人工智能正加速进入教育场景，课堂教学、作业评价、教研管理等环节正被重新塑造；基于此，深圳市教育学会组织开展以“人工智能时代教育教学的创新与实践”为主题的年度征文评选——并公布评审结果——传递出地方教育系统以研究带动应用、以实践推动改革的信号。学会同时提示，如对评审结果使用有关信息有疑问，应与学会联系核实，强调成果传播要规范、准确。问题在于，技术快速迭代为教学改革提供了新工具，也带来新的现实挑战：一上，教育场景需要更精准的学情诊断、更高质量的课堂互动与更科学的评价方式；另一方面，数据安全、伦理边界、教师数字素养差异以及城乡校际资源不均等问题，若缺少制度与能力支撑，可能影响技术红利的公平释放。如何让新技术服务育人目标、提升课堂质量、促进教育公平，成为各地推进教育数字化必须回答的课题。原因层面，征文活动的集中度与参与度，与深圳教育改革的现实需求紧密相关。2025年9月，深圳市教育学会发布开展年度征文活动的通知（深教学会〔2025〕4号），明确鼓励教师与管理者围绕主题，结合技术变革与深圳实际，开展人工智能融入教育教学全要素、全过程的实验研究，聚焦因材施教、质量提升、核心素养培育以及促进教育公平等方向，形成论文或教育教学案例，题目自拟。到2025年10月31日，征文提交量达1144篇，其中有效征文1058篇，显示出一线对教学变革的需求与实践积累，也体现出以专业共同体推动教研转型的路径选择。影响方面，首先，大规模征文与评审有助于把分散的课堂创新转化为可交流、可比较、可复制的经验，推动教学改进从“点状试验”走向“体系化沉淀”。其次，通过面向不同学段、不同类型学校的广泛动员，有利于发现多样化应用场景与共性难点，为教育管理部门完善政策工具、优化资源配置提供实践依据。再次，公开发布评审结果并强调核验机制，有助于维护评审公信力，促进成果规范引用与合规传播，降低信息误用、滥用带来的风险。对策层面，推动人工智能与教育教学深度融合，需要从“能用”走向“用好”，也要从“局部探索”走向“制度保障”。一是坚持育人导向，明确技术应用边界，以提升学习质量、促进全面发展为基本标准，避免把技术当作简单替代。二是强化教师能力建设，通过校本研修、区域教研与实践共同体，提升教师资源筛选、课堂组织、学情分析与评价设计各上的专业判断力，避免“工具在手、方法缺位”。三是完善数据治理与安全机制，明确数据采集、使用、存储和共享的规范流程，压实责任链条，守住隐私保护与伦理底线。四是优化资源供给与协同机制，推动优质数字资源与实践案例共享，缩小校际差异，让技术红利更多惠及薄弱学校与特殊群体。五是健全评价体系，将课堂实效、学生发展、教师专业成长与教育公平纳入综合衡量，形成可持续的改进闭环。前景判断上，随着教育数字化进入深化阶段，人工智能在教学支持、评价改进与教育治理中的应用将更趋常态化，但其价值实现取决于“技术—课程—教学—评价—治理”的系统协同。深圳此次征文评审及成果发布呈现的高参与度，说明一线探索正在从经验走向研究，从应用走向规范。未来，若能持续完善制度供给、加强教师专业支撑、推动实践成果转化，相关探索有望在更大范围内形成可借鉴的改革路径，为提升教育质量与促进公平提供更扎实的实践支点。
本次征文评审结果的公布，反映了深圳教育系统在人工智能背景下推进教育创新探索的进展。千余篇论文的汇聚，集中呈现了教育工作者的实践经验与研究成果，也折射出深圳教育改革的活跃度。展望未来，深圳教育系统仍需深化人工智能与教育的融合，把研究成果更有效转化为教学实践，推动形成更科学、更高效、更公平的教育体系，为培养适应未来社会发展的人才提供支撑。