AI赋能教育
人工智能已成为推动教育变革的核心力量。国家政策明确推动AI与教育深度融合，高校对智能化升级需求迫切，期望通过AI提升教学质量、优化校园管理、强化科研创新，培养新型人才。从教学个性化服务、人才定制化培养，到校园高效运营、科研跨学科突破，基于AI中台的技术架构正搭建起从模型支撑到场景应用的完整解决方案。这场变革不仅是工具更新，更是教育模式重塑，让AI从辅助手段成为师生合作伙伴，开启教育数字化高质量发展新篇章。
以人工智能为核心的数字技术，在实现全纳、公平、有质量的教育目标与推动全民终身学习的进程中展现出强大活力，正全面重构教育生态。基于这一发展态势，推动人工智能在基础教育领域的实景化、常态化应用成为必然要求。
为此，需着眼人工智能赋能基础教育的核心方向，构建 “目标引领、阶梯推进、策略保障” 的发展框架，通过科学规划与系统部署，确保技术与教育实现深度融合、规范应用。
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政策推动
在教育行业，教育部强调开发和应用教育场景的人工智能技术和大模型，实现教育资源的优化配置和教育模式的创新。2024年，教育部部长怀进鹏在世界数字教育大会上的主旨演讲就提出教育部将实施人工智能赋能行动，促进智能技术与教育教学（AI for education）、科学研究（AI for Science）、社会（AI for Society)的深度融合，为学习型社会、智能教育和数字技术发展提供有效的行动支撑。因此，人工智能技术，尤其是大模型的应用，正在深刻改变高等教育的面貌。从教学辅助、虚拟仿真实验到智能化管理和个性化学习，AI技术正助力打造智慧教育生态。
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场景应用
基于AI中台技术架构及技术能力支撑教育场景各项能力应用。模型基座模块提供了强大的AI模型支持；AI能力中心提供了丰富的智能服务；AI开放平台加速教育场景的应用和开发；最终服务于智慧校园的智能化场景需求。
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教学管理
教学资源高效利用、人才资源充分挖掘，实现资产价值释放：组织的运营、管理、服务中，存在着大量的数字资产，对于教育、文化类更加重视知识和资产管理的组织而言，AI能起到激活资 产、辅助管理决策、提高组织运转效率的作用。从教学服务来看，课堂前，AI可以辅助完成考勤、休假等基础工作；课堂中，AI可通过语音识别等技术与师生实时交互，同时可实时生成课堂互动所需测试等材料；课堂后，可清晰分析并展示每个学生及班 级的学情对比数据。从资产管理来看，AI技术可以对组织的海量知识和信息进行整合、沉淀和激活，帮助企业打造专属AI知识库， 实时响应员工需求。同时可以实时更新并提取人才库信息，实时优化人才梯队。
从依赖教师经验转向数据驱动，教师负责更多创造性工作：备课是一个兼具较大工作量和创造力需求的工作。工作量主要体现在不同学段、不同班级的课程大纲、教案的撰写、课程资源的搜集，以及课件的制作方面，创造力需求主要体现在根据各班级学情、进度的不同进行个性化修改和调整，以及师生互动设计等方面。AI技术的应用，使得教学资源搜集、课件制作等偏执行的工作在大数据驱动下，可以更加快速高效地完成，节省教师大量时间。 由此，教师可以从事更多如师生沟通、学生关怀、互动设计等创造性、情感性、社交性的工作。
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人才培养
个性化资源推荐与任务规划、启发式引导思考、实时答疑解惑：在自主学习场景下，学生通常存在学习任务不具针对性、难点困惑缺乏引导启发、实时反馈不足的三大问题，AI技术的应用对这三点 难题都有助益。首先，大模型积累了大量的学生个人数据，可以提供更懂学生的学习资源、学习任务和学习反馈；其次，根据情景 的不同，AI产品可设置是否提供答案，如在学生练习遇到困难时提供启发引导，或在错题后为学生提供题目详解；同时，AI可在 学生产生困惑的当下提供实时的答疑解惑，保证学生学习的时效，强化学习效果。
开放场景下，实现以学生为中心的多轮交互和拟人陪伴：在判别式AI技术下，学生在口语练习时常常存在对话简单、场景受限、难以多轮交互、个性化不足等问题。AI技术应用后，大模型参数的扩大、预训练架构的使用等，使得原本单向播报和简单问答的功能进一步拓展了多轮对话、逻辑推理、上下文理解能力。 其次，基于新数据生成而非识别分类的逻辑，AI产品可应对的场景和任务范围更加广泛，可以满足用户对细分场景的需求。同时，与数字人、人形机器人结合后，多模态的大模型既可识别学生的声音、表情等特征，也可借助“似人”的外貌提供“类人”的交互 陪伴。
测评数据多模态、测评内容常态化、测评结果个性化：AI技术在测评对象、内容、结果三个方面影响对学生的测试评估，使得学生测评更加自然全面。从测评对象来看，大模型的多模 态能力，可应对多种类型的作业评估需求，通过对学生表情、声音等的试别，可实现对学生更全面的评估；从测评内容来看，作为 AI导师的大模型，与学生长期相伴，积累了大量的常态化数据，可以给予更多过程性评价；从测评结果来看，大模型可以根据学生 个人情况生成测评结果，而非归类判定，测评结果的针对性更强。
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科研创新
在科研创新领域，则需要AI提供多元工具和平台加速教学科研进程，并为研究人员和教学人员提供新思路、新方法以激发跨学科创新思维。 在文献整理、校对润色等方面减负，在数据处理与预测方面助力基础研究：学术科研中，存在大量机械性的工作，耗费心神且占据研究人员大量时间，而这正是AI的用武之地。AI并不能替代研究员，而 是作为一种辅助工具，在文献及引文整理、数据分析、图表生成、语法及错别字校对等方面解放部分人力。同时，大模型与科研工具包结合，可加速科研计算，进行数据预测等，助力科研基础研究及探索。
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智慧校园
随着人工智能技术的持续迭代，其应用方向日益清晰、场景愈发丰富。通过聚焦学生教育、师生教学、教学管理及校园服务管理中的真实需求，按优先级确定变革场景并开展应用创新，高校需在信息化整体规划基础上，结合教育教学业务变革的迫切需求，以“需求牵引、应用为王”为原则，设计梯次发展的战略规划分步推进变革。 高校AI能力的打造并非局限于智能化工具的建设，更核心的是通过能力复用与创新，推动AI从辅助工具向师生合作伙伴转型——从单纯提供信息答案，升级为能理解、学习和适配师生需求，深度融入校园生活、学习与工作全场景。这种角色转变将让AI成为校园不可或缺的部分，为校园带来更智能、更人性化的体验，支撑教育可持续发展。
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编辑：Zero
