用了AI反而更累,这批教师先调了方向

十月三十一日，中国教育新闻网刊发了一场校长与专家的对话，标题里问了一个很多教师已经在心里问过的问题：用了AI反而更累，怎么办。四位嘉宾身份也说明问题：高校研究者、中央电教馆职能部门负责人，外加北京宏志中学、北京小学通州分校教育集团两位校长，一线的声音占了一半。对话的背景是十月十日在京举行的教育部人工智能赋能教师发展现场会，会上对教师的期待落在九个字上——通科技、善引导、有温度。参与对话的北京师范大学教授李玉顺、教育部教育技术与资源发展中心教师发展处处长杨金勇，还有两位一线校长，把「累」的根源基本说清了：不在工具，在「为用而用」——每节课都塞AI，每个环节都上技术，热闹排满了四十分钟，重难点反倒被挤到一边。同一周里，还有几条消息值得放在这个问题旁边看：海淀的教师把「这样教，不行」一条条反馈给教育平台；北京一所中学的103位教师做出了30个学科智能体；长沙一门劳动课里，AI只在孩子卡住时轻轻推了一把。拆开看，每一条都是「怎么用才不累」的一个具体动作。

先把「分寸」画清楚。李玉顺的判断是：AI擅长处理「面」上的资源生成、数据整合分析与流程优化，教师必须守住「点」上的学情判断、价值引导与情感浸润。他给出的协同节律叫HAH——Human、AI、Human：教师先做设计与拆解，AI在中间执行，最后再由教师裁决收口。比节律更硬的是那条底线：教师必须保留对AI输出内容的批判性否决权——程序性任务可以多采纳，但涉及教育判断、思维品质、创意表达和安全伦理的环节，教师必须能修正、能拒斥、能说明理由。用他的原话说，把握分寸的核心不是限制使用，而是确保教师始终保有说「不」的专业能力。

对话里另外两位的视角补上了另一半。杨金勇把教师AI素养的核心要义归结为「以人为本、人机协同」，教师要从「工具使用者」成长为「人机协同的设计师与价值守护者」；他点出的最大卡点，是能力与制度之间的双重鸿沟——教师个人会用了，学校层面的培训、教研、管理没跟上，负担照样落在教师头上。北京宏志中学校长赵勇的说法更直接：校长的责任不是要求教师「学会操作」，而是搭平台做分层分类培训，让教师走完「能用、会用、善用、用好」的进阶。三段话合起来读，结论是一条：累，是因为把AI当成了多出来的一项任务；不累，是因为把它排进了原有流程的某个具体位置——位置选对，负担才是减出来的。

「位置选对」这件事，海淀给了一个完整的样本。新浪新闻十月三十一日的长篇报道里，海淀区正在推进「智启」人工智能+教育公共服务平台——它不是面向大众的聊天工具，依托的是海淀的教研体系、教师进修资源和真实学校场景，进入课堂后持续接受教研员、一线教师和学生的反馈与校准。中国人民大学附属小学和平台共同开发的「AI跨学科教学设计智能体」，迭代到3.0的过程很能说明问题。1.0版本按课程标准生成跨学科教学设计，很会联想，一篇语文课文能连到数学、科学、历史多个学科——但老师拿到课堂上就要逐一追问：这些知识是这个年级学过的吗？关联是课程需要，还是仅仅看起来相关？人大附小副校长李会然的判断很明确：跨学科不是跨得越多越好，必须回答「跨什么、为什么跨」。于是2.0版本加入教材资源，AI得知道知识出现在哪个年级、哪一册；3.0版本再加知识图谱，先由AI从教材中提取知识关系，再由各学科教师逐条校对——两个知识点是否真有关、关系多强、这个学段能不能教，都要老师核对之后才能进入正式设计。三次升级，推动力都不是模型能力，而是教师对教学方式提出具体意见。

海淀进修实验学校的王玲碰到的则是另一个问题：有些课看起来很热闹，导入、提问、辩论、总结每个环节都有AI，真正要讲清的重难点被挤到一边。她反复强调的做法是「先找问题，再找AI」——能用一分钟讲明白的事，没必要花五分钟，只为让学生用上AI。这所学校后来总结出「师—生—AI」三元协同：教师是学习设计师，学生是主动建构者，AI是学伴和赋能伙伴，三者都围绕课程展开。一个具体例子是数学课上的易拉罐优化设计：复杂的表面积计算交给AI，学生把时间花在讨论模型是否合理、为什么这样设计、有没有更好的方案上。这套要求背后是同一个逻辑：AI给的每一步，都要先过教师「适不适合眼前这些孩子」这道判断。还有一层要求更值得记下：普通大模型面对提问会尽快给出完整答案，教学有时恰恰需要AI先问一句、再提示一步，甚至暂时不给答案——人大附小的要求是，小学阶段要保留原有师生教学关系，AI承担辅助引导，不能替孩子直接解决问题。学生学一道题，不只是为了做对这一题，还要学会以后遇到问题自己想。

北京第五十七中学走得更远一步：教师自己动手，把教学需求做成智能体。2026年4月，103位教师参加智能体创作培训，提出64个学科智能体创意，随后办了15次工作坊，最终30个学科专属智能体上线。用途各不相同：英语教师朱杭发现同一篇阅读材料对不同学生难度差别很大，她做的智能体围绕同一主题生成A、B、C三个难度层级的材料，分别调整词汇难度、句子长度和从句使用——不是简单缩短文章；数学教师曹曦把几何题交给平台，让它给出三四种解题思路，再由自己分类、判断、决定怎么讲，另一类智能体把抽象数学问题转成航天、交通等真实背景；语文教师刘艳刚带完初三，把全年级中考小分的整套统计需求做进了智能体，过去这类整理要手动做一两个小时。这批智能体真正的价值不在省了多少分钟：一位教师十几年积累的方法，过去只留在课堂和教案里，离开这个人就难以复制；现在它第一次有机会被结构化地保存、复用。报道里朱杭的那句表述很准——智能体可以「按照老师的思想，或者按照教学的标准，让学生去发散思维」。

课堂里用AI，轻有轻的用法。红网十月三十一日报道了长沙麓山国际实验小学的一节劳动课：学生发现雨天校园雨衣「防水却不防滴」，却说不清该用什么材料改造。教师没有直接给答案，而是调用课前配置好的「AI材料与结构科学家」智能体——课前已通过「AI主体探究」功能投喂了疏水材料、荷叶效应等资料。学生提问后，AI给出氟碳涂层、超疏水结构等思路，课堂随即长出弧形导流下摆、纳米涂层改造等创意。报道里那句话值得原样留下：在孩子思维卡住时，AI轻轻推了孩子一把。这节课的AI用得很轻——不进课件、不占流程，只在探究卡壳的那个点上出现一次；教师备课的前置投入是先替孩子筛好资料，而不是把问题外包给机器。

重的用法在南京。十月三十一日，2026年南京市中小学生具身智能机器人足球联赛在南京市第二十九中学开赛，这项被称作「A超」的赛事是全国首个中小学具身智能机器人足球联赛，由南京市教育局主办、市电化教育馆承办，核心理念是「人机协同、以赛促学」。比赛当天，家长与学生的助威团在看台呐喊，家长群和校园直播间里同步观赛——一项学生赛事办出了社会能见度。规模是一组具体的数：全市近千名学生报名，经校级、区级选拔，12个区36支队伍的300名中小学生选手进入市赛，分小学、初中、高中三个学段，赛程长达6个月——10至12月四个赛区循环赛，2027年1月总决赛。它与传统机器人赛的区别在「具身智能」四个字：守门员不按预设程序动作，靠毫秒级图像识别、实时轨迹预测自主判断、即时反应。据赛事组委会介绍，国内现有AI赛事中AI自主决策比例约为15%，A超达到100%。学生那头也是完整的闭环——金陵小学一名参赛学生复盘说，原先机器人不带粘性、抓球不如别的队，后来改用有粘性的橡胶滚轮，抓取就顺利了；赛场外还有学生自主布展的科创市集。一轻一重，是AI进课堂的两端：轻的一端嵌进环节，重的一端撑起课程——共同点是思考留给孩子，AI只在卡住的地方出现。

个体动作之外，制度这一层本周也有新进展。人民网浙江频道十月三十一日报道，嘉兴已入选教育部教育技术与资源发展中心「央馆人工智能课程」规模化应用试点区，全市建成国家级试点校12所、省级试点校10所、市级试点校28所，并出台面向2026至2030年的「人工智能+教育」行动方案，部署基础设施、课程体系、师生素养、教育评价、规范应用等八大行动。落到学校的样子也具体：浙江师范大学附属嘉善实验学校的教师用AI智阅技术完成作文批改、资源推荐，把更多时间转回分析学情、调整教学。南湖区也入选了浙江省人工智能教育试点区，试点建设被当地当作培育生态的抓手来推。区域布点、学校接入、教师转向，三级各走了一格。

收尾的落点，人民日报十月一日教育时评给得干净。中南财经政法大学近期评选「我最喜爱的老师」，3位教师各获10万元奖励，不看科研、不看职称，看的是课上得好不好、学生有没有收获；多次获评者在岗位晋升时还有政策倾斜。时评的判断是：AI已经能写教案、做课件、模拟讲课，但不可替代的是师生课堂上的即时对话、思维引导和情感共鸣——技术可以辅助教学，却不能替代教学。把这一周的几条消息排在一起，教师下周真正用得上的其实只有三个动作：用AI之前先想清楚问题在哪，先找问题、再找AI；发现工具教得不对，像海淀的教师那样把「这样教，不行」反馈出去，工具是被一次次纠偏喂出来的；批改、统计省下来的时间，拿出一块还给面批和个别辅导。累与不累的差别，从来不在装没装AI，在这些动作有没有落在日程表上。