4月2日，教育部等五部门联合印发《“人工智能+教育”行动计划》（以下简称《行动计划》），明确提出到2030年“人工智能与教育深度融合格局基本形成”的战略目标，系统部署了人才培养、教育融合、基础环境、发展生态四大重点任务。这一文件的出台，恰逢其时、意义重大，标志着我国人工智能赋能教育进入系统化推进、体系化建设的新阶段，为高校在智能时代实现高质量发展提供了根本遵循和行动指南。

一、把握战略方位，深刻认识“人工智能+教育”的时代意义

《行动计划》是落实《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》的具体行动。文件深刻体现了“育人为本、素养为先、应用导向、智能向善”的鲜明导向，强调要充分发挥人工智能赋能教育变革的引擎作用，推动智能技术与教育全要素融合、全过程贯通、全场景覆盖，加快构建人机协同、虚实结合、泛在可及的智慧教育新形态。

从国内发展看，我国已建成世界上规模最大的教育体系，教育普及水平实现历史性跨越，但教育发展不平衡不充分问题仍然突出。人工智能为解决这些问题提供了新的可能：通过智能技术赋能，可以实现优质教育资源的泛在共享，促进教育公平；可以通过大规模因材施教，满足学生个性化发展需求；可以推动科研范式变革，提升创新人才培养质量。

从教育规律看，人工智能与教育的融合发展，本质上是技术赋能创新与教育本真坚守的辩证统一。人工智能不能替代教育的人文性、价值性和创造性。《行动计划》强调“技术应用与人文关怀相统一”，正是对这一规律的深刻把握。

二、聚焦人才培养，构建智能时代育人新体系

《行动计划》将“推动人工智能人才培养与素养提升”列为首要任务，体现了人才培养在教育工作中的根本地位。文件对高校人才培养提出系统性要求，这些要求切中了当前高校人才培养的关键短板。在人工智能引领的“数智化、绿色化、融合化”学科转型中，高校应主动探索交叉融合的“人工智能+”学科建设新模式，培养能够定义未来的拔尖创新人才。

落实《行动计划》要求，高校需要在三个层面深化改革。在课程层面，建立覆盖全体学生的人工智能公共基础课程体系。不同类型高校应结合办学定位设计差异化培养路径：研究型大学侧重人工智能基础理论与前沿创新，应用型高校侧重人工智能工具应用与实践能力，职业院校侧重人工智能技能训练与岗位适配。同时，打破学科专业壁垒，推动人工智能与理工农医、人文社科、艺术体育等各学科深度融合，形成“人工智能+X”的复合型人才培养格局。

在专业层面，建立动态调整机制。超常布局急需学科专业，加强基础学科、新兴学科、交叉学科建设，新设一批适应新技术、新产业、新业态的学科专业。加快传统专业升级转型，将人工智能知识、方法、工具融入专业教学，培养适应智能时代需求的复合型人才。

在机制层面，健全完善学科交叉、产教融合、科教融汇长效机制，打破院系壁垒，建立跨学科研究中心和人才培养平台；深化校企合作，将企业真需求、真课题、真项目引入教学实践，让学生在解决实际问题中提升创新能力。

三、深化融合应用，打造智能教育新范式

《行动计划》提出“四个赋能”：赋能学生学习、赋能教师教学、赋能教育治理、赋能科学研究。这四个维度涵盖了教育活动的核心环节，构成了智能教育应用的完整图景。

在赋能学生学习方面，《行动计划》强调立足促进德智体美劳全面发展，研发智能学伴，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。这要求我们利用智能技术实现大规模因材施教，建立学生学习过程数据采集和分析机制，通过智能分析诊断学习困难、推荐学习资源、规划学习路径，让每个学生都能获得适合自己的教育。

在赋能教师教学方面，《行动计划》要求围绕课前、课中、课后全过程加强智能教学系统应用，探索人机协同教学模式。这并非要取代教师，而是要将教师从重复性、事务性工作中解放出来，让其更专注于育人本质。

在赋能教育治理方面，《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，探索全过程纵向评价、全要素横向评价。高校治理现代化需要打破校园数据孤岛，建立跨部门、跨院系的数据共享机制，建设校级教育智能大脑，实现资源调配、学科专业调整、教学质量监测的智能化决策。

在赋能科学研究方面，《行动计划》强调建设科学智能体和智能工具，推动基础科研平台和科技基础设施智能升级，探索智能时代科研新范式。这是推动科研范式变革的重大机遇。要求高校加快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；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；深化高校科技成果交易平台智能体应用，培育新质生产力。

四、夯实基础支撑，营造智能教育新生态

《行动计划》对基础环境建设作出系统部署，这些任务需要政府、高校、企业等协同推进，形成共建共享的良好生态。

在智能教育基座建设方面，《行动计划》提出建设国家教育智能算力服务平台、组织开发国家基础语料库、分教育阶段研发人工智能教育大模型。这体现了从“各自为政”向“共建共享”的转变，有利于避免资源浪费和低水平重复建设。高校应主动对接国家教育数字化战略行动，发挥自身学科优势，参与教育领域大模型和基础语料库建设。同时，打破校内数据壁垒，建立跨部门、跨院系的数据共享机制，为智能化应用提供数据支撑。

在智能应用体系建设方面，《行动计划》要求布局建设国家人工智能（教育）应用中试基地，建立智能应用能力评估体系，遴选面向不同教育角色、不同应用场景的教育智能体。这为高校智能教育应用创新提供了重要平台。高校应加快未来教育空间建设，在重点学科领域打造沉浸式智慧教室、虚拟仿真实验室、未来学习中心，丰富数字教材、虚拟仿真实验等新型教学资源形态，构建人机协同的教学新模式。

在发展生态优化方面，《行动计划》强调要开展“人工智能+教育”研究创新，推动人工智能与认知科学、脑科学、心理学、教育学等多学科交叉，建立多元投入机制。这对高校学科布局和科研组织模式提出了新要求。制定人工智能教学应用管理办法，明确人工智能工具使用的边界规范、数据安全要求和伦理审查程序。积极开展人工智能教育伦理、教育评价改革等前瞻性研究，为智能教育实践提供理论支撑。建立多元化投入机制，积极争取国家重大专项支持，引导社会资本通过捐赠、合作研发等方式参与教育科技创新。

五、强化机制创新，激发智能教育发展活力

推动“人工智能+教育”落地见效，关键在机制创新。要从组织领导、评价改革、队伍建设、开放合作等方面深化改革，为智能教育发展提供制度保障。

在组织领导方面，将“人工智能+教育”纳入学校“十五五”规划，制定符合自身实际的实施方案，积极开展应用示范。加强统筹协调，建立跨部门协同推进机制，形成工作合力。深入开展人工智能赋能教育行动试点，构建基于数据的常态化应用监督机制，及时总结宣传优秀经验做法。

在评价改革方面，建立适应智能时代要求的教育评价体系。推进信息技术赋能考试评价改革，建立智能应用能力评估体系，引导教师积极应用智能技术改进教学。

在队伍建设方面，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，根据测评结果有针对性地提升教师素养和能力。将人工智能纳入教师资格考试和认证内容，激发教师应用人工智能创新教育教学模式的内生动力。

在开放合作方面，加强国际交流与合作，积极参与人工智能教育国际标准制定，分享中国经验、贡献中国智慧。加强高校之间、高校与企业之间的协同创新，共同攻克关键技术难题，共建共享优质教育资源。同时，发挥高校智库作用，围绕“人工智能+教育”开展政策研究和实践探索，形成可复制推广的经验做法，提升我国在智能教育领域的话语权和影响力。

《中国教育报》2026年4月21日01版

郑庆华同济大学党委书记、中国工程院院士

链接：https://paper.jyb.cn/zgjyb/html/2026-04/21/content_144740_19469577.htm