1.教育部等五部门联合印发《“人工智能+教育”行动计划》；

2.北京大学团队在可重构流场编码领域取得重要进展；

3.中国科大发展半透明钙钛矿太阳能电池高效界面调控与热管理新方法；

1.教育部等五部门联合印发《“人工智能+教育”行动计划》；

为落实《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》部署要求，近日，教育部、国家发展改革委、工业和信息化部、科技部、国家数据局联合印发《“人工智能+教育”行动计划》（以下简称《行动计划》），旨在一体推进人工智能人才培养和应用创新，统筹谋划基础环境和创新生态建设，系统构建智能时代的教育体系。具体内容跟教育小微一起来看——

《行动计划》提出推进“十五五”期间“人工智能+教育”四大重点任务。一是推动人工智能人才培养与素养提升。基础教育阶段确保开齐开足开好人工智能课程，着力培养学生智能思维；高等教育阶段将人工智能纳入公共基础课程体系；职业教育阶段推动传统产业相关专业的智能转型，培养适应产业变革的高技能人才；终身教育阶段汇聚开发优质教育资源，确保全体学习者享有平等学习人工智能的机会；同时，全面提升教师的数字素养和技能，充分激发其应用人工智能创新教育教学模式的内生动力。二是促进人工智能与教育深度融合。赋能学生学习，推动德智体美劳全面发展、满足多元化个性化学习需求、促进教育优质均衡和全纳包容；赋能教师教学，推动构建覆盖课前、课中、课后全环节的智能应用；赋能学校治理，实现便捷服务、精准管理、科学决策；赋能科学研究，积极推动人工智能驱动的科研范式变革。三是建强“人工智能+教育”基础环境。构筑智能教育基座，建设国家教育智能算力服务平台（教育智联网），提供高质量算力支撑、数据服务、模型能力和智能体工具；培育应用生态，共同构建多元主体协同众创生态；建立智能应用能力评估体系，遴选优质成熟智能应用；建设未来教育空间，打造未来课堂、未来学校、未来学习中心、未来实训中心。四是打造“人工智能+教育”开放生态。深化研究创新，推动多学科交叉，构建“政产学研金”协同机制，培育高质量教育智能产品；强化条件保障，构建契合人工智能发展的教育政策制度体系；拓展国际合作，推动优质公共产品和中国标准“走出去”；筑牢安全屏障，守牢人工智能安全底线。

《行动计划》强调，坚持把党的领导贯彻到“人工智能+教育”全过程，强化组织领导、统筹谋划、指导监督和条件保障。教育部门要会同发展改革委、科技、工业和信息化、数据管理等部门协同推进“人工智能+教育”工作，各地各校要将“人工智能+教育”纳入发展规划，积极开展应用示范，深入实施人工智能赋能教育行动试点，及时总结宣传优秀经验做法。

来看《行动计划》全文——

“人工智能+教育”行动计划

根据《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》战略部署，按照《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》的要求，制定本计划。

一、总体要求

以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，深入贯彻党的二十大和二十届历次全会、全国教育大会精神，全面贯彻党的教育方针，落实立德树人根本任务，深入实施国家教育数字化战略，坚持育人为本、素养为先、应用导向、智能向善，充分发挥人工智能赋能教育变革的引擎作用，推动智能技术与教育全要素融合、全过程贯通、全场景覆盖，统筹推进人工智能人才培养和应用创新，协同推进基础环境和创新生态建设，加快构建人机协同、虚实结合、泛在可及的智慧教育新形态，促进规模教育与个性培养、知识传授与能力培养、技术应用与人文关怀相统一，着力培育胜任智能时代的高素质人才，为加快建设教育强国、办好人民满意的教育提供强大动能。

到2030年，人工智能与教育深度融合格局基本形成，构建起纵向贯通、横向联通的人工智能全学段教育和全社会通识教育体系，人工智能人才培养规模与质量显著提升，形成全民人工智能素养培育长效机制。教育教学模式、科研范式、治理模式实现系统性变革，教育服务供给能力和现代化水平大幅增强，基础支撑环境更加集约高效，创新生态体系更加开放协同，智能技术应用更加普惠、安全、高效，形成一批高价值、可推广、可复制的应用场景，智慧教育新形态基本形成、全球影响力进入前列。

二、推动人工智能人才培养与素养提升

（一）加快普及中小学生的人工智能教育。持续完善《中小学人工智能通识教育指南》，开齐开足开好人工智能相关课程。推动人工智能教育全面纳入地方课程体系，指导各地研制人工智能课程指南，明确各学段课程目标、内容与课时要求。鼓励开展人工智能跨学科教学，推动人工智能教育融入课后服务、研学实践等环节。坚持科技教育与人文教育相结合，注重学生的启智、心灵的培养，引导学生科学认识、合理利用智能技术，提升学生智能素养，激发学生好奇心，培养创新思维，提高认知思考和解决复杂问题的能力。建强中小学人工智能教育基地，支持农村、边远地区学校利用国家平台开好人工智能课程。

（二）培育面向智能时代的高层次人才。推动人工智能成为高校公共基础课，按学科专业分类编写课程教材，推动全体学生掌握人工智能知识。根据人工智能技术特点，打造“短实新”的前沿创新课程。优化传统学科专业人才培养方案，指导高校开设人工智能交叉融合课程，丰富跨学科、跨专业课程群，培养复合型交叉人才。根据产业结构智能升级优化调整学科专业设置，新设一批适应新技术、新产业、新业态的学科专业。整合高水平研究型大学、科技领军企业、国家实验室等力量，深化学科交叉、产教融合、科教融汇，探索人工智能拔尖创新人才培养新模式。

（三）推动职业教育传统专业的升级转型。及时研判人工智能对职业教育的结构性影响，调整优化技能型人才培养要求，推动传统专业智能化升级，科学设计“人工智能+”专业体系、课程体系、教学体系，提高专业设置对产业发展的适配性。对接国家人工智能产业发展需求，立足培育新兴产业和未来产业，实施人工智能领域高技能人才集群培养计划，联合行业企业制定人才培养方案，更新课程体系，共建实习、实训、实践基地，有针对性培养新兴岗位高技能人才。

（四）促进全社会的人工智能通识教育。持续丰富国家平台的数字资源，汇聚开发人工智能通识教育资源，鼓励高校和企业开发人工智能专业特色资源，面向广大师生和社会学习者开放。将人工智能纳入高校学生就业能力提升“双千”计划，鼓励开设相关微专业课程和微证书项目，助力高水平就业。发挥高校和开放大学体系作用，面向重点群体定制开发人工智能素养和技能课程，提供个性职后培训服务，推动有关学习成果纳入学分银行。优化调整学历继续教育专业布局和人才培养方案，支持自学考试开设人工智能相关专业。

（五）提高广大教师的智能素养与技能。制定教师智能素养标准，明确教师应具备的人工智能素养能力。根据不同岗位需求分层分类开展人工智能素养培训，通过多种方式实现全覆盖。构建情境化测评系统，开发智能化、梯度化的测评工具，鼓励各地各校开展规模化的教师素养测评，根据测评结果针对性地提升教师素养和能力。推动师范生培养改革，将人工智能等前沿技术知识纳入课程体系，更新知识体系。将人工智能纳入教师资格考试和认证内容，在国家及省级教学成果奖中设立智能教育项目，激发人工智能创新的内生动力。

三、促进人工智能与教育深度广泛融合

（六）利用人工智能赋能学生学习。立足促进德智体美劳全面发展，研发智能学伴。研发思政大模型，丰富智能思政应用，建立全息、全域、全员、全时的沉浸式思政育人模式。建设学生数字档案，根据学生能力、特质和爱好，动态优化学习路径，更好满足多元化学习需求。探索人工智能赋能体育、美育、劳动教育、科技教育等有效路径，帮助学生个性成长。推动智能技术在中西部地区、乡村学校的应用，帮助学生开展自主学习，推广国家通用语言文字，促进教育优质均衡。研发应用智能辅具，支撑特殊教育学生的监测、评估和康复训练，促进教育全纳包容发展。

（七）利用人工智能赋能教师教学。围绕课前、课中、课后教育教学全过程，加强智能教学系统应用，为教师减负增效。支撑教师课前备课，辅助教师开展学情分析，支撑多模态教学资源自动生成、方案优化和教学过程模拟，实现人机共创备课。探索人机协同教学模式，利用智能系统参与教学环节，开发强交互虚拟仿真实验，提升沉浸式体验和个性评价反馈，提升课堂育人质效。辅助教师开展作业管理，推进智能批改、答疑和辅导。利用智能技术分析课堂教学行为，开展人工智能循证教研实践，构建适应智能时代的教师研修模式，帮助教师提升教学质量。

（八）利用人工智能赋能教育治理。围绕便捷服务、精准管理、科学决策，打造教育智能大脑。建设国家人才供需对接大数据平台，开展人才需求调查、预测分析和评价反馈。利用智能技术科学预测人口变化和产业发展趋势，健全资源统筹调配和学科专业设置调整机制。推动智能命题、智能组卷、智能监考、智能评卷等应用。研发教育评价智能化工具，探索开展学生学习全过程纵向评价、德智体美劳全要素横向评价。打造智能化就业服务系统，实现大学生就业岗位智能推荐，促进高校毕业生高质量充分就业。高效分析海量多模态监测数据，提升校园安全风险实时预警、应急处置能力，支撑平安校园建设。

（九）利用人工智能赋能科学研究。围绕自然科学、工程科学和哲学社会科学，探索以揭榜挂帅等形式，建设并推广科学智能体和智能工具，帮助科研人员发现、总结规律，解决复杂问题。建设人工智能学科交叉创新平台，强化人工智能牵引的多学科融合发展，拓展知识边界，加快探索智能时代科研新范式。推动基础科研平台和科技基础设施智能升级，建设智能实验室和自主实验集群，实现自动化设计实验方案、开展实验操作、分析实验数据，提高科研创新效率。深化高校科技成果交易平台“科交汇”智能体应用，实现企业需求智能感知和转化成果智能匹配，培育新质生产力。

四、建强“人工智能+教育”基础环境

（十）构筑集约高效的智能教育基座。建设国家教育智能算力服务平台，有效汇聚算力、数据、模型、工具等人工智能创新资源。用好教育和科研计算机网，连接国家算力训练场、国家算力枢纽、企业和高校，整合各方智算、通算和超算资源。鼓励省级教育行政部门利用全国一体化算力网，为人工智能应用提供算力保障。围绕思政教育、学科知识、科学研究等方向，组织开发国家基础语料库，鼓励地方和高校开发领域特色数据集。建强国家教育大数据中心，建立跨部门、跨地域、跨平台的数据网络，探索基于平台、期刊、终端等数据动态更新机制。国家开展有组织攻关，分教育阶段研发人工智能教育大模型，强化价值对齐、逻辑推理、安全伦理等能力，为地方和高校应用提供支撑，有效避免资源浪费和低水平重复建设。

（十一）培育共创共享的智能应用体系。深入推动国家平台智能升级，实现资源个性推送、服务智能办理、数据智能分析。建立高等学校和中小学的协同贯通机制，共同研制人工智能课程，共同开发人工智能应用。布局建设国家人工智能（教育）应用中试基地，提供学生知识、能力和素质图谱等公共产品，降低应用创新门槛，培育应用服务体系，加快智能产品与服务落地。建设人工智能学习社区，汇聚开源课程，提供创新资源，开展成果认证，鼓励师生参与开源生态建设，实现语料共建、模型共测、应用共创，持续培育优质的教育智能应用。建立智能应用能力评估体系，遴选面向不同教育角色、不同应用场景的教育智能体，择优上线国家平台。组织人工智能先导应用场景项目，打造一批高价值的标杆应用。

（十二）打造虚实融合的未来教育空间。打造未来课堂、未来学校、未来学习中心和未来实训中心，打通人工智能应用“最后一公里”。在重点学科领域布局教学和实践能力中心，打造精品人工智能交叉课程和实践项目，支撑学科智能升级。试点研发数字教材，推出新一代智慧慕课，深化虚拟仿真实验建设，丰富数字教育资源形态，构建沉浸式的教学空间，构建人机协同的教学新模式。推动智能终端应用，通过大数据分析构建学生用户画像，以学生为中心配置学习资源，支撑规模教育下的个性学习。整合教育大模型和智能体工具，打造一批主题式学习场景，推动项目式、探究式、场景式育人，引导学生学会思考，培养胜任智能时代的能力。

五、优化“人工智能+教育”发展生态

（十三）开展“人工智能+教育”的研究创新。推动人工智能与认知科学、脑科学、心理学、教育学等多学科领域交叉，创新教育研究范式，深化对教育规律、认知发展等理解。持续开展人工智能社会实验，深化人工智能伦理研究，科学评估技术对教育的影响。构建“人工智能+教育”的技术创新体系，建强联合攻关平台和教育实践研究基地，组织开展共性关键技术攻关，鼓励高校、企业、科研院所参与“人工智能+教育”生态建设，引导国有和社会的长期资本、耐心资本、战略资本投入教育科技创新，推动更多先进技术服务于人的发展。

（十四）加强“人工智能+教育”的条件保障。加强人工智能教育培训、应用创新、技术研发、安全保障等方面的制度，构建适应人工智能发展要求的教育政策制度体系。鼓励教育机构、企业、科研单位聚焦教育行业人工智能应用、大模型评测、数据安全等研制一批标准规范。创新人才队伍建设模式，引进高校、企业人才参与开发建设，培育一支复合型、高水平的工程技术团队。支持鼓励通过购买服务等方式创新投入模式，构建政府主导，高校、社会、企业共同参与的多元投入机制。

（十五）促进“人工智能+教育”国际合作。持续举办世界数字教育大会、世界慕课与在线教育大会、国际人工智能与教育会议等国际会议，建强人工智能开放联盟、世界数字教育联盟、世界慕课与在线教育联盟，打造系列国际交流旗舰平台。充分发挥双边及多边机制，分国别、分区域推进教育国际合作，共享多语种人工智能课程、教育大模型和智能体，加强优质教育资源和经验互学互鉴。积极参加全球教育治理，依托联合国教科文组织等重要国际组织平台，深度参与人工智能教育领域国际议程、规则和标准制定，不断提升我国数字教育国际影响力。

（十六）筑牢“人工智能+教育”安全屏障。建立人工智能教育应用的安全防护体系，分类分级确定安全防护标准。深化建立教育大模型安全审核机制，确保生成内容积极健康、向上向善。建立人工智能教育应用的安全测评标准，一体保障模型算法、数据资源、基础设施、应用系统等安全，确保技术应用符合教育规律。推动软件正版化，保障人工智能应用安全、可信、可控。强化人工智能进校园管理，明确智能产品、终端的应用规范。健全人工智能评估备案、技术监测、风险预警、应急响应机制，有效防范利用人工智能伪造诈骗、学术造假、应试内卷、泄露隐私等问题。

六、组织实施

坚持把党的领导贯彻到“人工智能+教育”全过程，强化组织领导、统筹谋划、指导监督和条件保障。教育部门负责制定行动计划，统筹推进实施；发展改革部门加强统筹协调，支持符合要求的项目建设；科技部门负责加强重点领域科研布局；工业和信息化、数据管理部门负责提供政策支持，促进开源开放和数据互联互通。各地各校要将“人工智能+教育”纳入发展规划，制定符合自身实际的实施方案，积极开展应用示范。加强智库与咨询机构建设，加强政策战略研究、一线工作指导和建言献策。组织开展专题培训，提升管理干部的人工智能领导力。深入实施人工智能赋能教育行动试点，构建基于数据的常态化应用监督机制，及时总结宣传优秀经验做法。

2.北京大学团队在可重构流场编码领域取得重要进展；

镓基液态金属的连续电润湿效应是驱动毫-微流体的一种高效电驱动方式，仅需约1伏量级的电压即可产生每秒数十倍于液滴体长的强流场。然而，镓基液态金属在连续电润湿过程中自发形成的表面氧化层，长期以来被视为影响驱动稳定性和可控性的干扰因素，其与流场之间的耦合机制尚不明确，严重制约了液态金属连续电润湿效应在毫-微流控系统中的应用。

针对上述问题，北京大学集成电路学院、微米纳米加工技术全国重点实验室、集成电路高精尖创新中心王玮教授团队联合新加坡国立大学Chwee Teck Lim教授团队，通过建立法拉第去极化理论模型，系统揭示了液态金属液滴在无/有氧化层覆盖状态下对流场模式的调控规律。研究团队采用脉冲方波与无偏方波激励，结合粒子图像测速，系统识别出四种典型流动模态，理论与实验高度吻合。实验结果表明，氧化层边缘的流动分离是决定流场模式切换的关键机制。在氧化层的介导下，液态金属液滴可作为实现稳定且持续的可重构流体逻辑的基本单元。

图1 基于液态金属连续电润湿的典型流场模式

基于上述机理，研究团队进一步构建了几种可编程的毫-微流控平台：基于脉冲方波激励，在通道网络和开放空间中，他们通过集成液态金属液滴并控制电极阵列的工作模式，实现了多路径、多方向的流体逻辑切换与流场拓扑重构；基于无偏方波激励，实现了开放/封闭流体环路的流向与流速调控。这些器件展示了液态金属连续电润湿技术在复杂流场编程中的潜力，且无需依赖任何机械移动部件。与传统驱动方式相比，该研究提出的方法具有低压驱动、流速可调范围广、多模式实时切换、兼容开放与封闭系统以及长期稳定性好等显著优势，为下一代智能、可重构的片上流体系统奠定了坚实基础。

图2 基于脉冲方波激励的液态金属连续电润湿流场编码

图3 基于无偏方波激励的液态金属连续电润湿流场编码

3.中国科大发展半透明钙钛矿太阳能电池高效界面调控与热管理新方法；

近日，中国科学技术大学工程科学学院热科学和能源工程系李桂强教授团队联合香港城市大学叶轩立教授，在半透明钙钛矿太阳能电池界面调控与热管理研究中取得新进展。团队借鉴药物化学中的“药效团”设计思想，提出一种用于半透明钙钛矿太阳能电池的界面分子设计策略，实现了电荷提取与热耗散的协同优化，在保持较高透光率的同时显著提升了器件效率与稳定性。相关成果以“Pharmacophore-Guided Interfacial Ligands Co-Optimize Charge Extraction and Heat Dissipation in Semitransparent Perovskite Solar Cells”为题发表于国际期刊Advanced Functional Materials。

半透明钙钛矿太阳能电池因兼具发电与透光能力，在建筑一体化光伏、智能窗和光伏幕墙等领域具有重要应用前景。然而，为获得较高的平均可见光透过率，器件通常需要采用更薄的吸收层，这虽然有利于提升透光性，却也更容易引发膜层覆盖不充分及缺陷影响放大等问题，进而加剧非辐射复合、界面电荷传输损失以及由能量耗散引起的局域热积累，最终导致器件性能与稳定性下降。因此，如何在提高吸收层透光性的同时兼顾成膜质量、界面电荷传输和热管理，是该领域面临的关键挑战。

针对半透明钙钛矿太阳能电池中超薄吸收层易引发界面缺陷累积、电荷提取受阻和热积累加剧等问题，研究团队提出了一种药效团引导的界面分子设计策略。该策略选用具有刚性甾体骨架的Dexamethasone（Dex）作为界面配体，利用其羰基、羟基和9α-氟取代基的协同作用，在钙钛矿埋底界面实现多位点识别、缺陷钝化和偶极调控，从而同步优化界面能级匹配与载流子选择性提取。

图1.Dex与钙钛矿的相互作用及其界面富集行为

机理研究表明，Dex倾向于以双位点锚定方式吸附在钙钛矿表面，并形成有利于空穴抽取的定向界面偶极。结合理论计算、能谱和瞬态动力学表征，研究人员发现该分子不仅有效抑制了界面非辐射复合，还改善了超薄钙钛矿薄膜的结晶质量与界面接触状态。进一步的红外热成像和光-电-热耦合分析表明，Dex处理后器件的热积累降低、散热加快，说明该策略能够实现电荷传输调控与热管理增强的协同优化。

图2.半透明钙钛矿太阳能电池的器件性能与透光特性

基于该策略，团队制备的半透明器件在约150 nm超薄吸收层条件下，实现了1.165 V的开路电压、15.26%的光电转换效率和20.88%的平均可见光透过率，对应光利用效率约 3.19%；同时器件在80°C氮气环境下的T80>1000小时，表现出优异的效率—透光率—稳定性平衡。该工作为半透明钙钛矿太阳能电池中界面调控与热管理的一体化设计提供了新思路。

工程科学学院热科学和能源工程系硕士研究生王稼鹏和博士研究生王龙祥为论文共同第一作者。本文的通讯作者为我校工程科学学院热科学和能源工程系李桂强教授，叶轩立教授为共同通讯作者。该工作得到国家人才项目、国家自然科学基金（52276216）的资助。特别感谢中国科学技术大学微纳加工中心对本研究表征工作的支持。