摘要：“人工智能+”教育的深入推進，亟需在政策層面進行前瞻規(guī)劃與提前布局?；诖?，文章首先通過梳理生成式人工智能介入后地方“人工智能+”教育政策的增項與變化，明晰了其發(fā)展的邏輯導(dǎo)向，發(fā)現(xiàn)：政策目標(biāo)體現(xiàn)為穩(wěn)定發(fā)展與動態(tài)調(diào)適的有機融合，政策內(nèi)容呈現(xiàn)出保底支持向提質(zhì)創(chuàng)新的有序遞進，而政策工具實現(xiàn)了從供給需求到環(huán)境規(guī)制的有效拓寬。之后，文章介紹了地方“人工智能+”教育政策推進的行動舉措，包括提供落實戰(zhàn)略的配套支持、打造層級貫通的協(xié)調(diào)聯(lián)動體系、形成社會協(xié)同的資源統(tǒng)籌格局、探索集約共享的基地試點模式、加強風(fēng)險研判與倫理道德建設(shè)等。最后，文章提出未來要審思“目標(biāo)-工具”的變革路徑、推動“政策-治理”的協(xié)同發(fā)展、構(gòu)筑“短期-長遠”的發(fā)展生態(tài)，以實現(xiàn)“人工智能+”教育政策創(chuàng)新。

關(guān)鍵詞：“人工智能+”教育；地方教育；政策文本；政策創(chuàng)新；GenAI

【中圖分類號】G40-057 【文獻標(biāo)識碼】A 【論文編號】1009—8097（2025）02—0016—10 【DOI】10.3969/j.issn.1009-8097.2025.02.002

人工智能的迅猛發(fā)展，正深刻影響人類社會和全球格局。為抓住這一發(fā)展機遇，推動我國人工智能與教育事業(yè)的融合創(chuàng)新，2022年科技部等六部門聯(lián)合發(fā)布《關(guān)于加快場景創(chuàng)新以人工智能高水平應(yīng)用促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的指導(dǎo)意見》[1]，將智能教育納入首批人工智能示范應(yīng)用場景，探索形成可復(fù)制、可推廣的經(jīng)驗；2024年，教育部實施教育系統(tǒng)人工智能大模型應(yīng)用示范行動[2]，標(biāo)志著“人工智能+”教育新時代的正式到來。近年來，地方教育部門積極響應(yīng)國家戰(zhàn)略部署，陸續(xù)出臺了一系列政策，積極探索生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence，GenAI）賦能的教育行動，推動人工智能教育應(yīng)用向縱深方向發(fā)展。這些政策、行動不僅遵循國家層面的頂層規(guī)劃，還緊密結(jié)合地方特色，積極探索適合本土實踐的可行路徑?？紤]到教育政策往往具有鮮明的連貫性與繼承性，且根植于過往政策的成功經(jīng)驗，而教育工作者對更為具體、更具特色的“人工智能+”教育政策抱有熱切期盼，故本研究從雙重視角對相關(guān)政策文本進行剖析：一方面回溯過往，梳理GenAI介入前后“人工智能+”教育政策的增項與變化；另一方面著眼未來，探索適應(yīng)新一代人工智能發(fā)展的教育政策創(chuàng)新路徑，形成服務(wù)“人工智能+”教育應(yīng)用的行動方略。

一問題提出與研究設(shè)計

地方“人工智能+”教育行動方案是國家教育戰(zhàn)略在特定地方場域的落實，通過層層政策細化形成的多樣性執(zhí)行格局。已有研究主要集中在三個方面：①基于單一文本解讀特定政策[3]；②從國際比較視角橫向?qū)Ρ认嚓P(guān)政策[4]；③從政策工具視角分析政策組合與適用路徑[5]。這些研究多聚焦早期人工智能教育政策，探討如何傳遞人工智能知識與技能，關(guān)注“人工智能教育”，對“人工智能賦能教育”的政策研究相對有限。實際上“人工智能賦能教育”是對“人工智能教育”的拓展深化，也是“人工智能+”教育的核心內(nèi)涵，更強調(diào)人工智能作為變革性力量重塑教學(xué)邏輯與學(xué)習(xí)生態(tài)。那么，“人工智能+”教育政策呈現(xiàn)出怎樣的演變趨勢？地方政策又如何高效推動“人工智能+”教育的落地，這些問題正是本研究關(guān)注的核心。

為解答上述問題，本研究選取2017年1月～2024年6月期間我國各級政府或教育廳官方發(fā)布的與“人工智能教育”“人工智能進課堂”“人工智能助推教師隊伍建設(shè)”有關(guān)的56份政策文本為研究對象，通過定性闡釋方法加以分析。借鑒劉獻君[6]提出的戰(zhàn)略規(guī)劃框架，從政策目標(biāo)、內(nèi)容、工具三個層面梳理政策發(fā)展的邏輯導(dǎo)向，并結(jié)合保障舉措層面的分析，探討政策落實的關(guān)鍵支撐：①政策目標(biāo)層面，采用文本分析法提取核心議題，分析政策文本在不同階段的核心戰(zhàn)略和動態(tài)焦點，揭示政策目標(biāo)的演進特征；②政策內(nèi)容層面，參考政策目標(biāo)中提取出的議題詞對政策文本進行定性分析，識別關(guān)鍵行動并歸納其發(fā)展主線，揭示目標(biāo)實現(xiàn)的具體路徑；③政策工具層面，基于Rothwell等[7]提出的“供給型-需求型-環(huán)境型”分類，分析政策文本中各類工具的使用數(shù)量與變化趨勢；④保障舉措層面，基于文本歸納整合出配套舉措、組織架構(gòu)、多元供給、試點先行、審慎監(jiān)管五大要點，結(jié)合飽和度檢驗，確保結(jié)構(gòu)的完整性與理論的飽和度。

二地方“人工智能+”教育政策發(fā)展的邏輯導(dǎo)向

地方教育部門對國家教育戰(zhàn)略的響應(yīng)，折射出其政策注意力的分配邏輯。梳理地方“人工智能+”教育政策的“變”與“不變”，有助于把握其發(fā)展的內(nèi)在規(guī)律與未來趨勢。

1 政策目標(biāo)：穩(wěn)定發(fā)展與動態(tài)調(diào)適的有機融合

地方教育部門在推進國家教育戰(zhàn)略時，通常根據(jù)本地的實際情況對頂層目標(biāo)加以結(jié)構(gòu)化分解，形成多層次、多維度的政策目標(biāo)體系，兼顧穩(wěn)定性與調(diào)適性，體現(xiàn)了政策應(yīng)對時代需求的靈活性與適應(yīng)性。

在政策目標(biāo)的穩(wěn)定發(fā)展方面，推動人工智能與教育深度融合，發(fā)展公平、高質(zhì)量的教育，始終是地方“人工智能+”教育政策的核心戰(zhàn)略目標(biāo)。一般來說，早期政策強調(diào)資源均衡，重點關(guān)注環(huán)境和課程建設(shè)，以推動人工智能從競技教育向普及教育轉(zhuǎn)變；隨著決策型人工智能的成熟，政策逐步轉(zhuǎn)向效率提升，推動決策型人工智能在教學(xué)、科研、管理全過程的深度應(yīng)用[8]；伴隨GenAI的興起，政策逐步進一步聚焦算法應(yīng)用，確保技術(shù)應(yīng)用的透明性與合法合規(guī)，以構(gòu)筑人機協(xié)同新常態(tài)[9]。與此同時，培養(yǎng)適應(yīng)未來社會的創(chuàng)新型人才，構(gòu)建以學(xué)生為中心的教育生態(tài)，始終是政策的核心價值導(dǎo)向。政策堅持融合工具理性與價值理性，推動學(xué)生全面化、個性化發(fā)展[10]，確保技術(shù)賦能始終堅持以人為本，避免技術(shù)濫用。

在政策目標(biāo)的動態(tài)調(diào)適方面，已有政策文本呈現(xiàn)出三個顯著特征：①戰(zhàn)略目標(biāo)的協(xié)同性持續(xù)增強，從分別關(guān)注“人工智能素養(yǎng)”和“教育高質(zhì)量發(fā)展”，逐步走向教育、科技、人才一體化協(xié)同發(fā)展模式；不僅強調(diào)借助人工智能教育構(gòu)建人才培養(yǎng)體系和科技創(chuàng)新體系，還注重提升人才培養(yǎng)質(zhì)量和研究成果轉(zhuǎn)化[11]，為建設(shè)教育強國、科技強國、智能社會提供戰(zhàn)略支撐。②發(fā)展目標(biāo)的范圍逐步拓寬，從構(gòu)建基礎(chǔ)教育體系擴展至打造地方特色教育新生態(tài)。早期政策聚焦人工智能課程體系、資源與師資建設(shè)等，通過競賽活動提升人工智能教學(xué)創(chuàng)新水平；現(xiàn)階段政策更注重應(yīng)用場景創(chuàng)新與社會資源協(xié)同支持，著力打造協(xié)同開放的融合發(fā)展新生態(tài)，涌現(xiàn)出諸如“雙翼多核‘1+4+N’人工智能教育龍華模式”之類具有地方標(biāo)識性的政策話語[12]。③實踐目標(biāo)的內(nèi)涵不斷深化，不僅重視培養(yǎng)能夠與人工智能共存且具備核心知識技能人才，更強調(diào)在與GenAI交互的過程中全面提升學(xué)生的批判性思維、創(chuàng)新能力和道德素養(yǎng)[13]，賦予教育新的發(fā)展內(nèi)涵。

2 政策內(nèi)容：保底支持向提質(zhì)創(chuàng)新的有序遞進

作為對政策目標(biāo)的細化，政策內(nèi)容可以反映地方教育部門在推動“人工智能+”教育過程中的戰(zhàn)略規(guī)劃與行為選擇。政策內(nèi)容從初期提供基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和基本素養(yǎng)提升的“保底式”支持，逐步過渡到以場景創(chuàng)新促進融合應(yīng)用的“提質(zhì)式”舉措，展現(xiàn)了政策適應(yīng)技術(shù)變革的遞進邏輯。

①夯實基礎(chǔ)，堅守數(shù)字底座、素養(yǎng)提升等保底政策。在數(shù)字底座層面，不僅強調(diào)盤活已有數(shù)字設(shè)施、升級智慧教室、擴容智能云平臺，還注重增量優(yōu)化，延拓校外資源，打造區(qū)域?qū)俳逃竽Ｐ团c應(yīng)用智能體。例如，深圳龍華區(qū)依托ChatGLM大模型，搭建基礎(chǔ)教育版GenAI對話平臺[14]；北京海淀區(qū)聚焦教育大模型基座和專有知識庫建設(shè)，支撐學(xué)校特色智能體探索[15]；江蘇無錫構(gòu)建“1+8+X”人工智能實驗室體系，包括1個市級中心實驗室、8個區(qū)縣樞紐實驗室、若干學(xué)校節(jié)點實驗室，加速資源優(yōu)化配置與共享[16]。在素養(yǎng)提升方面，從早期的技能培訓(xùn)和科技競賽逐步轉(zhuǎn)為遞進式培養(yǎng)。一方面，構(gòu)建校長人工智能領(lǐng)導(dǎo)力和教師人工智能素養(yǎng)模型，通過體系化培訓(xùn)打造多層次教師隊伍，包括首席信息官、信息化教研員和人工智能教學(xué)名師，持續(xù)提升教師能力。另一方面，構(gòu)建“普及-拓展-高階”的人工智能課程體系，建立科技拔尖創(chuàng)新人才培養(yǎng)體系，探索彈性學(xué)制、導(dǎo)師制、項目制等方式，為拔尖創(chuàng)新人才的成長提供支撐環(huán)境[17]。

②深化應(yīng)用，拓展場景創(chuàng)新、倫理監(jiān)管等提質(zhì)政策。以場景變革促進應(yīng)用創(chuàng)新，是當(dāng)前政策的關(guān)注點。例如，江蘇無錫推出了“AI+五育融合”“AI+教研評”等十大應(yīng)用場景[18]，廣東深圳探索了“智能+”課堂、研訓(xùn)、評價等典型場景，均推動了教育數(shù)智化轉(zhuǎn)型[19]。具體來說，政策鼓勵創(chuàng)新“AI+學(xué)習(xí)”場景，探索GenAI和虛擬數(shù)字人在（跨）學(xué)科教學(xué)、課外學(xué)習(xí)、心理監(jiān)測、美育/體育教學(xué)等領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用[20]；構(gòu)建“AI+教學(xué)”場景，借助AI備課授課助手、學(xué)科助教、科研助理等，助力教師在備課授課、學(xué)情分析、作業(yè)管理、科研支持、家校共育等方面減負增效[21]；探索“AI+治理”場景，構(gòu)建支持“匯聚-梳理-分析”數(shù)據(jù)的區(qū)校治理決策系統(tǒng)，鼓勵A(yù)I在評估監(jiān)測、教學(xué)督導(dǎo)、師資配置、招生預(yù)警、安全管理、信息咨詢等業(yè)務(wù)方面的應(yīng)用，實現(xiàn)決策科學(xué)化與智能化[22]。同時，政策高度重視智能產(chǎn)品的倫理風(fēng)險監(jiān)管，逐步建立教育倫理體系與保障法規(guī)，通過制定智能產(chǎn)品準入規(guī)范、應(yīng)用備案制度、入校監(jiān)測制度、內(nèi)容審查規(guī)范、數(shù)據(jù)安全保護與隱私防范制度等[23]，為人工智能入校營造安全、健康的應(yīng)用環(huán)境。

3 政策工具：供給需求到環(huán)境規(guī)制的有效拓寬

政策工具是實現(xiàn)政策目標(biāo)、推進政策執(zhí)行的重要手段，經(jīng)歷了從以供給型為主、需求型為輔，逐步向環(huán)境型工具拓展的過程，反映了地方政策從基礎(chǔ)保障到規(guī)范引導(dǎo)的演進軌跡。早期地方教育部門主要依賴供給型工具（如教育培訓(xùn)、資金投入、技術(shù)服務(wù)等）的直接支持來推動政策目標(biāo)的實現(xiàn)，同時引入需求型工具（如示范項目、宣傳活動、獎勵機制等），用以激發(fā)市場需求、扶持創(chuàng)新并調(diào)動更多教師參與，如長沙市通過建立骨干教師培養(yǎng)制度、獎勵機制，激發(fā)教師隊伍的活力[24]。隨著GenAI融入教育領(lǐng)域，其潛在的技術(shù)風(fēng)險與規(guī)范需求日益凸顯，地方政策逐步增加環(huán)境型工具的比重，并通過監(jiān)督審查、法規(guī)管制、標(biāo)準制定、風(fēng)險防范等手段，營造更加完善的政策環(huán)境，確保人工智能賦能效用的持續(xù)發(fā)揮。具體來說，監(jiān)督審查方面，各地政策強化對人工智能賦能目標(biāo)、狀態(tài)、效用等方面的評估，并推行動態(tài)管理；法規(guī)管制方面，北京、廣東等地鼓勵制定法律法規(guī)與數(shù)據(jù)保護法[25][26]，以規(guī)范人工智能在教育中的應(yīng)用；標(biāo)準制定方面，各地政策不僅強調(diào)能力標(biāo)準、數(shù)據(jù)規(guī)范、試點評估標(biāo)準、智能產(chǎn)品應(yīng)用規(guī)范等，還著力探索GenAI教育場景應(yīng)用的規(guī)范標(biāo)準與安全標(biāo)準[27]；而風(fēng)險防范方面，各地政策重視潛在風(fēng)險研判與防控，加強倫理治理與技術(shù)監(jiān)管[28]，著力探索人工智能的法律解決方案和治理模式[29]，以應(yīng)對技術(shù)帶來的挑戰(zhàn)。

三地方“人工智能+”教育政策推進的行動舉措

地方“人工智能+”教育政策文本不僅描繪了戰(zhàn)略目標(biāo)與核心任務(wù)，還融入了一系列富有地方特色的行動策略與推進機制，體現(xiàn)了將政策文本轉(zhuǎn)化為實際效能的地方教育治理智慧。

1 政策細化：提供落實戰(zhàn)略的配套支持

地方“人工智能+”教育政策細則或行動方案，是我國層級教育治理體系中確保政策有效落地的關(guān)鍵。通過結(jié)合本地教育情境、分解政策目標(biāo)、細化戰(zhàn)略任務(wù)，各地紛紛制定出既符合國家統(tǒng)一要求、又具有地方適應(yīng)性的政策文本，并借助多樣化配套政策支持，對行動方案進行了理性補充，主要包括四個方面：

①應(yīng)用指南與使用規(guī)范。此類支持注重規(guī)范、引導(dǎo)學(xué)校的GenAI應(yīng)用。例如，北京市教委發(fā)布了《北京市教育領(lǐng)域人工智能應(yīng)用工作方案》[30]，圍繞“教-學(xué)-評-育-研”五大場景提供應(yīng)用指引，明確不同群體的應(yīng)用要求，引導(dǎo)學(xué)校在守好價值底線的同時實現(xiàn)創(chuàng)新應(yīng)用。又如，北京東城區(qū)針對GenAI產(chǎn)品的準入、師生應(yīng)用、技術(shù)使用和監(jiān)督管理制定了系統(tǒng)性監(jiān)管規(guī)范，為智能教育產(chǎn)品入校提供了安全保障[31]。

②能力提升與結(jié)對幫扶政策。此類支持除了制定學(xué)生人工智能課程綱要、教師隊伍建設(shè)行動方案等，還重視鄉(xiāng)村學(xué)校、薄弱學(xué)校的教師能力發(fā)展。例如，廣州市發(fā)布了《實施人工智能助推對口支援教師專業(yè)發(fā)展行動方案（2023-2025）》[32]，通過跨區(qū)域智能結(jié)對幫扶，促進優(yōu)質(zhì)師資的均衡發(fā)展。

③示范推廣與場景創(chuàng)新政策。此類支持鼓勵通過GenAI應(yīng)用場景試點，推廣成功案例。例如，蕪湖市啟動了人工智能“大模型”應(yīng)用暨課后服務(wù)信息化試點工作[33]，北京朝陽區(qū)通過了“人工智能賦能教育十大應(yīng)用場景”（如數(shù)字實訓(xùn)、課后服務(wù)、智慧課堂等），推動智能備課、個性化作業(yè)服務(wù)與家校共育的深度應(yīng)用[34]。

④標(biāo)準規(guī)范與管理監(jiān)督政策。此類支持注重構(gòu)建科學(xué)、合理的標(biāo)準體系與管理框架。例如，浙江省發(fā)布《中小學(xué)人工智能教育服務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)規(guī)范》[35]，推動教育數(shù)據(jù)的開放共享與高效利用。此外，實驗區(qū)校的管理辦法明確了目標(biāo)分工、過程管理與考核要求，為“人工智能+”教育項目的規(guī)范發(fā)展提供制度保障。

2 組織協(xié)同：打造層級貫通的協(xié)調(diào)聯(lián)動體系

地方教育部門通過統(tǒng)籌規(guī)劃、組織調(diào)適，推動各級部門的緊密聯(lián)動，加速“人工智能+”教育政策的深度落地。各地構(gòu)建了層級貫通的組織協(xié)調(diào)體系，形成了以專項領(lǐng)導(dǎo)小組統(tǒng)籌的跨部門、跨層級協(xié)調(diào)機制：

①建立領(lǐng)導(dǎo)小組引領(lǐng)的組織架構(gòu)。“政府統(tǒng)籌-教育部門主導(dǎo)-平行部門（如發(fā)改局、網(wǎng)信辦、人事局、財政局）聯(lián)動”的協(xié)作模式和“教育部門規(guī)劃-下設(shè)/直屬單位（包括相關(guān)處室與直屬單位）執(zhí)行-區(qū)教育局推進”的組織架構(gòu)，展現(xiàn)了政府高度統(tǒng)籌與部門深度協(xié)作的有機結(jié)合。根據(jù)地方需求，領(lǐng)導(dǎo)小組靈活設(shè)置在信息化部門、科研處、教研室等不同職能部門，實現(xiàn)資源的最優(yōu)配置與策略的精準落地。

②形成統(tǒng)籌專項行動的共商制度。將“人工智能+”教育作為專項行動，納入地方教育體制改革、教育創(chuàng)新發(fā)展等戰(zhàn)略中，形成“一盤棋”頂層布局。例如，北京朝陽區(qū)通過“會診共商”制度，定期召開工作會議，共同會診問題癥結(jié)，共商共議突破方向[36]。

③實施多層協(xié)同聯(lián)動的工作機制。通過“上下聯(lián)動、市區(qū)校一體”的推進模式，明晰職責(zé)分工。例如，江蘇無錫建立了“市級帶動-區(qū)級推動-校級驅(qū)動-班級行動”的四級聯(lián)動格局[37]：市級負責(zé)制定政策制度、區(qū)級成立工作專班推進特色項目、校級探索創(chuàng)新育人新模式、班級開展智能學(xué)習(xí)實踐。又如，深圳南山區(qū)依托區(qū)教科院設(shè)立工作專班，搭建學(xué)校首席信息官工作網(wǎng)絡(luò)，整體推進“人工智能+”教育深入發(fā)展[38]。

3 多元供給：形成社會協(xié)同的資源統(tǒng)籌格局

隨著教育資源供給的日趨社會化，供給主體不再局限于傳統(tǒng)教育領(lǐng)域，而是擴展至科研院所、社會機構(gòu)、企業(yè)等多個層面，形成了社會協(xié)同的資源統(tǒng)籌格局，涵蓋財政資源統(tǒng)籌、教育服務(wù)供給等方面：

①在財政資源統(tǒng)籌方面，各地積極探索政府主導(dǎo)、社會參與、校企合作的多渠道籌措經(jīng)費機制。通過項目打包機制，整合項目資源（如能力提升工程、科學(xué)教育實驗區(qū)等），實現(xiàn)屬地資金統(tǒng)管。部分地區(qū)重視配套專項經(jīng)費用于項目建設(shè)與服務(wù)購買[39]；或采用績效考核機制，依據(jù)考核等級確定下?lián)芙?jīng)費[40]。為了發(fā)揮市場的補充作用，部分地區(qū)探索政企共建、公私合作等新型資金統(tǒng)籌模式，鼓勵依托企業(yè)、社會的資金投入與技術(shù)支持，豐富教育經(jīng)費來源渠道。同時，健全經(jīng)費分擔(dān)機制，明確不同層級政府在經(jīng)費投入中的職責(zé)，如北京市對于典型應(yīng)用場景建設(shè)的區(qū)校采取轉(zhuǎn)移支付的方式，強化區(qū)域內(nèi)模式提煉與場景優(yōu)化[41]。

②在教育服務(wù)供給方面，各地注重社會資源的整合與共享，建立健全“政府規(guī)范應(yīng)用、學(xué)校動態(tài)監(jiān)管、師生評估反饋、行業(yè)優(yōu)化改進”的供給模式[42]。同時，各省市鼓勵社會力量參與教育大模型研發(fā)、應(yīng)用新場景建設(shè)、學(xué)科智能體設(shè)計，持續(xù)完善產(chǎn)學(xué)研用深度協(xié)同的應(yīng)用場景培育機制[43]，在此過程中探索出了依效付費、托底服務(wù)等多樣化服務(wù)供給機制。例如，深圳市探索了依效付費機制，轉(zhuǎn)變了以往資源購買服務(wù)中費用支付與績效結(jié)果相脫節(jié)的做法，在采購人工智能教學(xué)資源及其配套支持服務(wù)時，不僅關(guān)注服務(wù)的數(shù)量或形式，還依據(jù)學(xué)生自主學(xué)習(xí)、教師改進教學(xué)、學(xué)校提升質(zhì)量、家校協(xié)同育人等方面的實際成效支付費用，這一機制實現(xiàn)了資源采購的動態(tài)優(yōu)化[44]。此外，廣州市積極推進“托底服務(wù)”模式，聯(lián)合企業(yè)建設(shè)市區(qū)層面的課程資源與教學(xué)平臺，將“人工智能+”教育行動融入民生工程，惠及全體學(xué)生[45]。

4 政策試驗：探索集約共享的基地試點模式

政策試驗是我國教育政策創(chuàng)新的重要路徑?！叭斯ぶ悄?”教育政策試驗，經(jīng)歷了從早期指定試點（寧夏回族自治區(qū)、北京外國語大學(xué)）到授權(quán)試點、開放自主試點的轉(zhuǎn)變。在此過程中，地方教育部門遵循“局部性試驗-合法性認可-組織化擴散”的邏輯[46]，發(fā)揮自身稟賦爭取先試先行，通過科學(xué)評估后穩(wěn)步推廣，發(fā)揮典型經(jīng)驗的示范效應(yīng)。隨著“人工智能+”教育行動的深入推進，政策試驗方式正逐步從“示范區(qū)?！苯ㄔO(shè)轉(zhuǎn)為更具引領(lǐng)性的“試點基地”建設(shè)，針對過去試點區(qū)校建設(shè)中經(jīng)費分散、空間資源利用率不高等問題，基地試點強調(diào)集約化建設(shè)，通過整合高校、社會力量，共建實驗室、體驗區(qū)，匯聚優(yōu)質(zhì)師資；同時，通過場景共創(chuàng)共用、先進經(jīng)驗共享，降低整體建設(shè)成本、提高建設(shè)水平。

除了教育部認定的184個教育基地[47]，各地還探索了兩類基地試點模式：一類是依托中小學(xué)的校內(nèi)人工智能教育基地。例如，杭州市瓶窯中學(xué)被打造為區(qū)級人工智能科創(chuàng)教育基地，其以“AI科普+AI科學(xué)+AI科創(chuàng)”為主題，開設(shè)各級課程和假期拓展課程，同時承擔(dān)區(qū)域教師培訓(xùn)、賽事評比、展示交流等活動[48]；廣州天河區(qū)遴選兩所學(xué)校設(shè)立了“GenAI+大概念”教學(xué)實驗基地，支持教師探索課堂教學(xué)微創(chuàng)新[49]。另一類是依托社會機構(gòu)的校外人工智能教育基地。例如，江蘇無錫市、深圳龍華區(qū)等地通過整合地方高校、科普場館和高新企業(yè)的資源，建設(shè)校外教育基地，為全區(qū)有需要的師生提供人工智能校外課程與社會實踐活動平臺[50][51]，逐步形成了開放、共享的“人工智能+”教育生態(tài)。

通過基地試點，各地紛紛組建了賦能教育發(fā)展的人工智能專家智庫，注重以課題引領(lǐng)試點探索、以教研加速試點推廣，探索GenAI在多元場景下的前沿應(yīng)用。同時，各地堅持典型引領(lǐng)的推進機制，充分發(fā)揮先進經(jīng)驗的輻射效應(yīng)。例如，廣州天河區(qū)建立了“陪伴專家+實驗共同體”的協(xié)同模式，其中“陪伴專家”由高校專家、學(xué)科教研員、企業(yè)伙伴組成，為實驗共同體提供研究指導(dǎo)與成果培育支持；同時，通過“管理者先行-教研員示范”策略，樹立標(biāo)桿案例、凝練典型經(jīng)驗；通過“優(yōu)課解碼-和課鏈反” 共同體教研機制擴散典型經(jīng)驗，鼓勵教師通過聽評課解碼優(yōu)質(zhì)課例、分享心得，在“學(xué)-用-創(chuàng)”循環(huán)中實現(xiàn)教學(xué)微創(chuàng)新的實踐與推廣，形成鏈式創(chuàng)新擴散模式，并借助對口幫扶項目，進一步擴大政策試驗的影響力與覆蓋面[52]。

5 審慎發(fā)展：加強風(fēng)險研判與倫理道德建設(shè)

在“審慎發(fā)展”方針的指導(dǎo)下，地方教育部門不斷加強風(fēng)險研判與倫理道德建設(shè)，確保“人工智能+”教育的規(guī)范應(yīng)用與可持續(xù)發(fā)展。各地積極探索以風(fēng)險管理和道德監(jiān)管為核心的有效治理路徑，構(gòu)建法律法規(guī)與倫理準則的雙重保障體系，不僅重視加快制定前瞻性引導(dǎo)政策、健全標(biāo)準體系[53]，還注重數(shù)據(jù)安全監(jiān)管，強化個人信息和重要數(shù)據(jù)的保護意識，鼓勵通過完善數(shù)據(jù)保護法規(guī)、建立健全數(shù)據(jù)安全管理機制[54]，確保人工智能技術(shù)的應(yīng)用符合倫理準則，使每一次技術(shù)創(chuàng)新都經(jīng)得起倫理考量。

針對教育大模型的入校應(yīng)用，各地逐步構(gòu)筑了“準入評估+動態(tài)監(jiān)管”的雙層防護體系：①在準入評估階段，地方教育部門秉承科學(xué)審慎的態(tài)度，甄別符合國產(chǎn)信創(chuàng)標(biāo)準的大模型技術(shù)，搭建集約共享、穩(wěn)健可信的人工智能與教育融合管理服務(wù)平臺[55]，并通過對其功能、性能、安全、內(nèi)容等方面的多維測試，確保平臺具有較高的可靠性與穩(wěn)定性[56]。例如，北京市著力構(gòu)建教育大模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測試場，在先行區(qū)內(nèi)搭建“預(yù)訓(xùn)練沙盒”，在安全區(qū)內(nèi)開展語料訓(xùn)練，確保輸出的穩(wěn)定性、合規(guī)性和適切性；同時，圍繞人工智能倫理風(fēng)險、數(shù)據(jù)安全風(fēng)險、教學(xué)場景等，模擬真實場景開展測評，為教育大模型的合規(guī)準入提供科學(xué)依據(jù)[57]。②在動態(tài)監(jiān)管階段，各地教育部門重視定期對應(yīng)用流量、數(shù)據(jù)保護、敏感內(nèi)容等進行動態(tài)監(jiān)測，并引入第三方機構(gòu)對大模型潛在的風(fēng)險進行評估，聯(lián)合地方網(wǎng)信辦、公安局開展教育大模型應(yīng)用的合理監(jiān)測和分類備案，確保應(yīng)用的安全性與合規(guī)性。此外，各地重視加強中小學(xué)人工智能倫理建設(shè)，引導(dǎo)學(xué)生樹立正確的數(shù)字倫理觀，為“人工智能+”教育的穩(wěn)健推進提供堅實的倫理支撐。

四我國“人工智能+”教育政策創(chuàng)新的未來展望

面對以GenAI為代表的新一代人工智能浪潮，聯(lián)合國教科文組織呼吁全球教育部門加速制定系統(tǒng)的政策框架[58]，以規(guī)范引導(dǎo)GenAI在教育和研究中的合理使用。我國在推行“人工智能+”教育時，不僅應(yīng)注重地方實踐的探索，還需從國家戰(zhàn)略高度出發(fā)，用全球視野審視教育政策的前瞻性與系統(tǒng)性，確保政策在不斷變化的技術(shù)環(huán)境中能夠保持引領(lǐng)性與適應(yīng)性。

1 漸進調(diào)適：審思“目標(biāo)-工具”的變革路徑

應(yīng)對以GenAI為代表的技術(shù)革命，教育政策是予以漸進調(diào)整還是突破創(chuàng)新，這不僅關(guān)乎政策更新的力度，還能反映特定國情和制度框架下政策制定者的價值取向。Hall[59]基于科學(xué)范式理論，提出“政策范式”的概念，并通過政策問題識別、政策目標(biāo)設(shè)定、政策工具配置，為政策制定者劃定了活動的“可能性范圍”；同時，他將政策變化分為三階：一階變化是現(xiàn)有政策工具的細化調(diào)整，二階變化是實現(xiàn)目標(biāo)的工具配置轉(zhuǎn)變，三階變化涉及政策目標(biāo)的整體性轉(zhuǎn)變——前兩個階段屬于漸進變化，符合科學(xué)范式理論中“常規(guī)科學(xué)”的范疇；第三個階段代表政策知識框架的革命性轉(zhuǎn)移，屬于“范式變革”。結(jié)合政策范式分析人工智能賦能教育的政策演進（如表1所示），可以發(fā)現(xiàn)：當(dāng)前政策多處于二階變化，既包括政策問題的優(yōu)化調(diào)整，也涉及政策目標(biāo)的拓展深化和政策工具及其配置的優(yōu)化迭代。

具體來說，GenAI介入前“人工智能”教育政策的重點，是通過工具性技術(shù)手段解決特定的教育問題；同時，關(guān)注如何讓教育體系適應(yīng)智能技術(shù)發(fā)展，強調(diào)人工智能作為教學(xué)內(nèi)容的重要性。而未來，我國“人工智能+”教育政策的發(fā)展需超越傳統(tǒng)技術(shù)補償型思路，從一階改進邁向二階變革，更強調(diào)結(jié)構(gòu)性優(yōu)化與系統(tǒng)性重構(gòu)。因此，當(dāng)前政策的核心問題已從智能技術(shù)與教育的適配性問題向智能技術(shù)賦能教育創(chuàng)新的變革性問題轉(zhuǎn)移，更強調(diào)人工智能的賦能力量，推動教育變革與創(chuàng)新。在此過程中，政策目標(biāo)應(yīng)從技術(shù)驅(qū)動的任務(wù)目標(biāo)，向人機協(xié)同的教育生態(tài)轉(zhuǎn)型；同時，還應(yīng)重視政策工具及其配置的優(yōu)化，使其從以供給型工具為主向需求型、環(huán)境型工具協(xié)同發(fā)展轉(zhuǎn)變，一方面強化政策的公平性，確保GenAI技術(shù)的廣泛普惠和合規(guī)使用；另一方面推動基于數(shù)據(jù)安全、標(biāo)準規(guī)范與法律管制的環(huán)境型工具創(chuàng)新，為智能教育生態(tài)健康發(fā)展提供保障。未來，“人工智能+”教育政策設(shè)計應(yīng)在堅守底線思維、確保技術(shù)應(yīng)用合規(guī)性的基礎(chǔ)上，實現(xiàn)以人為本的公平創(chuàng)新發(fā)展，真正服務(wù)于所有學(xué)習(xí)者的健康成長。

2 雙線融合：推動“政策-治理”的協(xié)同發(fā)展

政策的生命力在于有效執(zhí)行[60]，而政策執(zhí)行不僅是政策目標(biāo)實現(xiàn)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，更是地方治理創(chuàng)新的重要試驗場，體現(xiàn)“中國之治”的行動邏輯?！叭斯ぶ悄?”教育政策的制定與推進，應(yīng)深刻把握我國國情，通過動態(tài)調(diào)適中央統(tǒng)轄權(quán)與地方治理權(quán)之間的關(guān)系，既保障頂層戰(zhàn)略落地，又實現(xiàn)因地制宜的靈活創(chuàng)新。這種“統(tǒng)分結(jié)合”的邏輯，為政策與治理的協(xié)同發(fā)展奠定了堅實基礎(chǔ)：一方面，通過政策銜接，將頂層戰(zhàn)略與區(qū)域?qū)嵡橄嘟Y(jié)合，推動政策內(nèi)容的本地化創(chuàng)新，使政策在地方層面具有更強的適應(yīng)性和可操作性。另一方面，通過多樣化的地方治理機制，如設(shè)置區(qū)域性政策執(zhí)行監(jiān)測點、建立數(shù)據(jù)驅(qū)動的治理反饋系統(tǒng)等，將地方行動規(guī)劃轉(zhuǎn)化為具體治理效能[61]；同時，通過治理效能的評估與反饋，推動政策的優(yōu)化與完善。

當(dāng)前，“人工智能+”教育政策與治理創(chuàng)新逐步呈現(xiàn)出相互促進的發(fā)展格局：政策設(shè)計引領(lǐng)治理路徑，治理成效推動政策優(yōu)化。據(jù)此，本研究提出了“人工智能+”教育政策與治理的雙線融合路徑（如圖1所示）：一條是政策線，以政策文本為基礎(chǔ)，結(jié)合國內(nèi)外政策動態(tài)，通過政策文本與效力分析，明確政策目標(biāo)和工具框架，提出GenAI介入后“人工智能+”教育的政策主張；通過政策試點的方式，在試驗區(qū)校開展智能社會實驗（如協(xié)同試驗、探索試驗、對比試驗等），檢驗政策的可行性與有效性；通過治理機制測試（如協(xié)同治理網(wǎng)絡(luò)的效率評估）、技術(shù)適應(yīng)性分析（如GenAI對不同類型學(xué)校的支持能力），并通過量化指標(biāo)評估政策的執(zhí)行效果，鼓勵各利益相關(guān)者參與評估，為政策創(chuàng)新提供多元視角與證據(jù)支撐。另一條是治理線，結(jié)合實地調(diào)研積累政策執(zhí)行中有效治理的實踐經(jīng)驗，識別政策實施過程中的關(guān)鍵瓶頸，采用未來研究法預(yù)見GenAI介入后的治理新場景，探索新的治理行為，并通過總結(jié)凝練形成新的治理樣式。在此過程中，已有政策的執(zhí)行情況影響地方治理實踐，而GenAI驅(qū)動的新治理場景構(gòu)想將融入新的政策主張，政策試點中反映出的治理行為也將不斷提煉，形成治理樣式，推動政策創(chuàng)新?！罢呔€-治理線”雙線并進、協(xié)同創(chuàng)新，形成了適應(yīng)新一代人工智能教育的治理樣式與政策建議。政策試點與治理實踐的良性互動，既推動了政策創(chuàng)新，也豐富了治理樣式，為“人工智能+”教育的高效落地提供了理論與實踐支撐。

3 行動方案：構(gòu)筑“短期-長遠”的發(fā)展生態(tài)

基于政策范式二階變革，“人工智能+”教育行動方案應(yīng)遵循“具有變革性結(jié)果的漸進變化”規(guī)律，兼顧靈活響應(yīng)性與深遠預(yù)見性，為未來技術(shù)變革預(yù)留充分的政策空間。

（1）短期策略

短期策略是聚焦應(yīng)用場景推動三層探索：①基礎(chǔ)架構(gòu)層，要強化數(shù)字基石，拓寬智能場景。具體來說，要加快數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施升級，建設(shè)安全、可靠的網(wǎng)絡(luò)與算力支持體系，聚焦自主可控的國產(chǎn)大模型技術(shù)，逐步構(gòu)建“通用大模型-區(qū)域教育垂類模型-區(qū)校特色教育智能體”多級應(yīng)用鏈，持續(xù)拓寬應(yīng)用場景。②素養(yǎng)規(guī)范層，要深化能力培養(yǎng)，筑牢倫理防線。具體來說，要以學(xué)?；蛟圏c基地為主陣地，提升師生與社會公眾的GenAI應(yīng)用能力；要強化應(yīng)用行為監(jiān)管，通過規(guī)定年齡范圍、限定使用護欄、劃定應(yīng)用紅線等舉措，守護教育領(lǐng)域的安全與倫理底線。③應(yīng)用創(chuàng)新層，要革新評價任務(wù)，激發(fā)教學(xué)活力。具體來說，要推動學(xué)習(xí)評價任務(wù)改革，以培養(yǎng)批判思維和創(chuàng)新能力為核心，細化評價任務(wù)并明確GenAI的使用界限；鼓勵教師探索“無AI-AI輔助-AI賦能”的創(chuàng)新教學(xué)路徑，靈活嘗試不同終端配置下的GenAI課堂應(yīng)用[62]，為學(xué)生提供多樣化學(xué)習(xí)機會；借助GenAI驅(qū)動的數(shù)據(jù)分析、動態(tài)資源調(diào)度、風(fēng)險研判等功能，推動治理機制創(chuàng)新。

（2）長期戰(zhàn)略

長期戰(zhàn)略是著眼未來，構(gòu)建“評估-前瞻”結(jié)合的長效機制：①戰(zhàn)略布局與政策適配。即以前瞻性戰(zhàn)略為引領(lǐng)，建設(shè)涵蓋政府、科研機構(gòu)和行業(yè)專家的多元參與網(wǎng)絡(luò)，對智能產(chǎn)品的教育應(yīng)用進行動態(tài)評估和政策優(yōu)化；通過定期審查政策執(zhí)行成效，確保行動方案能夠適應(yīng)技術(shù)進步和教育需求的變化，保持政策的長期適應(yīng)性與戰(zhàn)略性。②產(chǎn)品監(jiān)管與技術(shù)自治。具體來說，要加強對智能產(chǎn)品的準入評估與動態(tài)監(jiān)管，鼓勵各地制定智能產(chǎn)品入校審批機制，設(shè)計數(shù)據(jù)保護與隱私安全清單，確保智能產(chǎn)品在數(shù)據(jù)采集、存儲處理各環(huán)節(jié)的合規(guī)性；重視技術(shù)自治，面對人工智能的失控風(fēng)險與應(yīng)用潛能，倡導(dǎo)“技術(shù)治理技術(shù)”的思路，利用企業(yè)開發(fā)算法審查工具，加強對技術(shù)風(fēng)險的動態(tài)監(jiān)控，同時引入第三方機構(gòu)開展技術(shù)與倫理的雙重審查，確保技術(shù)應(yīng)用始終服務(wù)于人類教育的發(fā)展目標(biāo)。③國際對話與規(guī)則共建。具體來說，要主動參與全球“人工智能+”教育的政策對話與規(guī)則制定，吸收國際先進經(jīng)驗、汲取多元智慧，推動我國在全球“人工智能+”教育發(fā)展中的角色轉(zhuǎn)型，制定并實施具有全球適應(yīng)性的教育數(shù)智化解決方案[63]。

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ZHAO Xiao-Wei1，2""" LI Xin-Ya1""" SHEN Shu-Sheng1，2""" WANG Qiong3[Corresponding Author]

（1. School of Educational Science， Nanjing Normal University， Nanjing， Jiangsu， China 210097;

2.Adolescent Education and Intelligence Support Lab of Nanjing NormalUniversity， Nanjing， Jiangsu， China 210097;

3. Graduate School ofEducation，Peking University，Beijing，China 100871）

Abstract：The in-depth advancement of “AI+” education urgently requires to carry out forward-looking planning and and layout in advance at the policy level. Based on this， this paper firstly clarified the logical direction of its development by sorting out the additions and changes of local “AI +” education policies after the intervention of generative AI. It was found out that policy goals were embodied in the organic integration of stable development and dynamic adjustment， and the policy contents showed an orderly progression from foundational support to quality-driven innovation， and policy tools realized the effective expasion of supply-demand to environmental regulation. After that， the paper introduced the actions and meachers to promote local “AI+” education policy， including providing supporting support for the implementation of the strategies， building a coordinated linkage system connecting different hierarchies， forming a resource allignment pattern of social coordination， exploring a base pilot model of intensive sharing， and strengthening risk judgment and ethical construction. Finally， in the future， it calls for rethinking the transformation path of “goal-tool”， promoting the coordinated development of “policy-governance”， and constructing a “short-term-long-term” development ecosystem， so as to realize the innovation in “AI+” education policies.

Keywords：“AI+” education; local education; policy text; policy innovation; GenAI