日期：2026-07-20　　阅读()　　发布：小编

　　信息技术课上，小学生借助AI工具完成创意编程；日常课堂里，AI辅助系统帮老师精准掌握每个孩子的知识薄弱点；课后拓展中，智能平台为不同学生定制专属的学习路径……

　　关于“AI+教育”的讨论，已经跳出“能不能用”的初期争议，落到了“如何融入基础教育、培养孩子智能时代核心能力”的现实命题上。

　　目前全国多地已启动基础教育AI应用试点，从教学工具升级到AI素养培育，传统课堂的形态正在被重新定义。当AI成为下一代人的“基础技能”，基础教育该如何适应这波技术浪潮？

　　5月11日，2026年世界数字教育大会在浙江杭州开幕。作为世界数字教育大会参访路线之一，杭州市春晖小学向中外嘉宾生动呈现了人工智能赋能基础教育的“全域智治”样本。来源：央视新闻客户端（资料图）

　　从地方学校的零星探索，到覆盖全学段的系统性部署，AI与教育的融合背后，是国家层面的持续规划布局。近年来，《关于加强中小学人工智能教育的通知》《关于加快推进教育数字化的意见》《“人工智能+教育”行动计划》等政策文件相继出台，为“人工智能+教育”划定了清晰路径。

　　4月10日，教育部举行新闻发布会，介绍《“人工智能+教育”行动计划》有关情况。来源：教育部新闻办微信公众号（资料图）

　　“人工智能已成为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，正以前所未有的速度推动生产力跃升，对劳动者能力结构提出全新要求。”在今年4月10日教育部介绍《“人工智能+教育”行动计划》有关情况的新闻发布会上，教育部科学技术与信息化司司长周大旺表示，面对智能时代“培养什么样的人、如何培养人”这一重大命题，这份行动计划是将“人工智能+教育”的蓝图转化为施工图的关键举措，整体坚持育人为本、素养为先、应用导向、智能向善四大原则，一体部署人才培养、应用创新、基础环境、生态建设四大板块，推动人工智能融入教育全要素、全过程、全场景。

　　按照顶层设计，不同教育阶段各有侧重、层层递进。基础教育阶段重在普及打底，确保开齐开足人工智能课程，着力培养学生创新思维与问题解决能力。此前发布的《中小学人工智能通识教育指南（2025年版）》进一步细化了培养路径：小学重兴趣启蒙，初中重原理应用，高中重创新实践，构建分层递进的全学段培养体系。

　　“中小学人工智能教育不能孤立推进，也不能盲目追新。”首都师范大学教育学院教授方海光在政策解读中指出，中小学AI教育需避免“学段断层、内容滞后”的共性问题，应与信息科技课程协同推进，既要循序渐进搭建认知阶梯，也要警惕“唯技术论”误区，不能用AI机械刷题、加重学生负担，始终守住育人本质。

　　“如果说前一个阶段回答的是‘有没有’的问题——资源有没有覆盖、网络有没有接入、平台有没有建成，那么从2026年开始，要回答的是‘好不好’和‘怎么办’的问题。人工智能不再是教育的‘辅助工具’，而正在成为重塑教育底层逻辑的核心力量。”中国人民大学国家发展与战略研究院研究员朱丹分析认为，这一系列政策标志着我国教育数字化已从1.0阶段的“基础设施建设”迈向2.0阶段的“系统性重塑”。

　　当前，我国部分先发地区的AI+教育落地应用走到了哪一步？记者梳理教育部官方数据及多地公开信息发现，经过数年探索，人工智能正从特色试点项目逐步转变为各级各类学校的常规配置，全学段覆盖、多场景渗透的规模化落地格局已初步形成。

　　全国层面，“试点先行、基地带动”的推进路径成效显现。据教育部公开信息，截至目前，全国已设立509所人工智能教育基地校，人工智能赋能教育行动试点覆盖东部7个省份、中西部20个地市及18所高校，从基础教育到高等教育形成梯度示范效应。配套支撑体系不断完善，国家智慧教育公共服务平台汇聚超1000门各学段AI精品课程，上线“AI试验场”板块集成14类智能教学工具；全国已建成23个教育专用大模型、13个学科领域垂类模型，为基层学校提供标准化、低门槛的智能教学能力。

　　北京自2025年秋季学期起，全市1400余所中小学全面开设人工智能通识教育课程，实现183万余名中小学生全覆盖。为确保课程落地见效，当地打造“资源支撑、师资赋能、均衡保障”立体化实施路径，打出一套落地“组合拳”。课程资源方面，首批覆盖全学段的160套市级课程资源已上线分钟左右的核心教学视频、教学指南及活动任务单，通过“视频+工具+任务单”模式满足三类场景需求，同步搭建AI“课程超市”与“应用超市”，为基层课堂提供标准化支撑。

　　在师资赋能方面，北京市依托专家委员会提供智库支持，通过“百千种子计划”培育骨干教师，市区两级讲师团常态化入校巡讲；同时全面实施城乡结对计划，联动优质资源对远郊区开展组团式帮扶，严防形成新的数字鸿沟。

　　上海构建全链条政策保障体系，推动人工智能教育从课程普及到场景深化全维度落地。当地在义务教育阶段实现四年级、七年级《人工智能基础》课程全覆盖，每周1课时，高中阶段深化AI教学内容，形成小初高连贯的课程体系。全市遴选89所人工智能实验校、12个中小学校外教育基地，重点打造13类典型应用场景：虹口区全域上线个教学智能体，推进生成式AI赋能全学科教学；闵行区构建AI赋能“五育”融合体系，打造智慧操场、AI运动吧等场景。

　　上海市普陀区一所小学在科学课上引入智能算法，学生测量海水温度后实时生成变化曲线，将抽象概念转化为直观现象。来源：央视新闻客户端（资料图）

　　在技术支撑上，当地研发教育专用大模型，配套作文智能辅导系统已服务苏沪滇三地300余所学校；市级教学系统接入百余款AI工具，已有6000余名教师用AI备课、1.5万名教师将AI融入日常教学。

　　广州形成“一个平台+八大体系”的“1+8”推进模式，推动人工智能教育普惠落地。截至2025年，全市1519所中小学已全面铺开AI通识课程，覆盖超200万名学子，是国内较早实现全域普及的地区之一。针对乡村学校硬件门槛高、师资不足的痛点，当地搭建统一的AI教学平台，内置虚拟仿真实验室等功能模块，大幅降低设备配置要求；目前平台注册学生超125.6万人，累计提交AI编程作品超463万份。课时设置实行分层推进：1至2年级侧重兴趣启蒙，3至8年级侧重实践应用。

　　广东省怀集县实验小学《与数字人屈原对话》AI融合课堂。受访者供图来源：新华社（资料图）

　　在师资方面，广州构建三级培训体系，累计培训AI教师超2万人次，全市超八成中小学教师已尝试将AI应用于教学。当地还探索AI跨学科融合路径，推出AI+榄雕、AI+红色文化等特色项目，形成“普及打底、竞赛拔尖”的培养格局。

　　当前，我国AI与基础教育技术赋能的深层价值尚未充分释放，体系化、常态化变革仍在路上。

　　北京市第十三中学教师在展示人工智能赋能诗词教学的场景。记者 赵旭 摄来源：新华每日电讯（资料图）

　　“当前AI+教育的进展仅仅展现了冰山一角。”同济大学教授、创新与竞争研究中心主任任声策从产业演进视角判断，当前我国AI+教育整体仍处于早期探索阶段，技术潜力远未充分释放。这种阶段性特征源于双重因素：一方面AI技术本身仍在快速迭代，从生成式大模型到智能体、具身智能，技术形态持续进化，早已超越单一工具范畴；另一方面教育系统对AI的认知仍在更新，应用标准、评价体系、伦理规范均未成熟，“怎么看、怎么用、怎么评”都尚在摸索。

　　任声策表示，AI带来的变革与过往智慧课堂、在线教育有本质区别：后者只是优化了知识传播的渠道与形式，而AI将推动教育内容与培养目标的全方位重构。传统“一刀切”的标准化教学模式将被打破，大规模因材施教具备了技术可行性；教师角色、教材体系、评价方式也将随之转型，批判性思维、创新能力与启发式教育的重要性会持续凸显。

　　同时，任声策指出，当前多数应用仍集中在作业批改、备课辅助等浅层次提效场景，距离系统性变革仍有较长距离，技术快速迭代与教育长周期属性的矛盾，是行业必须直面的核心挑战。

　　“其他领域可以讲‘AI+’，但教育领域要坚持‘教育+AI’。”华东师范大学教授袁振国认为，前者以技术为导向，后者以教育需求为核心、以促进人的发展为目标。“教育+AI”的过程中，要明确技术与教育的主次关系，警惕部分产品“为应用而应用”的技术本位误区，应不断纠偏并强调AI是服务育人的手段而非目的，不能脱离教育规律盲目追逐技术热点。

　　北京市东城区的学生在研究机械臂工作原理。受访者供图来源：新华社（资料图）

　　“既要把AI关进教育伦理与规律的‘笼子’，也要充分发挥其推动教育变革的作用。”中国教育科学研究院教育体制机制改革研究所所长王烽认为，各地推进AI教育应用时，应跳出功利化思维，回归育人初心，对每一项技术落地都做好价值判断。

　　王烽细化了落地层面的价值判断标准，提出四个核心衡量标尺：是否有利于促进学生健康成长、是否有利于推动个性化培育、是否有利于赋能教师专业发展、是否有利于营造良好教育生态。

　　他还警示，若偏离育人目标，AI反而可能成为教育弊端的放大器：比如用技术强化机械刷题、加剧应试内卷，用数据手段强化对学生的管控，或是拉大区域、校际间的数字鸿沟。

　　在中小学推行AI通识教育如何更好实现“开学即开课、入校即启蒙”目标？广西的一线教育管理者与学界专家从实践路径、内容设计、均衡保障等维度进行思考和探索。

　　课堂上，桂林市灵山县那隆中学的学生用“AI实验舱”进行化学实验。学校供图（资料图）

　　“我常年走访崇左边境乡镇、村完小，发现城乡学生数字素养鸿沟明显”，全国人大代表、崇左市高级中学副校长黄花春表示，边境乡村小学不少学生只会用手机娱乐，不会借助AI工具，做英语阅读拓展等辅助练习。因此，开设AI通识课十分必要，一是平衡教育资源，不让乡村学生在数字时代掉队；二是树立正确数字思维，教会学生用AI整理知识点、拓展视野；三是贴合边境产业发展，本地跨境电商、文旅产业都需要基础数字人才，而这离不开AI认知的普及。

　　“有不少后发学校因AI专业师资稀缺、教学经验不足，面临‘想开不会开、开课质量不高’的共性困境。”柳州市第十二中学副校长梁智杰结合所在学校的实践经验提出，实现师资队伍“从无到有、从有到优”，需学校主动挖潜与上级精准赋能双向发力。起步阶段不必等待专职师资到位，可优先盘活校内存量资源，遴选信息科技、理科、综合实践等数字化基础较好的教师组建兼职授课梯队，先保障课程常态化开设；同时接入区域教研共同体，通过双师课堂、名校带教、优质课例共享等方式降低授课门槛，快速补上“无人上课、不会上课”的短板。

　　梁智杰同时提出，AI通识教育无需局限于单一课程，可与各学科核心素养深度融合，比如：语文借助AI提升文本鉴赏能力，数理学科依托模型演算锤炼逻辑思维，道德与法治课融入AI伦理规范教育，让技术真正服务于育人目标。

　　南宁师范大学教育科学学院副教授孙存昌从认知规律出发，对教材内容设计与基层落地提出了看法。“学生的认知遵循从低到高、从简到繁、从形象到抽象的逻辑，AI课程内容要从他们能接触到的生活事物中引出，不能超出生活经验，否则难以引起共鸣，更会阻碍探究兴趣的发展。”孙存昌表示，学段设计上需分层递进：小学侧重兴趣启蒙与感知体验，初中侧重基础原理与简单应用，高中侧重系统思维与创新实践，以此避免学段断层、内容超纲的问题。

　　针对乡村薄弱校的落地难题，孙存昌建议：“课程内容应兼顾乡村生活场景，并邀请一线乡村教育工作者和学生参与设计，让孩子能从身边的智慧农业、乡村治理场景中理解AI，而不应照搬城市案例。”

　　在广西民族师范学院附属第三小学，学生们通过机器人AI助教开展图形化编程启蒙。学校供图（资料图）

　　为闯出一条AI赋能、扎根乡土的边疆科学育人路径，广西民族师范学院附属第三小学正在积极探索——依托“新空间、新教研、新课堂、新学习、新评价”“五新”数字教育实践体系，立足崇左“中国糖都”独特乡土资源，打造跨学科特色课程《“蔗”真有趣》，低年级学生依托AI动画、标本开展甘蔗观察、糖俗体验启蒙；高年级围绕蔗种特性、蔗田生物多样性，在“蔗韵风味设计坊”仿真平台反复开展蔗种、糖度变量模拟实验，涌现出大量优秀自然笔记、探究报告与数字创意作品。

　　一个问题正使无数家长内心纠结：有的孩子仍在努力刷奥数题，而另一些孩子已能不费吹灰之力驾驭AI工具，十分钟弄好一篇作文，一小时内把它变成一部动画短视频，那么十年过后，谁会拥有更具优势的竞争力？人工智能浪潮冲击当中，中国教育体系正面临着重大的重新构建。

　　教育部近期提出的远景目标已经确定：在2030年的时候，教育将跟人工智能实现深度融合。具体路径清晰能看到：教师资格考试和认证体系会纳入AI相关知识，这意味着未来不能熟练用AI辅助教学工作的老师，说不定要面对职业门槛加码；中小学阶段会全面开设人工智能通识课程，使它从兴趣特长成为必修内容；高等教育范围里，AI课程将跟英语、计算机等处于并列地位，成为重大的公共基础课程。官方发出的信号，体现AI技能正从“加分技能”变为新时代的“基础生存能力”。

　　面对这种趋势，很多家长的第一反应大概是焦虑，然后琢磨是否要立刻给孩子报名编程班、买智能设备。一个重要且反常规的认知要被弄清楚：AI教育，核心不是使每个小孩成为程序员，而在于培养和智能工具一起共生的关键素养。

　　首先是精准提问的能力，AI不是“能读心的人”，它可不可以给出有价值的回答，很大程度由“提问者能不能清晰、准确地拆解与描述复杂问题”来决定。其次是谨慎做出判断的能力，能规避“AI幻觉”问题（即产出好像合理实则错误的内容）。培养孩子鉴定信息真假、评定答案可信度的批判性思维，远甚于机械记忆标准答案。第三是创造的能力，AI比较擅长模仿和组合，然而不能复制人类独有的生命体验和视角，未来的稀缺人才，将是那些可以运用AI工具，使自己的奇思妙想具象呈现并放大的人。

　　家庭和教育界要如何应对？主要原则是接纳而不是排斥，与其不许孩子接触AI，不如积极引导。家长陪孩子使用AI工具，并讨论这个回答的好与不足在哪。鼓励孩子成为“AI导演”，利用AI开展故事创作、绘画、编曲工作，把AI视为呈现创意的强大帮手，而不是单纯用来生成答案的工具。最根本的一点是，必须用心照看孩子生来便有的好奇心与同理心，这些依托于人类情感及体验的特质，是AI都难以触及的领域，而这正是未来社会个体的最大价值所在。

　　把AI引入课堂并非目标本身，而是实现新时代教育目标的必然之路。我们不用纠结孩子是不是“懂AI”，而应当关注他们是否会“善用AI”从而让自己更完整。当教育的重要内容从知识传授转向素养培养，从找寻标准答案转向确立问题意识，我们大概能更坦然地回答：在AI时代，如何造就一个不会被时代淘汰、富有创造力且有人文温度的人。

　　LISP是一款通用的高级编程语言，在很长一段时间里，它都是人工智能领域最主流的开发语言。1960年，美国计算机科学家约翰·麦卡锡在《ACM通讯》发表了论文《符号表达式的递归函数及其运算》，正式奠定了LISP语言的理论基础。这篇论文用最简单的基础指令和函数，搭建出一套完整的编程语言，让人工智能研究可以用同一套规则同时处理代码和数据。

　　1.完整提出LISP的设计思路，用极少的基础指令和递归函数就构建出可用的编程语言，它的递归和符号处理能力，至今在人工智能领域依然有重要价值。

　　2.创造出S表达式结构，让代码和数据能用相同形式存储，为程序自我调用、自我分析打下基础，也为早期的逻辑推理、定理证明、符号处理等AI研究提供了核心工具。

　　3.用更贴近实际编程的方式表达可计算函数，有力推动了编程语言理论的发展。

　　LISP开创的函数式编程思路，已经被Python、Java等现代主流编程语言借鉴吸收。它代码与数据同源的特点，至今仍在影响专用语言和程序扩展技术的发展。即便现在深度学习成为主流，LISP代表的符号人工智能思路，依然是人工智能发展中不可替代的重要分支。

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