OECD发布AI素养框架:那些原本就重要的东西,现在更重要了

这是前不久OECD与欧盟联合发布的《Empowering Learners for the Age of AI》框架中引用的2025年调研数据。更惊人的是另一组数据：74%的欧洲青少年认为AI将在未来职业中扮演重要角色，但只有44%认为老师准备好了。

我们不禁要问一个问题：孩子们已经在AI世界里了，而学校和老师呢？

框架开篇就点出了一个紧迫的现实：

然而，这种"熟悉"并不意味着"安全"。Common Sense Media的研究发现，72%的美国青少年使用过AI"伴侣"，有些人甚至选择向AI倾诉而非人类——这种情感依赖的危险，正源于我们把AI想成了"人"。

这就是这份框架出台的背景。它不是一份技术说明书，而是一份"AI时代的学习者画像"——回答的核心问题是：

面对可能比我们更早走入AI世界的孩子们，我们应该发展他们哪些AI素养和能力？

（文末提供全文获取方式）

OECD没有把孩子定位为"AI操作员"，而是设计了四个递进的身份：

这个数据是框架中一个令人警醒的发现：近一半年轻人不会判断AI是否在"胡说"。框架专家组成员、欧洲知识产权局教育外联专家Kari Kivinen进一步用"挑战AI输出"（challenge AI outputs）来强调批判性思维、媒体素养以及挑战AI输出能力的重要性——Kivinen用的不是"评估"或"检查"，而是"挑战"。这个词的分量很重。它意味着孩子不是AI的被动接收者，而是有权利、也有能力说"我不同意这个答案"。

框架中给出的具体课堂场景，清晰地展示了这种"批判性接收"如何落地：

小学场景

对比AI的数学解题步骤和自己的思路，判断AI的方法是否和老师教的一致。

中学场景

向AI提问历史事件，然后交叉验证权威来源，评估AI回答的准确性。

OECD明确说，孩子需要"决定是信任、修改还是覆盖AI输出"。这不是技术能力，是判断力。在AI能生成完美答案的时代，说"不"的能力比说"是"更珍贵。

OECD毫不客气地指出：AI能生成高度复杂且类人化的输出，但它这样做时没有任何理解、意识或意图。 它只是一个" amazingly efficient mechanical tool"（惊人高效的机械工具），不是人，也不会变成人。

框架专门把"避免拟人化（anthropomorphism）"列为一项核心能力，并给出了非常具体的课堂场景：

小学场景

对比人类艺术家和AI生成的画，讨论"艺术家表达自我，而AI使用数据模式"。孩子需要理解：画家在画布上留下的是情感，AI在屏幕上留下的是概率。

中学场景

描述生成式AI如何基于prompt、学习模式和训练数据创作歌曲——不赋予它意图、情感或创造力。老师要引导学生用精确的语言描述AI："这个系统根据训练数据中的模式生成了这段旋律"，而不是"AI觉得这首歌应该有点悲伤"。

为什么这如此重要？

语言塑造认知。 当孩子说"AI觉得..."、"AI想要..."时，他们已经输了。框架引用Common Sense Media的研究数据：72%的美国青少年使用过AI"伴侣"，有些人甚至选择向AI进行严肃对话而非人类，还分享个人信息。这种情感依赖的危险，正源于我们把AI想成了"人"。

Ruiz的这句话应该被每个老师贴在墙上：

有效管理AI始于学生决定AI是否真的需要。

AI发展至今，海量的Token及背后的能源消耗问题已经浮出水面，AI管理意识的建立迫在眉睫。而框架中也给出了具体的场景，让我们把这种"AI管理意识"变得具体可教，值得作为教育者的我们在实践中真实地去践行：

小学场景

写生日贺卡时，讨论什么时候需要个人创意，什么时候可以用AI辅助。

中学场景

分解一个研究项目，决定哪些部分适合AI辅助（如拼写修正、同义词建议），哪些必须自己完成（故事叙述、人物发展），并透明声明使用方式。

这是框架专家组成员、加拿大阿尔伯塔大学Cathy Adams的引言。它回应了一个核心焦虑：老师不需要成为AI工程师，也能带孩子理解AI。

许多人误以为AI素养就是编程课，或者只和数学、信息技术相关。但OECD框架明确将跨学科性（Interdisciplinarity）列为核心设计原则，其场景设计覆盖了远比想象中更广泛的学科领域：

对老师的意义：不是"我要新开一门AI课"，而是"我教的这门课里，AI已经在了，我们怎么面对它"——每个学科都有自己的AI议题。

我知道很多老师看到AI会焦虑：我是不是要重新学编程？我要不要报个Python班？

OECD的框架给了一个明确的答案：

这些不是新东西，是好教育一直以来都在培养的东西。AI只是让这些东西变得更紧迫、更显性。

老师的位置不是被取代，而是更重要了。

因为：

• AI能生成答案，但不能教孩子判断答案是否值得相信
  AI能模拟对话，但不能替代真实的人际互动和情感连接

  AI能优化效率，但不能替孩子决定什么是"对"的、什么是"值得"的

框架中指出："教育者被鼓励在与他们的学科和情境相符时嵌入AI素养。"这不是额外负担，而是回到教育的核心——和孩子一起去探讨这个时代的变化，一起去思考：当机器能做了，人还要做什么？

OECD给这份文件取的名字，已经说尽了一切——Empowering Learners for the Age of AI。

不是"Training AI Engineers"，不是"Preparing for AI Jobs"，而是"Empowering"——赋能。

赋能什么？不是赋能孩子去追赶机器，而是赋能他们在机器无处不在的世界里，依然知道自己是谁、要什么、什么是不能让步的。

这份文件从头到尾只做了一件事：划定边界。AI能做什么，清清楚楚；AI不能做什么，也清清楚楚。不能做的那一部分——情感、伦理、原创、判断——恰恰就是教育要守住的全部。

所以OECD真正想说的，其实只有一句话：

技术可以迭代，但人之所以为人的东西，不能让渡。

教育没有新任务。它只是提醒我们：那些原本就重要的东西，现在更重要了。

最后，邀请你和我一起朝着一名AI时代更重要的教育工作者及AI塑造者的方向努力。

*如需获取原文，请私信获取。

参考来源：

• OECD & European Union (2026). Empowering Learners for the Age of AI: An AI Literacy Framework for Primary and Secondary Education. OECD Publishing.
• 框架官网：ailiteracyframework.org