2026年3月15日，“AI+学习评价创新学术研讨会（二期）”在北京师范大学附属实验中学举行。会议由北京师范大学教育学部主办，北京师范大学校长培训学院及北京师范大学教育学部数智教育研究院承办，研讨会以“AI助力教学过程资产化路径的实践与探索“主题，吸引教育行政管理者、专家学者、科技企业代表等近百人参会，聚焦中学教育学习评价核心瓶颈，系统拆解从理念构建到落地实操的全链条解决方案。本次活动由中国基础教育质量监测协同中心张生教授主持。

北京师范大学教育学部副书记 阚维

北京师范大学教育学部阚维副书记为大会致辞，强调要落实《教育强国建设规划纲要（2024 - 2035年）》精神，聚焦AI助力教学过程资产化路径及AI时代教育评价创新的相关问题，会议搭建交流平台，展示实验中学与人大附中两所学校的实践做法，团结各方为国家探索教育评价新路径、新方法。阚维副书记指出，本次会议旨在通过理念与实践的深度交融，推动AI从技术工具转化为教育提质增效的内生动力，为构建数据驱动、人机协同的新型教育评价体系凝聚共识、贡献智慧。

北京师范大学附属实验中学孙兆前副校长向莅临会议的嘉宾表示热烈欢迎，并系统回顾了学校在AI评价领域的探索历程：作为教育部和北师大进行中学教育改革的实验基地，实验中学早在上世纪90年代便率先开启信息技术教育探索，学校自此持续深耕信息技术与教育教学的深度融合，为如今AI赋能教育评价奠定了坚实基础。

北师大附属实验中学副校长 孙兆前

政策引领：构建AI+教育战略框架

北京市教育委员会信息化处周航副处长作了《AI+教育的相关政策落地思考》主题报告。他系统梳理了国家及北京市“人工智能+教育”系列政策框架，对比了国内外AI+教育政策体系，基于全球趋势及国内布局，指出AI+教育并非传统教学的效率优化，而是重构教育资源观、环境观与人才观，打造教育新质生产力的核心变革，目标实现规模化因材施教与教育公平。

北京市教育委员会信息化处副处长 周航

评价变革：面向未来的学生日常评价创新实践路径

中国基础教育质量监测协同创新中心主任辛涛教授指出，AI爆发式发展冲击传统教育生态，当前需反思“育分”与“育人”目标冲突，推动评价从“外部权威评判”转向“学习内生环节”。他提出未来评价将呈现“一体化”“过程化”趋势，依赖大模型技术实现个性化学习建模，并强调数据融合是关键，需通过增值评价、差异化作业等实践，促进技术真正服务于学生关键能力培养。

中国基础教育质量监测协同创新中心主任 辛涛

数字赋能教学评价创新

北京师范大学附属实验中学课程教学评价处张超主任分享了学校数字化赋能学习生态变革的实践经验，通过构建全学科学习进阶评价指标体系、智能作业本系统、学习者画像系统，实现从“大规模标准化教育”向“学生个性化学习”转型，以数据精准支撑教与学的全流程优化。

北京师范大学附属实验中学课程教学评价处主任 张超

实践探索：人工智能技术在校园中的应用实践

人大附中信息中心赵海涛主任分享了学校AI落地经验，展示了学校AI校园的应用成果，重点展示了AI助教、AI助学、AI助研、AI助评、AI助管五个维度的应用案例，目标实现“工具赋能”到“模式重构”的跨越，贯通教学全场景数据。

人大附中信息中心主任 赵海涛

最后，与会嘉宾就今天研讨的两大议题展开热烈讨论。一是凝聚教学过程资产化价值共识，探索数据采集至迭代闭环及“双减”下过程性增值评价支撑路径；二是研讨名校差异化合作联盟模式，共谋生态赋能新篇。北京市八一学校党委副书记、校长王华蓓，北京市第八十中学正高级、特级教师李继良，河北衡水中学王辉主任等嘉宾分别结合本校实践案例和探索经验，分享了各自的思考与洞见。会后与会嘉宾前往人大附中开展参观交流活动，将理论研讨与实地考察深度结合。嘉宾们实地感受了“AI+X”教育新范式的落地成效。 

北京八一学校党委副书记、校长王华蓓

北京市第八十中学正高级特级教师李继良

凝聚共识，共绘AI赋能评价新图景

与会专家一致认为，AI将深刻重构教育评价的底层逻辑。面向未来，需三方协同破局：一是强化政策引领，健全AI教育评价标准与伦理规范；二是攻克核心技术，突破多模态数据分析与算法可解释性瓶颈；三是加速场景落地，推动个性化评价项目规模化应用。

教育没有预设的标准答案，只有AI赋能的无限可能。未来，评价将从“千人一尺”走向“万人万策”，真正实现因材施教。我们将携手各界力量，推动教育数字化纵深发展，以数据驱动突破传统教学瓶颈，推动学生行为、教师智慧转化为可迭代数据资产，构建教学改进循环，在实践中探索生态重塑的新标准与新路径。