任务一：构筑智能教育基座

• 政策要求：国家统筹建设教育智算平台、教育专属大模型、教育大数据中心，提供算力、模型、数据一体化服务。
• 学校落地：不必自建大模型，重点做好数据准备和场景接入——把校本数据治理好，对接国家/厂商的模型与算力能力。

任务二：AI赋能教学全流程

• 政策要求：覆盖备课、授课、作业、评价全环节的智慧教学系统，试点数字教材、虚拟仿真实验，学生画像支撑因材施教。
• 学校落地：从『学情诊断』『智能组卷』『AI助教』等高频场景切入，用学生画像驱动个性化学习。

任务三：校园治理『智能大脑』

• 政策要求：覆盖政务服务、考试评价、校园安全、资源分配，实现精准管理与科学决策。
• 学校落地：建设决策分析大屏，把招生、就业、教学、后勤数据汇聚成『一校一屏』。

任务四：虚实融合未来校园

• 政策要求：建设未来课堂、未来学校、数字孪生校园，打通AI应用『最后一公里』。
• 学校落地：数字孪生先从重点实训车间/实验室试点，积累经验再推广。

任务五：数据互通与安全

• 政策要求：统一数据标准，破除信息孤岛；建立AI应用安全伦理规范，保障数据与算法安全。
• 学校落地：数据标准先行；AI应用上线前做安全与伦理评估，特别是涉及学生数据的场景。

落地优先级建议

对多数学校：先做任务五（数据互通）+ 任务二（教学AI），见效快、风险低；任务一、四视资源逐步推进；任务三在数据贯通后水到渠成。

注：本文为落地建议梳理，具体以行动计划原文为准。