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　　近年来，人工智能（AI）作为新一轮科技革命的核心驱动力，正以裂变式的速度重塑各行各业，而教育更是身处这场变革的核心领域。世界各国都在竞相发力，意图在AI技术创新应用和人才高地建设上抢占先机。回望短短两三年，教育界对AI的态度，经历了从“质疑、恐慌”甚至“封禁”到“审慎探索”再到“主动拥抱”的转变。各国政府部门、各级教育机构、学校都在着力研究制定从基础教育到高等教育，乃至学前、终身教育的“AI+教育”发展战略与行动指AI已然引领着现代教育的样态重塑和范式革新，深度重构传统教育生态的底层逻辑。

　　AI的崛起改变了未来社会的人才定义和需求，并逐渐演变为一种高度普及的基础性服务，融入生活的方方面面，传统的知识记忆和标准化技能可能被AI快速替代。面对这场“智能倒逼”，育人目标也从单纯的“授业解惑”转向“核心素养培育”，聚焦四类关键能力提升：一是高阶思维能力，强化批判性思维，构筑复杂问题解决和创造力思维基础；二是人机协作能力，掌握与AI工具高效协同、优势互补的学习工作方法；三是数智素养能力，提升信息甄别、数据解读与负责任地使用智能应用的技能水平；四是社会情感能力，在文化理解、伦理判断、同理心等方面，AI无法真正替代人类之间有温度的情感交互与联结。

　　AI技术在推动育人目标升维的同时，也逐渐成为促进教育公平普惠的新引擎。受制于地域、师资、经济等多方面因素，优质教育资源始终存在分配不均衡、供给不充分的问题。AI技术的教育应用突破师生个性化指导的“最后一公里”障碍，让资源欠缺地区的师生也能拥有自己的“AI助教”和“AI学伴”，真正让优质教学资源惠及每一个学生。同时，通过AI驱动的辅助技术，如智能对话、多媒体生成等，增强教学环节的互动性，消除传统环境中的物理认知障碍，能够更好地服务有特殊学习需求的学生。

　　进一步地，AI可为破解教育“不可能三角”提供关键支撑。传统教育模式长期面临“不可能三角”挑战，即个性化、高质量、大规模的教育目标难以同时实现，而AI技术加持下的精准学情诊断、动态学习路径推荐、重复性教学任务辅助，构筑了“千人千面”的个性化教育技术底座，同时将教师从机械性工作中解放出来，解决了长期以来规模化与个性化、高质量的矛盾，使“大规模因材施教”这一教育理想成为可能。

　　此外，AI驱动教育评价迈向过程性、多维度与增值化。针对智能时代复合型、创新型人才培养需求，AI为构建更加科学、全面、发展性的教育评价体系提供了技术基础。一是过程性评价，通过伴随式采集教育全流程多模态数据，实现持续性、动态化教育监测，为优化教育教学方法和辅助教育决策提供精准数据支撑。二是多维性评价，依托AI，综合评价可从单一的知识掌握扩展至核心素养等多维度。三是增值性评价，通过纵向比较学情数据，追踪个体成长轨迹，为精准教学干预和学生健康发展提供科学依据。

　　面对智能时代的育人目标，上海市认真贯彻落实AI+教育”国家战略部署，从政策供给、开发应用、试点改革、师生素养等方面发力，深化“AI+教育”改革和大模型教育垂类应用，主动探索塑造新时代上海育人新生态。

　　积极构建全链条政策机制保障新生态。从2024年开始，上海立足前沿，明确目标理念，在全国率先发布《上海市推进实施人工智能赋能基础教育高质量发展的行动方案（2024—2026年）》，研制《中小学人工智能课程指南》《中小学教学数智化实施指南》等系列文件，围绕课程与重点应用场景建设、课堂教学赋能、教师能力提升、学校综合管理等方面设立8项重点任务，积极开发“以模塑教、以模助学、以模塑管、以模助研、以模塑评”教育领域垂类应用，充分利用AI优势，加快人才培养模式变革、教育教学方法创新和治理能力提升，大力推进AI赋能教育变革和样态重塑。

　　着力打造集约化创新应用研发新生态。聚焦“AI for Science”，支持在沪院校攻关跨学科科研应用模型。研发“深度认知引擎”强推理科研大模型和全流程“AI科学家”等系列智能体，融合完备的学科知识与超强推理能力，推动实现实验设计、执行、验证全流程自动化架构，支撑科研智能化需求。聚焦“AI for Education”，开发面向中小学领域的教育应用模型。组建联合攻关团队，研发自主可控、价值观对齐并具备强大育人效能的教育专用大模型。在教育基座模型的能力基础上，深化“AI智能应用”研发，建设智能教学评测系统，为教育教学全要素提供智能一体化服务。聚焦AI赋能教育数据基础建设，构建教育高质量语料数据资源。协调各区教育局、重点学校等有关单位，开展大规模教育领域语料收集工作。制定并完善数据标准与治理体系，加强综合开发与利用，形成可视化、可计算的教育数据资产，充分释放数据价值。

　　主动激活多层次示范协同应用与创新生态。一是促进AI教育应用“产学研”协同创新。调动科技企业、学校、科研机构等多元力量广泛参与“AI+教育”行动，组建AI教育联盟，建立健全“政府规范应用、学校动态监管、师生评估反馈、行业优化改进”的协作机制，助力课程资源研发、实验平台建设以及各类竞赛交流活动的开展。

　　二是大力开展师生素养协同提升行动。面向教师，分层次开展有针对性的AI教育和智能化教学专题培训；面向学生，构建基于国家课程标准的小初高一体化AI教育体系，义务教育阶段在四年级、七年级全覆盖开设“ 人工智能基础”地方课程，高中阶段在信息技术和通用技术等国家课程实施要求基础上，深化AI教学内容；面向教育管理者，开设中小学校长数智化领导力提升研修班，强化教育管理者的AI教育系统设计能力和数智化治理能力。

　　三是积极开云网址 kaiyun官方入口构建点面结合的示范应用与协同创新机制。设置“ 上海市人工智能教育试验区”，整区实施AI普及性教育，探索AI在课堂教学、师生发展、教育评价等方面的多样化、大规模、常态化应用。设立“ 人工智能教育实验校”“ 中小学人工智能校外教育基地”，开展面向教育教学一线实际需求的人工智能教育场景建设与创新应用研究，在全市层面开展整体性试点与示范性应用，形成一批可复制、可推广的人工智能赋能基础教育应用创新实践案例和经验。

　　系统构建教育重点场景深度应用生态。聚焦基础教育提质增效减负，在市级中小学数字教学系统“三个助手”上开设AI专区，接入满血版DeepSeek及100多个智能应用，打造支持教学计划制定、教学设计、课件制作、图片视频生成、作业批改等多功能的综合性教育平台。有的试验区基于区校智慧教育平台创建并上线个教学智能体，全域推进生成式AI赋能学校教育教学。聚焦“ 五育并举”，有的区构建AI赋能“五育”融合育人体系，创设智慧操场、AI运动吧、AI体测吧为学生提供定制化训练建议，搭建智慧心理平台提供学生心理陪伴、情绪追踪、风险识别和动态预警等服务。聚焦拔尖创新人才培养，部分实验校主动探索大模型在拔尖创新人才的早期发现、识别与全程培育领域的垂直应用，打造“用AI学”和“学AI”双向赋能课程体系，探索AI赋能传统学科的创新实践。聚焦教育教学评价改革探索，部分学校通过搭建智能化学业质量评价平台，运用大模型深度解析多模态学业数据，生成学情画像，使教育评价更加精准和个性化。

　　在持续推进AI赋能教育高质量发展、重塑教育生态的实施过程中，我们也遇到了模型能力不强、产业厚度不够、垂类应用深度不足、数据伦理安全及AI工具滥用风险等一系列衍生问题。如何破解此类难题是深化AI教育应用的关键突破口，也是下一步工作关注的重点。对此，我们将持续优化AI教育教学配套供给，构建区域性的AI教育共享资源库，强化教育管理人员和骨干教师的数智素养与选型能力。同时，推动构建AI教育应用安全规范体系，完善AI产教开云网址 kaiyun官方入口合作机制，进一步加强教育教学场景中AI应用的实施指导，确保AI始终服务于立德树人的根本任务。

　　后续，上海市将持续深化探索，勇于实践，积极总结形成更多AI赋能教育生态重塑的一线经验，努力打造AI赋能教育高质量发展的区域标杆。