当首都名校集体转向，什么才是教学成果的“新底座”？

近日，四年一度的京师奖评选结束，160项基础教育教学成果奖正式公示，覆盖108个单位。海淀、东城、朝阳、西城四区合计斩获85项，占总量的一半以上。在基础教育领域，京师奖的分量很重。它不仅是对日常工作的成果总结，更是对一所学校、一个区域过去四到六年教学改革深度的系统性评价。

这一次，从获奖名单中，可以看到更加值得关注的变化趋势：人大附中以“人工智能人才分类培养”获特等奖，三十五中以“未来卓越工程师培育体系”同时拿到特等、一等、二等三个序列的奖项，景山学校凭借“十二年贯通式科学教育生态”进入评审视野……这些成果名称本身已经在传递信号，基础教育教学成果的评价标准，正在发生实质性调整。

四年一评的京师奖，正在解答“教育往哪里去”

基础教育教学成果奖每四年评选一次，评审标准历来被视为基础教育改革的风向标。在这一次的评选中，共收到申报成果997项，最终入围160项，获奖比例不足六分之一。在这样激烈的竞争中，一批以“人工智能”“工程师”“贯通培养”为关键词的成果集中出现，并非偶然。

人大附中的获奖项目名为《人工智能人才分类培养的中学实践》。2025年1月，人大附中及联合学校总校正式发布人工智能行动计划，提出以“价值引领与智能素养双螺旋”为内核，打造“大中小幼一体化四阶梯”培养路径，系统推进涵盖价值引领、战略课程、共生课堂、未来教师、数智治理及学习中心的六大行动、共18项具体措施。这一项目强调人工智能素养不再是少数竞赛学生的特长，而是正在成为未来公民的基本能力。一所顶尖中学主动把"分类培养"写进成果名称，等于承认即便是人工智能教育，也不能一刀切，需要一人一策。

更值得关注的是北京市第三十五中学。这所百年老校在本届评选中拿下三项大奖，其中特等奖项目是《普通高中“未来卓越工程师”培育体系构建与实施》。过去中学和“工程师”的联系往往局限在通用技术课程或者少数科技社团，三十五中的实践表明，工程思维、系统设计、问题拆解这些能力，可以成为一条独立的人才培养主线，贯穿高中三年。学校与多家科研院所和科技企业合作，将真实的工程项目拆解为适合高中生的项目式学习模块，学生在三年中需完成从需求分析、方案设计到原型制作的完整项目周期。这一转向直接回应了国家“新质生产力”战略对应用型人才的需求。

景山学校的《十二年贯通式科学教育生态建设40年实践探索》获得一等奖。贯通培养一直是基础教育改革的难点，难不在课程内容如何排序，而在学生成长记录如何跨学段传递。十二年间，学生的思维特点、探究习惯、知识薄弱点能不能在不同学段有效交接？景山学校的实践说明，贯通首先是记录和交接的问题。

北京大学附属中学、北京五中与北京师范大学合作的“大中协同四位一体”模式同样聚焦贯通。大学和中学围绕同一批学生的创新能力发展开展数年协同，传统的学段分割正在被一种连续、可追踪的培养链条取代。

这些获奖成果分布在不同的学校、不同的学段，但指向同一个方向：基础教育正在从“为大学输送考生”转向“为产业输送种子”，从“阶段式完成教学任务”转向“长周期关注个体成长”。这种转向对学校的组织能力提出了新的要求。

精准与贯通：获奖成果背后的两道科技命题

如果将本届京师奖获奖名单作为分析样本，从教育科技视角重新审视，可以发现两条清晰的演进脉络。

第一条脉络是“精准化”。人大附中的人工智能分类培养、北师大团队从人工到AI的数学课堂评价体系，本质上都在做同一件事：把原本依赖于教师经验的“因材施教”，转化为可识别、可干预、可评估的教学流程。过去，教师在课堂上只能照顾到“大多数”，现在，借助对学习过程的持续记录，教师可以在同一节课上面向不同层次的学生推送差异化的任务与反馈。这种能力的实现，离不开教学工具的数智化升级。

第二条脉络是“贯通化”。景山学校的十二年实践、北大附中与高校的协同育人、五中的大中衔接模式，共同指向一个痛点：学生成长数据是断裂的。小学知道的事，中学不知道；中学积累的能力，大学看不到。贯通培养实践多年，真正的瓶颈不是课程大纲，而是学生这十二年里形成的思维痕迹，有多少被记录下来、有多少能够伴随他进入下一学段。没有数据作为纽带，贯通就只能停留在活动层面，无法成为制度。

景山学校的探索表明，贯通培养需要系统化的制度设计。学校邀请院士、科学家、教育家进校开展系列培训，生物、化学、物理、地理、信息科技教研组联动小初高各学段教师，纵向上把控不同学段的教学难度，横向上联合开发跨学科科学实践课程。学校还借助十二年一贯制优势，实现教师对学生从小学到高中的全链条跟踪，根据学生不同学段的发展特点制定个性化培养方案。

精准化考验的是课堂层面的教学组织能力，贯通化考验的是学校乃至区域层面的数据治理能力。这两项能力，恰恰是传统学校管理体系中相对薄弱的环节。名校之所以成为名校，过去靠的是名师与生源；而在本届京师奖的获奖格局中，越来越多名校正在将“系统能力”作为新的核心竞争力进行建设。

从项目制到常态化，数智化转型迎来真正考验

然而，精准化、贯通化的推进并非一蹴而就，它需要学校在课程设计、数据采集、教师培训等多个层面形成合力，才能真正实现从“经验驱动”向“数据驱动”的跃迁。在专业更新加速、课程改革频繁的当下，教育系统需要认真思考一个根本性问题：能不能建立一套支撑教学长期稳定运行的底层架构，让前沿理念接得住，让常态课堂稳得住？

华领人工智能集团旗下AI水手提出的“人工智能教育学校建设方案”，就是在回应这个问题。这套方案的核心并非提供一套前沿课程，而是为学校搭建一套能够自我迭代的教学组织体系。

方案以“1-2-3-4-5系统模型”为框架，以“师-生-机协同”为核心逻辑，让课堂不再是教师和学生之间的双边活动，而是教师、学生、人工智能三方共建的动态系统。教师从知识传递者转向学习体验设计师，人工智能承担重复性和数据性工作，学生在真实任务中完成知识建构和能力迁移。这种转型依赖的不是抽象理念，而是具体产品。

水手数智教室S900是这一理念在课堂层面的落地。在这套系统中，学生仍用纸笔书写，不改变习惯，但解题过程、思考路径被实时采集、形成数据，并呈现在教师端。过去教师只能通过作业和测验了解学习结果，现在可以在课堂进程中看到哪些学生在哪个环节出现集中性理解偏差，哪些任务推进缓慢，哪些问题是普遍卡点。课堂判断不再依赖经验回溯，而是基于当下发生的学习表现。

实践出真知。数十所应用校的实践数据显示，在常态化使用水手数智教室后，教师备课效率提升了60%，学情诊断精准度提高了70%，学生课堂参与度提升了40%，学业水平平均提升了37%。这一成果不是来自科技噱头，而是来自教学流程的朴素优化：教师把更多时间用于解决真实问题，学生把更多精力投入有效思考。

面向高考备考阶段，华领推出了AI学伴S300。这款产品不是简单的题库或答疑工具，而是基于教育垂类大模型构建的精准学习系统。“命题者说”功能帮助学生理解题目背后的考查意图，“阅卷者说”功能还原评分标准与得分要点。在三百天的高考备考周期中，AI学伴将海量试题归纳为核心母题，引导学生从题海战术转向以本为本、以少胜多。技术不是让学生做更多题，而是让学生在更少的时间投入中获得更高的能力增量。

四年前，当上一届京师奖评选启动时，人工智能在学校教育中还远不是主流话题。四年后的今天，一百六十项成果奖中的人工智能标签、工程师标签、贯通培养标签，已经清晰地标出基础教育改革的新航向。

下一个四年，摆在教育工作者面前的课题不再是“要不要用技术”，而是“如何把技术用稳、用深、用出效果”。华领人工智能旗下的AI水手，选择成为这场转型中的同行者。不是替代教师，而是支持教师；不是制造概念，而是解决真实问题。当越来越多的学校建立起清晰、可持续的教学运行机制，京师奖的荣誉台前，将涌现出更多可以规模化、常态化的优秀成果——这才是教育数智化转型值得被看见的成绩。

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