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2026-04-23	资料扫描报告 — 清华·北大·MIT·Stanford AI教育实践	exploration ai-education higher-education comparison	教育AI研究项目	../机构档案/清华大学-教育AI研究档案-20260402 ../机构档案/北京大学-教育AI研究档案-20260402 ../机构档案/MIT媒体实验室-教育AI研究档案-20260401 ../机构档案/斯坦福大学教育研究生院-教育AI研究档案-20260401 ../深度研究报告/清华大学AI教学项目深度研究报告-20260416 ../深度研究报告/北京大学AI教学项目深度研究报告-20260416 ../深度研究报告/中美顶尖高校AI教学对比研究报告-20260416

资料扫描报告 — 清华·北大·MIT·Stanford·国防科大 AI教育实践

任务：阶段一"探索"Day 1 —— 资料扫描 扫描日期：2026-04-23 扫描范围：清华大学、北京大学、MIT、Stanford、国防科技大学（五校） 信源质量：全部为A级（≥85分），来源可追溯至 .edu.cn/.edu/.org 官方域名 研究框架：政策规划 · 课程设计 · 师资建设 · 资源配置 · 成效评估（五维度）

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目录

1. 报告说明与数据来源
2. 清华大学AI教育实践
3. 北京大学AI教育实践
4. MIT AI教育创新
5. Stanford AI教育生态
6. 国防科技大学AI教育实践
7. 五校初步对比矩阵
8. 核心发现与信息缺口
9. 来源附录

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1. 报告说明与数据来源

1.1 扫描范围

本报告聚焦清华大学、北京大学、MIT（麻省理工学院）、Stanford（斯坦福大学） 四所顶尖高校在AI教育领域的政策规划、课程体系建设、核心项目与创新实践。

1.2 数据来源与质量

所有信息均来源于本地高质量的机构档案与深度研究报告，经过真实性核查：

来源	类型	质量评分	文件行数	数据日期
清华大学机构档案	机构档案	A级/85分	191行	2026-04-02
清华大学深度研究报告	深度报告	A级/92分	341行	2026-04-16
北京大学机构档案	机构档案	A级/85分	180行	2026-04-02
北京大学深度研究报告	深度报告	A级/90分	366行	2026-04-16
MIT媒体实验室机构档案	机构档案	A级/85分	486行	2026-04-01
Stanford GSE机构档案	机构档案	A级/85分	325行	2026-04-01
国防科技大学机构档案	机构档案	A级/86分	~150行	2026-04-20
国防科技大学深度研究报告	深度报告	A级/87分	~450行	2026-04-20
中美顶尖高校AI教学对比报告	深度报告	A级/90分	466行	2026-04-16

1.3 扫描方法

• 数据提取：从本地机构档案（机构档案/）提取各校基本信息与核心项目
• 深度补充：从深度研究报告（深度研究报告/）获取详细技术架构、数据指标与对比分析
• 框架对齐：参照Idea文档的五维度分析框架进行结构化整理
• 信源标注：每条关键数据标注至具体来源文件（A级官方来源）

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2. 清华大学AI教育实践

2.1 政策规划

维度	内容
核心机构	计算机系人工智能通识教育（AIGE）研究中心
成立时间	2025年4月11日（2024年10月项目启动）
顾问	张钹院士（中国科学院院士）
主任	马少平教授
副主任	王东副教授
机构定位	探索AIGE创新模式，构建大中小学一体化AI素养培养体系
资金来源	国家平台+产学研结合（国家智慧教育公共服务平台）
政策对接	对接国家教育数字化战略，上线国家智慧教育公共服务平台

来源：清华深度报告A级/92分

2.2 课程设计

清华大学构建了中国最系统化的AI通识课程体系：

（1）大中小学一体化AI通识课程体系

• 覆盖小学、初中、高中、大学四学段
• 配套教材：小学版、初中版、高中版、大学版（2.0版，2025年2月升级）
• 东盟版已输出至2025中国-东盟人工智能部长圆桌会议

（2）50讲人工智能通识课程

• 编者：王东副教授（《图解人工智能》作者）
• 四大模块：人工智能概述 → 基础 → 应用 → 前沿（大模型/AGI/伦理）

（3）MAIC（Massive AI-empowered Courses）全AI守护自适应课堂

• 2025年4月上线国家智慧教育公共服务平台
• 首批课程：迈向通用人工智能、大学如何学、社会心理学、图解人工智能
• 核心理念：AI守护每位学生个性化学习
• 学生满意度：92%
• 面向全社会免费开放

（4）"迈向通用的人工智能"AI通识选修课

• "用AI传授AI"——AI教师全程授课
• 2025年春季学期开设

（5）OpenMAIC开源多智能体互动课堂平台

• 2026年3月发布
• 技术栈：Next.js + React + LangGraph 多智能体状态机
• 28+ 种动作引擎（语音、白板、特效）
• 支持多LLM（OpenAI、Anthropic、Gemini、DeepSeek等）
• 许可证：AGPL-3.0（商业授权可选）
• 700+ 学生真实部署验证，2年+持续验证
• 已发表 JCST 2026 论文

来源：清华深度报告A级/92分；清华机构档案A级/85分

2.3 师资建设

维度	现状
核心师资	张钹院士（顾问）、马少平教授（主任）、王东副教授（副主任）、孙茂松教授
OpenMAIC开发团队	20+ 贡献者（Yu Ji-Fan, Daniel Zhang-Li 等）
AI教育研究所	9人研究团队（韩锡斌、张羽、郭菲等）
培训机制	公益教师可申请配套教学资料
最新扩展	2026年3月与猿编程合作成立AI教育研究中心（心理与认知科学系，刘嘉主任）

2.4 资源配置

资源	说明
MAIC平台	国家智慧教育公共服务平台部署
OpenMAIC GitHub	完全开源（github.com/THU-MAIC/OpenMAIC）
部署方式	Docker / Vercel / 自托管
国际合作	东盟AI通识教育课程输出
AI能力中心	校内AI教学基础设施

2.5 成效评估

指标	数据	来源
学生满意度	92%	国家平台数据
学生验证	700+	OpenMAIC真实部署
验证周期	2年+持续迭代	JCST 2026论文
学术产出	JCST 2026发表	清华深度报告
开源社区	GitHub公开仓库	openmaic.io

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3. 北京大学AI教育实践

3.1 政策规划

维度	内容
核心机构	TBI人工智能教育研究联合实验室 + 数智教育平台 + 国家智能社会治理(教育)特色实验基地
成立时间	TBI实验室：2023年5月26日
合作方	腾讯（TBI全球胜任力研究所）
核心理念	"人机共育，向善而为"
机构定位	人机共育引领者 + 数智教育先行者
政策影响力	参与教育部政策制定；联合回应美国政府《推进AI与教育》政策征询（与Stanford HAI合作）
国际平台	DI-IDEA数智教育发展国际大学联盟（孙华秘书长）

核心产出：《人机共育，向善而为——AI时代的教育变革探索指南》（2025年12月31日发布）

来源：北大深度报告A级/90分；北大机构档案A级/85分

3.2 课程设计

（1）数智教育平台（ai4e.pku.edu.cn）

• 北大AI教与学统一入口
• 核心理念："让学习更自主，让教学更自由"

（2）七大AI教学工具矩阵

工具	功能
AI教学助手	辅助教师教学设计与管理
AI助教	学生学习支持与答疑
AI实践教学	动手实践环节
AI科研	科研工作辅助
AI个人助理	个人效率提升
教学管理平台	课程与教务管理
学科大模型	专业领域应用

（3）博雅人工智能讲堂

• 2024年春季学期设立
• 面向全校师生
• 2025年秋季开启"行业领军者系列"
• 代表场次：面壁智能CEO李大海"端侧大模型赋能物理世界实现AGI"（400+人参与）

（4）AI融合课程建设

• 2025年12月举办AI融合课程建设交流会
• 邀请上海交通大学经验分享

（5）三层任务分层框架（理论贡献）

层级	名称	说明
No-AI层	禁止使用	保留人类独特学习体验
Co-AI层	人机协同	人机共同参与探究式学习
Pro-AI层	积极使用	AI辅助效率提升

3.3 师资建设

维度	现状
TBI实验室	校企联合研究团队
数智教育发展沙龙	跨部门协作（教务长办公室、教务部、研究生院、图书馆等联合发起）
学术交流	2025北京大学教育数智化转型京港学术交流论坛（香港教育大学合作，16+16师生）
博士生培养	连续举办AI教育博士生学术论坛
国际论坛	北京论坛海外分论坛（新加坡南洋理工大学，400+人，8国参与）

3.4 资源配置

资源	说明
数智教育平台	ai4e.pku.edu.cn（全校统一入口）
TBI实验室	aiedu.pku.edu.cn
区域实践网络	宁波（科学教育）、南京玄武区（AIGC治理）、天津（AI课程）、潍坊（数字化转型）
产学研合作	腾讯研究院、腾讯SSV
国际合作	DI-IDEA联盟（九校联盟）、京港交流、新加坡论坛
政策平台	国家智能社会治理（教育）特色实验基地

3.5 成效评估

指标/产出	说明
《人机共育》报告	2025年12月发布，核心回应八大教育之问
5U素养框架	AI素养培养系统框架
7S学校体系	AI原生学校要素框架
三重降智风险	认知退化/自主学习丧失/批判性思维弱化
政策影响	参与国家级AI教育政策讨论
区域合作	4个地区实践案例

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4. MIT AI教育创新

MIT的教育AI实践与其他三校有本质不同：它不走大学课程体系路线，而是以儿童编程教育+创造性学习为核心，通过Scratch平台和LLM项目实现全球规模的AI教育普惠。

4.1 政策规划

维度	内容
核心机构	MIT Media Lab — Lifelong Kindergarten（LLK）研究组
运营机构	Scratch Foundation（非营利，2019年从MIT独立）
成立时间	LLK小组：约1990年代；Scratch项目：2007年
核心使命	创造性学习——4P学习法（项目/热情/同伴/玩中学）
资金模式	非营利：个人捐赠（主要）+ 基金会资助（LEGO/NSF等）
战略目标	"再惠及1亿儿童"，筹资目标3000万美元
核心理念	AI支持而非取代创造力

来源：MIT机构档案A级/85分，486行详细数据

4.2 课程设计

MIT的"课程"并非传统意义上的大学AI课，而是通过以下产品矩阵实现：

（1）Scratch核心平台

版本	时间	特点
Scratch 1.0	2007年	首创积木式编程范式
Scratch 2.0	2013年	在线版本、角色克隆、云变量
Scratch 3.0	2019年	React重构、扩展系统、移动端、70+语言
ScratchJr	2015年	面向5-7岁，iPad/Android
Scratch 4.0	开发中	整合生成式AI（严格限制AI直接生成代码）
OctoStudio	2024年	移动创意编码，13人团队

（2）Little Language Models（儿童小语言模型）

• MASH团队（Manuj + Shruti Dhariwal，MIT博士候选人）
• CoCo平台（coco.build）——让儿童建造小型AI理解概率思维
• 2023-24年度全球教育科技工具奖（Gates Foundation/OpenAI/Ballmer Group支持）

4.3 核心数据指标

指标	数据
全球注册用户	超 1.4亿（2024年新增2150万）
累计创建项目	超 1亿个
月独立访客	3630万
月活跃创作者	超 140万/月
支持语言	70+种
覆盖国家	150+个
中国排名	全球第4大访问来源（3.6%）
合作国家	49个
合作组织	229个
Scratch Day	820+场，10万+参与者

来源：MIT机构档案A级/85分（Scratch Foundation 2024年度报告）

4.4 师资建设

维度	现状
LLK核心团队	Mitchel Resnick（创始人）、MASH团队（Dhariwal博士候选人）
Scratch Foundation	独立运营团队，与MIT保持学术合作
全球合作网络	229个合作组织，覆盖49国
教师赋能	通过Scratch教育者社区（而非传统师资培训）
合作伙伴	UNICEF、LEGO Foundation

4.5 资源配置

资源	说明
技术架构	React + Google Blockly + Google Cloud Platform + WebSocket
开源	Scratch 3.0完全开源（BSD-3-Clause），GitHub: github.com/LLK
移动端	原生iOS/Android + PWA + Scratch Link（蓝牙桥接硬件）
筹资	3000万美元战略目标
许可证策略	平台永久免费，不商业化

4.6 成效评估

指标	数据
社区情感	87%用户体验到快乐、86%享受与他人联系、81%感到有能力分享
用户规模	1.4亿注册用户 → 全球最大儿童编程社区
学术影响	4P学习法被全球引用；CoCo平台获Gates Foundation/OpenAI奖项
社会影响力	150+国家覆盖，49国合作网络
发展趋势	Scratch 4.0正在开发中，AI支持创造力为核心战略

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5. Stanford AI教育生态

5.1 政策规划

维度	内容
核心机构	Stanford Accelerator for Learning（大学级跨院系学习科学枢纽）
AI专设机构	AI+Education Initiative + GenAI Hub for Education
合作机构	Stanford HAI（以人为本AI研究所）
主任	Daniel L. Schwartz（Halper Family Faculty Director）
AI+Education负责人	Victor Lee 副教授
研究主任	Catherine Chase
成立时间	Accelerator：2022年；AI+Education Initiative：2023年
资金来源	大学拨款 + 基金会资助
政策影响力	联合Stanford HAI回应美国联邦政府AI教育政策征询（2025年8月）
年度事件	AI+Education Summit（2026年2月第四届，主题"AI拐点"）

来源：Stanford机构档案A级/85分

5.2 课程设计

（1）AI+Education Initiative

• 资助 30+跨学科研究项目（每项约$100,000）
• 涵盖：AI辅导系统、教师反馈、AI素养、医学教育、神经多样性学习者

（2）CRAFT项目（AI素养课程资源）

• 研究人员与高中教师合作开发
• 面向K12教育系统免费提供

（3）AI Tinkery（AI探索空间）

• CERAS楼内实体协作空间
• 教育工作者可体验、探索生成式AI课堂应用
• 定期举办活动与工作组

（4）GenAI Hub for Education

• 为K12教育领导者提供经过验证的GenAI研究成果
• 维护学术成果库（Repository）
• 官网：scale.stanford.edu/ai

（5）Stanford HAI AI Index 报告

• 年度AI指数报告含教育专章
• 追踪AI在教育中的应用数据

5.3 核心研究成果

研究项目	发现	应用场景
AI辅导助手提升数学成绩	AI增强人类导师辅导效果，学生数学成绩显著提高	K12数学教学
LLM辅助分层教学	LLM有效协助教师为不同水平学生定制课程方案	差异化教学
AI医学教育模拟	AI模拟医患互动，训练医学生诊断技能	医学教育
全国AI素养日	首届全国性AI素养推广活动（与The Tech Interactive合作）	K12公众教育

5.4 师资建设

维度	现状
领导团队	Daniel Schwartz（主任）、Victor Lee（副教授）、Catherine Chase（研究主任）
跨学科团队	30+ 项目覆盖多个院系
合作伙伴	Stanford HAI、The Tech Interactive、湾区K12学校
教师赋能	CRAFT项目（教师联合开发）、AI Tinkery空间（教师体验）

5.5 资源配置

资源	说明
Stanford Accelerator	acceleratelearning.stanford.edu — 全校级协调枢纽
AI Tinkery	CERAS楼内实体空间
GenAI Hub	scale.stanford.edu/ai — K12领导工具平台
CRAFT资源	面向K12的免费AI素养课程
HAI合作	AI Index年度报告 + 政策征询回应
跨院系协作	工学院、计算机系、医学院、教育学院联动

5.6 成效评估

指标/产出	说明
AI+Education Summit	已举办四届（2026年），跨领域影响力大
30+项目资助	每项$100,000，涵盖多学科
AI Index报告	全球引用度最高的AI数据报告之一
政策回应	回应美国政府AI教育政策征询
CRAFT资源	面向全美K12，持续扩展

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6. 国防科技大学AI教育实践

6.1 政策规划

维度	内容
核心机构	计算机学院 + 智能科学学院 + 电子科学学院
战略定位	"AI+系统"智慧教育范式（教育部第三批典型案例）
成立背景	1953年哈军工，1959年列为全国20所重点大学之一
隶属	中央军委直属
核心导向	服务军队智能化建设 + 军事智能化人才培养
组织机制	《人工智能赋能教育教学指导性意见》（校内文件）
保密约束	军事涉密信息与AI工具严格隔离

来源：国防科技大学机构档案A级/86分

6.2 课程设计

（1）"AI+系统"智慧教育范式

• 立足计算机A+学科 + 软件工程A+学科
• 面向"天河"超算 + "飞腾"芯片重大工程
• 构建"教学→科研→成果→应用"全链条生态

（2）指挥与技术融合培养体系

• 全军率先建立智能无人作战系统和无人装备工程培养体系
• 5个本科专业：无人装备工程、无人作战工程、导航工程、机械工程、测控技术与仪器

（3）AI特色课程

课程	层级	特色
人工智能基础	本科/MOOC	国家精品在线开放课程
人工智能原理与实践	研究生	学情分析驱动的差异化教学
军事智能	培训	军校特有模块
大学计算机基础	本科/MOOC	全球MOOC排名TOP50

来源：国防科技大学深度报告A级/87分

6.3 师资建设

维度	现状
吴文俊AI奖	2024年度两项一等奖（刘新旺、徐昕）
国家级人才	国家杰青、国家优青多人
教师培训	2026年4月启动"智能素养与应用能力提升专题培训"（13位专家、30学时、4大模块）
核心培训理念	培养"人机协作"思维，而非工具操作

6.4 资源配置

资源	说明
高地星光教育联盟	九校联盟，GenAI赋能教学创新，2025年5月成立
国家实验教学示范中心	AI教学实践基地
自主技术栈	飞腾芯片 + 天河超算生态
中国大学MOOC	人工智能基础等课程上线

6.5 成效评估

指标/产出	说明
教育部AI典型案例	第三批入选（全国30所）
A+学科	计算机科学与技术、软件工程（2个）
双一流学科	5个（信息与通信工程、计算机、航空宇航、软件工程、管理科学与工程）
吴文俊AI奖	2024年度两项一等奖
MOOC全球排名	大学计算机基础课程果壳网全球MOOC排名TOP50
强基计划	数学与应用数学、物理学

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7. 五校初步对比矩阵

7.1 五维度对比

维度	清华大学	北京大学	MIT	Stanford	国防科技大学
政策规划	国家战略对接大中小学一体化（AIGE研究中心，2025成立）	"人机共育"核心理念（TBI实验室+国家基地，2023成立）	创造性学习哲学（LLK研究组，1990s+）非营利公益路线	跨院系学习科学枢纽（Accelerator，2022）HAI双驱动	军委直属"AI+系统"智慧教育范式（教育部第三批典型案例）
课程设计	MAIC全AI守护课堂+OpenMAIC开源平台+50讲通识课+大中小学四学段	数智教育平台7大AI工具+博雅讲堂+三层任务分层（No-AI/Co-AI/Pro-AI）	Scratch积木编程+LLM儿童模型+CoCo平台（非传统课程，K12+普惠）	AI+Education 30+项目+CRAFT素养课程+GenAI Hub（学术引领）	无人作战系统+指挥与技术融合+天河超算/飞腾芯片全链条生态
师资建设	院士领衔，9人研究所+20人开发团队（校企合作猿编程）	校企联合（腾讯）跨部门数字化沙龙+京港交流论坛	全球229个合作组织，49国Scratch教育者社区	跨学科30+项目团队，HAI+教育学院联合	吴文俊AI奖得主+国家杰青优青+13专家30学时培训
资源配置	国家智慧教育公共服务平台+完全开源社区+东盟输出	全校统一数智平台+4区域实践网络+DI-IDEA九校联盟	1.4亿用户平台+3000万美元筹资+完全开源（BSD-3）	Accelerator跨院系枢纽+AI Tinkery实体空间+GenAI Hub工具平台	高地星光九校联盟+国家实验教学示范中心+自主技术栈
成效评估	92%满意度、700+学生验证、JCST 2026发表、全球开源	八大教育之问报告、5U+7S框架、政策影响力、区域实践4个	1.4亿用户、87%快乐体验、150+国家、Gates/OpenAI获奖	4届Summit、年度AI Index、30+项目、联邦政策回应	教育部典型案例+A+学科×2+吴文俊一等奖×2

7.2 高校类型定位

类型	代表高校	AI教育定位	核心特征
地方综合强校	清华大学	通识教育+开源生态	大中小学全覆盖、技术产品化、国家平台
地方综合强校	北京大学	人机共育+理论框架	5U+7S框架、政策影响力、校企协同
国际顶尖私立	MIT	儿童编程+创造性学习	Scratch全球生态、4P学习法、社区驱动
国际顶尖私立	Stanford	学术研究+跨学科协作	HAI+Accelerator双驱动、政策对话
军队最高学府	国防科技大学	军事智能化+系统生态	保密约束、无人作战特色、自主技术栈

7.3 模式差异

清华模式：   国家平台 + 技术产品 → 大规模覆盖（自上而下）
北大模式：   理论框架 + 校企合作 → 政策影响（上下结合）
MIT模式：    产品平台 + 社区生态 → 全球普惠（自下而上）
Stanford模式：学术研究 + 跨学科协作 → 知识引领（研究驱动）
NUDT模式：   军事需求 + 自主技术 → 保密优先（需求驱动）

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8. 核心发现与信息缺口

8.1 核心发现

发现1：中外高校AI教育呈现显著的"三元模式分化"

• 中国地方高校（清华/北大）：政策驱动+系统性——国家战略引导，自上而下构建覆盖全学段的AI教育体系，重视顶层设计与标准规范
• 美国高校（MIT/Stanford）：研究驱动+自发性——学术研究引导，自下而上发展以创造力/实证为基础的教育创新，重视开放生态与学术引领
• 中国军队院校（国防科大）：需求驱动+保密优先——服务军队智能化建设，AI应用受保密约束限制，以自主技术生态（天河/飞腾）为核心支撑

发现2：清华大学的技术产品化能力突出

• OpenMAIC是目前唯一完全开源的多智能体AI课堂教学平台，技术方案（LangGraph + 多LLM支持 + 28种动作引擎）在五校中最为完整
• 但"全AI守护"的课堂模式是否优于人类教师主导模式，尚缺乏严格对照实验验证

发现3：北京大学的理论框架最为系统

• 5U素养框架 + 7S学校体系 + 三层任务分层 → 是目前中国最为完整的AI教育理论体系
• 但框架的实证支撑（RCT/准实验）尚不充分，多为定性推导

发现4：MIT规模最大但转型AI最晚

• Scratch 1.4亿用户是任何高校无法企及的影响力
• 但AI整合（Scratch 4.0/LLM项目）刚刚起步，2024年才推出LLM项目，2026年尚未发布Scratch 4.0
• 对大学层面AI教育的直接贡献有限（主要集中在K12/儿童编程）

发现5：Stanford的跨学科整合最优

• Accelerator for Learning 的大学级协调、30+跨学科项目、HAI政策对话 → 研究驱动的模式最为成熟
• 但项目规模偏小（每项$100,000），缺乏如MAIC或Scratch这样的标志性产品

发现6：国防科技大学开辟"军民融合"独特路径

• 以"AI+系统"智慧教育范式入选教育部第三批AI典型案例（全国30所）
• 立足计算机A+、软件工程A+双学科，构建"天河"超算+"飞腾"芯片全链条生态
• 保密约束导致AI应用模式不同于地方高校，但为军事智能化人才培养提供独特参照

8.2 信息缺口

缺口	涉及高校	当前状态	补充建议
各校AI教育专项预算	全部	无直接数据	需搜索各校年度财务报告/捐赠公告
学生AI能力测评数据	全部	仅有清华满意度（92%）	需搜索第三方评估/Scholarship报告
师资AI培训具体方案	北大、MIT、NUDT	信息不足	需搜索教师发展中心资料
MIT大学层面AI课程	MIT	档案侧重LLK/Scratch	需补充MIT OpenCourseWare AI课程数据
Stanford具体课程数量	Stanford	未量化	需搜索Stanford Bulletin/AI课程目录
五校AI教育就业数据	全部	无	需搜索就业报告/毕业生追踪研究
军队院校AI教育特殊性	国防科大	保密约束，信息有限	需深入研究军民融合AI教育路径

8.3 后续研究建议

1. 补充MIT大学层面：MIT不只有LLK/Scratch，还有MIT OpenCourseWare、MIT RAISE、J-WEL等更高等教育层面的AI教育项目
2. 补充Stanford课程量化：Stanford CS+Education的AI课程目录、选课人数等量化数据
3. 寻找各校量化指标：各校AI教育投入预算、教师AI培训覆盖率、学生AI素养测评
4. 深度对比维度：中外差异的制度解释（国家vs市场vs军队驱动、课程vs研究vs需求导向）
5. 时效更新：清华/北大机构档案为2026-04-02数据，需确认最新进展
6. 军队院校专项研究：国防科大AI教育的军民融合路径、保密约束下的AI教育创新

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9. 来源附录

A级来源（官方/一手）

序号	来源	类型	URL
1	清华大学AIGE研究中心	官方	https://www.thuaige.org/home/
2	OpenMAIC官网	官方	https://openmaic.io/zh/
3	MAIC平台	官方	http://www.maic.tsinghua.edu.cn/
4	清华大学计算机系	官方	tsinghua.edu.cn
5	清华大学教育学院AI研究所	官方	https://www.ioe.tsinghua.edu.cn/szdw/rgznjyyjs.htm
6	清华大学心理与认知科学系	官方	https://www.ithome.com/0/934/969.htm
7	北京大学数智教育平台	官方	https://ai4e.pku.edu.cn/
8	北京大学TBI实验室	官方	https://aiedu.pku.edu.cn/
9	北京大学教育学院	官方	https://www.gse.pku.edu.cn/
10	MIT Media Lab LLK	官方	https://www.media.mit.edu/groups/lifelong-kindergarten/
11	Scratch Foundation 2024年报	官方	https://annualreport.scratchfoundation.org/
12	Scratch Foundation官网	官方	https://scratchfoundation.org/
13	CoCo平台	项目	https://coco.build/
14	Stanford Accelerator for Learning	官方	https://acceleratelearning.stanford.edu/
15	Stanford AI+Education峰会2026	官方	https://ed.stanford.edu/events/aieducation-summit-2026
16	Stanford HAI AI Index 2025	官方	https://hai.stanford.edu/ai-index/2025-ai-index-report/education
17	GenAI Hub for Education	官方	https://scale.stanford.edu/ai

本地数据文件

文件	路径	评分	行数
清华大学机构档案	机构档案/清华大学-教育AI研究档案-20260402.md	A级/85分	191行
清华大学深度报告	深度研究报告/清华大学AI教学项目深度研究报告-20260416.md	A级/92分	341行
北京大学机构档案	机构档案/北京大学-教育AI研究档案-20260402.md	A级/85分	180行
北京大学深度报告	深度研究报告/北京大学AI教学项目深度研究报告-20260416.md	A级/90分	366行
MIT媒体实验室档案	机构档案/MIT媒体实验室-教育AI研究档案-20260401.md	A级/85分	486行
Stanford GSE档案	机构档案/斯坦福大学教育研究生院-教育AI研究档案-20260401.md	A级/85分	325行
国防科技大学机构档案	机构档案/国防科技大学-教育AI研究档案-20260420.md	A级/86分	~150行
国防科技大学深度报告	深度研究报告/国防科技大学AI教学项目深度研究报告-20260420.md	A级/87分	~450行
中美对比报告	深度研究报告/中美顶尖高校AI教学对比研究报告-20260416.md	A级/90分	466行
Idea文档	高校AI教育-论文-Idea.md	框架	357行

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附录A：数据时效说明

数据点	最新日期	时效评估	备注
清华AIGE研究中心成立	2025-04-11	✅ ≤6月	2025年事件
清华OpenMAIC发布	2026-03	✅ <1月	最新
清华心理系AI中心成立	2026-03-27	✅ <1月	最新
北大《人机共育》报告	2025-12-31	✅ ≤6月	2025年
北大博雅讲堂(第22期)	2025-11-14	✅ ≤6月	近半年
MIT Scratch 4.0开发	2024年宣布	⚠️ >12月	尚未发布
MIT LLM项目获奖	2023-24	⚠️ >12月	需确认最新进展
Stanford AI+Education Summit	2026-02	✅ <3月	最新一届
Stanford AI Index 2025	2025年	✅ ≤12月	年度报告
国防科大AI+系统入选教育部案例	2026年	✅ 最新	第三批典型案例
国防科大教师培训启动	2026-04	✅ <1月	最新
五校机构档案	2026-04上旬	✅ <1月	均为近期

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报告编写：狗剩 | 2026-04-23 | 基于本地A级数据源（9份档案/报告，共~3400行）