近年来，人工智能技术快速演进，深刻改变科研范式与产业形态，也对基础教育的培养目标、课程结构与教学方式提出新要求：如何让学生既能理解技术原理、具备数字素养，又能价值判断、责任意识与创新能力上形成系统支撑，成为不少学校推进教育变革时面临的现实课题。同时，基础教育在智能教育实践中仍存在学段衔接不够顺畅、学科壁垒较难突破、课程供给与产业前沿脱节、教师能力结构需要更新等问题，制约了高质量人才培养链条的贯通。 基于此，中国人民大学附属中学及联合学校总校近日启动人工智能教育行动计划，提出以“AI+教育”融合为牵引，推动课程体系、课堂形态、教师发展与治理机制协同升级，探索大中小幼一体化智能教育新生态。该计划以价值引领、战略课程、共生课堂、未来教师、数智治理、学习中心六大行动为框架，配套十八项举措，意在通过系统工程破解“碎片化试点”难以形成规模效应的难题。 从原因看，一上，国家创新驱动发展战略对复合型创新人才提出更高要求。人工智能既是关键核心技术的重要方向，也是推动传统学科与新兴交叉的“加速器”，需要学生数学、计算思维、科学探究与工程实践之间建立更紧密的连接。另一上，技术门槛与应用场景扩展，使得单一学段、单一学科的培养方式难以满足学生持续成长需求，必须更长周期、更广领域内形成连续培养路径。此外，教育数字化深化，也要求学校治理更加注重数据规范、技术伦理与育人底线，避免“重工具轻育人”的偏差。 从影响看，该行动计划突出“贯通”与“融合”两条主线：其一，构建“AI+”课程图谱，对标国家战略需求，纵向贯通大中小幼，横向融入全学科教学，引导学生在解决真实科学问题的过程中夯实思维基本功。其二，强调以项目式、跨学科、协同化教学模式带动课堂变革，通过真实任务与科学研究训练提升学生的问题意识、探究能力与创新素养。人民大学党委书记张东刚表示，将发挥大中小一体化优势，推动科技教育与人文教育协同，探索新型教学模式，强化学生使命感与面向未来的综合能力。 在具体对策上，计划提出从小抓起、分层递进的培养路径：幼儿园侧重“感知启蒙”，将智能玩具、交互式数字故事等融入游戏与生活，激发好奇心与感知力；小学突出“兴趣激发”，通过可视化编程、机器人启蒙等课程培养科学探究兴趣与基础逻辑思维；初高中围绕前沿领域开展系统科研训练，面向拔尖创新人才培养，提升早期科研创新能力与学术志趣的稳定性。与此同时，学校将聚焦科技前沿建设课程集群，涵盖AI交叉学科、空天智能、新型能源、量子科技等方向，拓展学生视野，增强对前沿领域的理解与参与。 在机制建设上，计划提出在教育集团内部建立“科技护照”等激励机制，实现跨学段学习成果的累积与认定，为具有创新潜质的学生打通成长通道；同时打造教研产一体化发展共同体，建立“AI教育联合工作室”，依托高校与企业资源，为中小学教师参与前沿产业课题与科研项目创造条件，推动教学创新从经验型走向研究型。通过师资能力结构的更新与资源协同，学校希望把“课程好、课堂活”转化为可持续的制度供给，避免因个别教师或单点资源导致的波动。 对于人工智能赋能教育的边界与方向，北京市委教育工委副书记、市教委主任李奕指出，要重塑新域新质的育人关系，聚焦人才培养链条中的卡点堵点，突破时空限制、打破学科壁垒、推动角色互换，打通培养链条；同时坚守算法伦理、数据安全与育人底线，确保技术应用服务于人的发展与价值塑造。这个表态传递出明确信号：智能教育既要“跑得快”，更要“走得稳”，在治理能力、规则体系与风险防控上同步发力。 展望未来，随着行动计划落地推进，其关键在于形成可复制、可推广的制度化经验：一是课程图谱如何与学科标准、评价改革联动，避免“热闹一阵”；二是跨学段资源共享如何以统一规范与质量保障为前提，实现真正的连续培养；三是校内外协同如何在开放合作与安全合规之间取得平衡。若能在实践中形成一套可评估、可迭代的实施路径，有望对基础教育领域的课程改革、课堂变革与治理创新提供示范，更发挥带动和辐射作用。
人大附中的人工智能教育行动计划，反映了基础教育积极回应时代变革、主动融入科技发展的姿态。通过构建大中小幼一体化的智能教育生态，学校正在探索人工智能与教育深度融合的新路径。该实践不仅对本校发展意义重大，也为整个基础教育领域的改革提供了宝贵经验。期待该计划在实践中不断优化——形成可推广的模式与方法——发挥示范引领作用，推动基础教育在新时代实现创新发展，为国家培养更多符合未来需求的创新人才。