问题——技术跃迁倒逼教育系统性回应 新一轮科技革命加速演进，人工智能正快速进入生产生活各环节，带来知识获取方式、工作形态与创新路径的深刻变化。与之相伴，人才能力结构的“底层需求”发生调整：不仅要求掌握工具与技能，更强调面向未知的学习能力、跨学科整合能力与持续创新能力。教育作为现代化建设的基础性、先导性支撑，如何“教什么、怎么教、谁来教、如何评”上形成系统性答案，成为必须直面的现实命题。 原因——供需错配与能力短板交织显现 从供给侧看，一些学校在课程设置、教学组织与评价方式上仍偏重知识灌输与标准答案训练，难以匹配智能时代“高阶思维”和“复杂问题解决”的培养需求；教师对新工具的理解与规范使用能力参差不齐，教育资源在区域、校际之间仍存在不均衡。需求侧看，产业迭代加快导致技能“保鲜期”缩短，传统“成品式”培养模式面临挑战。此外，人工智能应用进入校园也带来数据安全、伦理边界、学术诚信与算法偏差等新问题，要求教育治理体系同步升级。 影响——从课堂形态到育人目标的整体重塑 发布会上——多位高校负责人谈到——学生借助新技术可在短时间内获得大量学习信息甚至问题解答，这对大学课堂的组织方式、教师角色与人才培养范式提出挑战。教育的重点不再是信息获取，而是引导学生形成判断力、价值观与创造力。清华大学有关负责人介绍，学校强调以人文素养与家国情怀夯实育人底座，并推进人工智能赋能教学改革：多门课程配备智能化课后支持工具，建设面向不同学科的智能体应用场景，探索面向人工智能时代的拔尖创新人才培养模式，同时发布应用指导原则，鼓励教师在规范框架下创新实践。复旦大学相关负责人则提出，应避免把人工智能仅当作“附加功能”，而要把它融入通识教育和学科体系建设，通过交叉融合与“研创学一体”模式，提升学生在未知领域快速建立认知框架、整合资源与迭代创新的能力。 对策——分类分层推进，全阶段覆盖构建融合路径 围绕“人工智能+教育”如何落地，《行动计划》明确坚持分类施策、分层推进，实现人工智能教育全阶段覆盖，并与此前国家教育数字化战略行动的部署相衔接，形成面向学校教育、终身教育、科技创新、国际交流、教师发展与教育治理的系统布局。 在基础教育阶段，行动计划提出开齐开足开好人工智能相关课程，推动纳入地方课程体系，强调科技教育与人文教育相结合，着力提升学生智能素养，激发好奇心和创新意识，增强认知思考与解决复杂问题能力。这意味着基础教育将更加重视科学探究、项目化学习与价值引领的统一，避免技术学习简单化、工具化。 在高等教育阶段，推动人工智能成为高校公共基础课，建设“短、实、新”的前沿课程，布局交叉融合课程与新兴学科专业，探索拔尖创新人才培养新模式。此举旨在打通“基础能力—前沿认知—交叉创新”的培养链条，引导高校在学科调整、课程改革、科研训练与评价机制上协同发力，以适应新技术、新产业、新业态对人才的结构性需求。 在职业教育阶段，行动计划强调推动传统专业升级转型，研判人工智能对职业教育的结构性影响，动态调整技能型人才培养要求，实施人工智能领域高技能人才集群培养计划，面向新兴岗位开展针对性培养。其核心在于强化与产业变革同步的专业设置与标准更新，提升职业教育服务产业升级的能力。 同时，行动计划提出保障全体学习者平等学习人工智能的机会，持续丰富国家平台数字资源，将人工智能纳入高校学生就业能力提升“双千”计划，并面向重点群体定制开发人工智能素养与技能课程。此安排既指向教育公平，也回应了就业结构变化对能力提升的现实需求。 前景——从“应用扩散”走向“制度化能力建设” 总体看，“人工智能+教育”正从局部探索迈向体系化推进。下一阶段成效取决于三上：一是课程与评价能否从“知识覆盖”转向“能力导向”，把创新思维、伦理意识、数据素养和科学精神纳入培养目标；二是教师队伍能否实现从工具使用到教学设计与学习科学融合的跃迁，形成可推广、可复制的课堂范式；三是教育治理能否同步完善规范边界，数据安全、隐私保护、算法治理、学术诚信各上建立可执行的制度体系。随着政策牵引、平台支撑与学校实践的联动深化，人工智能有望促进优质资源共享、提升教学效率与拓展学习空间上释放更大潜能，但也必须坚持育人本位，防止“唯技术化”“唯效率化”的偏向。
在全球教育因人工智能而反思的背景下，中国选择了一条兼顾公平与创新的改革路径。这场以技术为驱动的变革，不仅关乎应用落地，更是对"培养什么样的人"此根本问题的回答。其成功与否，将直接影响我国未来在国际竞争中的优势。