夜雨聆风
编辑 | 李雪影
人工智能的浪潮，正以前所未有的力度拍打着教育的堤岸。当教育部等五部门联合印发《“人工智能+教育”行动计划》，当“氛围编程”开始流行，当学生可以用AI一键生成作业时，一个根本性问题摆在每一位教育工作者面前：
我们的讲台，还需要我们吗？
这不仅仅是技术问题，更是对教师职业价值的灵魂叩问。当机器能够快速完成知识传递、批改作业甚至答疑解惑时，教师的核心竞争力到底是什么？
挑战背后
被重新定义的“教”与“学”
人工智能带来的冲击，远比我们想象的要深刻。它不只是多了一个教学工具，而是在改写教育的底层逻辑。
课程价值正在被重新审视。 翻译课的老师发现，AI可以在几秒钟内完成过去需要数小时的翻译工作。写作课的老师看到，学生可以用生成式AI轻松“写”出结构完整、语句通顺的文章。设计课、编程课……几乎每一个传统学科的教学内容，都在被AI的能力所覆盖。
如果AI能做，那我们还教什么？
这个问题的背后，是一种深刻的焦虑。但焦虑之中，也蕴藏着转机。中国传媒大学的敖缦云老师在翻译课上做了一个实验：她让学生用各种AI工具翻译《哪吒之魔童闹海》的台词，然后一起“找茬”“挑错”。结果，那些AI“翻不明白”的地方，反而成了课堂上最有价值的教学内容。
“人工智能可以译得‘快’，但译不出‘情’和‘境’。”敖老师发现了这个关键。当机器能够处理低阶的、重复性的任务时，那些需要文化理解、情感共鸣、价值判断的高阶能力，反而凸显出前所未有的重要性。
师生的关系也在悄然重构。 传统的“教师教、学生学”的单向模式，正在被“人机协同”的多方互动所取代。清华大学的写作课上，李轶男老师引入AI作为“智能学伴”，让学生先阅读同学文章，再看AI的批注，然后对AI的建议进行“再批注”。
这个过程，本质上是一场批判性思维的训练。学生开始意识到：AI给出的答案，不能全盘接受。人的整体性判断，依然无可替代。
复旦大学发布生成式AI教育教学应用指引，建成AI教育共创平台；浙江省构建了贯通全学段的人工智能通识教育体系，对大一新生实现AI通识课程全覆盖……从国家到地方，从高校到中小学，一场深刻的变革正在进行。
但技术越先进，我们越需要回答那个根本问题：教育的终极目标，到底是什么？
角色进化
从“知识传授者”到“思维教练”
人工智能时代，教师的角色不是被削弱了，而是被重新定义了。这种定义，指向了教育更本质的层面。
我们正在从“讲台上的权威”，转变为“学习的设计师与协作者”。
在传统课堂中，教师的核心任务是传授确定性的知识。但在AI时代，知识本身变得触手可及。打开搜索引擎，输入问题，答案瞬间呈现。在这样的环境下，如果教师还在重复教科书上的内容，价值何在？
浙江省教育科学研究院院长祝鸿平说得很清楚：“在这个时代，教师作为主导不仅没有被颠覆，反而得到了强化和丰富。”强化的不是知识的垄断地位，而是教学设计的能力、学习过程引导的能力、个性化支持的能力。
看看北京那所中学初二学生的案例。他利用智能体，自主设计了一整门课程的学习流程：让AI分析知识点逻辑，生成个性化学习资料，安排碎片化时间学习，进行针对性测试和错因分析。在这个过程中，教师没有消失，而是从“知识的灌输者”变成了“学习路径的设计师”和“思维方法的教练”。
我们的关注点，正在从“学生知道了什么”转向“学生能思考什么”。
经济合作与发展组织的安德烈亚斯·施莱歇尔分享了一个警示性的案例：土耳其一项研究发现，学生使用AI工具学习数学后考试成绩提高，但在测试数学思维能力时反而下降。“人工智能工具提升了考试成绩，但是并没有提升学习能力。”他说。
这揭示了一个危险：如果我们只关注AI带来的效率提升，而忽视了思维能力的培养，就可能培养出一批“高分低思”的学生。他们知道答案，但不理解过程；能完成任务，但不能创新思考。
那么，当知识获取变得唾手可得，教育还能教什么？
中国教育科学研究院院长李永智给出的答案是：内驱力。“一个人只要是碳基生物，要吃饭、要生存，内驱力是自然涌现出来的。但一台机器不会，它所有的动力都来源于预先注入的规则和指令。”这种源于兴趣、自信、意义与社会情感需求的内驱力，是人类驾驭未来、实现超越的根本动力。而激发这种内驱力，正是AI难以替代的人类教师的专长。
我们正在学习成为“人机协同”的指挥家。
在翻译课上，教师指挥着学生和AI共同完成复杂的翻译任务。在写作课上，教师引导学生与AI进行批判性对话。在编程课上，教师设计着既鼓励使用AI、又确保学生掌握核心能力的项目任务。
这不是人与机器的对抗，而是人与机器的合奏。教师是指挥家，学生是乐手，AI是乐器。好的教育，是让每个部分都发挥出最佳效果。
课堂重塑
培养“AI不可替代”的核心素养
当AI能够完成越来越多的事务性工作，我们必须重新思考：课堂上应该培养什么？
批判性思维，成为AI时代的第一素养。
复旦大学的耿乐乐老师指出，在AI时代，高阶思维能力，包括批判性思考、逻辑推理等格外重要。这不仅仅是学术要求，更是生存能力。
在信息泛滥的时代，批判性思维是我们辨别真伪、去伪存真的“免疫系统”。当AI可以生成看似合理但实际错误的答案时，当算法推荐不断强化我们的偏见时，独立思考的能力变得弥足珍贵。
教学中如何培养？不是靠说教，而是靠设计。像清华大学写作课那样，让学生对AI的批注进行“再批注”；像中国传媒大学翻译课那样，师生一起给AI“找茬”。在这些过程中，学生不是被动接受，而是主动质疑、验证、建构。
复杂问题解决能力，是人与AI的本质区别。
AI擅长解决定义清晰、规则明确的问题。但真实世界的问题，往往是模糊的、多变的、跨学科的。这种“结构不良问题”，正是人类智慧闪耀的地方。
张焱老师在设计教学中发现，当AI将学生从重复性的设计表现中解放出来后，更应该引导学生提升以“共情”为基础的发现问题能力、以逻辑为基础的分析问题能力。这些能力，不会因为AI的出现而过时，反而因为AI的出现而更加重要。
人文关怀与伦理判断，是人类最后的堡垒。
浙江省智能教育技术与应用重点实验室主任黄昌勤说，有温度的教育核心维度包括“正向价值引领”和“人文归属”。要建立应有的精神坐标、情感联结和文化认同感，这正是冷冰冰的算法难以企及的。
当AI可以写情书，但不懂什么是爱；当AI可以作诗，但不懂什么是美；当AI可以给出建议，但不承担道德责任时，教育的人文维度就凸显出其不可替代的价值。
杭州市拱墅区的教育评价改革提供了一个有启发性的方向：他们借助AI进行数据采集与分析，但评价的核心是“素养导向的项目式评量”。评价不再是衡量结果的“尺子”，而是看见过程、理解成长的“镜子”。
未来之路
在技术浪潮中守护教育初心
人工智能与教育的融合已势不可挡。但越是如此，我们越需要清醒的认知和坚定的方向。
警惕“能力悬置”与“思维惰化”。
黄昌勤教授提出了“能力悬置”的概念——AI为每个人提供了能力提升机会，但若未能有效掌握和使用，机会就形同虚设。更危险的是“思维惰化”：过度依赖AI可能导致学生陷入“流畅性陷阱”，满足于AI生成的流畅答案而减少思考投入。
中国教科院的调研数据令人警醒：中小学生使用过AI完成作业的比例高达85.6%。美国案例显示，用AI写作文的学生，80%记不住自己写了什么。
如何应对？教育教学设计应着力打破“流畅性陷阱”，鼓励深度认知参与。澳大利亚莫纳什大学的德拉甘·加舍维奇教授建议：设计任务让学生对AI生成的信息进行质疑、验证；组织小组讨论，对比不同观点，培养批判性思维。
构建普惠、可控的AI教育生态。
“必须强化公共数字基础设施的普惠性。”黄昌勤强调。浙江建设的“教育魔方”省级数据基座和“AI会学”平台，正是通过统筹全省算力与资源，试图缩小区域与校际差距。
教育公平，在AI时代有了新的内涵。它不只是机会的公平，更是能力的公平——确保每个孩子都能获得驾驭AI的能力，而不是被AI驾驭。
回归学习的本质：投入与成长。
李轶男老师在写作课上的发现很有意思：AI并不会平均、普遍地提升文章质量。学生越具有基本的写作和思维能力，越能更好地借助AI提升水平；学习内驱力越强，往往收获越大。
这提醒我们，技术只是工具，人才是目的。彭鑫老师在软件工程课上也观察到，在AI帮助下坚持自己掌控软件设计、深入理解代码的同学，往往能更好地掌握基础能力。
“如果在学习成长期过早脱离设计和编码活动，以及其中的推敲、思考过程，可能很难形成关于软件开发的良好品味和判断力。”彭老师说。这对所有学科都有启示意义。
结语
教师的温度，AI永远无法复制
前路充满挑战，但方向已然清晰。
我们要塑造的AI时代教育，不是用技术替代思考，而是用技术激发思考；不是让机器主导学习，而是让人回归学习的中心。
作为教师，我们的价值不在于知道多少学生不知道的知识，而在于能否点燃学生的好奇心，能否培养他们的判断力，能否在他们困惑时给予指引，能否在他们成长中给予陪伴。
这些，是算法无法计算的情感，是数据无法量化的人文，是技术无法替代的温度。
当AI能够回答几乎所有问题，教师的存在意义，恰恰在于提出AI无法提出的问题，在于守护那些无法被数据化的人性光芒，在于培养那些不会被技术淘汰的核心素养。
教育的未来，不在人与技术的对抗中，而在人与技术的共舞中。而教师，将是这场共舞中，永远的灵魂领舞者。
因为无论技术如何进步，教育的本质始终不变：一棵树摇动另一棵树，一朵云推动另一朵云，一个灵魂唤醒另一个灵魂。
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