教育领域迎来人工智能全面融合新阶段

2026年，中国教育将步入具有里程碑意义的AI时代起点。这一论断源于4月2日，教育部联合国家发改委、工信部、科技部、国家数据局共同发布了《人工智能加教育行动计划》（下称行动计划），并于4月10日举行了全面解读的新闻发布会。该文件具有重大意义，旨在将AI深度整合进中小学、高等院校、职业教育等各个教育阶段和领域，覆盖学生、教师、科研人员等所有相关群体。可以说，AI正在重新塑造教育的方方面面。

首先探讨人工智能加教育行动对基础教育带来的改变。文件在此部分明确了若干关键点。其一，明确提出要加速在中小学普及人工智能教育，“加速”一词体现了紧迫性。具体措施包括开足开好人工智能相关课程，并推动其全面纳入地方课程体系。未来，AI课程将成为固定必修内容，AI不再仅是前沿科技，而已深刻影响社会，这体现了国家层面的战略紧迫性。

此前，国家已于2025年5月正式颁布《中小学人工智能通识教育指南（2025年版）》，基本要求包括：小学阶段侧重兴趣培养与感知启蒙，例如通过任务分解训练计算思维基础，对比AI与人类行为差异，培育初步质疑意识。初中阶段重在理解原理与应用，例如借助项目式学习完成简易数据整理分析，通过智能体搭建实现场景化应用实践。高中阶段则强化系统思维与创新实践，例如构建简易AI算法模型并进行性能优化。当前举措是国家提供总体框架，各地据此制定更细致的本地化教学大纲。客观而言，这可能导致地区差异，发达地区可能设计更前沿的教学内容。

其二，AI将融入各学科教学。文件鼓励开展人工智能跨学科教学，推动其融入课后服务、研学实践等环节。AI不应作为孤立的技术课程，而应成为一门基础课，作为一种新的思维工具。例如，语文课上可利用AI工具分析《红楼梦》人物关系网络；生物课上借助机器学习模型模拟种群演化；道德与法治课可借助AI辩论自动驾驶事故责任归属。这对教师能力提出了更高要求。

其三，注重培养学生的智能素养与创新思维。政策特别强调要提升学生智能素养，激发好奇心，培育创新思维，增强认知思考与解决复杂问题的能力。这再次表明，AI课程的核心在于锻造智能时代所需的个性化思维模式与价值判断力。文件后续部分还提到，要整合教育大模型与智能体工具，打造一批主题式学习场景，推动项目式、探究式、场景化育人模式，引导学生学会思考，培养适应智能时代的能力。简言之，即利用教育大模型和智能体工具，不是单纯用于解题，而是创设复杂学习情境，例如设计一个为火星基地构建生态系统的项目，让学生分组使用AI工具搜索资料、模拟实验、撰写报告、开展辩论，重点培养解决实际问题的能力。

这里有一个实例。在行动计划解读的教育部新闻发布会上，深圳大学附属教育集团外国语小学校长姚小英作为代表，介绍了当地小学人工智能教育情况，可作为参考样本。她提到几点：第一，自2021年起，该校学生每月至少上一节AI课。通过实践，他们开发了一套AI思维课程，不侧重操作技能，而是教导孩子利用大模型解决问题，旨在提升人机协作能力，应对未知挑战，同时帮助学生提升批判性思维，敢于质疑AI回答的正确性，并学会多方核实信息。总之，就是教会孩子在智能时代如何与AI和谐共处。

第二，利用AI激发孩子好奇心，促进自主学习。他们创新推行弹性学习与混龄协作，不同年级学生组成项目共同体，高年级学生担任小导师，与低年级学生共同开展实践活动。以英语课为例，五年级和三年级学生组队使用AI设计未来学校。第三，发掘善于运用AI的潜力学生。他们带领学生走访深圳南山区的45个人工智能创新实践基地。同时，学校联合数十家龙头企业及高校，建立了近20个AI主题创新实验室，为有志于且具天赋成为AI创新人才的学生提供参与真实AI项目的平台。

这三项举措背后的核心，是在智能渗透一切的时代重新定义学习AI的目标：让孩子保持人之为人的核心特质——能思考、能质疑、能创造、能与他人协作。当然，客观来说，深圳的人工智能资源除北京外难以比拟，但其做法具有借鉴意义。对家长而言，最关心的无疑是人工智能全面融入中小学后，对孩子的评价体系将产生何种变化。首先，对中小学生来说，记忆性知识的权重将下降，而提出问题、设计方案、人际协作解决问题的能力权重将上升。传统以知识记忆为主的考试将部分让位于能力评估，这要求孩子们从小养成与AI对话和协作的习惯，而非仅将其视为娱乐或搜索工具。这种转变正是政策所期望的方向。因此，家长需要更新教育观念，从单纯追求分数转向支持孩子掌握AI技能，培养探究精神，提升人机协同的复合能力。

其次，当中小学全面普及AI课程，命题导向很可能相应调整。例如，语文、英语的阅读理解及作文命题中，科技、AI等话题将日益增多；物理、化学、生物等学科也将更多以AI为背景进行命题。同时，各地正在推进的综合素质评价中，相关内容的比重可能加大。例如，电子科技大学教授沈富民建议，在综合素质评价中增设科技探究与智能实践类目。

第三，在大学选拔方面。一大趋势是在科技强国背景下，高校日益摒弃选拔“解读机器”的模式，转而寻求具备强烈学术志趣、突出创新潜质和动手能力的高潜力人才。因此，未来与AI相关的创新实践能力可能成为高校特殊类型招生的重要考察维度。谈完基础教育，接下来看高等教育。在大学教育中，人工智能的深度介入冲击更大，涉及整个知识模式的底层重构。文件明确提出要培育面向智能时代的高层次人才，这意味着人才培养范式必须从工业化时代转向智能时代。所谓“高层次”，不仅指学历，更指具备驾驭AI的创新能力和跨界整合能力。

教育部的新闻发布会上，复旦大学校长金力阐述了复旦大学应对人工智能影响的变革，他使用了一个比喻：在人工智能时代，要培养“干细胞式”人才。所谓干细胞式人才，指人才需具备持续自我更新能力，保持向多个方向发展的潜能。其背后原因是AI时代变化极快，如果大学仍培养“成品式”人才，无异于刻舟求剑。他认为，复旦要培养的是能在未知领域快速建立认知框架、能跨越学科边界整合资源、能面对失败持续迭代的人才。这三项才是AI时代真正的核心素养。这一定位将引发从高等教育到就业市场的一系列连锁反应。所有高校，尤其是研究型大学，将越来越以此为目标，重新校准人才培养体系。

如何培养？新文件提出了重要举措，总结为三点。首先，AI将成为高校公共基础课。文件指出要推动人工智能成为高校公共基础课，按学科专业分类编写教材，促使全体学生掌握人工智能知识。这意味着无论何种专业，AI都将成为必修课。例如，合肥工业大学为全校近7500名新生开设人工智能基础必修课，并采用“1+N”模式，为不同专业定制“AI+土木工程”、“AI+材料工程”等融合模块。

人工智能的飞速发展必然要求大学课程形态重构。行动计划针对性提出，要根据人工智能技术特点，打造“短、时、新”的前沿创新课程。但“短时性”要求很高，依赖于高校与产业界的紧密联系，这对原有缓慢的大学课程研发体系是巨大挑战。此外，文件特别强调交叉融合与产教结合。如文件提到，要指导高校开设人工智能交叉融合课程，丰富跨学科、跨专业课程群，培养复合型交叉人才。这对传统以院系专业为壁垒的培养体系冲击较大，因为文件要求打破学科藩篱，并非简单在原有课程中加入AI模块，而是以AI构建新的知识体系和人才培养模式。复旦大学校长金力提到，复旦要让人工智能真正嵌入每一个学科，从通识基础到专业核心，从学科进阶到纯应用。目前，复旦已开设百余门相关课程，并推出41个“X+AI”双学士学位项目。

同时，他们率先试点国内首个“学科博士+AI硕士”双学位项目。首批10位博士生全部来自新闻传播学专业。金力强调，在复旦，AI不是加入课程的“味精”，而是“菜肴”的主料。这对大量非名校的大学而言，都是巨大的教学体系挑战。须知，随着AI崛起，知识传授正从学习复现的线性模式加速转向提问、探索、创造、协同模式。例如，西安交通大学开设了一门数字化口腔医学课程，学生不再仅学习影像学原理，而是通过AI直接参与开发口腔影像分析算法、优化行业大模型等真实科研进程。

未来大学的一个重要趋势是学科边界逐渐模糊。首先，AI本身就是最大的跨学科通用语言。它既是工具方法，也是研究对象，天然连接计算机科学、数学、统计学与各应用领域。其次，高等教育中知识生产的链条将被重组，传统的“先学基础理论，再学专业知识，最后做课题”的线性模式将被更多项目制、探究式学习取代。最后，师资结构与教学团队也将跨界流动。未来的课堂上，将越来越多出现文科教授与AI科学家，或企业研究员与高校导师联合授课。学生在这样的环境中才能更善于在不同视角间切换。

关于人才培养，文件还强调要根据产业结构智能升级优化调整学科专业设置，新增一批适应新技术、新产业、新业态的学科点。这将加速高校专业设置的新陈代谢。例如，面对新能源汽车的爆发，许多大学新设了智能车辆工程专业；面对生物医药的智能化，设立了生物信息学、智能医学工程专业。教育部每年新增备案专业名单将是最直接的观察窗口。而一些传统专业将加速萎缩。