“随着人工智能普及，教师正面临‘去专业化’的风险，我们要守护这份专业性”。11月2日，在上海师范大学举办的第六届全球教师专业发展论坛中，多位专家和教育工作者共同探讨人工智能时代的教师应当如何发展。除了拥抱技术之外，还要警惕教育的AI 次方，正如有学者提到的，只有教育大于 1 的时候，AI 才能让教育快速提高质量，如果教育本身小于1的，那么这个AI次方下的教育反而会“缩水”“减值”。

把学习还给学生，充分发挥学生的主体性

“我们不能只告诉学生努力读书、考高分，而是要帮他们找到自我、接纳自我、主宰自我。”香港大学教育学院荣休教授程介明认为，教育的使命，就是“释放、增强人的主体性”，AI 时代人的主体性尤其重要，“AI时代，应该把学习还给学生。学生本身就拥有学习的能力，关键在于我们能不能当好支持者、赋能者。”

他最担心的是：把AI套进旧的教育框架。“如果只是把AI套进传统教育框架，只会把传统教育的弊病推到极致。”他举例，有学校采购了宣传火热的AI系统，在教室各个角落布设摄像头，采集师生一举一动的数据，甚至统计学生举手次数，“这真的是非常荒谬！”

而世界银行首席教育专家梁晓燕在谈及教学设计原则时，同样把“保护学生必要的认知思考过程”放在重要位置。“这一部分不能由人工智能代劳，思考的主体必须是学习者。”她表示，可以给AI设定辅助目标的角色，但不是免去学生成长所必需的思考投入。

此外，程介明认为，应当鼓励学生使用AI，如果给予他们足够的自主学习空间，或许可以看到很多惊喜出现。他谈到，自己曾经参加的一场学生论坛，在论坛上，学生谈到自己将AI 用于日常的辅助学习，还会拓展到自己感兴趣的领域并走向实践，比如，有学生为独居老人搭建了一个平台，每天提醒中年子女“今天有没有问候父母”，还用AI帮没时间细读的家人提炼老人写下的长段心里话。“年轻人是AI原住民，他们成长在人工智能环绕的环境里，未来能不能走得好，取决于他们驾驭AI的能力，所以我们要鼓励使用，同时把伤害降到最低”。

AI带来的利弊之间，“因材施训”更重要

除了AI对教育理念的改变，对教师个人而言，AI究竟是帮手还是对手？华中师范大学教授吴砥基于对东中西部教师的调研，指出了AI的双面性。有利的一面清晰可见：减轻教师的事务性负担，“重复性的事务可以减少投入，非重复性的事务可以提高效率”；拓展教学资源与学习情境；借助学习大数据，了解班上每个学生的个性化情况。

但是，不利的一面同样突出。吴砥表示，首当其冲是知识权威的消解，“今天的学生对于老师的质疑会越来越多，因为获取信息的渠道太多了，老师的知识权威地位开始下降”；其次是专业判断力、专业自主权受到侵蚀，“AI给出的建议与老师的判断存在差异，导致老师有时会困惑，甚至产生自我怀疑”。而最让一线教师焦虑的，是情感的弱化，“AI可能会减少师生真实互动的时间占比”，吴砥谈到，老师可能会担心“教育应有的温度会不会下降，教育的人文价值会不会受到一些挤压”。

为了顺应AI的发展，对教师“因材施训”十分重要。吴砥直言，以往的国培计划、省培计划对教师进行“规模化、同质化的培训”，“可以在短时间内将尽可能多的信息提供给所有的老师”，但不同教师需求不同、基础不同，面对AI的困惑也不同，“如果用同样的课程提供给所有的老师，很难取得很好的效果”。

形式改变后，具体如何培训？华东师范大学教授丁钢举了一个耐人寻味的例子：他在世界数据大会上看到，有教学名师在AI上投入重金，理由是“我是模范教师，我要让全国的老师都能学到我这种教学经验”。丁钢认为，这是一个非常错误的概念，“AI不是为了推广某一种经验，而是为了分享多元的证据和多种经验，来丰富每一个教师的个体。”

警惕教育的“AI次方”，注重人与人的关系

“没有学生，哪有教师呢？”技术讨论的尽头，终究要回到人与人之间。联合国教科文组织国际农村教育研究与培训中心主任周作宇把教师职业定义为“关系性的职业”，在他看来，教师这种职业是人的职业、是为人的职业，也是与人相处的职业。“教育的核心在哪？守住人心”。

在分享中，周作宇引用了BBC的一项调查：最受AI影响的行业中教师被点名最多，但失业率其实只有0.4%，最不容易受到AI影响的交往能力、协商能力、人情练达的艺术、同情心以及创意审美等，恰恰是在人与人的互动中提升，这也都是和教育紧密相关的。但同时，他也提到了教育在当下可能面临的“AI死亡之轮”：教师备课、出题、批改作业、反馈作业用AI；而与此同时，学生的作业也是用AI做的。那么这种情况则是教育需要十分警惕的一个循环。

此外，周作宇借清华大学教授杨斌的比喻，点出了教育目前最深的一个隐忧——“教育的AI次方”。他指出，在当前环境下，如果还把旧的、灌输式的教育理念原封不动地交给AI去放大，教育在不正确的路上只会越走越远。“如果教育是小于1的，这个AI次方越高教育是不是越小了？AI对教育的负面影响只会越大。”

周作宇还提醒到，要应对AI带来的教育变革，就要区分“good for还是good at”，他认为，现在全把good at推到极致，大家都忘了我们是谁、我们从哪来、我们到哪去。“Well-being、Happiness才是我们最终的目标。”