《“人工智能+教育”行动计划》释放明确信号

　　近日，国家正式发布《“人工智能+教育”行动计划》(以下简称《行动计划》)。

　　如果说过去几年，人工智能进入教育更多还是工具层、试点式、点状化的探索，那么这一次《行动计划》释放出的信号已经非常明确：AI+教育，正从“技术赋能”走向“系统重构”。

　　文件提出，坚持育人为本、素养为先、应用导向、智能向善，到2030年，基本形成人工智能与教育深度融合的新格局，推动智能技术与教育全要素融合、全过程贯通、全场景覆盖，构建起纵向贯通、横向联通的人工智能教育体系。

　　这意味着，AI对于教育的意义已经不只是多一个工具、多一个平台，而是要真正进入教、学、评、管、研的核心链条，推动教育模式、科研范式和治理体系发生系统性变化。

　　同时也代表着AI教育竞争正在进入一个新阶段：真正决定未来格局的，不再是谁“有AI”，而是谁真正懂教育场景、能嵌入核心流程、能交付实际成效，并形成可复制、可推广、可持续的落地模式。

　　从这个角度看，《行动计划》不仅是一份政策文件，也是在重新定义AI教育企业的能力门槛，而高木多年来在课堂教学、个性化学习、区域治理和教育智能底座上的持续探索，恰好为这份政策提供了一种现实可行的“落地样本”。

　　一、从“技术叠加”到“系统重构”：AI+教育的真正拐点来了

　　《行动计划》的总体要求——四个关键词：育人为本、素养为先、应用导向、智能向善。

　　看似是政策表述，背后其实对应着AI教育发展的四个重要转向，也是最大的分水岭：

　　从“能不能用AI”，转向“AI能不能真正服务育人”

　　从“有没有单点工具”，转向“能不能重构教育核心场景”

　　从“技术展示”，转向“实际应用成效”

　　从“局部试验”，转向“规模化、体系化、可持续推进”

　　过去，很多AI教育应用更多停留在拍照搜题、智能推荐、自动批改等单点环节，确实提升了局部效率，但距离真正改变教学方式、学习路径和治理模式，还有很长的距离。现在《行动计划》强调要推动人工智能在教、学、评、管、研等关键环节深度应用，建设更加安全、开放、协同、可持续的发展生态。也就是说国家要推动的，不是“教育里用了AI”，而是教育开始以AI为支撑，形成新的发展逻辑。

　　二、四大任务背后，AI+教育正在重塑四个核心场景

　　《行动计划》提出了四大核心任务，从落地视角理解，对应着AI教育最关键的四个主战场：人才培养、教学变革、基础底座、生态建设。

　　任务一：人才培养不再只是“学AI”，而是“用AI培养面向未来的人”

　　《行动计划》把“推动人工智能人才培养与素养提升”放在首位，释放了一个非常鲜明的导向：未来教育的重点，不只是培养少数AI专业人才，更要系统提升广大师生“懂AI、会AI、善用AI”的能力。

　　这背后有两个层面的变化。

　　人工智能教育正在从“少数人学习的专业内容”走向“多数人需要具备的基础素养”。第二，教育目标也正在从知识掌握，进一步转向提问能力、批判能力、创造能力和复杂问题解决能力。

　　作为深耕教育科技数十年的探索者与实践者，高木始终关注的不是把AI当作一层技术外挂，而是如何借助AI推动更加适合每一个孩子的教育发生，帮助学生形成面向未来的核心素养。

　　基于此研发的“好问题AI”，以苏格拉底式提问为核心机制，根据学生的最近发展区，引导学生在学习过程中不断提出问题、分析问题、验证观点、建构认知，不是直接“给答案”，而是帮助学生形成高阶思维能力。

　　这恰恰回应了《行动计划》所强调的“提升学生智能素养、激发好奇心、培养创新思维、提高复杂问题解决能力”。

　　同时依托多维知识图谱+教育逻辑大模型驱动的智适应学习系统，学校可以开展嵌入式、翻转式、诊断补偿式等多样化学习方式，在班级授课制条件下推动规模化因材施教。这意味着AI不再只是辅助学生刷题，而是开始支持学生形成更个性化、更具自主性的学习路径，成长为智能时代的拔尖创新人才。

　　该模式在多所学校已取得成果，例如，上海行知中学在相关实践中取得了创新拔尖人才培养的历史性突破;红岭教育集团则在小初高全学段推进基于人工智能的大规模个性化学习，探索拔尖创新人才培养的新路径。

　　从政策导向到学校实践，逐渐形成一条清晰趋势：未来的人工智能教育，不是让学生被动适应技术，而是让学生学会驾驭技术、借助技术发展更高阶的能力。

　　任务二：AI真正的主战场，在教、学、评、管、研的全链条融合

　　如果说“人才培养”解决的是培养什么样的人，那么《行动计划》的第二项任务，则明确回答了另一个问题：AI到底要进入教育的哪些核心环节——学生学习、教师教学、教育治理和科学研究。

　　这意味着，AI+教育的竞争，不会停留在单点应用，而是会加速进入“全链条重构”阶段。

　　1.赋能学生学习：从题海训练走向精准学习

　　《行动计划》提出要研发智能学伴、建设学生数字档案、动态优化学习路径，这背后的核心是让学习从“统一推进”走向“基于差异的精准支持”。

　　高木打造的智适应学习平台与智慧备考系统，已在全国多地教育集团和学校深度应用，围绕“课前—课中—课后”形成全流程闭环，精准记录学习轨迹，帮助学生更清楚地知道“学到了哪里、卡在了哪里、下一步该怎么学”。

　　比如在上海市求真中学，AI深度赋能毕业班智慧备考，围绕学情诊断、资源推优、干预辅导实现“三个精准”，助力学校中考提质取得历史性突破。在上海市行知中学等上百所学校的实证数据中，实验班相较对照班，作业平均负担下降30%，平均分提高4.7分，相关成果荣获2023年国家级教学成果奖。

　　这统统都说明AI真正的价值是帮助学生减少低效重复，提升学习质量，实现“减负”和“提质”同步发生。

　　2.赋能教师教学：不是替代教师，而是重构教师工作流

　　《行动计划》明确提出要支撑教师课前备课、学情分析、课堂教学、作业管理与循证教研，构建人机协同教学模式。

　　这也是AI教育落地最关键的一环，因为教育的主场景始终在课堂，真正影响教学质量的，也不是平台上线本身，而是教师工作方式有没有改变。

　　围绕这一点高木研发的AI助教，能够在教学目标设定、资源匹配、分层任务布置、学习问题诊断等方面为教师提供支持，帮助教师更高效地备课、实施分层教学和开展个性化辅导。

　　同时依托教育逻辑大模型，学校进一步打造了“师—生—AI协同课堂”模式，课堂不再只是教师单向传授知识，而开始向“因材施教、素养导向、人机共创、激活创新”的新范式转变。尤其是在全国基础教育大会期间，红岭教育集团石厦初中部曾对这一课堂模式进行展示：AI基于精准画像为学生分层定制学习任务，教师则围绕真实情境组织探究式学习，引导学生合作思考、表达观点、解决问题。

　　3.赋能教育治理：从经验驱动走向数据驱动

　　《行动计划》提出打造“教育智能大脑”，围绕便捷服务、精准管理、科学决策提升教育治理能力。

　　这部分往往是很多AI教育企业最难真正做深的，因为它不仅需要技术能力，更需要长期服务教育部门与区域系统的实践经验，高木在这方面已有较强技术积累与落地经验。

　　其中参与打造的深圳市人机协同教与学数据分析平台，纵向贯通“市—区—校”三级数据，围绕教学质量监测、多模态数据采集与分析、人机对话质量分析等方面开展系统建设，帮助教育管理者更精准地理解教学过程、学习状态和资源配置效率;创建的“区域教育大脑”涵盖学科知识图谱、学生多元画像、数字化资源库和智能推荐体系，能够系统支撑区域“减负提质”与优质均衡发展。

　　4.赋能科学研究：让真实教学数据反哺教研创新

　　《行动计划》还特别提到，要利用人工智能赋能科学研究，探索智能时代科研新范式。

　　AI最大的优势之一就是能够沉淀大量真实的教学与学习过程数据，让教研不再只依赖经验总结，而能更多基于证据展开。

　　依托高木智适应学习平台和课堂分析平台沉淀的数据基础，教师可以围绕真实问题开展实验研究与智能教研。例如围绕“好问题AI”，教师可以追踪学生提问质量、认知路径和思维发展过程，从而开展更具针对性的研究实践。这使得教研不再只是结果分析，而开始走向过程研究、循证研究和智能研究。

　　任务三：AI教育的竞争，最终拼的是“底座能力”

　　《行动计划》强调要建强“人工智能+教育”基础环境，构筑集约高效的智能教育基座，培育共创共享的智能应用体系，打造虚实融合的未来教育空间。

　　也就是说AI教育不能只靠几个应用拼装，真正的竞争力在底层基础设施、数据体系、模型能力和场景贯通能力。

　　围绕教育场景，持续建设的区域教育大脑、多维教育知识图谱、教育逻辑大模型和应用空间体系，为教育部门和学校提供更系统的智能化底座支撑。

　　其中构建的多维教育知识图谱，目前已在北京、上海、深圳等多地服务超过2000所学校、200万师生，并在海量学习行为数据的持续反馈中不断迭代优化。

　　同时，高木打造的“AI自习室”等实体空间，也在尝试打通虚实融合场景，通过持续观察、追踪与个性化资源支持，更精准地识别学生潜能，探索拔尖创新人才筛选与培养的新模式。

　　可见政策里提出的“未来课堂、未来学校、未来学习中心”，已经有了一系列可落地、可运营、可迭代的现实载体。

　　任务四：AI+教育的长期价值，最终取决于生态、规则与教育规律

　　《行动计划》的最后一项核心任务是优化“人工智能+教育”发展生态。这其实是在提醒整个行业：AI教育不是单纯的技术竞赛，最终比拼的是教育规律理解、跨学科研究能力、规范化能力和长期主义。

　　高木首创的“创造式学习法”，融合认知神经科学、认知心理学、脑科学、教育学等多学科理论，借助AI技术构建从激发兴趣到塑造思维的完整学习体系。这与《行动计划》所强调的“深化跨学科研究创新”高度一致。

　　再比如首创的Deepthink教育逻辑大模型，并不是简单调用通用大模型能力，而是将知识建构、认知发展、教学策略等教育底层逻辑进行系统内化。这能在一定程度上降低通用模型在复杂教育场景中的“幻觉”与失真问题，让AI输出更符合教育规律、教学逻辑和使用安全要求。

　　这也是未来AI教育企业真正的分水岭之一：不是谁先接入大模型，而是谁能够让模型真正“懂教育”。

　　三、《行动计划》之后，市场真正需要什么样的AI教育企业?

　　如果把整份《行动计划》放在一起看，会发现政策实际上正在筛选一类更具长期价值的企业：

　　不是只会做单点工具的企业

　　不是只会讲模型概念的企业

　　不是只停留在试点演示的企业

　　而是那些能够同时具备以下能力的企业：

　　1.懂教育规律，而不是只懂技术

　　2.能做规模化落地，而不是只做样板项目

　　3.能打通课堂、学校与区域治理，而不是停留在孤立场景

　　从这个维度看，高木形成的能力画像已经比较清晰：它不是单一工具提供方，而是少数同时具备教育规律建模能力、规模化学校服务能力、区域级治理支撑能力和课堂到成长全链路实践能力的AI教育企业之一。

　　结语：AI真正要改变的，不只是效率，而是“因材施教”如何规模化发生

　　《行动计划》的发布，标志着我国AI+教育进入了一个新的阶段。

　　人才培养是方向，深度融合是主线，基础环境是能力，发展生态是保障。但归根到底，这份文件真正要回答的，并不是“教育如何多用一个AI工具”，而是：

　　在智能时代，如何让技术真正服务人的成长，服务教育公平，服务高质量育人。

　　教育的核心，从来不是把标准答案更快地交给学生，而是帮助学生学会提问、形成判断、发展潜能，成为能够面向未来的人。

　　因此AI的价值不应止于提效，更应体现在推动规模化因材施教、促进优质均衡、激发创新人才成长上。这既是国家《行动计划》所指向的未来，也是高木长期坚持的方向，将继续紧跟国家战略，以知识图谱、教育逻辑大模型和真实教育场景深度融合为抓手，持续服务教育部门与学校，推动人工智能真正走进课堂、走进治理、走进每一个孩子的成长路径之中，共同探索更公平、更有质量、更具创造力的人机协同教育新形态。

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编辑：张文