社会人工智能通识教育体系；实现教育教学、科研、治理模式系统性变革；打造一批可推广、可复制的优质应用场景，智慧教育新形态跻身全球前列。
核心导向：推动规模教育与个性培养、知识传授与能力培养、技术应用与人文关怀三者统一，让人工智能真正成为教育提质的“催化剂”，而非简单的“工具叠加”。
教师建议做法
树立“智能向善”的教育理念，摒弃“技术万能”思维，明确人工智能是辅助教学、提升育人质量的工具，始终将学生的成长与发展放在首位。
主动关注智能教育发展趋势，打破传统教学思维局限，积极接纳新技术、新方法，树立“终身学习”意识，为适配智慧教育新形态做好准备。
在日常教学中兼顾“技术应用”与“人文关怀”，避免过度依赖智能工具而忽视师生互动、情感交流，守住教育的本质温度。
核心任务1
夯实人才根基
人才培养是“人工智能+教育”的核心落脚点，本板块覆盖基础教育、高等教育、职业教育、终身教育全学段，同时聚焦教师群体，构建“全学段覆盖、全人群参与”的人工智能素养提升体系，既培育适应智能时代的学生，也打造具备智能素养的教师队伍，为教育变革提供人才支撑。
要点与方向指示
（一）中小学人工智能教育普及
课程保障：完善《中小学人工智能通识教育指南》，将人工智能纳入地方课程体系，明确各学段课程目标、内容与课时，确保开齐开足开好相关课程。
实施路径：鼓励跨学科教学，推动人工智能融入课后服务、研学实践；兼顾科技与人文，注重学生创新思维、认知能力和问题解决能力的培养。
均衡发展：建强人工智能教育基地，助力农村、边远地区学校借助国家平台开展人工智能教学，缩小区域差距。
（二）高层次与高技能人才培育
高等教育：将人工智能纳入高校公共基础课，打造“短实新”前沿课程，开设交叉融合课程群，培养复合型交叉人才；优化学科专业设置，新设适应新产业、新业态的专业，探索拔尖创新人才培养新模式。
职业教育：推动传统专业智能化升级，设计“人工智能+”专业、课程与教学体系；联合行业企业共建实训基地，培养人工智能领域高技能人才，适配产业升级需求。
（三）全社会通识教育与教师素养提升
全民普及：丰富国家平台数字资源，鼓励高校、企业开发人工智能通识资源，面向社会学习者开放；推动人工智能纳入就业能力提升计划，开展个性化职后培训。
教师提升：制定教师智能素养标准，分层分类开展全覆盖培训；将人工智能纳入师范生培养、教师资格考试内容，建立素养测评体系，激发教师创新内生动力。
教师建议做法
中小学教师：结合学段特点，将人工智能知识融入学科教学（如语文的智能文本创作、数学的智能解题辅助、体育的动作识别测评），设计跨学科实践活动；利用课后服务开展人工智能兴趣小组，激发学生好奇心与创新思维，可借鉴同济大学“AI小裁”智能助教系统的思路，为学生提供即时问答与学习支持。
高校与职校教师：优化课程设计，融入人工智能交叉知识，结合行业需求更新教学内容；联合企业开展实践教学，引导学生参与人工智能相关项目，培养实操能力，参考南京大学将AI贯穿大学英语课程设计与评价全过程的模式，构建“课前诊断—课中研讨—课后拓展”的教学闭环。
全体教师：主动参与人工智能素养培训，利用国家平台资源学习智能工具使用方法；积极参与智能教学测评，根据测评结果补齐能力短板；尝试将人工智能知识融入日常教学，引导学生科学认识、合理使用智能技术，培养学生的智能素养与信息辨别能力。
核心任务2
赋能教学全流程
这是《行动计划》的核心实施板块，聚焦“人工智能赋能学生学习、教师教学、教育治理、科学研究”四大场景，推动智能技术与教育教学全过程深度贯通，实现“因材施教、提质增效”，破解传统教育中的痛点难点，让技术真正服务于教育教学的核心需求。
要点与方向指示
（一）赋能学生学习：实现个性化、全纳化成长
个性化学习：研发智能学伴、学生数字档案，根据学生能力、特质动态优化学习路径，满足多元化学习需求；利用AI构建学生知识图谱，实现知识的立体化、结构化呈现，助力个性化学习路径规划。
全维度赋能：推动人工智能融入思政、体育、美育、劳动教育、科技教育，丰富育人形式；研发思政大模型，构建沉浸式思政育人模式；利用AI姿态识别等技术优化体育教学，提升学生运动兴趣与技能。
均衡与包容：推动智能技术向中西部、乡村学校下沉，助力学生自主学习、推广国家通用语言文字；研发智能辅具，支撑特殊教育学生的监测、评估与康复训练，促进教育全纳包容。
（二）赋能教师教学：减负增效，提升教学质效
课前备课：利用智能系统开展学情分析，辅助生成多模态教学资源、优化教学方案，实现人机共创备课，减少重复性工作。
课中教学：探索人机协同教学模式，开发虚拟仿真实验，提升课堂沉浸式体验；利用智能系统开展个性化评价反馈，增强课堂互动性。
课后提升：借助智能工具实现作业智能批改、答疑与辅导；利用AI分析课堂教学行为，开展循证教研，助力教师优化教学方法，可参考科大讯飞智能批阅机的应用模式，实现作业快速批阅、错因分析与学情反馈。
（三）赋能教育治理：精准高效，提升治理水平
精准管理：打造教育智能大脑，建设人才供需对接大数据平台，科学预测人口变化与产业趋势，优化资源调配与学科设置。
智能评价：推动智能命题、组卷、监考、评卷应用，研发智能化教育评价工具，开展学生全过程纵向评价、全要素横向评价。
安全保障：利用AI分析监测数据，提升校园安全风险预警与应急处置能力，支撑平安校园建设。
（四）赋能科学研究：创新范式，提升科研效率
工具革新：建设科学智能体和智能工具，辅助科研人员发现规律、解决复杂问题；推动基础科研平台智能升级，建设智能实验室，实现实验自动化。
成果转化：深化“科交汇”智能体应用，实现企业需求与科研成果智能匹配，推动科技成果落地，培育新质生产力；推动人工智能与多学科交叉，创新科研范式。
教师建议做法
赋能自身教学：主动学习并应用智能备课工具、学情分析系统，借助AI生成课件、习题、教学视频等资源，节省备课时间；利用智能作业批改工具，重点关注学生错题背后的知识漏洞，开展针对性辅导，如使用智能批阅系统实现作业逐句点评与提升建议推送。
赋能学生成长：利用智能学伴、个性化学习平台，为学生推荐适配的学习资源，引导学生开展自主学习；关注特殊学生需求，积极运用智能辅具为特殊学生提供个性化支持；结合学科特点设计虚拟仿真实验，如病理学教学中利用知识图谱弥合理论与实践的裂隙，提升学生学习体验与理解深度。
参与治理与科研：配合学校运用智能评价工具，客观记录学生成长过程，参与学生全过程评价；科研型教师可尝试运用人工智能工具开展教学研究，如利用AI分析教学数据、梳理研究成果，探索智能时代科研新范式，参考浙江科技大学将AI融入创业基础课程的模式，实现“数据驱动决策、场景连接实战”。
核心任务3
建强基础环境
基础环境是“人工智能+教育”落地的前提，本板块聚焦“智能教育基座、智能应用体系、未来教育空间”三大核心，构建集约高效、共创共享、虚实融合的基础支撑体系，破解技术应用“最后一公里”难题，为人工智能与教育深度融合提供硬件、软件与空间保障。
要点与方向指示
（一）构筑集约高效的智能教育基座
算力支撑：建设国家教育智能算力服务平台，整合各方算力资源，为人工智能应用提供高效算力保障。
数据与模型：开发国家基础语料库与特色数据集，建强国家教育大数据中心，建立跨部门、跨地域数据网络；分学段研发人工智能教育大模型，避免低水平重复建设。
（二）培育共创共享的智能应用体系
平台升级：推动国家平台智能升级，实现资源个性推送、服务智能办理、数据智能分析。
协同创新：建立高校与中小学协同机制，共建课程与应用；建设应用中试基地，降低创新门槛，培育优质智能应用。
生态建设：打造人工智能学习社区，鼓励师生参与开源生态建设；建立智能应用评估体系，遴选标杆应用上线国家平台。
（三）打造虚实融合的未来教育空间
空间建设：打造未来课堂、未来学校、未来学习中心和实训中心，打通技术应用“最后一公里”。
资源创新：试点研发数字教材、新一代智慧慕课，深化虚拟仿真实验建设，构建沉浸式教学空间；推动智能终端应用，构建学生用户画像，实现个性资源配置。
育人模式：整合教育大模型与智能工具，打造主题式学习场景，推动项目式、探究式、场景式育人，培养学生思考能力，可借鉴科大讯飞“师-生-机”三元课堂模式，推动教学形态创新。
教师建议做法
主动熟悉并运用国家教育平台、智能教学工具等基础资源，积极参与学校组织的智能应用培训，熟练掌握虚拟仿真实验、数字教材等工具的使用方法，提升技术应用能力。
结合自身教学需求，参与智能应用创新，积极反馈教学中的工具使用痛点，为学校引入、优化智能产品提供参考；主动参与人工智能学习社区，交流应用经验，共享优质资源。
在未来课堂、虚拟教学空间的建设中，结合学科特点提出个性化需求，将智能工具与教学场景深度融合，如利用智能大屏实现3D动态展示、虚拟人互动等创新应用，打造人机协同的教学新模式。
核心任务4
优化发展生态
良好的发展生态是“人工智能+教育”持续推进的保障，本板块从研究创新、条件保障、国际合作、安全屏障四个维度，构建“创新引领、保障有力、开放包容、安全可控”的发展生态，为行动计划的落地实施提供全方位支撑，确保人工智能在教育领域的健康、可持续发展。
要点与方向指示
（一）开展研究创新，推动技术赋能
跨学科研究：推动人工智能与认知科学、脑科学、教育学等多学科交叉，创新教育研究范式，深化对教育规律的理解。
技术攻关：构建“人工智能+教育”技术创新体系，组织共性关键技术攻关，引导资本投入教育科技创新，推动技术服务于人的发展。
伦理研究：开展人工智能社会实验，深化伦理研究，科学评估技术对教育的影响，防范技术风险。
（二）加强条件保障，完善支撑体系
制度建设：完善人工智能教育培训、应用创新、安全保障等相关制度，构建适配人工智能发展的教育政策体系。
标准规范：研制人工智能教育应用、大模型评测、数据安全等标准规范，规范技术应用。
人才与投入：培育复合型工程技术团队，创新投入模式，构建政府主导、多元参与的投入机制。
（三）促进国际合作，提升国际影响力
交流平台：举办国际会议，建强国际交流联盟，打造旗舰交流平台。
资源共享：推进双边、多边合作，共享人工智能课程、大模型和智能体，互学互鉴优质经验。
全球治理：参与人工智能教育领域国际议程、规则和标准制定，提升我国数字教育国际影响力。
（四）筑牢安全屏障，防范技术风险
安全防护：建立分类分级安全防护体系，完善教育大模型安全审核机制，确保内容积极健康。
规范管理：明确智能产品进校园规范，推动软件正版化，保障应用安全、可信、可控。
风险防范：健全评估备案、风险预警、应急响应机制，防范伪造诈骗、学术造假、隐私泄露等问题。
教师建议做法
坚守教育伦理底线，规范使用人工智能工具，不利用AI进行学术造假、违规教学，引导学生正确使用AI，树立正确的技术观。
注重数据安全与隐私保护，不随意泄露学生、教学相关数据，严格按照学校规定使用智能系统，防范数据泄露风险。
主动关注“人工智能+教育”领域的研究成果与国际经验，积极参与教研交流，借鉴先进应用模式，结合自身教学实际优化教学方法；对教学中发现的AI应用安全隐患，及时向学校反馈。
《“人工智能+教育”行动计划》的出台，标志着我国教育进入“智能赋能、提质增效”的新阶段。
作为一线教师，我们既是智能教育的参与者，更是学生成长的引路人。面对人工智能带来的机遇与挑战，唯有主动适应、积极探索，将技术赋能与教育本质相结合，才能在智能时代实现专业成长，培育出适应未来社会发展的高素质人才。
