开课前，学校给我发了块平板

人们对新技术的想象，总是被已有的经验所局限。最初用上电灯的人，把它理解成“不用添油的油灯”；早期的电影导演，把镜头当成不会动的舞台来拍。AI进入课堂，也未能免俗——最初被当作更快的备课工具、更准的批改系统、更聪明的题库。然而技术哲学家唐·伊德早已指出，技术从来不是中立的中介，它重塑着人与世界打交道的方式。当AI从辅助工具变为教学流程的底层架构，传统的课堂关系也随之被重新定义。

正式步入教师队伍的年轻一代，正处在两种认知的裂缝之间。有学者曾区分过“技术素养”与“技术流畅性”——前者指能操作工具，后者指知道何时用、为何用、用在哪里。作为“数字原住民”，他们的技术素养早已在日常中打磨得足够熟练；但作为即将站上讲台的新教师，从“会用”跨越到“知道怎么用”，才是真正的门槛。

当260余位新教师举起手臂的时候，李炯并不意外。

“每天都会用到AI工具的，请举一下手。”作为海亮名师发展学校负责2026年新教师集中培训活动的组织者，李炯在开场前做了一次小调研，几乎所有人都举了，他对这一幕早有预判。

此次的260余位新教师大部分都是应届毕业生，这群年轻人用AI查资料、写论文、编代码、做设计，技术早已渗入他们生活的毛细血管。毕业于浙江大学的朱洁回忆，自己读研期间就用AI做文献梳理和数据分析，使用AI工具就像使用搜索引擎一样自然。来自北京大学的杨文也提到，自己此前用AI辅助备课、整理知识点框架，是学生时代就养成的习惯。DeepSeek、豆包、ChatGPT，这些工具对他们来说早已长在手上。

但当AI从个人助手变成课堂工具，从“私下的省力技巧”走向“公开的教学范式”，他们面临的困惑，远比想象中要复杂。

哈尔滨工业大学硕士毕业的赵丙亮，即将以高中物理教师的身份入职海亮实验中学。来培训之前，他对“AI上课”的想象很具体：用AI查资料、设计题目、做PPT。“那时我理解的AI，更多是一种提高个人效率的工具。”他说，没有想到AI可以嵌入教学的全流程。来自浙江大学的陈志远更坦率，支教时用通用大模型写教案、找素材，但在他看来，那只是个人备课的辅助手段，和正式的课堂教学是两回事。

对这群“数字原住民”来说，AI本身不是新东西。真正的难题在于：当它进入课堂，怎么把它从“个人效率工具”变成“学习设计工具”。

会用AI≠会在课堂用AI

这个问题，不只是新教师在问。把时间往回拨一年，彼时海亮旗下学校开始推行AI创思课堂，一批经验丰富的教师同样在摸索答案。

海亮艺术中学的语文教师赵静，习惯了以讲授为主的课堂节奏。刚接触这套模式时，她的第一反应不是“学不会”，而是怀疑：“高中课程内容丰富，老师想讲完就需要占用几乎100%的课堂时间。”对她而言，把课堂还给学生，加入新的工具，意味着一套已经验证多年、运转流畅的教学节奏要被打散重组。问题的核心不是技术操作，而是角色定位——她需要重新回答“教师在课堂上的价值在哪里”。

赵静的困惑不是个例。在推行AI创思课堂的初期，不少有经验的老师都有类似的反应。他们积累了大量关于“什么是好课”“什么是有效讲解”的直觉判断，这些判断在传统课堂中经年累月被验证，构成了专业自信的基石。当新技术要求课堂从“教师主讲”转向“学生主学”时，受到挑战的不是他们的技能，而是整个判断框架。海亮初级中学副校长陈媛英对此有过一个总结：推行创思课堂最大的难点，是帮助教师突破已有的思维惯性，建立起对新模式的信心。

如果说老教师的困惑焦点在于“如何打破旧我”，那么新教师的困惑则在于“如何建立新我”。

“这批新教师，他们对AI技术的了解，有些地方可能比我们更多。他们现在唯一缺的一点，就是不知道怎么把AI跟我们的教育教学具体地联系起来。”李炯精准地捕捉到了问题的核心。

这一点，AI创思课堂的运营经理、负责本次培训中《平板在“AI创思课堂”中的应用》一课的讲师苏莉莉也深有体会。她发现，在面对成熟教师和新教师时，培训策略完全不同。成熟教师往往会带着自己多年的教学经验来审视新产品，关心的是新工具和原有方法的结合点；新教师则对数字化交互接受度极高，界面操作跟着引导走两遍就能上手。但到了数据分析环节——预习数据怎么看、怎么基于正确率定位共性问题——就需要更多解释。

一节课就能完成的转变

基于这样的判断，培训的目标变得非常明确。李炯用两个词概括了今年培训与以往的差异：赋能与重塑。

他解释说，以往的培训核心是传授——把成熟的经验、现成的技巧教给新老师，让他们尽快掌握一套行之有效的教学方法，站稳讲台。但今年不同，新教师们本身已经不缺技术使用能力，他们缺的是在真实的课堂情境里调用技术、设计学习任务的能力。所以培训的重点从“教他们怎么做”转向了“让他们自己去体验和建构”——直接沉浸到AI驱动的教学环境里，去感受一种全新的教学范式。这是“赋能”。

而“重塑”，指的是目标变了。过去的培训目标是“站稳讲台”，今年则转向了“激活”——激活这些新教师对未来教育的想象，让他们从职业生涯的起点就建立起面向未来的教育观，理解技术如何塑造教与学的关系。“从经验传授到理念重塑。”

本次培训在设计上本身就是AI创思课堂的一次完整复刻。创思课堂的核心框架叫“三阶六环”——课前、课中、课后三个阶段，每个阶段再拆成具体环节。培训也按类似结构展开：第一天是通识培训，讲清楚“为什么要做创思课堂”；随后聚焦两个核心要素——导学案设计和小组合作/小老师制的运作，同时系统地阐述以平板为基座下的AI技术工具如何在课前、课中课后赋能；最后是实战产出。

平板体验课上，苏莉莉带着新教师以“学生视角”完整走了一遍“三阶六环”流程。课前，AI备课系统生成导学案，洋葱智课的微课视频配合AI私教引导学生完成预习，学习数据自动沉淀到后台，老师走进教室时已经知道学生的薄弱点在哪。课中，抢答、积分、小组合学、小老师展示等功能全部围绕“让学生主动学”来设计。课后，分层作业推送、智能批改、错题归集自动完成，AI课堂顾问还能生成整节课的分析报告。

感受了完整的一节课后，赵丙亮推翻了自己原先的想象。他看到的不再是“平板”，而是一套完整的教学系统：课前学生自主学习，系统归纳预习数据；课中教师依据数据发现共性问题，组织小组合作；课后根据薄弱点推送分层作业。

朱洁的认知也被刷新了。她原本以为核心是设备，体验完才发现核心是数据与精准——从课前预判到课中调整再到课后反思，数据贯穿整个教学链条，“这是平时用零散AI工具完全做不到的”。

让他们产生这种感受的，并不是一块平板的流畅度，而是一整套围绕“学”来设计的技术架构。在李炯看来，这正是技术角色在过去几年间最根本的位移，从锦上添花的辅助工具，到如今成为教学流程的底层架构，课堂的运行逻辑已经彻底翻转。

而新教师们之所以能在一节课的时间里完成这种认知转变，很大程度上是因为AI创思课堂本身已经不是一套需要从零理解的新概念。过去一年里，它在百余所学校中反复打磨，从导学案模板到积分机制、从小组合作流程到数据看板，每个环节都有经过验证的成熟方案。用李炯的话说：“AI创思课堂已经不再是一个概念性的东西，而是经过验证的、可以落地的解决方案了。我们有底气把它作为一种标准去进行推广。”

新手上路，心中有数

培训的最后阶段，新教师们按学科分组，各自产出了一份导学案。

在AI创思课堂的框架里，导学案不是传统的预习提纲，而是串联课前、课中、课后全流程的路线图，设计导学案的过程，就是把AI功能嵌入教学每个环节的过程。语文组拿出了“理结构、破密码、撰锐评”的AI辅助文本解构方案，数学组展示了基于数据反馈的证据化学习设计，英语组构建了从材料输入到评价输出的完整互动闭环，文综组用“中国故事大导演”深耕文化内核，理综组则创设了“无人机空投”情境配合AI实验探究。

产出了这份导学案之后，怎么才算真的“会用AI”，新教师们心里有了更清晰的答案。

聂煜坤的界定很明确：教师用AI是优化“教”的效率，学生用AI是辅助“学”的过程，课堂用AI是形成教与学的闭环。真正的“会用”，是“用前明确目的，用中独立判断，用后审慎验证，并且离开AI仍能完成核心思考”。杨文的理解与此相似：真正“会用”，是分清工具边界，“AI负责效率拓展，人负责价值引领与思维引导”。赵丙亮则从物理学科出发给出了自己的标准：“能提出清晰有价值的问题，能判断AI给出的内容是否准确、是否符合学情，能把AI提供的信息与教材、实验数据和自己的思考结合起来，形成经过验证的结论。”

三个人的回答侧重点不同，但方向一致：他们都没有把“会用AI”定义为“熟练操作工具”，而是定义为“知道什么时候该用、什么时候不该用、用完之后如何评价和改进”。

谈到9月即将到来的课堂，每个人心里都有了更加具体的期待。朱洁最想看的是“每一个学生的真实学习状态，不只是那几个爱举手的，也包括那些沉默内向的孩子”。赵丙亮希望学生的学习兴趣被唤醒，“学会知识固然重要，但更重要的是拥有好的思维习惯和终身学习的能力”。陈志远期待AI能帮他补上教学的盲区，“不用再靠经验猜学情，靠数据就能精准地关注到每一个人”。杨文的视角更远一些，她计划深耕县域教育，在她看来，一套成熟的、可复制的AI教学范式，是缩小城乡教育差距的抓手。

李炯则从这批新教师身上看到了另一种可能。传统的“传帮带”是资深教师带新教师，但这次可以反过来。他的理由是：新教师没有固化的教学习惯，从职业生涯第一天就用AI工具上课，他们的课堂很可能成为AI创思课堂的样板间，直接影响和带动教育生态。而他们思维活跃、没有经验包袱，在真实课堂中提出的问题和想法，也会成为这套体系迭代优化的重要来源。