当前，人工智能技术正深刻重塑教育生态，但如何实现技术与教学场景的有效结合仍面临挑战。1月30日，2026山东“人工智能+教育”创新实践研讨会济南山东新闻大厦召开，来自教育界、产业界的代表围绕该议题展开深入交流。 问题与挑战： 尽管人工智能在教育领域的潜力巨大，但实际应用中仍存在技术碎片化、场景适配不足等问题。部分学校在引入智能工具时缺乏顶层设计，导致资源浪费或效果不达预期。此外，算力支撑、数据治理等基础设施的短板也制约了技术落地。 政策与目标： 2025年10月，山东省教育厅等10部门联合印发《山东省“人工智能+教育”实施方案》——明确提出通过3至5年努力——推动人工智能深度服务教育高质量发展。这一政策为区域教育智能化转型提供了明确方向。 实践与对策： 新华三集团技术部部长张洋在会上指出，技术落地需从四层架构推进：基础层保障算力与存储，模型层实现多技术兼容，引擎层强化内容可控性，应用层聚焦实际需求开发助手平台。他特别强调，“单点技术突破不足以支撑全局变革，必须通过系统性规划匹配真实场景。” 以新华三的“1956”算力中心架构为例，该体系通过整合基础设施、数据共享及模型评测等环节，为高校科研提供全方位支持。其构建的“AI for Science”平台已在教学辅助、科研分析等领域取得初步成效。 行业前景： 与会专家普遍认为，未来人工智能与教育的融合将向纵深发展。一上，技术需深入贴合教学规律，避免“为智能而智能”；另一方面，跨学科人才培育和校企协同将成为突破瓶颈的关键。山东省作为教育大省，其探索经验或为全国提供参考。
教育的核心是育人，技术的价值在于服务教育目标而非替代教育本身。推动“人工智能+教育”从概念走向常态化，既需要政策牵引、标准先行，也需要围绕真实问题做工程化打磨，把算力、数据、模型与应用纳入同一套可持续运行的体系。只有以稳健的制度与扎实的实践守住质量与安全底线，才能让新技术在课堂、实验室与治理一线释放更持久、更可衡量的教育价值。