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售后服务上门服务电话，智能分配单据：通车一年半，地铁站前15亩“绿化带”变身麦田，事出反常究竟哪里出了问题？

　　近日，河南郑州地铁8号线省社科院站出口外的“绿化带上种麦子”一事引发热议。目前，绿化带里的小麦已收割完毕。郑州市郑东新区相关部门回应称，这块地共有15.2亩，为一般耕地。相关土地性质变更手续尚未完成。

　　公开信息显示，该地铁站于2019年3月获批建设，2024年12月投用运营。如今，地铁站已通车运营1年半，为何周边配套用地未同步审批？麦子种在规划的绿化带上，究竟是哪里出了问题？

　　记者注意到，这些种麦子的地块，位于郑州市绿博大道与芦医庙大街交叉口四周、省社科院地铁站四个出入口外，其中绿博大道南侧A口和B口附近的麦田面积相对较大。

　　郑州市民陈先生(化名)说：“麦子再往东或者麦子再往西的区域，有很明显的绿化和铺砖的边界，甚至往东一点能看见明显的那种游园的小路，铺砖的，非常丑地断开了，就不是很直，就是说不是路修到这儿了，而是原来有路，因为建地铁把它拆了或者扒了，这是很明显的边界线，现在还有。所以这个地方之前就是绿化地。”

　　据附近居民介绍，绿化带里原本种的有草坪绿植，从去年秋冬季开始，又改种成了小麦。到了今年5月下旬，这片麦子成熟后被收割。郑东新区园林水务局对当地媒体介绍，这块地面积约有15亩，小麦总产量约7500斤，平均亩产约500斤。他们准备卖掉这些小麦后，继续下一茬的种植，接下来计划种芝麻。

　　地铁站大多建在人流密集区域。为何要在看似应该是绿化带的地方种麦子呢？

　　郑州市自然资源和规划局郑东新区分局工作人员张正浩解释：“这块地它一直都是耕地，一直是种粮食的。按远期的国土空间分区规划，它是公园绿地。现在的土地性质还是一般耕地。”

　　记者：这个区域就是A口和B口出来就是麦地，但是再往东走或者再往西走，它就是绿化带。

　　张正浩：是的，那些绿化带应该是合法合规的。

　　地铁项目整体推进过程中，涉及此处的用地报批，为何没有同步推进？张正浩回应称：“报批是项目主体进行报批。现在我们正在问项目主体，比如地铁集团或者东区绿化部门，他们当初报批是怎么实施的？先有项目立项，立项完之后确定报批范围，才向我们自然资源规划部门申请土地报批，我们是依申请来报批的。一般报批时长大概在3至5个月。”

　　负责郑州地铁建设运营的郑州交通发展投资集团相关人员也告诉记者，网友热议的这片区域属于郑东新区园林水务局管辖的公共绿地。

　　郑州交通发展投资集团相关人员说：“8号线建设时只是作为项目施工临时用地，用完之后，就已经进行移交了。它一直都属于郑东新区的地。郑东新区园林水务局下面有一个郑州市东象园林绿化管理有限公司，是它全面接管的，这个公司负责后续的绿化恢复施工，还有常态化的管养。2024年11月就已移交给郑东新区园林水务局了。”

　　而对场地交还的时间节点，郑东新区园林水务局的说法与郑州地铁方面不一致。

　　郑东新区园林水务局工作人员张奎举说：“交还的时间大概在2025年上半年。地铁施工完之后，场地交还回来，我们就给它种成耕地了。那边所有的小麦种植都包含在15.2亩里。”

　　张奎举还表示，这片耕地确实归园林水务局来管，也是由他们来负责组卷报批，向上级部门申请土地性质的变更。

　　按照自然资源部门的说法，一般耕地的组卷报批时长大约3至5个月。为何郑州地铁8号线建设周期长达5年，全线通车也已经1年半，至今此处用地还未完成审批？具体遇到了什么困难？郑东新区园林水务局无法给出明确解释。

　　张奎举说：“这个我也得再落实一下。报批的手续是由我们局申请，向国土资源规划分局来具体确定报批的批次，报批手续流程可能会相对没有那么快。”

　　针对网友热议和此前相关报道，一位权威业内人士表示，此事应引起关注的是地铁站点的规划选址和用地审批，而非绿化带上能否种麦子。轨道交通的用地规划选址和配套设施建设，应综合统筹布局、协调推进。从目前来看，在地铁站的建设过程中，当地或只考虑了地铁的建设，而未充分考虑站点周边配套用地的整体情况，项目用地缺乏综合规划和统筹推进。

　　另一位权威业内人士还指出，既然该地块为耕地，严格来说，其土地权属应仍归属于原村集体经济组织，如今却由相关部门管理和占用，这不符合正常的土地审批流程和状态。此处规划的是公园绿地，公园绿地也必须办理土地征收手续。

　　北京大学法学院长聘副教授彭錞表示：“城市里边的绿化带应当就是绿化，不应当是种植麦子，而且就算种植麦子，也不应当是相关部门来种植，一定是相应的产权人来种植。这种反常的事情，其实背后反映的是法律上的权利义务关系，空间规划的定位都是模糊不清的。”

　　南京财经大学粮食和物资学院教授钱龙认为，杜绝此类现象靠一个部门的指令远远不够，必须构建刚性约束的防线，尤其是决策前要强化刚性约束，建立终身责任制。

　　6月1日晚上，郑东新区园林水务局对中国之声表示，这片由绿化部门管理的耕地，将尽快启动土地报批程序，批复前将依据国家相关政策，严格落实耕地管理要求。报批完成后，将立即推进绿化建设。

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　　近日，河南郑州地铁8号线省社科院站出口外的“绿化带上种麦子”一事引发热议。目前，绿化带里的小麦已收割完毕。郑州市郑东新区相关部门回应称，这块地共有15.2亩，为一般耕地。相关土地性质变更手续尚未完成。

　　公开信息显示，该地铁站于2019年3月获批建设，2024年12月投用运营。如今，地铁站已通车运营1年半，为何周边配套用地未同步审批？麦子种在规划的绿化带上，究竟是哪里出了问题？

　　记者注意到，这些种麦子的地块，位于郑州市绿博大道与芦医庙大街交叉口四周、省社科院地铁站四个出入口外，其中绿博大道南侧A口和B口附近的麦田面积相对较大。

　　郑州市民陈先生(化名)说：“麦子再往东或者麦子再往西的区域，有很明显的绿化和铺砖的边界，甚至往东一点能看见明显的那种游园的小路，铺砖的，非常丑地断开了，就不是很直，就是说不是路修到这儿了，而是原来有路，因为建地铁把它拆了或者扒了，这是很明显的边界线，现在还有。所以这个地方之前就是绿化地。”

　　据附近居民介绍，绿化带里原本种的有草坪绿植，从去年秋冬季开始，又改种成了小麦。到了今年5月下旬，这片麦子成熟后被收割。郑东新区园林水务局对当地媒体介绍，这块地面积约有15亩，小麦总产量约7500斤，平均亩产约500斤。他们准备卖掉这些小麦后，继续下一茬的种植，接下来计划种芝麻。

　　地铁站大多建在人流密集区域。为何要在看似应该是绿化带的地方种麦子呢？

　　郑州市自然资源和规划局郑东新区分局工作人员张正浩解释：“这块地它一直都是耕地，一直是种粮食的。按远期的国土空间分区规划，它是公园绿地。现在的土地性质还是一般耕地。”

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　　而对场地交还的时间节点，郑东新区园林水务局的说法与郑州地铁方面不一致。

　　郑东新区园林水务局工作人员张奎举说：“交还的时间大概在2025年上半年。地铁施工完之后，场地交还回来，我们就给它种成耕地了。那边所有的小麦种植都包含在15.2亩里。”

　　张奎举还表示，这片耕地确实归园林水务局来管，也是由他们来负责组卷报批，向上级部门申请土地性质的变更。

　　按照自然资源部门的说法，一般耕地的组卷报批时长大约3至5个月。为何郑州地铁8号线建设周期长达5年，全线通车也已经1年半，至今此处用地还未完成审批？具体遇到了什么困难？郑东新区园林水务局无法给出明确解释。

　　张奎举说：“这个我也得再落实一下。报批的手续是由我们局申请，向国土资源规划分局来具体确定报批的批次，报批手续流程可能会相对没有那么快。”

　　针对网友热议和此前相关报道，一位权威业内人士表示，此事应引起关注的是地铁站点的规划选址和用地审批，而非绿化带上能否种麦子。轨道交通的用地规划选址和配套设施建设，应综合统筹布局、协调推进。从目前来看，在地铁站的建设过程中，当地或只考虑了地铁的建设，而未充分考虑站点周边配套用地的整体情况，项目用地缺乏综合规划和统筹推进。

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　　6月1日晚上，郑东新区园林水务局对中国之声表示，这片由绿化部门管理的耕地，将尽快启动土地报批程序，批复前将依据国家相关政策，严格落实耕地管理要求。报批完成后，将立即推进绿化建设。

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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