■“人工智能+教育”并非简单的技术叠加，而是对教育生产关系与生产力的深度革新。眼下，生成式AI正大刀阔斧地重塑社会生活各层面，为教育带来了结构性转型的宝贵契机。自2024年始，国家层面密集部署相关政策，特别是2026年4月出台的《“人工智能+教育”行动计划》，意味着融合发展的步伐迈入了系统化推进的新纪元。不过，在政策体系逐步健全之际，一个现实难题摆在了面前：制度红利难以高效转化为教育生产力。要破解困局，须得运用系统性思维，打造更高水平的政策落地与教育管理水平。
一些地方和学校负责人仍将AI视作信息化部门的技术事务，未能将其定位为教育变革的战略核心，这种认知误区直接导致了统筹工作的不足。财政拨款更多流向硬件设施建设，智慧教室、AI实验室建成后却长期闲置。现阶段我国教育信息化投资中，硬件占比依然偏高，软件与服务投入相对滞后。“重硬轻软”的模式使得数字化转型效益呈现边际递减趋势。在教师培训领域，培训体系和内容偏重技术层面，未能与教学法深度结合，相当一部分教师面临“不会用、不敢用”的困境，导致AI应用多数停留在课件制作、作业批改等浅层环节，尚未触及以学生为中心的个性化学习模式的根本性变革。
机制层面，教育、发改、工信等跨部门职责划分不够明晰，协同效能有待提升。多数学校缺乏常态化推进的机制保障，短期政绩观凸显，热衷于打造“样板间”“示范课”，却忽视了长远的生态培育。评价机制上，AI教育应用成效未纳入关键考核范畴，教师的AI教学成果与职称评定、绩效评估缺乏关联，激励作用不足。教育督导未能形成刚性约束，考核结果的应用也缺乏充分力度。
为此，要以系统性视角促进人工智能与教育的高度融合，亟须构建多方参与、全流程覆盖的协同治理架构。
首先，明确“人工智能+教育”是由各级教育行政部门和学校主要负责人亲自抓、全面负责的“一把手工程”。建议将此纳入政府教育履职评价及学校办学质量评估的核心指标，并可试点开展“局长校长AI应用示范工程”，通过公开课、成果展示等形式发挥引领示范作用。
其次，优化资源分配格局。建议将硬件投入比例控制在40%以内，确保软件、服务、培训等软性投入比例超过60%。可逐步设立“人工智能+教育”专项基金，施行“以奖代补”政策，重点扶持应用成效突出的地区和学校。快速构建国家教育智算服务平台和教育专用大模型，奠定普惠且安全的智能教育基石。推动资源共建共享，鼓励先进地区帮扶后发地区，让优质资源产生更广泛的影响力。
再次，全面提升教师的AI综合素养。建议将AI素养列为教师资格考试、定期注册和职称评审的必要条件。例如，实施为期三年的全国教师AI素养提升计划，采用“校内研修+线上课程+名师指导”的混合式培训模式，尤其要强化教学方法的融合应用；建立国家级、省级、市级三级AI教育名师工作室，培养骨干教师和学科领军人物。部分区域和学校可试点将AI教学实践成果纳入绩效考评和评优体系，激发教师内在驱动动力。
此外，创新协同推进的运行机制。有条件的区域可探索“整校推进”模式，集中资源重点支持一批试点学校，配置专职AI教研人员和技术支援团队，打造可复制、可推广的成功范本。同时，探索构建校企合作的长效机制，明确企业介入行为的规范，建立教育AI产品准入及质量认证标准。建议设立国家级“人工智能+教育”重大科研项目，加强理论根基与核心技术的联合攻关。加强正面宣传引导，营造全社会支持的良好风气。
最后，健全安全与伦理治理体系。建议迅速制定教育领域人工智能安全与伦理准则，清晰界定数据安全、算法公正、隐私保护等方面的权责范围。同步建立AI教育风险监测预警和应急处理机制，防范技术滥用和伦理风险。积极参与全球AI教育治理进程，推动我国相关标准走向国际舞台。
“人工智能+教育”并非技术层面的简单补充，而是对教育生产关系与生产力的根本性重塑。这项事业关乎到
