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分析区域：京畿道及其下辖31个市郡 教育区
核心区域： 人工智能产业集群（如城南和板桥）、京畿道北部和东部以及教育资源匮乏、职业高中和人工智能特色学校较少的地区
议程：人工智能时代学生未来智力差距以及学校、地区和教师能力方面的结构性差异
黄金时间类型：机遇+结构性风险
参考日期： 2026年8月28日
版本：区域AX黄金时间智能v3.1
 

如果仅仅将京畿道学生的AI教育问题视为“他们是否有机会学习AI”的问题，就会忽略实际存在的差距。到2026年，京畿道教育厅正通过一系列举措快速推进AI教育，例如建立200所AI重点学校、 350所AI和数字化应用领先学校、向约600所学校部署数字化辅导员、组建约100人的AI融合教育专业支持团队，以及指定19所职业高中为AI能力提升学校。显然，学校层面的AI教育已经超越了少数试点学校的阶段，进入了广泛推广阶段。（政府电子采购中心）

基础也相当稳固。截至2024年10月，京畿道教育厅自主研发的人工智能教学平台Hi-Learning已被2581所学校、491607名学生和38613名教师使用。此后，人工智能作文诊断、人工智能简答题和作文题评估、个性化内容推荐以及学习数据利用等功能不断完善。虽然这代表的是历史官方基线，但也表明京畿道已具备相当水平的公共数字基础设施，足以支持人工智能教育的发展。（政府电子采购中心）

然而，人工智能教育的规模化扩张并不等同于弥合学生未来智能差距。实际体验会因学生就读的学校、是否有能够设计人工智能课程的教师、所在地区是否有大学、IT公司和研究机构、家庭环境是否适合使用人工智能，以及学校是否将人工智能不仅作为学习工具，更作为解决问题、培养创造力和批判性思维的工具而加以利用而有所不同。京畿道教育厅明确将“弥合数字鸿沟”列为项目目标，并计划于2025年在涟川、骊州和安城市六所中学开展移动人工智能体验式教育，这表明政策层面已经意识到这些地域差异。（韩国电子采购服务）

更重要的问题是，未来的差距正在从设备拥有方面的差距转向人工智能应用方面的质的差距。即使所有学生都使用相同的人工智能工具，有的学生可能只会用它们来抄袭答案，而有的学生则可能用它们来验证材料、编写代码、分析数据和解决新问题。这种差异代表着一种超越单纯数字素养的更高层次的能力。

因此，本分析将此视为未来智能问题。未来智能并非仅仅指使用特定人工智能程序的能力，而是学生从提问→探索→验证→分析→人工智能协作→问题解决→创造→负责任的判断等一系列综合能力。京畿道的黄金时期不在于创建更多的人工智能教育项目，而在于 未来两到三年内，公共教育能否确保学生无论居住在何处、就读于哪所学校、接受何种教师指导或拥有何种家庭环境，都能达到最低限度的未来智能水平，同时将当地产业与学生先进的人工智能能力有效对接。

京畿道的教育体系是韩国规模最大的。但同时，由于下辖31个市郡的产业、人口、收入以及城乡结构差异显著，因此很难用单一的平均值来解释其教育环境。

城南、水原、龙仁、华城等地区与板桥IT和人工智能产业、半导体和高科技制造企业以及大学和研究机构对接的潜力相对较高。另一方面，延川、加平、杨平、骊州等地区由于结构性原因，难以获得同等的私立人工智能教育和产业对接机会。

京畿道教育厅针对2026年人工智能教育重点学校制定的差异化设计方案——包括3所领先型学校、100所中心型学校和97所文化传播型学校——也是基于人工智能教育能力因学校而异的前提。具体而言，领先型学校要求小学至少开设68小时的信息技术课程，初中至少开设102小时的信息技术课程，而高中则必须每学期都开设人工智能相关课程。（政府电子采购中心）

与此同时，350所采用人工智能和数字技术的领先学校正在构建一个基于高阶学习的课程、数字内容和根据学生特点量身定制的教育模式，并通过校际网络进行推广。（政府电子采购中心）

因此，京畿道正在形成一个由通用平台+领先学校+重点学校+区域中心组成的多层次人工智能教育结构。

问题是，这种结构在多大程度上真正转化为学生层面的平等机会。

拥有200所人工智能重点学校和350所人工智能及数字化应用领先学校，这固然是一项重要的成果。然而，这些数字并不能等同于学生人工智能能力的提升。 

• 被指定为人工智能重点学校 ≠ 提升学生的未来智能
• 获取高阶学习能力 ≠ 确保人工智能利用能力
• 数字辅导部署 ≠ 教师教学创新
• 有必要区分人工智能体验式教育和人工智能持续学习。

在人工智能教育中，教师的作用尤为关键。即使使用相同的平台和人工智能工具，教学质量也会因教师提出的问题以及对学生验证过程的要求而存在显著差异。

京畿道教育厅组建了一支由约100名教师组成的专业支持团队，这些教师将在2026年前获得人工智能融合教育硕士学位。该团队还将开展现场咨询、实践培训和课程模式开发等工作，旨在缩小学校教师的能力差距。（政府电子采购中心）

此外，还将选拔172名新生参加与教育研究生院合作的AI融合教育专项项目，每学期学费的70%（最高可达200​​万韩元）将获得补贴。这表明，AI教育的瓶颈不仅在于设备，还在于教师的专业水平。（政府电子采购中心）

因此，京畿道人工智能教育的下一个评估单位不应该是学校的数量，而应该是学生实际掌握的人工智能能力。

在人工智能出现之前，数字教育差距主要体现在设备、互联网和软件的获取方面。随着生成式人工智能的出现，这种差距的性质正在发生变化。

第一个变化是从搜索转向提问。与其说是搜索所需信息的能力，不如说是向人工智能提出什么问题以及如何验证答案变得更加重要。

第二点是从知识获取向知识验证的转变。由于人工智能能够快速生成答案，学生必须能够判断信息的来源、逻辑、错误和偏见。

第三点是从工具使用转向人工智能协作。利用人工智能解决问题的能力在几乎所有领域都变得至关重要，包括写作、编程、数据分析、图像处理、设计和实验。

第四点是评价方法的改变。在学生可以使用人工智能的环境下，仅凭简单的作业或作业内容难以评估他们的实际能力。京畿道教育厅引入Hi-Learning人工智能作文式评价系统并增强作文诊断功能，也与此改变密切相关。（政府电子采购中心）

因此，人工智能时代的教育差距可能会从能够使用人工智能的学生和不能使用人工智能的学生之间的差距，转变为能够将人工智能作为拓展思维的工具的学生和将人工智能作为生成答案的工具的学生之间的差距。

京畿道教育厅的 2026 年人工智能教育政策主要由四个层面组成。

首先是扩大人工智能教育中心。我们目前运营着200所人工智能特色学校和350所人工智能及数字化应用领先学校。特色学校强化人工智能和信息教育本身，而领先学校则在拓展高水平学习和数字化个性化课程方面发挥作用。（政府电子采购中心）

第二个方面是对学校领域的支持。政府投资149亿韩元用于“数字辅导员”项目，并在约600所学校推广实施。该辅导员旨在通过辅助备课和使用数字设备及平台，使教师能够专注于教学本身。（韩国电子采购服务）

第三个方面是教师能力。目前，约有100名成员组成的人工智能融合教育专业支持团队、172名教育研究生院人工智能专业课程学员以及基于Hi-Learning的教师培训项目正在同步进行。未来科学教育研究院的Hi-Cycle项目旨在从安全与伦理、数字素养、教育科技、数据、计算思维和人工智能六个方面诊断教师的人工智能和数字能力，并将其与实际课堂教学相结合。该项目的目标是到2026年开发并分享3000个基于Hi-Learning的课程计划。（政府电子采购中心）

第四点是与工业和职业教育的联系。19所学校入选2026年职业高中人工智能能力提升项目，该项目开展的课程涵盖人工智能基础知识、重大融合以及人工智能毕业设计项目，旨在解决工业环境中的挑战。（政府电子采购中心）

换句话说，京畿道教育厅的人工智能教育已经开始从简单的编程教育转向涵盖学科课程、评估、教师和职业教育的教育AX 。

京畿道最大的优势在于能够将其自主研发的人工智能教学平台与庞大的学校网络连接起来。

截至2024年10月，Hi-Learning已被2581所学校、491607名学生和38613名教师使用。当时，人工智能作文诊断、聊天机器人和内容推荐等功能已在不断完善。（韩国电子采购服务）

这些公共平台在缓解教育差距方面具有重要意义，因为它们可以提供相同的基本服务，而无需考虑地区或学校的财政能力。

然而，教育竞争力不能仅仅以平台渗透率来衡量。在人工智能时代，教师的课程设计能力、学生的批判性思维和人工智能伦理，以及与本地产业的合作项目经验，都至关重要。

京畿道教育厅决定从2025年起分别向学生和教师分发《生成式人工智能安全使用指南》，这也是基于对这些风险的认识。该指南强调负责任地使用生成式人工智能和进行数字公民教育，并充分考虑了不同年龄段的特点和教师的角色。（韩国电子采购服务）

因此，尽管京畿道的人工智能教育准备程度在平台和政策基础方面可以评估得相当高，但 在衡量学生未来实际智力成果和区域差异方面，该系统仍有很大的改进空间。

综合200所人工智能重点学校、350所人工智能和数字化应用领先学校、约600名数字化导师、约100名人工智能融合教育专业支持团队成员、172名研究生人工智能专业课程学生以及19所到2026年将提升人工智能能力的职业高中的数据，可以证实京畿道的人工智能教育已在多个层面同步发展。（政府电子采购中心）

然而，这些数字主要都是输入或输出。

需要单独的结果数据来确定有多少学生能够使用人工智能解决新问题，学生人工智能能力的区域差异是否缩小，以及教师的人工智能使用能力如何影响学生的学业成绩、自主学习能力和创造力。

尤其值得一提的是，2025年在延川、骊州和安城市六所中学开办的移动人工智能工作站，充分体现了人工智能产业和经验基础设施的可及性因地区而异的政策依据。（韩国电子采购服务）

因此，为了评估京畿道的教育人工智能差距，今后我们必须同时检查至少五个层面的数据：学校→教师→学生→家庭→地区。

首先是不同学校在人工智能教育经验方面的差距。虽然200所重点学校和350所顶尖学校的学生可能接触到相对多样化的人工智能课程，但还需要单独核实，以确定这种普及程度是否已达到普通学校的水平。

第二个问题是教师能力差距。教师使用人工智能进行简单数据生成和将其用于学生数据分析、个性化教学和项目式学习之间的差异，会导致学生体验的差异。

第三点是区域生态系统差距。在那些能够便捷地接触到板桥IT公司、大学和研究机构的地区，以及那些缺乏这些资源的地区，校外人工智能项目和职业经验的质量可能存在差异。

第四个方面是家庭环境差距。付费人工智能服务、高性能设备、私人教育以及家长的数字化能力可以拓展学生在校外接触人工智能的体验。

第五点是评估差距。目前缺乏足够的公开综合指标，能够按城市、郡县和学校对京畿道学生的AI、数据、验证和问题解决能力进行公平的比较。

最关键的数据缺口就在这里。虽然人工智能教育行业发展迅猛，但衡量学生未来智能实际差距的数据却相对匮乏。

Education AX的首要基础是面向所有学校的公共平台。就此而言，Hi-Learning是京畿道的一项重要资产。

然而，仅仅拥有一个平台是不够的。它还需要能够将人工智能正确应用于课堂的教师和数字导师、稳定的网络和设备、人工智能内容、学生学习数据，以及个人信息保护和人工智能伦理标准。

具体而言，京畿道教育厅未来科学教育研究所于2026年推出的Hi-Cycle评估体系，从六个方面评估教师能力：数字安全与伦理、数字素养、教育科技、数据、计算思维 和人工智能。该体系也可作为设计未来学生智能指标的重要参考框架。（政府电子采购中心）

这名学生还需要再完成一步。

我们不仅要评估使用人工智能的能力，还要评估提出问题、验证人工智能答案、解释数据、区分人类和人工智能角色以及对结果负责的能力。

人工智能时代公共教育的作用不是为学生购买最好的人工智能服务，而是使他们无论身处何种家庭环境，都能获得这种基本的未来智能。

要让 Education AX 惠及当地社区，学校的 AI 教育必须与当地产业联系起来。

京畿道在这方面具有特别有利的条件。它拥有丰富的资源，学生可以在这里体验现实世界的产业挑战，例如板桥的人工智能和软件、龙仁、华城、平泽和利川的半导体、始兴和光教的生物技术，以及制造业密集地区的机器人和智能工厂。

职业高中人工智能教育的变革正体现了这一方向。这项人工智能能力提升项目计划于2026年前在19所学校实施，其重点并非简单的人工智能理论，而是利用人工智能解决工业问题的项目，以及跨学科专业和毕业设计。（韩国电子采购服务）

问题在于，这些机会可能只会集中在一些职业高中和产业集群中。

为了减少人工智能教育方面的区域差异，有必要将课程和项目与板桥地区的企业专家远程连接起来，运营移动人工智能实验室，并将区域产业问题转化为学校共享项目。

归根结底，重要的是要看看公共教育能在多大程度上纠正这种结构，在这种结构下，只有来自拥有众多本地产业地区的学生才能接触到未来的产业。

京畿道的教育差距并非仅仅是南北差异造成的。即使在同一城市内，不同的学校和家庭环境也会导致教育水平的差异。

然而，在考察地方产业生态系统与人工智能教育之间的联系时，存在明显的地域差异。城南市教育厅已连续四年被评为人工智能和数字技术应用领先地区，直至2026年。该市运营着“6·5·5人工智能中心”和“城南数字阶梯”，将板桥IT企业与地方政府联系起来。（政府电子采购中心）

相比之下，延川、骊州和安城则在2025年直接向学校输送移动人工智能站点，以提供人工智能体验机会。这表明，提供相同人工智能教育的方式因地区而异。（政府电子采购中心）

然而，简单地将京畿道北部地区描述为人工智能教育的薄弱地区也是不恰当的。延川市教育厅于2026年成立了人工智能课程分享支持小组，由辖区内26名小学、初中和高中教师组成，旨在推广高阶学习以及基于人工智能的简答题和作文题型评估。这表明，即使是起步较晚的地区也开始构建自身的能力。（政府电子采购中心）

因此，我们需要的不是对地区进行简单的排名，而是衡量这 31 个城市和县的 AI 教育准备情况。

第一个原因是人工智能正在成为学生日常学习的工具。即使学校不教授如何使用人工智能，学生也会使用它。因此，公共教育的延误越久，人工智能的使用就越有可能受到家庭环境和私人教育的影响。

第二个原因是，京畿道教育厅正同步推进人工智能特色学校、试点学校、数字辅导员和专业教师培训项目的拓展，目标是在2026年前实现。目前正在开发的课程模式和教师能力框架极有可能在未来成为普通学校人工智能教育的标准。（政府电子采购中心）

第三个原因是评估体系开始变革。基于人工智能的简答题和作文评估，以及基于人工智能的英语课堂和评估模式“CLASS UP”正在引入。继2026年试点学校运行之后，“CLASS UP”计划于2027年逐步推广至全省所有普通学校。 （政府电子采购中心）

一旦评估方法和训练数据结构建立起来，再次更改它们的成本就很高。

因此，2026 年至 2028 年是京畿道决定将人工智能视为扩大教育差距的私人教育工具，还是将其发展成为保障公共教育未来智能最低标准的公共基础设施的黄金时期。

12-1. 基层地方政府“黄金时间”应用案例①——城南市

城南市是京畿道学生能够亲身体验人工智能产业的地区之一。它将板桥科技谷的人工智能和软件企业集群与学校教育紧密联系起来，城南市教育厅已连续四年（2023年至2026年）被评为人工智能和数字技术应用领先地区。（政府电子采购中心）

2026年，将推出体现小学、初中和高中特点的“6·5·5 AI-Hub” 教育模式，并通过连接板桥地区地方政府和IT企业的“城南数字阶梯”项目，努力缩小教育差距。此举意义重大，因为它代表着将人工智能产业集群转型为教育资源的尝试。（政府电子采购中心）

城南的黄金时期不在于创建更多的人工智能体验式教育项目。关键在于将板桥的商业、人才、数据和当地问题与学校项目连接起来，并将这些教育模式转化为公共资源，以便其他地区的学生可以通过诸如“高阶学习”（Hi-Learning）和“京畿道共享学校”（Gyeonggi Shared Schools）等项目加以利用。

如果城南市优良的本地资源仅仅成为城南学生的专属竞争优势，京畿道的教育差距将会扩大。反之，如果这些资源能够转化为可供课堂、项目和指导共享的资源，就能构建一种领先地区提升落后地区未来智慧的体系。

12-2. 基层地方政府黄金时期应用案例② — 延川郡

延川的情况与城南截然相反，因此是一个重要的案例研究对象。虽然延川并非人工智能和IT公司密集分布的地区，但这恰恰为验证公共教育的作用提供了更清晰的视角。

2025年，京畿道教育厅在涟川、骊州和安城市的六所中学设立了“人工智能访问站”。该项目旨在向学校派遣移动体验中心，提供人工智能技术和数字公民教育，教育厅将“弥合数字鸿沟”列为项目目标之一。（政府电子采购中心）

2026年，延川市教育厅成立了由辖区内26名小学、初中和高中教师组成的“AIDed课程共享支持小组”，致力于在学校推广基于人工智能的Hi-Learning和简答题及作文题型评估的成功实施。（政府电子采购中心）

延川的黄金时代并非在于打造类似板桥那样的教育环境， 而在于整合公共人工智能平台、远程专家、移动实验室、教师资源以及本地问题项目，从而确保学生的地理位置不会限制其接受人工智能教育的机会。

城南和涟川的学生不需要拥有相同的学校环境。然而，公共教育必须确保他们达到人工智能时代所需的最低未来智能水平的起点相同。

首要损失是教育差距的进一步扩大。从小就运用人工智能进行思考、创造、编程和数据分析的学生，与仅仅将其用于简单答案生成的学生之间的差距，会随着时间的推移而不断扩大。

第二个因素是对家庭环境的依赖。如果学校未能提供足够的AI教育，那么付费AI服务、私人辅导以及家长的数字化能力可能会在决定学生未来的智力水平方面发挥更大的作用。

第三个因素是区域人才差距。如果高科技产业区的学生能够通过与企业和高校合作的各种项目积累经验，而其他地区的学生仍然局限于简单的实践教育，那么区域产业差距就有可能演变为教育差距。

第四个因素是师资差距。如果使用人工智能的教师和不使用人工智能的教师之间的差距扩大，即使在同一所学校，不同班级的教育体验也可能存在差异。

第五点是对人工智能的依赖。如果学生养成不验证结果就使用人工智能的习惯，他们运用人工智能的能力或许会提高，但他们的独立思考能力实际上可能会下降。

京畿道也具备缩小人工智能在教育领域差距的良好条件。

这里有一个名为Hi-Learning的公共平台，汇集了专注于人工智能的领先学校、专业的教师培训项目和数字辅导员。此外，板桥、半导体、生物技术和制造业等世界一流的产业资源也位于附近。

因此，重要的是以学生为中心的方式连接现有资源，而不是创建一个新的教育平台。

如果学生无论身处何地，都能通过 Hi-Learning 接受基础人工智能教育，分享来自人工智能重点学校的优秀课程，与板桥地区的专家开展在线项目，利用数据分析当地问题并分享结果，那么整个京畿道就能成为一个统一的人工智能学习网络。

如果这一架构投入运行，京畿道可以创建一个公共模式，利用人工智能缩小拥有 1400 万居民地区的教育差距，而不仅仅局限于少数几所擅长教授人工智能的学校。

京畿教育AX的下一步是从以学校为基础的项目管理转向以学生为基础的未来智能增长管理。

具体来说，衡量学生的未来智力需要将其分解为至少以下几个结构，而不是用单一分数来衡量。

人工智能素养 → 质疑 → 数据素养 → 验证 → 批判性思维 → 人工智能协作 → 问题解决 → 创造 → 伦理与责任

该指标应作为政策参考，用于识别学校和地区之间的教育差距，而不是用于对单个学生进行排名。

机遇 + 结构性风险

京畿道教育厅的人工智能教育准备度并不低。相反，它通过同时运营自己的人工智能教学平台、200所人工智能特色学校、350所人工智能和数字化领先学校、数字化辅导员、专业教师培训课程以及人工智能评估系统，已经奠定了坚实的基础。（政府电子采购中心）

因此，京畿道的问题不在于它还没有开展人工智能教育。

问题在于，我们能以多快的速度将已经开始的人工智能教育过渡到所有学生未来的智能水平。

尤其值得注意的是，领先学校与普通学校、人工智能产业集群与非集群地区、具备高人工智能应用能力的教师与不具备这种能力的教师，以及家庭获得人工智能的机会之间的差距，可能会形成新的教育差距，这是一种结构性风险。

当前阶段被评估为明显的机遇+结构性风险。

在未来的运行时分析中，至少需要持续跟踪以下证据。

1. 按城市/县划分的人工智能重点学校分布情况
2. 按城市/县划分的人工智能和数字化领先学校分布情况
3. 人工智能特色学校占学校总数的比例
4. 每位学生的AI培训课时
5. 学校人工智能与信息课程课时
6. Hi-Learning 学生活跃使用率
7. 学校间高科技学习使用差距
8. AI个性化学习的实际使用率
9. 人工智能在短文和论文式评估中的应用率
10. 学生人工智能素养变化
11. 学生提问、验证和数据能力
12. 生成式人工智能来源验证能力
13. 学生人工智能伦理与安全意识
14. 教师人工智能能力评估结果
15. 教师人工智能课程申请率
16. 数字辅导部署领域及影响
17. 按地区划分的人工智能体验教育可及性
18. 人工智能行业相关项目数量
19. 区域企业和大学导师参与
20. 职业高中人工智能专业融合项目参与学生
21. 人工智能教育后的职业和就业联系
22. 家庭中付费人工智能和设备的普及差距
23. 城市和农村学生人工智能能力差距
24. 顶尖学校与普通学校的成绩差异
25. 人工智能的应用对学术、创造力和自主学习能力的影响

目前最大的数据缺口是缺乏公开数据，无法使用相同的标准来衡量京畿道学生的未来人工智能智能，也无法持续地按学校、地区和家庭环境显示差距。

运行时链

人工智能应用 → 教师能力 → 课堂体验 → 学生人工智能应用 → 提问、验证、分析 → 问题解决、创造 → 职业技能 → 区域未来人才

本分析证实的首要证据表明，京畿道教育厅已进入人工智能教育大规模推广阶段。到2026年，京畿道教育厅计划运营200所人工智能重点学校和350所人工智能及数字技术应用领先学校，其中人工智能重点学校的功能已细分为领先型、中心型和文化传播型。（政府电子采购中心）

第二个方面是支持教师和学校的基础设施。政府投资149亿韩元用于“数字导师”项目，为约600所学校提供支持；目前，约有100名成员组成的“人工智能融合教育专家支持团队”和172名成员在教育研究生院开设人工智能专业课程。（政府电子采购中心）

第三部分是公共人工智能学习基础设施。截至2024年10月，HiLearning平台已被2581所学校、491607名学生和38613名教师使用。然而，这只是历史官方基线数据，不应作为2026年的实际用户数量。目前，该平台的功能范围正在扩展，新增了基于人工智能的简答题和作文评估以及个性化学习功能。（政府电子采购中心）

第四项举措旨在缩小区域间人工智能普及差距。2025年，京畿道在涟川、骊州和安城三地的六所中学开展了移动人工智能体验教育；与此同时，城南市正与板桥地区的IT企业合作，推行人工智能和数字领先区域模式。这两个例子表明，京畿道内的人工智能教育环境并不统一，需要根据区域情况制定不同的配套政策。（政府电子采购中心）

然而，仅凭目前可获得的证据，很难定量地确定京畿道学生的 AI 能力究竟提高了多少，城南和涟川等地区之间的 AI 能力差异有多大，以及 AI 重点学校的学生和普通学校的学生之间存在哪些差异。

因此，将此部分留作数据空白是合理的。

本次分析留下的结构性见解

未来，京畿道学生之间的人工智能差距很可能不会像拥有电脑的学生和没有电脑的学生之间的差距那样简单明了。

即使是使用同一款人工智能技术的学生之间，也会出现差异。

一名学生向人工智能询问正确答案。另一名学生定义问题，比较多个答案，检查原始数据，分析数据，并与人工智能共同创建新的解决方案。

虽然两者都被记录为“使用过人工智能”，但它们未来的实际能力却完全不同。

因此，京畿道教育厅今后需要衡量的不是人工智能的使用率，而是学生的思维如何通过人工智能得到拓展。

从这个角度来看，京畿道已拥有的Hi-Learning系统是一项重要的资产。因为它能够利用学生学习数据提供个性化教育，并能跨越地域限制共享优秀的教学模式。然而，这些数据必须超越简单的内容推荐，发展成为能够识别学生成长和教育差距的智能系统。

此外，京畿道的产业资源，例如板桥、半导体和生物技术，不应仅仅作为某些地区学生的教育资源。如果我们能够创建一个项目库，将板桥、城南、龙仁的半导体公司和始兴的生物技术公司提供的实际问题分享给京畿道的所有学生，我们就能真正将产业差距转化为教育资源。

归根结底，人工智能时代公共教育的作用不是把每个学生都变成人工智能开发者。

这是为了保证每个学生都具备最低限度的未来智能水平，能够知道向人工智能提出什么问题，质疑和验证人工智能的答案，判断人类和人工智能各自应该做什么，并与人工智能一起解决当地社区和社会的问题。

一旦这一最低标准因学校和地区而异，人工智能就变成了一种加剧现有差距而不是缩小教育差距的技术。

黄金时代论题——京畿道教育的人工智能黄金时代并非在于创建更多以人工智能为重点的学校和平台。决定京畿道在人工智能时代教育新差距的关键在于，公共教育能否在未来两到三年内，无论学生居住在何处、就读于哪所学校、接受哪位教师指导或身处何种家庭环境，都能确保学生具备“最低限度的未来智能，即能够提出问题、验证、分析并与人工智能协作解决问题”。