AI 进校园，一边加快推广，一边划出使用「红线」。
9 月，北京发布《北京市教育领域人工智能应用指南 (2026 年)》，明确「禁止准入」「有限使用」「鼓励使用」三类清单：AI 不得代写学生作业、替代教师关键判断，智能备课、学情诊断等应用则受到鼓励。
北京之外，浙江、黑龙江等地也陆续出台相关政策，推动 AI 深入课程教学、教师发展和学校管理。当 AI 教育从课程普及走向教学应用，政策正在对不同产品作出区分：哪些功能受到限制，哪些场景获得支持，教育科技企业的进校机会也随之分化。
北京此次发布的《指南》，一个重要变化是新增分类应用指引清单，将教育 AI 应用划分为「禁止准入」「有限使用」「鼓励使用」三类。相比单纯强调技术应用和风险防范，这种分类直接对应了不同教学任务的使用要求。
首先是「禁止准入」，重点限制 AI 替代学生独立完成学习任务，以及替代教师承担关键教育责任。按照《指南》，教师要求学生独立完成的习题、测试、写作练习和实践报告，不得使用 AI 直接生成或代写；正式考试、书面或线上测评中，应由学生本人独立完成的作答、推理、证明和表达，也不能借助 AI 完成。个人作业、读书报告、社会实践和综合实践成果，同样不能直接提交 AI 生成的内容。
这一限制还延伸到学生评价和育人环节。综合素质评价、学业水平测试和升学相关评价中，不得用 AI 生成内容冒充学生个人成果，AI 评分也不能作为成绩认定和学生发展判断的唯一依据。在课堂教学中，AI 不能替代教师的课堂主导、师生情感互动、价值建构和即时专业判断；在思政教育、心理健康、审美等活动中，也不能由 AI 直接生成价值判断，或替代教师和家长的人文关怀。
如果说「禁止准入」明确了哪些任务不能交给 AI，「有限使用」则进一步规定了 AI 在什么条件下可以介入学习过程。
北京按照年龄划出了不同的使用范围。0—3 岁儿童不建议直接接触 AI 工具、AI 玩具和 AI 生成内容；3—6 岁儿童可以在家长陪伴下有限体验音乐、艺术等活动，其他场景原则上不建议使用，也不得使用拟人化情感陪伴类应用。小学阶段不建议学生独自使用 AI，初中阶段可以在教师、家长陪伴下适度探索，高中阶段则可以在教师允许下，使用 AI 开展基于技术原理的探究学习。
年龄之外，AI 介入学习任务的时机同样受到约束。学生应先完成基本构思、解题尝试或阅读理解，再利用 AI 检查、纠错和补充资料，并对生成内容进行验证和加工。对于需要体现独立思考的任务，教师还应保留学生的思维过程和必要的学习记录。AI 可以提供辅助，但不能让学生跳过原本需要完成的思考过程。
与前两类清单不同，「鼓励使用」明确了可以主动探索的应用场景。在探究学习、开放讨论和跨学科实践中，学生可以利用 AI 比较不同信息来源、分析观点、提出和验证假设；教师也可以将 AI 生成的答案作为分析材料，引导学生识别其中的事实错误、逻辑问题和潜在偏见。经过审核的 AI 工具，还可以用于生成互动课件、虚拟实验、差异化学习资源，以及辅助教学研究和课程建设。
三类清单由此形成了不同的管理尺度：独立完成的任务不能代做，辅助学习需要控制使用条件，探究实践和教学研究则可以主动探索。AI 并非被排除在学生学习之外，而是需要根据教学任务确定介入程度。
这一分类也让学生端产品的使用边界更加清晰。以直接生成完整答案、代写作业为主要功能的工具，难以直接用于要求独立完成的学习任务；能够提供分步骤提示、引导学生验证答案和开展探究学习的产品，则仍有适用场景。北京还要求面向未成年人的 AI 学习产品具备时间提醒、独立思考提示、使用记录和操作轨迹等功能，并由学校对产品的年龄适配、内容安全和教学效果进行评估。
北京划出的主要是使用边界。与此同时，其他地区正在进一步明确学校究竟准备把哪些工作交给 AI。
恰恰相反，随着 AI 逐渐进入日常教学，哪些环节可以使用、如何组织应用、由谁承担管理责任，都需要更加明确的规则。今年各地出台的「人工智能+教育」政策，也在沿着这一方向细化：一方面推动 AI 教育覆盖更多学校，另一方面将已有技术进一步融入教学和学校管理。
4 月，教育部等五部门印发《「人工智能+教育」行动计划》，提出到 2030 年基本形成 AI 与教育深度融合格局，并围绕学生学习、教师教学、教育评价和学校治理部署具体任务。从国家层面的部署来看，人工智能教育已经不再局限于课程普及和工具试用，智能学伴、人机共创备课、智能批改、循证教研，以及教育专用大模型和数据平台建设，都被纳入了实施范围。各地在落实过程中，则根据自身教育基础和建设需求，选择了不同的推进重点。
对于尚需扩大人工智能课程覆盖面的地区，首先要解决的是学校能否开课、教师如何授课，以及教学资源从哪里来。6 月，黑龙江省教育厅等八部门印发《黑龙江省推进「人工智能+教育」行动方案》，明确中小学人工智能通识课程每学年不少于 8 学时，并推动相关内容进入课后服务、社团活动和研学实践。针对边境、农村等地区的学校，黑龙江还提出依托国家智慧教育平台，通过「云帮扶」「数字支教」等方式提供教学支持。课程学时有了具体要求，配套教材、师资培训和实践资源也需要同步跟进，人工智能教育的普及因此不只是增加一门课程。
在课程建设逐步推进的同时，部分地区已经积累了一批能够进入日常教学的 AI 应用。7 月，福建省教育厅公布 2026 年「人工智能+教育」应用场景典型案例名单，共遴选出 100 个案例。与明确未来建设目标的政策不同，这次遴选面向已有实践，重点是从学校应用中筛选可供借鉴的经验。对于已经开展智能教学探索的学校，接下来的任务不只是继续增加工具，而是将有效的应用方式沉淀下来，供更多学校和教师参考。
单校应用逐渐丰富，也带来了跨学校推广和统一提供技术支持的需求。甘肃今年 8 月印发的《甘肃省「人工智能+教育」行动计划 (2026—2030 年）》，将这一任务放到了区域层面：到 2028 年建设 1000 个以上典型应用场景案例，创建 45 个以上国家和省级人工智能教育基地校，打造 2 个以上人工智能赋能教育的市州全域试点。与福建公布的已遴选案例不同，甘肃提出的是未来两年的建设目标，其实施范围也从单个学校延伸到了市州。
区域建设需要的不只是更多应用案例，还包括支撑学校持续使用 AI 的基础条件。甘肃行动计划中提出到 2030 年将省级教育专网带宽提升至 40G，算力云资源不少于 100P，并推进教育数据融通、模型训练和教育治理应用。当地还计划每年线上开展 1 万名以上青年教师 AI 课堂教学能力智能诊断，在「十五五」时期认定一批数智化引领导师。
一些较早布局 AI 教育的地区，则正在推进既定建设目标。上海此前发布的《上海市推进实施人工智能赋能基础教育高质量发展的行动方案 (2024—2026 年）》，将 2026 年作为重要目标节点，提出建设 2 个市级人工智能教育试验区、80 所实验校，并推动教育专用大模型、智慧教育平台和人工智能课程体系建设。
各地推进路径虽有不同，但随着 AI 应用逐步融入学校日常运行，如何明确技术的使用边界、评估产品的教学适用性与安全性，也成为学校必须面对的现实问题。
教师赋能是当前政策支持较为集中的方向。今年 4 月，教育部等五部门印发的《「人工智能+教育」行动计划》，明确提出围绕课前、课中、课后全过程加强智能教学系统应用，支持人机共创备课、智能批改、个性化辅导和循证教研。各地出台的实施方案又将这些任务进一步细化到课件生成、作业设计、学情诊断、智能阅卷、分层练习和教师研修等环节。
这些需求直接对应学校日常教学中大量重复、耗时的工作。智能备课和课件生成可以辅助教师整理资源、设计教学活动；智能阅卷与学情诊断能够帮助教师发现学生的共性问题；分层作业和个性化练习则将诊断结果用于后续教学。相比直接替学生完成学习任务，这类产品的定位更加明确：由 AI 提供资源、处理数据和辅助分析，教师负责教学设计、课堂实施和最终判断。
校内数字化同样获得政策支持。除课堂应用外，国家《行动计划》还部署了教育数据资源整合、智能化教育治理和教育专用模型建设，部分地方进一步提出区域算力平台、学校管理系统和教育数据融通等建设任务。相应的产品需求不再局限于单一教学软件，还涉及教务管理、教学质量监测、校园治理、数据平台及系统集成。对于服务学校的企业而言，能够与现有教学和管理系统衔接的综合解决方案，具备了更明确的政策应用场景。
不过，政策鼓励相关场景，并不等于所有教育 AI 产品都能直接进入学校。北京提出建设教育 AI 产品评测体系，按照学科和应用类型评估产品的教学辅助能力；国家层面则明确要求建立教育大模型安全审核机制和人工智能教育应用安全测评标准，强化智能产品、终端进校园管理。教育大模型的合规能力，正在与教学功能一起成为产品进校的重要条件。 生成内容是否符合课程标准、是否存在错误或不当引导、学生数据能否得到保护，以及教师能否审核和纠正 AI 输出，都需要纳入产品设计和学校评估。
与教师端、学校端获得明确支持相比，直接面向学生的 AI 教育产品面临更严格的使用边界。北京此次发布的三类清单明确，学生不得利用生成式 AI 直接完成应由本人独立完成的作业、考试等任务；小学阶段不建议独自使用生成式 AI，3 至 6 岁儿童不得使用拟人化情感陪伴类 AI 应用。相关限制直接涉及 AI 搜题答疑、作文生成、作业代写和儿童 AI 陪伴等产品的部分功能与使用场景。
这并不意味着学生端 AI 产品整体受到禁止。政策限制的重点，是 AI 代替学生完成学习任务，或者在缺乏适当监督的情况下介入低龄儿童的学习和情感互动。能够引导学生自主思考、提供分步骤提示、支持探究学习的产品，仍有相应的应用空间。但对于以直接输出答案、自动完成作业为主要卖点的产品，学校场景中的使用范围受到更明确的约束；面向低龄儿童的 AI 陪伴产品，则需要特别注意年龄限制、交互方式和监护要求。
由此来看，2026 年 AI 教育政策对产品市场的影响，已经不只是扩大应用规模，而是在重新明确不同产品的使用位置。教师备课、智能批改、学情诊断、教师研修和校园治理等 To B 场景获得了具体的政策任务支撑；学生端产品则必须更加重视自主学习、适龄使用和人工监督。与此同时，教育大模型审核、产品测评和数据安全要求进一步细化，学校需要的不只是功能更多的 AI 工具，而是能够融入教学流程、符合教育要求并通过安全管理的产品。
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