教育中的人工智能：学生和教师须知

如今，AI 已成为家庭作业、课程规划、课业辅导、评分辅助以及师生写作交流的一部分。

但这并不意味着它对学校而言天生就是利弊分明的。

当学校将这些工具的使用与学习目标、隐私保护以及明确的学术诚信规则相结合时，用于教育的 AI 才能发挥最佳效果。

教育人工智能快速指南

教育人工智能是指支持教学、学习、反馈、无障碍化、行政管理及研究的工具。它可以帮助学生练习技能、讲解概念、整理笔记并更快地获得反馈。教师可以使用它来起草教学材料、提供差异化支持或分析学习需求。目前主要关注的问题包括准确性、偏见、隐私、学术诚信、过度依赖以及获取机会的不平等。负责任地使用人工智能需要人工监督、清晰的政策导向、来源验证，以及设计那些侧重于思维过程而非仅仅看重最终成果的作业任务。

常见的课堂用途

学生经常使用人工智能来解析阅读材料、构思论文切入点、制作抽认卡、练习语言或修改草稿。教师可能会利用人工智能来起草测验题、简化指令、创建示例或设计差异化练习。行政团队则可以探索将人工智能用于日程安排、咨询或沟通工作。

最合理的用途应当是透明的，且与学习目标紧密相关。要求人工智能为一个化学单元创建额外的练习，与要求它代写一份用于提交的实验报告，这两者有着本质的区别。

值得认真对待的益处

当教师无法提供指导时，AI 可为学生提供即时练习。它还能帮助多语言学生理解晦涩的措辞，支持无障碍学习，并提供备选的解释方式。对于教师而言，AI 可缩减起草常规教学资料的时间，从而将更多精力投入到反馈和讨论中。

美国教育部在探讨 AI 作为未来教学组成部分的同时，也强调了人类决策的重要性。这种平衡至关重要：效率不应取代专业的判断。

学术诚信与评估

人工智能的出现使评估工作变得复杂，因为生成精致的内容变得轻而易举。学校需要采用能展现思维过程的作业形式，例如：草稿、口头答辩、来源注释、课堂写作、过程记录以及个人反思。单纯依赖检测工具是不够的，因为这些工具并不完善，使用时需谨慎解读。

学生需要通俗易懂的规则说明。相关政策应明确规定在哪些环节允许使用人工智能，例如头脑风暴、大纲起草、语法检查、代码辅助、数据分析或最终文稿撰写。如果没有明确的示例，学生可能会产生误解。

隐私、偏见与公平

教育 AI 可以处理各种敏感信息，包括写作样本、学习困难、残疾相关的特殊需求以及行为数据。学校在采用相关工具前应评估其数据处理规范，并避免使用那些对学生信息使用说明模糊不清的产品。

公平性同样至关重要。如果部分学生拥有付费工具而其他学生没有，那么作业评估的重点可能会变成“获取资源的能力”而非“学习成果本身”。学校应统筹考虑共享访问权限、经过审核的工具以及非 AI 的替代方案。

学校在引入AI前应首先回答的问题

在采用任何AI工具之前，学校都应先明确它解决了什么学习难题。如果答案仅仅是“提高速度”，那么该工具或许能节省时间，却可能削弱作业本身的教育意义。如果答案是提供更好的反馈、扩大资源获取渠道或增加练习机会，学校则可以进一步评估该工具是否真正实现了这些价值。

学校还应明确：当工具出现差错时，谁来负责？学生可能需要纠错机制，教师可能需要时间来审核AI生成的输出，管理者则需要制定针对投诉或有害建议的处理政策。责任不能外包给软件厂商。

数据安全问题应及早提出。收集了哪些学生信息？谁有权限访问？这些数据会被用于模型训练吗？可以删除吗？对于年幼的学生，是否需要获得家长同意？这些问题直接关系到课堂使用前的信任基础。

最后，学校应明确成功的衡量标准。试点项目应关注学习效果、教育公平、教师工作负担、学生信心以及潜在的负面影响。如果没有评估，AI的推广可能只是一次技术采购，而非教育质量的提升。

• 首先明确要解决的学习问题。

• 明确错误责任归属及申诉渠道。

• 在课堂使用前审查数据处理规范。

• 关注学习价值，而非仅仅关注工具的普及率。

学生在引入工具的决策中也应享有发言权。当工具反馈令人困惑、资源获取不均或隐私条款晦涩难懂时，学生可以及时反馈。这些反馈能帮助学校完善政策，弥补管理者仅从供应商材料中获取信息的局限。

教师同样需要专业发展的支持。学校不能简单地部署AI工具就指望其被有效利用。教师需要时间去重新设计作业、探讨教学案例，并学习如何公平地评价AI辅助下的学生作品。

家庭和学生也应了解AI的使用情况。如果学校利用AI进行反馈、辅导或行政沟通，清晰的告知能建立信任。学生应当清楚自己何时是在与自动化系统交互，何时是经过教师审核的输出，并知道在遇到问题时如何寻求人工帮助。

评价体系的设计或许需要最大的变革。如果作业只要求提交一个完美的最终结果，AI可能会掩盖学生的学习过程。当教师要求提交草稿、解释、过程记录、注释或进行课堂进度检查时，学生才有更多方式展示真实的理解水平。这些过程性证据也能帮助教师关注学生的学习过程，而不是仅在提交作业后去监管违纪行为或隐藏的工具使用。

关键要点

• AI 可以为练习、反馈、规划和无障碍性提供支持。

• 准确性、隐私、偏见和公平问题需要积极的监管。

• 学术诚信规则应包含具体案例。

• 教师和学生应将学习目标置于对工具新鲜感追求之上。

常见问题

AI 如何应用于教育领域？

它主要用于辅导式教学、练习题解析、写作反馈、课程规划、无障碍支持、行政事务处理以及研究资料整理。其价值发挥取决于相关政策、内容准确性以及人工审核。

AI 对教育有哪些益处？

益处包括提供更及时的反馈、实现个性化练习、提供语言支持、增强无障碍性以及减轻日常工作负担。当 AI 与明确的学习目标相结合时，这些优势最为显著。

AI 可能在学校引发哪些问题？

潜在问题包括内容不准确、引用造假、隐私担忧、算法偏见、过度依赖、学术不端以及教育资源获取不平等。学校在将 AI 作为核心教学工具之前，应先妥善解决这些问题。

学校应如何制定 AI 使用规则？

规则应明确界定允许与禁止的使用行为、披露要求、数据隐私标准及违规后果。提供具体示例至关重要，因为学生需要理解这些规则如何切实应用于实际作业中。

结论

人工智能在教育中的应用并非单一的工具或政策决策，而是一系列关于学生如何学习、教师如何授课以及学校如何维护信任的选择。

最佳路径是谨慎采用：在能够强化教学实践与反馈的地方引入AI，在可能削弱证据或学术诚信的环节予以限制，并始终将人类的判断力置于教育的核心地位。