辽宁推出“AI+教育”发展蓝图，教育智能化迈向系统重构

核心要点速览：2026年7月9日，中共辽宁省委教育工作领导小组正式下发《辽宁省“人工智能+教育”高质量发展行动方案》，设定2027年初步构建智能教育基础平台、2030年实现具有辽宁特色的教育大模型广泛部署，聚焦人才培养、教学融合、教育治理、科研创新、智能基础和开放生态建设。

2026年7月9日，中共辽宁省委教育工作领导小组公开了《辽宁省“人工智能+教育”高质量发展行动方案》。

该方案的核心主题明确：人工智能与教育深度融合。

它并非仅仅倡导学校“增加AI工具使用”，而是将人工智能融入基础教育、职业教育、高等教育、师资培训、教育管理、科研突破和终身学习框架，旨在推动辽宁教育从“数字建设”阶段迈向智能化全面升级。

个人认为，此类政策值得密切跟踪的原因在于：教育是AI应用产生深远影响的关键领域。它关乎学生的学习方式、教师的教学方法，以及区域未来产业发展所需人才结构能否及时匹配。

方案设定了两个阶段目标。

至2027年：

• 人工智能与教育结合发展取得重点突破、框架初步形成

• 中小学人工智能基础课程广泛普及

• 教师AI素养提升与应用培训实现全面覆盖

• 构建学生成长全程五育融合大模型与公共支撑平台

• 搭建教师教学优化大模型与教学工具聚合中心

• 建成省级教育管理数字智能指挥舱、全覆盖教育质量监测与专业动态优化平台

• 建立全省教育智能计算资源统一调度机制

• 统筹构建全学段、分类型、多场景智慧教育体系

至2030年：

• 人工智能与教育融合发展体系实现迭代升级、全域渗透

• 教学、科研、管理实现系统性革新

• 人才培养规模、结构和质量紧密契合“数字辽宁、智造强省”目标

• 高素质专业化教师队伍与全民终身学习体系全面建立

• 辽宁特色教育大模型规模化落地

• 智慧教育示范效应显著提升

【个人观点】

这份方案的目标并非“开展几个AI试点项目”，而是打造一个省级教育智能化生态系统。其中涵盖课程、师资、学生发展模型、教育管理平台、算力调度、数据集和语料库，以及面向产业升级的人才输出。

换言之，教育AI正从零星应用迈向省级系统工程。

在基础教育层面，辽宁明确表示，将把人工智能教育整合进地方通识课程体系。

其中几个数字尤为引人注目。

至2027年：

• 全省中小学人工智能通识课程基本普及

• 选拔10个以上人工智能教育改革先行县区

• 建设30个以上省级人工智能教育示范基地

至2030年：

• 基本达成中小学人工智能教育全域覆盖

这表明，AI教育不再局限于少数学校的特色课程，也不仅是编程、机器人竞赛等兴趣活动，而是要融入更广泛的学生通识能力培养。

方案还提及，要推动高校、科研机构和企业人工智能实验室向中小学开放，强化人工智能伦理教育，构建省、市、县、校四级联动教学研究体系。

【个人观点】

中小学阶段的AI教育，真正关键的不是让每个孩子成为算法专家，而是让他们理解智能技术运作原理、社会影响及人机协作方式。

未来基本素养可能发生转变。过去侧重读、写、算能力，未来或将新增一类：与智能系统合作解决问题的能力。

辽宁这份方案与地方产业结合紧密。

在高等教育领域，方案提出：

• 推动人工智能通识课程成为高校公共必修课

• 支持高校建立人工智能学院、现代产业学院、卓越工程师学院和实训基地

• 增设人工智能、智能工程等相关学科专业

• 探索本硕博贯通、双学位、微专业、辅修项目等交叉培养模式

至2027年，辽宁计划新增5个以上相关硕博学位点、10个以上本科专业点。

在职业教育领域，方案提出要对接辽宁重点产业集群需求，实施人工智能领域高技能人才集群培养计划，推动职业院校传统专业智能化升级。

至2027年：

• 建成3个以上高水平人工智能校企协同实训基地

• 完成教师数字化专项培训3000人次以上

• 组建跨区域人工智能行业产教融合共同体

【商业视角】

这部分对企业侧至关重要。AI教育政策一旦深入高校和职教体系，最先释放机遇的往往不是“通用大模型公司”，而是能将AI与特定专业融合的服务商。

例如：

• 针对装备制造、石化、冶金、汽车等专业的AI实训平台

• 面向职业院校的智能实训室、虚拟仿真实训系统

• 面向高校的AI微专业课程体系、教材资源和实验平台

• 面向产业学院的校企联合培养方案

真正有前景的不是把一个通用聊天机器人植入学校，而是将AI嵌入专业教学、实训评价、技能训练和产业岗位能力模型。

方案将人工智能与教育深度融合拆解为四个方向：学生学习、教师教学、教育治理、科学研究。

在学生学习方面，辽宁提出完善学生智育档案与能力画像，推广人机协同教学，实现精准导学和个性化辅导。至2027年，要建成学生成长全程五育融合大模型与公共服务平台，试点AI辅导员、心理咨询师、健康管理师，遴选100项以上“人工智能+五育”教育创新典范，并研发辽宁特色“智能学伴”智能体。

在教师教学方面，方案提出支持智能备课、学情分析、资源生成、分层作业、智能批改答疑、数字人助教、全景学情报告等应用。至2027年，遴选100项以上教学场景创新案例。

在教育治理方面，方案提出建设全覆盖教育质量监测闭环机制，运用AI开展产业人才需求预测、专业动态调整、招生就业监测，试点AI就业指导师，建设校园应急管理大模型。

在科学研究方面，方案提出支持高校以人工智能开展有组织科研，加快科学大模型建设应用，在高校基本科研项目中单列人工智能专项。至2027年，完成200项以上AI专项立项，建成高校科技成果转化服务平台，汇聚300项以上科研服务智能体。

【个人观点】

这一部分的核心信号是：教育AI的应用边界正在拓宽。

以往讨论教育AI，容易聚焦于作业批改、智能问答、题库推荐。但辽宁这份方案已将AI融入学生成长、教师改进、学校治理、专业调整、就业服务、科研组织和成果转化。

这意味着教育行业未来采购的不是单一软件，而是一套围绕教育业务流程展开的智能化能力模块。

方案专门提出要优化“人工智能+教育”基础环境。

这里有三类内容值得注意。

第一，建设智能教育基础平台。

辽宁提出采取“省级主节点+高校分节点”方式，建设省级教育智能计算共享体系，对接国家教育智能计算服务平台。同时推进教育云网融合、教育行业云建设、IPv6部署应用，构建“云、网、边、端”一体化智能教育环境。

第二，建设教育数据和语料体系。

方案提出完善省级教育大数据中心，构建多模态教育语料库与数据集，健全数据共享治理机制。

第三，建设智能应用生态。

方案提出在省级智慧教育平台开设人工智能专栏，支持高校与龙头企业联合研发辽宁特色教育大模型、场景智能体、具身智能机器人，并强化安全与伦理管控。

【商业视角】

这对产业侧释放了一个清晰信号：教育AI竞争将日益重视底层能力。

未来学校和教育主管部门需要的不只是工具，而是：

• 可控的教育数据治理能力

• 面向教育场景的垂直大模型

• 能接入学校业务系统的智能体

• 适配课堂、实训、校园安全的终端设备

• 覆盖内容审核、模型安全、伦理治理的合规体系

教育是强监管、高责任场景。能否做到安全可控、数据合规、场景适配、效果可评估，将成为教育AI企业的核心壁垒。

对AI教育企业来说，建议不要只关注“销售工具”，而要围绕具体教育业务设计解决方案。比如中小学通识课程、教师培训、智能备课、学生成长画像、校园安全、就业指导、职业教育实训等，都是政策明确指明的方向。

对大模型和智能体企业来说，可重点关注教育垂直模型、教师教学智能体、学生智能学伴、科研服务智能体、AI就业指导师等细分场景。教育场景的关键不在于模型参数规模，而在于能否被学校稳定、安全、持续使用。

对职业院校和高校来说，机遇在于将人工智能与本校优势专业结合。辽宁强调服务“数字辽宁、智造强省”，因此AI不只是计算机学院的事务，装备制造、材料、化工、交通、医学、农业等专业都可能出现新的交叉课程和实训项目。

对内容和培训机构来说，可关注人工智能通识课程、教师AI素养培训、产业工人技能提升、青少年AI科普等方向。方案明确提出，至2027年要建成100门以上通识课程与特色资源，这将带动课程开发、教材资源、培训服务和平台运营需求。

对关注AI机会的普通读者来说，这类政策揭示一个趋势：AI能力正演变为新的基础能力。未来无论是学生、教师、产业工人，还是企业管理者，都需具备一定的AI理解能力和应用能力。

辽宁这份“人工智能+教育”行动方案，表面看是教育政策，但实质是人才政策、产业政策和数字基础设施政策的叠加。

它解决的不是单一问题，而是三个更大议题：

第一，学生和劳动者如何适应智能时代。

第二，学校和教师如何利用AI提升教育品质。

第三，地方产业升级所需人才，如何通过教育体系预先培养。

我认为，未来几年教育AI将出现一个显著转变：从“工具热潮”进入“场景深水区”。

能真正成功的项目，不会只是一个炫目的AI助手，而是能解决教育实际问题的系统能力。比如提升课堂效率、改善个性化学习、辅助教师教研、增强职业实训效果、帮助高校专业动态调整、服务毕业生就业、支撑科研组织和成果转化。

教育场景进展缓慢且复杂，但一旦形成规模化应用，就会带来长期价值。

这也是地方密集推出“人工智能+教育”政策值得关注的原因。它说明AI正从产业端、政务端，进一步渗透人才培养体系。谁能提前理解这些场景，谁就更可能在下一轮教育智能化建设中抢占先机。

https://jyt.ln.gov.cn/jyt/gk/zxtz/2026070911305693309/index.shtml

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