教育部发布第三批 AI 高教案例，智能教育的“全链条时代”来了！

本文由华领人工智能原创

近日，教育部公布第三批“人工智能+高等教育”典型应用场景，全国 30 所高校入选，案例同步上线国家高等教育智慧教育平台。至此，教育部已连续发布三批典型案例，共 80 个，覆盖课堂教学、科研训练、创新创业、治理平台等多个领域。

这不仅是一份案例清单，更是中国高等教育智能化的阶段性图谱——AI正从“教学工具”变为“教育机制”，从局部应用走向系统建设。

从课堂创新到体系建设：AI 高教的三次跃迁

教育部三次发布“人工智能+高等教育”典型案例，勾勒出高校智能化发展的演进路径。首批案例公布于 2024 年上半年，以课堂教学为核心，北京大学、华中师范大学、哈尔滨工业大学等高校探索 AI 助教、智慧教室、智能评测等教学场景，让人工智能第一次系统性地进入大学课堂。那一阶段的关键词是“应用落地”，AI 作为辅助工具开始在教学现场产生可感知的作用。

同年 11 月发布的第二批案例，则将 AI 的触角延伸至科研训练、实验教学和创新创业。AI 不再只是课堂助手，而成为科研过程的重要支撑。东南大学、西安交通大学等高校建设虚拟实验平台与智能科研助手，推动 AI 在数据分析、模型训练、科研评价中的应用。AI 由此进入学术体系内部，成为促进创新与跨学科研究的引擎。

到了 2025 年公布的第三批案例，方向已由“教学创新”转向“机制建设”。在这一批次中，出现了大量校级 AI 治理、数据中台和平台集成项目。高校开始以 AI 为基础构建教育决策系统和质量监测平台，推动智能化从课堂延伸至管理与评价环节。

其中，北京航空航天大学、浙江大学、华中师范大学等十所高校连续三次入选，成为 AI 教育体系化建设的稳定力量。三批案例合计 80 个，形成了从教学到治理的完整链条。AI 的角色也由“外部工具”变为“内部机制”，成为支撑高等教育运行的新基础设施。

中国提速，世界共振：谁在重新定义智能教育？

在人工智能深度重塑教育的浪潮中，中国高校的系统化推进尤为显著。顶层设计的明晰导向，让“人工智能+教育”从政策倡导迈入制度建设阶段。《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》提出“打造人工智能教育大模型”“建立基于AI的教育评价与科学决策制度”，将人工智能确立为教育强国建设的基础能力。随后，浙江、江苏、陕西、甘肃、河南等十余个省份密集出台“人工智能+教育”行动方案，以2027年为目标节点，系统布局高校智能化发展蓝图。从整体路径看，这些方案虽立足各地实际，但在方向上高度一致——学科扩容、课程革新、产教融合、基础设施升级与治理创新成为共同目标。

政策与技术的双重驱动，使人工智能正从课堂应用走向高等教育的系统建设。高校的探索已不再停留于“会用 AI”，而是在重塑教育的运行逻辑。近年来，多所高校以数据中台和教学反馈系统为核心，构建起贯通教学、科研与治理的智能架构。AI 助教、学习分析平台等工具，正从教学辅助转变为教育运行的中枢——它们打通学习数据、教学质量与课程设计，形成持续迭代的闭环。例如“师说大模型”等新型教学分析平台，将教师培训、课堂研究与教学改进纳入统一体系，推动AI从“工具层”跃升至“机制层”，逐步嵌入教育结构之中。

在国际范围内，高等教育的 AI 创新也在加速。部分高校设立跨学科研究项目，将生成式 AI 引入课程设计与学习评估，探索其在教学过程中的真实效能。卡内基梅隆大学的“生成式 AI 教学研究计划”便是一例。该校通过课堂实验与学生反馈，分析 AI 在提升教学质量和学习体验中的作用，使“教学”与“研究”形成互动循环。这类探索体现了国际高校普遍的路径：以研究驱动创新，以教学验证成效，让 AI 成为理解学习过程的新工具。

总体来看，中国的高教智能化更注重体系建设与长期推进：政策提供方向，平台汇聚资源，机制保障落地；而国际高校则以科研创新为核心，通过分布式实践推动教育更新。两种模式路径不同，却在目标上趋同——人工智能正成为教育体系的基础能力，其价值不在替代教师，而在提升教育运行的科学性、精准度与可持续性。

当科研遇见课堂：教育智能化的链条正在形成

当 AI 在高校层面完成机制化建设后，教育智能化的逻辑正沿着教育体系的纵向链条不断延伸。从大学科研到中小学课堂，AI 的角色正在从教学工具转变为育人机制，推动形成贯穿“兴趣培养—能力成长—职业选择”的智能教育体系。

在高等教育阶段，AI 已成为科研赋能的重要力量。高校建设的科研大模型、虚拟实验环境和智能实验管理系统，正在重塑科研训练的方式。学生在实验与研究过程中，通过 AI 进行数据建模与算法验证，不仅提升了科研效率，也在实践中形成面向未来产业的 AI 能力。这种由 AI 驱动的科研赋能，正成为教育智能化的上游起点。

在中小学教育中，AI 的价值更多体现在学习伴随与成长支持。各地学校正在建设基于智能学习平台的成长画像系统，利用 AI 记录学生的学习节奏、知识掌握和兴趣偏好，实现因材施教。AI 的加入，使教育从结果导向转向过程优化，教师从“授课者”变为“学习引导者”，学生的学习方式也从被动接受转向主动探索。智能伴学系统不仅重塑了教学流程，也让教育的关注重心回到“理解个体、促进成长”之上。

这一纵向贯通的趋势，正在使教育智能化形成系统闭环。高校的数据中台、师范院校的教师培养模型以及中小学的学习画像体系，逐步连接为一个贯通的教育网络。国家智慧教育平台的建设，成为这一体系的关键枢纽——汇聚高校经验、整合基础教育资源，为中国教育智能化提供统一标准和公共底座。

华领通智的实践正落在这条线上：以 AI 水手为核心品牌，推动从课堂教学到成长画像的智能教育体系建设。在教学层面，AI 水手以“教师主导、学生为本、数据支撑”为核心逻辑，通过水手数智教室 S900 中的AI 助教、学情分析系统等工具，贯通课前、课中、课后的全流程教学场景——课前生成差异化教学方案，课中实现互动与即时反馈，课后完成作业批改与学情分析，帮助教师更高效地理解学习、调整教学。

在育人层面，华领通智以“AI 成长画像”为核心机制，结合行为数据、认知表现与情绪反馈，构建学生的学习档案与发展曲线，让教师能够以数据为依据洞察学生成长变化，支持真正意义上的因材施教。同时，基于“五育融合”理念，体系还延展至心理健康、兴趣培养与社会实践等维度，实现学业成长与个体发展的统一。

这种体系化的建设，让 AI 不再只是课堂中的技术工具，而成为教育生态的内在逻辑。它以平台为中枢、以数据为纽带、以教师为核心力量，推动教育从“数字化应用”走向“智能化共育”。

当技术成为理解教育的方式，而非教育的替代者，教育的边界也因此被重新定义——高教之上有科研创新的驱动，基础教育之内有学习成长的延展，而二者之间，则正在形成一个更懂学习、更能育人的智能系统。

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