## 535｜AI教育观察笔记05：美国行收官，我的3点核心感受

你好，我是快刀青衣，欢迎收听快刀广播站，每天带你看AI。

今天是这个AI教育观察的最后一期，这次美国行，还是获得了非常多的信息，也有了更多的体感。我拿了一堆的英文资料，等回国我学习和消化后，有启发的话，会拿出来跟同学们分享。

最后一期，我想分享三个最核心的感受。

第一、在AI教育领域，中美没有差距，只是路径不同。

在这次的ASCD大会上，不少场次都是美国本土一些中小学老师上台分享，所以可以近距离地观察他们是如何使用AI的。而跟我同行的，是十几位来自北京十一教育集团、三所不同学校的一线老师。

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在参访的十天时间里，也跟大家有不少沟通。我会发现咱们的年轻老师们，在具体的AI工具使用上，会比美国同行还要娴熟，中国老师站起来分享在课堂上是怎么使用AI的，让好几个分享嘉宾都连声称赞。

这也有点像我们在整个AI生态上的差别，不得不承认，美国在基础性的研究上，要比我们领先一个身位，从英伟达到OpenAI到谷歌再到众多的高校，美国在AI不少领域的基础性研究要更强一些。

不过在生态的丰富程度上，AI产品的迅速成长，特别是面向用户的AI产品领域，中国团队有着强大的优势。例如这三个月火爆全球的产品，从Manus到Genspark再到设计类的通用智能体Lovart，还有去年的可灵和Dify，不少现象级的产品都是中国制造的。

那回到AI教育上，美国的老师们特别习惯于先去讨论最底层的框架，例如AI时代学生必备的素质框架，例如AI时代小学数学老师的能力框架，有了这些能力框架，他们再对照着优化自己的具体AI实践。而我们的老师更有点像特种兵，单兵作战能力极强，可以使用多种AI工具去实现自己的具体教学任务。

这两种方式并没有谁好谁坏之分，但我相信如果咱们能有一些更底层的框架研究和具体的案例普及，再加上中国老师们的学习能力，那么会有更快速的发展。

第二、两大共识已经悄悄形成，没人担心被AI取代。

这几天，在我听的几天讲座中，有一个明显的感受，那就是有两个共识已经形成。

首先，没有任何一个讲座或者分享里，会提起“AI取代人类老师”这回事。

去年在很多自媒体或者短视频平台上，也到处在嚷着这样一句话，“取代你的不是AI，而是你会用AI的同事”。不过今年这句话出现的频率就低了很多，因为随着DeepSeek的普及，大部分的同事其实都会用AI了。

特别是在这次大会上，曾经在北卡罗来纳州教过西班牙语的高中老师，有27年公立教师经验的教育专家JessicaGarner在大屏幕上放了一段话。我给你翻译一下，那段话是“某某应该被用在辅助场景，而不是取代教师。这种新兴技术是一种具有巨大潜力的社会力量，我们要聚焦在如何与教师协作，而不是颠覆教师的工作”。

这里的某某一词被她挡住了，她问在场的老师们，这里挡住的单词是什么，下面老师们都说是AI。而她揭晓答案时场下一片哗然，这个被挡住的单词叫“电视”。因为这段话出现在1953年，联合国教科文组织发过的一篇文章，名字就叫《电视：教育的挑战与机遇》。

她说当年关于电视的讨论和当下对AI的讨论高度相似，都是在新技术刚出现时，人们会担忧教师被取代，但是当大家深入理解之后，就会发现技术的价值在于增强教师的能力，与教师更好地协作，并不会颠覆教师的工作。

所以大部分的讨论，其实都是具体在教学场景里，到底应该怎么使用AI，而不是用了AI，会不会丢掉工作。

其次是对于学生使用AI的态度。

我记得去年的很多新闻，还是某某大学或者中学严禁学生使用AI。但现在靠强制命令已经不可能杜绝学生使用AI了，并且这种强制禁止也没有必要，因为如果学生真的不会用AI工具，那么到了社会上，也会无法适应AI时代的工作。

不少讲座都聚焦在如何帮助学生更好地使用AI。有一个词在这次大会上，我反复听到，那就是“批判性思维”。

有一位大胡子教学专家，我实在没记住他那巨长无比的名字，他说应该让学生从“AI的使用者”升级到“AI的评估者”，培养他们“追问和验证”AI能力的批判性思维。

他就讲到了自己在数学教学中的一个小实践，如果上完课直接布置几道数学题，学生回家很容易就让AI做出来。

而他留的作业就完全不一样了，今天学了某个知识点，他依然会给一批题目，但学生需要上交的作业，并不是题目的正确答案，而是他们用AI解答这些题目时，AI解题步骤中出现的错误，例如必须找到五个AI解题中的错误。

其实这就是把批判性思维融入到了日常的作业中来，并且更精妙地是，他硬是把现在AI不擅长做数学题的缺点，发挥成了AI独特的优势。这种感觉就好像那个网络经典梗一样，“我这个人最大的优势就是贫穷”。

第三、中国的老师面对AI，需要更多的帮助，不要把宝贵的时间花在选择工具上。

除了有各种讲座之外，这次大会还有个非常大的展厅，里面是各种各样的AI教育厂商的展位，大的有微软谷歌联想等等，也有很多最近两年刚冒出来的AI教育创业公司。

例如聚集人群最多的展位之一，就是Magicschool，虽然他们的展位相比那些大公司，在很角落的地方，但是却聚集了非常多的老师，听工作人员介绍新功能，提交各种使用反馈。

有大会工作人员介绍说，这个大厅里来设展位的有400多家大大小小的教育科技公司。

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在开幕式的演讲上，大会主办方的CEO理查德分享了自己的四条反思。其中第四条让我很有感触，他说“学校和老师花在评估数字工具和应用上的时间过多”。

这句话是什么意思呢？他说随着AI产品的涌现，在教育技术方面，出现了一个普遍现象，那就是工具太多，导致了信息过载，另外就是选择疲劳。

在理想状态下，学校引入新工具前需要经过充分地评估，包括考察其功能、内容质量等等，但是在现实中，由于缺乏统一的标准和权威的评测渠道，各校往往要自己反复调研、试用大量的产品，这样不仅耗费了宝贵的时间和精力，也容易让老师们觉得很烦，甚至产生了抵触情绪。

他提出，现在教育一线耗费了大量的时间在选择AI工具上，而不是使用AI工具上，这对老师们的教学创新反而是种阻碍。

他提议应该去优化学校选择AI工具的决策流程，通过建立大家公认的可信赖标准，来减少重复劳动和试错成本，例如一个学校用了一个很好的跟物理学习相关的AI应用，那么就可以分享给其他学校的物理老师，一方面可以让好的产品可以更快地获得真实反馈，另一方面，不同学校的物理老师，就不用做重复劳动了。

讲到这时，台下听讲的美国老师们发出了震耳欲聋的掌声，看来大家真的被这个问题困扰很久了。

在这点上，我们和美国教育界就有很大的不一样，因为他们的问题是产品太多了，很难选择，我们的问题是产品太少了，没得选。咱们大部分的学校，还处在“有什么用什么”的粗放式应用，或者是老师随便从市面上选择通用型的AI产品来使用。

所以在AI教育产品的生态里，我们要想赶上来，还需要有一大批深耕某个教育细分领域的创业者涌现出来。这不是学校随便外包给一个IT团队，做几个简陋的能运行就可以的智能体，而是真的要既懂技术又懂教育的人参与其中。

讲到这里的时候，因为ISTE就是全球负责制定教育技术标准的非盈利组织，所以CEO在演讲中，提出了评价一个AI教育好工具的五大标准，这五个关键词我跟大家介绍一下。

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第一个关键词是“安全”，这也是最主要的，要保障学生数据隐私和安全，不能对学生造成身体和心理的伤害。

第二个关键词是“基于证据”，就是有研究支撑或者必须经过数据验证，要跟可靠的教育学理论或者实践相结合，这就是说需求不能自己臆想出来。

第三个关键词是“包容性”，指的是针对各种背景和需求的学生都适用并且有好处，要充分考虑到学生之间的差异和不同学校的差异，这就是说，不能只做对好学生有用的产品，或者是只有北上广深大城市才用得上的AI教育产品。

第四个关键词是“易用性”，这个好理解，就是要界面友好、使用简便，非常容易融入日常教学，而不需要老师花大量的时间去上手学习。

第五个关键词是“互通性”，这个让我比较意外，但又马上点醒了我。这条的意思是学校使用的数字系统和教学系统越来越多，数据孤岛现象会非常大地降低效率，那么只有工具之间的数据可以关联起来，那么老师和学校才能更加全面地为学生们服务。

这五个关键词再完善一下，其实就能成为一个学校是否选择某个AI工具的打分标准，对于AI教育的创业者来说，也会知道一个好产品的标准是什么，而不是靠创业者一家学校一家学校地去找关系才能被引入校园。

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马上就要结束这次AI教育美国行了，更多的思考或者资料可以等我回去慢慢消化，但是有一件事情的想法倒是越来越清晰了。

咱们AI学习圈里已经有80000多名同学了，每位同学在现在这个时代，都是非常优秀的AI实干家，再加上覆盖到的人脉圈，理论上就可以呈现出AI在各行各业落地的现状。

那么，我可以前往更多的一线，例如某个医院科室、例如某个塑料大棚、例如某间小学教室、例如某个工厂车间，去找到更多的AI实干家和落地案例，深入地采访和挖掘，用AI解决的问题越精准越好，而不是满嘴的趋势大词。

如果能每周聊透一个AI落地实干家，那么我相信哪怕不从事某个行业，也会给大家更多的启发。当然，我希望这个系列，能跟大家一起共建，你们能把自己身边看到的优秀AI落地案例分享给我。

好，今天广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

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