2026-09-30 来源:学邦技术
2026年秋季新学期,山东东营经济技术开发区做了一个动作:全区27所义务教育学校同步开课,6万余名中小学生走进AI通识课堂。
区县层面的样本,往往比省级文件更能看出“落地长什么样”。省级文件谈方向,区县干的是把方向变成课表、变成人、变成钱。这个样本里有三个细节,值得机构抄一遍。
按山东省定学时要求,1-2年级每学年不少于6课时,3-9年级每学年不少于8课时,课时通过统筹科学、信息科技、综合实践活动等课程来落实。
| 学段 | 学时要求 | 教学重点 |
|---|---|---|
| 1-2年级 | 每学年不少于6课时 | 兴趣启蒙与感知体验 |
| 3-6年级 | 每学年不少于8课时 | 基础认知与简单应用 |
| 初中 | 每学年不少于8课时 | 原理初探与实践探究,围绕图像识别、语音交互、简易数据处理、智能体体验开展项目式、任务式学习 |
| 落地方式 | 统筹科学、信息科技、综合实践活动等课程 | 不新开课,靠现有科目腾课时 |
分区县看,这个数字比省级标准更实在:它没说新开一门课,而是说“统筹”。总课时不变,靠现有科目腾位置——这是县区层面唯一可操作的路子,因为地方没有多余的课时预算可加。
不少地方开AI课的路子是:先发文件,再开课,老师边教边学。东营开发区把顺序倒了过来——先把老师训出来,再全面开课。
暑假期间,全区166名人工智能通识任课教师完成全员专项培训,参训率100%,线上研修学时纳入继续教育学分;各校再遴选1-2名学科骨干,担任专职指导教师。
这个顺序的价值,做教培的应该最懂:一门课开不起来,九成不是缺教材,是缺能把课上下来的人。166人这个数字也有信息量——按27所学校算,平均每校6人左右,基本保证了每所学校都有一支小队伍,而不是一个老师扛全校。每校再配1-2名骨干做专职指导,等于在队伍里留了“种子”,骨干带新人的路径就通了。
把培训学时纳入继续教育学分,这一步更关键。它把“学AI”从额外负担变成了职业收益,参与动力完全不同。区县搞师训最怕“来了坐满、回去没用”,用学分挂钩是最低成本的正向激励,比开三次动员会都管用。
| 动作 | 数据 | 说明 |
|---|---|---|
| 暑期全员专项培训 | 166名人工智能通识任课教师,参训率100% | 先把老师训出来,再全面开课 |
| 学分挂钩 | 线上研修学时纳入继续教育学分 | 把“学AI”变成老师的职业收益,动力完全不同 |
| 骨干配置 | 各校遴选1-2名学科骨干任专职指导教师 | 每所学校都留一批“种子” |
| 资源共享 | 两所领航校牵头,归集100余份资源 | 课件、示范课例、实践任务、教学指南,全区共享 |
人工智能课后服务项目实现全覆盖,累计开设主题项目137个,形成“课堂通识+课后拓展”的一体化场景。
137这个数字比课时数更值得机构琢磨。它意味着校内课后服务不再只是“看着孩子写作业”,而是在系统性地供给内容——有主题、有项目、有体系。学生放学后的那两个小时,正在被有设计感的内容填满。
过去机构跟学校课后服务抢时间,靠的是“我的内容比看管有意思”。现在校内自己就有137个项目,“有意思”这条优势基本消失了。机构的差异空间只能往两头走:要么往更深的专业方向走,做校内项目做不了的深度;要么往个性化走,做一对一的针对性辅导。中间那层“有意思的普惠课”,空间会被压得越来越薄。
| 层次 | 校内在做什么 | 机构的差异空间 |
|---|---|---|
| 课堂通识 | 27所学校同步开课,统一学时要求 | 已被校内覆盖,硬碰没有优势 |
| 课后拓展 | 137个人工智能主题项目全覆盖 | 普惠型“有意思的课”不再稀缺 |
| 专业纵深 | 以普及为主,深度天然受限 | 做校内做不了的项目深度与作品产出 |
| 个性化 | 授课对象多,很难因人施教 | 一对一、小班的针对性训练 |
资源这件事,东营的做法是集中力量办。由两所领航校牵头打造区域特色资源包,归集课件、示范课例、实践任务、教学指南等100余份,小学资源突出趣味直观,初中侧重半开放性的实践项目,面向全区共享。
“领航校牵头加全区共享”这个模式,解决的是区县最头疼的问题:好资源集中在少数学校,其他学校无米下锅。用行政力量把资源做成公共品,方向是对的。
对机构来说,这套资源包其实提供了一份免费的参照系——区县认可的课件、课例、任务长什么样,一看便知。机构做课程研发时,对着这个标准往上走,比自己闭门造车省力得多。更实际的做法是:把公开的资源作为“基线”,然后专门去找它没有覆盖的部分,比如跨学科的综合项目、需要长期跟踪的创作类课程。
文件里有一条写得很硬:明确禁止以人工智能教育名义向学生收取任何费用,同时要求用好国家、省级智慧教育平台上的免费优质资源。
这条规定的含义要讲透。校内AI教育一旦禁止收费,供给边界就被锁死了——只能做到“普惠能做的程度”。普惠意味着大班、固定课时、统一进度、人均动手时间有限。这些特征决定了校内不可能覆盖高强度的个性化训练、深度项目和竞赛方向。
换句话说,免费这条线,恰恰划出了机构的定价空间。校内免费能到的深度,就是机构可以收费的起点。前提是你的服务要能说清楚“深在哪里”,而不是把同样的内容换个包装再卖一遍。
文件里有两条规定很具体:明确教师是教学设计的责任主体;严禁学生独立使用未经审核的开放式AI生成工具,所有智能工具须在教师全程指导下使用。科技伦理、网络安全教育贯穿教学全过程。
这两条其实是行业里争论最多的问题的答案。学生该不该直接用大模型?这里的选择是“可以用,但不能独立用、不能不经审核用”。这个尺度有依据:低龄学生缺乏判断力,开放式生成工具的内容不可控,一旦出问题,责任在教育方。
一位信息学科主任的说法很到位:人工智能课不是教学生写编程代码,更重要的是教会孩子理性看待技术、懂得科技向善。这句话点明了这类课程的真实定位——技术素养课的落点是判断力,不是操作熟练度。
对机构的启示很直接:如果你在做面向低龄学员的AI课程,工具使用的边界、内容审核机制、家长知情,最好提前做成明文规范。这不是保守,是把风险前置。家长对“孩子用AI”的态度通常是矛盾的——既觉得该学,又担心孩子用歪。谁能把这套规范讲清楚,谁在家长沟通里就多一分信任。
区县样本里还有一个不太起眼、但很考验管理能力的细节:137个课后服务项目分布在27所学校,学段不同、学时不同、带队老师不同,课时怎么算、老师怎么排、学生怎么分流,全是排课层面的活。校内可以用行政力量把这件事推下去,机构做多班型、多时段、多科目的课程时,遇到的是同一类问题——而且没有行政力量兜底,全靠流程和系统。
学邦教务教学管理系统的智能可视化排课,就是冲着这类场景做的:自动检测排课冲突,1对1、1对N、班课都能排,课消和考勤数据同步汇总。项目一多、班型一杂,“老师时间打架”“课时统计对不上”是最容易出事的地方,把这类事交给系统,比事后一笔一笔对账省心得多。
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写在最后
校内能开课、能出资源包、能把课后服务排满,靠的是一张行政网络;机构没有这张网,只能把自己每个班、每个学员、每一课时管得更细。精细化管理,是教培机构真正的护城河。
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