近年来，人工智能加速融入产业发展与社会治理，基础教育如何帮助青少年理解技术、用好工具、形成创新思维，成为各地推进教育现代化必须面对的课题。基于此，上城区推出“学子AI研学地图”，对接高校科研平台与中小学课程需求，尝试把“可走进的实验室、可触碰的科学问题”转化为面向青少年的学习场景，推动人工智能素养从课堂延伸到更广阔的真实世界。问题于，传统科技教育在不少学校仍面临“资源分布不均、实践机会不足、课程与前沿脱节”等瓶颈。一上，中小学受场地、师资和设备限制，难以持续开展高质量的实验探究与工程实践；另一方面，学生对人工智能的认识容易停留概念层面，缺少在真实情境中完成“提出问题—验证假设—迭代方案”的训练，学习兴趣与能力提升难以形成闭环。造成这些问题的原因，既有教育供给侧的结构性因素，也与技术快速迭代有关。人工智能知识更新快、跨学科特征强，既需要计算思维与数据意识，也离不开数学、工程、伦理与人文素养的支撑。对不少学校来说，仅靠校内力量难以覆盖从编程到硬件、从算法到应用、从科学探究到艺术创意的多元需求。高校拥有实验室、科研中心与学科团队等优势资源，但如何匹配中小学学习规律、把“科研语言”转译为“青少年可理解、可操作的活动”，需要机制与产品化设计打通“最后一公里”。此次发布的研学地图，正是以“机制创新+资源整合”回应此痛点。活动由上城区教育部门与青少年活动中心指导，学校与企业联合推进，发布7条面向青少年的研学路线，整合浙江大学、中国美术学院、杭州师范大学、北京航空航天大学中法航空学院、浙江传媒学院、浙江音乐学院、杭州电子科技大学等高校资源，覆盖AI编程、虚拟现实、机器人操作、科学探索等主题。涉及的设计突出“高校深度研学”，将大学实验环境与科研项目拆解为可体验、可实践的学习任务，探索中小学“第二课堂”的新形态。 从影响看，这一做法有望带来三上变化：其一，提升学习的真实感与挑战度。学生走进高校场景，在设备、样本与数据面前开展探究，学习不再局限于演示与讲解，而是更接近“科学如何发生”。其二，促进跨学科融合。研学主题既包含计算与工程，也涉及生命科学、艺术创作与传媒传播等领域，有助于引导学生理解人工智能的应用边界与社会价值。其三，推动区域教育资源共建共享。通过地图化、线路化呈现资源，学校可按年级与兴趣进行选择，形成更可持续的课程供给。 以“人文与生命科学”主题线路为例，相关研学营将学生带入生命与环境科学学院的科研语境，通过化石观察、珍稀物种认知、显微镜组装等任务，训练观察与动手能力，并结合增强现实等工具开展拓展性创作，形成从“观察—探究—表达”的完整学习链条。这类设计发出一个清晰信号：人工智能教育不等同于只学编程，更重要的是借助工具与方法，激发科学思维、问题意识与创新表达能力。 对策层面，要让研学地图真正发挥作用，还需在标准、师资与评价上同步完善。一是建立课程与安全管理标准，明确活动目标、学习任务与风险控制，保障研学质量与学生体验。二是加强教师与导师队伍建设，推动高校专家、企业工程师与中小学教师协同备课，形成可复用的活动脚本与资源包。三是完善学习评价机制，既关注知识掌握，更关注过程能力，如提出问题、团队协作、数据分析与方案迭代等，避免研学流于“走马观花”。四是坚持普惠导向，通过校际共享、分层课程与公益支持等方式，让更多学生有机会参与并获得收益。 前景来看，随着“人工智能+教育”持续推进，区域层面的系统化建设将成为关键。上城区提出将持续深化校校、校企合作，推动研学地图动态更新优化，这意味着资源供给将从一次性活动走向常态化运营。下一步，若能在内容上紧跟技术演进，在治理上形成可复制的组织模式，在效果上形成可量化的成长档案，上述探索有望为青少年科技教育提供更具推广价值的“区域方案”，也为培养面向未来的创新型人才夯实基础。
当高校的精密仪器向稚嫩的双手开放，当实验室的严谨数据与少年的好奇心相遇，科技教育的边界也在被重新打开；上城区的实践提示我们：打破教育场域之间的壁垒，或许正是培育未来创新种子的关键。在人工智能深刻影响教育形态的今天，这种以学生成长为中心的资源整合与机制创新，正在为素质教育改革提供新的路径与坐标。