近日,《上海市中小学及终身教育体系AI教育资源建设调查报告》正式发布。该报告由上海开放远程教育工程技术研究中心与上海智慧城市发展研究院联合完成,系统梳理了区域内AI教育资源的建设现状、核心挑战与发展路径,指明了AI资源从“可用”走向“好用”的关键路径。
报告显示,当前区域AI教育资源建设存在结构性失衡问题。一方面,资源类型分布不均,支持教师授课的资源远多于支持学生自主学习的资源,平台型资源投入占主导,而优质、互动、跨学科的AI教学内容仍显匮乏。另一方面,资源在实际教学中“建多用少”“建而不用”现象普遍,许多资源因操作复杂、与教学流程脱节,反而增加了教师的备课负担。与此同时,区域资源分布不均衡问题突出,中心城区与郊区、示范校与普通校之间的资源数量、质量及技术先进性差距显著,进一步加剧了教育公平的挑战。
随着生成式AI、大模型等技术快速发展,教育AI正从“识别判断”走向“生成创造”。然而,区域内现有资源仍以传统机器学习为主,前沿技术渗透率低,更新周期远落后于技术发展速度,学校面临“建成即落后”的风险。此外,学校采购流程僵化、教师对前沿技术认知不足、缺乏持续服务预算等问题,共同制约了AI资源在教学中的深度应用与持续创新。
为破解上述难题,推动AI教育资源从“可用”走向“好用”,报告提出以下关键路径:
一是优化资源配置机制,促进资源均衡流动。建议设立AI教育资源均衡发展专项,优先支持资源薄弱校,推动优质资源跨校共享。通过打造AI资源枢纽平台,打破信息孤岛,实现资源的智能匹配与高效流转,让每一所学校都能获得适合其需求的AI教学工具与内容。
二是建立质量导向机制,激励精品资源开发。推动成立AI教育资源质量联盟,制定资源评价标准,将“用户满意度”“教学实效”纳入考核体系。通过设立“精品资源”奖励计划,激励学校与教师开发、选用“好用、适用、愿用”的AI资源,从源头提升资源的教育价值。
三是提升教师AI素养,推动教学深度融合。系统开展“AI+教学”领航教师培训,建立“研训用一体”的专业发展体系。通过项目式研修、校企协作等方式,帮助教师从“技术使用者”成长为“教学设计师”,提升其利用AI工具支持个性化教学、跨学科融合与创新能力培养的能力。
四是鼓励校本实践创新,聚焦“小切口、深融合”。引导学校围绕具体学科与课型,开展“小而美”的AI工具应用实践。不追求大而全的平台建设,而是以解决真实教学问题为导向,通过精准、轻量的AI工具提升课堂互动质量与学生参与度,逐步形成可复制、可推广的校本融合模式。
本次调查报告揭示了AI教育资源建设的关键瓶颈,为学校提供了从“规模扩张”走向“质量提升”的实践路径。未来,应持续强化机制创新与能力建设,推动AI教育从“硬件投入”迈向“生态构建”,真正让智能技术赋能每一堂课、成就每一位教师、支持每一位学生的成长。
