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2026年伊始,北京和上海两地陆续公布了各自的教育发展规划,这些规划为中国教育的未来指明了方向。作为中国的两大超大城市,北京和上海在教育领域的集中发力,不仅体现了对教育资源供给的需求,还反映了中国教育发展正在迎来重要的转型期。从学位供给的“有学上”到教育质量的“上好学”,随着人口结构的变化和托幼一体化的需求增加,教育系统如何在扩容与提质之间找到平衡,如何确保技术能够真正服务于每个孩子的成长,成为2026年教育改革的核心命题。
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上海:教育布局系统化,质量提升成主旋律
上海市第十六届人民代表大会第四次会议今天(2 月 3 日)上午开幕,上海提出"教育强市行动计划",表示在 2026 年将继续深化教育改革,在致力于在扩展教育资源的同时,提升教育质量。上海的教育规划不仅着眼于学位供给的增加,更加注重教育质量的持续提升,在这过程中,2025 年的成就为上海 2026 年的规划奠定了坚实基础。
2025 年,上海新增了 3,630 个公办幼儿园托班席位,并实现了中小学教室空调全覆盖。这一措施显著缓解了学前教育和基础教育资源的压力,并提升了教育环境的质量。与此同时,上海还开展了校园食品安全专项整治,确保了学生的餐饮安全与健康,为提升教育质量奠定了基础。
2026 年,上海的教育规划将继续聚焦学前教育和基础教育领域的扩展与提质。首先,上海计划继续增加公办幼儿园托班席位,力求实现托班全覆盖。通过这一措施,上海将进一步缓解学前教育资源短缺问题,确保更多家庭能够享受到普惠性的学前教育资源。同时,上海还将全面提升幼儿园办园质量,推动普惠托育和托幼一体化服务,满足更多家庭的教育需求。
在基础教育方面,上海将继续推动教育资源的优化配置,确保学位供给与学龄人口的变化相适应。2026 年,上海将实施“健全与学龄人口变化相适应的教育资源配置机制”,以应对学龄人口的波动和变化,确保教育资源的科学配置,避免资源错配。此外,上海将继续实施中小学校园餐质量提升工程,确保学生在校期间能够获得营养、安全的餐饮保障。
值得注意的是,上海在教育政策上将继续强化社会支持系统,推动育儿补贴、女职工产假社保补贴、生育友好岗等政策的实施,为家庭提供更多的支持。这些配套政策不仅对教育系统的有效运作起到了促进作用,也为教育资源的普及和质量提升提供了有力保障。
上海 2026 年的教育规划将在 2025 年成果的基础上,继续加大教育资源的投入,特别是在学前教育和基础教育领域的扩展。同时,通过提升教育质量、优化资源配置以及加强社会支持,上海将为每一个孩子创造更好的成长环境,推动教育体系迈向更高质量的发展。
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北京:分区发展,教育资源差异化布局
与上海的整体布局不同,北京的教育发展呈现出明显的区域差异化特点。根据政府工作报告,东城区计划新增中学学位 5,600 个,通州区目标 6,500 个,而海淀区则提出在“十五五”期间新增中学学位 20,000 个。这些目标背后反映出学龄人口分布的巨大差异,体现了北京在教育资源配置上的精准应对。各区根据自身的实际情况制定不同的发展目标,这种“一区一策”的模式既受到客观条件的制约,也为创新提供了空间。
在这些区域中,海淀区的规划最为前瞻。海淀区提出了多个具有创新性的举措,包括建设 100 间 AI 实验室、打造教育专用的大模型基座,以及举办首届中学生人形机器人足球联赛。这些措施不仅回应了技术变革对教育的深刻影响,也为教育未来的发展指明了方向。此外,海淀区还提出了“雏鹰计划—英才计划—领军计划”分层培养体系,这一体系将拔尖创新人才的培养从零散项目升级为系统工程。其核心理念是:在资源有限的情况下,通过精准的识别与分层支持,为不同潜力的学生提供适配的成长路径。这一规划突出了海淀区在培育创新人才方面的前瞻性思维。
石景山区则提出了“京西产科教融合发展共同体”的创新模式,旨在打破教育与产业之间的壁垒。通过将职业教育五年贯通专科人才培养改革试点项目与哈工大等高校的战略合作以及产学研联合攻关进行整合,石景山区希望通过教育和产业的深度融合,探索教育发展的新路径。这一探索为非核心城区提供了有益的示范:当传统教育资源上难以与如海淀、西城等核心城区竞争时,通过产教融合的方式开辟新赛道,或许是更为实际的选择。
北京各区的共同特点是高度重视集团化办学。东城区推进“新型集团化办学”,西城区深化集团化办学改革,石景山区也在推进新型集团化办学。虽然这一模式在北京已经实践多年,但“新型”二字的出现标志着集团化办学的迭代升级。传统的集团化办学往往局限于“名校办分校”的简单复制,而新型模式则更加强调资源的深度整合与治理结构的优化。在这一过程中,如何确保名校的优质教育资源有效注入到薄弱学校,并避免集团化办学成为一种简单的标签游戏,仍然是亟待解决的关键问题。要破解这些难题,需要更精细的制度设计,以确保教育资源的合理流动和公平共享。
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从政策共识到落地难题:智能化成为破局关键
北京和上海的教育政策中,托幼一体化、动态调整机制和质量提升工程是高度一致的三个关键词。这些政策方向紧密契合教育系统当前面临的三大结构性挑战:
第一,人口结构变化带来的资源配置难题。两地都提出建立"与学龄人口变化相适应的教育资源配置机制",但问题在于:学龄人口的波动往往具有滞后性,当政策制定者意识到学位紧张时,新建学校至少需要 2-3 年才能投用;而当新增学位释放时,又可能遭遇生育率下降导致的闲置。这种错配不仅造成资源浪费,更影响教育质量——仓促扩班必然稀释师资,过度收缩又会打击教师队伍稳定性。
第二,普惠体系扩容后的质量托底压力。无论是上海的"整体提升幼儿园办园质量",还是北京东城的"公办园开设托班全覆盖",都指向同一个现实:当普惠性学位供给达到一定规模后,家长的关注点必然从"有没有"转向"好不好"。但质量提升远比数量扩张复杂,不仅涉及课程设计、师资培养、过程管理等多个维度,还很难通过简单的资源投入实现线性增长。
第三,教师队伍能力与改革要求之间的结构性落差。海淀区提出推动教师角色向"学习体验设计师与伦理把关者"转型,这一定位精准把握了技术变革对教师职能的重构。但现实中,大部分教师仍停留在传统的知识传授模式,如何帮助他们完成角色转换?如何让备课、批改、辅导等重复性劳动减负增效,从而释放出更多精力用于个性化指导?这些问题的破解,单靠培训和考核远远不够。
华领人工智能推出的人工智能教育学校建设方案,正是在这一需求之上形成实践路径。方案以覆盖教学、管理、评价全场景的"1-2-3-4-5 系统模型"为框架,围绕"师—生—机协同"构建系统性解决方案,将课堂运行、队伍建设与学校治理纳入统一结构,推动普惠体系向质量托底进一步延伸。
在"1"的层面,方案以人工智能技术为支撑,整合教学资源、优化课堂互动与过程反馈,提升教育服务质量,促进学生全面发展,满足学生个性化需求,使"以学生为中心"的因材施教在日常教学中形成更清晰的运行闭环。当每个孩子的学习数据都能被实时捕捉与分析,当教学资源能够根据学情动态推送,因材施教就不再是理想口号,而是可量化、可追踪的实践路径。
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在"2"的层面,方案将队伍能力作为关键抓手,重点提升"人工智能型校长"与"智能型教师"两支队伍。校长侧依托"五库一湖"数据架构,实现校园全要素数据汇聚与智能分析,使学校治理更具数据支撑;教师侧推动角色向学习体验设计师与伦理把关者转型,并通过 AI 教学认证体系与双师工作坊,提升智能备课、数据解读与工具应用能力,使课堂主阵地的专业成长更有支撑。当校长能够通过数据看清学校运行的真实状态,当教师能够借助 AI 工具完成备课与批改的基础工作,他们才有可能将更多精力投入到学生的个性化指导与心理关怀中。
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在"3"的层面,方案从课程、教学、科研三大维度推进赋能:通过构建全学段课程体系实现课程赋能,通过推广 331 实效教学法推动课堂教学赋能,通过科研工具智能化与跨域协作提效实现科研赋能,使教学改进与学校发展形成持续机制。如何让优质教育资源真正流动起来?传统模式下,名校的优势往往体现在优秀教师的个人经验上,这种经验很难标准化复制。但当课程体系、教学方法、科研工具都能够通过智能化平台沉淀与共享,集团内的薄弱校就能更快速地获得成长支持。
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在"4"的层面,方案面向学生、教师、家长与社会四方关键需求提供支持:学生侧强调个性化学习与全素养培养,教师侧聚焦减负增效与专业成长双驱动,家长侧强化透明化参与与科学家庭教育支持,社会侧回应教育公平与人才供给的双重提升,使普惠体系的运行更具温度与质量。这种四方协同的设计理念,与上海"儿童友好城市"建设中强调的家校社企协同育人不谋而合——教育不应只是学校的事,当家长能够通过平台了解孩子的真实学习状态,当社会资源能够通过数据对接精准匹配到有需求的学生,教育公平就有了更坚实的支撑。
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在"5"的层面,方案进一步强化德智体美劳五育融合:德育强调情境浸润与数据驱动,智育强调个性化与跨学科融合,体育强调科学监测与智能干预,美育强调创造力激发与文化传承,劳育强调智慧实践与产教融合,从而构建面向全人培养的整体路径。智能化工具的介入,使得原本难以量化的素养培养有了可观测、可追踪的抓手。
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从北京、上海两会释放的政策信号来看,中国教育正站在从规模扩张转向质量提升的关键节点。人工智能技术的价值,不在于替代教师,而在于重构教育生产关系:让数据成为决策支撑,让工具成为能力放大器,让每个孩子的成长都能被看见、被支持。当上海提出"整体提升幼儿园办园质量"时,我们需要的是能够精准识别每所幼儿园短板的诊断工具;当北京推进"新型集团化办学"时,我们需要的是能够让优质资源快速流动的共享平台。
教育的本质是人对人的影响,但技术可以让这种影响更精准、更高效、更公平。在普惠体系已经基本建成的今天,我们需要思考的是:如何让每一个孩子都能在适合自己的节奏中成长?如何让每一位教师都能将精力聚焦在最有价值的教育创造上?如何让教育资源的配置更加科学与前瞻?这些问题的答案,正在政策探索与技术实践的交汇处逐渐清晰。
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