鄭慶華：從機制創新找動力，開辟智能時代教育發展新賽道

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4月2日，教育部等五部門聯合印發《“人工智能+教育”行動計劃》（以下簡稱《行動計劃》），明確提出到2030年“人工智能與教育深度融合格局基本形成”的戰略目標，系統部署了人才培養、教育融合、基礎環境、發展生態四大重點任務。這一文件的出臺，恰逢其時、意義重大，標志著我國人工智能賦能教育進入系統化推進、體系化建設的新階段，為高校在智能時代實現高質量發展提供了根本遵循和行動指南。

一、把握戰略方位，深刻認識“人工智能+教育”的時代意義

《行動計劃》是落實《國務院關于深入實施“人工智能+”行動的意見》的具體行動。文件深刻體現了“育人為本、素養為先、應用導向、智能向善”的鮮明導向，強調要充分發揮人工智能賦能教育變革的引擎作用，推動智能技術與教育全要素融合、全過程貫通、全場景覆蓋，加快構建人機協同、虛實結合、泛在可及的智慧教育新形態。

從國內發展看，我國已建成世界上規模最大的教育體系，教育普及水平實現歷史性跨越，但教育發展不平衡不充分問題仍然突出。人工智能為解決這些問題提供了新的可能：通過智能技術賦能，可以實現優質教育資源的泛在共享，促進教育公平；可以通過大規模因材施教，滿足學生個性化發展需求；可以推動科研范式變革，提升創新人才培養質量。

從教育規律看，人工智能與教育的融合發展，本質上是技術賦能創新與教育本真堅守的辯證統一。人工智能不能替代教育的人文性、價值性和創造性。《行動計劃》強調“技術應用與人文關懷相統一”，正是對這一規律的深刻把握。

二、聚焦人才培養，構建智能時代育人新體系

《行動計劃》將“推動人工智能人才培養與素養提升”列為首要任務，體現了人才培養在教育工作中的根本地位。文件對高校人才培養提出系統性要求，這些要求切中了當前高校人才培養的關鍵短板。在人工智能引領的“數智化、綠色化、融合化”學科轉型中，高校應主動探索交叉融合的“人工智能+”學科建設新模式，培養能夠定義未來的拔尖創新人才。

落實《行動計劃》要求，高校需要在三個層面深化改革。在課程層面，建立覆蓋全體學生的人工智能公共基礎課程體系。不同類型高校應結合辦學定位設計差異化培養路徑：研究型大學側重人工智能基礎理論與前沿創新，應用型高校側重人工智能工具應用與實踐能力，職業院校側重人工智能技能訓練與崗位適配。同時，打破學科專業壁壘，推動人工智能與理工農醫、人文社科、藝術體育等各學科深度融合，形成“人工智能+X”的復合型人才培養格局。

在專業層面，建立動態調整機制。超常布局急需學科專業，加強基礎學科、新興學科、交叉學科建設，新設一批適應新技術、新產業、新業態的學科專業。加快傳統專業升級轉型，將人工智能知識、方法、工具融入專業教學，培養適應智能時代需求的復合型人才。

在機制層面，健全完善學科交叉、產教融合、科教融匯長效機制，打破院系壁壘，建立跨學科研究中心和人才培養平臺；深化校企合作，將企業真需求、真課題、真項目引入教學實踐，讓學生在解決實際問題中提升創新能力。

三、深化融合應用，打造智能教育新范式

《行動計劃》提出“四個賦能”：賦能學生學習、賦能教師教學、賦能教育治理、賦能科學研究。這四個維度涵蓋了教育活動的核心環節，構成了智能教育應用的完整圖景。

在賦能學生學習方面，《行動計劃》強調立足促進德智體美勞全面發展，研發智能學伴，建設學生數字檔案，根據學生能力、特質和愛好動態優化學習路徑。這要求我們利用智能技術實現大規模因材施教，建立學生學習過程數據采集和分析機制，通過智能分析診斷學習困難、推薦學習資源、規劃學習路徑，讓每個學生都能獲得適合自己的教育。

在賦能教師教學方面，《行動計劃》要求圍繞課前、課中、課后全過程加強智能教學系統應用，探索人機協同教學模式。這并非要取代教師，而是要將教師從重復性、事務性工作中解放出來，讓其更專注于育人本質。

在賦能教育治理方面，《行動計劃》提出打造教育智能大腦，建設國家人才供需對接大數據平臺，探索全過程縱向評價、全要素橫向評價。高校治理現代化需要打破校園數據孤島，建立跨部門、跨院系的數據共享機制，建設校級教育智能大腦，實現資源調配、學科專業調整、教學質量監測的智能化決策。

在賦能科學研究方面，《行動計劃》強調建設科學智能體和智能工具，推動基礎科研平臺和科技基礎設施智能升級，探索智能時代科研新范式。這是推動科研范式變革的重大機遇。要求高校加快建設人工智能學科交叉創新平臺，強化人工智能牽引的多學科融合發展；推動基礎科研平臺和科技基礎設施智能升級，建設智能實驗室和自主實驗集群；深化高校科技成果交易平臺智能體應用，培育新質生產力。

四、夯實基礎支撐，營造智能教育新生態

《行動計劃》對基礎環境建設作出系統部署，這些任務需要政府、高校、企業等協同推進，形成共建共享的良好生態。

在智能教育基座建設方面，《行動計劃》提出建設國家教育智能算力服務平臺、組織開發國家基礎語料庫、分教育階段研發人工智能教育大模型。這體現了從“各自為政”向“共建共享”的轉變，有利于避免資源浪費和低水平重復建設。高校應主動對接國家教育數字化戰略行動，發揮自身學科優勢，參與教育領域大模型和基礎語料庫建設。同時，打破校內數據壁壘，建立跨部門、跨院系的數據共享機制，為智能化應用提供數據支撐。

在智能應用體系建設方面，《行動計劃》要求布局建設國家人工智能（教育）應用中試基地，建立智能應用能力評估體系，遴選面向不同教育角色、不同應用場景的教育智能體。這為高校智能教育應用創新提供了重要平臺。高校應加快未來教育空間建設，在重點學科領域打造沉浸式智慧教室、虛擬仿真實驗室、未來學習中心，豐富數字教材、虛擬仿真實驗等新型教學資源形態，構建人機協同的教學新模式。

在發展生態優化方面，《行動計劃》強調要開展“人工智能+教育”研究創新，推動人工智能與認知科學、腦科學、心理學、教育學等多學科交叉，建立多元投入機制。這對高校學科布局和科研組織模式提出了新要求。制定人工智能教學應用管理辦法，明確人工智能工具使用的邊界規范、數據安全要求和倫理審查程序。積極開展人工智能教育倫理、教育評價改革等前瞻性研究，為智能教育實踐提供理論支撐。建立多元化投入機制，積極爭取國家重大專項支持，引導社會資本通過捐贈、合作研發等方式參與教育科技創新。

五、強化機制創新，激發智能教育發展活力

推動“人工智能+教育”落地見效，關鍵在機制創新。要從組織領導、評價改革、隊伍建設、開放合作等方面深化改革，為智能教育發展提供制度保障。

在組織領導方面，將“人工智能+教育”納入學校“十五五”規劃，制定符合自身實際的實施方案，積極開展應用示范。加強統籌協調，建立跨部門協同推進機制，形成工作合力。深入開展人工智能賦能教育行動試點，構建基于數據的常態化應用監督機制，及時總結宣傳優秀經驗做法。

在評價改革方面，建立適應智能時代要求的教育評價體系。推進信息技術賦能考試評價改革，建立智能應用能力評估體系，引導教師積極應用智能技術改進教學。

在隊伍建設方面，制定教師智能素養標準，明確教師應具備的人工智能素養能力。根據不同崗位需求分層分類開展人工智能素養培訓，通過多種方式實現全覆蓋。構建情境化測評系統，開發智能化、梯度化的測評工具，根據測評結果有針對性地提升教師素養和能力。將人工智能納入教師資格考試和認證內容，激發教師應用人工智能創新教育教學模式的內生動力。

在開放合作方面，加強國際交流與合作，積極參與人工智能教育國際標準制定，分享中國經驗、貢獻中國智慧。加強高校之間、高校與企業之間的協同創新，共同攻克關鍵技術難題，共建共享優質教育資源。同時，發揮高校智庫作用，圍繞“人工智能+教育”開展政策研究和實踐探索，形成可復制推廣的經驗做法，提升我國在智能教育領域的話語權和影響力。

（作者：鄭慶華，系同濟大學黨委書記、中國工程院院士）

本文來源｜《中國教育報》2026年4月21日

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