金彩聚焦|当AI走进课堂，我们准备好了吗？

主持人：目前，我市中小学开设人工智能相关课程的整体情况如何？是否已形成从小学到高中的覆盖体系？

厉衔锋：我市已初步构建“基础普及+进阶拓展+拔尖提升”的多层次课程框架，从小学到高中、分层递进、螺旋上升的全学段覆盖体系。

一是夯实省级课程落地基础，实现全学段纵向有机衔接。

基础课程以省教育厅下发的1—9年级浙教版信息科技地方教材为依托，系统开展人工智能通识教育：小学阶段侧重AI场景体验、数据与算法启蒙；初中阶段探索AI社会作用、系统学习AI知识并进行应用分析；高中阶段将信息技术纳入高考选考“七选三”，人工智能作为核心基础性内容，实现了全学段衔接。

二是推进校本课程与线上资源双轮驱动，丰富多元供给体系。以学校为单位“揭榜挂帅”，鼓励开发多样化人工智能校本课程。2025年市级牵头共建设20门、240节线上人工智能课程，择优上架“学在金华”平台。同时，之江汇互联网学校汇聚首批基础课程58个课时、拓展课程43门、专家讲座8个、项目化学习活动27个，资源供给持续丰富。

三是坚持试点先行、逐步推进的节奏，构建区域协同发展格局。鼓励各县（市、区）打造特色通识课程。2022年以来，持续深化中央电教馆人工智能课程规模化应用试点，目前婺城区、金东区、义乌市等3个试点区及17所试点校已建成上下联动、校地协同的试点格局。2025年，兰溪市发布县域课程《AI与生活》，形成可复制的县域模式。

总体来看，我市中小学人工智能教育已实现全域覆盖、试点引领、三级递进、稳步提升。

主持人：全市层面搭建了哪些人工智能教学平台？

傅得臻：硬件和平台是推进“人工智能+教育”不可或缺的两个部分。

从硬件支撑看，一是教学装备配备。教学大屏已实现全市所有班级全覆盖，去年全市共更新了4101套。二是教学空间建设。我们将人工智能教学空间作为智慧校园建设的重要方向，鼓励学校升级数字化教学环境和设施设备，为学生提供人工智能体验、学习、探究、实践的新型学习空间。去年全市共建设85个人工智能实验室和人工智能新型教学空间。三是应用场景探索。为推进数字学习空间应用，我们在集成学生智能学伴、规划学习路径、推送学习资源、支撑大规模个性化学习等方面进行探索。早在2023年，婺城区、金东区、东阳市在基于学习平台的个性化学习方面开展了深入尝试。去年以来，磐安的智慧乒乓、武义的AI心理健康、婺城和义乌的批量部署个性化学习、阳光乐跑与运动角，以及开发区、浦江等地基于人工智能视频分析的循证课堂等场景也在积极探索。

从软件平台看，主要有国家中小学智慧教育、省级之江汇互联网学校和市级“学在金华”三个平台。

主持人：幼儿园在AI启蒙教育方面做了哪些探索？

金晓燕：我们将AI融入孩子的生活与游戏，以培养“感觉”为先，自然生发“用”的能力。我们并非教技术，而是将AI装置嵌入日常场景，如“AI洗手助教”在孩子洗手时自动播放儿歌与七步洗手法，自然角的“小萌博士”接入大模型，支持孩子通过拍照与语音自主探究植物差异，让AI成为孩子探索世界的工具。

在课程建设上，我们构建了《禾萌课程3.0》，设计18个标准化的AI游戏活动包。如在《AI魔法小红帽》中，孩子通过改编童话，在游戏中理解“人脸识别”等算法思维。所有活动坚持屏幕时间短、具身互动多，并经过严格的伦理审查。针对3到6岁孩子的特点，我们确立阶梯式路径：小班“与AI玩耍”，重在感知互动；中班“用AI创作”，鼓励表达表征；大班“和AI协作”，聚焦问题解决。

主持人：西苑小学目前人工智能课程的开设情况如何？

章建兰：我校早在2014年就率先启动机器人项目试点，是浙江省首批机器人应用示范校。我们构建“分年级、阶梯式”的课程体系，适配不同年龄段的孩子。

一二年级，重在AI启蒙。侧重动手感知，通过搭建简易机器人、体验人机互动小游戏等形式，让孩子初步了解AI的基本概念，建立直观认知。三四年级，尝试AI应用。除了在信息科技课程中普及人工智能内容，同时依托社团课，引入图形化编程工具，引导孩子学习让机器人完成简单任务，初步接触AI视觉、语音识别等核心模块，培养基础实践能力。五六年级，大胆AI实践。鼓励孩子在AI技术协助下编写复杂程序，完成跨场景实践任务，逐步探索AI与生活、学习的结合应用。

主持人：数智作业系统和智慧黑板的应用给老师和学生的教与学带来了哪些变化？初中AI教育以什么形式开展？

陈英燕：家长和老师最关心的两点：孩子学得是否轻松，老师教得是否省心。老师方面，AI实现了“解放”与“精准”。智能批阅系统已处理6万余份作业，将老师从机械劳动中解脱出来，把精力回归到“育人”上。学生的变化也立竿见影。以前英语开口难，现在有了AI黑板和Lila虚拟助教，课本随点随读，孩子敢开口。以前作业做完要干等结果，现在几秒钟就能出精准分析，孩子马上知道“错在哪”，实现了学生层面上的“互动”与“平等”。

在我们金华九中，AI不是竞赛生的特权。我们把它嵌入每一堂学科课。通过校园里的集成电路展区和家校协同，每一位孩子都能在日常中触摸科技。

主持人：在AI教育上是如何为初中教育做好衔接？日常如何利用AI技术辅助学科教学？

常金梁：我校引进“智能学伴-AI自习室”项目，配备平板240台，从去年12月起在八年级4个班试点运行。依托AI智能学伴，初步构建以大模型为核心支撑的“学—练—清”闭环学习中心，贯穿课内与课外、学期与假期。

我们实现全流程融入AI，打造精准教学闭环。课前，AI分析预习数据，精准定位班级共性薄弱点与学生个体差异；课中，通过实时答题与互动功能，即时反馈全班知识掌握情况；课后，AI为每位学生生成个性化作业和练习路径，针对薄弱点强化推送，减轻学生负担。AI还解决家庭“无人辅导”的痛点。

我们还将AI向全时段延伸，创新设计“习惯性作业”，将AI智能学伴融入学生假期学习生活。所有学习数据自动汇入个人学情档案，教师通过数据分析，可以快速了解学生一段时间内的学习情况。

在全场景运用方面，教师利用AI生成情境素材，提升学生写作兴趣与表达能力，同时借助大模型快速生成教案、智能分析学情，实现精准分层辅导。通过AI口语陪练、智能听力、发音纠正，弥补部分家庭英语交流环境缺失的短板。针对学校实验场地有限的问题，AI虚拟仿真实验让学生能安全、反复操作实验。

主持人：金职大目前开设了哪些人工智能相关课程？毕业生一般去哪里就业？

倪淑萍：我校人工智能相关课程分为三类设置。第一类是面向全校所有专业的通识课《人工智能应用基础》，侧重普及与AI素养；第二类是面向人工智能专业学生的专业核心课，共10门左右，重点培养学生数据服务、机器学习、计算机视觉、自然语言处理等核心技能，以实操为导向；第三类是特色交叉课，面向非人工智能专业学生，将AI技术与本专业结合，培养跨领域应用能力。

我校人工智能工程技术专业是2025年获批的职业本科，学制四年，实践课时占比超过60%，整体教学以项目为载体。核心课程包括数据采集处理、机器视觉、机器学习等，同时配套大语言模型综合应用实训、深度学习模型开发实训、嵌入式开发实训等大量实训课程，确保学生不光懂原理，更会动手干活。毕业后，学生可从事数据采集处理、算法训练、系统开发与集成、运行维护等工作，对应岗位包括人工智能工程技术人员、算法应用工程师、软件开发工程师等。

主持人：网上流传“AI将取代很多岗位”的说法，职业教育培养的技能，会不会还没毕业就过时了？学生最应具备的核心能力是什么？

倪淑萍：如果职业教育只教学生“怎么操作”，那确实会很快过时。因此，更关键的能力是在复杂情境中解决复杂问题的能力。具体包括：一是独立思考，能跳出既有框架审视问题；二是发现并动手解决，能识别AI“看不到”的真实困境；三是指挥AI协同作战，能把机器的高效转化为自己的杠杆。

未来真正具备竞争力的人才，必须具备独立面对不确定性的能力。这里的“独立”，不是单打独斗，而是能主动判断局势、调动资源、统筹工具——包括让AI为自己所用。能调动资源，本身就是一种更强的独立。

主持人：AI是一把双刃剑，学校是否有意识地向学生传授如何正确看待和应对AI？

陈英燕：我们九中有一个明确的原则，AI是“辅”不是“代”，是“光”不是“影”。在日常引导上，我们坚守三条底线：一是守住“独立思考”的红线。我们要求，AI可以给线索、拓思路，但不能给标准答案；二是践行“辨思教育”。我们引导孩子去探究AI背后的逻辑，学会质疑和验证；三是构建负责任的协作伦理。我们在课堂上讨论隐私边界，鼓励孩子负责任地使用工具。

主持人：人工智能教育在落地过程中有什么瓶颈？

厉衔锋：一是师资能力存在结构性短板。现有教师将AI前沿技术转化为适配中小学教学内容的能力仍显不足，乡村与偏远地区学校信息科技教师短缺，AI素养亟待提升；二是区域发展不均衡问题突出。部分山区、乡村小规模学校受师资、硬件、经费等限制，AI教育开展水平明显落后于城区学校，仍存在一定的数字鸿沟，需要持续加大资源倾斜与支持力度；三是部分课程与产业实际脱节。部分院校尤其是职业院校的课程偏理论化、实践不足，产教协同深度不够，课程内容更新速度难以跟上技术发展步伐。

金晓燕：设备、教材、师资都是挑战，但最头疼的是如何把学前的适宜性、小学的准备性、教师的专业性和家长的理解度真正连成一条线。

一是“衔接标准”不够清晰，没有国家层面的标准，幼儿园只能各自探索；二是“教师转型”比设备添置更难。老师既要懂儿童发展，又要会设计具身游戏，还要会看数据、守边界，缺懂幼儿、懂衔接、懂适宜性的老师；三是家长认知需要同步衔接。

章建兰：专用场地短缺已成为制约课程深化拓展的最迫切挑战。当前亟需建设高标准人工智能专业实验室，满足课程深度拓展与学生沉浸式体验需求，让孩子们不仅“学理论、听AI”，更能亲手操作、亲身体验。期待在场地资源统筹、专项实验室建设方面获得更多支持。

陈英燕：一方面，是老师们与技术浪潮的“赛跑”。AI技术更新太快，我们的“银杏教师”不仅要教书育人，还要变身“极客”钻研新工具，这种转型的紧迫感是压力最大的地方。另一方面，是关于“专注力”与“定力”的博弈。数智化教育要关注人的全面发展，我们最担心的，是孩子们在眼花缭乱的AI内容中迷失，失去深度思考的耐心。

常金梁：核心难题不是“缺”，而是“不匹配或不顺手”。设备不缺，但流程不够顺畅；资源不缺，但题库未能与时俱进；师资不缺，但教师没有学会正确使用。

管理难题在于效率与评价的错位。一方面，缺乏过程性评价工具，AI能记录答题结果，却难捕捉学生的探究思维、合作能力等核心素养；另一方面，数据孤岛问题突出，AI系统、教务系统、评价系统之间的打通仍需改进，管理者精准评估教学效果仍有难度。

真正的瓶颈，是如何让AI技术服务于教育教学的本质，适配不同的学情、师情、校情，让AI与教学场景深度融合，释放它的最大价值。

主持人：在师资培训上做了哪些工作？现有的信息技术老师，经过培训后能胜任吗？

厉衔锋：我市初步构建了“内培外引”的工作体系，重点解决“老师没学过、跟不上”的问题。

一是构建分层分类、系统精准的师资培训体系。建立“市—县—校”三级联动培训机制，市级层面依托浙江师范大学开展2026年4期8个班的人工智能领导力培训，实现学校主要负责人全覆盖；同时依托金华市智慧教育讲师团，开展送培到区县与学校。2027至2030年，将从信息科技、通用技术、数学、科学等学科遴选教师组建专兼职队伍，并将AI培训纳入各级教师计划，开展全员轮训。

二是构建教师AI素养体系与实战能力提升机制。我们联合浙师大编制我市教师AI必备素养，开发通识、应用、研究三类进阶课程，并通过“以赛代练”开展课堂展演、教学课例观摩等活动，提升教师实战能力。

三是建立高校与企业专家进校园的协同机制。我们组建市、区两级“AI教育讲师团”，邀请高校学者及头部企业技术专家担任兼职师资，开展专题讲座、兼任拓展课程、指导学生实践。同时构建“高校+企业+学校”三方协同机制，弥补校内教师前沿知识短板。

主持人：从技术和服务的角度，有没有收集过一线老师的反馈？在减轻老师负担、让技术真正好用、想用方面，我们做了哪些优化和努力？

傅得臻：我市始终致力于提供轻量化应用和高频使用的教学资源。一是推广普惠型常用办公软件。截至去年年底，统一采购WPS AI，免费向市直学校全体教师提供；二是普及高频教学资源。将组卷网和学科资源网的教学资源对接至“学在金华”平台供教师使用；三是开展送训到校服务。今年，金华市智慧教育讲师团推出“大篷车”星光公益课堂，在各区县巡回送教。