在正式开始之前，我想先请大家思考一个问题：
如果从明天开始，每位教师都多了一位“AI实习教师”，你最希望它帮你做什么？
是帮我们查找资料、设计教案，还是出练习题、写评价语、制作课件？也许有人希望它帮助批改作业、分析学情，或者陪伴学生进行个性化学习。
今天的人工智能，确实已经可以完成其中相当一部分工作。但是，我们今天真正要讨论的，并不是“AI会不会做”，也不是哪个软件功能更多，而是两个更重要的问题：哪些事情适合交给AI？哪些事情必须由教师自己完成？
一、AI正在改变的，不只是教师的工作效率
谈到AI，很多教师首先想到的是“提高效率”。例如，让AI帮助我们整理教学资料、设计课堂活动、生成练习题、修改通知和评语、制作图片和课件，或者对学生作业进行初步分析。
这些当然有价值。过去需要一两个小时完成的工作，现在可能十几分钟就能得到一个初稿。但如果我们对AI的认识只停留在“节省时间”，就低估了它可能带来的变化。
人工智能正在改变三件事。
第一，知识和教学资源的生产成本降低了。过去，制作不同难度的练习、寻找多种阅读材料、为不同学生准备学习支架，需要教师投入大量时间。现在，AI可以快速生成多个版本，为教师提供选择。
第二，人与知识的互动方式改变了。过去，教材、文章和练习题是静态的；今天，它们可以在AI的帮助下变成能够提问、反馈、解释和调整难度的学习材料。
第三，个性化教学的实现成本降低了。一个教师面对几十名学生，很难在每一个时刻都为每个孩子提供一对一指导。AI不能取代教师，但它可能成为一种辅助力量，让教师更容易照顾学生之间的差异。
因此，我们需要把关注点从“AI能替我做多少事情”，转向一个更重要的问题：
AI能不能帮助我们创造更好的学习过程？
二、教师与AI的三层关系
我们可以用一个简单的公式理解教师和AI的关系：
教师经验＋AI能力＋教师判断＝更好的教学
AI拥有快速生成、整理、比较和反馈的能力；教师拥有对课程、学生和教育情境的理解；而教师判断决定了AI生成的内容能不能真正进入课堂。
教师使用AI可以分为三个层次。
第一层：AI帮教师做
这一层主要解决效率问题。AI可以帮助教师完成资料整理、格式转换、初步出题、活动创意、文本修改和评价语生成等重复性工作。但是，AI生成的内容只是初稿。是否符合课程标准、是否适合本班学生、是否存在知识错误，都需要教师再次判断。
第二层：AI和教师一起设计
这一层解决的是教学质量问题。教师可以把教学目标、学情特点和课堂困难告诉AI，让AI提供多个方案，再由教师比较、修改和组合。例如：怎样把一道普通练习改造成分层任务？怎样为一篇课文设计由浅入深的问题链？怎样让课堂活动兼顾不同学生？
第三层：AI帮助学生学习
这一层更接近AI的教育价值。AI可以成为学生的阅读伙伴、写作伙伴、口语陪练和问题引导者。它可以根据学生的回答继续提问，也可以根据学生的困难提供不同程度的提示。
但我们必须强调：
AI帮助学生学习，不等于AI替学生完成学习。
三、真实场景一：让分层教学更容易发生
在日常教学中，我们经常面对这样的问题：同一个班的学生学习基础不同、理解速度不同，使用完全相同的任务，很难满足所有人的需要。
我们知道应该因材施教，也知道作业需要分层，但真正实施时往往面临一个现实困难：教师没有足够的时间为每个知识点设计多套任务。AI可以介入这个环节。
例如，在教学五年级“小数乘法”时，我们可以向AI提出这样的要求：
请围绕“小数乘法”设计三层学习任务，分别适合基础薄弱、达到基本要求和学有余力的学生。三层任务都指向同一个核心知识，不要只是增加计算量，也不要单纯把数字变大，而要逐步增加理解和思维要求。
基础层关注正确理解计算方法，完成基本计算并说出关键步骤。应用层把小数乘法放进购物、测量或面积计算的生活情境中，让学生判断应该使用什么方法。拓展层则可以设计开放问题，例如：“购买三种单价不同的物品，总价不超过50元，可以怎样搭配？请给出两种方案，并说明计算过程。”
三个层次的区别，不只是“题目越来越难”，而是学生需要完成的思维活动不同：第一层重在掌握，第二层重在应用，第三层重在选择、解释和创造。
AI能够快速生成任务，但它不了解本班学生最近学到了哪里，也不知道哪些错误是学生经常出现的。因此，正确的工作方式不是让AI出三道题后直接发给学生，而是教师确定目标和学生差异，AI提供任务草案，教师再进行筛选和调整。
AI在这个场景中最大的价值，不是替教师出题，而是降低因材施教的设计成本。
四、怎样向AI提出有效的教学要求
我们先输入一句比较模糊的要求：“帮我出三道小数乘法题。”AI能够很快给出答案，但结果通常比较普通，因为我们没有告诉它真正的教学目的。
然后，把要求说得更清楚：
你是一名小学五年级数学教师。围绕“小数乘法”设计基础、应用、拓展三层任务。三层任务指向同一个核心目标，不以增加计算量作为分层方式，而是逐步提高情境理解、策略选择和解释表达的要求。每道题后说明设计意图，并预测学生可能出现的错误。
第二次生成的内容通常会明显改善。教师向AI提出教学要求时，可以说清楚四件事：它扮演什么角色、面向什么对象、完成什么任务、遵守哪些限制。可以把它记成一个简单结构：
角色＋对象＋任务＋要求
提示词并不是越长越好。真正决定结果质量的，不是我们掌握了多少提示词技巧，而是教师能不能清楚地表达教学目标、学情特点和判断标准。
会使用AI，首先要求教师更加懂教学。
五、真实场景二：让AI从“写作文”变成“教作文”
AI进入学校以后，作文是最容易引发担忧的场景之一。学生只需要输入题目，AI就能迅速生成一篇结构完整、语言流畅的作文。但这里存在一个根本问题：
文字生成了，学习却未必发生。
学生没有回忆自己的经历，没有选择真正想表达的内容，没有寻找合适的细节，也没有经历从模糊想法到清晰表达的过程。因此，让AI直接代写作文，是AI在写作学习中最不应该承担的角色。
我们可以换一种使用方式：
你是一名耐心的小学语文教师。请帮助一名五年级学生准备《难忘的一天》的写作素材。不要替学生写作文，也不要一次给出完整提纲。请每次只问一个问题，依次从时间、地点、人物、动作、语言、心理和关键细节引导学生回忆。学生回答模糊时，请继续追问具体细节。
这时，AI可能会依次追问：“那一天发生在哪里？”“当时谁和你在一起？”“哪一个瞬间让你印象最深？”“那个人当时说了什么？”“事情结束以后，你的想法发生了什么变化？”
AI不再是代写者，而是一个不断追问的写作伙伴。它没有替学生提供经历，而是帮助学生把自己的经历说得更具体；没有替学生形成表达，而是帮助学生发现可以表达的内容。
学生完成初稿以后，还可以要求AI不要重写全文，只找出一处最值得补充细节的地方，提出两个修改问题。
不让AI替学生写，而让AI帮助学生想、帮助学生说、帮助学生改。
六、“替学生完成”与“帮助学生学习”的区别
判断一个AI应用是否有教育价值，不能只看最终结果好不好，还要看学生经历了什么过程。
如果学生把作文题目交给AI，直接复制生成内容，最后得到的文章也许很漂亮，但其中几乎没有学生自己的观察、选择和表达。如果学生先回忆经历，再通过AI的追问补充细节，自己完成初稿，最后根据反馈修改，那么AI就参与了学习过程，却没有取代学习主体。
我们可以用两个问题判断AI的介入是否合理：
- 使用AI以后，学生的思考增加了，还是减少了？
- 最终成果中，是否仍然包含学生自己的经历、判断和表达？
如果AI让学生少思考、少体验、少表达，即使成果更精美，也可能削弱学习。如果AI能够提出问题、提供提示、帮助比较、促进修改，那么它就可能成为有效的学习支架。
教育中的AI应用不能只追求“完成得更快”，还要追问：学习有没有真正发生？
七、真实场景三：把课文变成可以对话的阅读材料
传统阅读材料通常是静态的。所有学生面对的问题大体相同，但不同学生遇到的困难并不一样。有的学生还没有读懂基本内容，有的已经能够理解文章主旨，还有的可以进一步分析作者的表达方式。
AI可以让同一篇文章变成一个能够根据学生回答继续互动的阅读伙伴：
你是一名五年级学生的阅读伙伴。请围绕这篇文章与学生对话。不要直接告诉答案，每次只问一个问题。问题应从事实性理解逐步过渡到解释、推理和评价。如果学生回答不完整，请先给提示，再继续追问。
对于阅读基础较弱的学生，AI可以先问故事发生在哪里、主要人物是谁、事情的起因是什么；如果学生回答困难，可以提示他回到某个段落寻找关键词。
对于理解能力较强的学生，AI可以继续追问：人物为什么会作出这个选择？哪一句话最能表现人物的心情？如果删去文章结尾，表达效果会发生什么变化？你是否赞同人物的做法？请用文中的信息说明理由。
AI阅读伙伴仍然不能完全替代教师。教师需要决定这篇文章为什么值得读、学生应该关注什么、哪些问题具有教育价值，以及什么时候应该停止追问，给孩子思考和交流的空间。
AI最大的潜力之一，是让一对一的学习支持第一次具备大规模实现的可能。
八、真实场景四：AI与真实世界学习
对小学教育来说，有一个非常重要的原则：
AI越强大，真实世界的学习越不能被削弱。
例如，小学科学可以开展一个“校园里的树”项目。
第一步是真实观察。学生走进校园，观察树的叶片、树皮、枝干和生长环境，拍摄照片，进行测量，并记录自己的发现。
第二步是AI辅助。学生可以让AI帮助初步识别植物，整理观察记录，提出值得继续研究的问题，或者把测量数据转换成图表。
第三步是学生验证。AI给出的植物名称一定正确吗？判断依据是什么？学生需要查阅图鉴、询问教师、比较实物特征，验证并修正AI的答案。
第四步是形成成果。学生可以制作校园植物图鉴、设计树木名牌，或者向其他班级介绍校园植物。
AI提高了资料整理和问题生成的效率，却没有代替真实观察。它还创造了新的学习机会：学生要学会判断AI的答案是否可靠。
AI不能代替孩子去观察一棵真正的树。
AI可以生成一段描写春天的文字，但它不能替孩子闻到花香、踩过泥土、感受迎面吹来的风。AI进入课堂以后，不应该把学生更长时间地留在屏幕前，而应该帮助他们更有目的地走向真实世界。
九、小学生怎样使用AI：四个“不”和四个步骤
当AI成为儿童生活的一部分，我们不能只告诉学生“不要使用”，也不能把AI完全交给学生自己探索。学校需要教给学生清晰、简单、可以执行的使用原则。
四个“不”
- 不直接向AI要答案。可以让AI提供提示、解释概念或提出下一步问题，但不能把思考过程全部交出去。
- 不让AI直接代写。AI可以帮助提问、检查和修改，但不能冒充学生表达。
- 不相信AI说的每一句话。学生要查找证据、比较不同资料，并向教师或专业书籍求证。
- 不把个人隐私告诉AI。不随意输入真实姓名、住址、联系方式、账号密码、个人照片和家庭信息。
在这四个“不”的基础上，可以教给学生一个简单流程：
先想，再问，再判断，再修改。
先想：我已经知道什么？问题究竟在哪里？再问：把困难清楚地告诉AI，让它提供提示，而不是直接索要答案。再判断：AI的回答有依据吗？与教材、资料和实际观察一致吗？再修改：根据自己的理解重新组织，形成属于自己的答案或作品。
与之相反的是“复制题目—获取答案—复制提交”。两种方式的差异，不只是是否遵守规则，更是有没有学习发生。
十、AI的风险：错误、依赖与隐私
AI为教育带来新的可能，也带来三类必须正视的风险。
第一类风险是错误。AI生成的内容语言流畅，却不一定正确。它可能虚构事实、混淆概念，也可能生成不符合课程要求的题目。因此，AI输出应该被看作需要审核的草案，而不是权威答案。
第二类风险是依赖。如果学生一遇到困难就向AI索要答案，可能逐渐失去独立思考、忍受困惑和解决问题的耐心。学习本来就包含尝试、犯错、停顿和修正。如果AI把这些过程全部消除，学习也可能被一起消除。
第三类风险是隐私。教师不能把包含学生姓名、成绩、家庭情况、健康信息和心理状况的原始材料随意提交给公共AI服务。如确有分析需要，应先删除姓名和可识别身份的信息，进行匿名化处理，并遵守学校及相关平台的数据使用规定。
AI会出错，所以必须核查；AI很方便，所以更要防止依赖；AI需要数据，所以必须保护隐私。
十一、教师使用AI的“三交三不交”
面对越来越多的AI能力，教师可以建立一条简单、稳定的判断边界——“三交三不交”。
可以交给AI辅助
- 重复性的工作：资料整理、格式转换、内容归类、练习题初稿和评价语草案。
- 启发性的工作：提供活动创意、生成不同方案、设计问题、补充情境和寻找切入角度。
- 辅助性的工作：初步分析学习表现、生成分层材料、提供个性化提示和帮助学生修改作品。
不能完全交给AI
- 教育判断不能交。AI不知道眼前这个孩子为什么突然沉默，也不知道一次错误背后是知识困难、情绪变化，还是家庭环境的影响。
- 师生关系不能交。鼓励、信任、陪伴、理解和榜样作用，不是生成一句温暖的话就能实现的。
- 价值判断不能交。什么值得教、为什么要教，面对冲突时应该坚持什么，不能由算法替教师决定。
把耗费时间的工作交给AI，把真正属于教育的事情留给教师。
AI可以帮助我们减少机械劳动，但节省下来的时间不应该只是用来完成更多任务，而应该还给学生：多观察一个孩子，多听完一次表达，多设计一个真正有意义的问题，多创造一次真实的学习经历。
十二、结语：AI负责效率，教师负责教育
以上讨论了四个真实场景。
在分层教学中，AI帮助教师更低成本地照顾差异；在写作教学中，AI不替学生写，而是通过追问帮助学生形成自己的表达；在阅读教学中，AI把静态材料变成能够互动的问题伙伴；在真实世界学习中，AI帮助整理、提问和分析，但真实的观察、体验和验证仍然属于学生。
这些场景共同指向一个原则：AI不是替教师完成教育，也不是替学生完成学习。
AI可以生成一份教案，但它不知道今天哪个孩子需要被多看一眼。
AI可以回答孩子的问题，但教师决定孩子应该提出什么问题。
AI可以生成关于春天的文字，但它不能替孩子感受春天。
未来真正值得期待的，并不是教师把越来越多的事情交给AI，而是教师借助AI，把更多时间和精力重新投入那些不可替代的教育活动之中。
未来不是AI取代教师，而是善于使用AI、同时又能守住教育价值的教师，将拥有更多时间真正去做教育。
AI负责效率，教师负责教育。
技术走得越快，教育越要知道自己为什么出发。