问题——传统课堂与评价方式难以满足未来能力需求。随着数字技术快速演进，教育目标正从“学会更多知识”转向“形成关键能力与核心素养”。但一些学校，教学仍以教师讲授、教材推进和统一节奏为主，学习活动偏向记忆与模仿，评价主要依赖一次性考试与分数排序，学生在探究、协作、实践和创新等的发展空间较为有限。面对社会对复合型、创新型人才的需求，课堂组织方式、课程结构与评价体系都需要加快更新。 原因——技术变革与国家竞争格局推动教育加速转型。专家指出，人工智能对应的技术在知识覆盖、场景适配和学习支持等上迭代迅速，正改变教育资源供给与学习方式：学习不再受限于单一课堂和固定教材，学习路径更强调个性化与自适应。此外，人工智能已成为综合国力与产业竞争力的重要变量，而人才培养周期长、系统性强。如果仍沿用以既有知识训练为主的模式，未来可能出现能力供需不匹配。推进教育改革，既是顺应技术发展的现实选择，也是面向国家战略需求的长期安排。 影响——教育从“传递知识”转向“培育素养”，课堂重心随之调整。人工智能进入校园并非只是增加一门新课，更重要的是推动学校从以教师、教材、课标为中心，逐步走向以学生为中心的自主学习与深度学习。专家认为，面向未来的人才应具备四上特质：崇尚科学、敢于质疑；乐于探究、勇于创新；勤于实践、敏于笃行；善于协同、能够合作。这些能力难以通过背诵与刷题获得，需要真实问题、真实任务和真实情境中逐步形成。由此，课堂将更多采用项目化、探究式、合作式学习，学生在反复尝试与实践中深化理解、激发灵感，学习体验更强调主动投入与获得感。 对策——以通识课程为基础，推动“全学科参与”的跨学科融合。专家建议，中小学开展人工智能通识教育，是建立基本概念与方法素养的起点，但关键在于跨学科应用：信息科技教师不应单独承担，语文、数学、科学、艺术、体育等学科也应围绕跨学科主题共同设计任务，把技术理解、数据意识和问题解决能力融入学科活动。同时，通过校内外资源联动，将学习空间从课堂延伸到社会与实践场域，在真实场景中开展观察、调查、设计与验证，形成覆盖学习全过程、多场域的学习生态。评价改革也需同步推进，由“结果导向”转为“过程导向”，通过学习档案、阶段性任务、项目成果与合作表现等记录学生成长轨迹，让期末考试更多回归诊断功能，减少对单次分数的依赖。 前景——教育变革是一项长期工程，关键在于方向明确、推进。专家强调，人工智能教育不应功利化，不能简化为应对某类考试或竞赛的训练，而应服务于学生综合素养提升与终身发展能力的形成。随着课程标准逐步完善、教师队伍建设加强、教学资源持续丰富，人工智能在学校教育中的作用将更显现：一上推动课程内容更新与教学方式创新，另一方面促进评价制度更科学、更关注个体差异。更重要的是，当学生在校阶段就能在规则与伦理框架下与人工智能工具协同学习、开展探究与创造，进入社会后将更能适应新的职业形态与生产方式。
面向数字经济时代的教育转型，是一场涉及理念、内容、方法和评价体系的深刻变革。正如熊璋教授所言，教育的终极目标是培养“敢于批判、勇于创新”的未来人才。这场变革既需要技术的支持，更需要教育工作者更新观念、积极行动。只有构建适应时代需求的新型教育生态，才能为民族复兴夯实人才基础。（完）