本文提出提高人工智能人才的系统路径：以教育-企业-生态三位一体为核心，通过跨学科课程与项目制实践夯实能力，以MLOps平台与标准化流程提升落地效率，并将负责任AI前置到培训与文化；辅以量化评估、认证与国际协同，形成长期稳定的人才管道与竞争优势。

人工智能助力“双减”的核心是通过个性化学习、智能批改与形成性评估实现“减负提质”，在课堂、作业与评价三大场景形成从备课到反馈的闭环，减少重复劳动与校外依赖并提升校内供给质量。落实路径应以场景试点、合规治理与指标驱动为主，强调数据最小化与可解释性，兼顾公平与普惠。国内平台在本地化合规与流程规范方面具备优势，国际平台在开放生态与协作体验上更成熟。未来将出现更低成本、更可解释、更普惠的AI工具，在区域平台与标准化的支撑下稳健规模化落地，长期推动教育质量提升与学生负担下降。

本文给出双高计划项目的可执行路线：以清晰目标分解与治理架构为基石，联动专业群与课程改革、深度产教融合、数据驱动的质量诊改与项目管理闭环。通过“顶层设计—组织保障—建设执行—评价改进—数字化赋能”推进，配套里程碑与证据链、预算与合规管控，并引入项目组合与协作工具实现透明化与高效协同，确保投入可见、过程可控、成效可证与持续改进。

本文提出以课程化设计、项目化实施、评价改革与家校社协同为核心的系统路径，说明少先队工作如何切实服务双减的“减负提质”目标。通过将德育、体育美育与劳动教育嵌入课后服务与社团课程，配合过程性与表现性评价及时间管理训练，学生在校内即可获得高质量的学习与实践体验，减少对校外培训的依赖并提升学习动机。文章还强调数字化治理与数据闭环的必要性，在合规与中性原则下建议用Worktile进行活动协同与档案沉淀，并以PingCode完善流程模板与评审机制，支撑学校的可持续改进与长效治理。