出“人才培养、科学研究、社会服 务与国际合作”四大导向，明确高等教育数智化转型的发展方向和战略目标。 报告从技术、社会与教育三个维度深入审视机遇与挑战：在技术层面，算力、数据与算法的突破孕育创新红利， 但面临安全、伦理、偏差与治理等现实约束；在社会层面，发展契机与潜在风险并存；在教育层面，知识去中 心化、学习个性化的进程中，需要同步重塑价值导向与能力结构。基于深入分析，报告提出推动高等教育走向 架，为机构提供了系统性的生成式人工智能整合策略，通过制定策略、风险评估和建立工作组的建议，强调在 利用技术机遇的同时负责任地管理风险，特别是维护学位授予的诚信。 这些政策实践充分展现了人工智能治理在教育领域的核心价值：既要释放技术红利，又要筑牢安全底线。从经 合组织五项基于价值观的高层次原则，到联合国《全球数字契约》提出的国际合作机制，以及欧盟《人工智能 法案》建立分层风险分类框架等都体现了治理框架的前瞻性和系统性。这种治理智慧不仅体现在对当前风险的 一体机本地化部署新的选择。 尽管平均化是长期趋势，当前算力资源仍高度集中于大型高校和研究机构，中小型高校面临算力获取困境。 49,50 这种不平衡状态进一步加剧了教育资源的马太效应，使技术创新红利难以真正普惠。此外，大模型应用面临着 显著的部署门槛——初期投入成本高昂、技术要求苛刻、专业人才稀缺。多数教育机构难以同时克服这些障碍， 导致技术应用不均衡现象持续存在。这一挑战不仅关乎技术本身

数据隐私和安全问题日益突出，如何在保障学生隐私的前提下合理 使用教育数据，成为亟待解决的问题。此外，人工智能技术的应用 还涉及到教育公平问题，如何确保不同地区、不同学校的学生都能 享受到人工智能带来的教育红利，也是政策制定者需要重点考虑的 问题。 为了更好地推动中小学人工智能应用，本文将从政策角度出 发，分析当前国内外中小学人工智能应用的政策现状，探讨其面临 的挑战与机遇，并提出相应的政策建议。具体而言，本文将从以下