人工智能教育實踐的上海樣本② | 上海市人工智能助力基礎教育的頂層設計與政策創新

“區域及學校教育數字化發展 ”

是《中國信息技術教育》雜志

2026年關注重點之一

我們將以專業的視角

展示數字化賦能區域教育優質均衡發展

呈現數字化賦能學校教育教學創新變革

2026開年，我們聚焦

“人工智能助力基礎教育變革的上海樣本”

2026年 第05期

如何推動人工智能教育高質量發展？

作為全國首個“教育數字化轉型試點區”，上海在這一領域走在全國前列。 “人工智能助力基礎教育變革的上海樣本”專題，將從頂層設計、實驗區探索、學校形態等視角，系統呈現上海人工智能教育實踐，以期為全國人工智能教育的發展提供有益經驗與啟示。

上海市人工智能助力基礎教育的頂層設計與政策創新

卜洪曉

上海市教師教育學院

人工智能技術正以前所未有的深度和廣度重塑社會各個領域，教育是關乎國家未來與個體發展的關鍵事業，其與人工智能的融合已成為全球性趨勢與戰略焦點。上海市作為中國教育改革與發展的前沿陣地，敏銳洞察這一趨勢，率先進行系統性謀劃與戰略性布局。

本文首先闡述了人工智能賦能基礎教育的邏輯理路，系統解讀了《上海市推進實施人工智能賦能基礎教育高質量發展的行動方案（2024—2026年）》所構建的以“總體目標—基本原則—重點任務—保障舉措”為核心的頂層設計，然后從政策保障機制、集約化研發生態、多層次示范應用、重點場景深度構建等維度探討了上海市在政策創新方面的具體實踐與特色路徑，最后對實施過程中可能面臨的挑戰進行了展望，并提出了持續深化完善的思考方向，以期為其他地區提供可借鑒的“上海方案”，貢獻于中國式教育現代化進程。

引言

當前，全球正處于一場由人工智能（AI）技術驅動的深刻變革之中。自2022年年底生成式人工智能取得突破性進展以來，其浪潮迅速席卷各行各業，教育領域亦身處這場變革的核心。從最初的質疑、擔憂到如今的審慎探索與主動擁抱，全球教育界正經歷著對人工智能認知與態度的根本性轉變。世界各國紛紛將“人工智能+教育”上升至國家戰略層面，力圖在新一輪人才競爭與國際科技博弈中占據制高點。

人工智能之于教育，絕不僅僅是技術工具的簡單疊加，而是還蘊含著重塑教育生態、破解傳統教育難題、賦能個性化成長、助推教育公平與質量提升的巨大潛能。它正倒逼育人目標從知識傳授向核心素養培育升維，為解決教育“規模化”與“個性化”的“不可能三角”提供了技術底座，并為構建過程性、多維化、增值性的科學評價體系奠定了基石。

在這樣的時代背景下，上海市秉承其改革開放排頭兵、創新發展先行者的使命，積極響應國家“人工智能+”行動和數字教育戰略，立足于自身教育信息化發展的良好基礎，在全國范圍內率先進行了系統性的頂層設計與政策創新。2024年，上海發布了《推進實施人工智能賦能基礎教育高質量發展的行動方案（2024—2026年）》（以下簡稱《行動方案》），并配套出臺了一系列實施細則與指南，清晰地勾勒出未來三年人工智能與上海基礎教育深度融合的施工圖與路線圖。這一系列舉措不僅體現了上海的前瞻視野與戰略決心，更為探索人工智能賦能教育高質量發展的中國路徑提供了極具價值的實踐樣本。

本文將基于對《行動方案》及其相關配套政策、實踐演講的深入解讀，系統梳理并闡釋上海市在人工智能助力基礎教育方面的頂層設計思路與政策創新實踐，分析其內在邏輯與鮮明特色，并對其未來挑戰與發展方向進行展望。

時代必然與價值重塑：AI賦能基礎教育的邏輯理路

AI賦能基礎教育，并非追逐熱點的短期行為，而是應對全球數字化轉型、順應智能時代人才培養需求、推動教育體系結構性變革的戰略選擇。其核心價值體現在以下四個層面，它們共同論證了AI賦能教育不僅是技術應用，更是教育理念與體系的重構。

1.育人目標升維：從知識授受到素養培育

人工智能的迅猛發展正在深刻重構教育的目標取向。傳統以知識傳授為中心的模式面臨雙重挑戰：一方面，AI技術使知識獲取與記憶的邊際成本趨近于零；另一方面，工業時代所形成的標準化技能體系正面臨被AI加速替代的嚴峻挑戰。研究表明，AI驅動的教育模式顯著提升學生課程通過率和考試成績，倒逼教育回歸育人本質。其核心價值在于聚焦機器不可替代的高階素養，如批判性思維與復雜問題解決能力、人機協同優勢互補、社會情感能力培育。這標志著教育目標從培養“知識儲備者”轉向塑造“與AI共舞的創新型公民”。

2.破解均衡難題：促進教育公平與普惠

AI為系統性優化教育資源配置提供了新路徑。首先，長期以來，受制于經濟發展水平、地理位置、師資配置等因素，優質教育資源分布不均衡是全球性難題。AI通過智能教學平臺，能夠突破時空限制，將優質課程資源高效輸送至資源薄弱地區，顯著提升偏遠地區學生接受高水平教學指導的機會。其次，AI輔助技術，如智能語音識別、圖像處理、自適應交互系統，可為有特殊教育需求的學生構建無障礙學習環境，有效提升其教育參與度。此外，依托教育大數據的動態監測能力，區域教育資源缺口可被精準識別，進而實現師資、設備等資源的智能化調配。實證研究表明，人工智能教育干預有助于縮小資源薄弱學校學生的成績離散程度，從而降低教育基尼系數，促進教育公平與包容性發展。

3.實現個性教育：突破“不可能三角”

AI為破解教育領域長期存在的“規模化—個性化—高質量”這一“不可能三角”提供了技術可能。在傳統教育模式下，面向大規模學生的統一教學往往難以兼顧因材施教與高質量成果。AI通過支持精準的學情診斷，可實時捕捉與分析學生的學習行為與認知狀態，識別誤解與困難的準確率較高。其自適應學習引擎能基于個體差異生成定制化學習路徑，生成千人千面的學習路徑，學習效率得到提升。此外，AI輔助教師決策，替代教師完成作業批改等重復性勞動，使教師有更多時間專注于個性化輔導與教學創新。因此，AI技術使教師在規模化班級中得以關注每一位學生的獨特需求與發展節奏，真正實現“大規模因材施教”。

4.重構評價體系：邁向過程性、多維性與增值性

AI推動評價范式發生轉型。傳統以紙筆測驗、分數為主的評價方式難以全面衡量學生的綜合素養與發展潛力。AI技術能夠伴隨式采集教學與學習全過程的多模態數據，如課堂參與度、作業完成過程、項目實踐表現等，通過數據分析與建模，實現對學生學習過程的持續性、動態化評價。評價維度得以從單一的知識點掌握，擴展至思維能力、合作能力、實踐創新能力等多維度框架。同時，通過對學生長期數據的追蹤分析，可以進行增值性評價，關注學生的成長與進步，而非僅僅靜態的橫向量比，為教學干預和學生全面發展提供更科學的依據。基于教育大數據的分析表明，AI過程性評價使教學干預精準度提升，學生長期發展預測效度高。

上海市的頂層設計正是建立在對上述AI賦能教育核心價值的深刻把握與系統回應之上，旨在通過制度創新與系統部署，全面激發人工智能的教育潛能，重構高質量基礎教育新生態。

系統規劃與戰略布局：AI賦能基礎教育的頂層設計

上海市的《行動方案》構建了一個系統完整、邏輯清晰的頂層設計框架，涵蓋了從愿景目標到實施保障的全鏈條要素。

1.明晰的總體目標：描繪未來圖景

《行動方案》確立了到2026年的總體目標：形成高標準、高質量的課程體系和評價體系；打造一批人工智能教育高地、實驗基地和重點應用場景；形成可復制、可推廣的應用創新實踐案例和經驗；探索拔尖創新人才早期發現與一體化培養模式；全面提升師生數字素養與技能；廣泛推進AI在基礎教育領域的普遍應用，以滿足個性化學習、提升教師能力、優化學校治理。這一目標體系兼具高度與可操作性，既描繪了AI與教育融合的理想愿景，也設定了具體可衡量的發展指標。

2.堅守的基本原則：指引行動方向

上海市在推進人工智能賦能基礎教育的過程中，秉持一套清晰而嚴謹的基本原則，這些原則構成了政策設計與實踐行動的哲學基礎與價值錨點。

一是堅持立德樹人、育人為本。該方案始終貫徹以學生為中心的教育理念，將促進學生的全面發展與個性化成長作為衡量人工智能教育應用成效的根本尺度。這意味著任何技術的引入與應用，均需服務于教育的本質目的，即培養德智體美勞全面發展的社會主義建設者和接班人，確保技術賦能而不失育人本色。

二是堅持融合創新、引領發展的路徑導向。它并非追求技術的簡單疊加，而是致力于構建“基礎研究＋技術支撐+標準規范+實踐應用+效果評估+推廣普及”的深度融合生態。通過完善政府主導下的人工智能應用產學研協同創新機制，穩妥有序地推動人工智能在基礎教育領域的創造性轉化與創新性發展，力求成為全國人工智能教育改革的引領者而非跟隨者。

三是堅持多元參與、協同開放。方案認識到人工智能教育的復雜性遠非單一主體所能應對，因此著力調動社會多元力量的廣泛參與。通過建立健全“政府規范應用、學校動態監管、師生評估反饋、行業優化改進”的協作機制，打破壁壘，促進資源與信息的順暢流動，積極拓展人工智能與基礎教育融合發展的廣度與深度，形成共建共治共享的良好生態。

四是堅持公平普惠、安全可控的底線思維。方案在推動技術賦能的同時，高度重視區域間、學校間及不同群體間的均衡布局與協同發展，致力于擴大優質人工智能教育資源的覆蓋面，防止數字鴻溝的進一步擴大。同時，將倫理規范、數據隱私與網絡信息安全置于前所未有的突出位置，通過建立健全安全標準、規范體系與防范機制，切實保障教育數據的安全可控與合規使用，引導人工智能技術在教育領域向著安全、可靠、向善的方向發展。

3.聚焦的重點任務：勾勒實施路徑

上海市的《行動方案》系統部署了八項重點任務，構建了人工智能賦能基礎教育高質量發展的核心實施框架。

第一，在課程體系構建方面，方案明確將人工智能教育納入國民教育體系，規定義務教育階段小學四年級與初中七年級開設人工智能地方課程，高中階段則在信息技術與通用技術課程中深化人工智能內容，形成了貫通各學段的課程基本架構。同時，鼓勵學校聯合高校、企業開發基于真實情境的校本課程與實踐課程，并建設市級人工智能課程學習平臺與資源庫，旨在構建一個基礎普及、進階拓展與綜合提升相結合的多層次課程資源生態系統。

第二，在教育教學深度融合層面，方案著力推動人工智能技術重塑教與學的過程。其核心舉措包括組織多方力量建設集成教案、課件、學科知識圖譜的高質量知識庫，開發自適應學習平臺與智能助教系統，并鼓勵試點應用教育專用大模型。通過這些技術載體，積極探索人工智能支持下的個性化學習、項目化探究及人機協同的“雙師課堂”，破解規模化教育與個性化培養之間的矛盾，最終實現“五育并舉”背景下的教學模式創新。

第三，方案高度重視教師隊伍的能力躍遷與專業發展。通過分層次、多形式的專題培訓，全面提升教師的人工智能素養與智能化教學能力。引入課堂教學智能診斷工具，為教師提供基于大數據的精準教研支持；探索構建教師專業能力智能評價系統，動態形成教師數字畫像，從而建立“數字畫像+精準培訓+智能評價”的教師發展新范式。此外，還通過建設研訓一體化平臺、引進優秀師資、組建跨校學習共同體等方式，系統賦能教師隊伍的數字化轉型。

第四，在教育評價改革領域，方案充分利用人工智能技術推動評價體系的科學化轉型。其重點在于構建多元主體、人機協同的評價新模式，通過伴隨式采集多模態教學數據，開展課堂教學質量與學生學習成效的智能分析與監測。尤為重要的是，方案積極探索基于人工智能的學生綜合素質評價，重點攻關高階思維能力、創新素養及身心健康的評估與預警，并探索增值性評價，構建學生數字成長檔案，為實現發展性、個性化評價提供技術支撐。

第五，學生人工智能整體素養的提升被視為一項系統性工程。方案鼓勵中小學廣泛聯合社會力量，依托校外教育基地開展各類人工智能實踐與體驗活動，強化知行合一。通過搭建交流展示平臺、培育品牌競賽項目，普及人工智能知識，并且著眼于早期發現和培養拔尖創新人才，全面提升未來公民的數字素養與技能。

第六，應用場景的建設是推動人工智能與教育深度融合的物質載體。方案要求推進市級智慧教育平臺的智能化升級，并支持學校與頭部企業聯合建設創新實驗室、智慧學習空間、人工智能體驗館等特色場景。此外，鼓勵有條件的學校實施校園環境整體智能化改造，賦能教學、管理、科研、安防、服務、家校協同等全領域，旨在構建一個沉浸式、精細化、便捷化的智慧教育新生態。

第七，人工智能賦能教育治理現代化是方案的另一重要維度。其核心在于加快全市教育大數據的歸集、整合與治理，形成可視化、可計算的數據資產，并基于此構建智能決策支持系統。該舉措旨在提升教育質量評估監測、督導工作的精準性與效率，為區域和學校的教學診斷改進、管理決策及趨勢研判提供科學依據，最終推動教育治理從經驗驅動向數據驅動轉變。

第八，整體性試點與示范性應用發揮著探索路徑、積累經驗的先鋒作用。方案設立了“人工智能教育試驗區”“人工智能教育實驗校”，并組建學校聯盟，旨在以點帶面，分層分類探索人工智能普及教育、常態化應用及特色創新的可行路徑，形成一批可復制、可推廣的最佳實踐案例，為全市乃至全國范圍的推廣提供示范樣板。

4.有力的保障舉措：夯實發展基礎

為確保前述重點任務的有效落實與發展目標的順利實現，上海市構建了一套系統完善、多維協同的保障舉措體系。在組織保障方面，方案明確要求將人工智能賦能教育發展納入教育數字化轉型的核心工作范疇，強化各區教育局及相關部門的職責分工與協同聯動，遵循“育人為本、適度超前、注重創新、兼顧特色”的原則，統籌推進課程研發、師資培訓、環境建設與軟硬件配備等關鍵環節，確保政策推進在組織管理上的連貫性與執行力。

基礎保障是支撐人工智能教育應用的前提條件。方案著眼于長遠，要求各區與學校嚴格落實國家新基建標準，積極升級校園網絡環境，大幅提升互聯網帶寬與網速，鼓勵利用5G技術構建“云—網—邊—端”一體化的數字化基礎環境。尤為關鍵的是，其依托上海市智能算力公共服務平臺，加強與企業的算力合作，系統性支持教育領域算法與算力調度服務能力的建設，為各類人工智能教育應用提供穩定、高效的底層技術支持。

經費保障是項目可持續推進的關鍵要素。方案提出市、區協同建立資源供給與平臺支持機構的“白名單”機制，明確基礎資源由市教師教育學院統籌提供，各區、校則結合實際選用情況落實經費保障。方案切實貫徹國家關于財政經費可用于購買信息化資源與服務的政策，要求加大對人工智能教育相關項目的投入力度，并鼓勵引導社會資本參與，從而形成一種可持續、多元化的經費籌措與投入機制，保障課程開發、平臺建設、環境改造及研究實踐的順利開展。

安全保障是人工智能教育應用不可逾越的生命線。方案高度重視網絡信息安全與倫理治理，要求全面落實工作責任制，建立健全監管體系與應急處置機制。更為前瞻的是，它要求有關部門主動研究制定人工智能教育應用的安全標準、倫理規范、數據隱私保護與數據使用監管制度，旨在從技術、管理和法規層面全面消除數據、算法與應用中的潛在風險，構建安全可控、健康向善的人工智能教育應用環境。

督促檢查機制是確保政策實施不偏離預期的重要抓手。方案將人工智能教育開展情況納入基礎教育內涵建設與相應督導評估指標體系，通過定期組織開展過程性評估，及時發現問題、總結經驗、優化策略，并加大優秀經驗做法的宣傳推廣力度，從而在全市范圍內營造重視人工智能教育、積極探索創新的良好氛圍。

最后，評價引領是推動實踐持續深化的重要導向。方案通過定期開展課程教材實施監測，指導學校提高人工智能教育質量。它將人工智能素養納入學生綜合素質評價體系，并在各類教學評優中單設人工智能類別，對貢獻突出的教師在職稱評審與績效保障上予以傾斜支持。通過這些激勵性、引導性措施，形成重視人工智能素養、鼓勵教學創新的積極導向，推動全市基礎教育階段人工智能教育走向全面普及與深化實施。

特色路徑與模式探索：AI賦能基礎教育的政策創新

1.構建全鏈條政策保障與標準引領新生態

上海不僅出臺了宏觀的行動方案，還注重配套政策的細化與標準的建立。例如，同步研制并試行《上海市中小學人工智能課程指南》等文件，對課程設置、教學內容、課時安排、教學環境、師資要求等做出了具體規定。這種“頂層方案+實施細則+標準規范”的政策組合拳，為基層學校提供了清晰的操作指引，避免了“一刀切”和盲目探索，確保了改革舉措的系統性和規范性。特別是規定義務教育階段四、七年級開設每周1課時、總計不少于30課時的“人工智能基礎”地方課程，開創了全國系統性、規模化在中小學開設AI必修課程的先河。

2.打造集約化、自主可控的研發應用新生態

上海注重發揮其科技與產業優勢，聚焦關鍵領域進行集中攻關。除了聚焦“AI for Science”，支持高校科研院所研發強推理科研大模型和“AI科學家”智能體，服務于前沿科研和創新人才培養。更關鍵的是，聚焦“AI for Education”，組建聯合攻關團隊，致力于研發自主可控、價值觀對齊、具備強大育人效能的教育專用大模型（“教育基座模型”），并在此基礎上深化智能教學系統、創造力評測系統等應用研發。同時，高度重視教育數據這一核心生產要素，協調高校、中小學大規模歸集、整理高質量教育語料資源，制定數據標準與治理體系，構建可視化的教育數據資產，為AI教育應用提供豐沃的“數據燃料”。這種強調核心模型自主研發和數據基礎建設的思路，體現了上海在AI教育應用上的戰略眼光與安全意識。

3.激活多層次、點面結合的示范協同新生態

上海采取“試驗區—實驗校—基地”多層次示范與應用協同推進的策略。設立2個市級“人工智能教育試驗區”，旨在進行區域層面的整體性、系統性探索，優化頂層設計和機制保障，試驗人工智能普及性教育及大規模常態化應用。遴選80所“人工智能教育實驗校”和建設好6個國家級基地，旨在鼓勵學校基于自身特色進行重點突破，打造創新實踐案例。此外，通過組建“人工智能教育應用實驗學校聯盟”，建立健全協作機制，促進教研培訓、展示交流、場景共建和資源共享，形成了“點—線—面”結合、相互促進的發展聯合體。這種設計既鼓勵了前沿探索和特色化發展，也注重了經驗的凝練與輻射推廣，有利于形成百花齊放而又協同共進的局面。

4.構建聚焦提質減負與五育并舉的場景深度應用新生態

上海推動AI應用不追求“花架子”，而是緊密結合基礎教育改革發展的核心訴求，聚焦重點場景進行深度開發。一是聚焦教學提質增效減負：在市級數字教學系統中集成AI專區，接入各類智能應用，賦能教學計劃、教學設計、課件生成、作業批改等環節，切實為教師減負，提升教學效率。二是聚焦“五育并舉”：探索AI與德育、智育、體育、美育、勞育的深度融合，如構建智慧操場提供個性化運動建議、搭建智慧心理平臺進行情緒追蹤與預警、利用AI進行藝術創作輔助等，拓展了全面育人的途徑與方法。三是聚焦拔尖創新人才培養：鼓勵實驗校探索利用大模型進行拔尖創新人才的早期發現和追蹤培養，構建“學AI”與“用AI學”雙向賦能的課程體系。四是聚焦教育評價改革：部分學校探索搭建智能化學業質量評價平臺，運用AI深度解析多模態數據，生成精準學情畫像，推動評價走向過程化、個性化與科學化。這些場景深度應用體現了AI技術與教育核心業務緊密融合的創新方向。

未來展望

盡管上海的設計與起步走在全國前列，但在推進人工智能賦能基礎教育的深水區，仍面臨一系列挑戰，需要在未來實踐中持續探索破解之道。

第一，技術模型與教育需求的精準匹配問題。大模型技術迭代迅速，能力各異。如何根據不同學段、學科、教學場景的實際需求，精準評估、篩選、適配并持續優化最合適的AI工具與解決方案，防止“為了AI而AI”，是影響應用實效的關鍵。需要建立科學的評估選型機制和資源共享平臺，提升教育者的鑒別與應用能力。

第二，數據隱私、倫理安全與算法公平風險。教育數據涉及大量未成年人個人信息，其收集、使用、存儲的安全性至關重要。AI算法可能存在的偏見與歧視風險也需要高度警惕。必須構建嚴格的前置防護機制，完善數據分類分級管理辦法、安全規范體系和倫理審查制度，加強技術監管和行業自律，確保AI教育應用安全、合規、向善。

第三，應用深度與師生數字素養的協同提升問題。目前，部分應用可能仍停留在工具替代層面，如何深化至教學模式重構和教育生態變革，仍需探索。另外，教師和學生的AI素養直接決定應用效果，需持續加強分層分類的教師培訓，并將其納入教師專業發展體系，同時應將學生AI素養培育系統融入課程與教學，并注重倫理道德教育。

第四，長效投入與可持續發展機制問題。AI教育應用的軟硬件更新、資源開發、平臺維護、師資培訓等均需持續投入。如何建立穩定多元的經費保障機制，確保項目的可持續性，并形成良性循環的產業生態和產教融合機制，是需要長期謀劃的問題。

面對挑戰，上海的下一步工作可重點關注以下幾方面：一是持續完善“政產學研”協同的評估選型與供給生態，強化適用性。二是筑牢安全底線，健全法規標準與監管治理體系。三是始終堅守育人本位，加強應用指導與倫理規范，防止技術濫用，確保AI真正服務于立德樹人根本任務。四是探索創新投入與運營模式，保障可持續發展。

本文作者：

卜洪曉

上海市教師教育學院

文章刊登于《中國信息技術教育》2026年第05期

引用請注明參考文獻：

卜洪曉.上海市人工智能助力基礎教育的頂層設計與政策創新[J].中國信息技術教育，2026（05）：10-16.

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