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教育数字化转型的核心是实现数字技术与教育的完美结合，将数字技术应用到教育中，创新教育模式，推动智能化教育发展。数字化技术可以为教育提供更便捷，个性化的服务，从而改善教育资源分配不均的局面。智能化是为了建立数字化业务流程，提升学习者的体验，提高教育服务效率；个性化的目的是利用业务重构与创造新的数据驱动模式给学习者提供更好的服务和体验。
对《行动计划》提到的“加速科学研究范式变革”，中国科学院院士、复旦大学校长金力表示，传统的科研范式经历了4个阶段演化：从通过实验描述自然现象的“实验范式”，到通过模型或归纳进行研究的“理论范式”，再到应用计算机仿真模拟解决学科问题的“计算范式”，再到通过大数据分析研究事物内在关系的“数据范式”。今天，随着数据资源不断增长和需要求解的科学问题日益复杂，科学研究的第五范式应运而生，就是在“数据范式”基础上，引入了智能技术，强调人的决策机制与数据分析的融合，将数据科学和计算智能有效地结合起来，利用AI技术学习、模拟、预测和优化自然界和人类社会的各种现象和规律，以解决各种科研问题，从而推动科学发现和创新，这就是科学研究“人工智能驱动范式”(AI For Science)。
此外，上述负责人表示，积极发挥科技创新再贷款激励引导作用，加强对科技型企业的信贷支持。截至2023年10月末，“专精特新”企业、科技型中小企业、高新技术企业贷款同比分别增长17.7%、22.1%和15.7%，明显高于同期各项贷款增速。制造业中长期贷款余额12.2万亿元，连续3年保持30%左右的较高增速。
增强宏观政策目标的一致性。宏观经济是一个复杂的有机整体，宏观经济变量之间关系具有复杂性，单一经济政策作用存在局限性，各项经济政策必须协调配合，才能有效实现宏观经济目标。然而，一方面，在具体实施过程中，宏观经济政策目标并非总能相互协调。另一方面，我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，确定发展思路、制定经济政策、实施宏观调控都要向内涵更为丰富的高质量发展聚焦，这对创新和完善宏观调控提出了新的要求。“增强宏观政策取向一致性”，就是强调在坚持锚定“高质量发展”这个总目标基础上，统筹协调总目标与子目标、主要目标与次要目标、预期性目标与约束性目标、规划目标与年度目标等各类目标之间的关系，确立各类政策目标对总目标的服务、服从关系，协同推进宏观政策目标的达成。