在新一轮科技革命和产业变革加速演进的背景下，人工智能正由工具性应用向系统性重塑迈进，教育作为人才培养的基础工程和创新链源头环节，成为智能化落地最受关注、也最需审慎推进的领域之一。
30日下午，由山东省人工智能学会指导、山东数字文化集团主办、齐鲁晚报·齐鲁壹点承办的2026山东“人工智能+教育”创新实践研讨会在山东新闻大厦举行。
会议聚焦“人工智能赋能教育”的实践路径与治理议题，强调以场景牵引推动教育、科技、人才协同发展。
问题：教育智能化从“能用”走向“好用”，瓶颈集中在专业性与可信度。
与消费级应用不同，教育涉及未成年人权益、学业评价、公平准入等敏感议题，信息准确性、解释透明度、过程可追溯性与合规边界要求更为严格。
当前一些通用模型虽然具备强大的语言生成能力，但在专业知识深度、地区政策差异、校内制度流程等方面存在“泛化强、落地弱”的不足，容易出现回答不一致、依据不清晰、与真实业务脱节等问题，影响使用信任与推广效率。
原因：数据碎片化与知识结构化不足，使行业模型难以“吃透”教育场景。
教育数据长期分散在学校、平台、政府部门与行业机构之间，格式不统一、标准不一致、更新频率不齐，导致数据难以汇聚、难以校验，也难以形成可持续迭代的知识体系。
与此同时，教育决策往往依赖案例、政策、规则与经验的组合判断，单纯依赖大规模通用语料难以覆盖“规则密集型”与“证据链要求高”的场景，这要求以结构化知识和高质量数据为底座，形成能够解释、可校验、可追责的行业能力。
影响：垂直化、体系化能力建设将决定教育智能化的质量与边界。
王刚在会上以“科技求真：知识、数据与AI赋能教育科技人才一体化垂直领域”为题作分享，提出教育领域不宜简单套用通用模式，应推动知识体系、数据治理、技术架构与业务流程协同对齐，形成面向教育全链条的“可控智能”。
他介绍，平方创想及方略研究院围绕“教育—数据—技术—智能”开展长期积累，构建涵盖问答社区、实习岗位、升学项目等在内的真实数据资源，并以知识图谱、认知图谱、关系图谱等方式组织行业知识，旨在将分散信息转化为可调用、可推理、可评估的能力模块，为教育服务与治理提供更稳定的支撑。
对策：以“双驱动”方法构建行业底座，以“智能体”推进场景落地。
王刚认为，面向教育的智能化建设应坚持两条主线：一是以知识驱动增强专业性与可解释性，通过结构化知识体系固化关键概念、规则、政策与案例，减少“似是而非”的生成风险；二是以数据驱动提升可用性与可持续迭代能力，通过高质量数据加工、标注与治理，让模型在真实业务反馈中不断校正。
基于上述思路，其团队探索将通用能力与垂直专业能力结合，形成面向教育场景的行业模型体系，在降低训练成本的同时提升适配度。
在应用端，会上展示的多类智能体试图对应不同主体的核心痛点：面向学生与家长的“知己智能体”，覆盖从高中升学到大学教育再到职业发展的链条式需求，提供志愿填报、专业测评、职业规划等伴随服务，意在缓解信息过载与服务割裂；服务高校治理的“一答智能体”，可执行政策检索、数据分析、报告撰写等任务，并支持在私域知识库基础上的训练，提升校内知识利用效率；面向产学研用转化的“技转通智能体”，尝试打通高校科研资源与企业技术需求之间的信息壁垒，提供技术转移的流程化服务；面向行业机构的“小北智能体”，则围绕需求洞察、产品匹配、诊断报告生成等功能，提高从业者服务效率，推动供需对接更精准。
前景：教育智能化将从单点工具走向体系工程，治理与标准建设需同步推进。
与会观点显示，下一阶段“人工智能+教育”的关键不在于单个应用的炫技，而在于数据合规、模型可解释、评价可量化以及应用可持续。
未来，教育领域的智能化产品将更多走向“垂直化+场景化+可监管”的路径：在技术上强化多源数据治理与知识体系建设，在应用上推动智能体与学校管理流程、教学评价体系、学生发展服务相衔接，在治理上完善安全评估、隐私保护与内容责任机制，避免技术能力与治理能力错配带来的风险。
人工智能与教育的融合是一个长期的、系统的过程。
当前的关键在于，不仅要追求技术的先进性，更要确保技术应用的科学性、安全性和伦理性。
通过构建知识与数据双驱动的垂直解决方案，教育领域正在探索一条既尊重行业特殊性、又充分发挥技术优势的创新之路。
这一探索的深化，将为我国教育现代化、人才培养质量提升提供新的动力，也为全球教育科技发展贡献中国智慧。