推进教育数字化、以应用牵引创新，是当前首都教育高质量发展的重要抓手。
随着人工智能技术加速进入课堂、实验室和校园治理体系，如何把技术优势转化为育人效能、把“可用”变为“好用、用得稳、用得规范”，成为高校和中小学共同面对的现实课题。
北京市教育委员会近日公布首批北京市人工智能应用场景标杆学校培育名单，共包括8所高校、42所中小学，北京信息科技大学凭借在智慧教育领域的实践探索入选，引发关注。
问题在于，人工智能进入教育场景并非简单“上设备、建平台”。
一方面，教学环节存在重复性事务负担重、课堂互动与个性化支持不足等难点；另一方面，跨学科人才培养与产业需求之间仍有结构性错位，课程内容更新与实践体系建设需要更强的组织能力与资源支撑。
与此同时，数据安全、使用边界、学术诚信等治理问题也随之凸显，若缺少制度与技术“双保险”，容易出现应用碎片化、效果难评估、责任难追溯等风险。
上述问题的产生，既有技术迭代快、教育场景复杂的客观原因，也与教育数字化基础能力和组织机制有关。
教育场景涉及学科多、参与者多、数据链条长，要求学校在算力、数据、平台、应用与师资培训上形成体系化支撑。
尤其在大模型相关应用中，算力供给、模型部署与运行保障、检索与知识库建设、权限与审计机制等环节缺一不可，单点突破难以形成可推广的示范效应。
入选培育名单，体现出北京信息科技大学近年来在智慧校园建设与人工智能赋能教育方面形成了一定基础。
学校在入选首批“北京市智慧校园示范校”后，进一步将培育任务聚焦三个方向：师机生协同的个性化教学场景应用（智能助教）、人工智能与学科教学融合创新以服务跨学科育人、机器人领域人才培养实践体系建设。
这些方向既对接教学一线的高频痛点，也回应了产业升级对复合型人才和实践能力的迫切需求，具有较强的场景牵引特征。
从影响看，标杆学校培育的价值不止于单校提升，更在于探索可复制、可评估、可推广的教育应用路径。
学校围绕人工智能教学与科研构建校级算力平台，配置GPU节点与训推一体能力，面向推理、微调与检索增强等任务提供支撑，有利于保障多场景稳定运行并降低应用门槛。
在此基础上搭建智能体构建平台、AI服务大厅与教学平台，推动教学、科研、管理、服务等环节联动，有助于把零散工具整合为统一入口与统一能力底座，提升使用体验与运行效率。
在教学层面，教学平台面向教师提供出题、教案生成、课件辅助等一站式支持，目的在于把教师从重复性事务中解放出来，把更多精力投入到教学设计、课堂组织与学生指导上。
更值得关注的是，学校将平台能力用于真实情境项目设计与过程性评价：对学生代码提交、协作记录与报告逻辑进行分析，识别知识迁移难点并提供启发式资源，推动评价从“知识掌握”向“能力达成”转变。
这一转向契合新质生产力背景下对创新能力、工程能力与协作能力的综合要求，也为课堂改革提供了可落地的抓手。
在人才培养方面，学校构建90余门新生研讨课、160余门“AI+”模块化课程群，并推动31项人工智能赋能课程改革项目实施，强化跨学科课程供给与教学组织能力。
对工科见长、信息特色鲜明的市属高校而言，这类课程群与改革项目有助于打通“基础—应用—实践”的培养链条，为机器人、智能制造、信创应用等领域的复合型人才培养提供课程与项目支撑。
在科研与治理层面，学校强调“以人工智能为工具与对象”双向推进研究，并通过行动方案和指导意见等制度设计，明确透明性与可追溯性要求，回应社会关切的学术规范与责任边界问题。
这种以制度先行、规范护航的思路，有助于把技术应用纳入可管理、可审计的轨道，降低不当使用风险。
与此同时，围绕真实需求推进技术转化、开展专利布局，也体现出把创新成果嵌入校园治理与服务场景的导向，为后续形成标杆案例奠定基础。
下一步，对标“标杆学校”培育目标，关键在于把场景建设做深做实，把效果评估与治理体系同步完善。
一是持续夯实平台底座，强化算力调度、模型迭代、知识库建设与运维保障，确保高并发、长周期、跨部门应用的稳定性。
二是加强数据治理与安全合规，明确数据分类分级、权限管理、审计留痕与风险处置机制，为规模化应用提供制度保障。
三是推进教师与管理队伍能力提升，把技术培训与教学法改革结合起来，避免“会用工具但不改课堂”。
四是围绕智能助教、学科融合与机器人实践体系等重点任务形成可量化指标，通过学习成效、教学效率、学生能力提升与管理服务质量等维度开展评估，逐步形成可推广的经验范式。
北京信息科技大学的实践表明，人工智能与教育的深度融合绝非简单技术叠加，而是需要制度、人才、技术的系统化创新。
在数字化战略上升为国家战略的今天，该校的探索不仅为首都教育现代化提供了鲜活样本，更启示我们：唯有坚持需求导向、问题导向，才能真正释放技术赋能教育的变革力量。