政策规划与顶层设计 - 教育部计划于2026年出台人工智能赋能教育行动的相关政策文件，系统部署人工智能教育和应用，构建面向未来的教育体系 [1] - 2025年教育部启动实施国家教育数字化战略行动2.0，明确将智能化作为重要战略方向之一 [1] - 已印发《中小学人工智能通识教育指南》等多项规范性文件，指导各级各类学校科学、有序推进人工智能应用 [1] 教育体系与课程建设 - 将按照不同教育阶段的特点，分类推进人工智能通识教育，目标是培养胜任智能时代的高素质人才 [1] - 国家智慧教育公共服务平台已汇聚基础教育、职业教育、高等教育和终身教育领域的人工智能精品课程超过1000门 [2] - 复旦大学自2025年起实现AI课程覆盖全体本研学生，推动AI融入全部一级学科，并将AI素养能力要求覆盖至所有专业 [2] 试点应用与基地建设 - 人工智能赋能教育行动试点工作正在稳步推进，覆盖东部地区7个省份、中西部地区20个地市以及18所高校 [2] - 全国已设立509所人工智能教育基地校，开展先行先试探索 [2] - 布局建设了一批人工智能行业应用中试基地，着力打造高质量教育大模型、语料资源和应用工具 [2] 基础设施与平台支撑 - 作为国家级教育“数据基座”的国家教育大数据中心，以及国家平台智能化运行中枢的智能中台正式上线 [3] - 国家教育大数据中心通过跨部门、跨地域、跨学段的数据共享与融通，实现对教育资源布局、师资配置等核心指标的实时动态监测 [3] - 智能中台将人工智能能力、数据服务和算法模块整合为可复用组件，使不同应用能够按需调用，有助于降低开发门槛并节约算力资源 [5] 应用赋能与效果预期 - 推动人工智能在学生学习、教师教学、学校治理和科学研究等方面的深度应用 [2] - 智能中台将为教师教学提供数据驱动的精准支持，为学生学习提供伴随式辅导服务，为跨区域教研协作提供平台支撑 [6] - 教育部部长怀进鹏已面向全国校长、局长和高校辅导员亲自讲授AI大课，累计覆盖人数超过40万人 [1] 数据驱动与教育评价 - 国家教育大数据中心推动教育治理方式由“经验驱动”向“数据驱动”转变 [3] - 微观层面，可对学生学习过程、能力倾向和发展需求进行深度分析，为教师开展差异化教学和个性化辅导提供支撑 [4] - 宏观层面，通过挖掘人才成长规律和社会需求变化，为学科专业动态调整和人才培养模式创新提供数据依据 [4] 安全与规范管理 - 教育部已将人工智能安全纳入教育安全整体框架，研究制定人工智能应用安全评估指标 [3] - 组织对国家平台上线的AI大模型和工具开展算法备案和安全评估，确保应用合规、安全、稳定 [3] - 严格按照国家法律法规要求，推进人工智能大模型备案工作，规范AI智能体的管理和应用 [3]