夜雨聆风
AI的发展可能正在加剧全球范围内的教育不公平。那么在资源相对较少的乡村，教师应该如何去做?
为中国而教理事长武雪松在2026年新教师训练营中为乡村教师点明了AI永远无法替代的三个核心价值——与孩子们建立真实联结，去充当整个乡村教育生态的“接口”。
回到细微的日常里，去做一个务实的“问题解决者”。教育是用生命影响生命，并在乡村的大地上，种下一棵属于未来的“苹果树”。
武雪松，北京大学经济学院学士，北京大学国家发展研究院EMBA硕士。先后任职于惠普中国、甲骨文（Oracle）中国公司，担任销售管理工作；曾任上海天玑科技股份有限公司董事/副总裁、北京合力万盛国际体育发展有限公司CEO、荷甲海牙俱乐部监事会主席等职。现任上市公司汇源通信股份有限公司总经理。
2008年创立伊始，“为中国而教”就确立了我们的使命：培养促进中国教育公平的领导者。若您想了解为中国而教，可点击链接查看详情：乡村青年教师：中国乡村教育公平的核心变量 | 2025年岗前培训开幕式致辞
一、AI来了，但乡村教育的真问题是什么?
尽管乐观主义者在欢呼AI带来的技术平权与对教育公平可能的促进，但一个判断是：AI的发展可能正在加剧全球范围内的教育不公平。
因为AI工具的效果高度依赖使用条件——网络、设备、教师培训、教学设计能力。这些条件在城市里优势学校是现成的，在乡村学校是稀缺的。中国教育科学研究院今年的研究总结得很直接： "技术从来不是中立的，若缺乏强有力的社会干预，AI将无情地加剧'马太效应'。"
已经发展了20年的著名的可汗学院，创始人的初衷正是利用技术改善教育公平。从互联网到AI工具，覆盖190个国家的1.6亿学生，他们的实践特别值得研究。其中两个核心的教训：
1. 技术本身不缩小差距，而是可能放大差距。这是最反直觉也最重要的一个发现。可汗学院最初的理想是"给所有人免费的优质教育，缩小差距"。但全球的实践反复证明：如果只是把工具放出去，谁先受益？是条件好的学校和学生，最后差距反而变大了。一流的教育内容和工具，需要本地的支持系统。
2. 教师是关键变量，但也会成为最大瓶颈。所有研究都指向同一个结论：技术在教育中效果好不好，90%取决于教师怎么用，10%取决于技术本身。印度的研究发现，学校能不能用好可汗学院的内容（包括AI工具），最大的变量不是设备，是有没有一个懂行的老师在推动。
但AI技术还不是你们面对的唯一挑战。你们的学生最先面对的，不是ChatGPT，是短视频算法。 调研显示，90%的农村留守儿童长期使用手机，超过一半存在中度以上手机依赖。AI还没来帮他们，推荐算法先困住了他们的注意力。
我国过去的教训也不容乐观。 过去十年，教育信息化往乡村送了很多设备：电子白板、平板电脑、智慧课堂——结果呢？贵州的一项田野调查，发现87.4%的教师把国家智慧教育平台等同于"高级PPT素材库"。教师想学的是"怎么把AI用在数学课上"，培训教的是"怎么用Word"。硬件到了，效果没到。因为缺的不是工具，是系统性的支撑——培训要对路、教学设计要跟上、教师要有持续的专业发展支持。
所以今天我不跟大家讨论"要不要拥抱AI"，AI已经来了。我要讨论的是：你作为乡村教师，怎么让AI为你所用？你身上有什么是AI永远替代不了的？
二、乡村教师不可替代的三个理由
结论：AI是乡村教师必须掌握的工具，但乡村教师本身不可替代。不是情怀，是科学论证。
第一，脑科学告诉你：学习发生在关系里。
人的大脑有一类镜像神经元，让我们在观察他人行为时产生同步的神经激活。学生在课堂上的深度学习，不是信息传输，是社会性互动——老师的一个眼神、一次停顿、一句即兴的追问，都在激活学生大脑中的学习回路。没有这种社会性的"共振"，学习回路激活不了。
教室里那些看似"杂音"的东西——学生突然的提问、教师临时改变的节奏、一次意外的笑声——恰恰是算法致力于消除的东西。但它们可能是教育最不能丢的东西。人类学家项飙说，“这种偶然性恰恰激发了人们的反应能力和沟通智慧，人们在互动过程中会拥有反思、惊讶、回忆等体验，而这就是人与世界建立关系的过程。”大家的工作就是要重建教育中失去的“附近”。
第二，认识论告诉你：在地知识不可数据化。
华东师范大学叶澜教授有一句话： "教天地人事，育生命自觉。" 教育的本质不是传递信息，是唤醒一个人对生命的自觉认知。
乡村有一种特殊的知识形态——乡土智慧。一个村子的农谚、方言里的生态经验、手工艺人的技艺逻辑，这些不在AI的训练数据里，只在本地人的记忆和实践中。AI知道全世界的知识，但它不知道你这个村子的故事。你知道。
你们既是外来知识的引入者，也是在地知识的记录者。这个角色，无法外包。
第三，社会学告诉你：教师是乡村教育生态的"系统接口"。
在乡村，教师不只是教书的人。你是村庄与外部世界的连接点——理解政策、对接资源、回应家庭需求、介入儿童保护。
一位美国老师说： "AI读得懂危险信号，却未必读得懂少年人的沉默、试探和求救。"在我们的乡村学校，这样的孩子只会更多。留守儿童的情绪表达往往不是激烈的"危险信号"，而是沉默、退缩、假装坚强。谁能读懂这些？只有天天跟他们在一起的人。
所以，学习发生在关系里，在地知识不可数据化，教师是乡村教育生态的系统接口。这三件事，AI做不到。这是你们不可替代的理由。
三、为中国而教的AI+乡土教育路径，设计思维
那怎么把"不可替代"变成"有效行动"？
大家培训中已经接触过了——TFC与联想基金会合作的"AI+乡土认知力"课程。
核心逻辑：不是让大家变成AI操作员，而是通过设计思维，用AI去挖掘、呈现、传承乡土知识。 五大乡土主题——地景生境、栖居智慧、风土艺象、乡土生计、在地纪年——结合AI素养框架，形成一套可操作的课程方案。
我们做AI+乡土，不是为了赶技术的时髦，而是把孩子和他们自己的“附近”重新链接起来。让他们用AI去记录祖先的故事；复原一个非遗传承的工艺流程；测绘村口那条河流的生态变化。让他们用AI重新发现自己身边的世界，不仅掌握工具的使用，也为未来个人的选择增加可能性。
设计思维是“为中国而教”和我们的成员提的比较多的思维方式，在乡村教育中，“一切皆可设计”（李茂老师）。设计思维是围绕“构建”的创造性过程。设计思维没有批判。《社会设计》的作者，笕裕介对设计思维的观点是：“设计是抓住问题的本质，并带入和谐与秩序的行为。设计是通过美感和共鸣来撞击人们的心灵，引发大众追求美好与幸福的行为。”在AI时代，大家都不能满足于只成为AI工具的使用者，而是要成为教育体验的设计者。
四、别人怎么做的：乡村教师正面实践
懂得了很多道理，可能还是过不好自己的人生。实际怎么操作？看真实案例。大家可以说说未来AI能够如何帮助你的教学？
广东农村两位数学老师的不同路径。
这是今年4月发表的一篇学术个案研究，深度跟踪了广东农村两位小学数学教师使用AI的过程。有意思的是，两个人走了完全不同的路。
一位是"内驱探索型"——先有教育理念的转变，然后主动用AI去实现他的教学想法，关注的是如何用AI激发学生的高阶思维。他通过看公众号、刷新闻了解AI，然后把AI用在数学课上，设计成"学生先想、再和AI解法对比"的教学流程，激发学生的批判性思维。用了一段时间之后，他开始思考更深的问题：怎么防止学生过度依赖AI、保护独立思考能力？
另一位是"外触务实型"——被外部培训触发，以解决具体教学痛点为目标，先学会一个工具，再慢慢理解技术背后的逻辑。她的态度非常务实：几何课讲立体图形，黑板上画不清楚，就用AI生成可旋转的3D模型；批作业批不完，就用智能批改省时间。她没有什么宏大的教育创新目标，就是想让自己的工作轻松一点、效率高一点。
两种路径没有优劣之分，两种都走通了。但两个人都面临同一个困境：个人有意愿，但结构性支持不足。 没有持续的专业培训，没有适合本校学情的资源，遇到问题没人可以问。
这个案例的启示是什么？你不需要等到"准备好了"才开始——两种路径都能走通。但你需要一个支持系统。 内驱型需要资源和空间，外触型需要降低门槛和持续陪伴。这正是TFC共同体和"AI+乡土"项目要解决的问题。
成功者都不是在喊口号，都是在解决自己的具体问题。前提条件是：有系统性的支持——对路的培训、持续的专业发展、可以互助的共同体。 没有这个支撑，工具给再多也会变成摆设。这就是过去十年的失败告诉我们的教训。
五、大家的优势与使命
第一，没有经验，恰恰可能是你们最大的优势。
我们的理事李茂老师在开营式演讲中有一个公式：经验 = 经历 × 体验。你们不缺经历——接下来两年就是最密集的经历。关键是你要做"经验的构建者"，不要做日常事件的过客。
正因为你们没有路径依赖，没有被"我一直这么教"的惯性绑架，你们反而更容易把AI工具和自己的教学体验融合在一起，构建出全新的经验。多年教龄的老师学AI，最难的不是工具本身，是放下过去。你们没有这个包袱。
第二，TFC共同体和县域实践，目的是为你们构建系统性支撑。
过去教育信息化失败的核心原因是"缺系统支撑"——给了工具，没给路径；给了设备，没给培训；给了个人，没给团队。
为中国而教的工作之一就是构建这个支撑体系。你们不是一个人在战斗，而是与近1800名TFC校友一起。近年我们也在与不同的地区合作，探索县域新教师培养和发展模式，如何改善“县域”的教育生态系统，完善支持体系也是我们的重点方向。
第三，这既是探索，可能也是你们的使命。
坦率讲，AI时代中国乡村教育公平面临前所未有的挑战；但同时，也出现了前所未有的可能性。
在座的各位老师，你们是中国乡村教育这场大实验的探索者。你们要回答的问题是：在AI大潮席卷下，当乡村教师掌握了AI工具，同时守住教育中不可替代的“人”的部分，能否更好推动中国的教育公平的改善？
AI能生成一万份教案，但只有一份是面对你面前那些具体的孩子、由你亲手构建的。那一份，才是教育。"尹弘飚教授说得好："未来的教育使命，不是让人与AI竞争，而是探索不同生命形态如何和谐共生。"你们正在做的，正是这件事。
在我的认知里，公益是对于社会问题的解决方案的探索，把其中成功的部分规模化、制度化，最大化其社会效用；并在此过程中构建社会资本与培养公民精神。公益的本质是解决问题，不是贩卖感动；与其关注宏大叙事，不如技术性地解决问题。
全球消灭天花的故事——冷战中的技术合作
天花，曾经是每年杀死200万人的人类最致命传染病之一。而消灭天花的项目可能是人类历史上最成功的公共卫生项目。它发生在冷战高峰期，美苏对峙，但双方居然能合作完成这件事。
关键在于项目经理，美国公共卫生局的 D.A. Henderson 从头到尾没有讲"拯救百万儿童"，整个项目的叙事就是一个工程问题：做了几个关键的技术性决策，彻底改变了项目的走向：
第一个转折：美国环形接种策略的发明：发现一个病例 → 隔离周围所有人 → 接种 → 确认零传播；
第二个转折：技术工具的迭代：苏联贡献了冻干疫苗技术；
第三个转折：美苏分工：Henderson做了一个非常务实的决定——他不跟苏联谈意识形态，只谈技术配合。最终达成的分工是：苏联负责生产疫苗（最终提供了全部20亿剂中的17亿剂），美国负责资金和后勤。 双方通过WHO平台协作，整个过程中没有一场关于"谁在做善事"的争论。
1977年，最后一个天花病例在索马里被消灭。整个项目总花费约9800万美元——消灭这种人类最致命传染病，总共用了不到一亿美元。
这个故事的精彩在于：没有人喊"拯救人类"的口号。
Henderson的口号是：消灭到零。这不是道德宣言，是一个技术指标。每个参与者讨论的全是工程问题。正是这种纯技术化的叙事，让冷战对手能合作，让各国愿意配合，让项目不会因为政治变动而中断。这不能不说是冷战时期的奇迹，同时也造福人类的奇迹。
做公益需要的不是感动，是解决问题的能力。而在座即将走上工作岗位的各位成员，希望大家更多可以技术性的看待面临的困难和问题，我们固然需要仰望星空，更要成为脚踏实地，在具体情境中对于具体问题“有办法”的人。
在“十三邀”梁鸿老师的访谈最后，她讲了一个苹果树的故事。年轻的梁鸿老师也曾是一位村小教师，当她决定去追求自己的文学梦想而离开村小的时候，4个孩子依依不舍的在河边一直跟着她。其中一个女生对她说，梁老师你别走，你看这是我们刚刚种的苹果树，再过五年就结果子了，你吃了苹果再走...历经沧桑后梁鸿老师回忆那是她人生中极为珍贵的时刻。她写道，“我想回去，最初的原因只是基于这样纯真而柔软的感情，我想念那条河流，想念家乡的人们，想念那双眼睛。它们变为一种渴望，一种巨大的驱动力。”
虽然那位年轻的老师离开了村小，但后来她写下“梁庄三部曲”，用非虚构写作的方式，让在中国现代化进程中发挥了巨大作用却始终不被看见的乡村和乡村的人不再沉默，得以被真实的呈现，这是她用十几年的时间和心血为家乡为中国的乡村种下的“苹果树林”。
前一阵我看到来自合作伙伴的反馈：“致朴基金会如何看待与为中国而教的战略合作，以及可为教育公益行业的贡献价值 ”。其中说：“...在选择资助角色时， 我们很早就选择了生态建设者这一角色...探索出如何选拔和培养这群人，对于整个教育公益行业来说至关重要...为中国而教的项目其实变成了一个循环。
我们在孕育的其实是一个属于为中国而教的生态系统。这样一个可以自我造血的组织，它作为一个组织，它对于整个行业来说是重要的。它在我们看来这是一个行业当中的新的物种在出现。我觉得这个对于我们做生态建设来说是重要的。”如何更深度的影响乃至推动中国微观乡村教育生态系统的优化，是现在的战略课题。
大家要认识到自己是乡村教育生态的"系统接口"，首先要快乐的生存下来；其次在为中国而教及其他伙伴的支持下，学会整合资源，成为影响身边这个微型生态系统的积极变量；最后，我希望大家在平凡的岗位上探索以为工具，为中国的教育公平种下你“附近”的苹果树林。
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