在新一轮科技革命和产业变革背景下，智能化应用正从生产端延伸到交通出行、公共服务和城市治理等多个领域。
如何在基础教育阶段夯实面向未来的数字素养与创新能力，成为各地教育治理的重要课题。
苏州市人大代表、南京大学苏州附属学校教育集团总校长李志华近日在接受媒体采访时表示，苏州具备较完整的相关产业生态，应把产业优势转化为教育资源，推动中小学相关教育从“点状探索”走向“系统化建设”。
问题：从“兴趣化”向“体系化”转变仍显不足。
李志华认为，当前不少学校主要以社团、选修或短期活动形式开展相关内容，课程供给碎片化、内容深浅不一、持续性不足；同时，具备跨学科与工程实践能力的教师相对紧缺，校内外资源分散，学生接触真实场景、真实数据和真实设备的机会有限，导致学习体验与能力培养难以形成闭环。
原因：课程标准、师资能力与资源平台“三个短板”叠加。
一是课程建设容易陷入“技术先行”的误区，把相关教育简化为编程训练或工具使用，忽视不同学段的认知规律与能力目标，难以形成递进路径。
二是教师队伍结构性矛盾突出，部分教师缺乏企业实践和科研训练，面对快速更新的技术与应用场景，难以将知识转化为可教、可学、可评的课堂内容。
三是实践资源往往分布在企业、园区、科研机构和少数学校，缺乏统筹机制与共享平台，造成“有资源但进不了课堂、能参观但难以深度学习”的情况。
影响：既关系学生能力培养，也关系城市产业后劲。
业内普遍认为，基础教育阶段的数字素养、数据意识与创新思维，是未来人才结构的重要底座。
若课程与实践长期停留在体验层面，学生难以建立对技术原理、应用边界与伦理规范的系统认知，也不利于形成解决真实问题的能力。
对城市而言，产业发展不仅依赖研发与资本，更依赖稳定的人才供给和持续的创新文化。
把产业场景转化为教育资源，有助于促进教育链、人才链与产业链的协同衔接，为高质量发展夯实长期支撑。
对策：以“分学段课程+校企协同师资+开放共享平台”构建推进路径。
围绕课程体系，李志华建议按照小初高不同阶段分层推进：小学侧重兴趣启蒙与体验式学习，引导学生理解基本概念、形成正确的技术认知；初中强调基础应用与生活化实践，可通过编程、数据处理与简易模型训练等内容，将学习任务嵌入校园管理、公共服务、出行安全等真实情境；高中阶段引入更具挑战性的项目式学习，鼓励参与创新课题与科技竞赛，培养综合运用与研究能力，形成循序渐进、目标清晰的培养链条。
围绕“课程本土化”，他强调苏州产业门类齐全、应用场景丰富，应推动本地企业、科研机构的真实案例进入课堂，把智能制造、生物医药、智慧交通等领域的典型问题转化为学习任务，提升学生对技术与产业关系的理解度和获得感。
与此同时，课程建设要兼顾科学精神、工程思维与规范意识，把数据安全、隐私保护、算法偏差等基本议题纳入适龄教育，引导学生形成负责任的技术观。
师资建设方面，李志华认为要以产教融合破解“落地难”。
一方面，可建立常态化研修机制，选派教师进入企业和科研机构进行实践锻炼，提升工程认知与项目指导能力；另一方面，吸纳企业工程师、科研人员担任校外导师，参与课程共建、实验指导和项目评审，形成专兼结合的支持体系。
通过制度化合作，既补齐学校短期师资缺口，也促进教师队伍能力结构优化。
在实践平台方面，他建议对现有资源进行统筹整合，依托产业园区、科研机构和重点学校建设面向中小学生的实践基地与创新实验室，探索预约共享、课程联动、成果展示与评价反馈等机制，让学生在真实设备和真实问题中学习、试错和改进。
平台建设应强调开放与普惠，避免只服务少数学校或少数学生，推动优质资源向更广范围覆盖。
前景：以系统推进形成教育与产业良性互动。
多方观点认为，相关教育的目标不在于提前分流或“培养少数尖子”，而在于提升整体数字素养与创新能力，为学生未来学习与职业发展奠定基础。
对苏州而言，把产业场景、师资力量与教育体系更紧密地连接起来，有望形成“以产业促教育、以教育强产业”的循环机制：一方面提升基础教育质量与学生综合能力，另一方面为产业持续创新提供稳定的人才储备与创新土壤。
随着顶层设计逐步完善、资源整合力度加大、评价机制更加科学，相关教育在中小学“进课堂、进项目、进实践”的路径有望更加清晰。
当ChatGPT等技术创新不断刷新公众认知时，基础教育如何回应时代之问？
苏州的探索表明，人工智能教育不是简单增加一门课程，而是需要构建“产业需求—教育供给—人才成长”的闭环生态。
这种以产教融合破解教育转型难题的实践，或将为全国基础教育改革提供有价值的范式参考。
正如教育界专家所言：“未来的文盲不是不会识字的人，而是不会与智能系统协作的人。
”在这条赛道上，城市竞争力的比拼早已悄然开始。