本期特稿｜穆肃 钟佳林 陈佳锐 等.人工智能融入中小学教育全场域和多场景研究——基于我国35份政策文件的分析

　　人工智能技术的发展，促进了各行各业的创新与变革，人工智能教育也受到全球空前的重视^[1]。2019年5月，国家主席习近平在向国际人工智能与教育大会所致贺信中指出，“人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力，正深刻改变着人们的生产、生活、学习方式，推动人类社会迎来人机协同、跨界融合、共创分享的智能时代”，“中国高度重视人工智能对教育的深刻影响，积极推动人工智能和教育深度融合，促进教育变革创新”^[2]。在人工智能技术、教育理念发展、教育现实需求等多重力量的驱动下，世界各国充分认识到人工智能教育的时代价值^[3-5]，并将其视为重塑国家核心竞争力的重要手段^[6]。我国政府从各层面相继颁布系列引导性的政策文件，以促进人工智能在教育中的融入与应用^[7]。2025年8月印发的《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》强调，要持续推进“人工智能+”行动，把人工智能融入教育教学全要素、全过程^[8]。然而，人工智能在中小学教育中的落地实施，必须以具体的应用场域和场景为依托，其中，场域和场景顶层设计如何、场域和场景依托是何、落地的实然样态向何等问题均有待进一步厘清。

　　聚焦人工智能与教育的关系，可以发现：教育催生发展着人工智能，人工智能也重塑改变着教育，人工智能教育应用所呈现的核心特征与典型样态，折射出未来教育的发展方向。这种由技术融合带来的深刻变革，迫切要求教育工作者超越传统视域，形成“跳出教育看教育”的战略洞察。一方面，有研究从功能视角指出人工智能教育应用现实形态主要有智能导师系统、自动化测评系统、教育游戏和教育机器人，典型特征包括智能化、自动化、个性化、多元化和协同化。例如，张志祯等从计算机教育应用的增强与拓展维度出发，呈现人工智能实现教学自动化的实然形态^[9]。另一方面，也有研究从落地场景和直观体现上描述人工智能教育应用。例如，柯清超等认为人工智能作为教学辅助工具，可以全方位助教、助学、助评、助研、助管，为多元应用场景提质增效^[10]；李世瑾等从场景规划维度出发，探究人工智能教育实践形态的可行路径^[11]；杨现民等从教育教学、学生发展、教师发展、教育评价等维度，分析总结人工智能教育深度融合的场景^[12]。胡小勇等从学生学习、教师发展等维度出发，对人工智能赋能教育高质量发展的愿景进行描述，并提出了实施路径^[13]。　　此外，我国教育主管部门也通过政策文件与实施指南，系统明确了人工智能在中小学教育中的应用场域与重点场景。这些政策文件通过顶层设计引领人工智能教育应用的方向，是当前引导中小学教育中人工智能应用的重要依据。目前，国内外较少从政策文件出发，探讨人工智能教育应用场域和场景的系统分析。基于此，本研究以国内人工智能教育应用的政策文件作为蓝本，使用LDA主题模型和内容分析法进行分析，比较、归纳各份政策文件中应用场域和场景的共识与差异，并开展对人工智能在具体场景应用方式和方法的探讨，以期形成人工智能中小学教育应用共识性框架，为教学应用实践提供依据。

　　（一）政策文件来源与采集方法　　本研究通过主题词搜索，收集了国家和地方教育主管部门2024年1月到2025年12月期间发布的与“人工智能教育”相关的政策文件41篇。在此基础上，基于以下规则对政策文件进行筛选：①文件名称中明确出现“人工智能教育”“人工智能赋能教育”“教育人工智能”“基础教育”“人工智能应用指引”“行动方案”等关键词或关键词组合；②文件内容包含人工智能教育应用场域和场景的相关条目或表述；③文件内容与中小学教育相关性较强；④文件内容应从实际应用落地层面指引相关主体进行场域和场景实施。经过筛选，最终得到35份符合要求的政策文件（部分如表1所示）。通过初步分析，发现筛选出的文件多从教育强国战略出发，通过政策引领、实施要求、实施措施、组织保障等进行描述；得到的文件在内容方向上有一定的一致性，但在不同维度各有侧重，其中部分文件融入区域特色，展现了人工智能赋能教育探索实施阶段的创新性。表1 人工智能教育政策文件列表（部分）

　　（二）分析方法与编码框架　　为科学提取政策文本中对人工智能教育应用场域和场景的界定，本研究采用隐含狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation, LDA）主题模型和内容分析相结合的方法开展研究。　　1.LDA主题模型与建模过程　　LDA是由戴维·布莱（David M. Blei）等提出的一种基于动态主题识别的模型^[14]。其核心思想是每个文档由多个主题按比例混合而成，而每个主题则由多样化词汇依据不同概率随机聚合而成。由此，主题的独特属性得以通过其内部词汇的概率分布来描绘。　　首先，对政策文本进行精细化分词处理，结合中文停用词表、同义词表、自定义词表，进行剔除冗余词、生成词向量等数据预处理操作。其次，借助LDA模型对政策文本进行文本建模。35份文件的建模显示，当主题数为4时，困惑度最小，主题间的区分度明显，由此确定最优主题数为4。35份文件在LDA建模后的关键词显示，最优主题为基础设施建设、人工智能赋能教与学、学生成长和教师专业发展，如表2所示。表2 人工智能中小学教育政策文件的关键词及其类属主题

　　为确保模型质量，通过绘制困惑度曲线图测试1至12个主题数的聚类效果，并通过Pyldavis绘制LDA可视化图，确认主题数为4时，主题模型效果较为理想。　　2.内容分析与编码　　LDA能够帮助挖掘关键词及其归属主题，但不能结合文本内容生动呈现主题内部关键词间的结构关系，而这恰恰是人工智能教育场域和场景应用的关键一环。因此，本研究进一步利用内容分析法，在对LDA主题分析结果验证的同时，从“主题—架构”层面深入挖掘主题及其背后的逻辑架构。在进行内容分析前，本研究对政策文件的文本进行词频统计，词频排名前20的词如表3所示。表3 词频表

　　政策文件的内容分析过程如下：①根据LDA主题建模和词频分析的结果，初步确定框架的一级维度为人工智能融入中小学教育的4大场域：人工智能基础设施建设、人工智能赋能教与学、人工智能赋能学生成长和人工智能赋能教师专业发展；②由两名研究人员对35份政策文件进行背对背编码和概念归类，将编码后的概念归类集作为三级维度表征；③借鉴已有场景框架，对概念归类集进行聚合，初步确定框架的二级维度为人工智能融入中小学教育的14个典型应用场景，如表4所示；④为确保框架的科学性，研究人员组织20余名专家（其中包括政府部门专家、高校教授、研究员、一线专家教师、企业专家等）进行线上线下的多轮咨询研讨、迭代，最终确定了“4场域14场景”的人工智能融入中小学教育全场域和多场景应用框架，如图1所示。表4 人工智能融入中小学教育全场域和多场景编码分析类目表

图1 人工智能融入中小学教育全场域和多场景应用框架

　　主题模型分析与内容分析的结果显示，人工智能中小学教育应用涵盖基础设施建设、教与学、学生成长与教师专业发展四大场域，涉及14个典型场景，全面对接中小学教育教学实践，服务学生全面发展。　　（一）人工智能基础设施建设：筑牢教育智能化的“硬件底座”　　人工智能基础设施建设是人工智能与教育深度融合的重要保障^[6]。人工智能教育应用的场景，需建立在人工智能基础设施建设的基础上，因此，建设人工智能基础设施，也应成为人工智能融入教育的基础性场域。当前，人工智能基础设施建设仍然面临着资源配置失衡、技术基建薄弱、技术适配难等诸多难题^[15]，也是当前人工智能教育应用的现实困境。　　人工智能与中小学教育的深度融合需以稳定、安全、高效的基础设施为前提。一是智能环境建设。政策多从经费保障、组织保障上对人工智能基础设施的环境建设进行部署规划，各地依据实际情况对投入重点和建设水平有不同要求，有的地区对资金投入、指导监管和保障支持都有明确部署，以保障基础设施建设得以体系化切实开展。例如，北京市通过强化系统支撑、跟踪指导、开放协同与安全可控，系统推进人工智能教育基础建设；青岛则从加强组织领导、保障资金投入和制度创新等方面推动环境部署。二是教育数据中心建设。教育数据中心是人工智能教育应用的“数据基座”，各地已经充分认识到教育数据的重要作用并指出适应性的方向。例如，苏州市强调，要强化数据要素归集，形成学生学习、教师教学、教育评价、教育治理等数据集，对教育数据进行挖掘，推动各主体间数据流通。三是教育人工智能平台建设。平台是人工智能教育应用的重要载体，是推进教育资源均衡和教育公平的重要推手。《教育部等九部门关于加快推进教育数字化的意见》明确提出，要深入推进集成化，建强用好国家智慧教育公共服务平台^[16]。各地区政策文件都强调用好国家智慧教育公共服务平台，同时加快地方智慧教育平台的智能提升与深入使用。例如，宁夏回族自治区通过加快推动智慧教育平台智能升级，建设“一站式”数智社区。四是教育人工智能安全保障。人工智能教育应用的规模化推进需以安全为前提，所有政策文件都强调建立教育数据防护、伦理规范、应用内容安全管控及网络防御等保障机制，明确做好人工智能教育应用的监管，消除数据、技术、算法、伦理等方面存在的安全隐患。　　（二）人工智能赋能教与学：重构“高效协同”的教学范式　　教与学是教育的核心过程。人工智能的融入为中小学课程、教学、学习、评价提供了新思路。一是人工智能融入使中小学课程从“静态知识载体”走向“动态智慧生成”。政策文件作为实践指引与顶层设计，均对人工智能融入下的课程体系及资源建设提出了明确要求。例如，多数政策文件明确人工智能不仅应成为课程学习内容的一部分，更要成为课程开发、管理与进化的重要驱动力，使课程从“千人一面”的标准化产品，转向为“因需而变”的智慧服务。其中，有23份政策文件围绕课程资源建设，从设计开发、整合引进到共建共享等方面作出明确指引。二是人工智能融入使中小学教学从“经验驱动”走向“智能驱动”。在教学主体结构上，人工智能将传统教学的“师—生”二元结构推向“师—生—机”三元结构，并引发三者角色的系统性重构^[17][18]。北京市、广州市、成都市、厦门市的政策文件均提到人工智能时代师生角色的转变与重塑，提出应发挥教育行政部门、学校、教师在人机协同中的场景管理者、认知引导者、情感支持者等角色功能，推动智能时代教师角色的转变。人工智能融入教学不仅发生在常规教室里，也发生在学科实验室、运动场、户外活动场地和图书馆中，“生—师—智”三元协同教学将在更多元的教学空间中发生。有9份政策文件从搭建智慧学习空间出发，明确打造泛在化、个性化、协作化的场景，以促进面向不同教育场景的智能应用创新。例如，南京市提出建设中小学元宇宙学习体验馆，并以此为核心载体打造虚实融合学习空间。在教学流程与教学方式上，人工智能正融入备课、授课和课后服务三环节。教学是教育的核心环节，所选政策文件均明确要利用人工智能促进教学流程和教学方式的变革，并对此重点着墨进行阐述，部分政策文件还以创新实例的方式，引导学校和教师深化教学方式变革。例如，教育部教师队伍建设专家指导委员会发布的《教师生成式人工智能应用指引（第一版）》明确了生成式人工智能在“教学管评研”等场景中的典型应用，为教师高效、规范地开展人工智能教学实践提供了清晰导向。三是人工智能融入使学生的学习从“标准化”走向“个性化”。学生利用人工智能实现自主预习、虚拟实验、个性化学习，学习方式正在变革^[13][19]。学习的改变不仅需要学生自主驱动，也需要学校、教师和家长等相关主体加强引导和支持。一方面，各政策文件鼓励开发和应用教育专用大模型，帮助学生开展问题解决的学习、人机对话式学习、项目化探究学习、个性化自适应学习等，推动大规模班级教学下的因材施教，以满足多元的学习需求。另一方面，各政策文件也强调，要充分利用人工智能的优势，着力进行学生问题解决能力、高阶思维和创新能力的培养，而不仅是知识的获取，同时强调通过人工智能应用，增强学生人智协同的意识、伦理规范与能力。四是人工智能融入使教学评价从“单一结果评判”走向“全过程增值诊断”。当前，教学过程智能分析、学情诊断、学生画像和困难问题报告等智能系统的应用，使教学评价正呈现从“甄别诊断”转向“发展追踪”，从“教师主导”转向“人机评价共同体”，从“关注结果”转向“过程跟踪”，从“标准化测验”转向“多元评价”，从“静态等级划分”转向“发展轨迹与反馈生成”五个发展趋势^[20]。因此，各政策文件均强调，要利用人工智能促进评价转型，并明确评价转型是为了更好地服务学生的全面发展和能力提升。　　（三）人工智能赋能学生成长：助力“德智体美劳”全面发展　　人工智能教育应用以促进学生全面发展为核心目标，为有效解决培养“德智体美劳”全面发展学生过程中所面临的诸多现实问题，提供了创新且行之有效的新方法。人工智能融入中小学教育正推动个性化指导、家校社协同育人和学生发展画像等应用场景创新发展。一是个性化指导成为扭转教育“千人一面”的关键杠杆。人工智能充当学习导师和成长伙伴，通过深度理解学生，提供从学业到身心的全方位、适应性支持。有15份政策文件从学生身心成长方面强调，要促进人工智能赋能学生体质健康、心理辅导，加强学生身心健康监测与电子档案建设，育心育德。人工智能作为学习导师能够提供指导和帮助，成为大班级教学现实情况下，学生个性化发展得到关注和照顾的可行途径。各政策文件都对此进行说明，成都等地还强调试行利用人工智能实现个性化指导的教学实践。二是家校社协同育人成为破除“教育孤岛”的关键路径。家校社协同育人整合家庭、学校、社会三方资源，是构建全方位育人生态的重要模式。当前，由于沟通渠道分散、资源整合不足、个性化支持有限等问题，家校社协同育人效果有待提升。针对这些问题，有15份政策文件明确强调家校社协同育人的重要性，并从加强家校社沟通交流和搭建平台等方面进行了描述。其中，《北京市推进中小学人工智能教育工作方案（2025—2027年）》明确提出，要强化家校联动，建立家庭与学校共同参与的协同育人机制，把握学生学习进展与个性化需求，积极配合学校教育工作，共同引导学生参与人工智能教育实践活动。三是学生发展画像成为记录学生成长历程的“成长日记本”。利用人工智能，可及时获得、记录和分析学生成长中的多元数据，帮助教师、学生、家长掌握学生的发展情况和特点，动态调整和改进培养方式和方法。有13份政策文件提出，要从构建学生成长数字动态档案出发，探索利用人工智能支持学生个性化发展，最终形成学生发展画像。　　（四）人工智能赋能教师专业发展：提升“适配智能时代”的专业能力　　教师是人工智能教育应用的关键执行者与参与者，其专业能力的适配升级直接决定人工智能融入教育的效果。然而，当前教师专业发展仍面临“培训不精准、效果不明显”等主要困局，人工智能的出现正悄然改变教师专业发展形态。一是人工智能赋能教师教育教学研究能力提升。各政策文件主要从鼓励教师利用人工智能开展教育教学研究、与高校或科研院所建立合作关系出发，推动教育研究变革，并建议教师利用人工智能研究工具和智能教研平台打破空间限制，开展基于证据和数据的多样化教研。例如，长沙市明确提出，要通过组建市级教研联盟，探索基于大数据的精准教研模式。各政策文件也提出可行方案，鼓励教师开展人工智能教育教学应用的研究。例如，广州市实行“揭榜挂帅”机制，面向全市征集“人工智能+”实践研究项目，以探寻切实可行的教育模式，推动区域人工智能教育的整体发展和教育资源的均衡配置。二是人工智能赋能教师减负。教师是教育发展的第一资源，确保中小学教师合理负担是建设高质量教师队伍的重要前提之一^[21]。当前，中小学教师普遍面临非教育教学事务多、教育教学与非教育教学工作“副业”挤占“主业”时间的问题，人工智能深度应用在破解教师工作负担难题中呈现显著的工具理性价值^[22]。有12份政策文件从普及智能应用出发，针对教师工作的全流程，推进智能助手的应用，实现教学资源智能匹配、学情数据实时分析、作业自动生成与批改等功能，以减轻教师的重复性工作负担。三是人工智能支持教师专业成长。教师队伍建设决定着教师的整体发展水平，所选政策文件均对教师队伍建设作出明确指引与要求，构建智能教学实践共同体、创建智能教学名师工作室、提供免费线上课程、组织典范课例研讨等成为共识性较高的举措。例如，四川省实施人工智能教师队伍建设工程，通过建立省、市、县、校四级培训机制，创建各级人工智能教育名师工作室等，建强教师队伍；珠海市创新实施“种子培育—示范引领—全域覆盖”三级提升工程，推进教师队伍建设。培训是推动教师人工智能素养发展的重要一环，大多数政策文件都提出，要利用线上线下等多种培训方式提升教师人工智能素养，通过组织培训和研训，促使教师更新观念、重塑角色、增强能力，系统提高对人工智能技术的认知和应用能力。

　　人工智能教育应用场域和场景的实践落地是一项长周期、多层次、循环迭代的系统性工程，面临许多潜在的困难与挑战。为更好地应对当前人工智能在中小学教育应用落地中的现实挑战，本研究提出如下建议。　　（一）锚定基础支撑，筑牢“场景化、一体化”人工智能教育基础设施根基　　基础设施建设是人工智能教育场景应用实现的重要依托和基础底座。当前，许多教育场域和场景，仍面临人工智能教育基础设施与教育资源“配不齐、配不起”的现实困境。夯实智能底座，筑牢安全可靠的发展基础，是人工智能助力教育变革这项系统工程保障性一环^[23]。筑牢“场景化、一体化”人工智能教育基础设施根基，需“硬软结合”与“持续补给”。一是针对区域间硬件配置失衡与技术更迭过快的矛盾，应改变单一依赖云端算力或校内大规模硬件堆砌的传统模式，从“粗放式投入”转向“云—边—端协同与精准配置”。各级教育行政部门可通过“省/市级集中提供大资源中心+区县/学校部署节点+师生轻量级智能终端”的架构，实现资源配置全覆盖和降本增效的双重效果，确保偏远地区学校亦能获得高质量的智能支撑，促进区域教育均衡与公平。二是教育数据中心建设从“静态归集”走向“动态流转”需要构建区域统一的教育数据互操作性标准，确保在跨平台、跨场域和场景中无缝流转。三是打造教育教学资源共建共享生态，提升资源教学适配力。国家中小学智慧教育平台自上线以来，已惠及超1.64亿学习者，建好、建强、用好该平台，仍需要多方教育主体共同努力。各级教育行政主管部门、学校、教师和教研员都应积极推动教育教学资源共建共享、跨区域帮扶结对，实现数字教学资源“按需取用、个性适配”。四是安全保障贯穿基础设施的全生命周期，应强化落实人工智能基础设施治理机制，守住安全与伦理底线。各地、各校应部署防火墙、数据加密系统，保障校园网络稳定与数据传输安全；建立内容审核机制，过滤不良信息与不适配资源；定期开展智能设备安全检测与维护，防范硬件故障引发的教学风险；强调以人为本，恪守伦理规范，倡导技术向善，重视实际需求与智能技术精准匹配，推动负责任、可信赖的技术应用。　　（二）深化人智协同教学，打造“高效协同”的教与学范式　　教与学模式革新是人工智能教育价值的核心体现。人工智能的深度应用能够有效突破传统教学“统一化、经验化”的固有局限，进而从课程、教学、学习和评价四个关键维度，系统性地重构教学生态体系。一是推动课程资源由“静态知识载体”向“动态智慧生成”转型。结合国家课程标准与地方特色，开发分学段、模块化的人工智能融合动态课程资源，将“知识块”拆分成原子级“知识点”，利用生成式人工智能和知识图谱技术动态整合，形成适配不同学段、不同学情学生的个性化课程资源。此外，还可依托国家中小学智慧教育平台，开发“情境感知型”课程生成引擎，根据不同学情的实时反馈，自动推送适配的学情支架与多媒体场景。例如，在物理教学中引入“算法驱动的虚拟实验室”，使实验方案能随学生的操作变量实时生成动态反馈，实现课程从“千人一面”向“因学而变”的智慧化跃迁。二是推进“师—生—机”三元协同的智慧教学形态构建。在转变传统师生二元观念的同时，也应明确人工智能在教育教学全流程中的角色定位。“师—生—机”三元协同并不是简单把技术加入课堂，而是从“以教为中心”转向“三元共生、以学生为中心”，推动教师角色从“知识传递者”向“智慧引领者”转型。学校和教师应积极推动人工智能融入教育教学场景的探索与创新，构建多角色、多协同的混合教学场域，促进师生进行“虚实融合”的沉浸式教学。例如，教师在教学中引入执行不同任务的智能体集群，其作为“总调度员”与多智能体协同实现学习状态分析、问题诊断和及时指导，真正将人工智能由单一的辅助工具，提升为具备专业知识储备与交互能力的“智能助教”。三是构建灵活化学习场景，强化学生在智能环境下的主体地位，驱动学生学习从“标准化路径”向“个性化自适应”跨越。具体实施方式和方法是多样和灵活的：可利用人工智能建立“元认知启发式”自适应支架，分析学生的思维困境及思维导向，引导学生进行提问、反思、批判、实践，提升学生综合素养；可开展“人—机—人”深度协作学习，重新定义小组探究合作，通过人机辩论、人机共创项目等形式，推动学生综合能力提升。四是充分发挥人工智能在数据采集与模式识别方面的优势，构建指向能力发展和素养提升的全过程、证据导向的评价体系。例如，利用人工智能技术，非侵入式地采集学生多模态表现数据，再通过数据融合分析，为每位学生生成动态的数字画像，构建循证教学闭环。　　（三）加强沟通交流，全方位赋能学生“德智体美劳”发展　　教育的最终目标指向学生，人工智能赋能教育应固守育人本位^[24]。一是尊重教育规律和学生发展规律，开展个性化协同育人。针对学生学习、心理、生涯规划等不同需求，依托人工智能技术，打造“AI导师+元认知支架”教育生态系统，为学生提供生涯规划、身心健康领域等方面的个性化指导，并为其量身定制涵盖体育锻炼、美育欣赏及劳动技术实践的个性化发展规划，提升育人质量。二是构建“人工智能+家校社”协作共同体。利用数智技术建立三方合作沟通平台，动态展示各方育人职责与任务，并支持各方参与学校教育活动和授权的管理过程，实现教育过程共商、教育基础设施共建、教育数据资源共享，将育人场景从校园围墙向全场域延伸^[25]。三是优化学生发展画像和场景应用。深入推进人工智能在教育教学全流程的应用，通过采集学生多模态数据，构建可视化画像，直观呈现学生的“五育”画像，为学生发展提供动态、实时支撑。　　（四）推动教师数智教学能力发展，打造“高质量、高素质、专业化”师资队伍　　《教师生成式人工智能应用指引（第一版）》的发布，旨在深化人工智能教师队伍建设，推动人工智能赋能教育教学的大规模应用。未来教育是“人类智慧+人工智能”的协同互补，提高教师群体智能教育素养尤为重要^[26]。一方面，教育行政部门与教师培训机构应提供顶层设计与系统支持，为教师搭建人工智能教育的研究和交流平台，助力教师智能教育素养的提升。各地可以根据教师人工智能应用指南，设计教师培训体系及课程，体系化提升教师人工智能教学能力；积极培育智能教育共同体、智能教育名师工作室等，建强教师人工智能教学实践能力。另一方面，教师作为具有能动性的人类主体，应深刻认识提升人工智能素养的紧迫性，通过主动学习与理性应用技术，实现教学负担的有效减损与职能重塑。实践中，可引导教师使用好国家中小学智慧教育平台，利用“智能助理集群”实现行政教学双重减负；建立“实战导向、循环迭代”的教师人工智能素养提升体系，提升教师运用人工智能的综合能力；开展多样化的研训活动，帮助教师形成对新技术的积极心态，学会与人工智能共教、共学和共育，真正将人工智能融入教育教学活动之中。

　　习近平总书记指出，“建成教育强国是近代以来中华民族梦寐以求的美好愿望，是实现以中国式现代化全面推进强国建设、民族复兴伟业的先导任务、坚实基础、战略支撑”^[27]。展望未来，人工智能融入中小学教育将带来一场深刻变革，也将深刻影响人工智能教育的场域与场景定位。在推动人工智能教育应用场域和场景落地实践的同时，教育应积极顺应时代发展潮流，勇于肩负起在人工智能时代推动高质量发展、服务强国建设的重大时代使命，为培育契合智能时代需求的创新型人才作出应有的实质性贡献。