在上海，如何上好“关乎未来”这门课？

提升数字素养、深化场景应用、变革科研范式，实施市级“人工智能+教育”三年行动方案……今天的“‘数’育未来”专栏，一起来看数智技术赋能教育创新发展的“上海经验”——

看案例

在上海，AI正悄然重塑课堂。在复旦大学第二附属学校，AI理化生实验室构建起全链路教学闭环，学生实验操作被实时记录、精准评判，系统即时生成个性化报告与指导建议；上海市宝山区求真中学的“AI循证评课”则将课堂语言行为数据化，为教师改进提供客观依据；智慧黑板、智能作业批改、智能阅卷等工具已成多校“标配”。而在学情洞察方面，徐汇区构建了贯通“区域-学校-班级-个人”的四级体系，AI生成的学情分析报告超过2万份，让“教学评一致”更科学、更精准；其“作业助手”通过AI赋能，实现了作业的精准推送，告别了“千人一面”。

看举措

聚焦数字素养：

构建贯通式人工智能育人体系

打造分层进阶的人工智能课程矩阵。2024年秋季学期起，义务教育四年级、七年级全面开设《人工智能基础》地方课程，每个年级总计不少于30课时；高中学段设置人工智能专题学习资源和选修课程，形成小初高一体化的课程框架。高等教育阶段，推动在沪院校完善人工智能通识课程体系，建设“人工智能+”微专业和双学士学位项目，探索“AI+X”复合型人才培养。终身教育阶段，依托“长者数字生活工作坊”平台，开发6门AI主题课程及配套课件，引导老年群体拥抱数智技术。

开展系统赋能的人工智能师资培育。实施中小学教师人工智能素养提升种子教师工作坊，辅助教师掌握面向一线教学场景的智能教育应用，适应人机协同教学模式，目前全市已培养200余名“种子教师”。举办上海市中小学校长数智领导力提升研修班，覆盖300余人次，切实提升教育管理者系统规划人工智能教育的综合能力。

创设多元开放的人工智能交流活动平台。依托长三角青少年人工智能奥林匹克挑战赛、“模塑申城杯·人工智能+教育”赛事等活动，营造“赛、展、学、创”一体化格局。协同科研机构、科技企业等行业单位，设立20家人工智能校外教育基地，拓宽青少年参与人工智能学习与创新的渠道。

聚焦教育场景：

深化人工智能赋能教育创新实践

构建试点先行、以点带面的“人工智能+教育”发展生态。大力推进16所教育部中小学人工智能教育基地、3个上海市人工智能教育试验区、89所实验校建设，设置64个市级人工智能教育应用创新研究项目，引导试点单位在“个性化学习”“五育并举”“教育评价优化”等方面开展大规模人工智能教育创新实践，形成一批可复制推广的典型教育场景案例与经验。

推进市级人工智能教育重点项目建设。组建联合攻关团队，归集治理160余家教育单位超22T基础教育原始语料，通过大规模数据清洗、合成、标注，形成高质量教育语料库。以市级教育语料数据为基础，研训育人导向、价值观对齐、安全可信的教育大模型基座，相关成果“启创·InnoSpark教育大模型”在2025年世界人工智能大会上正式发布。

聚焦科研范式：

构筑“AI+教育”协同发展生态

实施“人工智能促进科研范式改革赋能学科跃升计划”。围绕自然科学、工程科学和哲学社会科学等领域，引导高校、科研机构科研人员从科学思维、研究手段、科研方向三方面拥抱人工智能，将人工智能内化为日常科研的核心工具与关键能力，构建AI深度赋能的新型学科知识体系。

支持在沪院校开展自主可信的人工智能科研模型研发与创新应用落地。上海创智学院开设全国首个前沿部署工程师培训班，孵化出“模思智能”等20家师生企业，累计发布10余项重点科研成果；复旦大学推出“伏羲”气象预测大模型，入选2025年度“中国十大气象科技进展”；上海交通大学发布全球首个智能体式罕见病诊断系统DeepRare，刷新全球罕见病AI诊断精度纪录等。

听感受

上海市静安区闸北实验小学教育集团总校长李莉：我校选择科学学科“工程设计与物化”这一课程内容，作为人工智能赋能学校教育教学的首选实践领域，让学生在真实和AI模拟场景的切换和深度融合中，经历“设计、建模、仿真、迭代”的全流程。通过融合校园Q@Q综合实验空间，创生智能体“小研老师”，“AI智能伴学”已从概念走向行动，并运行“为小动物造个家”“小小气象站”等工程类项目化学习。AI凭借个性化适配能力实施因材施教并支撑全过程探究，让不同基础的学生都获得适合自己的学习支持，实现了课堂内的教育公平。

上海市行知实验中学校长胡艳：我校自主研发的AR助学系统，通过手机或平板扫描教材图片，即可触发对应的实验视频或3D模型，将抽象知识具象化，提升了学生的学习兴趣与参与度。这不仅解决了传统教学中抽象概念难以直观呈现的难题，更通过虚实结合的方式，让学生能够在虚拟环境中安全、高效地完成实验操作，如开普勒三定律、相对论等高风险或高成本实验。AR技术的引入，不仅丰富了教学手段，更推动了科学教育向个性化、精准化方向发展。

上海市徐汇区高安路第一小学五（4）班学生小菲：我在校园玩耍时，注意到长廊结构的独特形态，于是向“智能体学伴助手”提问：“我发现校园的长廊有一部分像一个‘米’字。”系统中的“科学小向导”没有直接给出资料，而是通过多轮对话引导我不断聚焦问题。学伴助手建议我查阅资料了解常见的建筑结构、实地观察绘制结构图、搭建模型对比承重能力，并帮我生成了包含四个课时的项目化学习方案。我在清晰的学习阶梯上，完成了一次从提出问题到验证结论的完整科学探究过程，真是太神奇了。

来源 |部分素材由教育融媒体联盟成员单位上海市教委提供

“人工智能+教育”行动计划

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