问题——拔尖创新人才的培养是一项长周期工程，从义务教育贯穿到高等教育；高中阶段处于承上启下的关键位置，既要扩大创新潜质学生的基数，也要为后续培养打好学术能力和思维方式的基础。然而实际操作中，各学段的课程安排、教学目标、评价方式和资源配置往往各自为政，学生在关键能力形成期容易出现"前后不搭""重复学习或断层跳跃"的现象。对优势在于创新潜质的学生尤其如此，缺少连续跟踪和个性化支持，他们的成长路径容易受阻，培养效果也难以稳定提升。 原因——其一，评价机制割裂。传统教学评价多以单学段、单学期、单门课程为单位，注重阶段性结果，很少形成跨学段的持续跟踪和结构化诊断，教师难以准确把握学生能力的长期演进过程。其二，资源供给分散。适用于拔尖创新人才培养的课程资源、探究任务、实验平台等供给不足，常与一般教学资源混用，导致培养目标与学习载体不匹配；同时资源建设缺乏体系化，学段转换时学习方式和任务难以平稳过渡。其三，协同机制不足。不同学段教师之间信息不对称，学生在前一学段形成与短板难以在后一学段及时被识别并转化为教学策略，影响"以评促教、以评促学"的实际效果。 影响——学段衔接不畅不仅影响学生知识结构的系统性，更容易削弱创新思维与学科素养的持续发展。一上，重复训练与目标漂移会消耗学生的探究兴趣和学习时间；另一方面，断层式学习会导致关键概念理解不稳、能力迁移受阻，使创新潜质难以被及时发现、保护和引导。对学校来说，培养链条缺乏贯通性将导致方案短视、资源碎片化，难以形成可复制、可迭代的育人体系。 对策——针对这些问题，青岛二中将拔尖创新人才培养作为长期重点任务，探索构建"贯通评价—资源衔接—持续培养"的一体化机制，尝试用生成式技术与数据分析能力支撑教育决策的精细化和连续性。 一是以"贯通性评价"打通师生互动与学段链接。学校引入认知诊断等方法训练涉及的模型，对学生在不同课程阶段的知识掌握和能力结构进行分析，形成更具解释力的学习画像与知识图谱，梳理学习进阶路径，实现"小—初—高"跨学段的连续观察与诊断。在此基础上，学校通过数据分析与教师专业判断相结合，推动形成更具针对性的教学支持，探索"一师一策""一生一策"的培养方式，让评价不仅服务于单次考试，更服务于学生的长期成长和策略调整。这样做的目的是解决教师因学段分割而难以评估学生长期发展的问题，让教师能根据学生既往学习表现及时调整教学设计，实现以评促教、因材施教。 二是以"资源衔接化生成"提升育人载体的连贯性。学校与高校合作引进虚拟物理实验等平台，尝试构建覆盖不同层次、不同阶段的一站式学习资源体系，借助教学智能体在教学设计、任务生成、试题与实验情境构建、学生自学支持等提供工具化支撑，推动培养模式与教学资源的同步匹配。以物理学科为例，教师团队开发了覆盖初高中关键模型的系列仿真资源，帮助学生在连续的学习序列中理解核心概念、完成探究任务，减少学段切换带来的内容断裂与方法突变。 三是以"过程性支持"促进持续成长。贯通评价与资源衔接的最终目标是保证培养过程的稳定可持续：既关注学科基础的扎实，也关注跨学科融合、模型建构、问题提出与解决等创新能力的萌芽与发展。通过持续跟踪学生在关键概念、关键任务中的表现变化，学校对学生的学习节奏、探究深度与提升路径进行动态调整，把"早发现、早培养、可持续"落到具体教学与课程实践中。 前景——当前基础教育高质量发展进入了以育人方式变革为牵引的新阶段。面向拔尖创新人才培养，关键不在于单点"加码"，而在于体系化重构：以连续评价提升决策科学性，以资源供给提升课程适配度，以协同机制提升学段衔接质量。业内人士指出，新技术进入课堂与管理环节，应更强调规范使用、教师主导与育人导向，避免技术替代教育本质。下一步，如何在更大范围内形成可推广的衔接机制、建立数据安全与伦理边界、提升教师专业能力与平台使用效能，将成为相关探索能否长期见效的重要因素。
拔尖创新人才的培养是一项长期的、系统的工程，需要在教育理念、培养机制、技术手段等多个维度进行深层次的创新。青岛二中创新性地将人工智能技术应用于人才培养全过程，不仅解决了学段衔接中的实际问题，更为基础教育如何适应新时代人才培养需求提供了新的思路。这种探索充分表明了教育工作者的使命担当，也展现了人工智能与教育融合发展的广阔前景。随着此模式的完善和推广，必将为国家培养更多具有创新精神和实践能力的拔尖人才，为实现高水平科技自立自强提供坚实的人才支撑。