AI时代更要守护教育本真

关注“在线学习”

获取更多资讯！

如何引导学习者运用人工智能催化知识生成，而非吞噬更深层次的思考，对教师来说是一项前所未有的挑战。我们应该利用人工智能，来补足人类思维里面的不足，如此才能变得更加强大。

今年春节后，随着一款开源人工智能智能体执行框架在全球技术领域掀起热潮，生成式人工智能工具不再是仅提供建议的“嘴替”，而是可以直接执行任务的“手替”。通过整合多渠道通信与大语言模型，用户可本地化部署具备持久记忆、主动执行能力的人工智能助手，只需下达“指令”，它便能自主完成从代码编写到信息发布等一系列复杂操作。当前，生成式人工智能工具迅速席卷世界教育领域，一时间，这似乎成了教育拥抱人工智能前沿的象征。然而，对于教育教学而言，我们究竟需要什么样的生成式人工智能工具？当能够“伸手干活”的生成式人工智能工具被引入教学过程，它带来的究竟是学习革命，还是以效率为名的思维、感知和价值剥夺？

认知的“黑箱”

当“执行”替代“思考”

教育心理学区分“知道那个”与“知道如何”，前者是事实性知识，后者是程序性能力。真正的教育从来不只是传递“那个”知识，更是培养“如何”思考、分析、创造的能力。而“如何”的获得，必须经由亲历的认知挣扎，即思维能力的提升。

生成式人工智能工具的核心特征，恰恰是以极致的“执行”跳过了这一挣扎。以前人工智能助手的边界在于“建议”，由你主导提问，决定采纳或拒绝建议；而生成式人工智能工具的边界在于“代办”，你指挥它做什么，它直接做完。当生成式人工智能工具自主完成信息收集、数据分析、文本生成，学生面对的只是一个输入指令和接收成果的界面，中间的认知过程被封装在无法透视的黑箱之中。一名学生描述体验时说：“第一次体验到指挥别人干活的感觉，这种掌控感太爽了。”这句话暴露了问题的核心：学生在“指挥”中获得的是掌控感的幻觉，而非完整思维的真实提升。他以为自己在“驯化”生成式人工智能工具，殊不知它们正在将他“驯化”为一个只会发号施令、却不知任务如何完成的“空心指挥家”。更值得警惕的是，依赖生成式人工智能工具完成各项专业任务时，认知过程的“黑箱化”。支持者可能辩驳：让人工智能承担烦琐工作，学生才能集中精力于更高层次思考。但认知科学表明，所谓“低级”与“高级”思维并非截然分离：写作中的遣词造句，本身就是思想逐渐明晰的过程；编程中的代码调试，本身就是问题解决能力的锤炼。当这些过程完全被人工智能取代，“高级思考”将失去赖以生长的土壤。

苏联心理学家维果茨基的最近发展区理论指出，学生的发展有两个层次：一是“现有发展水平”，即独立完成任务时的能力上限；二是“潜在发展水平”，即在他人指导、帮助下能达到的能力上限，两者之间的区域就是“最近发展区”。

如何引导学习者运用生成式人工智能工具催化知识生成，而非吞噬更深层次的思考，对教师来说是一项前所未有的挑战。我们应该利用人工智能，来补足我们人类思维里面的不足，如此才能变得更加强大。学生应当成为审核者，具备批判性思维去评估人工智能的决策逻辑是否合理、是否存在偏见。

感知力的钝化

当体验沦为符号

如果说“认知黑箱”的风险主要体现在思维层面，那么生成式人工智能工具对感知力的侵蚀则触及教育的更深层维度，即人与真实世界的关系。

生成式人工智能工具的危险在于，它以效率为名，将学生与真实世界的直接接触替换为中介化的符号操作。学生不需要走进菜市场，不需要观察父母忙碌的身影，不需要感受除夕夜的烟火气息，他们只需向人工智能下达指令，就能收获一篇关于“年味”的文本。这是一种感知力的技术性剥夺。当学生习惯于用人工智能生成的文本替代自己的观察和体验，他们丧失的不仅是写作能力，更是感受生活、理解他人、与世界建立情感联结的能力。

生成式人工智能工具背后隐藏着一种可通约性的假设，即所有经验都可还原为数据，所有表达都可被算法优化，所有个体独特性最终可被平均为“最大公约数”。教育之所以重要，恰恰在于它面对的是不可通约的个体。每个学生的生活经验、情感体验、认知方式都是独特的，教育的使命不是将这些独特性打磨成标准产品，而是帮助每个学生为自己的经验找到恰切的表达。教师要引导学生理解人工智能的工作方式与人的工作方式有什么样的区别，发展人能够区别于人工智能的那部分能力，才能让学生有更高的创造力和情商。

安全的漏洞

人工智能的价值渗透

除了认知和感知层面的隐忧，生成式人工智能工具还带来更直接的安全挑战。如在架构设计、默认配置、插件生态、行为管控等方面存在较大安全风险，一旦被攻击者利用，可能导致服务器被控制、敏感数据被泄露。当教育过程引入这种既不可控又不可逆的工具，谁来为潜在风险负责？有学生为调试生成式人工智能工具将电脑权限全部开放，导致文件泄露；有学生陷入“技术狂欢”却荒废专业课。面对各种安全隐患，建议强化网络控制、加强凭证管理、严格管理插件来源、持续关注补丁和安全更新。面对学生的“学业荒废”，建议有关部门出台规定，谨慎使用生成式人工智能，谨防解除了“近忧”，却增添了“远忧”。

更深层的风险在于价值观层面。人工智能不是中立的，其输出建立在其训练数据蕴含的价值预设之上。当生成式人工智能工具被用于分析问题、形成判断时，它正在以一种隐性方式塑造学生的思维方式和价值取向。如人工智能生成的作文往往倾向于“情感正确、结构标准”的表达，这种“正确”背后是算法对“什么是一篇好作文”的预设，它可能来自特定文化语境的写作规范，也可能来自训练数据中的主流表达，却不是来自学生自己的生活世界和价值判断。

工具理性追求效率、标准化和可控性，而教育的目的从来不只是提高效率、完成任务，而是培养会思考、会感受、会选择、会创造的人。

回归对话

人工智能时代的教育抉择

教育教学必须慎用生成式人工智能工具。因为，教育的核心不是执行，而是成长；不是效率，而是过程；不是成果，而是体验。一个全能的人工智能，恰恰可能掐断学生成长必需的认知挣扎、过程体验和试错学习。

教育需要什么样的生成式人工智能工具？需要能够激发思考的对话者，而非包办任务的执行者；能够引导学生追问的“苏格拉底”，而非代替学生劳作的工具。生成式人工智能工具应是搭建阶梯式、个性化的支架，以启发为核心引导学生自主跨越最近发展区。这种支架不是“包办代替”，而是“适度托举”。

人工智能时代正在加速淘汰不会使用人工智能的人，这让部分教师产生了要让学生尽快学会使用人工智能的焦虑感。当教师将“学会使用人工智能”作为目标时，应该思考，我们希望学生成为什么样的人？是熟练的“人工智能指挥家”，擅长发号施令、获取成果，还是“独立思考者”，能够提出真问题、保持批判意识、坚守价值判断？答案不言自明。“独立思考者”的素养包括批判性思维、真实感知力、价值判断力等，这恰恰是无法被算法化、无法被工具替代的东西，是教育必须守护的核心。

需要强调的是，“慎用”并非“禁用”。在高等教育前沿探索、专业领域工具性应用、有引导的实验性教学中，生成式人工智能工具具有重要价值，关键在于区分“什么时候用”和“什么时候不能用”，它们更适合在已有扎实认知基础、明确学习目标、清晰伦理边界的专业训练中使用，不适合在中小学阶段、人文素养培育、基础能力训练中使用；适合于研究对象、实验工具、效率辅助，不适合思维替代、感知屏蔽、价值塑造者。

技术要服务于人，效率要服从意义，数据要始终用于丰富人性。应将人工智能置于工具层，作为手段支持；将师生情感共鸣、同伴协作等真实人际联结置于交互层，作为关系纽带；将批判性思维、创造力、同理心置于价值层，作为终极目的。工具不能替代交互，效率不能吞噬意义。

新的生成式人工智能工具，以其强大的执行能力引发广泛关注。但在教育这片土地上，恰恰有一些东西是任何“执行”都无法替代的，比如，学生在困惑中逐渐清晰的思考，在观察中慢慢积累的感知，在试错中反复锤炼的判断，在表达中不断深化的自我理解，等等。这些东西无法被外包，无法被代劳，无法被算法优化。它们只能由每一个学生在实践中完成，在真实的认知挣扎中、在与世界的直接接触中、在教师的陪伴引导下完成。

教育的使命，从来不是让学生更高效地完成任务，而是让学生在完成任务的过程中成为更完整的人。当越来越便捷生成式的人工智能面世，教育需要守住那些无法被“执行”的部分。这不仅是技术使用的边界，更是教育之为教育的底线。

（作者：钱琳、范国睿；作者单位：华东师范大学，范国睿系该校教育学部教授、教育部教育大数据与教育决策实验室研究员）

本文来源｜《中国教育报》2026年4月16日

声明：转载此文是出于传递更多信息之目的。若有来源标注错误或侵犯了您的合法权益，请作者持权属证明与我们联系，我们将及时更正、删除，谢谢。