教育部部长怀进鹏：要主动适应人工智能带来的影响|人工智能|教学|教育部|高校

在中国共产党成立105周年之际，7月1日下午，教育部党组书记、部长怀进鹏到学生资助中心、课程教材研究所调研，看望慰问党员干部，实地了解党的建设、学生资助、原创性教材建设等情况。

在课程教材研究所，怀进鹏表示，要主动适应人工智能带来的影响和变化，深入研究运用数字技术赋能教材建设、教学改革的新路径。

怀进鹏部长提出六大“AI for”布局

早在2024年两会上，怀进鹏就政府工作报告中提出的开展“人工智能+”行动发表观点，他表示应当深入到教育教学管理全过程、全环节，来研究它的有效性、适应性。

他明确指出，对教育系统来说，人工智能是把“金钥匙”，它不仅影响未来的教育，也影响教育的未来，这里有机遇也有挑战。

怀进鹏说，未来将致力于培养一大批具备数字素养的教师，加强教师队伍建设，把人工智能技术深入到教育教学和管理全过程、全环节，来研究它的有效性、适应性，让青年一代更加主动地学，让教师更加创造性地教。

也会加强人工智能相关学科专业的高层次人才培养，提升科学研究创新能力，加快平台建设。

“金钥匙”如何开启教育变革之门？2026年国家教育数字化战略行动部署会上，怀进鹏以“六大AI for”布局给出了系统回答。

怀进鹏强调，面向“十五五”，要深入推进“AI for学校教育”，智能升级学校教育中心，助力个性化成长和学习，培养复合型交叉人才和人工智能技术带来的新兴岗位高技能人才，筑牢教育核心阵地。要积极布局“AI for终身教育”，重点打造终身学习中心，连接学校教育、产业和社会教育，服务高校毕业生就业能力提升和学习型社会建设。要加快推进“AI for科技创新”，高起点建设科技创新中心，汇聚创新要素资源、服务科技成果转化。要启动布局“AI for国际交流”，精心设计中文教育中心，扩大中国教育国际影响力、辐射力。要纵深推进“AI for教师发展”，迭代升级教师中心，助力高素质专业化教师成长。要深化“AI for教育治理”，提质扩容教育治理中心，提升教育治理现代化水平，提升人民群众满意度。

AI教育，从专业走向全员

将时间线拉至更早之前。

早在2018年，教育部就曾印发《高等学校人工智能创新行动计划》，引导高校瞄准世界科技前沿，强化基础研究，实现前瞻性基础研究和引领性原创成果的重大突破，进一步提升高校人工智能领域科技创新、人才培养和服务国家需求的能力。

该计划中的“完善人工智能领域人才培养体系”部分，从学科布局、专业建设、教材建设、人才培养力度等多方面，均做了清晰的规划与部署。

今年印发《“人工智能+教育”行动计划》的通知，则在前期基础上进一步系统深化，从“人才培养”拓展为“全员素养提升”，将AI教育从专业领域推向通识化、普及化新阶段。

该计划在“培育面向智能时代的高层次人才”部分明确：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。根据人工智能技术特点，打造“短实新”的前沿创新课程。优化传统学科专业人才培养方案，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。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。整合高水平研究型大学、科技领军企业、国家实验室等力量，深化学科交叉、产教融合、科教融汇，探索人工智能拔尖创新人才培养新模式。

培养面向智能时代的高层次人才，离不开一支具备数字素养的高素质教师队伍。该计划同时明确，制定教师智能素养标准，明确教师应具备的人工智能素养能力。根据不同岗位需求分层分类开展人工智能素养培训，通过多种方式实现全覆盖。构建情境化测评系统，开发智能化、梯度化的测评工具，鼓励各地各校开展规模化的教师素养测评，根据测评结果针对性地提升教师素养和能力。

毫无疑问，如何应对人工智能带来的社会变革，已成为大学当下人才培养模式创新的紧迫课题。

找准真问题，AI才能真落地

“赋能高等教育教学改革既有诸多挑战，又面临新的发展机遇，需要我们开拓思路，形成人工智能赋能高等教育教学改革的中国范式。”中国工程院院士、西安交通大学校长张立群在《工智能赋能高等教育教学改革的中国范式构建》一文中指出，人工智能赋能高等教育教学改革，当前仍存在诸多挑战，需要在专业、课程、教学、学习、评价、资源和平台等方面进行深入探索与改革。

（1）专业培养亟待转型升级。高校亟需推动现有专业的智能化升级与创新发展，以适应人工智能时代对专业人才的新需求、新要求。专业的优化、调整、升级是一项系统工程，需要全面梳理专业知识体系，将AI知识有机融入，升级课程、教材、师资、实践平台等专业核心要素，增加AI相关课程，AI将成为每个专业培养的基本素养。

（2）课程教材体系亟需重构。高校迫切需要仔细梳理在未来行业领域中，哪些知识和技能可以或者难以被AI替代，或者在AI辅助之下更需掌握的知识与能力，需秉持以学生为中心、以能力为导向的原则，重新规划课程体系。教材是课程改革得以落地的重要标识，在知识的生产、更新以及传播方式迅速变化的时代，怎样编写并建设AI知识融入的教材以及让AI为教材赋能，需要认真研讨。

（3）教学方式方法需要创新。AI技术在高等教育领域的应用是一个从边缘性辅助参与向创新性深度融合转变的过程，教育教学模式将经历四个阶段：教师主导、教师+AI辅助、教师AI融合、AI主导，未来将会如何发展难以预料。

（4）学习场景和方式面临转变。高校亟须建立可以供学生使用AI的学习工具和学习环境。

（5）教育教学评价体系需要重塑。在AI广泛应用于教学的背景下，针对课程、教师和学生，评什么、怎么评，需要开展深入的研究。

（6）数智化教学资源亟待整合提升。数智化教学资源的数量与质量直接左右着人工智能技术应用的范围和程度。从现有的实践情况来看，积累高质量专业语料（包含教学资源），基于通用大模型训练开发专业大模型，会成为高校的关键工作，并在教学中发挥关键的基础性支撑作用。

（7）人工智能工具缺乏统一管理。目前，人工智能工具种类繁多，然而缺乏统一和有序的管理体系，成为制约教育教学改革的瓶颈。

七大挑战，从专业到课堂、从技术到评价，环环相扣，指向的是同一场深层变革。AI赋能高教，不是锦上添花的工具嵌入，而是倒逼体系重构的契机。破局的关键，在于找准每项挑战背后的真问题。

来源：麦可思研究整理自教育部网站、人民网、光明网、麦可思研究等。