英国教育基金会报告:AI备课工具真能给教师减负吗?

对于中小学教师而言，备课是一项非常日常的工作，也可能是工作压力的主要来源。

2026年10月，英国教国家教育研究基金会（National Foundation for Educational Research，NFER）发布了一份关于人工智能辅助教师备课的评估报告。

这项研究涉及英国108所小学的464名教师。研究人员开展了为期10周的随机对照试验，希望回答一个具体的问题：可以自由选择各种AI工具的情况下，老师对特定AI备课工具的评价如何？

统计层面来看：使用了专门的AI备课助手的教师，每周平均节省了48.6分钟，备课时间减少约24%。

这似乎是好消息，但“减负”不能只看节省时间这个层面。在整个实验期间，教师平均只在7%的课程备课中使用这款AI工具，而且使用频率越来越低。在实际使用过这款工具、并参加期末调查的教师中，只有22%认为它能节省备课时间，还有32%认为备课反而更费时。

一款本该可以帮助老师们节省时间的AI备课工具，为什么没有得到普遍认可？

今天给大家分享的这项由英国国家教育研究基金会的评估研究，为我们理解AI如何真正进入教师工作提供了一个很好的案例。

一、可以自由选择各种AI工具的情况下，锐评特定AI备课工具

在这项研究开始前，90%的参与教师表示，备课至少在一定程度上给自己带来了压力，61%认为自己花在备课上的时间太多。

教师需要确定教学目标、组织教学内容、设计活动、寻找材料，还要根据学生的学习水平不断调整。即使使用现成教案，也往往需要修改才能真正用于自己的课堂。

生成式AI出现以后，人们很自然地想到：既然AI能够生成教案、设计习题和制作幻灯片，是否可以把教师从繁重的备课劳动中解放出来？

英国Oak National Academy开发的Aila，就是为此设计的一款AI备课助手。教师只需要输入年级、学科和教学主题，Aila就可以帮助确定学习目标，将教学内容拆解为若干环节，并生成相应的教学活动、课堂测验、练习材料和幻灯片。

Aila还特别强调教师参与。在生成教案的过程中，它会停下来要求教师检查教学目标、调整活动或修改内容，而不是一次性给出完整答案。

从设计理念来看，它不仅要节省备课时间，也试图通过分步骤的引导帮助教师改进教学设计。

那么，它究竟有没有效果？

研究团队将108所小学随机分为两组，每组54所学校，共464名教师参与。其中一组使用Aila辅助备课，另一组则继续按照原有方式备课。对照组并没有被禁止使用ChatGPT或其他人工智能工具。

研究人员希望保留真实的教学工作环境，因此只要求对照组不使用Aila。

在2025年秋季学期的10周里，教师每周填写日记，记录自己花在备课和教学资源准备上的时间。研究人员还收集了教学材料，组织独立教师进行质量评价，并通过访谈了解工具的实际使用情况。

这项实验检验的并不是笼统的“AI有没有用”，而是一个更实际的问题：在教师已经可以自由选择各种备课资源和AI工具的情况下，增加一款专门设计的AI备课助手，究竟能产生多少额外价值？

二、减少备课时间的同时质量还有保障

研究结果首先确认，专门的备课AI（Aila）确实帮助教师节省了备课时间。

经过统计调整，非Aila组教师平均每周需要花费3.32小时准备教案和教学资源，而Aila组只需要2.51小时。

换句话说，使用Aila的实验组平均每周少花费48.6分钟，备课时间相对减少约24%。

这一差异具有统计学意义。研究人员进一步排除了教师初次熟悉工具的一周，以及秋季半学期假期等可能影响备课时间的因素，节约时间的效果依然存在。

但节约时间只是问题的一半。如果AI让教师少花了时间，却生成了质量更差的教学资源，所谓的效率提升就未必有教育价值。

为此，研究团队从两组教师提交的材料中，各随机抽取21份教案及配套资源，交给6名独立教师评审员。

这些评审员不知道材料来自哪个实验组。他们根据教学结构、学习活动、理解检查、年龄适切性以及学科内容质量等标准，对材料进行评分。

结果显示，Aila组的平均质量评分为17.7分，非Aila组为16.7分，满分25分。

因此，这项研究能够支持的结论是：教师可以借助Aila减少备课时间，同时可以使最终准备的教学资源保持可接受的质量。

三、为什么效果得到验证，很多教师却不愿意用

这份报告最有意思的发现，出现在实验结束后的使用记录和教师访谈中。

虽然81%的Aila组教师至少尝试过一次这款工具，但它实际参与的课程备课比例非常低。

10周实验期间，Aila平均只用于7%的课程备课。第一周和第二周，这一比例大约为10%，到了第九周和第十周，下降至5%。

参加期末调查的Aila组教师中，57%表示自己在实验结束前就停止使用了它。

为什么？

报告中的教师访谈给出了非常具体的解释。

一位受访教师此前已经根据学校的教学要求，配置了一套自己的Microsoft Copilot智能体。

相比之下，他觉得Aila生成的内容太过固定：总是先来一个测验，再进行一段讲解，教学流程缺少变化。

更麻烦的是，Aila不能很好地满足他对整个单元教学安排的需求。他有时需要先用另一款AI完成单元规划，再回到Aila生成具体教案。

在这位教师看来，既然另一款工具已经能够完成工作，为什么还要增加一道操作程序？

另一位教师的困惑则更加接近教学本身。

她使用Aila设计过地理和历史课程，认为它确实能够提供基本框架、测验和术语表，但生成的材料不足以让课堂生动。

在一节有关英国古代历史人物布狄卡（Boudicca）的历史课上，她另外寻找了BBC制作的广播剧音频和战场地图，让学生通过声音、图像和空间信息进入历史情境。学生对这些材料表现出了很高的兴趣。

她认为，教师必须深入理解自己所教的内容，才能判断应该怎样组织教学，而不能简单把AI生成的文字放进幻灯片就算完成备课。

这些反馈揭示了一个问题：AI生成得快，并不意味着教师能够省事。

但报告中也有另一类教师。

一位教师使用Aila重新规划了玛雅文明相关的历史教学单元。

她原本就知道自己需要教授什么主题，却需要花费大量时间思考怎样组织内容、划分课时、安排讲解和活动。Aila为她提供了一个可调整的教学结构，也提示她如何将复杂内容分解为较小的学习单元，并在教学过程中安排测验和理解检查。

她觉得最有帮助的，恰恰是AI帮她完成了备课最初的结构设计。

另一位教师则借助Aila规划不太熟悉的教学内容，并逐渐开始在其他课程中增加课堂结束时的小测验。

对于这些教师，AI提供的不只是可以直接使用的资源，还包括教学设计上的参考。

同样一款工具，有人觉得它限制了自己的教学创造力，有人却觉得它提供了急需的教学思路。

四、AI参与的备课应该什么样？

这项研究还有一个容易被忽视的发现。

Aila主要围绕“从头设计一节完整的课”来组织功能。但在实际教学中，教师并不是每天都需要从零开始写教案。

研究开始前，近一半的教师表示，自己最常见的备课方式是与同事共同规划和共享教学资源。

许多教师还会沿用学校已有的课程材料，再根据学生情况进行修改。

这意味着，AI产品所设想的备课流程，与教师真实的备课流程，并不总是吻合。

• 一位教师可能已经有一份完整教案，只是需要针对学生常见的错误概念设计几道诊断题。

• 另一位教师可能已经确定了教学活动，但希望为不同阅读水平的学生准备难度适当的材料。

• 一位教师可能只想寻找一个更好的生活实例，帮助学生理解抽象的科学概念。

在这些情况下，让教师重新输入年级、学科、教学目标，再通过一系列步骤生成完整教案，效率反而未必是最高的。

对于实际备课，我认为这项研究至少提供了三个提醒。

首先，把AI用在真正耗费时间的环节。 如果要准备陌生学科内容、从头设计课程或寻找新的教学活动，AI可以提供很好的起点。但如果已经有成熟的教案，就不必为了使用AI而重新生成一份材料。

其次，不要把AI输出的完整程度当作备课质量。一份内容详尽、格式规范的教案，未必适合实际教学。教师仍然需要检查内容准确性、学生已有的知识、活动难度，以及教学情境是否合适。

最后，将节省时间与减轻总体工作负担区别开来。

在研究中，那些主观上认为Aila能够节省时间的教师，并不一定减轻了负担。

他们经常把节省的时间重新用于其他备课任务、教学工作和学校管理事务。在这部分教师中，只有37%表示自己的总体工作量有所减少。

技术提高了某项工作的效率，但如果学校不断增加新的任务和要求，技术带来的效率收益也可能被新增的工作重新占满。

因此，评价AI是否真正减轻教师负担，不能只计算生成教案节省了多少分钟，还需要关注这些时间最终去了哪里。

而一款好的AI备课助手，不应该只是能够更快地生成一份完整教案。它还应该知道，教师什么时候需要一份完整教案，什么时候只需要几个问题、一个实例或一种新的教学思路。

真正的减负，是让AI承担它擅长的工作，同时让教师把时间和精力留给那些更需要专业判断的事情。

参考资料：Roy, P., Poet, H., Staunton, R., Aston, K., Thomas, D., & Styles, B. (2026). Lesson Planning Using AI Lesson Assistant, Aila: A Teacher Choices Trial — Evaluation Report. National Foundation for Educational Research / Education Endowment Foundation.