摘要

本研究系统解读教育部等五部门联合印发的《'人工智能+教育'行动计划》，从政策框架、重点任务、实施路径与典型案例四个维度展开分析。研究表明，该计划以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，旨在构建人机协同、虚实结合、泛在可及的智慧教育新形态，到2030年基本形成人工智能与教育深度融合格局。计划提出四大重点任务：推动人工智能人才培养与素养提升、促进人工智能与教育深度融合、建强'人工智能+教育'基础环境、打造'人工智能+教育'开放生态。通过分析国家智慧教育平台应用数据与各地试点案例，本研究揭示了人工智能教育应用的成效与挑战，为教育领域相关主体提供政策实施参考与实践指导。

关键词：人工智能+教育，教育数字化转型，全学段覆盖，智慧教育新形态，教育智能算力服务平台，教育专用大模型

一、引言

当今世界，人工智能技术正以前所未有的速度推动生产力跃升，深刻重塑生产关系，对劳动者的能力结构提出了全新要求。教育作为现代化建设的先导性、基础性支撑，面对智能时代'培养什么样的人、如何培养人'这一重大命题，亟需系统性变革。党的十八大以来，以习近平同志为核心的党中央高度重视教育数字化发展，党的二十大报告明确提出'推进教育数字化'，为教育领域拥抱人工智能技术提供了根本遵循。

全球范围内，人工智能教育应用已从概念探索迈向规模化实施阶段。据国际教育数据统计，2025年全球AI教育市场规模达3442亿元，预计2028年将突破万亿元规模。美国通过'人工智能倡议'推动AI与教育深度融合，欧盟'数字教育行动计划'将人工智能作为教育变革的核心驱动力，日本'AI战略2023'则明确提出构建AI赋能的教育新生态。在这一国际背景下，我国教育领域亟需制定系统性政策，抢占智能时代教育发展先机。

2026年4月10日，教育部、国家发展改革委、工业和信息化部、科技部、国家数据局五部门联合印发《'人工智能+教育'行动计划》（以下简称《行动计划》），旨在一体推进人工智能人才培养和应用创新，系统构建智能时代的教育体系。该计划深入贯彻党的二十大和二十届历次全会、全国教育大会精神，全面贯彻党的教育方针，落实立德树人根本任务，深入实施国家教育数字化战略，是落实《国务院关于深入实施'人工智能+'行动的意见》部署要求的重要举措，也是《教育强国建设规划纲要（2024-2035年）》中'促进人工智能助力教育变革'任务的具体实施方案。

《行动计划》的出台具有重大战略意义。从国内看，我国教育数字化战略行动实施三年来取得显著成效，国家智慧教育公共服务平台浏览量达608亿次，注册用户突破1.78亿，覆盖200多个国家和地区，为人工智能与教育深度融合奠定了坚实基础。从国际看，人工智能技术迭代加速，教育领域面临前所未有的变革机遇与挑战，亟需通过政策引导确保技术赋能教育的正确方向。《行动计划》的发布，标志着我国教育领域人工智能应用从零散探索迈向系统推进的新阶段，为加快建设教育强国、办好人民满意的教育提供了强大动能。

本研究以《行动计划》政策文本为核心，结合教育部官方解读材料、各地实施案例与国家平台应用数据，系统分析政策框架、重点任务与实施路径，旨在为教育领域政策制定者、学术研究者及教育实践工作者提供权威参考，推动人工智能与教育深度融合，构建面向未来的教育体系。

二、《行动计划》的政策框架与基础

《'人工智能+教育'行动计划》作为'十五五'期间教育领域人工智能应用的指导性文件，构建了系统完整的政策框架，明确了发展目标、基本原则、重点任务与实施路径，为各级教育部门和学校推进人工智能教育提供了行动指南。

（一）政策目标与时间节点

《行动计划》设定了清晰的发展目标与时间节点，形成了短期行动与长期规划相结合的目标体系。到2030年，人工智能与教育深度融合格局基本形成，构建起纵向贯通、横向联通的人工智能全学段教育和全社会通识教育体系，人工智能人才培养规模与质量显著提升，形成全民人工智能素养培育长效机制。教育教学模式、科研范式、治理模式实现系统性变革，教育服务供给能力和现代化水平大幅增强，基础支撑环境更加集约高效，创新生态体系更加开放协同，智能技术应用更加普惠、安全、高效，形成一批高价值、可推广、可复制的应用场景，智慧教育新形态基本形成、全球影响力进入前列。

这一目标体系体现了三个维度的战略考量：一是时间维度，以2030年为节点，与《教育强国建设规划纲要（2024-2035年）》中期目标相衔接；二是内容维度，涵盖人才培养、教育变革、基础环境、创新生态四大领域；三是价值维度，强调'普惠、安全、高效'的技术应用原则，确保人工智能教育发展的正确方向。

（二）基本原则与指导思想

《行动计划》确立了四项基本原则，构成了政策实施的指导思想。一是坚持育人为本，深入贯彻党的教育方针，落实立德树人根本任务，坚守教育初心使命，坚持科技教育和人文教育相结合，既要启迪学生智慧、激发创新思维，更要注重关怀学生的心灵成长，塑造健全人格，提升学生的批判性思维、创新创造能力、解决复杂问题能力等核心素养；二是坚持素养为先，大力推进人工智能全学段教育和全社会的通识教育，基础教育注重素养培育，高等教育强化学科交叉，职业教育突出技能提升，终身教育侧重知识普及，助力全体学生和社会学习者掌握人工智能，全面提升教师智能素养，激发教师应用和创新的内生驱动力；三是坚持应用导向，立足个性学习、教师减负、科学决策等教育热点问题，布局一批具有前瞻价值、变革意义的应用场景，不做表面文章，不搞形式主义，始终坚持'以用促建、以用促优、以用促强'，推动人工智能深度融入教育教学，全面赋能学校教育、终身教育、科技创新、国际交流、教师发展和教育治理；四是坚持智能向善，统筹发展和安全，围绕师生素养、工具开发、技术研发、伦理安全等方面研制人工智能的标准规范，加强内容安全、技术安全、数据安全、算法安全和伦理安全的评估和保护。

这四项基本原则体现了政策设计的价值取向：育人为本明确了人工智能教育的根本目的；素养为先指明了教育内容的核心重点；应用导向强调了实践路径的选择标准；智能向善则确立了技术应用的伦理边界。四者有机统一，共同构成了《行动计划》的思想基础。

（三）重点任务与责任主体

《行动计划》明确了四大重点任务，并规定了相应的责任主体，形成了分工明确、协同推进的工作机制。四大重点任务分别是：推动人工智能人才培养与素养提升、促进人工智能与教育深度融合、建强'人工智能+教育'基础环境、打造'人工智能+教育'开放生态。每个重点任务下又细分若干具体措施，构成了系统完整的任务体系。

责任主体方面，《行动计划》强调'坚持把党的领导贯彻到'人工智能+教育'全过程，强化组织领导、统筹谋划、指导监督和条件保障'。教育部门要会同发展改革委、科技、工业和信息化、数据管理等部门协同推进'人工智能+教育'工作，各地各校要将'人工智能+教育'纳入发展规划，积极开展应用示范，深入实施人工智能赋能教育行动试点，及时总结宣传优秀经验做法。这种多部门协同、中央与地方联动的工作机制，为政策落地提供了组织保障。

下表概括了《行动计划》四大重点任务的核心内容与责任主体：

（四）政策基础与支撑条件

《行动计划》的制定与实施建立在坚实的政策基础与支撑条件之上。从政策基础看，该计划是落实《国务院关于深入实施'人工智能+'行动的意见》部署要求的具体举措，也是《教育强国建设规划纲要（2024-2035年）》中'促进人工智能助力教育变革'任务的具体实施方案，与国家教育数字化战略行动一脉相承。从支撑条件看，我国教育数字化战略行动实施三年来取得显著成效，国家智慧教育公共服务平台已汇集13万余条中小学优质资源、1.25万余门职业教育精品课程、14.5万门高等教育优质课程，用户总量突破1.78亿，为人工智能与教育深度融合奠定了坚实基础。

此外，各地各校在人工智能教育方面已积累了丰富经验。北京市通过'四力'建设系统推进教育领域人工智能应用落地，截至2025年底，北京市各级各类学校人工智能应用覆盖率达87.7%；四川省教育厅公布了80个全省中小学人工智能教育和应用典型案例；国家智慧教育公共服务平台于2025年12月上线了国家教育大数据中心和智能中台，为人工智能教育应用提供了技术支撑。这些实践探索为《行动计划》的制定与实施提供了宝贵经验。

三、人工智能人才培养与素养提升

《行动计划》将人工智能人才培养与素养提升作为首要重点任务，构建了覆盖基础教育、高等教育、职业教育和终身教育的全学段人工智能教育体系，同时强调教师智能素养提升，形成了'学生培养+教师发展'双轮驱动的人才培养机制。

（一）基础教育：开齐开足人工智能课程

基础教育阶段是培养学生人工智能素养的关键时期，《行动计划》对基础教育阶段人工智能教育提出了明确要求。根据《行动计划》，基础教育阶段要持续完善《中小学人工智能通识教育指南》，开齐开足开好人工智能相关课程，推动人工智能教育全面纳入地方课程体系，指导各地研制人工智能课程指南，明确各学段课程目标、内容与课时要求，鼓励开展人工智能跨学科教学，推动人工智能教育融入课后服务、研学实践等环节。

这一要求体现了基础教育阶段人工智能教育的三个特点：一是全面性，要求'开齐开足开好'，确保所有学生都能接受人工智能教育；二是系统性，推动人工智能教育'全面纳入地方课程体系'，形成制度保障；三是融合性，鼓励'跨学科教学'和'融入课后服务、研学实践'，促进人工智能教育与各学科教学的有机融合。

在具体实施路径上，《行动计划》强调坚持科技教育与人文教育相结合，注重学生的启智、心灵的培养，引导学生科学认识、合理利用智能技术，提升学生智能素养，激发学生好奇心，培养创新思维，提高认知思考和解决复杂问题的能力。同时，建强中小学人工智能教育基地，支持农村、边远地区学校利用国家平台开好人工智能课程，促进教育公平。

各地在基础教育阶段人工智能教育方面已开展了积极探索。北京市研制了中小学人工智能教育地方课程纲要，保障全市中小学每学年开设不少于8学时通识课程，组建市、区两级'AI教育讲师团'，汇聚高校、科研院所、高科技企业的专家'送课到校'。海口市全域推进人工智能通识教育，遴选22所中小学作为先行试点，构建了以学生素养培育为核心的课程体系，围绕'认知—技能—思维—价值观'四个维度，按学段分层推进：小学阶段侧重兴趣培养与基础认知，初中阶段注重技术原理与基础应用，高中阶段进一步推进系统思维与创新实践。

（二）高等教育：AI纳入公共基础课体系

高等教育阶段是培养人工智能领域高层次人才的主阵地，《行动计划》对高等教育阶段人工智能教育提出了系统性部署。根据《行动计划》，高等教育阶段要推动人工智能成为高校公共基础课，按学科专业分类编写课程教材，推动全体学生掌握人工智能知识。根据人工智能技术特点，打造'短实新'的前沿创新课程，优化传统学科专业人才培养方案，指导高校开设人工智能交叉融合课程，丰富跨学科、跨专业课程群，培养复合型交叉人才。根据产业结构智能升级优化调整学科专业设置，新设一批适应新技术、新产业、新业态的学科专业。整合高水平研究型大学、科技领军企业、国家实验室等力量，深化学科交叉、产教融合、科教融汇，探索人工智能拔尖创新人才培养新模式。

这一部署体现了高等教育阶段人工智能教育的四个层次：一是普及教育，通过'公共基础课'确保所有大学生掌握人工智能基础知识；二是专业教育，通过'交叉融合课程'和'跨学科课程群'培养复合型人才；三是学科建设，通过'新设学科专业'适应产业发展需求；四是拔尖创新，通过'学科交叉、产教融合、科教融汇'培养高端人才。

各高校在人工智能教育方面已取得显著进展。清华大学已完成402门课程的AI建设，将人工智能深度融入各学科教学；复旦大学自2025年起实现AI课程覆盖全体本研学生，推动AI融入全部一级学科；北京市在高等教育和职业教育阶段，开设459门人工智能通识课程，建设相关辅修专业与微专业，打造数智书院，全市高校已建成11个相关一级学科、36个人工智能本专科专业，48所高校设立相关学院（系）和研究院。

（三）职业教育：传统专业智能化升级

职业教育是培养技术技能人才的重要渠道，《行动计划》对职业教育阶段人工智能教育提出了针对性要求。根据《行动计划》，职业教育阶段要及时研判人工智能对职业教育的结构性影响，调整优化技能型人才培养要求，推动传统专业智能化升级，科学设计'人工智能+'专业体系、课程体系、教学体系，提高专业设置对产业发展的适配性。对接国家人工智能产业发展需求，立足培育新兴产业和未来产业，实施人工智能领域高技能人才集群培养计划，联合行业企业制定人才培养方案，更新课程体系，共建实习、实训、实践基地，有针对性培养新兴岗位高技能人才。

这一部署体现了职业教育阶段人工智能教育的两个重点：一是适应性，通过'研判结构性影响'和'调整优化培养要求'使职业教育适应人工智能时代需求；二是前瞻性，通过'培育新兴产业和未来产业'和'培养新兴岗位高技能人才'为产业发展提供人才支撑。

职业教育领域已涌现出一批人工智能教育典型案例。东营科技职业学院的'商品信息AIGC采编微课程'成功入选教育部人工智能应用典型案例，该课程围绕电子商务专业的核心技能，创新性地将生成式人工智能技术融入商品信息的采集与编辑教学中，通过构建'电商智采助手'AI智能体和商品信息采编之旅APP，学生们能够在实际操作中体验AIGC技术在竞品深度洞察、智能卖点分析，以及商品图片与短视频脚本生成等方面的应用。湖南三一工业职业技术学院的《新能源商用车电气设备检修》课程也成功入选教育部职业院校信息化教学指导委员会人工智能微课程典型案例，该课程依托三一集团产业链优势，将人工智能技术与电气检修课程深度融合，依托学银在线平台，配套活页式教材，自主研发实训台架，创新构建'导、学、认、练、验、评'六步AI教学法，将16个企业真实故障案例转化为教学任务，实现教学与岗位、实训与实景的精准对接。

（四）终身教育：全民人工智能通识教育

终身教育是构建学习型社会的重要途径，《行动计划》对终身教育阶段人工智能教育提出了普惠性要求。根据《行动计划》，终身教育阶段要持续丰富国家平台的数字资源，汇聚开发人工智能通识教育资源，鼓励高校和企业开发人工智能专业特色资源，面向广大师生和社会学习者开放。将人工智能纳入高校学生就业能力提升'双千'计划，鼓励开设相关微专业课程和微证书项目，助力高水平就业。发挥高校和开放大学体系作用，面向重点群体定制开发人工智能素养和技能课程，提供个性职后培训服务，推动有关学习成果纳入学分银行。优化调整学历继续教育专业布局和人才培养方案，支持自学考试开设人工智能相关专业，确保全体学习者享有平等学习人工智能的机会。

这一部署体现了终身教育阶段人工智能教育的三个特点：一是普惠性，通过'国家平台资源'和'面向社会学习者开放'确保所有人都能获取人工智能教育资源；二是实用性，通过'就业能力提升计划'和'微专业课程'增强学习者就业竞争力；三是灵活性，通过'学分银行'和'自学考试'提供多样化学习路径。

国家智慧教育公共服务平台在终身教育方面发挥了重要作用。截至2025年底，平台注册用户突破1.78亿，覆盖200多个国家和地区，浏览量达608亿次，汇聚了13万余条中小学优质资源、1.25万余门职业教育精品课程和14.5万门高等教育优质课程。平台服务大厅覆盖8类51项服务事项，自上线以来累计办件超1.1亿次，包括就业服务、考试服务、学位学历、留学服务和语言服务等。平台还完成了适老化和无障碍访问改造，上线了特殊教育板块，体现了教育普惠性。

（五）教师智能素养提升

教师是推动人工智能教育的关键力量，《行动计划》对教师智能素养提升提出了系统性要求。根据《行动计划》，要提高广大教师的智能素养与技能，制定教师智能素养标准，明确教师应具备的人工智能素养能力。根据不同岗位需求分层分类开展人工智能素养培训，通过多种方式实现全覆盖。构建情境化测评系统，开发智能化、梯度化的测评工具，鼓励各地各校开展规模化的教师素养测评，根据测评结果针对性地提升教师素养和能力。推动师范生培养改革，将人工智能等前沿技术知识纳入课程体系，更新知识体系。将人工智能纳入教师资格考试和认证内容，在国家及省级教学成果奖中设立智能教育项目，激发人工智能创新的内生动力。

这一部署体现了教师智能素养提升的四个维度：一是标准引领，通过'教师智能素养标准'明确能力要求；二是培训提升，通过'分层分类培训'和'情境化测评'提升实际能力；三是源头培养，通过'师范生培养改革'将人工智能知识纳入教师教育体系；四是激励机制，通过'纳入教师资格考试'和'设立教学成果奖'激发教师创新动力。

教师智能素养提升已取得积极进展。教育部科学技术与信息化司司长周大旺在新闻发布会上介绍，我国将建设'启悟学习社区'鼓励师生共创，布局中试应用基地加速成果落地，依托国家智慧教育平台扩大优质资源覆盖面。目前平台已汇聚超1000门精品课程，上线'AI试验场'，推出'育小苗'等智能体，直接支撑中小学因材施教，让规模化教育与个性化培养真正落地。未来，人工智能将成为'师生的公共必修课、人人必备的基础能力'。

四、人工智能与教育深度融合

《行动计划》将人工智能与教育深度融合作为核心重点任务，从赋能学生学习、教师教学、学校治理和科学研究四个维度，推动人工智能与教育全要素融合、全过程贯通、全场景覆盖，构建人机协同、虚实结合、泛在可及的智慧教育新形态。

（一）赋能学生学习：促进全面发展与个性化成长

人工智能技术在赋能学生学习方面具有独特优势，《行动计划》从促进学生德智体美劳全面发展、满足多元化个性化学习需求、促进教育优质均衡和全纳包容三个维度，提出了具体实施路径。

在促进学生德智体美劳全面发展方面，《行动计划》提出研发智能学伴，研发思政大模型，丰富智能思政应用，建立全息、全域、全员、全时的沉浸式思政育人模式。这一部署体现了人工智能技术在德育领域的创新应用，通过智能技术增强思政教育的吸引力和感染力。例如，国家智慧教育平台已推出的思政教育智能体，能够根据学生特点提供个性化的思政学习内容，实现'全息、全域、全员、全时'的沉浸式学习体验。

在满足多元化个性化学习需求方面，《行动计划》提出建设学生数字档案，根据学生能力、特质和爱好，动态优化学习路径，更好满足多元化学习需求。探索人工智能赋能体育、美育、劳动教育、科技教育等有效路径，帮助学生个性成长。这一部署体现了人工智能技术在个性化教育方面的应用，通过数据分析实现精准教学。国家智慧教育平台推出的'育小苗'智能体支持语音唤醒，可协助用户查找资源、探索功能和提供建议，已在部分学校推广应用，有效支持了学生的个性化学习。

在促进教育优质均衡和全纳包容发展方面，《行动计划》提出推动智能技术在中西部地区、乡村学校的应用，帮助学生开展自主学习，推广国家通用语言文字，促进教育优质均衡。研发应用智能辅具，支撑特殊教育学生的监测、评估和康复训练，促进教育全纳包容发展。这一部署体现了人工智能技术在促进教育公平方面的应用，通过技术手段缩小区域差距和群体差异。某公益项目为乡村小学提供AI双师课堂，使参与学校英语平均分从62分提升至78分，与城区学校差距缩小1/3，有效促进了教育均衡发展。

（二）赋能教师教学：减负增效与教学创新

人工智能技术在赋能教师教学方面具有显著价值，《行动计划》围绕课前、课中、课后教育教学全过程，提出了智能教学系统应用的具体路径，旨在为教师减负增效。

在课前备课环节，《行动计划》提出支撑教师课前备课，辅助教师开展学情分析，支撑多模态教学资源自动生成、方案优化和教学过程模拟，实现人机共创备课。这一部署通过人工智能技术减轻教师备课负担，提高备课效率和质量。例如，某中学引入教学管理类AI工具后，教师每周平均加班时间减少4.2小时，用于教学设计的时间增加2.5小时，有效提升了教学质量。

在课中教学环节，《行动计划》提出探索人机协同教学模式，利用智能系统参与教学环节，开发强交互虚拟仿真实验，提升沉浸式体验和个性评价反馈，提升课堂育人质效。这一部署通过人工智能技术创新教学模式，增强教学互动性和体验感。清华大学校长李路明在教育部新闻发布会上引用了一线教师的真实感慨：'我现在已经不会上课了。'这反映了人工智能技术对传统教学模式的深刻改变，教师需要适应人机协同的新教学模式。

在课后作业与评价环节，《行动计划》提出辅助教师开展作业管理，推进智能批改、答疑和辅导。利用智能技术分析课堂教学行为，开展人工智能循证教研实践，构建适应智能时代的教师研修模式，帮助教师提升教学质量。这一部署通过人工智能技术减轻教师作业批改负担，提供教学改进依据。AI阅卷系统能在10分钟内完成50份作文的基础评分，并生成班级写作问题分析报告，而人工需2小时，大大提高了评价效率。

（三）赋能学校治理：精准管理与科学决策

人工智能技术在赋能学校治理方面具有重要作用，《行动计划》围绕便捷服务、精准管理、科学决策三个方面，提出了智能治理系统的建设路径。

在便捷服务方面，《行动计划》提出打造教育智能大脑，建设国家人才供需对接大数据平台，开展人才需求调查、预测分析和评价反馈。这一部署通过人工智能技术提升教育服务的便捷性和精准度。国家智慧教育公共服务平台服务大厅覆盖8类51项服务事项，自上线以来累计办件超1.1亿次，包括就业服务、考试服务、学位学历、留学服务和语言服务等，为师生提供了便捷高效的服务体验。

在精准管理方面，《行动计划》提出利用智能技术科学预测人口变化和产业发展趋势，健全资源统筹调配和学科专业设置调整机制。推动智能命题、智能组卷、智能监考、智能评卷等应用。这一部署通过人工智能技术提升教育管理的精准性和科学性。例如，某区域教育管理部门利用人工智能技术分析人口变化趋势，科学预测未来学位需求，提前做好教育资源规划，有效避免了教育资源浪费或短缺问题。

在科学决策方面，《行动计划》提出研发教育评价智能化工具，探索开展学生学习全过程纵向评价、德智体美劳全要素横向评价。打造智能化就业服务系统，实现大学生就业岗位智能推荐，促进高校毕业生高质量充分就业。高效分析海量多模态监测数据，提升校园安全风险实时预警、应急处置能力，支撑平安校园建设。这一部署通过人工智能技术提升教育决策的科学性和前瞻性。例如，智能化就业服务系统能够根据学生专业、能力、兴趣等数据，智能匹配适合的就业岗位，大大提高了就业推荐的成功率和满意度。

（四）赋能科学研究：范式变革与效率提升

人工智能技术在赋能科学研究方面具有革命性影响，《行动计划》围绕自然科学、工程科学和哲学社会科学三个领域，提出了人工智能驱动的科研范式变革路径。

在科研范式变革方面，《行动计划》提出探索以揭榜挂帅等形式，建设并推广科学智能体和智能工具，帮助科研人员发现、总结规律，解决复杂问题。建设人工智能学科交叉创新平台，强化人工智能牵引的多学科融合发展，拓展知识边界，加快探索智能时代科研新范式。这一部署通过人工智能技术推动科研范式从经验驱动向数据驱动转变，提高科研创新效率和质量。例如，某高校利用人工智能技术分析海量科研文献，发现新的研究方向，大大提高了科研创新的效率和质量。

在科研效率提升方面，《行动计划》提出推动基础科研平台和科技基础设施智能升级，建设智能实验室和自主实验集群，实现自动化设计实验方案、开展实验操作、分析实验数据，提高科研创新效率。深化高校科技成果交易平台'科交汇'智能体应用，实现企业需求智能感知和转化成果智能匹配，培育新质生产力。这一部署通过人工智能技术提高科研过程的自动化和智能化水平，大幅提升科研效率。国家智慧教育平台推出的'科交汇'智能体，实现高校科技成果精准匹配，提高高校成果转化效率，有效促进了产学研深度融合。

下表概括了人工智能赋能教育四个维度的具体应用与典型案例：

五、基础环境建设

《行动计划》将建强'人工智能+教育'基础环境作为重要支撑任务，从智能教育基座、应用生态培育和未来教育空间建设三个方面，提出了系统性基础环境建设路径，为人工智能与教育深度融合提供坚实支撑。

（一）构筑集约高效的智能教育基座

智能教育基座是'人工智能+教育'的基础设施，《行动计划》提出了国家层面的统一建设方案，避免资源浪费和低水平重复建设。根据《行动计划》，要构筑集约高效的智能教育基座，建设国家教育智能算力服务平台（教育智联网），提供高质量算力支撑、数据服务、模型能力和智能体工具。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，分教育阶段研发人工智能教育大模型，强化价值对齐、逻辑推理、安全伦理等能力，为地方和高校应用提供支撑。

这一部署体现了智能教育基座建设的三个特点：一是集约性，通过'国家教育智能算力服务平台'实现资源集中建设，避免各地重复投入；二是专业性，通过'教育大数据中心'和'教育大模型'提供教育领域专业化服务；三是安全性，通过强化'价值对齐、逻辑推理、安全伦理'能力确保技术应用安全可控。

国家教育大数据中心和国家智慧教育公共服务平台智能中台已于2025年12月正式上线，作为国家级教育的'数据基座'与'智慧大脑'，为教育部深入实施教育数字化战略行动提供了有力支撑。智能中台作为国家平台智能化运行中枢，提供算力和大小模型支撑，用户可通过低代码方式快速进行智能体创编或应用部署，并按场景分类管理。这一平台的上线，标志着教育数据资源进入统筹管理、有序共享、深度赋能的新阶段。

（二）培育多元协同的应用生态

应用生态是'人工智能+教育'可持续发展的关键，《行动计划》提出了多元主体协同的生态培育路径。根据《行动计划》，要培育应用生态，共同构建多元主体协同众创生态。建设'启悟学习社区'，鼓励师生共创，布局中试应用基地，加速应用培育，依托国家智慧教育平台，扩大优质的服务供给，建立智能应用能力评估体系，遴选优质成熟智能应用。

这一部署体现了应用生态培育的四个重点：一是主体多元，通过'多元主体协同'促进政府、学校、企业、社会各方共同参与；二是创新驱动，通过'启悟学习社区'和'师生共创'激发基层创新活力；三是转化加速，通过'中试应用基地'促进科研成果快速转化为实际应用；四是质量保障，通过'能力评估体系'和'遴选优质应用'确保应用质量。

国家智慧教育平台在应用生态培育方面已取得显著进展。平台于2025年上线了'AI试验场'，汇聚14个AI智能工具，包括'育小苗'智能体、思政教育智能体和'科交汇'智能体等，服务教学、科研、转化全链条。教育部还组织建设了23个教育专用大模型和13个学科领域垂类模型，推动人工智能与教育教学深度融合。这些举措有效促进了人工智能教育应用生态的形成和发展。

（三）打造未来教育空间

未来教育空间是'人工智能+教育'的物理载体，《行动计划》提出了智能化教育环境的建设路径。根据《行动计划》，要建设未来教育空间，打造未来课堂、未来学校、未来学习中心、未来实训中心。普及数字教材、智慧慕课、智能终端，打通应用的'最后一公里'。

这一部署体现了未来教育空间建设的三个层次：一是空间类型，包括'未来课堂、未来学校、未来学习中心、未来实训中心'等多种形态，满足不同教育需求；二是技术支撑，通过'数字教材、智慧慕课、智能终端'等技术手段提升教育环境智能化水平；三是应用落地，强调'打通应用的'最后一公里''，确保技术真正服务于教育教学。

各地在未来教育空间建设方面已开展了积极探索。顺义区发布了《顺义区中小学人工智能素养提升三年行动计划（2026—2028年）》和《顺义区推进中小学人工智能教育工作实施方案（2026—2028年）》，明确三年内区级人工智能教育试点校将增至20所，区域内还将建成航空、会展、智造等特色实践基地，成立区级人工智能教育创新中心，实现优质资源全域共享。顺义区分启动筑基期、深化提升期和品牌成型期三个阶段推进人工智能教育工作，最终将形成'基础通识+特色拓展+项目实践'三位一体课程体系，纳入综合素质评价，建成区级人工智能教育创新中心，实现优质资源全域共享。

（四）基础环境建设的成效与挑战

基础环境建设已取得显著成效，但仍面临一些挑战。从成效看，国家教育大数据中心和智能中台的上线，为人工智能教育应用提供了统一平台；国家智慧教育平台汇聚了大量优质资源，为师生提供了丰富服务；各地智能教育环境建设稳步推进，为人工智能教育应用提供了物理支撑。从挑战看，区域发展不平衡问题仍然存在，部分农村地区因网络不稳定、设备老化，AI工具实际使用率不足50%；技术标准不统一导致系统兼容性问题；教师数字素养不足制约了智能环境的有效利用。

未来，基础环境建设需要进一步强化统筹规划，避免重复建设和资源浪费；加强标准建设，确保系统兼容性和数据互通；加大农村地区投入，缩小数字鸿沟；提升教师数字素养，充分发挥智能环境的教育价值。只有解决这些问题，才能真正实现基础环境对人工智能教育的有力支撑。

六、开放生态打造

《行动计划》将打造'人工智能+教育'开放生态作为保障性任务，从研究创新、条件保障、国际合作和安全屏障四个方面，提出了系统性生态建设路径，为人工智能教育健康发展创造良好环境。

（一）深化研究创新

研究创新是'人工智能+教育'发展的核心驱动力，《行动计划》提出了多学科交叉的研究创新路径。根据《行动计划》，要深化研究创新，推动多学科交叉，构建'政产学研金'协同机制，培育高质量教育智能产品。这一部署体现了研究创新的两个重点：一是学科交叉，通过'多学科交叉'促进教育学、计算机科学、心理学等领域的深度融合；二是协同创新，通过'政产学研金'协同机制促进理论研究、技术开发、产品应用的一体化推进。

教育部科学技术与信息化司司长周大旺在新闻发布会上指出，要统筹发展和安全，围绕师生素养、工具开发、技术研发、伦理安全等方面研制人工智能的标准规范，加强内容安全、技术安全、数据安全、算法安全和伦理安全的评估和保护。这一表述强调了研究创新需要兼顾发展与安全，确保人工智能教育应用的健康可持续发展。

（二）强化条件保障

条件保障是'人工智能+教育'发展的基础支撑，《行动计划》提出了系统性的保障措施。根据《行动计划》，要强化条件保障，构建契合人工智能发展的教育政策制度体系。这一部署虽然简短，但内涵丰富，包括政策制度、标准规范、队伍建设、投入机制等多个方面的保障措施。

在政策制度方面，需要制定适应人工智能教育发展的政策文件，完善相关法律法规；在标准规范方面，需要研制人工智能教育应用的技术标准、安全标准、伦理标准等；在队伍建设方面，需要加强人工智能教育领域的人才培养和引进；在投入机制方面，需要建立政府主导、社会参与的多元化投入机制。这些措施共同构成了'人工智能+教育'发展的条件保障体系。

（三）拓展国际合作

国际合作是'人工智能+教育'发展的重要途径，《行动计划》提出了开放合作的国际路径。根据《行动计划》，要拓展国际合作，推动优质公共产品和中国标准'走出去'。这一部署体现了我国在全球人工智能教育领域的话语权和影响力建设，通过国际合作促进共同发展。

在国际合作方面，我国已开展了一系列工作。高水平办好世界数字教育大会，宣介'人工智能+教育'的中国理念、中国方案；加强人工智能开放联盟建设，推动公共产品和中国标准'走出去'；深化与联合国教科文组织等组织的合作，深度参与人工智能教育领域的国际议程、规则、标准制定，持续提升我国'人工智能+教育'的国际影响力。这些举措有效提升了我国在全球人工智能教育领域的话语权和影响力。

（四）筑牢安全屏障

安全屏障是'人工智能+教育'发展的底线要求，《行动计划》提出了系统性的安全保障措施。根据《行动计划》，要筑牢安全屏障，守牢人工智能安全底线。持续开展人工智能社会实验，规范智能产品进校园管理，有效防范伪造诈骗、学术造假、应试内卷、泄露隐私等问题，牢牢守住安全底线。

这一部署体现了安全屏障建设的四个重点：一是实验验证，通过'人工智能社会实验'评估技术应用效果和风险；二是规范管理，通过'规范智能产品进校园'确保技术应用安全可控；三是风险防范，重点防范'伪造诈骗、学术造假、应试内卷、泄露隐私'等风险；四是底线思维，强调'牢牢守住安全底线'，确保不发生系统性风险。

教育部科学技术与信息化司司长周大旺在新闻发布会上特别强调，避免人工智能加剧教育不均衡，推动人工智能在中西部农村边远地区的应用，弥合智能鸿沟。这一表述体现了安全屏障建设的公平性维度，确保人工智能教育应用不会加剧教育不公平，而是促进教育均衡发展。

（五）开放生态建设的成效与挑战

开放生态建设已取得积极进展，但仍面临一些挑战。从成效看，多学科交叉研究不断深入，'政产学研金'协同机制初步形成；国际合作不断加强，我国在全球人工智能教育领域的话语权和影响力逐步提升；安全屏障逐步筑牢，人工智能教育应用风险得到有效防控。从挑战看，多学科交叉研究的深度和广度仍需加强；国际合作的广度和深度有待拓展；安全风险防控的精准性和有效性需要提升。

未来，开放生态建设需要进一步加强多学科交叉研究，促进理论创新和技术突破；深化国际合作，提升我国在全球人工智能教育领域的话语权和影响力；完善安全风险防控体系，提高风险防控的精准性和有效性。只有解决这些问题，才能真正实现'人工智能+教育'开放生态的健康可持续发展。

七、典型案例与实施成效

《行动计划》实施以来，各地各校积极探索人工智能教育应用，形成了一批可复制、可推广的典型案例，取得了显著实施成效。本部分将从区域推进、学校应用和平台支撑三个维度，分析典型案例与实施成效。

（一）区域推进案例

各地在区域推进人工智能教育方面形成了多样化模式，为全国提供了宝贵经验。

北京市通过'四力'建设系统推进教育领域人工智能应用落地，包括系统绘制发展蓝图增强'谋划力'，坚持素养为先理念激发'内驱力'，分层次有组织示范强化'引领力'，以及政产学研一体化推进提升'向心力'。北京市研制了中小学人工智能教育地方课程纲要，保障全市中小学每学年开设不少于8学时通识课程，组建市、区两级'AI教育讲师团'，汇聚高校、科研院所、高科技企业的专家'送课到校'。在高等教育和职业教育阶段，北京市开设459门人工智能通识课程，建设相关辅修专业与微专业，打造数智书院。全市高校已建成11个相关一级学科、36个人工智能本专科专业，48所高校设立相关学院（系）和研究院。北京市还培育百所智慧校园示范校、百所人工智能标杆校，25项高校应用入选教育部典型应用场景。截至2025年底，北京市各级各类学校人工智能应用覆盖率达87.7%。

天津市滨海新区构建'1＋4＋N'区域范式，打造1个人工智能教育大平台，围绕4大研究方向建设90所试点学校，实现试点校从25所到全域覆盖的梯次推进，覆盖所有学校、惠及全体师生。滨海新区以《加强中小学人工智能教育行动计划（2025—2027年）》为总纲，坚持顶层设计与全域落地相统筹、坚持试点引领与标准推进相衔接、坚持师资培育与学生发展相统一，通过'7个1'施工图、'4个齐'目标体系，系统性推进人工智能教育全域实践。滨海新区的经验表明，区域推进需要顶层设计、试点引领和标准推进相结合，才能实现全域覆盖和惠及全体师生。

四川省教育厅公布了80个全省中小学人工智能教育和应用典型案例，包括40个人工智能教育典型案例和40个人工智能应用典型案例，涵盖小学、初中、高中以及特殊教育各个学段。在人工智能教育典型案例中，包括'聚焦人工智能教育课程体系构建''教学模式创新'等作品项目，如成都市成华小学校的'‘体验-探究-融合-拓展'阶梯式尚美人工智能课程体系'，蓬安县第二中学的'基于AI自适应引擎的初中英语口语分层训练系统构建与应用'，四川省泸县第二中学的'基于智能体的高中通用技术单元项目设计与实践'。在人工智能应用典型案例中，包括'智能优研''智能优教''智能优学''智能优评''智能优管'等作品项目，覆盖教育教学的多个环节，如四川省成都市七中育才学校的'面向教师发展的数智循证教研模式实践探索'，绵阳市第四中学的'人工智能助力初中教学测练评一体化'，巴中市第三中学的'人工智能在班级管理和家校沟通上的应用'。四川省的经验表明，典型案例的总结和推广对于区域推进人工智能教育具有重要意义。

（二）学校应用案例

各级各类学校在人工智能教育应用方面形成了多样化实践，展现了人工智能技术的教育价值。

在基础教育领域，深圳大学附属教育集团外国语小学校长姚晓英作为全国唯一中小学校长代表在教育部新闻发布会上分享了基层学校推进人工智能赋能教育的创新成果与实践经验。学校立足深圳市南山区'235'区域推进模式，构建'一心、八区、多馆'智能校园架构，以智慧大脑实现全域融通指挥，将智能场景全面融入学习生活，贯通教、学、评、研、管五大场景，让校园成为深度协同、动态优化的'教育生命体'。依托深圳'每周半天计划'与'UGES'协同模式，学校将43个区级人工智能创新实践基地转化为'行走的课堂'，建成近20个AI主题创新实验室，形成'校内奠基、校外练能'的创新教育链，让学生在真实场景中提升实践能力。学校坚持'让每个孩子都能学上AI，让大家都懂AI'，构建'三级递进'AI课程体系：基础层实现AI通识教育全覆盖，全校1508名学生每月至少一节AI课；拓展层开设'AI+艺术''AI+科创'等课程，年融合课程超1000课时；创新层依托'院士领航·博士驻校'与企业微项目，引导学生从'解题'转向'课题'。教学上创新'三阶驱动、双师协同'模式，课前智能诊断、课中人机共教、课后个性辅导，超90%教师实现AI技术常态化深度应用。学校推行弹性学习与混龄协作，以项目共同体激发学习内驱力，让AI成为提升好奇心与创新思维的重要工具。为落实五育融合，学校打造'星立方'五育融合评价模式，以AI无感采集学生成长数据，将德智体美劳转化为'新鹏币'积分，自动生成动态数字成长画像，变'评判'为'导航'。学校将评价权交还学生，以规则共商、自主管理唤醒成长自觉，实现技术理性与人文关怀深度融合，为大规模因材施教提供科学支撑。

在职业教育领域，东营科技职业学院的'商品信息AIGC采编微课程'成功入选教育部人工智能应用典型案例。该课程围绕电子商务专业的核心技能，创新性地将生成式人工智能技术融入商品信息的采集与编辑教学中，通过构建'电商智采助手'AI智能体和商品信息采编之旅APP，学生们能够在实际操作中体验AIGC技术在竞品深度洞察、智能卖点分析，以及商品图片与短视频脚本生成等方面的应用。湖南三一工业职业技术学院的《新能源商用车电气设备检修》课程也成功入选教育部职业院校信息化教学指导委员会人工智能微课程典型案例，该课程依托三一集团产业链优势，将人工智能技术与电气检修课程深度融合，依托学银在线平台，配套活页式教材，自主研发实训台架，创新构建'导、学、认、练、验、评'六步AI教学法，将16个企业真实故障案例转化为教学任务，实现教学与岗位、实训与实景的精准对接。这些职业院校的案例表明，人工智能技术与职业教育的深度融合，能够有效提升学生的职业技能和就业竞争力。

在高等教育领域，清华大学已完成402门课程的AI建设，将人工智能深度融入各学科教学；复旦大学自2025年起实现AI课程覆盖全体本研学生，推动AI融入全部一级学科。复旦大学校长金力提出了一个生动的比喻——培养'干细胞式'人才。AI时代技能迭代极快，大学不应培养'成品'，而应培养具备多向分化潜力和自我更新能力的人才。他举例，外文学院一名'英语+计算机'双学位本科生，利用AI工具结合语言学思维，跨界解决了失语症患者的康复沟通难题，串联了医学、神经科学和计算机四个领域。这一案例生动展示了人工智能与高等教育深度融合的创新价值。

（三）平台支撑案例

国家智慧教育公共服务平台在支撑'人工智能+教育'方面发挥了重要作用，形成了平台支撑的典型案例。

国家智慧教育公共服务平台于2025年12月上线了国家教育大数据中心和智能中台，作为国家级教育的'数据基座'与'智慧大脑'，为教育部深入实施教育数字化战略行动提供了有力支撑。智能中台作为国家平台智能化运行中枢，提供算力和大小模型支撑，用户可通过低代码方式快速进行智能体创编或应用部署，并按场景分类管理。截至2025年底，平台注册用户突破1.78亿，覆盖200多个国家和地区，浏览量达608亿次，汇聚了13万余条中小学优质资源、1.25万余门职业教育精品课程和14.5万门高等教育优质课程。平台服务大厅覆盖8类51项服务事项，自上线以来累计办件超1.1亿次，包括就业服务、考试服务、学位学历、留学服务和语言服务等。平台还完成了适老化和无障碍访问改造，上线了特殊教育板块，体现了教育普惠性。

平台于2025年上线了'AI试验场'，汇聚14个AI智能工具，包括'育小苗'智能体、思政教育智能体和'科交汇'智能体等，服务教学、科研、转化全链条。其中，'育小苗'智能体支持语音唤醒，可协助用户查找资源、探索功能和提供建议，已在部分学校推广应用，有效支撑了中小学因材施教，让规模化教育与个性化培养真正落地。'科交汇'智能体实现高校科技成果精准匹配，提高高校成果转化效率，有效促进了产学研深度融合。

广东省作为国家中小学智慧教育平台全域应用试点省份，平台访问量达81.51亿次，其中粤东粤西粤北地区访问量为41.65亿次，教师使用平台备授课工具达659.87万人次，形成了全域、全员、全流程的应用格局。广东省的经验表明，国家智慧教育平台的全域应用能够有效促进教育均衡发展和质量提升。

（四）实施成效评估

'人工智能+教育'的实施成效已初步显现，从学习效果、教学效率、教育公平和用户体验四个维度评估，取得了积极成果。

在学习效果方面，AI教育应用通过智能诊断和分层练习，显著提升了知识获取效率。例如，某数学AI辅导系统使用3个月后，学生代数模块知识点达标率比传统教学组高15%。在能力发展层面，AI工具通过语义分析评估文章逻辑结构，长期使用此类工具的学生在议论文写作逻辑评分维度上平均分比未使用组高20%。这些数据表明，人工智能教育应用能够有效提升学生的学习效果和能力发展。

在教学效率方面，AI有效减轻了教师工作负担。AI阅卷系统能在10分钟内完成50份作文的基础评分，并生成班级写作问题分析报告，而人工需2小时。某中学引入教学管理类AI工具后，教师每周平均加班时间减少4.2小时，用于教学设计的时间增加2.5小时。这些数据表明，人工智能教育应用能够有效提高教学效率，减轻教师工作负担。

在教育公平方面，AI技术将优质教育资源输送到偏远地区，缩小了区域差距。某公益项目为乡村小学提供AI双师课堂，使参与学校英语平均分从62分提升至78分，与城区学校差距缩小1/3。国家智慧教育平台在'慕课西部行计划'中，累计向中西部高校提供了20.7万门慕课及在线课程服务，东西部高校携手开展了936万门次混合式教学，西部受益学生数量达5.9亿人次。这些数据表明，人工智能教育应用能够有效促进教育公平，缩小区域差距。

在用户体验方面，学生对'界面简洁、功能易用'的工具满意度达89%，而对'操作复杂、界面花哨'的工具满意度仅32%。教师层面，核心需求是'技术不添乱'，希望AI工具能与现有教学流程无缝衔接。家长则普遍担忧过度使用AI削弱学生解难能力和批判性思维，71%的教师和63%的学生对此表示担忧。这些数据表明，人工智能教育应用的用户体验整体良好，但仍需关注用户担忧，优化产品设计。

下表概括了'人工智能+教育'实施成效的四个维度评估结果：

八、结论与展望

《'人工智能+教育'行动计划》作为'十五五'期间教育领域人工智能应用的指导性文件，系统构建了人工智能与教育深度融合的政策框架、实施路径和保障机制，为加快建设教育强国、办好人民满意的教育提供了强大动能。本研究通过对政策文本的深度解读、实施案例的系统分析和成效数据的全面评估，得出以下结论与展望。

（一）主要结论

1.政策价值：《行动计划》是我国教育领域人工智能应用的系统性政策文件，具有重大战略价值。该计划以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，深入贯彻党的二十大和二十届历次全会、全国教育大会精神，全面贯彻党的教育方针，落实立德树人根本任务，深入实施国家教育数字化战略，是落实《国务院关于深入实施'人工智能+'行动的意见》部署要求的重要举措，也是《教育强国建设规划纲要（2024-2035年）》中'促进人工智能助力教育变革'任务的具体实施方案。计划的出台，标志着我国教育领域人工智能应用从零散探索迈向系统推进的新阶段。

2.任务体系：《行动计划》构建了'四大重点任务'的完整体系，形成了全链条推进路径。四大重点任务分别是：推动人工智能人才培养与素养提升、促进人工智能与教育深度融合、建强'人工智能+教育'基础环境、打造'人工智能+教育'开放生态。这四大任务相互支撑、有机统一，共同构成了'人工智能+教育'的完整体系。人才培养与素养提升是根本目标，教育深度融合是核心路径，基础环境建设是重要支撑，开放生态打造是保障机制，四者缺一不可。

3.实施成效：《行动计划》实施以来已取得显著成效，从学习效果、教学效率、教育公平和用户体验四个维度评估，均取得了积极成果。在学习效果方面，AI教育应用显著提升了知识获取效率；在教学效率方面，AI有效减轻了教师工作负担；在教育公平方面，AI技术缩小了区域差距；在用户体验方面，整体满意度较高但仍需关注用户担忧。这些成效表明，《行动计划》的实施方向正确、措施有效，为后续推进奠定了坚实基础。

4.挑战问题：《行动计划》实施过程中仍面临一些挑战，主要包括技术异化、数据壁垒和教师数字素养不足三个方面。技术异化表现为部分AI工具过度依赖模板化训练，可能限制学生的创造性思维；数据壁垒表现为区域间、系统间数据不互通，影响人工智能教育应用的深度和广度；教师数字素养不足表现为仅25%的教师掌握5项必备AI技能，且学科应用差异显著。这些挑战需要在后续实施过程中重点解决。

（二）未来展望

1.发展方向：未来'人工智能+教育'将向三个方向发展：一是深度融合，从技术应用走向教育变革，推动教育教学模式、科研范式、治理模式的系统性变革；二是普惠共享，从重点突破走向全面覆盖，特别是加强中西部地区、农村地区的人工智能教育应用，弥合数字鸿沟；三是安全可控，从快速发展走向规范发展，加强人工智能教育应用的安全风险防控，确保技术应用安全可控。

2.政策建议：基于《行动计划》的实施成效和面临挑战，提出以下政策建议：一是加强统筹规划，避免重复建设和资源浪费，促进区域均衡发展；二是完善标准规范，制定人工智能教育应用的技术标准、安全标准、伦理标准等，确保系统兼容性和应用安全性；三是提升教师素养，加强教师人工智能应用能力培训，提高教师应用人工智能技术的积极性和能力；四是强化安全保障，建立人工智能教育应用的风险评估和防控机制，有效防范技术风险和伦理风险。

3.研究展望：未来'人工智能+教育'研究需要关注以下几个方向：一是基础理论研究，加强人工智能与教育融合的基础理论研究，为实践提供理论指导；二是技术应用研究，探索人工智能技术在教育领域的新应用、新模式，拓展技术应用边界；三是效果评估研究，建立科学的人工智能教育应用效果评估体系，为政策制定和实践改进提供依据；四是国际比较研究，借鉴国际先进经验，提升我国'人工智能+教育'的国际影响力。

《'人工智能+教育'行动计划》的实施，开启了我国教育领域人工智能应用的新篇章。面向未来，我们需要坚持育人为本、素养为先、应用导向、智能向善的基本原则，一体推进人工智能人才培养和应用创新，系统构建智能时代的教育体系，为加快建设教育强国、办好人民满意的教育作出新的更大贡献。

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