AI 走进教育现场

ChatGPT 刚火起来的时候，我在球馆里给教研室老师们做过一次分享。

那本来只是一次普通的教研室业务学习。大家坐在一起，看我打开电脑，展示一个刚刚进入公众视野的新工具。它会聊天，会回答问题，会帮人写一段文字。

从场面上看，并没有什么惊天动地的地方。老师们也没有表现出特别强烈的反应，大概觉得这只是一个挺新鲜的软件，了解一下也就可以了。

但我当时心里有一种很奇怪的感觉。

它不像一个普通软件。

我脑子里总是浮现出一些科幻片里的场景。它当时远谈不上无所不能，可我隐隐觉得，一个新的入口被打开了。那个聊天网页背后，有一种正在加速到来的变化。

ChatGPT 面向公众发布，是 2022 年 11 月 30 日。OpenAI 当时的说明是，它基于 GPT-3.5 系列模型微调而来。也就是说，后来那些更强大的模型，还没有登场。普通人第一次感到震动，只是因为网页上多了一个可以对话的工具。

一开始，大家谈得最多的是提示词。

怎么问，才能让它答得更好？怎么让它写一篇文章？怎么让它帮我们总结材料？怎么让它把一段话改得更通顺？

那时很多人对它的理解，还停留在“聊天工具”或者“写作助手”上。这也不能说错，因为我们最先感受到的，确实是聊天、问答和写作。

可是，它很快就不只是这些了。

2023 年，GPT-4 出现。很多人还没完全理解 GPT-3.5，新的能力已经来了。它开始处理更复杂的任务，能读更长的材料，也能回答更多专业问题。

再往后，AI 开始从文字里走出来。

它可以识别图像，可以听声音，可以说话，可以生成图片。DALL-E 3 让普通用户觉得，描述一句话，也能生成一张图。GPTs 出现以后，一个人不写代码，也可以做出特定用途的小助手。到 GPT-4o 出来时，文本、语音、图像之间的边界又被往前推了一步。

然后是文件分析、数据处理、长文档阅读、代码生成、视频生成。Sora 出现以后，很多原来只在专业创作流程里的事情，也开始被普通人感知到。

我们刚刚学会让它写一段文字，它已经可以帮我们读文件。我们刚刚讨论学生能不能用它写作业，它已经可以参与论文检索、材料整理和教学设计。我们刚刚把它当作工具，它已经进入一个个具体流程。

我自己也有过这种感受。有一段时间，豆包语音识别率还可以。我嫌打字太慢，就用它的智能体手搓了一个小工具，把乱七八糟的语音去掉语气词，整理成一段通顺文字。

当时我还觉得，这个工具挺有用。可没过多久，类似功能就已经内置到豆包、微信输入法这样的产品里了。现在如果你看见一个人拿着手机在那里滔滔不绝，很可能是在和 AI 对话，或者让 AI 把话变成文字。

对我来说，真正让我警觉的，是它进入教育现场以后。

如果一个学生用 AI 写出一段很像样的作业，老师该怎么评价？

按照过去的标准，这段文字结构完整，表达清楚，似乎应该给一个不错的分数。可是学生是否真的理解了？有没有经历过必要的查找、辨析、组织和修改？单看结果，越来越难判断。

这不是假想。我在课堂和论文指导中，已经不断遇到类似情形。

文献综述可以让 AI 帮忙整理，研究设计可以让 AI 提供建议，课堂活动可以让 AI 生成方案，一段成熟表达，也可能只是学生把问题交给 AI 后得到的结果。

我并不觉得这一定是坏事。使用得当，AI 可以帮助学生更快进入问题，帮助教师节省重复劳动，也让很多过去费劲的事情变得更容易。

但问题在于，教育不能只看“更容易”。

有些困难，本来就是学习的一部分。学生查资料时的笨拙，写第一版文字时的不顺，被老师追问到卡住，修改以后慢慢清楚起来，这些过程过去看起来低效，其实正是学习发生的地方。

过去，我们默认学生交上来一份作业、一篇论文、一段分析，背后大体有一个学习过程。现在，这个默认前提变得不稳了。结果可能越来越漂亮，过程却可能越来越隐身。

所以，教育工作者真正要面对的，已经不只是要不要使用 AI。

这个问题已经有点晚了。

更重要的问题是：当 AI 已经到来，我们怎样重新理解教师、学生、知识和学习？哪些事情可以交给工具？哪些过程必须由学生亲自经历？教师的判断、反馈和引导，应该放在哪里？

这些问题现在没有标准答案。

我也没有。

但我越来越觉得，我们不能再把 AI 当成外部世界的一件新鲜事。它已经走进教室，走进球馆，走进作业，走进论文，也走进教师每天具体的工作里。

那次在球馆里的分享，当时看很普通。

普通到老师们当时并没有太在意。我只是打开 PPT，讲了讲《教育在数字化背景下的机遇和挑战》。

那个 PPT 现在还在。

只是再打开看，它已经落后了。

当时的判断不能说错。可这几年的变化太快，快到我们刚刚整理好的一点认识，很快又要重新写一遍。

教育当然不能只跟着技术跑。

但当这股潮水已经漫进教育现场，我们至少不能再假装岸还在原来的地方。