推动人工智能与教育深度融合，正成为教育高质量发展的重要抓手。
北京市近日公布首批人工智能应用场景标杆学校培育名单，北方工业大学、北京市第二中学、史家胡同小学等50所大中小学校入选。
与此同时，第二批高等教育人工智能典型应用场景培育名单同步发布，涵盖多语种影视翻译、教学质量智慧评价、“智慧育幼”等20个项目。
两份名单的集中推出，释放出北京以场景建设带动“人工智能+教育”系统升级的明确信号。
问题：从“能用”到“好用”，教育场景亟需可复制的示范样本 在教育数字化转型深入推进的背景下，人工智能应用从零散试点迈向规模化落地，面临的核心问题是如何实现“可用、好用、管用”。
一方面，学校在教学、教研、管理、评价等环节对智能化工具需求强烈，但不同学段、不同学校基础条件差异较大，导致应用效果不均衡。
另一方面，应用场景的标准、流程与治理体系仍需完善，既要避免“为了上新而上新”，也要防止技术应用碎片化、重复建设。
标杆学校和典型场景培育，正是为解决“怎么建、建什么、如何推广”提供可参照的路径。
原因：政策牵引与实践积累叠加，推动场景化落地进入快车道 北京持续强化“人工智能+教育”顶层设计，形成总体框架和重点任务，并出台相关工作方案，为场景建设提供制度支撑。
与此同时，教育一线应用积累不断增厚，通识教育覆盖面扩大，师生相关素养逐步提升，推动技术从“点状工具”走向“系统能力”。
在基础教育领域，经过验证的典型场景推广加速，截至2025年底，接近九成区制定专项方案，中小学人工智能应用率达到87.7%，教师助教、学情诊断、智能学伴等逐渐融入日常教学。
需求端的增长与供给端的成熟相互促进，使得通过名单培育形成示范引领具备现实基础。
影响：促进教学提质增效，也对治理能力提出更高要求 从积极面看，场景化建设有望推动课堂教学与教学管理的结构性优化：在教学环节，借助学情诊断与资源推荐提升因材施教效率；在管理环节，通过数据驱动改进课程实施、质量评价与资源配置；在学生发展层面，支持个性化学习路径，增强学习过程的可视化与反馈及时性。
对高校而言，垂直领域模型与行业应用结合，将进一步拓展科研创新与人才培养的联动空间，推动“教、学、评、管”一体化升级。
同时也要看到，人工智能进入教育核心流程后，算法偏差、数据安全、过度依赖等风险更为突出。
如何在提升效率与守住底线之间取得平衡，考验教育治理能力与学校管理水平。
标杆学校承担试点与示范任务，意味着不仅要“做出应用”，还要“做出规范”，形成可推广、可评估、可审计的经验。
对策：以试点带动标准与机制建设，打通供需并强化过程治理 推进“人工智能+教育”走深走实，需要在“场景—机制—保障”三个层面协同发力。
其一，以标杆学校和典型场景为抓手，聚焦教学管理、课程改革、学生个性化发展等关键环节，形成可复制的应用范式，并通过集团校协同等方式扩大示范带动效应。
其二，强化制度供给与规划引领，北京正在研制教育数字化“十五五”规划，有利于将试点经验上升为制度安排与行动指南。
其三，完善供需对接机制，通过“应用超市”等平台汇聚产品与工具，提升校企协同效率；通过“揭榜挂帅”等机制推动问题导向的技术攻关与产品迭代。
其四，把治理要求嵌入全流程，加强数据安全、内容质量、应用评估与教师培训，确保“技术进校”同步实现“治理到位”。
前景：从场景示范到体系构建，推动全学段融合应用新格局 随着人工智能赋能教育的政策导向进一步明确，未来一段时期，教育领域的重点将从“覆盖率提升”转向“应用质量提升”和“体系化能力建设”。
北京以两份名单为牵引，既覆盖基础教育到高等教育的全链条，也强调场景建设与制度保障并重，预计将带动更多可评估、可持续的应用成果落地。
下一步，场景应用有望在课堂教学、教育评价、教师发展、资源供给与学生成长支持等方面进一步深化，并逐步形成跨学段贯通、跨学校共享、可持续迭代的融合应用格局。
人工智能赋能教育是大势所趋，也是提升教育质量、促进教育公平的重要途径。
北京此次发布的标杆学校和典型应用场景名单，既是对前期工作的总结，更是对未来发展的引领。
通过标杆示范、典型引路，北京正在探索一条符合自身特色的"人工智能+教育"发展道路。
这一探索的成功经验，不仅将惠及首都学生，也将为全国教育数字化转型提供有益借鉴。