媒體聚焦

推動教育“由大到強”系統躍升

《人民日報》刊載黃超文章

作為國之大計、黨之大計，教育之“大”在于其鮮明的戰略屬性。進入新時代，立足“兩個大局”，著眼強國建設、民族復興的歷史進程，教育的戰略定位被提升到前所未有的高度。《教育強國建設規劃綱要（2024—2035年）》以前瞻性部署，將教育強國建設納入國家整體發展戰略之中，為完善拔尖創新人才發現和培養機制、培育壯大國家戰略科技力量、以教育數字化開辟發展新賽道等制定時間表、路線圖，體現了全面推進教育科技人才一體統籌發展、提升國家創新體系整體效能的頂層設計和以教育之強夯實國家富強之基的戰略定位。

從教育大國到教育強國是一個系統性躍升和質變，必須以改革創新為動力。《綱要》提出“兩步走”的戰略安排：到2027年，教育強國建設取得重要階段性成效；到2035年，建成教育強國。任務艱巨、時不我待，需要各級黨委和政府切實擔起教育強國建設的政治責任，增強加快建設教育強國的責任感、使命感、緊迫感，更需要守正創新，增強敢創新、勇攻堅的銳氣膽識。

面向未來面向世界 推進教育強國建設

《光明日報》刊載楊玉春文章

數字化賦能教育，推進教與學的轉型。當前，數字化不僅推動了教育管理的現代化和科學化，還極大地促進了教育方式的創新和變革，為實現個性化教學、因材施教提供了更多可能。深入實施國家教育數字化戰略需要充分考慮新時代數字化對教育發展的深遠影響和重大意義，將思想政治工作與信息技術深度融合，打造網絡思政教育特色品牌；要加快教材數字化轉型步伐，規范網絡空間的語言文字使用；要全面實施教育數字化戰略，深化在線教育的集成化和體系化建設，完善教育公共資源庫，建立分層分類的數字化教學資源體系。此外，還要打造一系列數字教育公共產品，推動優質慕課走出去；促進人工智能與教育深度融合，助力教育變革，加強課程體系改革與優化；制定完善的師生數字素養標準，深化人工智能助推教師隊伍建設，打造先進的教育大模型，積極探索建設云端學校等新型教育模式。

夯實養老服務發展的人才基礎

《中國教育報》刊載王昀文章

進一步加強養老服務人才隊伍建設，要著力破解人才供給側堵點，加強養老服務人才培養體系建設。學歷教育是培養養老服務人才的主渠道，截至2023年末，全國高校共開設護理學、養老服務管理等專業點770余個，高職專科相關專業布點1600余個。但是從全國層面來說，專業布點不足、專業設置不完善、招生數量不夠、人才培養層次低等問題仍然存在。要大力推進養老服務的人才培養，完善學科體系，優化專業布局，加大養老服務相關專業建設的支持力度，鼓勵引導職業院校開設養老護理服務、康復、老年營養、養老服務經濟等相關專業，特別是要側重失能失智照護等急需緊缺領域，有效探索和銜接相關專業的公費培養和市場化就業機制。同時，還應探索養老服務相關的本、碩、博專業建設和跨學科培養體系，為養老服務行業培養輸送更多高層次人才。

“AI+教育”的可能與邊界

《南方日報》刊載默達文章

隨著教育資源的日益豐富和教育理念的不斷更新，我們在聽取老師教誨的同時，也越來越強調自主學習。從這一趨勢出發，人工智能或許可以扮演為每個學生量身打造的“助教”，幫助其進行個性化的探索；也可期待其成為增進師生溝通的橋梁，彌補二者在知識儲備、理解能力等方面的偏差，從而降低提問和思考的成本。充分發揮人工智能技術的潛力，補充而非取代學習中的人文維度和社會維度，仍有著廣闊的實踐空間。

從技術倫理到“AI禁令”，在教育領域，人們正在為人工智能劃定邊界。去年以來，教育部多次發文指導AI進入中小學校園，完善高等教育中的AI應用場景，也是旨在探索AI在教育中扮演的角色，引導師生更好地認識并運用這項技術。發展人工智能，最終還是要鼓勵“人的發展”，正如聯合國教科文組織總干事阿祖萊所言：“人工智能應成為服務教師和學生的工具，用于提升他們的自主性和福祉。

把提高教師數字素養擺到更突出位置

《解放日報》刊載袁振國文章

建議把提高教師的數字素養擺到更加突出的位置，將教師數字化學習與研修納入區域教育數字化轉型整體規劃。整合高校、教研等優質資源，加強數字化應用骨干教師專業發展指導團隊建設，打造區校聯動、共建共享的研究合作共同體。同時大力提高教師人機協同能力，開展有的放矢的理論與實踐相結合的培訓工程。

相對于硬件環境、軟件系統的開發，目前教育數字資源建設是一個短板，數量少、質量低、教師綜合運用條件差。訪談中，校長、教師均呼吁數字資源保障要到位。而教育數字資源建設是一個系統工程，涉及部門多、人員廣、專業性強、技術要求高，需要政府出臺相關政策，為教育數字化的轉型提供必要的資源與方向引領。在政府引導、市場參與的基礎上，鼓勵一線教師、技術專家、學科專家形成團隊開發數字資源，完善數字化平臺的建設，普及基礎資源，擴充免費資源，提高優質數字資源供給能力。

筑牢人工智能安全防火墻

《經濟日報》刊載趙精武文章

一方面，持續細化人工智能產品研發者、服務提供者以及用戶的法律義務及其責任承擔方式。從長遠來看，難以控制的技術安全風險是限制科技創新的阻礙。原因在于，為了確保信息服務質量和功能穩定性，事前控制技術風險的經濟效益遠高于事后行政干預和矯正科技創新方向。而生成式人工智能服務和產品呈現出超市場預期的智能化水平，不僅是ChatGPT面世之初展現的高質量文本編輯功能，還表現為代碼編寫、視頻制作等領域的高效生成。這種高度智能化特征使得網絡信息內容治理實踐面臨挑戰，一旦被應用于網絡黑灰產領域，會對公民的人身安全和財產安全造成極大威脅。因此，應更加規范研發者和服務提供者的科技創新行為，借由事前安全風險評估、強制性算法備案等治理措施的法治化，引導產業的良性

發展。

另一方面，借由保障型條款促成科技創新資源的高效分配，為經營主體營造公平公正的市場競爭環境。從技術創新環節來看，人工智能科技創新離不開算法、數據和算力三個要素，相應的法治保障體系也應當圍繞其展開。因此，要基于基礎科技創新、促進科技成果轉化、人才培養等角度提升算法模型的自主創新能力；拓展訓練數據獲取方式的多元化，充分保障中小企業獲取訓練數據的平等發展權。建構算力資源供給機制，囊括算力網絡建設、資源調度規劃、服務交易等具體內容。