“AI+教育”行动计划

本计划依据《中国建设教育强国规划纲要（2024—2035年）》1的战略部署以及《国务院关于深化实施“人工智能+”行动的意见》2的要求制定。 一、总体要求 在习近平新时代中国特色社会主义思想指引下，我们将全面贯彻落实党的二十大精神及中共二十届中央委员会历次全会精神，以及全国教育大会精神；全面贯彻党的教育方针；落实立德树人根本任务；深入实施国家教育数字化战略；坚持教育为基、能力为重、应用为本、智能向善；充分发挥人工智能作为教育变革引擎的作用；推动智能技术与教育教学各要素深度融合、全过程贯通、全场景覆盖；统筹推进人工智能人才培养与应用创新；协同推进基础环境与创新生态建设；加快构建人机协同、虚实相融、泛在可及的新型智慧教育形态；促进规模教育与个性化培养、知识传授与能力培养、技术应用与人文关怀的有机统一；聚焦培养适应智能时代发展的高素质人才，为加快建设教育强国3、办好人民满意的教育提供强大动力。 到2030年，人工智能与教育深度融合的模式将基本形成；覆盖各级各类学校的人工智能教育体系和面向全社会的普及型教育体系将建立起来，实现纵向衔接和横向贯通；人工智能人才培养的规模和质量将显著提升；面向全民的人工智能素养培育长效机制将形成。教育教学模式、科研范式和治理模式将实现系统性变革；教育服务供给能力和现代化水平将大幅提升；基础支撑环境将更加集约高效；创新生态系统将更加开放协同；智能技术应用将更加包容、安全、高效；将…… 将已形成一批高价值、可推广、可复制的应用场景；新型智慧教育将基本成型；其全球影响力将位居世界前列。 II. 推进人工智能人才培养与人工智能素养提升 （1）加快推动人工智能教育在中小学的普及。应持续完善《中小学人工智能通用教育指南》，全面、足量、高质量地开设人工智能相关课程。推动人工智能教育全面融入地方课程体系；指导地方制定人工智能课程指南，明确各学段课程目标、内容和课时要求。鼓励开展人工智能跨学科教学，推动人工智能教育融入课后服务、研学实践等环节。将科技教育与人文学科教育相结合，注重启迪学生心智、锻炼思维，引导学生科学认识智能技术并恰当使用，以提升学生的人工智能素养，激发其好奇心，培养创新思维，提高其认知思维能力和解决复杂问题的能力。加强中小学人工智能教育基建设，支持农村学校和偏远地区学校利用国家平台有效开展人工智能课程。 （2）为智能时代培养高层次人才。应努力将人工智能（AI）打造为高校的公共基础课程。课程材料应按学科专业编写，并鼓励所有学生掌握人工智能知识。根据人工智能技术的特点，应创建“短、实、新”的前沿创新课程。传统学科专业的培养方案应予以优化。应指导高校开设跨学科、跨专业的AI课程，丰富跨学科、跨专业课程群，培养复合型跨学科人才。学科专业的设置应依据产业结构智能化升级的需要进行优化调整，并增设适应新技术、新产业、新业态（新业态）的学科专业。应整合高水平研究型大学、顶尖科技企业、国家实验室等机构的优势资源。促进学科交叉融合、产教融合、科教融汇。 应进一步深化，并探索培养顶尖创新人工智能人才的新模式。 （3）推动职业教育传统专业的升级与转型。应及时评估人工智能对职业教育结构的影响。应调整和优化培养技能人才的要求，推进传统专业的智能化升级，科学设计“AI+”专业体系、课程体系和教学体系，提升专业设置与产业发展的契合度。立足国家人工智能产业发展需求，面向战略性新兴产业和未来产业，实施人工智能领域高层次人才集群培养计划。人才培养计划应联合行业企业共同制定，课程体系应动态更新，实习实训、实践教学基地应共建共享，精准培养适应新岗位需求的高层次人才。 （4）推动全社会普及人工智能通识教育。国家平台数字资源应持续丰富，人工智能通识教育资源应统筹汇聚、联合开发，鼓励高等院校和企业开发具有特色的专业人工智能资源，并向教师、学生以及有学习意愿的社会公众提供。人工智能应纳入“双千计划”4，以提升高等院校学生的就业能力，并鼓励开设相关微专业课程和微证书项目，以支持高质量就业。要发挥高等院校和开放大学体系的作用。应针对重点群体定制开发人工智能素养与技能课程，提供个性化就业后培训服务，并推动将相关学习成果纳入学分银行（学分银行）。应优化调整专业布局以及学历继续教育的人才培养方案，支持在自学考试中设立人工智能相关专业。 应制定数字素养标准，明确教师应具备的AI素养能力。应根据不同岗位的需求，分层分类开展AI素养培训，并采取多种方式实现全面覆盖。应构建情境化评估体系，开发智能化、分层评估工具，鼓励各地各校对教师能力进行大规模评估，并基于评估结果精准提升教师能力。应推进教师教育改革。将AI及其他前沿技术知识纳入课程体系，并更新知识体系。将AI纳入教师资格考试和认证内容，并在国家级、省级教学成果奖中设立智能教育项目，以激发AI创新的内生动力。 III. 促进人工智能与教育的深度融合和广泛融合 （6）运用人工智能赋能学生学习。为促进德智体美劳全面发展，应研究开发智能学习伙伴。要研究开发思政教育大模型，丰富智能思政教育应用，建立多维、全领域、全覆盖、全天候沉浸式思政教育模式。要建立学生数字档案，根据学生的能力、特点和兴趣动态优化学习路径，以更好地满足多样化学习需求。要探索运用人工智能赋能体育、美育、劳动教育、科技教育等领域的有效路径，支持学生个性化成长。要推动智能技术在西部地区和农村学校的应用，帮助学生开展自主学习，推广标准普通话和规范汉字，促进教育优质均衡发展。要研发和应用智能辅助设备，支持特殊教育学生的学习监测、评估和康复训练，促进融合教育。 （7）运用人工智能赋能教师教学。智能教学系统的应用应贯穿课前、课中、课后教育教学全过程，以减轻教师负担、提高效率。应支持教师进行课前备课。应协助教师开展学情分析， 应支持多模态教学资源的自动生成、教学计划优化和教学过程仿真，以实现人机协同备课。应探索人机协同教学模型。应利用智能系统参与教学过程，开发高交互虚拟仿真实验，增强沉浸式体验和个性化评价反馈，提升课堂教学的质量和效果。应辅助教师进行作业管理，并推广智能批改、答疑辅导。应利用智能技术分析课堂教学行为，开展循证AI教学研究实践，构建适应智能时代教师专业发展模型，以帮助教师提升教学质量。 （8）运用人工智能赋能教育治理。围绕便捷服务、精准管理和科学决策，创建智能教育大脑。建设国家人才供需匹配大数据平台，开展人才需求调研、预测分析和评价反馈。运用智能技术科学预测人口变化和产业发展趋势，完善资源统筹协调配置和学科专业调整机制。推广智能作文题目生成、智能考试创建、智能监考、智能评分等应用。开发教育评价智能工具，探索学生全过程学习的纵向评价和德智体美劳五育各要素的横向评价。创建智能化就业服务系统，实现大学生智能就业推荐，促进高校毕业生高质量充分就业。高效分析海量多模态监测数据，提升校园安全风险实时预警和应急处置能力，支持平安校园建设。 （9）运用人工智能赋能科学研究。在自然科学、工程科学以及哲学与社会科学领域，应努力探索科学智能体的构建与推广。 应通过挑战赛等模式，帮助研究人员发现和总结规律，解决复杂问题。应建设人工智能跨学科创新平台，加强人工智能驱动的多学科融合发展，拓展知识边界，加速探索智能时代科学研究新范式。应推进基础科研平台和科技创新基础设施建设智能化升级，建设智能实验室和自主实验集群，实现实验方案自动化设计、实验操作自动化执行、实验数据自动化分析，以提高科研创新效率。应深化智能体“科交汇”在[中国]高校科技成果转化交易平台的推广应用，实现对企业需求的智能感知和成果转化的智能匹配，培育新质生产力。 IV. 强化“AI+教育”的基础环境 （10）为智能教育的高效集约发展奠定基础。应建设国家教育智能计算力（算力）服务平台，有效汇聚计算力、数据、模型、工具等人工智能创新资源。应充分发挥中国教育科研网（CERNET）的作用，连接国家算力训练基地、国家算力枢纽、企业和高等院校，整合各方智能计算、通用计算和超级计算资源。鼓励省级教育行政部门利用国家一体化算力网（全国一体化算力网）为人工智能应用提供算力支持。聚焦思想政治教育、学科知识、科学研究等领域，组织国家基础语料库建设，鼓励地方和高等院校开发具有领域特色的数据集。加强国家教育大数据中心（国家教育大数据中心）建设，建立跨部门、跨区域、跨平台的数据网络，探索基于平台、期刊、终端设备等来源的动态数据更新机制。国家应开展组织化研发工作，研制适用于不同教育阶段的人工智能教育大模型，加强价值对齐、逻辑推理、安全与伦理等能力建设，为地方和高等院校的应用提供支持，有效避免资源浪费和低水平重复建设。 （11）培育共建共享的智能应用系统。要深化国家平台的智能升级，实现个性化资源推荐、智能服务处理和智能数据分析。要建立高校与中小学协同联动的机制，共同开发人工智能课程和应用。要布局建设国家人工智能（教育）应用中试基地，提供学生知识、能力和素养图谱等公共产品，降低应用创新门槛，培育应用服务体系，加速智能产品和服务落地。要建设人工智能学习社区，汇聚开源课程，提供创新资源，开展成果认证，鼓励师生参与开源生态建设，实现联合语料构建、联合模型测试、联合应用创建，持续培育优质教育智能应用。要建立智能应用能力评估体系，面向不同教育角色和应用场景遴选教育智能体，并在国家平台上线优秀应用。要组织人工智能试点应用场景项目，打造一批高价值标杆应用。 （12）构建虚实融合的未来教育空间。创建未来教室、未来学校、未来学习中心和未来实训中心，以打通人工智能应用的“最后一公里”。在重点学科和领域布局教学与实训能力中心，开发高质量跨学科人工智能课程与实践项目，支持学科的智能化升级。开展数字教材试点开发，启动新一代智能大规模开放在线课程（MOOCs），深化虚拟仿真实验开发，丰富数字教育资源格式，构建沉浸式教学空间，建设人机协同教学新模型。推广智能终端设备应用，通过大数据分析构建学生用户画像，配置以学生为中心的学习资源，以支持大规模教育中的个性化学习。整合教育大模型与智能代理工具，创建多个主题式学习场景，推广项目式、探究式和场景式教育，引导学生学会思考和发展智能时代所需能力。 V. 优化“AI+教育”发展生态 （13）开展“AI+教育”领域的研究与创新。推动人工智能与认知科学、脑科学、心理学、教育等领域的交叉融合，创新教育研究范式，深化对教育规律、认知发展等规律的认识。持续开展人工智能社会实验，深化人工智能伦理研究，科学评估技术对教育的影响。构建“AI+教育”技术创新体系，加强联合研究平台和教育实践研究基地建设，组织通用关键技术研发，鼓励高校、企业、科研院所参与“AI+教育”生态建设。引导长期资本、耐心资本和战略资本（社会资本）投向教育科技创新，推动更先进的技术服务于人类发展。 （14）强化“AI+教育”的支持条件。应加强人工智能教育及培训、应用创新、技术研发、安全与保障等领域的体系建设，构建适应人工智能发展需求的教育政策体系。鼓励高等院校、企业及研究单位制定聚焦教育领域AI应用、大模型评估、数据安全等领域的若干标准和规范。创新人才培养模式，引进高等院校和企业人才参与发展与建设，培养一支复合型高水平工程技术人员队伍。通过购买服务等方式创新投入模式，构建以政府为主导、高等院校、社会、企业共同参与多元化投入机制。 （15）推动“AI+教育”领域的国际合作。应继续举办世界数字教育大会、全球慕课与在线教育大会、人工智能与教育国际会议等国际会议。应加强人工智能开放联盟、世界数字教育联盟、全球慕课与在线教育联盟，并创建一系列国际交流旗舰平台。双边和多边合作的作用应得到充分发挥。 应充分发挥多边机制的作用，推进各国各地区教育相关国际交流合作，共享多语种人工智能课程、教育大模型和智能体，并加强优质教育资源和经验的互学互鉴。中国将积极参与全球教育治理，依托联合国教科文组织（UNESCO）等重要国际组织平台，深度参与人工智能教育领域国际议程、规则和标准的制定，不断提升中国数字教育的国际影响力。 （16）强化“AI+教育”安全屏障。应