作为全国首个“教育数字化转型试点区”，上海在这一领域走在全国前列。 “人工智能助力基础教育变革的上海样本”专题，将从顶层设计、实验区探索、学校形态等视角，系统呈现上海人工智能教育实践，以期为全国人工智能教育的发展提供有益经验与启示。
人工智能技术正以前所未有的深度和广度重塑社会各个领域，教育是关乎国家未来与个体发展的关键事业，其与人工智能的融合已成为全球性趋势与战略焦点。上海市作为中国教育改革与发展的前沿阵地，敏锐洞察这一趋势，率先进行系统性谋划与战略性布局。
本文首先阐述了人工智能赋能基础教育的逻辑理路，系统解读了《上海市推进实施人工智能赋能基础教育高质量发展的行动方案（2024—2026年）》所构建的以“总体目标—基本原则—重点任务—保障举措”为核心的顶层设计，然后从政策保障机制、集约化研发生态、多层次示范应用、重点场景深度构建等维度探讨了上海市在政策创新方面的具体实践与特色路径，最后对实施过程中可能面临的挑战进行了展望，并提出了持续深化完善的思考方向，以期为其他地区提供可借鉴的“上海方案”，贡献于中国式教育现代化进程。
当前，全球正处于一场由人工智能（AI）技术驱动的深刻变革之中。自2022年年底生成式人工智能取得突破性进展以来，其浪潮迅速席卷各行各业，教育领域亦身处这场变革的核心。从最初的质疑、担忧到如今的审慎探索与主动拥抱，全球教育界正经历着对人工智能认知与态度的根本性转变。世界各国纷纷将“人工智能+教育”上升至国家战略层面，力图在新一轮人才竞争与国际科技博弈中占据制高点。
人工智能之于教育，绝不仅仅是技术工具的简单叠加，而是还蕴含着重塑教育生态、破解传统教育难题、赋能个性化成长、助推教育公平与质量提升的巨大潜能。它正倒逼育人目标从知识传授向核心素养培育升维，为解决教育“规模化”与“个性化”的“不可能三角”提供了技术底座，并为构建过程性、多维化、增值性的科学评价体系奠定了基石。
在这样的时代背景下，上海市秉承其改革开放排头兵、创新发展先行者的使命，积极响应国家“人工智能+”行动和数字教育战略，立足于自身教育信息化发展的良好基础，在全国范围内率先进行了系统性的顶层设计与政策创新。2024年，上海发布了《推进实施人工智能赋能基础教育高质量发展的行动方案（2024—2026年）》（以下简称《行动方案》），并配套出台了一系列实施细则与指南，清晰地勾勒出未来三年人工智能与上海基础教育深度融合的施工图与路线图。这一系列举措不仅体现了上海的前瞻视野与战略决心，更为探索人工智能赋能教育高质量发展的中国路径提供了极具价值的实践样本。
本文将基于对《行动方案》及其相关配套政策、实践演讲的深入解读，系统梳理并阐释上海市在人工智能助力基础教育方面的顶层设计思路与政策创新实践，分析其内在逻辑与鲜明特色，并对其未来挑战与发展方向进行展望。
AI赋能基础教育，并非追逐热点的短期行为，而是应对全球数字化转型、顺应智能时代人才培养需求、推动教育体系结构性变革的战略选择。其核心价值体现在以下四个层面，它们共同论证了AI赋能教育不仅是技术应用，更是教育理念与体系的重构。
人工智能的迅猛发展正在深刻重构教育的目标取向。传统以知识传授为中心的模式面临双重挑战：一方面，AI技术使知识获取与记忆的边际成本趋近于零；另一方面，工业时代所形成的标准化技能体系正面临被AI加速替代的严峻挑战。研究表明，AI驱动的教育模式显著提升学生课程通过率和考试成绩，倒逼教育回归育人本质。其核心价值在于聚焦机器不可替代的高阶素养，如批判性思维与复杂问题解决能力、人机协同优势互补、社会情感能力培育。这标志着教育目标从培养“知识储备者”转向塑造“与AI共舞的创新型公民”。
AI为系统性优化教育资源配置提供了新路径。首先，长期以来，受制于经济发展水平、地理位置、师资配置等因素，优质教育资源分布不均衡是全球性难题。AI通过智能教学平台，能够突破时空限制，将优质课程资源高效输送至资源薄弱地区，显著提升偏远地区学生接受高水平教学指导的机会。其次，AI辅助技术，如智能语音识别、图像处理、自适应交互系统，可为有特殊教育需求的学生构建无障碍学习环境，有效提升其教育参与度。此外，依托教育大数据的动态监测能力，区域教育资源缺口可被精准识别，进而实现师资、设备等资源的智能化调配。实证研究表明，人工智能教育干预有助于缩小资源薄弱学校学生的成绩离散程度，从而降低教育基尼系数，促进教育公平与包容性发展。
AI为破解教育领域长期存在的“规模化—个性化—高质量”这一“不可能三角”提供了技术可能。在传统教育模式下，面向大规模学生的统一教学往往难以兼顾因材施教与高质量成果。AI通过支持精准的学情诊断，可实时捕捉与分析学生的学习行为与认知状态，识别误解与困难的准确率较高。其自适应学习引擎能基于个体差异生成定制化学习路径，生成千人千面的学习路径，学习效率得到提升。此外，AI辅助教师决策，替代教师完成作业批改等重复性劳动，使教师有更多时间专注于个性化辅导与教学创新。因此，AI技术使教师在规模化班级中得以关注每一位学生的独特需求与发展节奏，真正实现“大规模因材施教”。
AI推动评价范式发生转型。传统以纸笔测验、分数为主的评价方式难以全面衡量学生的综合素养与发展潜力。AI技术能够伴随式采集教学与学习全过程的多模态数据，如课堂参与度、作业完成过程、项目实践表现等，通过数据分析与建模，实现对学生学习过程的持续性、动态化评价。评价维度得以从单一的知识点掌握，扩展至思维能力、合作能力、实践创新能力等多维度框架。同时，通过对学生长期数据的追踪分析，可以进行增值性评价，关注学生的成长与进步，而非仅仅静态的横向量比，为教学干预和学生全面发展提供更科学的依据。基于教育大数据的分析表明，AI过程性评价使教学干预精准度提升，学生长期发展预测效度高。
上海市的顶层设计正是建立在对上述AI赋能教育核心价值的深刻把握与系统回应之上，旨在通过制度创新与系统部署，全面激发人工智能的教育潜能，重构高质量基础教育新生态。
上海市的《行动方案》构建了一个系统完整、逻辑清晰的顶层设计框架，涵盖了从愿景目标到实施保障的全链条要素。
《行动方案》确立了到2026年的总体目标：形成高标准、高质量的课程体系和评价体系；打造一批人工智能教育高地、实验基地和重点应用场景；形成可复制、可推广的应用创新实践案例和经验；探索拔尖创新人才早期发现与一体化培养模式；全面提升师生数字素养与技能；广泛推进AI在基础教育领域的普遍应用，以满足个性化学习、提升教师能力、优化学校治理。这一目标体系兼具高度与可操作性，既描绘了AI与教育融合的理想愿景，也设定了具体可衡量的发展指标。
上海市在推进人工智能赋能基础教育的过程中，秉持一套清晰而严谨的基本原则，这些原则构成了政策设计与实践行动的哲学基础与价值锚点。
一是坚持立德树人、育人为本。该方案始终贯彻以学生为中心的教育理念，将促进学生的全面发展与个性化成长作为衡量人工智能教育应用成效的根本尺度。这意味着任何技术的引入与应用，均需服务于教育的本质目的，即培养德智体美劳全面发展的社会主义建设者和接班人，确保技术赋能而不失育人本色。
二是坚持融合创新、引领发展的路径导向。它并非追求技术的简单叠加，而是致力于构建“基础研究＋技术支撑+标准规范+实践应用+效果评估+推广普及”的深度融合生态。通过完善政府主导下的人工智能应用产学研协同创新机制，稳妥有序地推动人工智能在基础教育领域的创造性转化与创新性发展，力求成为全国人工智能教育改革的引领者而非跟随者。
三是坚持多元参与、协同开放。方案认识到人工智能教育的复杂性远非单一主体所能应对，因此着力调动社会多元力量的广泛参与。通过建立健全“政府规范应用、学校动态监管、师生评估反馈、行业优化改进”的协作机制，打破壁垒，促进资源与信息的顺畅流动，积极拓展人工智能与基础教育融合发展的广度与深度，形成共建共治共享的良好生态。
四是坚持公平普惠、安全可控的底线思维。方案在推动技术赋能的同时，高度重视区域间、学校间及不同群体间的均衡布局与协同发展，致力于扩大优质人工智能教育资源的覆盖面，防止数字鸿沟的进一步扩大。同时，将伦理规范、数据隐私与网络信息安全置于前所未有的突出位置，通过建立健全安全标准、规范体系与防范机制，切实保障教育数据的安全可控与合规使用，引导人工智能技术在教育领域向着安全、可靠、向善的方向发展。
上海市的《行动方案》系统部署了八项重点任务，构建了人工智能赋能基础教育高质量发展的核心实施框架。
第一，在课程体系构建方面，方案明确将人工智能教育纳入国民教育体系，规定义务教育阶段小学四年级与初中七年级开设人工智能地方课程，高中阶段则在信息技术与通用技术课程中深化人工智能内容，形成了贯通各学段的课程基本架构。同时，鼓励学校联合高校、企业开发基于真实情境的校本课程与实践课程，并建设市级人工智能课程学习平台与资源库，旨在构建一个基础普及、进阶拓展与综合提升相结合的多层次课程资源生态系统。
第二，在教育教学深度融合层面，方案着力推动人工智能技术重塑教与学的过程。其核心举措包括组织多方力量建设集成教案、课件、学科知识图谱的高质量知识库，开发自适应学习平台与智能助教系统，并鼓励试点应用教育专用大模型。通过这些技术载体，积极探索人工智能支持下的个性化学习、项目化探究及人机协同的“双师课堂”，破解规模化教育与个性化培养之间的矛盾，最终实现“五育并举”背景下的教学模式创新。
第三，方案高度重视教师队伍的能力跃迁与专业发展。通过分层次、多形式的专题培训，全面提升教师的人工智能素养与智能化教学能力。引入课堂教学智能诊断工具，为教师提供基于大数据的精准教研支持；探索构建教师专业能力智能评价系统，动态形成教师数字画像，从而建立“数字画像+精准培训+智能评价”的教师发展新范式。此外，还通过建设研训一体化平台、引进优秀师资、组建跨校学习共同体等方式，系统赋能教师队伍的数字化转型。
第四，在教育评价改革领域，方案充分利用人工智能技术推动评价体系的科学化转型。其重点在于构建多元主体、人机协同的评价新模式，通过伴随式采集多模态教学数据，开展课堂教学质量与学生学习成效的智能分析与监测。尤为重要的是，方案积极探索基于人工智能的学生综合素质评价，重点攻关高阶思维能力、创新素养及身心健康的评估与预警，并探索增值性评价，构建学生数字成长档案，为实现发展性、个性化评价提供技术支撑。
第五，学生人工智能整体素养的提升被视为一项系统性工程。方案鼓励中小学广泛联合社会力量，依托校外教育基地开展各类人工智能实践与体验活动，强化知行合一。通过搭建交流展示平台、培育品牌竞赛项目，普及人工智能知识，并且着眼于早期发现和培养拔尖创新人才，全面提升未来公民的数字素养与技能。
第六，应用场景的建设是推动人工智能与教育深度融合的物质载体。方案要求推进市级智慧教育平台的智能化升级，并支持学校与头部企业联合建设创新实验室、智慧学习空间、人工智能体验馆等特色场景。此外，鼓励有条件的学校实施校园环境整体智能化改造，赋能教学、管理、科研、安防、服务、家校协同等全领域，旨在构建一个沉浸式、精细化、便捷化的智慧教育新生态。
第七，人工智能赋能教育治理现代化是方案的另一重要维度。其核心在于加快全市教育大数据的归集、整合与治理，形成可视化、可计算的数据资产，并基于此构建智能决策支持系统。该举措旨在提升教育质量评估监测、督导工作的精准性与效率，为区域和学校的教学诊断改进、管理决策及趋势研判提供科学依据，最终推动教育治理从经验驱动向数据驱动转变。
第八，整体性试点与示范性应用发挥着探索路径、积累经验的先锋作用。方案设立了“人工智能教育试验区”“人工智能教育实验校”，并组建学校联盟，旨在以点带面，分层分类探索人工智能普及教育、常态化应用及特色创新的可行路径，形成一批可复制、可推广的最佳实践案例，为全市乃至全国范围的推广提供示范样板。
为确保前述重点任务的有效落实与发展目标的顺利实现，上海市构建了一套系统完善、多维协同的保障举措体系。在组织保障方面，方案明确要求将人工智能赋能教育发展纳入教育数字化转型的核心工作范畴，强化各区教育局及相关部门的职责分工与协同联动，遵循“育人为本、适度超前、注重创新、兼顾特色”的原则，统筹推进课程研发、师资培训、环境建设与软硬件配备等关键环节，确保政策推进在组织管理上的连贯性与执行力。
基础保障是支撑人工智能教育应用的前提条件。方案着眼于长远，要求各区与学校严格落实国家新基建标准，积极升级校园网络环境，大幅提升互联网带宽与网速，鼓励利用5G技术构建“云—网—边—端”一体化的数字化基础环境。尤为关键的是，其依托上海市智能算力公共服务平台，加强与企业的算力合作，系统性支持教育领域算法与算力调度服务能力的建设，为各类人工智能教育应用提供稳定、高效的底层技术支持。
经费保障是项目可持续推进的关键要素。方案提出市、区协同建立资源供给与平台支持机构的“白名单”机制，明确基础资源由市教师教育学院统筹提供，各区、校则结合实际选用情况落实经费保障。方案切实贯彻国家关于财政经费可用于购买信息化资源与服务的政策，要求加大对人工智能教育相关项目的投入力度，并鼓励引导社会资本参与，从而形成一种可持续、多元化的经费筹措与投入机制，保障课程开发、平台建设、环境改造及研究实践的顺利开展。
安全保障是人工智能教育应用不可逾越的生命线。方案高度重视网络信息安全与伦理治理，要求全面落实工作责任制，建立健全监管体系与应急处置机制。更为前瞻的是，它要求有关部门主动研究制定人工智能教育应用的安全标准、伦理规范、数据隐私保护与数据使用监管制度，旨在从技术、管理和法规层面全面消除数据、算法与应用中的潜在风险，构建安全可控、健康向善的人工智能教育应用环境。
督促检查机制是确保政策实施不偏离预期的重要抓手。方案将人工智能教育开展情况纳入基础教育内涵建设与相应督导评估指标体系，通过定期组织开展过程性评估，及时发现问题、总结经验、优化策略，并加大优秀经验做法的宣传推广力度，从而在全市范围内营造重视人工智能教育、积极探索创新的良好氛围。
最后，评价引领是推动实践持续深化的重要导向。方案通过定期开展课程教材实施监测，指导学校提高人工智能教育质量。它将人工智能素养纳入学生综合素质评价体系，并在各类教学评优中单设人工智能类别，对贡献突出的教师在职称评审与绩效保障上予以倾斜支持。通过这些激励性、引导性措施，形成重视人工智能素养、鼓励教学创新的积极导向，推动全市基础教育阶段人工智能教育走向全面普及与深化实施。
上海不仅出台了宏观的行动方案，还注重配套政策的细化与标准的建立。例如，同步研制并试行《上海市中小学人工智能课程指南》等文件，对课程设置、教学内容、课时安排、教学环境、师资要求等做出了具体规定。这种“顶层方案+实施细则+标准规范”的政策组合拳，为基层学校提供了清晰的操作指引，避免了“一刀切”和盲目探索，确保了改革举措的系统性和规范性。特别是规定义务教育阶段四、七年级开设每周1课时、总计不少于30课时的“人工智能基础”地方课程，开创了全国系统性、规模化在中小学开设AI必修课程的先河。
上海注重发挥其科技与产业优势，聚焦关键领域进行集中攻关。除了聚焦“AI for Science”，支持高校科研院所研发强推理科研大模型和“AI科学家”智能体，服务于前沿科研和创新人才培养。更关键的是，聚焦“AI for Education”，组建联合攻关团队，致力于研发自主可控、价值观对齐、具备强大育人效能的教育专用大模型（“教育基座模型”），并在此基础上深化智能教学系统、创造力评测系统等应用研发。同时，高度重视教育数据这一核心生产要素，协调高校、中小学大规模归集、整理高质量教育语料资源，制定数据标准与治理体系，构建可视化的教育数据资产，为AI教育应用提供丰沃的“数据燃料”。这种强调核心模型自主研发和数据基础建设的思路，体现了上海在AI教育应用上的战略眼光与安全意识。
上海采取“试验区—实验校—基地”多层次示范与应用协同推进的策略。设立2个市级“人工智能教育试验区”，旨在进行区域层面的整体性、系统性探索，优化顶层设计和机制保障，试验人工智能普及性教育及大规模常态化应用。遴选80所“人工智能教育实验校”和建设好6个国家级基地，旨在鼓励学校基于自身特色进行重点突破，打造创新实践案例。此外，通过组建“人工智能教育应用实验学校联盟”，建立健全协作机制，促进教研培训、展示交流、场景共建和资源共享，形成了“点—线—面”结合、相互促进的发展联合体。这种设计既鼓励了前沿探索和特色化发展，也注重了经验的凝练与辐射推广，有利于形成百花齐放而又协同共进的局面。
上海推动AI应用不追求“花架子”，而是紧密结合基础教育改革发展的核心诉求，聚焦重点场景进行深度开发。一是聚焦教学提质增效减负：在市级数字教学系统中集成AI专区，接入各类智能应用，赋能教学计划、教学设计、课件生成、作业批改等环节，切实为教师减负，提升教学效率。二是聚焦“五育并举”：探索AI与德育、智育、体育、美育、劳育的深度融合，如构建智慧操场提供个性化运动建议、搭建智慧心理平台进行情绪追踪与预警、利用AI进行艺术创作辅助等，拓展了全面育人的途径与方法。三是聚焦拔尖创新人才培养：鼓励实验校探索利用大模型进行拔尖创新人才的早期发现和追踪培养，构建“学AI”与“用AI学”双向赋能的课程体系。四是聚焦教育评价改革：部分学校探索搭建智能化学业质量评价平台，运用AI深度解析多模态数据，生成精准学情画像，推动评价走向过程化、个性化与科学化。这些场景深度应用体现了AI技术与教育核心业务紧密融合的创新方向。
尽管上海的设计与起步走在全国前列，但在推进人工智能赋能基础教育的深水区，仍面临一系列挑战，需要在未来实践中持续探索破解之道。
第一，技术模型与教育需求的精准匹配问题。大模型技术迭代迅速，能力各异。如何根据不同学段、学科、教学场景的实际需求，精准评估、筛选、适配并持续优化最合适的AI工具与解决方案，防止“为了AI而AI”，是影响应用实效的关键。需要建立科学的评估选型机制和资源共享平台，提升教育者的鉴别与应用能力。
第二，数据隐私、伦理安全与算法公平风险。教育数据涉及大量未成年人个人信息，其收集、使用、存储的安全性至关重要。AI算法可能存在的偏见与歧视风险也需要高度警惕。必须构建严格的前置防护机制，完善数据分类分级管理办法、安全规范体系和伦理审查制度，加强技术监管和行业自律，确保AI教育应用安全、合规、向善。
第三，应用深度与师生数字素养的协同提升问题。目前，部分应用可能仍停留在工具替代层面，如何深化至教学模式重构和教育生态变革，仍需探索。另外，教师和学生的AI素养直接决定应用效果，需持续加强分层分类的教师培训，并将其纳入教师专业发展体系，同时应将学生AI素养培育系统融入课程与教学，并注重伦理道德教育。
第四，长效投入与可持续发展机制问题。AI教育应用的软硬件更新、资源开发、平台维护、师资培训等均需持续投入。如何建立稳定多元的经费保障机制，确保项目的可持续性，并形成良性循环的产业生态和产教融合机制，是需要长期谋划的问题。
面对挑战，上海的下一步工作可重点关注以下几方面：一是持续完善“政产学研”协同的评估选型与供给生态，强化适用性。二是筑牢安全底线，健全法规标准与监管治理体系。三是始终坚守育人本位，加强应用指导与伦理规范，防止技术滥用，确保AI真正服务于立德树人根本任务。四是探索创新投入与运营模式，保障可持续发展。
卜洪晓.上海市人工智能助力基础教育的顶层设计与政策创新[J].中国信息技术教育，2026（05）：10-16.