人工智能教育貫通式培養體系:價值、挑戰與構建路徑

[摘" "要] 創新人才的貫通式培養是國際趨勢、時代所需。文章以建立長周期的人工智能創新人才貫通式培養體系為目的，旨在破除當前人工智能教育學段割裂、簡單交叉重復的窠臼。文章分析了人工智能創新人才貫通式培養的價值意涵，結合現實中普遍存在的“四個不貫通”挑戰，提出并闡釋了融合“普及—提升—拔尖”三個階段，貫通目標體系、能力與素養、內容體系、課程與教材、評價體系和平臺與資源六個維度的“三階六維”人工智能創新人才貫通式培養體系與構建路徑。最后，文章從頂層設計、高校引領、早期選育、UGBS協同和師資隊伍建設等方面提出了五條具體建議，以期為人工智能拔尖創新人才的自主培養及深入落實教育部人工智能普及任務提供理論參考。

[關鍵詞] 人工智能教育； 創新人才； 人工智能素養； 一體化； 貫通培養

[中圖分類號] G434" " " " " " [文獻標志碼] A

[作者簡介] 曹曉明（1978—），男，安徽合肥人。教授，博士，主要從事人工智能教育與信息化教學創新研究。E-mail：cxm@szu.edu.cn。羅九同為通信作者，E-mail：jtluo@szu.edu.cn。

一、引" "言

當前，以人工智能為引領的新一代信息技術已成為加快新質生產力發展的關鍵驅動力。培養人工智能人才，教育需先行。世界各國政府與機構相繼發布了一系列人工智能教育計劃[1-2]。截至2022年，全球已有15個國家將人工智能教育納入國家課程體系[3]；我國440所高校設置了人工智能本科專業，248所高校設置了智能科學與技術本科專業[4]。2024年11月，教育部辦公廳發布《關于加強中小學人工智能教育的通知》（以下簡稱教育部通知），明確提出2030年前在中小學基本普及人工智能教育[5]。該通知為“人工智能教育從娃娃抓起”，下好人工智能教育“先手棋”作出了系統安排，體現了國家為人工智能教育“筑基”“強基”的長遠規劃。高質量實施人工智能教育事關夯實人工智能領域人才儲備和梯隊建設，已經成為我國建設教育強國的重要任務，具有戰略緊迫性。

然而，我國大學、中小學、幼兒園（簡稱大中小幼）各學段人工智能教育在客觀上存在一定割裂，缺乏貫通性和系統性[6]，導致人工智能教育低水平交叉重復、創新人才培養效果難以彰顯。教育部通知特別強調要“統籌推進中小學和大學人工智能教育一體化發展”[5]。但如何落實該項舉措尚無充分研究，本研究聚焦人工智能教育的一體化發展，全面探討人工智能創新人才貫通式培養議題，以期為教育部通知的落地實施和人工智能創新人才培養的相關實踐提供理論參考。

二、 人工智能創新人才貫通式培養的價值意涵

近年來，一體化貫通式培養成為我國思政、科技教育領域的重要戰略舉措，取得較好成果[7]。實施人工智能創新人才的貫通式培養具有四方面重要價值：

（一）有利于人工智能教育的規模化普及

教育部通知要求2030年前在中小學基本普及人工智能教育，時間緊、任務重。當前，我國在高等教育階段業已基本普及人工智能教育，需要突破的主要為K12階段。實施人工智能創新人才的貫通式培養將有利于推動形成高等教育帶動基礎教育，先發區域帶動后發區域，先試點學校帶動后發學校的良好局面，從而為人工智能教育的規模化普及創設條件。

（二）有利于人工智能素養的系統化養成

提升公民的人工智能素養已成為全球共識。世界各國及研究機構均高度重視人工智能素養的內涵詮釋與提升策略，建立素養導向的課程體系。2024年，聯合國教科文組織（UNESCO）發布《學生人工智能能力框架》[2]，框架內容呈現了從知識到素養嬗變的進階性特點。采用貫通式人才培養策略，針對不同學段學生分層設定培養目標，可高效促進人工智能素養的系統化養成。

（三）有利于人工智能課程的體系化建設

人工智能知識體系涵蓋范圍廣、更新迭代快、跨學科特征強，采用貫通式人才培養策略，在橫向上突破學科壁壘，在縱向上做好學段銜接，有利于建立清晰的課程時空邏輯，確保人工智能知識圖譜在各學段科學合理分布，形成良構的課程體系。

（四）有利于人工智能創新人才的一體化培養

當前，我國人工智能人才培養基本上是從高等教育起步，長達12年的基礎教育未能有效發揮人工智能創新人才識別、選育、輸送的主體作用。通過建立貫通式培養體系，將高校人工智能相關各專業的培養目標向下兼容，同時打通基礎教育人工智能創新人才的上行通道，可把基礎教育打造為高校人工智能創新人才培養的“底座”，形成一體化的人才培養生態。

三、 人工智能創新人才貫通式培養的現實挑戰

然而，我國各學段人工智能創新人才培養的現狀不容樂觀，具體表現為：

（一）目標體系不貫通

當前，我國在基礎教育與高等教育兩端分別采取了一系列舉措推動人工智能教育，但尚未能緊密銜接。K12階段人工智能教育瞄準的首要目標是“普及”，少部分學校錨定“提升”，但對“拔尖”創新的關注普遍不足。“普及—提升—拔尖”的人才培養金字塔體系尚未形成，缺少對頂端目標的關注與投入。高等教育領域開展的“英才計劃”“拔尖計劃2.0”“強基計劃”等主要是在高中與大學之間，從小學到大學的完整培養鏈條存在斷裂現象[8-9]，銜接不暢、銜接不上的問題較為普遍[10]，“拔尖”人才的培養機制不暢、基數不足。

（二）課程體系不貫通

當前，人工智能教育在中小幼階段中呈現多樣化、碎片化的格局，并普遍存在“縱向不貫通，橫向不溝通”的問題[8]。大學階段主要聚焦于高教系統內部的課程創新，鮮少考慮向下兼容或鏈接中小幼階段課程[6]。大中小幼人工智能一體化課程體系尚未形成，各段教學內容不可避免的存在一定的重合、遺漏，相鄰學段在人工智能知識域上容易出現簡單重復、知識斷層，嚴重影響人工智能創新人才培養的可持續性。

（三）評價體系不貫通

人工智能創新人才要早發現、早培養，需要統籌考慮培養與評價、選拔。目前，尚未形成能夠影響中小學AI創新人才選拔的“新賽道”。例如，在“強基計劃”中，高校較多給予數學、物理等全國統考單科成績優異的學生破格入圍資格，對人工智能方面表現優異的學生關注不足[11]。同時，人工智能課程尚未成為升學所關注的“主科”，高校人工智能創新人才選拔也亟待進行機制創新與突破。

（四）資源體系不貫通

人工智能教育資源的分配存在嚴重不均衡。一些地區人工智能教育啟動早，普及程度高，而廣大農村地區和薄弱學校則面臨人工智能教育資源匱乏，甚至開不出相關課程的窘境[12]，這勢必將影響國家人工智能創新人才培養土壤的豐厚度及人才總量的基數，造成“智能鴻溝”。同時，各學段人工智能學習平臺和資源缺乏連貫性，導致學習數據難以持續累積，高校也難以獲得過程數據進行效果追蹤，客觀上影響了基于證據的拔尖創新人才選育。

四、 人工智能創新人才貫通式培養體系及其構建路徑

為破解人工智能教育領域的不貫通問題，更好地落實教育部通知，本研究立足大中小幼人工智能教育實踐，構建了如圖1所示的“三階六維”人工智能創新人才貫通式培養體系（以下簡稱培養體系）。

該培養體系從“普及—提升—拔尖”三階人工智能培養需求出發，提出從“目標體系貫通（P1）、能力與素養貫通（P2）、內容體系貫通（P3）、課程與教材貫通（P4）、評價體系貫通（P5）、平臺與資源貫通（P6）” 六個維度一體化推進。培養體系涵蓋了人工智能通識教育與人工智能專業教育，強調通專并舉、通專融合，具有層次性、系統性、聯動性、發展性特征。六個維度的構建路徑主要闡釋如下：

（一）目標體系貫通（P1）

目標體系的貫通，是建立人工智能創新人才貫通培養體系的前提，需要建立循序漸進的學段目標。建議依照“啟蒙—體驗—筑基—強基—創新”序列安排幼小中大各學段的目標體系。其中，幼兒園階段主要目標是“啟蒙”，消除幼兒對人工智能技術的神秘感、陌生感，增進了解和激發興趣[13-14]；小學階段主要目標是“體驗”，增加小學生對人工智能的感知機會；初中階段主要目標是“筑基”，在深入體驗中逐步建立人工智能知識體系；高中階段主要目標是“強基”，拓展人工智能知識廣度，掌握發展與應用前沿，進行項目創作和應用，為未來人工智能專業學習夯實基礎；大學階段主要目標是“創新”，全面理解和建構人工智能知識體系，開展專業的實踐開發[15]，部分優秀人才成為拔尖創新人才，勝任人工智能領域基礎研究、實際問題解決和交叉創新應用。

（二）能力與素養貫通（P2）

能力與素養衡量標準的貫通，是實施人工智能創新人才貫通培養體系的依據。教育部通知明確要求，要關注學生人工智能素養的提升，并評價創新思維和實踐能力。因此，需建立符合我國國情的學生人工智能能力與素養框架，指導人工智能教育實踐。該框架要以創新能力為主線，以理解、應用和創造為支線，以人工智能態度與意識、知識與技能、應用與設計、實踐與創新、倫理與責任為主干，以學段為進階，形成脈絡清晰、銜接有序、操作性強的標準指引。

（三）內容體系貫通（P3）

內容體系的貫通，是打造人工智能創新人才貫通培養體系的支撐。經過近70年的發展，人工智能內容體系呈現鮮明的“跨學科、寬基礎、厚專業、強實踐、重倫理”的特征，知識網絡宏大復雜[16]。對人工智能所涵蓋內容分類越細致，對不同內容之間的邊界和聯系界定越清晰，人工智能教育就越高效。為此，需要建立科學合理的人工智能知識圖譜，將人工智能的不同知識概念有序組織并按照貫通的原則分布于各學段，形成系統化的全局圖景，引導各學段學生分階段、有重點地進行學習，從而由點到線、由線到面、由面到體，確保學生逐步明晰并建立完善的人工智能知識體系。

（四）課程與教材貫通（P4）

課程與教材是落實人工智能創新人才貫通培養的載體。應在整體架構上做到各學段目標的銜接和內容層級的遞進，形成由淺入深、由感知到實踐、由基礎到專業的系統化課程圖譜；要制定統一課程標準和框架，確保各學段之間的內容貫通，可從課程體系的“寬度”“長度”“高度”與“溫度”等維度，建立立體化課程框架，并形成與之配套的系列化教材。

1. 課程體系的寬度

以課程群的“寬”支撐人工智能知識域的“廣”。課程體系應體現系統化設計思維，包括基礎理論、核心技術和應用實踐等三個部分，形成立體化的課程群。教育部“101計劃”是拔尖創新人才培養的一項筑基性工程。該計劃在計算機專業列舉了12門核心課程，分別是：計算概論、數據結構、算法設計與分析、離散數學、計算機系統導論、操作系統、計算機組成與系統結構、編譯原理、計算機網絡、數據庫系統、軟件工程、人工智能引論[17]。借鑒該計劃經驗，可建立基于人工智能廣知識域的立體化課程群圖譜（如圖2所示）。

該課程群圖譜以人工智能知識域的廣覆蓋為核心，由內到外共分為三層。第一層（C1）為人工智能核心課程群，主要包含機器學習、深度學習、神經網絡等人工智能專業需要修習的骨干課程，并提供動手實驗和項目開發機會，使學生具備人工智能專業核心能力；第二層（C2）為人工智能基礎課程群，主要包括編程語言、數據科學、高等數學等與人工智能緊密相關的基礎性課程；第三層（C3）為人工智能交叉課程群，主要包括倫理與法律、認知科學、機器人學等交叉融合課程及“人工智能+X”課程（其中X為其他學科），拓展學生的知識廣度，為其成為跨學科復合型人才奠定基礎。

2. 課程體系的長度

建立貫通“大中小幼”的長周期課程方案。針對當前人工智能教育內容碎片化傾向[15-16]，應結合人工智能貫通培養體系科學規劃長周期課程框架（如圖3所示）。通過系統化的人工智能教育課程供給，形成完整的人才培養鏈條。

3. 課程體系的高度

人工智能國家戰略的深入實施，不僅對高校人工智能人才培養提出了更高要求，而且進一步確立了中小學人工智能教育的價值取向，即統籌兼顧普及性、提升性與拔尖創新人才培養。應正確認識人工智能教育“普及—提升—拔尖”三階金字塔的內在關聯關系，特別是要把握 “普及”和“拔尖” 之間的辯證關系，即“普及”為“拔尖”提供創新土壤，“拔尖”為“普及”注入持續動力。為此，要以拔尖創新人才培養的高要求為目標，構建進階式、發展性和創新性的課程體系。

4. 課程體系的溫度

提供適合學習者個性化學習的課程內容，開展有溫度的人工智能教育。教育部通知強調要遵循教育規律和人才成長規律，以人工智能引領構建以人為本的創新教育生態。課程體系應立足幫助學生成為具備人工智能素養未來公民，為學生提供滿足其未來發展需要的有溫度的課程內容。一是要堅持興趣導向，提供定制化的教學內容，激發學習動機和創新潛力；二是要堅持素養導向，支持學生以最短時間、最少資源消耗提升人工智能素養；三是要堅持倫理導向，要特別關注學生的人工智能社會責任感和倫理道德，避免出現智能時代的“弗蘭肯斯坦”[18]。

（五）評價體系貫通（P5）

評價體系是促進人工智能創新人才貫通培養的突破口。因此，要建立暢通的人才選育機制，為人工智能創新人才的早期識別、針對性培養和成效追蹤提供線索和依據。在評價方式上，要依托人工智能素養框架開展過程性評價和發展性評價；在評價手段上，要超越傳統知識性評價，開展數據跟蹤與智能性評價；在評價場景上，要強調課程與競賽相結合，以賽促學、以賽促評。全面掌握人工智能創新人才的發展情況，并將其作為學生升學與高校人才選拔的重要依據，打造評價的新機制、新通道，助力人工智能創新人才嶄露頭角、不斷涌現。

（六）平臺與資源貫通（P6）

平臺與資源體系的貫通，是健全人工智能創新人才貫通培養體系的保障。應制定統一的人工智能教育資源開發標準和教學規范，構建更加完善的人工智能教育生態，以“國家智慧教育平臺”為基礎，建成覆蓋各省各級各類教育的人工智能教育大平臺，支撐大中小幼在同一平臺生態下進行人工智能教育，形成由低到高、由淺入深、層層遞進的人工智能教育數字化學習生態。應推進人工智能教育資源均衡發展，加大對教育薄弱地區的人工智能教育軟硬件扶持力度，確保人工智能教育惠及農村與邊遠地區的學習者，避免“智能鴻溝”。

五、 人工智能創新人才貫通式培養體系的實施建議

人工智能創新人才貫通式培養體系及相關路徑的實施需從頂層設計、高校引領、早期選育、UGBS協同以及師資隊伍建設等方面充分考慮，科學施策。

（一）加強政府頂層設計

人工智能教育頂層設計一直是世界各國關注的重點內容。要參考國際經驗，完善我國人工智能教育的頂層設計，促進上下有效銜接、橫向有序連接。對接教育部通知，可進一步研究制定《人工智能人才貫通培養實施方案（2025—2030年）》，統籌謀劃落實2030年前在中小學基本普及人工智能教育的總體目標，基本形成貫通式的人工智能教育體系；適時將人工智能教育納入國家教育法律體系；將人工智能教育納入教育質量監測和督導體系，定期開展考核與督導評估；鼓勵高校設立人工智能專業招生專項計劃，為中學階段人工智能創新人才提供專門升學通道。緊跟人工智能前沿發展趨勢，研究生成式人工智能接入國家人工智能教育平臺的模式與機制，并關注DeepSeek-V3、OpenAI o3模型等新技術動態對人工智能教育的沖擊。應制定并完善跨學科教師協作機制，促進人工智能教育與學科教學、創客教育、STEM教育等有機融合，探索形成人工智能教育的跨學科實踐范式。

（二）加強高校引領作用

高校處于人工智能創新人才培養的后端，其本身對AI創新人才期望較高。為此，要進一步發揮高校在人工智能教育領域的導向和服務作用，以大學人工智能教育體系為基礎，下探至中學乃至小學、幼兒園階段，構建大中小幼全學段貫通式課程體系，鼓勵高校、人工智能科研院所組織專家參與中小學人工智能課程和教材開發，建設一批具有示范性、推廣性的人工智能教育課程群和精品教材。支持高校和中小幼學校聯合開展人工智能教研活動，拓展學習空間，共建共享人工智能教育資源。鼓勵高校人工智能專家以“人工智能專員”“科學副校長”等智囊身份服務中小學人工智能教育。

（三）加強人才早期選育

對拔尖創新人才的早期選育與培養是世界各國的普遍做法。例如：日本為天才兒童在升學和繼續教育方面設有整體性和連貫性的通道[19]；俄羅斯高校通過競賽和考試選拔能力較高的學生[19]；法國通過制度安排保障智力卓越的孩子在常規升學過程中被有效識別和高效培養[20]。我國也應進一步貫通人工智能創新人才培養體系，打破學段壁壘，早識別、早培養，實現人工智能創新人才培養的連續性和系統性。首先，在有條件的基礎教育學校設置人工智能特色班，普及培養與分流式培養相結合，通過科學有效的識別機制與評價標準，為更多潛力學生創造公平、開放、適合發展的成長路徑，為人工智能領域涌現更多拔尖創新人才提供制度保障和教育生態支持；其次，通過聯合培養、跨學段導師制等創新機制，拓寬人工智能拔尖創新人才的優秀教師供給；再次，探索跨學段評價和選拔模式，例如通過區域性人工智能教育競賽、綜合能力評估等方式發掘優秀學生，并為其提供貫通式培養支持；最后，要關注拔尖創新人才的心理健康與可持續發展，避免“傷仲永”的悲劇在人工智能時代重現。

（四）加強UGBS協同

高校（U）、政府（G）、企業（B）、中小幼學校（S）協同（簡稱UGBS）是我國教育信息化創新實踐的重要支撐[21]。加強UGBS協同，將科學研究和產業發展前沿問題、實踐項目納入人工智能人才培養十分必要。為此，要不斷加大UGBS四方合作育人力度，創新體制機制，破解合作壁壘，充分挖掘和發揮組團優勢，不斷拓展中小學生人工智能實踐場域。例如：探索高校與各地政府“一校一地”結對共建機制；推動高校和科研院所的人工智能場館、實驗室向中小學校常態化開放；鼓勵人工智能企業建立各類實訓基地；鼓勵各方支持中小學校建立人工智能聯合實驗室等。

（五）加強師資隊伍建設

當前，我國中小學人工智能教師隊伍整體情況不容樂觀，特別是高水平人工智能教師稀缺，客觀上制約了人工智能創新人才的培養。因此，有必要實施人工智能教育“強師計劃”，提升人工智能優質師資供給能力。首先，要建立人工智能教育教師標準，實施人工智能教師勝任力評估，不斷提升人工智能普及教育的質量基線，鼓勵各地建立定期培訓提升機制，支持中小學教師進入高校進行研修深造，確保“師師能教”；其次，高質量配齊配足人工智能教師隊伍，確保“有師可教”；再次，鼓勵有條件地區、學校通過多種聘用形式，暢通流動通道和機制，吸納高校、科研院所、科研型行業企業人員擔任兼職和專職人工智能教師，打造“AI講師團”，不斷拓展人工智能高端師資規模，確保“跨段可教”；最后，加強高校在職前人工智能教師培養方面的作用，設定專門的人工智能教師培養專業，確保“未來可教”。同時，也可考慮生成式人工智能構建沉浸式AI教育環境，探索智能陪練等人機協同的人工智能教育新模式[22]。

六、 結 束 語

創新人才的貫通培養是世界性難題，探索人工智能創新人才的貫通式培養是教育部通知的要旨之一。在中小幼基本普及人工智能教育并與高等教育有效對接是我國人工智能教育戰略的重要選擇。本研究以人工智能創新人才貫通式培養理念為依托，構建“三階六維”的人工智能創新人才貫通式培養體系，以期實現人工智能創新人才從“入口”到“出口”的全鏈條培養，改變我國人工智能教育中普遍存在的學段割裂、簡單交叉重復現狀，提高創新人才培養的底色與基數。大中小幼人工智能創新人才的貫通式培養應是在目標與內容聯動基礎上的“雙向奔赴”：一方面，基礎教育應清晰了解高校在人工智能領域的專業設置、招生政策及人才需求，立足長遠供給人才；另一方面，高校要做好對基礎教育人工智能課程的支撐與引領，并為人工智能創新人才的升學提供“賽道”與“出口”。為此，要堅持統籌推進教育科技人才一體化戰略，加強政府頂層設計、高校引領、早期選育、UGBS協同和師資隊伍建設等，助力人工智能創新人才的貫通式培養，促進人工智能創新人才的持續不斷涌現，為建成人工智能人才強國作出更大貢獻。

[參考文獻]

[1] TOURETZKY D， GARDNER-MCCUNE C， MARTIN F， SEEHORN D. Envisioning AI for K-12： what should every child know about AI？ Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence， Honolulu， January 27-February 1， 2019[C]. California： AAAI Press， c2019.

[2] MIAO F， KELLY S. AI competency framework for students[M]. Paris：UNESCO，2024.

[3] UNESCO. K-12 AI curricula： a mapping of government-endorsed AI curricula[M]. Paris：UNESCO，2022.

[4] 中國新一代人工智能發展戰略研究院. 中國新一代人工智能科技產業發展2023：建設具有全球競爭力的人工智能產業集群[EB/OL]. （2023-05-19）[2024-12-27]. https：//cingai.nankai.edu.cn/2023/0519/c10232a512669/page.htm.

[5] 中華人民共和國教育部.教育部部署加強中小學人工智能教育[EB/OL]. （2024-12-03）[2024-12-27]. https：//www.gov.cn/lianbo/bumen/202412/content_6990729.htm.

[6] 張珊珊，杜曉敏，張安然. 中小學開展人工智能教育的挑戰、重點和策略[J]. 中國電化教育，2020（11）：67-72.

[7] 韓震. 推進德育一體化的時代背景、內涵要求與實踐進路[J]. 思想政治課教學，2021（3）：4-7.

[8] 張海生. 我國高校人工智能人才培養：問題與策略[J]. 高校教育管理，2020，14（2）：37-43.

[9] 仇立崗，胡文玥. 小學人工智能校本課程開發依據及其組織邏輯[J]. 電化教育研究，2024，45（12）：83-88.

[10] 張丹，崔光佐. 中小學階段的人工智能教育研究[J]. 現代教育技術，2020，30（1）：39-44.

[11] 閆廣芬，杜劍濤. “雙一流”背景下的“強基計劃”：功能定位、現實困境與優化路徑[J].高教探索，2022（6）：26-33.

[12] 張志新，杜慧，高露，等. 發達地區中小學人工智能課程建設現狀、問題與對策——以某“新一線”城市為例探討[J]. 中國電化教育，2020（9）：40-49.

[13] 陳維維. 學齡前兒童人工智能啟蒙教育的研究現狀與實踐路徑[J]. 電化教育研究，2020，41（9）：88-93.

[14] 馬濤，趙峰，王有學，高潔.海淀區中小學人工智能教育發展之路[J].中國電化教育，2019（5）：128-132.

[15] 劉峽壁，冷曉莉，李海花. 人工智能全學段貫通式人才培養的作用與策略[J]. 中國科技教育，2023（4）：17-20.

[16] 中國人工智能學會. 人工智能知識點全景圖：邁向智能+時代藍皮書[EB/OL].（2022-08-19）[2024-12-27]. https：//www.caai.cn/index.php？s=/home/article/detail/id/2103.html.

[17] 李曉明. 我對“101計劃”的認識與期待——一個以改進為宗旨的實驗性項目[J]. 中國大學教學，2022（8）：4-6.

[18] 趙磊. 人工智能恐懼及其存在語境[J]. 西南民族大學學報（人文社會科學版），2021，42（11）：65-71.

[19] 白學軍，劉穎，盧柳柳，等. 拔尖創新人才早期培養的國際經驗[J]. 基礎教育參考，2023（4）：3-21.

[20] 王曉寧. 拔尖創新人才的體系化培養刻不容緩——以法國為例的“舉國體制”式國際經驗的梳理與借鑒[J]. 人民教育，2022（24）：25-27.

[21] 房立，郭炯. UGBS協同視域下區域創新教學實踐內涵、特征及價值意蘊[J]. 電化教育研究，2024，45（6）：74-80.

[22] 閆寒冰，楊淑婷，余淑珍，等. 生成式人工智能賦能沉浸式學習：機理、模式與應用[J]. 電化教育研究，2025，46（2）：64-71.

AI Education Continuous Cultivation System： Value， Challenges and

Construction Pathways

CAO Xiaoming，" LUO Jiutong，" HE Tao，" LI Chen，nbsp; ZENG Ying

（Faculty of Education， Shenzhen University， Shenzhen Guangdong 518060）

[Abstract]" Continuous cultivation of innovation talents represents an international trend and critical need of the era. With the purpose of establishing a long-term continuous cultivation system for AI innovative talents， the article aims to break the current stereotypes of segmentation and simple cross-repeat in AI education. This study examines the value of a continuous cultivation system for innovative AI talents. It identifies and analyzes the \"four disconnections\" challenges prevailing in current AI education， and proposes the \"three-stage and six-dimensional\" system as a solution. This system integrates three stages of \"popularization， enhancement and excellence cultivation\" and six construction pathways， i.e.， goal systems， capabilities and literacy， content frameworks， curricula and teaching materials， evaluation systems， and platforms and resources. Specific recommendations are provided in areas such as top-level design， university leadership， early talents identification and cultivation， UGBS collaboration， and faculty development. This study provides theoretical guidance for the independent cultivation of Chinese top-tier innovative AI talents and the effective implementation of the Ministry of Education's recent AI education popularization mission.

[Keywords]" AI Education; Innovative Talents; AI Literacy; Holistic; Continuous Cultivation

基金項目：2023年度教育部科技委重大研究項目“粵港澳大灣區科技創新人才發展體系研究”（項目編號：23ZD004）；2022年度廣東省本科高校教學質量與教學改革工程建設項目“智能教育課程群虛擬教研室”（項目編號：0000027326）