问题——当前，智能技术加速进入教育教学、管理服务与资源供给等环节，为扩大优质资源供给、提升教学效率、推进治理现代化打开新空间。
但在落地过程中，也暴露出一些共性挑战：一是跨界协同不足，学校、企业、科研机构之间需求对接不顺畅，重复建设与碎片化应用并存；二是技术与教学需求错位，部分产品“重功能展示、轻教学闭环”，难以形成可复制、可推广的课堂与管理模式；三是数据、算力、内容等基础能力不均衡，影响规模化应用；四是教师数字素养与制度配套仍需加强，既要鼓励探索，也要防范盲目追新带来的教学质量波动。
原因——与会人士认为，上述问题既有技术演进阶段性特征，也与教育自身规律密切相关。
教育行业知识密度高、教学场景复杂，单纯套用通用模型或通用平台，难以满足学科教学、技能实训、升学就业、质量评价等深层需求；同时，教育数据具有分散、标准不一、隐私敏感等特点，导致高质量数据供给与治理能力成为应用推进的“关键变量”。
此外，教育的价值目标不仅在于知识传递，更在于能力与品格塑造，技术应用若缺乏清晰的育人目标与评价机制，容易出现“工具替代思考”的误区，削弱课堂的思辨训练与价值引导。
影响——多位专家在交流中指出，面向新一轮科技革命和产业变革，教育数字化转型已从“可选项”转为“必答题”。
在教学层面，智能化手段有望推动个性化学习、精准教学与实践教学升级，提升备课、作业、测评与资源开发效率；在治理层面，数据驱动的决策与服务可提高校务管理、人才培养与科研组织效率；在人才培养层面，跨学科、复合型能力需求更加突出，既要求学生掌握数字素养与创新方法，也要求强化批判性思维、伦理意识与价值判断能力。
与此同时，如何处理好效率提升与教育公平、技术应用与育人规律、创新探索与安全合规的关系，将直接影响转型的质量与可持续性。
对策——围绕“如何把技术优势转化为育人效能”，研讨会释放出多项务实信号。
其一，坚持场景牵引，推动从“通用供给”走向“垂直解决”。
有专家提出，教育需要知识与数据双驱动的行业化方案，围绕升学规划、院校治理、技术转移等细分场景构建智能体与应用集群，以可验证的学习成效和管理绩效作为检验标准，避免“一刀切”的工具化部署。
其二，夯实基础底座，强化算力与平台能力。
围绕算力支撑，有代表分享了依托国家级超算平台探索教育数智化的实践，认为稳定、可扩展的算力网络是模型训练、推理应用和多校协同的重要保障，应统筹推进算力、网络、存储与安全体系建设，降低学校应用门槛。
其三，突出“以人为本”，把握技术边界与育人导向。
有高校代表结合专业实践教学模型建设指出，智能工具不应替代学生思考，而应成为促进高阶思维训练的支点；在新闻传播等领域，更要把价值判断与责任意识嵌入人才培养过程，形成“技术应用—思辨训练—价值把关”相统一的课程与评价体系。
其四，推进教学改革与培养体系升级，打破学科壁垒。
有关高校介绍了从探索应用到系统推进的演进路径，并提出面向新财经等领域的人才培养方案，强调在课程体系、实践环节与评价机制上协同发力，着力提升学生学习、创新、适应、整合与自治等关键能力。
其五，以专业大模型带动职业教育系统重塑。
职业院校代表分享了面向旅游职业教育的专业模型实践，强调将模型嵌入备课、教学、实训与评价全流程，可提高资源开发与实训效率，促进职业教育从“单点工具”迈向“流程再造”。
其六，强化企业参与与工程化落地，推动可复制可推广。
企业代表围绕高等教育范式变革、艺术教育智能化与算力中心架构等主题交流经验，提出应以系统规划、关键场景与可持续运营为抓手，形成从基础设施到模型、引擎再到应用的闭环能力，避免“建而不用、用而不深”。
前景——与会人士认为，山东推进“人工智能+教育”，关键在于把握“系统工程”思路：以政策牵引和制度创新为保障，以算力、数据、平台为底座，以专业大模型和高价值场景为突破，以教师发展与评价改革为支撑，形成政府、学校、企业、科研机构同向发力的协同机制。
下一步，随着标准规范、数据治理和安全合规体系逐步完善，智能技术有望在基础教育优质资源共享、职业教育实训提质增效、高等教育科研与治理优化等方面形成一批示范应用，并通过可复制的模式推动更大范围落地。
同时，也需前瞻性关注算法偏差、数据安全、学术诚信与未成年人保护等风险，确保技术创新在可控、可管、可评的轨道上运行。
人工智能与教育的深度融合，既是技术赋能的机遇，也是对教育本质的再思考。
此次研讨会不仅展示了山东在数字化教育领域的创新实践，更凸显了技术与人文并重的发展方向。
未来，如何在技术浪潮中坚守教育初心，培养兼具创新能力与人文素养的人才，将成为教育数字化转型的核心命题。