问题——从政策共识到课堂落地，场景不足仍是“卡点”。近年来，人工智能进校园、进课程已成为教育改革的重要方向，但不少中小学，教学实践仍面临“有理念、缺场景”的矛盾：学生对算法、编程、虚拟现实、机器人等内容兴趣浓厚，却常常停留在概念讲解或零散体验，难以形成连续的实践路径和能力闭环。如何把人工智能教育从“活动化、展示化”转向“课程化、常态化”，成为基层学校普遍面临的课题。 原因——资源错配与能力短板叠加，优质供给难以直达课堂。人工智能教学往往需要一定硬件条件和跨学科师资支撑，VR空间搭建、传感交互、机器人编程等环节投入高、更新快，中小学普遍承受设备迭代压力，也面临专业教师不足。同时，优质实验室、科研平台和产业实践资源多集中在高校与科研机构，资源供给与基础教育需求之间存在“空间距离”和“制度距离”。在缺少稳定机制的情况下，高校资源难以持续进入中小学教学，学校也难以结合学段特点做好分层设计，容易出现“重看点、轻方法”“重体验、轻内化”的问题。 影响——场景一旦贯通，既能提升素养，也能促进人才培养衔接。上城区推出“AI研学地图”，以区域统筹方式串联浙江大学、中国美术学院、浙江传媒学院等高校资源，围绕AI编程、虚拟现实、机器人操作、科学探索等主题设计研学路线，旨在把高校的实验条件和项目式学习方法转化为学生可参与、可评价、可持续的实践课程。以数字媒体主题路线为例，学生可在交互实验与内容创作中理解“数据—算法—应用”的基本逻辑，并将技术认知与表达能力、审美能力、协作能力结合起来。对区域教育而言，这类机制有助于推动大中小学科技人才培养的贯通：既让学生更早接触真实问题和真实工具，也为学校课程设计与评价方式提供外部支持。 对策——“校内打底、校外扩容、标准引领”合力推进。推动人工智能教育落地，关键在于把场景供给转化为制度供给，把短期活动固化为长效机制。一上，上城区校内推进人工智能通识教育纳入课程计划，开发贴近生活的课程资源，并建设集教学实验、创作与展示于一体的学习空间，强化“学中做、做中学”的条件保障。另一上，通过平台化方式整合校外资源，联动学校、社区、科技馆、企业等主体，常态化开展科普与实践活动，将人工智能教育嵌入课后服务与社团活动，提高供给的可及性与稳定性。此外，市级层面发布中小学人工智能教育地方课程纲要和教师人工智能素养框架，明确各学段目标与教师能力要求，为课程实施、师资培训与质量评估提供统一参照，减少“各自为战”和“重复建设”。 前景——分层推进与能力建设并重，教育数字化转型进入深水区。业内人士认为，人工智能正在重塑教育生态，课堂互动与教学组织方式将随之变化，教育装备与数据治理也将成为新的基础设施。面向不同学段，应坚持分层分类推进：基础教育阶段更强调沉浸式互动、兴趣激发与个性化学习支持，避免过早走向“学术化、竞赛化”；同时加强教师队伍的数字素养与课程设计能力，让技术更好服务育人目标。放眼全省，浙江将“推动人工智能助力教育变革”纳入教育强省建设规划，并围绕“人工智能+教育”出台行动方案，提出前瞻布局数字底座、推进通识教育、实施教师队伍行动等举措。随着地方课程标准逐步落地、校地协同机制完善，人工智能教育有望从点状探索走向系统化建设，推动课堂教学、课后服务与社会资源协同联动，形成可复制、可推广的区域经验。
AI研学不是简单的校园参观，而是更强调沉浸式探索与能力成长的学习过程；浙江通过打通高校与中小学之间的资源通道，正在探索一条可复制、可推广的AI教育融合路径。这表明，AI时代的教育变革不仅依赖技术工具，更需要制度设计与资源整合的支撑。随着各项举措持续推进，中小学学生将在更真实的科技实践中逐步形成AI时代的学习方式，为培养具备AI素养的创新人才夯实基础。