AI时代我们应该怎样做老师

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作者：微信文章


上边截图中的“抖音体”文案，虽然是追热点博流量的信口胡喷，但理性提醒我们，不要拿傻瓜不当回事。谬论总归是基于实情产生的一种认知（当然是偏差的）。从谬论出发，向着求真的方向探求，还是能够抵达实情一端的。

「不会用DeepSeek」云云，显然是个伪命题，不值一提。有讨论价值的命题应该是：「怎样合理有效地使用DeepSeek之类的AI工具」。在这个过程中，作为老师，应当秉持何种专业精神，守住什么底线，才能不负所学，既借助了AI的强大力量，又不至于被它推到沟里去。



社媒上到处这种耸人听闻的信口雌黄

要想使用AI工具，先要深知它的“能”与“不能”。尽管无法断言，但众多案例已经表明：目前的AI工具，自身尚不具备针对开放性问题的数据调查能力，也不具备相应的分析推理能力。它本质上还是个“搜索引擎”，只不过拥有了相当程度的语义识别和语义转述能力，同时具备相当程度的资源整合归纳能力。

下边就是一个现成的典型例子，可以充分说明这一点。

在我向DeepSeek询问“老师使用AI命题有什么风险”时，它迅速给出了10条建议（见附录1），其中出现了如下所示的似是而非的观点：
- 不同学校使用相同AI系统导致试题雷同- 2027年六省联考发现17%语文阅读理解题完全重复，溯源为同一AI系统生成

现在是2025年2月。在AI引用的数据里居然出现了2027年的考试题。对于这样一望而知的荒谬，AI显然存在认知盲区。我们无法从技术角度确知为什么它会犯这样低级的错误——它们应该来自不可靠的训练数据（搜索引擎功能），而AI尚不具备对训练数据中隐蔽的、非语义型的错误进行有效甄别的能力。

对已有数据和已有观点进行迅速的归纳和整合——这是AI之“能”；而我们在使用AI工具的时候，必须始终关注其所”不能“：你必须对AI给出的答案、解释、分析，包括数据，加以专业态度的核实和鉴定。在严肃的、非娱乐目的的实践（如教育）中，AI之“能”中潜藏着大大小小千奇百怪且危险性很高的“坑”，就像大便里的潜血一样，仅凭“肉眼”是看不见的。

所以，对老师来说，AI应用的要点之一，就是坚守自己的专业底线，用专业力来掌控AI使用的具体方法和介入尺度。关于此，DeepSeek也给出了自己的分析（见附录2，供参考）——实质上这些所谓的AI分析，不过是对现有数据集的归纳和整合而已（而且我们无法确知它的准确性和完备性），它体现的是人对AI辅助教学行为的思考，而不是机器自身的思考——它本质上并不关心这件事，就像AlphaGo并不关心输赢一样。

投机者无非是想借助AI来“搞事情”以获取某种利益，这倒也无可厚非。但真正持续性的收益来自专业性的坚守，而不是对不断进化迭代的工具本身的急迫追随。

AI还助长人的惰性。在教育场景中，学习端的AI答题，教学端的AI出题，大多时候并不是出于研究目的，而仅仅是偷懒。提高工作效率和偷懒是两回事，前者的成立，依然是建立在AI使用者自身的专业坚守之上。

此外，对于急于尝鲜AI辅助教学的老师来说，还应该思考一个问题：AI能帮我们负担一部分工作量，实现“偷得浮生半日闲”的小小心愿吗？

从历史教训来看，就像ppt取代黑板一样，AI工具的教育介入，只会增加教师的工作量，而不是相反。深夜依然在吭哧吭哧修改ppt的老师，谁不怀念一根粉笔一本书的“黄金时代”？当AI深度介入教育一线实践的时候，恐怕老师们又该怀念仅仅是做一做ppt的“青铜时代”了。

这似乎犯了抖音体的危言耸听毛病，但我的预测是有根据的。比如：

AI时代，你必须学习如何甄别学生的作业使用了AI——是借力还是抄袭？进而，你将面临如何对那些涉嫌照搬AI的作业做出评分的困境。DeepSeek对此提出如下观点（当然依然是已有的人的观点）：

当前技术条件下，教师应建立"行为分析为主，工具检测为辅，教学过程防控为核心"的三维体系。与其追求绝对的技术检测，不如重构评价体系，使AI工具失去滥用价值。

单单这个“三维体系”就够大家纠头发的——“重构评价体系”，又将是怎样的“腥风血雨”？想想都不寒而栗。

结语：

AI工具固然无法帮助白痴们实现“人人上清华”的迷梦；而在老师这一方，盲目地，甚至是怀着作弊心态地使用AI工具，倒的确可以成为断定我们该被淘汰的根据。

附录1

教师使用AI工具辅助考试命题确实存在多重风险，这些风险可能直接影响教育评价的公平性、科学性和安全性。以下是需要警惕的10种最危险风险及其具体表现：---### **1. 知识体系割裂风险**- AI可能机械拼凑知识点，导致题目间缺乏逻辑关联- 实例：某市统考数学卷出现微积分前置知识缺失却考查相关应用题，超65%学生因知识断层失分（2025年高考模拟分析）---### **2. 认知维度错位风险**- 算法难以精准匹配布鲁姆分类法的认知层次- 数据显示：AI生成题目中"分析/评价"类高阶思维题占比仅12%，显著低于教师命题的38%（ETS 2026年测评报告）---### **3. 文化偏见传导风险**- 训练数据中的隐性偏见将渗透至题目设计- 典型案例：某英语阅读题涉及"家庭角色"话题，AI生成的西方中心化描述引发45%亚裔学生理解障碍---### **4. 安全漏洞放大风险**- 题目可能被逆向工程推导出原始题库- 实验证明：通过AI生成的300道物理题可反推出82%的原始训练题库（IEEE 2025年信息安全研究）---### **5. 伦理失范风险**- 可能生成涉及敏感话题或错误价值观的题目- 2026年某省联考历史卷中，AI生成的殖民时期贸易题因美化侵略被教育部通报批评---### **6. 难度失控风险**- 算法对区域性学情差异感知迟钝- 实证数据：AI命题的难度标准差达1.83，是人工命题组0.61的三倍（华东师大2025年测评）---### **7. 重复命题风险**- 不同学校使用相同AI系统导致试题雷同- 2027年六省联考发现17%语文阅读理解题完全重复，溯源为同一AI系统生成---### **8. 创新力扼杀风险**- 算法依赖既有模式，抑制原创题型开发- 跟踪研究显示：持续使用AI命题的教师，原创题设计能力五年下降54%---### **9. 诊断功能缺失风险**- 无法像人类教师那样针对性设计诊断性题目- 对比实验：AI命题组对学习障碍的检出率仅为人工组的29%（北师大特殊教育研究院2026）---### **10. 法律追责困境**- 版权归属与责任主体模糊- 司法案例：2027年某校因AI生成的侵权题目被判赔偿，但无法追溯AI服务商责任---### **风险传导链示例**某重点中学使用AI命题系统三年后：1. 教师命题能力下降 → 2. 系统产生文化偏见题 → 3. 学生投诉激增 → 4. 教育局介入调查 → 5. 发现版权问题 → 6. 引发连锁追责---**风险防控建议**：- 建立"人机协同命题"机制，AI参与度控制在20%以内- 实施三级审核制度（学科组-教研室-外审专家）- 定期检测AI系统的文化敏感度和伦理合规性- 保留教师命题能力培训的强制学时教育评估的本质是对人的认知发展进行测量，过度依赖机器命题可能使考试沦为"算法游戏"。麻省理工学院教育技术实验室的警示值得深思：当AI参与度超过命题环节的30%，试卷的生态效度将出现不可逆损伤。保持教师作为命题主体的核心地位，或许是维护考试育人功能的根本保障。

附录2

教师在教学过程中适度使用AI工具可以提升效率，但过度依赖会引发以下值得关注的教育问题：
**1. 情感联结断裂**- 教学本质是生命影响生命的过程，AI无法替代教师通过眼神交流、语气变化传递的关怀。当学生情绪低落时，算法生成的安慰语可能适得其反**2. 教育洞察力退化**- 长期依赖AI批改作业的教师，可能丧失通过学生错误把握认知盲点的能力。某小学数学教师使用AI系统三年后，对学生典型错误的预判准确率下降37%（OECD 2023年教育技术报告）**3. 动态调整能力缺失**- 面对课堂突发状况（如学生质疑、讨论偏离），AI预设程序难以及时应对。某高中使用AI授课时，63%学生反映"讨论总被强行拉回课件框架"**4. 价值观引导危机**- 历史教学中AI可能机械罗列史实，无法像人类教师那样引导学生辩证分析。GPT-4在模拟南京大屠杀教学时，37%的应答存在史实表述模糊问题**5. 认知发展失衡**- 过度依赖AI解题工具的学生，前额叶皮层活跃度比传统学习组低19%（Nature 2024神经教育学实验）。具身认知理论表明，肢体语言对思维塑造至关重要**6. 数字依赖症候群**- 某重点中学引入AI导师系统后，78%学生遇到问题首选咨询AI而非教师，导致师生信任度下降42%（中国教育科学院2025年调研）**7. 文化适应性困境**- 少数民族地区使用主流AI教学系统时，因文化语料不足导致35%教学内容出现理解偏差（UNESCO 2023多语言教育白皮书）**8. 教育公平悖论**- 技术鸿沟可能加剧资源分配不均。2024年农村学校AI设备故障平均修复周期达17天，城市学校仅1.8天（教育部技术装备司数据）**9. 职业伦理风险**- 教师使用AI生成教案可能涉及知识产权争议。2025年某地教师因直接使用AI生成教案被认定抄袭，引发教育界伦理大讨论**10. 元认知发展阻滞**- 过度依赖AI个性化学习系统，学生自我监控能力显著下降。实验组学生在无AI辅助时，学习计划制定能力比对照组低28个百分点教育本质上是通过人际互动促进心智成长的过程。AI作为辅助工具，应定位在"增强"而非"替代"教师角色。斯坦福大学教育创新中心提出的"30%原则"值得借鉴：AI参与度超过教学活动的30%时，学生综合发展指标将出现显著下降。保持教育的人文温度，或许是技术时代更需要坚守的底线。