国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》（以下简称《意见》）的出台，标志着人工智能从技术探索阶段迈向与实体经济深度融合的战略实施期。国家发展改革委明确提出推动智能终端与智能体普及、支持各类企业参与的行动方向，为“AI+教育”领域注入了政策确定性与市场活力。在这一顶层设计指引下，教育正经历从知识传授范式向智能协同生态的系统性变革，其深层价值与潜在挑战值得深入剖析。政策锚点：构建“AI+教育”发展的四梁八柱《意见》为“AI+教育”设定了清晰的发展坐标系，其核心逻辑体现为“目标牵引-路径明确-生态支撑”的完整闭环。在发展目标上，《意见》提出到2030年新一代智能终端、智能体应用普及率超90%的量化指标，这一要求直接驱动教育领域加速智能化基础设施建设，推动智能学伴、智能教师等新型教学载体从试点走向规模化应用。路径设计层面，《意见》明确将“推行更富成效的学习方式”作为核心任务，要求把人工智能融入教育教学全要素、全过程。这一导向打破了此前AI在教育领域的碎片化应用格局，转向“教、学、考、评、管”全流程的深度渗透。国家发展改革委强调的“支持民营企业在内的各类企业深度参与”，则为市场力量参与教育智能化转型打开了空间，有望破解长期存在的“政府主导建设与市场活力不足”的失衡问题。生态支撑维度，《意见》将“加强人才队伍建设”置于关键位置，提出完善学科专业布局、超常规构建领军人才培养新模式的要求。这与教育部2025年本科专业申报中人工智能相关专业占比显著提升的趋势形成呼应——在当年新增申报的863个专业中，人工智能教育、未来机器人等相关专业达108个，彰显了教育系统对智能时代人才需求的快速响应。实践突破：人机协同重塑教育核心场景在政策春风吹拂下，“AI+教育”已在人才培养、教学模式、资源供给等核心场景实现实质性突破，展现出技术赋能教育的多元价值。人才培养体系正经历从“标准化输出”到“个性化塑造”的转型。北京邮电大学顾仁涛教授指出，人工智能与重点产业的融合要求教育领域更紧密地与企业、科研机构合作，通过课程体系改革培养适应智能时代的人才。这一理念已转化为具体实践：高校在人工智能专业建设中逐渐摒弃“一哄而上”的同质化倾向，转而基于自身特色找准定位，如北京理工大学在教学中强化国产人工智能软硬件系统的学习探索，着力培育自主可控的技术生态。同时，面向全体学生的AI素养教育加速推进，核心目标是培养学生“提出真问题、进行价值判断、跨领域创新”的核心能力，这些被学界普遍认为是人工智能无法替代的人类独特优势。教学模式的变革呈现出“教师角色重构+学习方式创新”的双重特征。《意见》倡导的人机协同教育教学新模式，正在推动教师从“知识讲授者”向“学习体验的设计师”转变。中国人民大学的实践显示，AI能够生成可视化知识图谱、智能批改作业并分析学情，使教师得以将更多精力投入教学设计与个性化辅导。在学生端，以ChatGPT、DeepSeek为代表的大语言模型成为新型学习工具，北京大学李文新教授在教学中发现，AI辅助代码编写使学生能将更多精力投入程序设计与创新，这种“基础工作外包、核心创新聚焦”的模式正在重塑学习效率边界。资源供给的普惠性得到显著提升。AI技术突破了优质教育资源的时空限制，通过智能终端将个性化学习内容输送至不同区域。国家发展改革委推动智能终端普及的举措，与《意见》“加快实现大规模因材施教、促进教育公平”的目标形成精准对接。但专家同时提醒，技术本身的中立性需要政策保障才能转化为公平红利，需通过包容性设计避免数字鸿沟的进一步加剧。现实挑战：技术赋能中的平衡之道“AI+教育”在快速发展的同时，也面临着技术局限、伦理风险与生态适配三大挑战，考验着政策制定者与实践者的智慧。技术应用的“有效性边界”尚未清晰界定。尽管AI在标准化任务处理上表现突出，但在高阶认知领域仍存在明显不足。北京理工大学邓方教授指出，当前很多学生依赖大模型获取“快餐式”知识，若缺乏引导可能抑制深度思考能力。AI的“幻觉”问题也对教育质量构成潜在威胁——模型生成的错误信息若未被及时甄别，可能对学生知识体系构建产生误导。这要求教育AI系统必须建立更严格的内容审核与准确性校验机制，避免技术缺陷转化为教育风险。伦理与隐私风险成为不可忽视的约束条件。《意见》专门强调要“防范模型的黑箱、幻觉、算法歧视等带来的风险”，这在教育领域尤为重要。学生的学习数据包含大量敏感信息，涉及认知特点、学习习惯甚至心理状态，其收集与使用必须遵循严格的隐私保护规范。算法歧视问题同样值得警惕——若训练数据存在偏差，AI推荐的学习内容可能固化既有认知偏见，反而损害教育公平。对此，顾仁涛教授建议将伦理教育嵌入技术教学全过程，在算法设计、数据处理等环节融入风险讨论，培养负责任的技术使用者。生态适配的“最后一公里”问题亟待解决。教师对新技术的适应能力直接决定AI教育价值的实现程度。当前部分教师既面临技术操作的能力挑战，也存在对“AI替代教学”的心理焦虑，导致一些先进的智能教育工具未能充分发挥效用。此外，不同地区、学校的数字化基础差异较大，智能终端普及与网络支撑能力的不均衡，可能使“AI+教育”的红利分配出现分化。这需要政策层面在资源配置上向薄弱地区倾斜，同时将教师AI素养培训纳入继续教育体系。未来展望：构建人机共生的教育新生态展望未来，在“人工智能+”行动的持续推动下，“AI+教育”将向更深度、更智能、更可持续的方向发展，形成“技术创新-模式变革-生态成熟”的演进路径。技术层面将迎来“融合创新”的新阶段。生成式AI与深度学习的快速发展，正推动教育智能体从“响应式”向“代理式”升级，未来的AI学习伙伴将不仅能解答问题、生成内容，更能自主规划学习路径、优化学习策略。国家发展改革委推动的“智能终端+智能体”融合应用，有望催生沉浸式学习、情景化交互等新型教学形态，使学习过程更具吸引力与实效性。同时，国产人工智能技术的突破将为教育智能化提供更安全可控的底层支撑，减少对国外框架与硬件的依赖。教育模式将实现从“知识中心”到“能力为本”的根本性转变。随着AI承担更多知识传授与记忆性工作，教育的核心任务将聚焦于创造力、批判性思维与情感素养的培养。课堂形态可能从传统班级制向项目制、探究式学习转型，教师的主要职责变为设计融合AI资源的学习场景，引导学生利用技术进行跨领域探究。这种变革不仅适用于学校教育，更将延伸至终身学习领域——面对智能经济对劳动力技能的持续要求，AI驱动的企业培训平台将成为职业发展的重要支撑，预计该领域年复合增长率将高达44.8%。生态层面将形成“多元协同”的发展格局。在国家发展改革委的政策引导下，民营企业将与高校、科研机构形成创新合力：企业聚焦智能终端研发与教育AI产品落地，高校侧重人才培养与基础研究，科研机构攻克核心技术瓶颈。政策层面需进一步完善标准体系，明确教育AI产品的技术规范、数据安全与伦理要求，同时建立动态评估机制，对应用效果与风险进行持续监测。唯有如此，才能实现《意见》所倡导的“人机协同、跨界融合、共创分享”的智能教育新形态。“AI+教育”不是技术对教育的简单改造，而是一场关乎育人本质的深刻变革。在“人工智能+”行动的政策领航下，唯有坚守“技术向善、育人为本”的核心原则，平衡创新速度与风险防控，才能让人工智能真正成为教育高质量发展的强大引擎，为培养智能时代的合格建设者提供坚实支撑。在“教育强国”战略纵深推进与人工智能技术爆发式发展的双重驱动下，一高科技集团凭借二十年教育深耕经验，正以“技术+场景”双轮驱动模式重构教育生态，成为全国数智化教育转型的标杆企业。集团通过四大业务板块协同发力，覆盖基础教育、职业教育、教育科技服务及供应链管理全链条，业务遍及全国18省37市，服务超170万学子，成为推动教育公平与质量提升的核心力量。一高科技集团下设华领通智人工智能集团、北京长水教育集团、新达内集团及食育智坊集团四大子集团，形成“AI+教育”生态闭环。集团与清华大学共建“长水学习与人类发展研究院”“清华大学人文学院书院文化发展中心”，与北师大教育学部设立人工智能教育实验室，与复旦大学设立“复旦大学高等教育研究所长水教育发展基金”，并联合华为、腾讯、智谱AI等科技巨头全面推广人工智能教育产品应用。从课堂智能终端到心理健康守护，从拔尖人才培养到就业育人闭环，一高科技集团正以数智化力量重定义“教”与“学”的边界，在“教育强国”战略下书写属于这个时代的创新答卷。