AI没改变家庭作业;是教学设计让AI融入了家庭作业

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作者：微信文章
今天讲的这篇内容来自美国一线教师/兼AIED网红Fitzpatrick对女儿做「AI+家庭作业」的观察与思考。

我们之前讲布鲁金斯AI教育报告时候引入过Fitzpatrick对那份报告的批评（布鲁金斯报告：如何避免10年后教育的全面失效）。

作者观察女儿用学校的 “AI wrapper” 写一篇关于 Roman Empire 的短文，整个过程大约 30 分钟。



关键特征（都是作者直写的）：

作业题目用“一系列 prompts（series of prompts）” 来引导学生完成短文写作，这套提示链：逼学生把证据写进论证（push her to incorporate evidence）；学生卡住时（回答不了当前AI给的问题），AI/系统会再次澄清问题；还会给例子与类比帮助理解目标。

这个系统更多是问问题而不是直接给答案；当学生想跳过“证据步骤”时，系统会push back（阻止跳步）。

他原本对中学阶段用AI很矛盾，但真正看到孩子做完后，他反而更不担心：孩子不觉得在“作弊”，也不关心AGI/规模定律之类的AI热门话题，只是在完成作业而已。

作者还点到：这种“学校AI wrapper”在美国不少地方已在用，比如 Flint、MagicSchool 等。

站在教育工作者的角度，作者强调该工具之所以能用来自学校的精心设计与调试。

不是工具让课变好了，而是教学设计让工具变得能用。

  一、 AI 舆论场的现状

作者并没有一开始就讨论作业的事，而是吐槽，当前的 AI 讨论陷入了一种循环往复的模式，导致教育者难以从中获取真正有价值的指导信息。

新功能层出不穷。有人将这些发展奉为颠覆性变革，认为一场彻底的革命即将到来；而另一些人则对这种炒作不屑一顾，主要关注其代价——经济、环境和人力成本——而轻视了技术本身。就这样，我们又陷入了这场争论的漩涡。真是令人厌倦。

这种相互抵触、精疲力竭的信息生态系统，使教育者在承担教学任务的同时，几乎无法导航并做出合适的判断。

这些新闻都没有给出明确的答案，都令人疲惫不堪，而且都凸显了教育工作者在努力教学的同时，还要应对人工智能信息生态系统是多么困难。

  二、 AI 的“正常化”：从危机转变为作业

通过观察实际教学场景发现，AI 正在被吸收到既有的学校结构中，这一过程显得相当“平庸”且非革命性。

AI的爆火或者没有遵循历史规律，比如在2月6号英伟达的黄仁勋总结道：近10年AI的性能增长了100万倍。

但是教育机构对 AI 的采纳，仍遵循历史规律：

人工智能在教育领域的应用正沿着一条与以往所有技术发展轨迹完全相同的道路前进——缓慢、浅薄、不均衡，而且步履蹒跚，正如所有之前的教育技术一样。

作者引述了麻省理工学院教学系统实验室贾斯汀·赖希 (Justin Reich) 的书《颠覆的失败：为什么技术本身无法改变教育（Failure to Disrupt: Why Technology Alone Can't Transform Education）》

教育技术史就是一部过度承诺却无法兑现的历史，人工智能也不例外。

计算机、互联网、电子白板、LMS（学习管理系统） 都带着“变革承诺”进入学校，最后大多是被既有学校结构吸收，工具变了，但教学并未根本改变。

他把这次女儿的作业视为自己“意识到AI将被常态化”的时刻之一，说到底，小孩还是在用新工具完成老任务。

而且，目前尚无有力证据证明 AI 辅助作业能显著提升长期的、持久的学习效果。



AI会像以往技术一样被学校吸收，而不是改写学校结构。

可问题是，Excel和PPT二十年了，基本功能基本不变，最大的改变大概就是最近它们也加了AI辅助。

而人工智能的实际能力仍在以肉眼可见的速度增长，即使未来10年不可能再涨100万倍（先姑且认为黄仁勋说的是对的），但仍然会是呈数量级的增长。

工具的发展速度将持续超过培训速度，政策将持续追赶技术能力，而教师们将不断被要求就他们尚未完全了解的技术做出决策。

  三、结论：“救生艇”将由教师搭建

为什么要执着于跟进新技术呢？

跟进技术也不需要开培训会，定期基于教研组开个兴趣小组会远比请名师来培训有效。办公室里总会有几个喜欢探索新技术的老师，他们不仅乐于分享，还更懂大家的具体任务——李小祖逸

教育的未来不在于技术公司的承诺或理论家的辩论，而在于一线教师的实践。

教育者必须以学习为先，而不是以技术为先。

教育者必须坚持以“学习”引领“技术”。

讨论「AI+教育」唯一有效的起点是教学法而不是AI算法——我们要学生形成什么技能/习惯/倾向？怎么证明他们形成了？AI是在支持还是在侵蚀这些目标？

AI 将在相当长的时间内与学校系统处于一种“不舒服的并存”状态；而真正的解决方案将由那些正在处理具体教学问题、评估技术效用的教师们在课堂上逐步构建。

原文参考：https://substack.com/home/post/p-188263430?source=queue

我也把这篇博客做成了PDF双语版，供「教育学人AIED内参」的订阅粉丝们研究。

教育学人AIED内参：

「教育学人AIED内参」是我和粉丝朋友们交流和分享想法的地方，今年我引入了年度专栏的更新模式，因为我一直在想：

当我们谈论“AI赋能教育”时，我们是在谈论方法，还是在重复流行语？

当我们争论“AI是否会取代教师”时，我们的底层逻辑是否陷入了二元对立的陷阱？

面对“重要研究”时，我们如何迅速甄别出那有价值的10%？

思考是一项艰难的体力活，就像木匠干活需要锤子和锯子，思考也需要趁手的工具。

这就是我们在“教育学人AIED内参”开设这个新专栏的初衷，2026我们通过100篇左右的文章介绍丹尼尔·丹尼特的《直觉泵和其他思考工具》，其他篇目，就回答回答问题，多聊点闲篇吧。

丹尼尔·丹尼特：“理解”的四种模式