近日，教育部教師隊伍建設專家指導委員會發布了《教師生成式人工智能應用指引（第一版）》（以下簡稱《指引》），為我國教師科學、安全、合規地使用生成式人工智能繪製了首份“路線圖”，豎起“警示牌”。這是國家層面首份專門針對教師群體的生成式人工智能應用規範，意味着生成式人工智能在歷經前期探索後，開始系統化地進入教育主陣地。

　　教師如何與生成式人工智能協同共處？記者近日採訪了相關專家。

上圖 在北京市海淀區第四實驗小學《多彩的活動》主題語文公開課上，老師借助AI評改指導學生。

新華社記者 馬寧攝

下圖 在山東省日照市新營小學，牟娟老師指導學生使用人工智能機械臂。

新華社記者 郭緒雷攝

　　重構教育教學方式

　　記者翻開《指引》發現，其包含從教案設計、作業反饋到班級管理、教學反思等數十個具體應用場景。技術不再是錦上添花的“展示品”，而是試圖解決教學實際痛點的“工具包”。

　　“最直接的變化，是教師從重復性勞動中被解放了出來。”北京師範大學未來教育高精尖創新中心執行主任余勝泉在接受採訪時坦言。他以作文批改為例：“如果一名教師教授2個班級共80名學生，對每篇作文都逐字逐句批改，工作量非常大。然而，像字詞句修改等內容，恰恰是人工智能的強項，只需短短幾分鐘，它就能找出問題。”這意味着，教師能夠將更多精力投入到對學生思維獨特性與創造力的發掘與引導之中。

　　備課環節也在被重構。過去，一名英語老師可能要花費大量時間從報紙或網站上篩選一份適合特定年級學生閱讀的英文材料，且找到的文章未必完全滿足學生的閱讀需求。而現在，人工智能能夠依據學生的實際水平，迅速生成或改編適配的素材。“它能夠為老師提供更多生動鮮活的案例。”余勝泉説。

　　不僅如此，大規模因材施教的現實可能性也正在被激活。華南師範大學教育信息技術學院教授鐘柏昌指出：“生成式人工智能有效緩解了課堂教學中‘統一進度’與‘個性差異’之間長期存在的矛盾。”通過分析學生過往的學習數據，人工智能可以協助教師規劃適配學生個體需求的學習路徑，定制差異化任務，精準推薦學習資源，並實時提供學習支持與反饋，從而實現因材施教。

　　在人工智能的幫助下，教師的角色正從“統一示範者”轉變為“學習引導者”和“審美評價者”。鐘柏昌分享了自己在深圳市人工智能教育應用實驗學校調研時的一個真實案例。在一節音樂課上，教師引導學生借助人工智能音樂創作平台進行自主填詞和創作，使每名學生都能圍繞同一主題，生成風格各異、情感表達不同的音樂作品。“這種應用不僅幫助學生在實踐中更深入地理解音樂結構與創作邏輯，也顯著提升了課堂參與度和學習主動性。”鐘柏昌&&。

　　技術應用存在陷阱

　　當生成式人工智能帶着巨大的潛能進入課堂，與之相伴的疑慮和擔憂始終未曾消散。《指引》明確了堅持育人主體地位、加強內容審查把關等六大行為邊界，為教師應用生成式人工智能劃定了不可逾越的紅線。

　　技術應用的第一個陷阱，就隱藏在看似活躍的課堂裏。鐘柏昌在調研時發現，部分課堂存在“為了使用而使用”的現象——人工智能技術未能與教學目標深度融合，反而成了一場“技術表演”。“學生可能只記住了操作的新奇感，卻忽視了知識的核心。”鐘柏昌説，“這警示我們，技術應用的首要原則是‘因需而用’。”在他看來，教師在引入技術之前需要清晰回答一個關鍵問題——這項技術是否真正提升了教學效率、學習質量或評價效果？如果技術使用反而削弱了學科邏輯、增加了教學負擔，就應及時調整，甚至暫停使用。技術不能成為教學的目的，只能是服務教學目標的手段。

　　與課堂內的應用“失焦”相比，數據安全不僅是外部存在的系統性風險，也是眾多家長心頭揮之不去的擔憂。在教學過程中，教師會接觸到大量學生的個人信息。若在使用技術時處理不當，信息就可能面臨被洩露與濫用的風險。針對這一情況，余勝泉&&：“這不僅是教師的操作規範問題，更是平台管理與國家數據治理體系需要解決的課題。”他坦言，當前，教育類App註冊信息分散、管理混亂，外部電信詐騙手段又層出不窮，使中小學生信息保護面臨着嚴峻形勢。他呼籲，在國家層面建立統一、安全的數據治理平台，築牢學生信息安全的“防火墻”。

　　然而，無論是浮於表面的“技術秀”，還是涉及安全層面的數據風險，最終都指向一個更為根本、更能觸動教師職業神經的挑戰——教師的主體性危機。當人工智能能夠生成教案、分析學情、批改作業甚至進行初步輔導時，教師的專業角色與核心價值究竟何在？這是技術浪潮之下，每位教育者都必須直面的終極追問。

　　勾勒人機協同未來

　　“未來，在單純的知識傳授層面，人工智能的效率與穩定性很可能超越教師。”余勝泉作出了一個前瞻性判斷。在他看來，課堂教學包含“知識性”和“育人性”雙重維度，而人工智能的真正價值，在於高效承接“知識性”教學任務，從而讓教師有更多精力回歸到“育人性”教學中。

　　“人工智能可以替代‘知識性’教學中50%甚至80%的工作。這不是威脅，恰恰是解放教師的契機。”余勝泉指出。問題的核心並非教師是否會被取代，而在於如何重新界定教師工作的價值。他強調，技術替代的不是教師，而是教師工作中那些重復、低階的內容。教師可以把那些重復勞動交給人工智能，轉而利用數據分析更精準地理解學生，開展更有價值的個性化引導與交流。“這不是削弱，反而是對教師專業性的強化與升級。”余勝泉説。

　　鐘柏昌從教學設計的底層邏輯呼應了這一觀點。他指出，教學的核心目標始終是促進真實、有效的學習發生，學生的主體性才是教學設計的起點和終點。“只要教師能夠堅守‘以學生學習為中心’的原則，就不必懼怕技術‘搶飯碗’。”他説。

　　“《指引》的價值不在於給出‘標準答案’，而在於劃定邊界、明確方向、鼓勵探索。真正走好這條路，還需要政策制定者、教研人員和一線教師在實踐中持續對話、共同完善，讓生成式人工智能逐步從‘可用’走向‘好用’和‘善用’。”鐘柏昌強調。

　　教師素養是轉型的關鍵所在。鐘柏昌&&：“教師隊伍建設，需同時關注現有教師和未來教師兩個群體。就現有教師隊伍而言，要通過培訓助力他們構建對生成式人工智能的基本理解、應用判斷力和倫理意識。對於未來教師隊伍，教師培養體系需進行前瞻性調整。”余勝泉建議，應將人工智能教學納入教師知識結構乃至教師資格認證體系，系統提升教師的人機協同素養與批判性技術審視能力。

　　“當人工智能可以高效處理常規教學活動時，教師便能更專注於那些技術無法替代的工作，例如設計以人際互動為核心的教學環節，激發學生的創造力，引導學生樹立正確的價值觀。”余勝泉説。生成式人工智能並非教育的顛覆者，而是教學工具演化進程中一股強大的助力。它真正的價值，在於讓教師從知識的“搬運工”轉變為學生成長的“雕塑家”。

　　人工智能教育的發展走向，並非是人與技術的取捨。正如余勝泉所説：“教育的未來不是機器的勝利，也不是人類的獨舞，而是人機協同下更高層次的認知演化與精神建構。”

　　（實習記者 曾 敏 本報記者夏天一對此稿亦有貢獻）