专家评审环节，张际平教授指出：本课题要以顶层设计为总抓手，突显政策性、战略性定位，细化目标任务与责任分工。最终成果聚焦四类：一是形成多维度基线数据与指标口径，作为重要产出，做到“摸清家底、心中有数”；二是提出面向市域教育治理的政策建议与制度方案；三是编制案例汇编，遴选多区多校实验点，沉淀可复制、可推广做法；四是完成研究报告与方法论，总结智能体驱动的教学与治理应用、思维可视化方法与教师能力提升路径等。
张教授强调，围绕“四个未来”（未来教师、未来课堂、未来学校、未来学习中心）开展系统探索，以人工智能为支点推进技术与方法深度融合，把课堂教学这一关键变量抓实，切实实现减负增效，形成具有示范引领效应的“苏州模式”。
董兴法教授提出“为教育成效做增量、因材施教”，避免“为AI而AI”，要从明确的应用场景切入，形成可落地、可评价的实效；同时前瞻规划本地算力与安全可控的部署方案，重视数据主权与集群安全，确保“点上开花”与体系化推进。
徐军主任建议在“高质量”的内涵中进一步突出“更加公平”的目标；研究路径与“六个维度”需更紧密对应，对重合维度作整合优化；构建多层次、多类型的样本体系，建议扩大实验学校覆盖面以增强代表性与对比性。
下一步课题组将系统吸收专家意见，进一步细化目标任务、技术路线与组织保障，完善样本口径和指标体系，扎实推进基线数据建设，严格落实数据安全与技术伦理要求；紧扣典型场景，形成可操作的政策建议、标准规范和实施指南，同步建设案例库与评价体系，确保研究成果能够真正转化落地，切实赋能苏州教育高质量发展。