随着新一轮科技革命和产业变革加速演进，人工智能正深刻改变知识生产、学习方式与社会运行。
如何把握技术机遇、守住育人本质，成为基础教育改革必须回答的现实课题。
1月17日，中国人民大学附属中学及联合学校总校在北京发布人工智能行动计划，提出以系统工程思维推进人工智能与教育深度融合，探索面向未来的贯通式育人模型。
问题层面，人工智能进校园已从“工具引入”进入“体系重塑”阶段。
一方面，数字化资源快速增长，学生接触智能应用日益频繁，但不同学段、不同学校之间课程标准、教学范式与评价方式仍存在衔接断点；另一方面，技术应用带来的伦理、数据安全和学习依赖等新风险同步显现，若缺乏价值引导与制度边界，容易出现“重技术轻育人”“重应用轻素养”等偏差。
基础教育既要提升学生面向智能时代的核心能力，也要防止技术逻辑对教育目标的替代。
原因在于，人工智能教育涉及课程目标、师资结构、治理方式和资源供给的联动调整，单点突破难以形成稳定成效。
长期以来，学校信息化建设多集中于设备与平台，教学改革和学科建设相对滞后；跨学科项目学习需要教学组织方式与评价体系相适配，但现实中师资培训、课程研发和校内外协同仍存在短板。
与此同时，智能技术更新快、应用场景多，若缺乏顶层设计与持续迭代机制，容易出现“热启动、冷落地”，难以沉淀可推广经验。
针对上述挑战，该行动计划提出以“价值引领与智能素养双螺旋”为内在框架，构建大中小幼一体化的分阶培养路径，并以“研究—开发—面向未来—持续优化”四维驱动为抓手，系统推进价值引领、战略课程、共生课堂、未来教师、数智治理及学习中心六大行动，形成从理念到课程、从课堂到治理的整体方案。
其突出特点在于强调贯通培养与协同创新：既重视学生理解技术原理、掌握智能工具的能力，也强调在真实问题解决中提升批判思维、责任意识和规则意识，避免把人工智能教育简化为技能训练。
影响方面，这一行动计划若能有效落地，有望在三个层面形成带动作用：其一，推动育人方式从“学科分割”走向“跨学科融合”，以项目式学习、协同化教学等方式提升学生综合能力，回应创新人才培养需求；其二，促进教育资源与科研力量更紧密对接，通过研究与工程开发相结合的路径，使课程内容与产业趋势、科研进展保持适度同频，提升课程的前瞻性与实践性；其三，为基础教育数智治理提供可验证的制度样本，在数据使用边界、算法透明度、学习过程评价等方面形成规范做法，提升治理效能与安全水平。
对策层面，与会人士提出，推进计划实施需要把握三项关键：一是坚持育人导向，强化科技教育与人文教育协同，在课程设计中把价值教育、科学精神与社会责任嵌入教学全过程，确保技术服务于人的全面发展；二是强化贯通培养，遵循学生认知发展规律，完善学段衔接机制，形成从启蒙到深化、从体验到创造的递进式培养体系，避免重复建设与目标漂移；三是守牢安全底线，重视算法伦理、数据安全与隐私保护，建立审查与评估机制，明确使用规范与责任边界，在人机协同中提升课堂效率而不削弱教育温度。
北京市教育主管部门也表达期待，希望相关探索形成可借鉴的方法体系，发挥示范辐射作用，带动基础教育领域改革向纵深推进。
前景来看，人工智能赋能教育的竞争，本质是人才培养体系与治理能力的竞争。
面向未来，基础教育的人工智能教育需要从“会用工具”迈向“理解原理、善用工具、创造应用、守住伦理”的综合素养培养；需要从“校内单打”迈向“高校—中小学—社会资源协同”的开放生态；也需要从“阶段性项目”迈向“持续迭代的制度安排”。
在标准体系、师资培养、资源共享与质量评估逐步完善的前提下，贯通式培养有望为更多学校提供可复制的路径，为教育强国建设提供更坚实的人才支撑。
技术的进步终将转化为教育的命题：培养什么人、怎样培养人、为谁培养人。
推进人工智能与教育融合，既要有敢闯敢试的改革勇气，也要有守正不移的价值定力。
把创新能力与人文底色、效率提升与安全边界统一起来，让技术回归育人本源，才能在智能时代的浪潮中把握主动、赢得未来。