解读：“人工智能+”重塑教育与人才培养
《意见》为我国教育与人才培养的未来发展描绘了一幅清晰的路线图。一方面，通过人工智能技术全面赋能教育过程，推动教育范式发生根本性变革，即从以教师为中心的“知识传授”模式，转向以学生为中心的“能力为本”模式，最终实现大规模、高效率的因材施教；另一方面，构建一个与产业发展需求紧密联动、覆盖从基础教育到终身学习的全社会人才培养新体系，为高质量发展和新质生产力培育提供坚实的战略人才支撑。
一、“人工智能+教育”：构建全学段、全要素的智能教育新范式
原文链接：“人工智能+”民生福祉——推行更富成效的学习方式。把人工智能融入教育教学全要素、全过程，创新智能学伴、智能教师等人机协同教育教学新模式，推动育人从知识传授为重向能力提升为本转变，加快实现大规模因材施教，提高教育质量，促进教育公平。构建智能化情景交互学习模式，推动开展方式更灵活、资源更丰富的自主学习。鼓励和支持全民积极学习人工智能新知识、新技术。
《意见》在“人工智能+”民生福祉部分提出，要“把人工智能融入教育教学全要素、全过程”，这预示着一场自上而下、覆盖所有教育阶段的系统性变革。其核心在于利用AI技术，创新教育模式，提高教育质量，促进教育公平。
（一）基础教育（K12）：从通识普及到融合创新
《意见》延续了2017年《新一代人工智能发展规划》中“在中小学阶段设置人工智能相关课程，逐步推广编程教育”的方针，并进一步强调“创新智能学伴、智能教师等人机协同教育教学新模式”，旨在“加快实现大规模因材施教”。
实践探索：近年来，我国在基础教育领域的AI普及已从顶层设计走向区域实践。例如，北京市印发方案推进中小学人工智能教育，从2025年秋季学期起开展全市范围的通识教育。上海、广东、四川等地也纷纷出台指导纲要和典型案例，构建从小学到高中的阶梯式课程体系。这些实践不再局限于简单的编程技能教学，而是向更深层次的融合创新演进。例如，四川省公布的典型案例中，成都市成华小学的“体验—探究—融合—拓展”阶梯式课程体系和蓬安县第二中学的“基于AI自适应引擎的初中英语口语分层训练系统”，都体现了将AI技术深度融入具体学科教学的趋势。
模式创新：“智能学伴”和“智能教师”是实现个性化学习的关键。通过AI自适应学习系统，可以根据学生的知识掌握情况、学习进度和认知特点，动态调整教学内容和难度，推送个性化的学习资源和练习题，实现“一人一策”的精准辅导。这不仅能有效弥补传统班级授课制难以兼顾个体差异的短板，还能将教师从繁重的作业批改和重复性讲解中解放出来，专注于更高层次的启发引导和情感交流。
（二）高等教育：打破壁垒，培育复合型创新人才
《意见》明确要求“完善学科专业布局，加大高层次人才培养力度”，并特别强调“推进产教融合、跨学科培养和国际合作”。这直指当前高等教育面临的学科壁垒森严、人才培养与产业需求脱节等痛点。
实践探索：教育部启动的基础学科拔尖学生培养计划（简称“101计划”），在人工智能领域发布了核心课程体系，为全国高校的专业建设提供了示范。各高校积极探索“AI+X”的复合型人才培养模式。例如，南开大学携手华为发布“人工智能赋能人才培养行动计划”，构建“通识课程群+学科交叉课程群”的体系；浙江大学则面向全体本科新生开设人工智能通识课程。此外，设立人工智能微专业、辅修学位、双学士学位项目已成为趋势，旨在培养既懂AI技术又通晓特定行业（如法律、金融、医疗）知识的“破界者”。
模式创新：AI正全面渗透高校的教、学、研、管各环节。教育部已公布两批共50个“人工智能+高等教育”应用场景典型案例，生动展示了这一趋势。例如，清华大学的“人工智能赋能教学试点”、北京大学的“口腔虚拟仿真智慧实验室”、北京邮电大学的“大模型赋能的智能编程教学应用平台”等，通过智能助教、智慧实验室、智能评测系统等创新应用，极大地提升了教学效率和学生的实践能力，使得过去难以实现的高成本、高风险实验得以普及。
（三）职业教育与终身学习：对接产业，赋能社会
《意见》关注到人工智能对就业市场的深远影响，提出要“积极发挥人工智能在创造新岗位和赋能传统岗位方面的作用”，并“大力支持开展人工智能技能培训”，构建服务全民终身学习体系。
实践探索：为适应产业数字化转型需求，人力资源和社会保障部等部门已发布了人工智能工程技术人员、人工智能训练师等新职业的国家职业技能标准，为职业技能培训和等级认定提供了依据。同时，高等职业教育专科的人工智能技术应用专业教学标准也已出台，旨在培养能够解决实际问题的技术技能人才。
模式创新：国家智慧教育公共服务平台的建设是推动全民AI通识教育和终身学习的关键举措。该平台整合了基础教育、职业教育、高等教育的海量在线课程资源，并上线了AI学习专栏，旨在为全社会成员提供灵活、普惠、个性化的学习渠道。未来，结合AI推荐算法，这类平台能够为学习者规划从技能提升到职业转型的完整学习路径，有效服务于智能时代对劳动力素质的新要求。
二、“人工智能+人才”：打造支撑高质量发展的战略人才梯队
原文链接：强化基础支撑能力——加强人才队伍建设。推进人工智能全学段教育和全社会通识教育，完善学科专业布局，加大高层次人才培养力度，超常规构建领军人才培养新模式，强化师资力量建设，推进产教融合、跨学科培养和国际合作。完善符合人工智能人才职业属性和岗位特点的多元化评价体系，更好发挥领军人才作用，给予青年人才更大施展空间，鼓励积极探索人工智能“无人区”。支持企业规范用好股权、期权等中长期激励方式引才留才用才。
《意见》从顶层设计、体系构建、评价激励和基础支撑四个维度，系统规划了我国在智能时代的人才战略。
（一）顶层设计：超常规培养领军人才
《意见》提出“超常规构建领军人才培养新模式”，体现了国家在关键核心技术领域自主可控的迫切需求。这意味着不仅要加大投入，更要在培养机制上寻求突破，特别是鼓励对基础理论和原始创新的探索。给予青年人才更大的施展空间，鼓励他们探索人工智能的“无人区”，是激发源头创新活力的关键。
（二）体系构建：政产学研一体化的生态系统
《意见》强调要“推进产教融合、跨学科培养和国际合作”，旨在构建一个政、产、学、研、用深度融合的人才生态系统。根据百度与浙江大学联合发布的《中国人工智能人才培养报告》，我国AI人才培养面临三大短板：总量不足与结构失衡并存；高校培养体系理论与实践脱节，缺乏高质量数据、算力和前沿师资；企业内部培养体系化不足。政策正是针对这些问题，鼓励高校与企业共建课程、共建实验室、共享数据，推动人才培养链与产业链、创新链的有效衔接。
（三）评价与激励：破“四唯”，促流动
《意见》明确提出要“完善符合人工智能人才职业属性和岗位特点的多元化评价体系”，并“支持企业规范用好股权、期权等中长期激励方式引才留才用才”。这是对长期以来困扰科技界的“唯论文、唯职称、唯学历、唯奖项”评价体系的深刻反思和改革信号。通过建立以实际贡献、市场价值和创新能力为导向的评价标准，能够有效激发人才的创新活力。同时，通过市场化的激励手段，鼓励人才向产业界流动，将学术成果转化为现实生产力，是打通人才价值实现“最后一公里”的关键举措。
（四）基础支撑：厚植人才成长的沃土
《意见》在“强化基础支撑能力”部分，系统部署了模型、数据、算力三大核心要素的建设。提出要“加强智能算力统筹”“加强数据供给创新”和“提升模型基础能力”。这些举措，本质上是在为人才培养和科技创新提供必不可少的“土壤”和“养料”。没有普惠、高效、绿色的算力，没有高质量、可信赖的数据集，没有强大的基础模型，人才培养就成了无源之水、无本之木。因此，夯实AI基础设施，是“人工智能+人才”战略得以成功实施的根本保障。