转发福建省教育厅办公室关于征集2026年“人工智能+教育”应用场景典型案例的通知
各位老师：
为深入贯彻国家关于“人工智能+”行动的决策部署，落实教育部“人工智能+教育”行动计划和省委、省政府《福建省推动人工智能产业发展和赋能应用若干措施》工作要求，根据2026年全省数智赋能教育工作推进会精神，进一步推动人工智能与教育教学全要素、全过程、全场景深度融合，加快形成可复制、可推广的“福建经验”，经研究，决定面向全省征集“人工智能+教育”应用场景典型案例。现将有关事项通知如下：
一、征集目标内容
本次征集旨在遴选一批充分体现人工智能赋能教育改革发展，在技术应用、模式创新、机制完善和成效提升等方面具有示范引领作用的典型案例。案例应聚焦真实场景，突出问题导向，强化数据支撑，注重推广价值，重点围绕以下四个方向报送：
（一）AI for 教育教学
聚焦“教、学、评”关键环节，推动人工智能深度融入课堂教学、学习支持和评价反馈全过程，促进教学方式变革、学习方式优化和评价方式创新。
1.智能助教与个性化学习：应用大模型、智能体等技术，开展智能备课、课堂交互、学情分析、分层作业设计、个性化学习路径推荐等实践，提升教学适配性和学习支持精准性，更好满足学生差异化学习需求。
2.智能评价与精准诊断：应用人工智能技术开展伴随式数据采集、学习行为分析、综合素质评价和教学效果诊断，推动教学评一体化实施，为教师改进教学、学生优化学习提供精准反馈。
（二）AI for 科技创新
推动人工智能赋能高校科研与产教融合，增强科研自主创新能力、培养新时代高素质人才，服务高水平科技自立自强。
1.科研范式变革：利用科学智能体、智能工具辅助进行数据分析、模型构建、实验设计，促进多模态文献挖掘与知识发现，实现跨学科智能协同研究等。体现AI提升科研效率、突破传统瓶颈以及催生原始创新能力的实际成效。
2.产教融合创新：联合研发教育专用大模型、智能体，形成可复用的教学与实训解决方案，共建虚实融合的实习实训平台等。建设产教城融合平台、产教融合数智地图，搭建校企合作对接数智平台。打破产教融合壁垒，系统提升学生人机协作及解决复杂工程问题的能力，培养适应智能经济需求的复合型人才。
（三）AI for 教师发展
聚焦高素质专业化教师队伍建设，发挥人工智能在教师研修培训、教研协同、能力提升和专业成长中的支撑作用，推动教师发展方式由经验型向数据驱动型、由传统研修向智能研训型转变。
1.智能研修与协同成长：利用网络教研平台、智能观课系统、教师发展档案等，开展数据驱动的精准教研、跨区域协同研修、同伴互助和实践反思，提升教师教研质量和专业成长实效。
2.分层培训与能力提升：依托大模型、智能体等工具，创新教师培训、校本研修、案例研讨和实践指导方式，开展分层分类培养，提升教师数字素养、人工智能应用能力和教书育人能力。
（四）AI for 教育治理
聚焦教育治理现代化，构建弹性适应、韧性发展的智慧治理体系，提升教育管理服务的智能化、精准化水平。
1.数据驱动的教育决策：建设“教育数字地图”、数据驾驶舱等，运用多源数据融合建模、动态可视化推演、智能归因分析等技术，推进教育资源配置、学位预警、安全监管等工作的科学决策与精准治理。
2.高效智能服务：整合入学、资助、考试、学籍、教师资格认定等各类教育服务事项，利用人工智能技术构建统一服务中台与智能办事引擎，推进“高效办成一件事”。以师生和家长满意度为核心指标，形成可监测、可优化的智能服务示范效应。
二、征集条件
（一）案例如涉及项目建设的，应为已建设完成并稳定运行，或在建且核心功能已投入实际应用。
（二）案例在实际运用中成效显著，能提供可量化的数据支撑（如效率提升、质量优化、负担减轻等），并具备一定的影响力和认可度。
（三）案例应具有创新性、示范性和可推广性，技术应用须基于国内人工智能平台工具，符合伦理规范和安全要求。
（四）已入选往年及其他厅局级以上各类数智赋能教育典型案例，若在新模式、新技术、新成效方面有重大突破，可再次报送；已报送参加省电教馆2026年教师人工智能应用案例征集活动的案例，无需重复申报；本科高校人工智能赋能教学案例按《福建省教育厅办公室关于组织申报人工智能赋能高校教育教学改革项目的通知》（闽教办高〔2026〕1号）要求申报。
三、征集程序
（一）限额申报。我校可报送2个案例。
（二）报送材料。请于2026年5月20日前，将案例材料（按附件1提纲编写）、《“人工智能+教育”应用场景典型案例汇总表》（附件2），通过OA流程（科技处--科研项目申报流程--勾选纵向及备注里标注xxx典型案例）报送。应同步提供能够反映案例真实应用情况的代表性支撑材料，包括但不限于图片、系统截图、数据图表、已有视频片段及其他佐证材料等。后续如有入选案例应根据后续工作安排，补充报送精炼版汇报PPT、宣传视频及相关佐证材料，将通过省教育厅官网、公众号、主流媒体和福建智慧教育平台进行宣传展示。本级征集遴选的典型案例，若符合上级征集活动相关要求，将优先予以推荐。
科技与产学合作处
2026年5月9日
