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　　3月7日，深圳市教育局举行推进中小学校人工智能教育观摩交流学习会暨直属学校书记校长机关干部“开年第一课”，约300名教育管理者和校长通过实地观摩标杆校、听取专家报告及交流研讨，凝聚共识，旨在加快建设“教育人工智能先锋城市”。会议强调人工智能与教育融合是“必答题”，需直面课程融合、教师素养等挑战，推动教育系统干部同步更新理念，并指出在积极应用技术的同时，必须坚守育人本质，涵养学生人格与思维，确保技术真正服务于人的成长。

　　甘肃省教育厅于2026年1月6日印发《人工智能赋能甘肃基础教育实施方案（2025-2030年）》，明确未来五年将构建从小学低年级感知到高中项目创作的分层递进式人工智能通识教育体系，通过建设“云-网-边-端”数字化基础环境、推进校内人工智能实验室及30个省级基地、提升校长与教师的人工智能素养、并将人工智能素养纳入学生综合素质评价等七大任务，全面推动人工智能在教、学、研、管、评等各环节的深度融合，在确保安全伦理的前提下，赋能全省基础教育高质量发展。

　　全国政协委员，北京邮电大学校长、党委副书记徐坤分享了北京邮电大学的生动实践。在“学”的环节，该校开发的“马上出发”智能助学平台，在学生遇到难题时，不会直接给出答案，而是像一位经验丰富的教师，根据学生的实时认知水平步步引导，启发其自行探索并最终解决问题，旨在帮助学生“从会解题走向会思考”；在“教”的环节，该校“邮百工”实践平台构建了新的教学场景——教师担任“编剧”创设真实工程情境，AI扮演各类“虚拟专家”负责知识供给与智慧评价，学生则成为“主角”，在沉浸式演练中提升能力。

　　上海外国语大学附属大境中学的化学课堂上，以建构主义与“做中学”为理论基石，融合项目式学习与CDIO工程教育模式，构建了“以学生为中心、以真实问题为驱动”的教学新范式。核心实践体现在三个层面：一是教学组织：围绕社区水质监测、食品安全检测等真实问题开展跨学科项目式学习。AI从辅助工具转变为“跨学科思维协作者”，帮助学生将化学原理转化为程序逻辑。二是技术融合：践行“人机协同”理念。AI扮演多重角色——提供个性化代码示例的“脚手架”、支持虚拟仿真的“工程助手”、实时分析实验数据的“洞察伙伴”，助力差异化教学与科学思维培养。三是评价育人：贯彻五育融通，设计贯穿全程的“5E”评价模式。通过共享代码库、数据可视化等数字化足迹，实现劳动素养、协作精神、科学美感及社会责任感的过程性评价。

　　成都市双流区实验小学的课堂上，依托AI课堂分析系统，探索数据驱动的教学与教研双转型，精准培养学生的数学推理意识。一是重构教学流程：从“经验闭环”到“数据智能闭环”。AI分析系统如同教学的“CT”与“导航”，实时量化师生行为与对话层次。教师据此精准定位教学瓶颈，在课中动态调整提问策略，课后优化任务设计，并再次用数据验证改进实效。教学改进从经验式研讨转变为“对症下药”的精准行动。二是升级教研模式：从“主观研讨”到“数据循证教研”。创新点在于以AI分析报告为核心依据，推动教研从主观印象走向客观实证。教研组共同解读S-T曲线、参与度热力图等数据，精准诊断“高阶思维提问不足”等具体问题，并共商优化策略。教研活动由此从“我觉得……”的主观讨论，升级为“数据显示……”的科学决策，极大提升了教研精准度与教师反思深度。

　　铜川市七一路小学在科学课开展跨学科项目式学习，以大模型为核心工具，围绕“建桥梁”真实任务，探索跨学科项目式学习的新路径。一是提供分层学习支架。大模型根据学生差异生成个性化支持：为基础薄弱者提供步骤化设计指南；为中等生生成对比式案例（如桥型承重差异）；为能力强者提出开放性问题。精准满足不同层次需求，实现因材施教。二是实现跨学科深度整合。以桥梁工程为主线，有机融合科学（结构与承重）、数学（测量计算）、美术（美学设计）、信息科技（工具使用）。每个学科知识点均通过“大模型辅助—实践验证”方式落地，如用大模型计算最佳支撑间距，再通过数学测量验证，让跨学科学习可操作、可验证。三是升级过程性评价。借助大模型实时记录学习轨迹，自动整理方案修改痕迹、分析实验数据偏差，生成可视化报告。替代传统纸质记录的低效模式，帮助教师精准把握学生思维发展过程。

　　命题有两种核心工作模式与操作路径。一是上传资料生成模式。登录国家智慧教育公共服务平台，依次点击“AI试验场”下的教师教学，AI命题，选择“上传资料生成”模式、设置试题，即可生成试卷并下载，或“导入试题”至个人题库，便于后续复用。二是知识库生成模式。即从知识库出题：点击“知识库生成”，选择目标知识库，需要勾选系统相应知识库，新建知识库、上传学习资料至知识库、设置题型：同样可自由选择各类题型，点击“生成试题”、即可生成试卷并下载。