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MagicSchool AI: 助力教师的80余款“微应用”百宝箱
MagicSchool AI作为一个专为教育工作者设计的人工智能平台，其核心魅力在于提供了超过80种功能强大且细分的“微应用”（或称为“工具”）。这些工具旨在帮助教师节省时间、提高效率，并最终将精力更多地投入到教学本身。它们涵盖了从课程规划、学生支持到沟通和个人生产力的方方面面。
以下是MagicSchool AI中主要的微应用分类及其包含的具体工具列表：
规划 (Planning)
这类工具旨在简化和自动化课程设计与准备的繁琐过程。
- 课程计划生成器 (Lesson Plan Generator): 为特定主题或教学目标快速生成详细的教案。
- 学术内容生成器 (Academic Content Generator): 根据自定义标准创建原创的学术内容。
- 评估标准生成器 (Rubric Generator): 为作业或项目快速生成清晰、全面的评分标准表。
- 诊断性评估生成器 (Diagnostic Assessment Generator): 设计用于评估学生课前知识水平的测试。
- 信息文本生成器 (Informational Text Generator): 生成关于特定主题的说明性或信息性文本。
- 文本难度分级工具 (Text Leveler Tool): 调整现有文本的阅读难度，以适应不同水平的学生。
- 词汇列表生成器 (Vocabulary List – Topic Based): 基于特定主题创建相关的词汇列表。
- 阅读测验生成器 (Reading Quiz Generator): 根据提供的文本内容生成阅读理解测验题。
- 作业支架工具 (Assignment Scaffolder): 为复杂的作业设计逐步完成的引导和支持。
- 项目式学习 (Project Based Learning - PBL): 根据PBL原则创建完整的项目计划。
- 单元计划生成器 (Unit Plan Generator): 基于主题、标准和时间长度，生成单元教学计划草案。
- 选择板 (Choice Board - UDL): 基于通用学习设计（UDL）原则，为学生作业创建多样化的选择板。
学生支持 (Student Support)
这些工具专注于为有不同需求的学生提供个性化的支持和资源。
- 行为干预建议生成器 (Behavior Intervention Suggestion Generator): 针对学生的行为问题提供干预策略建议。
- 个性化教育计划建议生成器 (IEP Suggestion Generator): 为制定学生的个性化教育计划（IEP）提供建议和目标。
- 教学调整建议生成器 (Accommodation Suggestion Generator): 为需要特殊帮助的学生提供教学方法和环境上的调整建议。
- 文本脚手架工具 (Text Scaffolder Tool): 对复杂的文本进行简化、注释或提供辅助问题，帮助学生理解。
- 社交故事生成器 (Social Story Generator): 创建社交故事来帮助学生理解和应对特定的社交情境。
沟通 (Communication)
此类工具旨在提升教师与学生、家长及同事之间的沟通效率和质量。
- 学生作业反馈工具 (Student Work Feedback Tool): 根据自定义标准，为学生的作业提供具体的优点和改进建议。
- 教学大纲生成器 (Syllabus Generator): 快速创建课程的教学大纲。
- 致家长邮件工具 (E-mail Family Tool): 撰写发送给学生家长的通用或特定主题的电子邮件。
- 班级通讯生成器 (Class Newsletter Tool): 制作内容丰富的班级通讯，向家长同步班级动态。
- 邮件回复工具 (E-mail Responder Tool): 协助教师快速、专业地回复各类工作邮件。
- 推荐信生成器 (Letter of Recommendation): 为学生或同事起草推荐信。
- 成绩单评语生成器 (Report Card Comments): 根据学生的优点和待改进之处，生成个性化的成绩单评语。
效率 (Productivity)
这些是通用的文本处理工具，可以极大地提高教师处理日常文字工作的效率。
- 文本改写器 (Text Rewriter): 用不同的方式重述文本内容。
- 文本翻译器 (Text Translator): 将文本翻译成多种不同的语言。
- 文本校对器 (Text Proofreader): 检查文本中的语法、拼写和标点错误。
- 文本摘要器 (Text Summarizer): 将长篇文本精炼成简短的摘要。
- YouTube视频摘要器 (YouTube Video Summarizer): 为指定的YouTube视频生成内容摘要。
- YouTube视频问题生成器 (YouTube Video Questions): 根据YouTube视频内容生成引导性问题。
社区工具 (Community Tools)
这类工具充满趣味性和实用性，旨在增强课堂和校园社区的凝聚力。
- 教师笑话生成器 (Teacher Joke Generator): 生成适合在课堂上分享的轻松笑话。
- 团队建设/破冰活动生成器 (Team Builder / Ice Breaker): 为课堂或教职工会议设计团队建设或破冰活动。
- 同事之歌生成器 (Colleague Song Generator): 以轻松有趣的方式为同事创作歌曲。
- 恢复性反思生成器 (Restorative Reflection Generator): 生成用于学生行为反思的引导性问题。
- SAT练习题生成器 (SAT Practice Test Generator): 创建SAT数学和阅读部分的模拟练习题。
除了以上分类明确的工具，MagicSchool AI还提供一个名为Raina的AI聊天机器人，这是一个专为教育场景设计的AI助教。教师可以向Raina提出具体的教学问题，上传教案寻求反馈，或者获取关于教学活动和方法的建议。
值得注意的是，MagicSchool AI平台还在不断更新和增加新的工具，致力于成为教师应对日常挑战的强大AI助手。
好的，当然。像MagicSchool AI这样集成众多“微应用”的平台，正成为教育AI领域的一大趋势。它们将AI能力封装成一个个针对性极强的实用工具，让教师无需学习复杂的提示词工程（Prompt Engineering），即可高效完成备课、评估和沟通等日常工作。
以下是一些在功能和模式上与MagicSchool AI类似的优秀教育AI平台，它们都提供了丰富的微应用（工具集）：
1. Brisk Teaching
Brisk Teaching采取了不同的形式——它主要是一个浏览器扩展程序（适用于Chrome和Edge），能深度集成到教师已有的工作流程中，如Google Docs、Slides和Classroom。这意味着你可以在不离开当前工作页面的情况下，随时调用它的各种AI微应用。
主要微应用分类与示例：
- 内容创作 (Create content): 一键生成课程计划、评估量规、测验题、教学演示文稿等。
- 给予反馈 (Give feedback): 在Google Docs中，根据预设标准，为学生的作文快速生成高质量、个性化的反馈。
- 文本分级 (Change levels): 将网页上的任何文章一键转换为不同阅读水平的文本，并支持翻译成多种语言。
- 教学干预 (Interventions): 为需要特殊关注的学生（如IEP计划中的学生）创建定制化的干预方案和行为计划。
- 写作检查 (Inspect writing): 可以查看学生写作过程的回放，了解他们是如何组织和修改文章的。
2. TeacherMatic
这个平台明确表示拥有超过100款“智能生成器”，其目标是服务于教育机构中的每一个角色，从一线教师到高级领导团队。 它的微应用覆盖范围非常广泛，是MagicSchool AI一个强有力的竞争者。
主要微应用分类与示例：
- 教师工具: 课程计划、测验、教学资源、学生反馈的快速生成。
- 领导团队工具: 协助撰写学校政策文件、通讯稿和进行战略规划。
- 质量保障工具: 为教学质量评估、报告和合规性检查提供支持。
- 行政、HR和市场工具: 针对学校运营中的其他角色，提供相应的工作流简化工具。
3. Eduaide AI
Eduaide AI是另一个功能极其丰富的平台，它提供了超过100种资源类型供教师选择，旨在创建高质量的教学材料。
主要微应用分类与示例：
- 教学助手 (Teaching Assistant): 用于撰写个性化教育计划（IEP）、给家长的邮件、甚至为学生生成推荐信。
- 内容生成器 (Content Generator): 创建教学大纲、讨论提示、学术内容等。
- 反馈机器人 (Feedback Bot): 帮助教师为学生作业提供结构化反馈。
- 评估生成器 (Assessment Builder): 设计各种形式的评估题目。
- 自由聊天: 一个开放的AI聊天机器人，用于解决各种教学疑问。
4. Edcafe AI
Edcafe AI将自己定位为一体化的“互动式”AI教学助手，其功能模块划分清晰，非常符合“微应用”的理念。
主要微应用分类与示例：
- 教学规划: 课程与单元计划设计。
- 材料生成: 快速创建幻灯片、抽认卡（Flashcards）、图片等教学资源。
- 评估创建: 设计AI评估题目和测验。
- 自动评分: 帮助教师自动批改作业。
- 定制聊天机器人: 可以为课程创建24/7在线的AI答疑机器人。
5. Monsha
Monsha强调其一体化的课程创建流程，让教师可以从宏观的课程设计，无缝过渡到微观的每日教案和教学材料生成。 它将多个步骤整合到一个流畅的工作流中，每个步骤都可以看作是一个微应用。
主要微应用分类与示例：
- 课程规划器: 从零开始构建整个课程的框架。
- 单元和课程生成器: 将课程框架细化为具体的单元和每日课程计划。
- 差异化资源生成: 为不同学习水平的学生创建定制化的学习材料。
- 迭代式开发: 允许教师在已生成的材料基础上不断修改和完善，形成完整的课程体系。
6. Canva Magic Classroom
对于侧重视觉化教学的老师来说，Canva推出的“魔法教室”AI工具套件极具吸引力。它将AI能力融入到其强大的设计平台中。
主要微应用分类与示例：
- Magic Write (魔法写作): AI文本生成器，可以帮助撰写演示文稿内容、教学说明、头脑风暴等。
- Magic Design (魔法设计): AI设计工具，只需输入一句话，就能自动生成多种视觉设计模板（如海报、幻灯片）。
- 其他AI视觉工具: 还包括AI图片生成、背景移除、动画效果等，都可以用于丰富教学材料。
这些平台各有侧重，但核心理念与MagicSchool AI一致：将复杂的人工智能技术，转化为教师触手可及、简单易用的工具箱，从而真正实现为教育减负增效。
人工智能赋能教育高质量发展行动方案（2025—2027年）
为深入学习贯彻习近平总书记关于人工智能的重要论述，贯彻落实全国和全省教育大会精神，将人工智能作为推动教育高质量发展的新引擎，实现全要素融入、全学段覆盖、全链条贯通，培养面向未来的创新型、复合型人才，特制定本方案。
一、整体规划一体推进，打造人工智能赋能教育高质量发展新格局
（一）科学确立三年行动目标。到2027年，在全国率先普及中小学人工智能教育，高质量建成60个左右基础教育省级人工智能实验区和实验校；打造高校一流人工智能学科专业集群，建设15个省级人工智能学院、一批人工智能领域学科交叉中心和高校重点实验室，在人工智能基础研究、技术攻关和成果转化方面取得重要突破，全力争创国家人工智能学院；建成国内一流的数据、算法、算力要素支撑体系，形成大批优秀人工智能教育应用场景，显著提升教育治理的智能化水平，形成国内一流、江苏特色的人工智能赋能教育实践模式。
（二）系统推进重点领域工作任务。加强人工智能赋能各阶段、各领域教育工作的整体规划和一体推进。围绕基础教育、职业教育、高等教育、终身教育等不同层次和类型，聚焦学科专业、教师队伍、科技创新等重点领域，细化工作目标和任务举措，推进人工智能赋能教育教学系统性重塑，贯通培养数智时代的拔尖创新人才。
二、四级联动全面推进，构建“人工智能+基础教育”新样态
（三）全面推进中小学人工智能通识教育。研制中小学人工智能教育指导意见，加强教材、课程体系标准化建设，分类指导并逐步将中小学人工智能教育纳入地方课程，研发一批多层次、立体化的优质教学资源。切实把人工智能教育纳入“省、市、县、校”四级联动教研体系，积极构建“人工智能+学科教学”深度融合的教学样态，加快打造人工智能助教、助学、助评、助研的平台资源。通过举办科技竞赛、邀请高校或企业专家授课、安排中学生参与科研等形式，汇聚高校和社会优质科普资源，协同培养具有学习兴趣和创新潜质的青少年。针对农村学校和特殊教育，实施“AI教育普惠计划”，推动人工智能基础教育优质均衡发展。
（四）聚力构建人工智能赋能教育新样态。发挥教育部“中小学人工智能教育基地”、省级人工智能实验区和实验校的引领示范作用，因地制宜、因校制宜构建人工智能赋能教育新样态。各地市要组织学校、企业、科研机构等多方力量，制定推动人工智能赋能基础教育的务实举措。支持中小学校运用人工智能技术赋能学校管理、教学改革、学业评价和家校协同等方面，培育典型应用案例。
三、需求牵引产教融合，汇聚“人工智能+职业教育”新动能
（五）提升职业院校办学能力。支持职业院校对接区域产业转型升级新需求，增设人工智能相关专业。鼓励学校将人工智能核心技能融入专业课程，开发“岗位能力+人工智能能力”的模块化课程，构建融入人工智能技术的“教产互嵌”课程体系。引导学校与人工智能企业深度合作，共建专业核心教材资源库，共同开发活页式数字化教材。聚焦“1650”产业体系，校企共建一批人工智能领域高水平实践基地。
（六）改革产教协同育人模式。成立省级人工智能行业产教融合共同体，支持职业院校与人工智能行业企业共建人工智能产业学院。鼓励职业院校与人工智能头部企业开展现场工程师培养项目，推进工学交替人才培养模式改革。支持行业企业向职业院校提供人工智能训练数据和实践场景，培养具有人工智能素养的技能人才。推广“人工智能双师课堂”模式，借助人工智能算法实现企业导师与课程、学生的精准匹配，打造沉浸式教学场景，提升教学质量。
四、变革发展转型升级，推动高等教育内涵建设取得新突破
（七）加强“人工智能+”学科专业体系建设。依托江苏高校优势学科、学科交叉中心、品牌专业等平台项目，加强人工智能学科专业建设，推动智能科学与技术、计算机科学与技术和数学、物理学、人文艺术等学科交叉融合，加强人工智能基础理论、自然语言处理、智能系统等学科方向建设力度，打造若干国内一流的优势学科和品牌专业集群。
（八）培养交叉复合型创新人才。与省有关部门共同支持校企共建省级人工智能学院，加大人工智能专业人才供给。依托省级人工智能学院、未来技术学院、卓越工程师学院等，强化学生数理能力、算法创新和模型开发能力，培养人工智能创新型人才。支持有关高校推进本研贯通培养和“人工智能+其他专业”的双学士学位培养项目，与行业龙头企业和研发机构共建人工智能领域实习实训基地，实施基于真实应用场景的项目式教学，培养人工智能应用型技术人才。
（九）打造“人工智能+”育人场景。每年遴选一批“江苏高校AI赋能高等教育典型案例”，打造集应用场景、课程体系和教学研究为一体的学习交流平台。引导高校引入学科大模型、计算机视觉、增强现实等手段开展实验设计和虚拟仿真教学，打造环境智能化、教学差异化、管理精细化、学习个性化的助教、助学、助管、助研应用场景。
（十）建设高质量人工智能课程教材。在国家和省级规划教材中重点支持具有国际水准的人工智能教材和新形态数字教材建设。打造覆盖人工智能通识课、专业核心课、特色交叉课的优质课程体系。实施“智慧课程慕课出海行动”，将优秀课程改造升级为多语种智慧课程，面向全球学习者开放，构建以学生为中心，数智驱动、协同共享的高等教育资源库。
五、聚焦变革提升素养，加强数智时代高水平教师队伍建设
（十一）打造人工智能专业化师资队伍。兼顾人工智能通识教育和专业教育需要，培养一批复合型、创新型高水平人工智能教师队伍。支持高水平大学引进全球人工智能领域顶尖学术人才，组建人工智能跨学科创新团队，支撑人工智能重大科学问题和关键技术攻关。建设一批人工智能教学名师工作室、人工智能教学与研发中心。建立专兼结合的大中小学人工智能专业化教师队伍。加强师范教育的人工智能教育。
（十二）实施“AI助推教师领航计划”。研制面向学校管理者和教师数智素养提升的系列标准与方案，开发覆盖不同领域、体现多层次应用的进阶式培训资源，建立跨学段、跨区域的研修共同体，分层分类开展基于智能研训平台的混合式教研和培训。各地各校要协同制定支持教师数智素养培训与应用实践的具体措施。建立教师学习交流与典型案例共享机制，推动教师运用人工智能技术，在教学、研习、管理、评价等领域开展改革创新。
六、战略驱动创新引领，在推动人工智能科技创新和产业创新融合上打头阵
（十三）加强基础研究和技术攻关。聚焦人工智能领域重大前沿科学问题，加强大数据智能、跨媒体感知计算、混合增强智能、群体智能、高级机器学习、类脑智能计算等基础理论研究，推动无人系统、智能芯片、具身智能等新一代人工智能核心关键技术创新，建立开放开源研发生态，强化人工智能赋能科学发现与工程创新等交叉研究，建设一批具有国际影响力的人工智能前沿科学中心、重点实验室、工程研究中心等科技创新基地，催生原创性、颠覆性技术和重大科技成果。
（十四）助力区域新质生产力发展。根据区域产业经济发展需求，深化高校与高新区“双高协同”发展，依托全国高校区域技术转移转化中心（江苏），推动高校人工智能相关优势学科与高新区优势产业匹配对接，构建新一代人工智能科技与产业融合创新生态链，把科技成果转化为实实在在的生产力。支持高校依托创新成果孵化“小而美”的智能产业高新技术企业，深化人工智能技术与实体经济融合发展，助力产业转型升级和区域创新发展，加快培育发展新质生产力。
（十五）开展国际科技合作与交流。支持高校与人工智能领域世界一流大学和领军企业合作，建设引智基地和国际合作联合实验室，培育国际大科学计划和大科学工程，支持高校举办高层次人工智能国际学术会议、创办人工智能国际期刊，推荐江苏学者担任相关国际学术组织重要职务和重要刊物主编，积极参与人工智能相关国际规则和标准制定，增强江苏高校学术话语权和影响力。
七、加强供给提升能力，构筑开放共享的教育智能基座
（十六）夯实网络和算力基础设施。建设教育专网，推动全省各级教育数据中心、高校高性能计算中心等设施高速互联。推进全省教育算力服务共享平台建设，实现算力资源的统一调度和供需的高效匹配，同时加强数据和网络安全体系建设，提升自主可控发展能力。各地各校要加快智慧校园建设，推进5G、千兆光网等网络基础设施规模化部署，开展教学空间和设施数字化、智能化改造。
（十七）建设人工智能教育数字资源。优化升级省名师空中课堂，上线智能学习助手，建设人工智能数字资源中心，开好人工智能通识教育直播课程，建成一批覆盖广泛、优质多元、开放协同的人工智能教育数字资源。鼓励各地各校加强与社会机构、行业企业等的合作，研发具有区域特色、行业特色、产业特色的人工智能教育资源，满足学生大规模、个性化学习需求。
（十八）推动人工智能教育大模型应用。汇聚头部企业、科研机构、高水平大学等创新主体力量，推动自主可控的基础大模型与教育教学大数据的深度融合，加强教育专用大模型的研发与广泛应用。聚焦学情分析、考试评价、身心健康、校家社共育、师生服务等业务领域，开发教育细分领域应用模型。鼓励各地各校利用人工智能教育大模型积极探索个性化应用。
八、数智赋能提质增效，构建科学高效的教育治理体系
（十九）构建开放多元的教育评估系统。建立省级全口径教育质量监测数据平台，绘制学前教育、义务教育、中等教育和高等教育及社会教育质量动态图谱，构建“实时监测—智能预警—靶向干预”的动态闭环智慧教育评估机制，形成多元主体参与的协同评估生态。各地各校要加强评估体系智能化研究，基于大数据和人工智能技术建立评估机制与支持系统，切实提升评估质效。
（二十）创新数据驱动的教育资源配置机制。强化教育事业发展相关数据的采集、监测、管理、分析，为科学配置教育资源提供数据保障。与发改、卫健、统计等部门加强协同，充分利用学籍、出生人口、常住人口等数据，建立适应人口变化和城乡发展趋势的学龄人口监测预警数字化模型，为招生政策制定、教育资源配置、办学条件保障等提供智能分析手段。各地市要充分运用大数据和人工智能技术，加强各类教育资源贯通共享，不断提升优质教育资源的覆盖面和使用率。
（二十一）提升教育管理服务智能化水平。提升学籍管理、学情分析、身心健康监测、考务管理、升学与就业指导、人才培养质量跟踪等育人环节的智能化水平。建立多维度的教师测评体系，为各类教师绘制数字画像。各地各校要整合教育资源和教学业务等数据，建立各级各类“教育管理驾驶舱”，优化学校管理决策的流程机制，提升教育治理的规范化、科学化和智能化水平。
（二十二）营造良好的人工智能教育及应用环境。以AI赋能泛在可及的终身教育体系建设，建立人工智能社会科普协同机制，研发人工智能科普及应用课程，建设科普体验基地，推介特色品牌项目和典型案例，实施“江苏学习在线”智能化改造，为公众提供个性化、多样化的学习服务。强化数据安全、算法安全和软件著作权保护，切实保障师生个人隐私权。研制符合教育教学规律的人工智能教育伦理规范，引导师生正确使用智能工具，杜绝对人工智能技术的过度依赖及滥用，营造科学合理、健康有序的人工智能教育及应用环境。
根据您提供的《人工智能赋能教育高质量发展行动方案（2025—2027年）》材料，作为一名基层教育工作者，我将逐条为您分析并解构这22条内容：
一、整体规划一体推进，打造人工智能赋能教育高质量发展新格局
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(一) 科学确立三年行动目标: 本条明确了到2027年的具体量化目标，包括普及中小学AI教育、建成60个实验区/校、建设15个省级AI学院、取得技术突破、建成一流算力支撑体系及形成江苏特色模式。其核心是为整个行动提供清晰、可衡量的发展方向和最终验收标准[1][3]。
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(二) 系统推进重点领域工作任务: 本条强调顶层设计和系统性思维，要求对基础、职业、高等、终身教育进行整体规划，聚焦学科、师资、科技等重点领域。这解构出方案的实施路径是“全层次覆盖”和“重点领域突破”相结合[1]。
二、四级联动全面推进，构建“人工智能+基础教育”新样态
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(三) 全面推进中小学人工智能通识教育: 本条从课程标准化、资源建设、教研体系（省-市-县-校四级联动）、教学形态（AI+学科）、平台资源（助教、助学、助评、助研）以及活动拓展（竞赛、专家授课）等多维度，解构了在中小学落地AI教育的具体举措，并特别指出要通过“AI教育普惠计划”关注教育公平[1][3]。
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(四) 聚力构建人工智能赋能教育新样态: 本条强调示范引领和因校制宜，要求各地市组织多方力量制定举措，支持学校在管理、教学、评价、家校协同等方面应用AI，培育典型案例。这解构出“以点带面、百花齐放”的推进策略[1]。
三、需求牵引产教融合，汇聚“人工智能+职业教育”新动能
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(五) 提升职业院校办学能力: 本条解构出职教领域的实施路径：对接产业需求增设专业、开发“岗位+AI”模块化课程、共建活页式教材与资源库、校企共建实践基地。核心是推动专业和课程体系的智能化升级[1]。
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(六) 改革产教协同育人模式: 本条聚焦育人模式创新，提出建设产教融合共同体、产业学院、开展现场工程师培养、企业提供数据与场景、推广“AI双师课堂”等举措。其核心是打通校企壁垒，实现精准匹配和沉浸式教学[1]。
四、变革发展转型升级，推动高等教育内涵建设取得新突破
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(七) 加强“人工智能+”学科专业体系建设: 本条要求高校推动AI与数理、人文艺术等基础学科交叉融合，加强基础理论、NLP、智能系统等方向建设。这解构出高教发展的核心是构建跨学科的“AI+”专业集群[1]。
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(八) 培养交叉复合型创新人才: 本条从人才培养角度，解构出多条路径：共建AI学院加大供给、强化学生算法与模型开发能力、推进本研贯通与双学位项目、共建实训基地、实施项目式教学。目标是培养创新型和应用型两类人才[1]。
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(九) 打造“人工智能+”育人场景: 本条关注教学环境的智能化变革，通过遴选案例、引入大模型/AR/VR等技术，解构出打造差异化教学、个性化学习、精细化管理的智能育人场景的目标[1]。
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(十) 建设高质量人工智能课程教材: 本条从教学资源入手，解构出支持高水平教材与数字教材、构建优质课程体系、实施“慕课出海”行动三大任务，旨在构建数智驱动的共享资源库[1]。
五、聚焦变革提升素养，加强数智时代高水平教师队伍建设
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(十一) 打造人工智能专业化师资队伍: 本条解构出师资队伍建设的多层次策略：引进顶尖人才组建团队、建设名师工作室与研发中心、建立专兼结合的教师队伍、加强师范生AI教育。目标是培养复合型、创新型的教师[1]。
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(十二) 实施“AI助推教师领航计划”: 本条聚焦教师培训与应用，要求研制素养标准、开发进阶式培训资源、建立研修共同体、开展混合式教研、建立交流共享机制。其核心是全面提升教师的数智素养与实操能力[1]。
六、战略驱动创新引领，在推动人工智能科技创新和产业创新融合上打头阵
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(十三) 加强基础研究和技术攻关: 本条解构出科技创新的重点方向：基础理论（大数据智能、群体智能等）、关键技术（智能芯片、具身智能等）、开源生态、交叉研究以及建设高水平科研基地。目标是催生原创性成果[1]。
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(十四) 助力区域新质生产力发展: 本条强调科技成果转化，要求深化“双高协同”（高校与高新区），推动学科与产业对接，构建融合创新生态链，孵化高科技企业。其核心是将AI技术转化为现实生产力[1]。
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(十五) 开展国际科技合作与交流: 本条从提升国际影响力出发，解构出合作办学、共建实验室、培育大科学计划、举办会议、创办期刊、参与规则制定等举措。目标是增强学术话语权[1]。
七、加强供给提升能力，构筑开放共享的教育智能基座
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(十六) 夯实网络和算力基础设施: 本条解构了数字基座的“硬件”部分：建设教育专网、算力共享平台、加强网络安全、推进智慧校园和5G部署。目标是提供统一调度、高效匹配、安全可控的算力支持[1]。
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(十七) 建设人工智能教育数字资源: 本条解构了数字基座的“软件”部分：升级名师空中课堂、建设数字资源中心、开通直播课程、鼓励合作研发特色资源。目标是提供优质多元、开放协同的数字资源[1]。
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(十八) 推动人工智能教育大模型应用: 本条聚焦AI核心技术的教育化应用，要求推动基础大模型与教育大数据融合，研发教育专用大模型，开发细分领域应用模型。其核心是鼓励探索个性化教学应用[1]。
八、数智赋能提质增效，构建科学高效的教育治理体系
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(十九) 构建开放多元的教育评估系统: 本条解构了AI赋能教育评价的机制：建立省级监测数据平台、绘制质量动态图谱、构建“监测-预警-干预”闭环、形成协同评估生态。目标是提升评估的智能化水平和质效[1]。
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(二十) 创新数据驱动的教育资源配置机制: 本条强调利用数据优化资源配置，要求强化数据采集分析、建立学龄人口监测预警模型、为招生和资源分配提供智能分析。其核心是使教育资源分配更科学、更适应人口变化[1]。
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(二十一) 提升教育管理服务智能化水平: 本条关注管理流程的优化，要求提升育人各环节的智能化水平、建立教师数字画像、建立“教育管理驾驶舱”。目标是实现教育治理的规范化、科学化和智能化[1]。
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(二十二) 营造良好的人工智能教育及应用环境: 最后一条解构了保障体系的构建：建设终身教育体系、建立科普机制、强化数据安全与隐私保护、研制教育伦理规范。其核心是营造一个健康、有序、安全、向善的AI教育生态[1]。