## 马江博：AI全面介入教育，从小学到大学，将迎来哪些变化？

你好，欢迎来到《得到精选》，我是李南南。

今天的内容来自于马江博老师主理的《政经参考》。我们要说一个很多家长都在关心的话题，就是在刚刚过去的4月，教育部、国家发改委等五部门联合印发了《“人工智能+教育”行动计划》。文件指出，要将AI全面融入中小学、大学、职业教育等各阶段的教育和领域。

很多家长就在关心，就是当AI全面融入教育以后，孩子将来到底应该学什么、怎么学，以及未来的考试和升学又会发生怎样的变化？

关于这些问题，咱们有请马江博老师来展开说说。

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![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2026043015/1908613916866687640/043015.jpeg)

你好，欢迎来到《政经参考》，我是马江博。

2026年，中国教育迎来历史性的AI元年。为什么这么说呢？因为4月2日，教育部、国家发改委、工信部、科技部、国家数据局等五部门联合印发了《“人工智能+教育”行动计划》（以下简称《行动计划》），并在4月10日召开了全方位解读的新闻发布会。

我认为，这份文件的意义非常大，因为它要将AI全面融入中小学、大学、职业教育等各教育阶段和领域，以及从学生到老师到科研人员等各个主体中。可以说，AI正在重塑教育的每一个环节。

今天，我们主要谈AI对从小学到普通高校的学生的影响。

好，让我们开始。

先谈“人工智能+教育”行动计划对基础教育的影响。这一部分，我梳理了三个重点。

首先，文件说要“加快普及中小学生的人工智能教育”，这里的“加快”二字代表的是紧迫感。

对此，文件说要“开齐开足开好人工智能相关课程”，也要“推动人工智能教育全面纳入地方课程体系”。

总之，以后AI课程会成为固定的必修课。AI不再是未来科技，而是已经深刻影响社会，这是国家层面的战略紧迫性宣告。

此前，国家在2025年5月已经正式发布《中小学人工智能通识教育指南（2025年版）》，基本要求就是：

小学培养兴趣与感知，比如通过任务拆解训练计算思维基础，对比AI与人类行为差异培养基础质疑意识；

初中理解原理与应用，比如通过项目式学习，完成简单的数据整理分析，通过智能体搭建，开发完成场景化应用实践；

高中则强化系统思维与创新实践，比如构建简易AI算法模型并优化性能。

现在的措施是，国家给个总框架，各地制定更详细的本地化教学大纲。客观说，这背后也会产生分化，发达地区会制定更前沿的教学内容。

其次，是AI要融入各科教学。

文件强调，要“鼓励开展人工智能跨学科教学，推动人工智能教育融入课后服务、研学实践等环节”。

总之，AI不应该是一门孤立的“技术课”，而是一门“基础课”，是一种新的“思维工具”。

比如语文课上，可以用AI工具分析《红楼梦》中的人物关系网络；生物课上，用机器学习模型模拟种群的演化；道德与法治课上，借助AI辩论“自动驾驶事故的责任归属”。这对教师的要求会比较高。

第三，是培养学生的智能素养和创新思维。

政策特别强调，要“提升学生智能素养，激发学生好奇心，培养创新思维，提高认知思考和解决复杂问题的能力”。

这再次说明，AI课的核心是智能时代个性化的思维模式与价值判断力的锻造。

实际上，文件在后面的部分还提到，要“整合教育大模型和智能体工具，打造一批主题式学习场景，推动项目式、探究式、场景式育人，引导学生学会思考，培养胜任智能时代的能力”。

简单理解，就是把教育大模型和智能体工具用起来。不是用来做题，而是用来创设复杂的学习情境。

比如，设计一个“为火星基地设计生态系统”的项目，让学生组成小组，利用AI工具搜索资料、模拟实验、撰写报告、进行辩论。通过这种方式，重点培养学生解决真实问题的能力。

这里我想介绍一个案例。

在关于《行动计划》解读的教育部新闻发布会上，深圳大学附属教育集团外国语小学的校长姚晓英作为代表，介绍了当地小学人工智能教育的情况，我们可以作为一个样板看看。

她说了几件事：

第一是2021年开始，这所小学的学生，每个月至少能上一节AI课。

经过实践，他们开发了一套AI思维课程，不教操作层面，就教孩子们利用大模型解决问题。希望帮助孩子提升人机协作能力，解决未知的问题。同时，帮助学生提升批判思维，敢于质疑AI的回答是否正确，并学会多方核实信息。

总之，就是教会孩子在智能时代如何与AI共处。

第二是，用AI激发孩子的好奇心，让学习自驱。

他们创新推行了弹性学习和混龄协作，不同年级的学生组成“项目共同体”，高年级学生当“小导师”，与低年级学生共同开展实践。以一节英语课为例，五年级和三年级的孩子组队，一起用AI设计“未来学校”。

第三件事，是挖掘善于用AI的好苗子。

她们带学生走进深圳南山区45个人工智能创新实践基地，同时，学校联合了数十家龙头企业以及高校，建成了接近20个AI主题的创新实验室，为有志于、有天赋成为AI创新人才的学生提供参与真实AI项目的平台。

而这三件事的背后，就是在重新定义“学AI”的目标，就是在智能渗透一切的时代，让孩子保有人之为人的核心：能思考、能质疑、能创造、能与他人协作。

当然，客观说，深圳的人工智能资源，除了北京外都比不了，但是他们的做法可供借鉴。

对家长来说，最关心的，肯定是在人工智能全面融入中小学后，对孩子的评价体系会发生什么变化。对此，我谈谈我的看法：

首先，对中小学生而言，记忆性知识的权重会下降，而提出问题、设计方案、人机协作解决问题的能力的权重会上升。

传统以知识记忆为主的考试，将部分让位于能力评估，这要求孩子们从小养成与AI“对话”和“协作”的习惯，而非仅仅将其视为娱乐或搜索工具。

而这种改变，我认为就是政策所期望的方向。所以，家长需要更新教育观念，从单纯追求分数，转向支持孩子掌握AI技能、培养探究精神和提升人机协同的复合能力。

其次，当中小学全面普及AI课程，命题导向大概率也会做出响应。

比如语文、英语的阅读理解、作文命题中，科技/AI等话题出现得越来越多；物理、化学、生物中，也会越来越以AI为背景进行命题。

而现在，各地在推进综合素质评价，未来综合素质评价中，相关的比重可能加大。比如电子科技大学教授沈复民就建议说，要在综合素质评价中增设“科技探究与智能实践”的类目。

第三，是在大学选拔方面。

一个大趋势是，在科技强国的大背景下，高校正在日益摒弃选拔“解题机器”的模式，转而寻找具备强烈学术志趣、突出创新潜质和动手能力的“高潜人才”。因此未来，与AI相关的创新实践能力，有可能会成为高校特殊类型招生的重要考察维度。

谈完了基础教育，接下来谈高等教育。

在大学教育中，人工智能的深度介入，我认为冲击更大，这是整个知识模式的底层重构。

具体来看，文件明确提出要“培育面向智能时代的高层次人才”。这意味着人才培养的范式必须从“工业化时代”转向“智能时代”。

所谓“高层次”，不仅指高学历，更指具备驾驭AI的创新能力和跨界整合能力。

教育部新闻发布会上，请了复旦大学校长金力讲复旦大学面对人工智能影响的变化。他用了一个比喻，就是在人工智能时代，要培养“干细胞式”的人才。

所谓“干细胞式”人才，就是说人才要有持续自我更新的能力，保持着向多个方向发展的可能性。而背后原因，是因为AI时代变化实在太快了，如果大学还在培养“成品式”的人才，那就是刻舟求剑。

他认为，复旦要培养的，是能在未知领域快速建立认知框架、能跨越学科边界去整合资源、能面对失败持续迭代的人。这三样东西，才是AI时代真正的“核心素养”。

这一定位，将引发从高等教育到就业市场的一系列连锁反应。所有高校，特别是研究型大学，会越来越此为目标重新校准自己的人才培养体系。

怎么培养呢？这次的新文件，也提出了非常重要的举措。总结来说有三点。

首先，是AI要成为高校公共基础课。

文件说，要“推动人工智能成为高校公共基础课，按学科专业分类编写课程教材，推动全体学生掌握人工智能知识”。这意味着无论什么专业的学生，AI都会是“必修课”。

这里有个例子，就是合肥工业大学为全校近7500名新生开设《人工智能基础》通识必修课，并采用“1+N模式”，为不同专业定制AI+土木工程、AI+材料工程等融合模块。

而人工智能的飞速发展，必然要求大学课程形态的重构。《行动计划》针对性地提出，要“根据人工智能技术特点，打造“短实新”的前沿创新课程”。

但“短实新”的要求很高，依赖于高校与产业界的紧密联系，这对原有的缓慢的大学课程研发体系来说，是巨大的改变。

不仅如此，文件尤其强调“交叉”和“产教融合”。

比如文件提到，要“指导高校开设人工智能交叉融合课程，丰富跨学科、跨专业课程群，培养复合型交叉人才”。

这其实对传统以院系、专业为壁垒的培养体系，会有比较大的冲击，因为文件要求打破学科藩篱，不是简单地在原有课程中加入AI模块，而是以AI构建新的知识体系和培养人才。

复旦大学校长金力就提到，复旦要让人工智能真正嵌入每一个学科。

从通识基础到专业核心、从学科进阶到垂域应用，目前复旦已经开设了百余门课程，并推出了41个“X+AI”的双学士学位项目。同时，他们也率先试点国内首个“学科博士+AI硕士”的双学位项目，第一批进入双学位项目的10位博士生，全部来自新闻传播学。金力强调，在复旦，AI不是加进课程里的味精，而是菜里的主料。

而这对大量的非名校的大学来说，都是巨大的教学体系挑战。

要知道，随着AI的崛起，知识的传授，正从“学习－复现”的线性模式，加速转向“提问－探索－创造”的协同模式。

比如，西安交通大学开通了一门“数字化口腔医学”课程，学生们不再仅仅学习影像学原理，而是通过AI直接参与到开发口腔影像分析算法、优化行业大模型的真实科研进程中。

我认为，未来大学一个很重要的趋势，就是学科边界逐渐模糊化。

首先，AI 本身就是最大的“跨学科通用语”，它既是工具、方法，也是研究对象，天然连接起计算机科学、数学、统计学与各个应用领域；

其次，高等教育中，知识生产的链条会被重组，传统的“先学基础理论、再学专业知识、最后做课题”的线性模式，会被更多“项目制、探究式”学习取代；

最后，师资结构与教学团队也将跨界流动，未来的课堂上，会出现越来越多“文科教授 + AI科学家”，或者“企业研究员+高校导师”联合授课，而学生在这样的环境中，才会更加善于在不同视角间切换。

好，回到人才培养。

最后一点，文件还强调，要“根据产业结构智能升级优化调整学科专业设置，新设一批适应新技术、新产业、新业态的学科专业”。

这将导致高校专业设置的新陈代谢加速。比如，面对新能源汽车的爆发，很多大学新设了“智能车辆工程”专业；面对生物医药的智能化，设立了“生物信息学”“智能医学工程”专业。教育部每年的新增备案专业名单，将是最直接的观察窗口，一些传统专业会加速萎缩。

好，这一期的内容就到这里。

> 延伸学习：
> 1.教育部等五部门关于印发《“人工智能+教育”行动计划》的通知
> https://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/202604/content_7065138.htm
> 2.《中小学人工智能通识教育指南（2025年版）》
> http://www.xingshan.gov.cn/zfxxgk/show.html?aid=15&id=68352

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好，内容听完了。

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好，以上就是今天的内容。《得到精选》，明天见。

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