高校AI批改数学作业，人工智能重塑人才培养体系

近日，教育部等五部门印发《“人工智能+教育”行动计划》（以下简称《行动计划》），这是贯彻落实“十五五”规划深入推进数字中国建设战略部署、响应国家“人工智能+”行动的关键举措，为智能时代加快建设教育强国、办好人民满意的教育擘画了清晰的“施工图”，具有重大的理论意义与实践价值。

深刻把握“人工智能+教育”的

时代意蕴与战略方位

其一，这是坚守教育初心、加快建设教育强国的必然要求。在价值归宿上，人工智能赋能教育必须始终坚持立德树人根本任务，通过智能技术更好地启智润心，让技术服务于人的全面发展。在发展立场上，“人工智能+教育”必须践行以人民为中心的发展思想，助力实现大规模因材施教，促进教育优质均衡与公平。在战略驱动上，“人工智能+教育”是推动教育高质量发展的“变轨超车”机遇，必须牢牢把握、主动作为，为加快建设教育强国注入强大动能。

其二，这是应对全球竞争、构筑国家人才战略优势的关键抉择。人才竞争力是教育强国的核心体现，而智能时代的人才竞争，本质上是教育体系与科技革命适配能力的竞争。人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，正在深刻改变着国家的竞争格局和发展动能。推进“人工智能+教育”，是关乎国家长远发展、民族复兴伟业的战略抉择。我们必须以更强的历史自觉和战略主动，加快构建具有中国特色、世界一流的智能教育体系，为抢占全球教育竞争制高点奠定坚实的人才基础。

精准理解《行动计划》的

核心要义与系统部署

《行动计划》立足教育领域，从人才培养、融合应用、基础环境、发展生态四个维度系统部署，形成了教育智能化的完整政策体系，让“人工智能+教育”从宏观蓝图走向施工图、从理念倡导走向系统推进。

坚持育人为本，构建全学段贯通的人工智能人才培养体系。人才培养是“人工智能+教育”的核心使命。《行动计划》深刻把握人工智能技术迭代规律与人才成长规律，统筹基础教育、高等教育、职业教育、终身教育四大领域，同时将教师队伍建设作为贯通各学段的关键支撑，着力构建纵向贯通、横向联通的人工智能全学段教育体系。一系列部署环环相扣、逻辑贯通，引导各地各校在基础教育阶段“启”、高等教育阶段“专”、职业教育阶段“用”、终身教育阶段“续”、教师队伍建设“强”，形成人人皆学、处处能学、时时可学的智能教育新格局。

坚持应用导向，打造“人工智能+教育”融合创新格局。应用导向是“人工智能+教育”的实践逻辑。《行动计划》突出问题牵引和场景驱动，围绕学生学习、教师教学、教育治理、科学研究四大核心场景，通过系统部署智能工具研发、平台建设、模式创新等关键任务，着力构建“教、学、管、研”一体化的智能教育新生态。一系列举措层层深入、系统衔接，形成全场景覆盖、全要素贯通的智能教育新形态。

坚持统筹集约，建强“人工智能+教育”基础环境。基础环境是“人工智能+教育”的底座支撑。《行动计划》坚持统筹集约、共建共享原则，围绕算力基座、应用生态、终端空间三大层面，着力构建集约高效、共创共享、虚实融合的智能教育基础环境。用一系列规划打通人工智能应用“最后一公里”，形成底座坚实、生态繁荣、场景多元的智能教育发展新格局。

坚持生态协同，筑牢智能教育高质量发展的基础支撑。生态建设是“人工智能+教育”的基础支撑。《行动计划》注重顶层设计与底层支撑相结合，围绕研究创新、条件保障、国际合作、安全治理四个维度，着力构建开放协同、安全可控、共建共享的智能教育发展生态，形成政府主导、多元参与、开放协同的智能教育发展新格局。

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扎实推进“人工智能+教育”实践探索

高校要以《行动计划》为遵循，找准“人工智能+教育”的切入点和着力点，推动智能技术与教育教学全要素、全过程深度融合，切实把人工智能转化为教育高质量发展的新动能。

第一，聚焦范式重塑，构建“人工智能+”人才培养新体系。人工智能时代，高校深化培养模式改革，必须坚持“前沿导向”与“实践驱动”并重，完善贯通培养链条，打造以人工智能核心理论、方法与应用为主线的课程群，搭建一体化的实践平台，支持学生将课堂所学向创新创业成果转化、在真实项目中锤炼能力，推动人工智能深度赋能教学全过程，用技术解决传统教学中的痛点难点。中国人民大学在国内较早成立高瓴人工智能学院，构建“本—硕—博”贯通培养体系，并入选教育部强基计划。

系统打造人工智能本科课程体系，启动AI赋能教学试点课程建设计划，搭建“学研创”一体化平台，支持学生将课堂所学向创新创业创造转化。推动AI赋能教学，研发“思政课教学大模型”，建成20余个学科专业类垂直智能体，其中针对高校数学作业智能批改与学情分析的“数你最灵”AI教学智能体已在全国逾100所高校应用。

第二，聚力源头创新，构建基础研究与应用转化双轮驱动新格局。人工智能学科布局的关键，在于打通基础研究、技术攻关与应用场景之间的转化链条。高校必须坚持基础理论、核心技术、应用场景同步突破，形成基础研究与应用转化相互支撑的格局，推动学科以强带弱、整体跃升，让源头创新有纵深、技术攻关有方向、成果落地有空间。

中国人民大学持续推动人工智能学科布局优化与能级跃升，创设苏州人工智能学院。推动学科交叉融合，推动计算机科学与技术、统计学、数学等相关学科扬优势、补短板，形成人工智能优势互促发展生态。坚持“0到1”重大科学发现、“1到100”核心技术攻关、“100到∞”应用场景拓展同步突破，在大模型算法理论与技术创新、跨域数据智能融合与大数据可视分析、机器学习与深度神经网络、生物信息学智能计算与抗量子密码等前沿领域取得重大成果。

第四，锚定战略急需，深化人工智能产教融合新实践。产教融合的本质，在于打通教育链、人才链与产业链、创新链之间的转化堵点，在服务国家战略需求中实现价值跃升。高校应加强人工智能场域开发，以实际需求牵引技术迭代，以应用成效反哺基础研究，推动科技成果在真实场景中落地见效。中国人民大学始终坚持推动“人工智能+”应用场景落地，搭建垂直领域模型应用矩阵，以党的创新理论、科研范式变革、社会治理等八个领域为重点，研发“亿心通·社区书记”智能体等一批AI应用标志性成果，持续推动人工智能赋能经济社会高质量发展。