“人工智能+教育”如何落地？清华附中这3点经验可借鉴

清华附中在“人工智能+教育”领域的探索实践，积淀了兼具前瞻性与实践性的宝贵经验，其优质资源面向全国众多学校开放共享，形成了广泛的教育辐射效应，提供了优质样本。
(文章原标题为《清华大学附属中学：“人工智能+教育”的深度融合观察》，新媒体发布时略有修改，引用请据原文并注明出处。)

文丨杜一兰

来源丨《时代教育》2026年第5期

近年来，我国着眼全局、前瞻布局，深入实施国家教育数字化战略行动，发布《中国智慧教育白皮书》，启动“人工智能+教育”行动，持续探索、不断迭代，始终坚守教育价值、挖掘科技赋能潜力，坚持以人为本、效果导向、优质公平、开放安全。

在这场“人工智能+教育”的系统性变革中，从各项政策蓝图规划到学校创新实践探索，从学校存在的共性难题到破局探索，我们可以看到诸多生动的样本。现在，让我们一起走进清华大学附属中学（下称“清华附中”），看看这所建校逾百年的教育部直属高校附中，在“人工智能+教育”的变革中，形成了怎样的实践路径，取得了哪些成效，又有哪些实践经验能被其他学校复制或借鉴。

顶层设计：从“单点实验”到“贯通培养”

2019年，清华附中启动人工智能培养方案调研。历经四年校内实践，2023年学校联合清华大学计算机科学与技术系、北京市海淀区教育科学研究院等权威机构，正式成立海淀区人工智能实验班，打磨形成了“21天人工智能课程”体系。

这一课程体系围绕数学思维、科学素养、人文社科、艺术鉴赏、技术实践等类别开展，核心逻辑是对学生进行“认识人工智能—实践人工智能—原创人工智能”的递进式培养。整套课程并非简单的技术培训，而是强调跨学科融合与真实问题驱动。清华附中构建了“大学—中学—产业”三位一体资源协同机制，清华大学计算机科学与技术系的学术支撑、北京市海淀区教育科学研究院的教研指导、科技企业的实践平台，共同构成了课程质量的保障体系，学生利用周末、寒暑假完成课程及实践内容，通过考核答辩方可结业，实现从技术学习到原创项目研究和成果呈现的能力跃迁。

教师是人工智能赋能教育的核心载体。2024年底，清华附中成立了覆盖初高中所有学科的“人工智能未来教育训练营”，首批遴选19位对人工智能感兴趣的骨干教师参与，行动代号“AI 19”。

作为学校在数智时代建立起来的教育创新先锋队，这支队伍肩负着探索人工智能赋能教学新模式、辐射带动全校教师的重任。“AI 19”纵向发挥大中贯通优势，横向发挥校企联动优势，通过参访学堂在线、小米智能工厂、字节跳动等前沿机构或企业，参与高峰论坛与行业专家对话等方式，不断优化更新自身的人工智能专业素养和能力。同时，依托ClassIn等平台构建师生共创空间，利用豆包、扣子（Coze）、智谱清言等产品搭建智能体或数字人，探索人机互动的课堂教学新形态。

优质资源只有普惠共享，才能放大其价值。清华附中开设了长达半年的面向全集团校的人工智能通识课工作坊，利用周末和寒暑假将志同道合的教师聚在一起，通过专家引领、课程汇报、小组交流，最终集体创作出覆盖小学、初中、高中多学段的人工智能通识课程，内容涵盖人工智能历史、人工智能方法、人工智能应用、人工智能跨学科实践等内容。相关课件开源共享，目前，这门课程已被全国130余所中小学引入使用，广受好评。

软实力之外，硬投入同样关键。清华附中自主研发的人工智能云校平台集人工智能资讯、工具应用、通识教育于一体，建有课程库、作业试卷库、智能体库、教学素材库四大核心资源库，可实现课程人工智能解析、智能答疑、作业批改、个性化备课、数字人录课等功能，覆盖“教、学、研、评、管”全流程，设有四大核心模块：人工智能信息枢纽推送前沿动态并提供学习资源；人工智能教学素材库汇集师生创作资源，支持复用与二次创作；人工智能课程学习中心实现多模态解析与智能问答，满足学生个性化学习；智能练习与智能体空间可实现人工智能出题、讲题、批改，该空间已建成100余个教学智能体，有效提升教学效果与班级成绩。平台以人工智能对话助手为底层支撑，可切换多类大模型，同时，校园数字孪生平台建设也正在推进，未来将实现校园全要素智能治理。

成效验证：课堂变革带动师生成长

一系列深度实践，最终转化为可见可感的教学变革与育人成果。2026年3月25日，在清华附中举办的“人工智能赋能教学，促进课堂高质量发展——清华附中课堂革命研究课活动”上，24位教师参与研究课展示，覆盖语文、数学、英语、物理、通用技术、信息技术等十多个学科，堪称一次全景式的“人工智能+教学”公开检阅。

各学科的探索各具特色。比如，语文组聚焦人工智能与读写教学融合，有教师以“人工智能助力修改议论文”为主题，引导学生用指令优化例文、思辨人机关系；有教师以“木兰的抉择”为主题设计人工智能互动闯关，让学生在情境中深度品读文本。数学组、英语组、历史组、体育组等学科的教师也分别从人机互动到个性化辅导，从数据驱动到智能评价展开探讨，让人工智能真正嵌入教学流程，成为解决实际教学问题的工具。清华附中还常态化举办教师人工智能通识工作坊，相关教学课件面向全国开放共享，已辐射310余所学校，师生科创成果丰硕。

2025年，在北京市海淀区第二十一届教育科研优秀论文评审中，清华附中教师斩获多项一等奖，获奖论文覆盖生成式人工智能在中学生日常学习中的应用现状及思考、人工智能模型在中学数学教与学中的应用评估、运用智能体构建高中英语听说生成式课堂的实践探索等方向，充分彰显了学校深耕人工智能教育融合实践的扎实功底，为区域学校人工智能与学科教学深度融合发展提供了优质实践范式与教研参考。

2025年，首届海淀区人工智能实验班毕业，学生累计完成55项课题研究。有学生开发的基于手势识别的自助视力检测系统，利用MediaPipe手部关键点检测技术结合OpenCV动态视标生成，实现全程自动化测试，准确率达95%以上。还有同学研发的无人机智能识别追踪打击系统，通过OpenCV目标检测与Arduino飞控联动，可自动识别入侵目标并启动防御机制。项目已通过模拟环境测试，展现出较高的实战应用潜力。从课堂教学创新到教研成果沉淀，再到学生科创实践落地，清华附中真正实现了“人工智能+教育”的深度融合、双向赋能。

清华附中经验能复制吗？

清华附中在“人工智能+教育”领域的探索实践，积淀了兼具前瞻性与实践性的宝贵经验，其优质资源面向全国众多学校开放共享，形成了广泛的教育辐射效应，提供了优质样本。但其经验能否被其他学校复制？这需要客观分析其中的条件与挑战。

必须承认，清华附中拥有绝大多数中小学难以企及的资源禀赋：背靠清华大学的学术资源，能够与顶尖机构深度合作；地处北京市海淀区这一教育高地，能够得到区教科院等专业机构的持续支持；作为教育部直属高校附中，在经费投入、人才引进等方面具有明显优势。上述提及的自主研发平台及与知名企业合作等，同样需要依靠强大的技术团队、雄厚稳定的资金投入、地理位置的优势以及名校品牌效应的加持。因此，将清华附中模式简单“复制”到其他学校，既不现实，也不科学。

但这并不意味着其经验没有借鉴价值。剥离资源禀赋因素，清华附中的实践至少提供了三个层面的可迁移经验。

首先，是顶层设计的系统思维。清华附中没有将人工智能教育窄化为“开一门编程课”或“买一批设备”，而是构建了一套系统完善的框架。这也是其他学校在推进人工智能教育时，都需要回答的问题：课程从哪里来？教师如何培养？平台如何建设？效果如何评价？只有厘清发展逻辑、补齐配套体系，人工智能教育才能落地生根、行稳致远。

其次，是贯通培养的长线思维。人工智能素养的培养不是一两次活动就能见效，需要立足学生成长规律，规划完整且循序渐进，贯穿小学、初中、高中全学段系统设计，循序渐进夯实学生数字认知与智能思维。

最后，是开源共享的生态思维。清华附中将课程课件开源共享的做法，让其他学校可以通过校际联盟、区域共建等方式共享，大幅降低优质人工智能教育资源的获取与研发成本，盘活全域教育资源，这也是其他学校值得参考和学习的。唯有打破地域与校际资源壁垒，互通经验成果，携手协同共进，才能助力各地学校补齐育人短板，推动全域人工智能教育均衡高质量发展。

在这些基础之上，清华附中在实践中始终将人工智能定位为“工具”而非“替代品”。该校在课程设置、平台建设等方面充分体现了对技术边界的清醒认知。这一原则对其他学校具有一定的借鉴意义。

同时，我们也应该看到，人工智能与教育的深度融合仍面临一定的挑战。平台的研发和建设、智能设备采购、师资培训等都需要资金和相关资源的投入，这对于财力和资源薄弱、短缺地区的学校而言是一个不得不直面的现实问题，部分学校还存在师资短缺等现实瓶颈和评价机制滞后的深层制约，这也是推进教育数字化转型必须破解的难题。

图片丨图虫创意

编辑丨冯涛