从智能批改到虚拟助教，再到AR技术让课本中的场景“复活”……如今，AI技术已深度融入课堂日常。当一线教师感慨“AI帮我减掉了一半的作业批改量”，当校长们惊叹“数据画像让每个孩子的成长有迹可循”，人工智能正以破竹之势重塑教育生态。然而，在技术热浪之下，质疑声亦此起彼伏：当算法开始“诊断”教学质量，教育的温度是否会被数据稀释？师生使用 AI技术的边界又该如何界定？

近日，带着这些追问，记者走访了多所“人工智能+教学”试点学校，对话一线教师、校长与教育技术专家，探讨如何在技术赋能与教育本质之间寻找平衡，实现技术与教育相辅相成、携手共进的“双向奔赴”。

▲本文由中国教育报转载

近日，在成都市“人工智能+教学”专题研讨会的课例展示环节，成都市石笋街小学数学教师王乐峥借助AI工具，实时分析学生对知识点的掌握程度、答题速度及思考过程，实现了对学情的动态捕捉。

成都市实验小学教师孙一丁带来的课例《小小设计师》同样令人眼前一亮。课上，学生利用AI绘画软件，将数学中的图形运动知识与艺术创作相结合，设计出一系列具有学校文化意义的艺术作品。

“将人工智能引入教育，核心是变革教与学的模式，最大化激发学生的能动性与创造性。”成都市石笋街小学教育集团党委书记张友红表示，AI教育正突破传统讲授式教学的局限，推动了跨学科教学的资源整合。

通江县涪阳中学副校长张洪浩表示，AI对教学的赋能呈双向驱动：教师借助智能备课系统与互动工具提升教学效率，课堂吸引力增强；学生通过个性化学习路径获得定制化辅导。目前，该校师生正积极拥抱AI技术，并在教与学中尝到了“甜头”。

AI虚拟助教赋能课堂、利用AI工具实现学科融合……在成都市青白江区实验小学，AI已深度融入教学中，构建起“过程性+增值性+社会性”立体师生画像。该校校长程辉认为，传统课堂存在参与度低、反馈慢、个性化弱等问题，而 AI技术通过场景具象化、数据可视化、决策智能化三大路径，有效解决了传统课堂的难点。

成都大学区域教育发展研究院特约研究员陈静萍在调研“人工智能+教学”试点学校时发现，AI技术有效破解了五大教学难题：突破时空限制，实现随时随地学习；替代机械劳动，释放教师精力；依据学习数据定制路径，解决大班教学个性化不足问题；多维度数据分析，助力教学质量评估；打破资源壁垒，促进教育均衡发展。

AI在提升教学效率、实现个性化学习等方面已呈现显著优势。当大家为AI技术欢呼的同时，也出现了质疑的声音，一些学校“为用AI而用AI、课堂上满是技术堆砌”，警惕形式主义的AI崇拜，成为教育工作者需要反思的问题。

在一次外出学习时，凉山州教师发展中心副主任吴杰发现，某美术课上AI绘画作品《惠崇春江晚景》虽景物俱全，但画面花红柳绿缺乏美感。“若诗人所见如此，恐难写出传世佳句。”吴杰认为，AI技术难以传递诗词的意境之美，采用传统教学手段给予学生想象空间，或能收获更好的教学效果。

“工具虽好，但切忌滥用。”成都市教育科学研究院数字教育研究所所长罗良建提醒教育工作者，人工智能时代需坚守“以人为本”的教育理念，警惕陷入“工具至上”误区。

教师要善用AI，学生也要用批判性思维运用AI。成都市实验小学语文教师魏诗雨分享了一则学生使用AI“翻车”的案例：在班干部竞选时，A同学用AI优化了演讲PPT，但因没有体现出个性而落选，B同学则用结合自身特质的演讲成功当选。魏诗雨由此在教学中强化AI运用边界引导：“既要教学生用AI，更要教他们判断何时不用AI。”

作为语文教师，张洪浩也深有体会：在一次使用AI工具生成短语练习题时，系统给出错误答案，学生却未质疑。他借此提醒学生：“AI不可全信，使用时要有自己的思考。”

“AI在教育中的应用核心是‘支持教学而非炫技’，教师需引导学生批判性使用技术，避免陷入‘算法即真理’的认知陷阱。”四川省教育科学研究院科学教育研究所所长郭斌表示，数字化的本质是人的发展，AI时代需着重培养师生驾驭技术的能力，既要发挥其提效优势，更要坚守师生在深度学习中的主导地位，警惕学生因过度依赖AI产生思维惰性。

随着AI在教育领域的广泛应用，构建人机协同的伦理框架显得尤为重要且紧迫。当AI系统能通过笔迹、微表情推测学生心理状态时，是否缺乏对学生隐私等权利的尊重？使用AI学情分析系统时，如何平衡个性化推荐与学生隐私保护？

在一次AI教学观摩课上，教师通过AI系统实时生成试题对错数据表并投屏，对应学生的学号清晰可见。“实时生成数据虽利于教师了解学情，但公开标注学号，是否会伤害学生自尊心？”观课教师李莉（化名）担心这种学情数据的展示会对学生心理造成负面影响。

成都七中初中学校信息科技中心副主任夏小刚表示，教师在AI应用初期难免经历试错，“唯有在使用中暴露问题，才能解决问题。”针对AI教学中的隐私保护，他建议教师可通过隐藏关键信息、设置数据权限、平台加密等手段，在技术赋能与隐私保护间构建平衡机制。

在教育数据采集方面，郭斌也表示，学校需明确边界，严格遵循“最小化原则”，仅采集学业成绩、课堂表现等实现教育目标的必需数据；需保障数据的安全存储与合理使用，防止数据泄露和滥用。

以“人”的成长为算法应用边界，还要警惕数据量化的局限性。郭斌谈到，AI生成的学习分析报告只是辅助工具，“如面对AI诊断的数学薄弱项，教师应结合学生课堂提问的独特视角、解题时的思维跳跃等非结构化细节，判断其真实能力短板，避免用单一数据否定个体差异。”

“教师要让算法成为‘脚手架’而非‘模具’，构建‘算法介入—人工留白’的双轨教学模式。”郭斌认为，算法无法传递眼神交流中的鼓励、小组讨论时的思维碰撞。教师应刻意保留非技术场景：如每周一次“无设备讨论课”，让学生在交流中锻炼批判性思维。

教育的温度藏在技术无法触及的细节中，这些“人工留白”正是守护教育本质的关键。郭斌表示，AI时代的教师需成为学生成长的“留白守护者”：在算法编织的知识网络中，为想象力保留“透气孔”；在数据堆砌的成长轨迹里，为情感与价值预留生长空间。

“目前，教育领域还处于AI应用尝试期，难免存在一些‘技术本位’与‘教育规律’的冲突，这很正常。”在陈静萍看来，建立适度的容错机制是推动AI教育发展的必要条件。她建议将AI应用视作动态过程，采取“边发展边监管”模式，在实践中积累经验、完善制度。

对此，教育部门也在积极行动。近日，教育部基础教育教学指导委员会发布《中小学人工智能通识教育指南（2025年版）》和《中小学生成式人工智能使用指南（2025年版）》，凸显了从“技术普及”到“风险防控”的转向，也标志着教育部门正通过制度规范引导技术在教育场景中的健康发展。

谈及如何构建健康的AI教育生态，陈静萍指出，人工智能与教育的深度融合需以三大要素为支撑：首先，是开放的生态格局。教育界需保持开放姿态，让更多AI工具进入教育场景，在实际应用中精准定位技术的价值。其次，体系化推进路径。在学校与区域层面，AI与教育的融合需遵循由点到面、从局部到系统的体系化路径，带动整体教育模式的升级迭代。再次，需构建合作创新生态，推动教师、学校及企业以问题为导向开展合作，形成资源共享、协同创新的生态体系。

“面对技术浪潮，我们既不做‘盲目跟风者’，也不当‘刻舟求剑人’。”成都市教科院党委副书记、副院长毛道生就AI教育良性发展提出系统性方案，核心在于打造“智能教育共同体”与数字化治理新范式。

他建议，构建“政府提供应用场景、企业研发技术支撑、学校验证实施效果”的协同机制，同时推动跨区域教育资源共享，通过集约化建设避免重复投入。在教育治理层面，教育部门需完善市级教育数据中控台，打破学校壁垒，构建“数智化教育联盟”；学校则应培养“懂教育、通技术”的复合型教师，将“AI教育治理”纳入教师必修课程体系。

“AI时代必须以人的发展为根本使命，重新锚定教育本质。”陈静萍表示，传统教育体系正面临AI带来的体力与智力双重解放的挑战。教育需要重构底层逻辑：对“培养什么人、怎样培养人”“教育与技术的关系如何定位”等根本问题的思考，正是推动教育变革的起点。而变革的核心在于“将孩子的长远发展置于中心，用技术为教育变革赋能”，推动教育从“知识本位”的单向灌输，向“素养导向”的多元成长跃迁。

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编辑：Zero