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售后服务上门服务电话，智能分配单据：中国科研团队首次构建“活化石”七鳃鳗全脑3D图谱

　　昆明6月19日电 (记者 韩帅南)近日，中国科学院昆明动物研究所宿兵团队联合华大生命科学研究院和辽宁师范大学研究团队，首次构建七鳃鳗全脑三维空间单细胞图谱，相当于绘制了一张详细的空间“地图”。借助这张“地图”，研究人员得以重建脊椎动物脑的部分祖先特征，并揭示神经元和脑结构在5亿年演化过程中的重要创新。

　　复杂的大脑，是脊椎动物区别于无脊椎动物的关键标志，也是各种行为和认知能力的基础。为研究脊椎动物最早的脑，科学家把目光投向了一种古老的脊椎动物——七鳃鳗(lamprey)。它是现存少数几类没有上下颌的脊椎动物代表，大约在4.5亿年前与包括人类在内的有颌类脊椎动物的祖先分道扬镳。更难得的是，它的核心形态特征在化石记录中保持约3.6亿年几乎不变，堪称“活化石”物种，因此也被认为是重建脊椎动物脑祖先状态的关键类群。

雷氏七鳃鳗实拍图。中国科学院昆明动物所 供图

　　研究人员把七鳃鳗与小鼠的脑图谱一起比较，发现即使相隔数亿年的两种动物，多个脑区的功能、基因表达都高度相似：在嗅球神经发生轨迹、延脑分节区域以及不同脑区核心细胞类型等方面也具有显著保守性。

　　这说明，早在脊椎动物共同祖先身上，大脑可能已具备分区明确、分子表达谱复杂的脑结构。与此同时，研究还发现七鳃鳗在端脑、中脑和延脑等区域存在明显的谱系特异细胞类型及空间分布模式。例如，七鳃鳗特有的中脑神经元(MidNeuron)和延脑中体积巨大的穆勒细胞(Müller　cell)，以及在哺乳动物中出现的大脑皮层精细的分层结构，均反映出脊椎动物不同演化谱系独特的脑分化轨迹。

　　为更进一步研究神经元是如何在不同脊椎动物中演化的，研究汇集了斑马鱼、龟、蜥蜴、斑马雀、鸽子、小鼠和猕猴等代表性脊椎动物的组学数据，通过系统的跨物种比较分析，揭示了脊椎动物神经元演化中具有“兼职”与“专职”两种不同的演化模式。大脑里的神经元大致分为两类：让信号“加速”的兴奋性神经元，和给信号“踩刹车”的抑制性神经元，通常一类细胞只做一件事。

　　此外，针对长期存在争议的脊椎动物小脑起源问题，研究人员在七鳃鳗“小脑样区域”中鉴定出一类与斑马鱼小脑中间神经元分子特征高度相似的细胞。这一发现表明，七鳃鳗脑中可能已经存在一个雏形小脑：没有分层且弥散分布、以类小脑中间神经元为主。这一小脑雏形，可能为后续有颌类层状精细化小脑结构的演化奠定了基础。这一发现也为长期存在争议的小脑起源问题提供了新分子证据。

　　该研究重建了脊椎动物脑演化的重要祖先特征，为理解复杂脑结构如何产生和演化提供了新的视角，随着空间组学技术的发展，有望成为未来研究脑演化的重要参考资源。

　　该研究成果以封面论文的形式发表在Science上。中国科学院昆明动物研究所博士研究生吴海旭、杭州华大生命科学研究院副院长陈铎元、辽宁师范大学副教授李军、华大生命科学研究院博士研究生周涛和副研究员庄镇堃为共同第一作者；中国科学院昆明动物研究所研究员宿兵、华大生命科学研究院研究员刘石平、辽宁师范大学教授逄越为共同通讯作者。(完)

本周国家机构发布新动态中国科研团队首次构建“活化石”七鳃鳗全脑3D图谱

　　昆明6月19日电 (记者 韩帅南)近日，中国科学院昆明动物研究所宿兵团队联合华大生命科学研究院和辽宁师范大学研究团队，首次构建七鳃鳗全脑三维空间单细胞图谱，相当于绘制了一张详细的空间“地图”。借助这张“地图”，研究人员得以重建脊椎动物脑的部分祖先特征，并揭示神经元和脑结构在5亿年演化过程中的重要创新。

　　复杂的大脑，是脊椎动物区别于无脊椎动物的关键标志，也是各种行为和认知能力的基础。为研究脊椎动物最早的脑，科学家把目光投向了一种古老的脊椎动物——七鳃鳗(lamprey)。它是现存少数几类没有上下颌的脊椎动物代表，大约在4.5亿年前与包括人类在内的有颌类脊椎动物的祖先分道扬镳。更难得的是，它的核心形态特征在化石记录中保持约3.6亿年几乎不变，堪称“活化石”物种，因此也被认为是重建脊椎动物脑祖先状态的关键类群。

雷氏七鳃鳗实拍图。中国科学院昆明动物所 供图

　　研究人员把七鳃鳗与小鼠的脑图谱一起比较，发现即使相隔数亿年的两种动物，多个脑区的功能、基因表达都高度相似：在嗅球神经发生轨迹、延脑分节区域以及不同脑区核心细胞类型等方面也具有显著保守性。

　　这说明，早在脊椎动物共同祖先身上，大脑可能已具备分区明确、分子表达谱复杂的脑结构。与此同时，研究还发现七鳃鳗在端脑、中脑和延脑等区域存在明显的谱系特异细胞类型及空间分布模式。例如，七鳃鳗特有的中脑神经元(MidNeuron)和延脑中体积巨大的穆勒细胞(Müller　cell)，以及在哺乳动物中出现的大脑皮层精细的分层结构，均反映出脊椎动物不同演化谱系独特的脑分化轨迹。

　　为更进一步研究神经元是如何在不同脊椎动物中演化的，研究汇集了斑马鱼、龟、蜥蜴、斑马雀、鸽子、小鼠和猕猴等代表性脊椎动物的组学数据，通过系统的跨物种比较分析，揭示了脊椎动物神经元演化中具有“兼职”与“专职”两种不同的演化模式。大脑里的神经元大致分为两类：让信号“加速”的兴奋性神经元，和给信号“踩刹车”的抑制性神经元，通常一类细胞只做一件事。

　　此外，针对长期存在争议的脊椎动物小脑起源问题，研究人员在七鳃鳗“小脑样区域”中鉴定出一类与斑马鱼小脑中间神经元分子特征高度相似的细胞。这一发现表明，七鳃鳗脑中可能已经存在一个雏形小脑：没有分层且弥散分布、以类小脑中间神经元为主。这一小脑雏形，可能为后续有颌类层状精细化小脑结构的演化奠定了基础。这一发现也为长期存在争议的小脑起源问题提供了新分子证据。

　　该研究重建了脊椎动物脑演化的重要祖先特征，为理解复杂脑结构如何产生和演化提供了新的视角，随着空间组学技术的发展，有望成为未来研究脑演化的重要参考资源。

　　该研究成果以封面论文的形式发表在Science上。中国科学院昆明动物研究所博士研究生吴海旭、杭州华大生命科学研究院副院长陈铎元、辽宁师范大学副教授李军、华大生命科学研究院博士研究生周涛和副研究员庄镇堃为共同第一作者；中国科学院昆明动物研究所研究员宿兵、华大生命科学研究院研究员刘石平、辽宁师范大学教授逄越为共同通讯作者。(完)

王昊黄河水利职业技术大学

摘要：高职教育聚焦技术技能人才培养，而基础教育与高等教育同样面临学业压力、资源分配不均、教学模式固化等问题。人工智能作为融合技术创新与教育变革的综合手段，通过个性化学习分析、智能辅导、资源整合等形式，为突破传统教育局限、促进教育公平、培养创新人才提供独特路径。本文结合人工智能在教育领域特别是高职院校的应用现状，分析其在改善教学效率、优化学习体验中的独特价值，探讨当前应用中存在的技术短板、教育主体适配不足等问题，并从社会、学校、师生、技术四个层面提出针对性实施路径，为构建智能化教育生态、提升教育质量提供新的思路与实践参考。

关键词：人工智能教育格局个性化学习教育公平智能教育生态

一、前言

人工智能以“数据驱动”“自适应调整”为核心，通过模拟人类认知过程，为教育提供个性化支持、资源优化配置、教学模式创新的技术支撑，尤其契合当下教育多元化、精准化、终身化的发展需求。国外研究起步较早，成果已覆盖幼儿教育至高等教育全阶段。然而，当前人工智能在教育领域的应用多聚焦单一技术场景，缺乏系统的实施框架与路径设计，尤其在应对数据安全、教师角色转型、学生过度依赖等问题上尚未形成共识。因此，本文基于人工智能教育应用的核心原理，结合国内外实践经验，从多层面构建实施路径，力求为教育智能化转型提供可操作的方案。

二、人工智能在教育领域的应用现状与现存问题

(一)传统教育局限凸显，AI补位需求迫切

无论是基础教育阶段学生知识薄弱点难精准定位，高等教育学生创新思维培养方式单一，还是职业教育实践场景模拟不足，均说明传统教育面临“供需错配”问题：一方面，教师难以兼顾每个学生的学习节奏与需求，导致部分学生“吃不饱”或“跟不上”；另一方面，偏远地区教育资源匮乏，城乡、区域教育差距仍然存在。此外，传统教学评估依赖人工批改，效率低且反馈滞后，难以实时调整教学策略，这些局限为人工智能的应用提供了现实需求场景。

(二)AI教育应用初显成效，但深度不足

当前人工智能已在教育领域形成多元化应用雏形：自适应学习平台(如Knewton)通过跟踪学生答题数据、学习时间等信息，自动识别知识薄弱点并推送针对性资源，实现学习路径个性化；智能辅导系统(如科大讯飞智能助教)可自动批改作业、智能答疑，减轻教师负担的同时提升反馈效率。但这些应用多停留在“辅助工具”层面，尚未深度融入教学流程，如个性化学习仅覆盖知识点推送，未涉及思维能力培养；智能辅导对复杂主观题的评价精度仍需提升，难以替代教师的情感引导与价值塑造。

(三)教育主体适应滞后，应用效能受限

教师与学生作为教育核心主体，对人工智能的适配能力不足制约了应用效果：一方面，教师面临角色转型挑战，即部分教师缺乏AI技术操作能力(如教育数据分析、智能平台使用)，且对AI辅助教学的信任度不足，导致技术与教学“两张皮”；另一方面，学生过度依赖AI工具的现象逐渐显现，学生群体频繁出现写作依赖智能辅助工具、语言表达缺乏个性的问题。

(四)技术支撑存在短板，安全风险突出

人工智能在教育领域的应用面临双重技术瓶颈：一是数据质量与隐私安全问题，AI决策依赖高质量数据，但学生学习行为数据常存在缺失(如课堂参与度记录不全)、偏差(如答题数据受干扰)，导致个性化推荐精度下降。二是技术适配性不足，现有AI系统多为通用型，未充分考虑不同学科(如数学解题思路引导、语文作文批改)、不同教育阶段(如幼儿教育互动性、高等教育研究性)的特点，导致应用场景受限、操作复杂。

三、人工智能重塑教育格局的实施路径

(一)社会协同赋能，完善政策与资源保障

构建“政府-企业-社会”协同机制：一是政府层面，设立人工智能教育应用专项经费，支持技术研发与试点项目(如偏远地区“双师课堂”推广)，制定《教育AI应用伦理准则》，明确数据收集、使用的“最小必要”原则，规范技术应用边界；二是企业层面，推动校企合作开发学科定制化AI工具(如数学智能解题系统、护理专业虚拟实训平台)，将职场场景(如企业岗位需求)融入AI教学内容设计，提升教育与就业的衔接度。

(二)学校系统落地，构建智能教育生态

学校作为AI教育应用的核心场景，需从“课程-师资-平台”三方面系统推进：一是课程融合，将AI素养纳入教育体系，开设《AI与学习》《教育数据分析基础》等选修课，同时在学科教学中嵌入AI工具(如语文用智能作文批改系统、物理用虚拟实验平台)，实现技术与教学的深度融合；二是师资建设，建立“AI+教育”跨学科教学团队(由学科教师、技术人员、教育研究者组成)，定期组织开展分层培训；对中青年教师，开展教育数据分析、个性化教学策略设计等进阶培训；三是平台搭建，建设校级智能教育管理平台，整合学习数据(如线上作业、课堂互动)、教学资源(如优质课程视频、虚拟实训模块)，同时配备专用AI教学实验室，提供沉浸式学习环境。

(三)师生协同适配，提升技术应用能力

师生需主动适应AI时代教育角色转变，形成“人机协同”的能力体系：对教师而言，需从“知识传授”转向“学习设计与引导”，利用AI生成的学生学习报告(如知识点掌握情况、学习时间分布)，制定差异化教学策略(如对薄弱学生增加小组辅导、对优秀学生布置拓展任务)；对学生而言，需在教师引导下建立“合理依赖”的AI使用习惯——如使用智能答疑机器人前先自主思考，借助AI工具验证解题思路而非直接获取答案，同时通过“AI应用实践活动”提升信息素养与批判性思维，避免技术依赖。

(四)技术迭代优化，筑牢安全与适配基础

技术层面需从“安全-适配-创新”三方面突破瓶颈：一是数据安全保障，采用AES(高级加密标准)等技术对学生敏感数据(如身份信息、学习记录)进行加密存储，建立数据访问权限分级制度(如教师仅可查看所教班级数据)，定期开展数据安全审计，防范泄露风险；二是技术适配优化，针对职业教育，设计高仿真虚拟实训系统(如机械制造拆装模拟、医患沟通场景)，同时简化AI工具操作界面，降低师生使用门槛；三是技术融合创新，推动AI与物联网、区块链等技术结合，根据学生学习状态自动调整；区块链保障学习成果(如证书、成绩)的可追溯与不可篡改，为终身学习档案建设提供支撑。

四、结语

当前，人工智能在教育领域的应用已突破“零到一”的起步阶段，但仍需应对技术适配性、教育主体协同、数据安全等挑战。未来，随着机器学习算法优化、自然语言处理技术升级，以及多技术融合(AI+元宇宙、AI+区块链)，人工智能将在沉浸式学习场景构建、终身学习路径规划等方面发挥更大作用。

同时，本研究仍存在局限：一是对新兴技术(如AI与元宇宙结合的虚拟教育世界)的探讨较浅，尚未形成系统的应用框架；二是研究方法以文献分析、案例总结为主，缺乏大规模实证数据(如不同AI工具对学习成绩的影响量化)支撑。后续研究可聚焦两大方向：一是深化新兴技术与教育的融合路径，开发场景化、定制化AI教育方案；二是开展实证研究，通过对比实验、长期跟踪，精准分析人工智能对教育质量、学生能力的影响机制，为教育智能化转型提供更科学的依据。

参考文献：

[1]狄俊锋,王芹,崔文琪.(2025).人工智能在教育教学中融合应用研究[J].EducationalTheoryandResearch,3(8):12-14.

[2]郑庆华.(2024).人工智能赋能创建未来教育新格局[J].中国高教研究,(3):1-7.

[3]蒲菊华,熊璋.(2021).人工智能与教育融合促进高等教育改革.#i{中国高等教育}(20),3.

作者简介：

王昊，出生年月：1992年3月22日;民族：回族；性别：男；学历：硕士研究生；职称：助教；研究方向：心理学、教育学。

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