近年来，生成式人工智能迅速进入教育领域，尤其是在教案设计、作业生成与教学支持等方面展现出强大能力。然而，围绕AI的讨论主要集中于数据偏见、算法公平性与伦理问题，而对其在“教学层面”的影响关注不足。在《AI驱动教育工具中的教育偏见：以教案生成器为例》（Pedagogical Biases in AI-Powered Educational Tools: The Case of Lesson Plan Generators）一文中，来自宾夕法尼亚大学的Bodong Chen, Jiayu Cheng, Chen Wang, Vivian Leung 探讨了人工智能在教育领域中可能引发的教学偏见，并以教案生成器作为具体的研究案例。
Chen, B., Cheng, J., Wang, C., & Leung, V. (2025). Pedagogical Biases in AI-Powered Educational Tools: The Case of Lesson Plan Generators. Social Innovations Journal, 30(2).Retrieved from https://socialinnovationsjournal.com/index.php/sij/article/view/10004文章指出，人工智能进入教育并非“价值中立”。过去的研究更多地关注了种族/语言偏见、算法公平性等，但忽略了一个更隐蔽的维度：教学法偏见（Pedagogical Bias）。因为，AI隐含了对“什么是好教学”的默认理解。为此，在这篇文章中，作者试图回答三个核心问题：1、AI生成的教案是否存在教学法偏见（pedagogical bias）？2、这种偏见主要体现在哪些维度（特别是学生主体性与课堂对话）？3、是否可以通过Prompt engineering（提示工程）来改进？研究者聚焦 AI 课程计划生成工具，选取三类典型研究样本 —— 无教育定制化的原生 GPT-4 模型（vanilla GPT-4）、两款用户量超百万的商业教育 AI 平台（MagicSchool 和 School AI），覆盖 “通用大模型 + 专用教育工具” 的主流类型。围绕教学偏见，选取学生主体性和课堂对话两个关键维度，这两个维度是当代教育强调的 “学生中心型教学” 的核心特征，也是现有 AI 工具最易出现传统教学偏见的领域。其中，学生主体性采用 Vaughn（2020）三维框架，包含倾向维度（自主设目标、解决真实问题）、动机维度（价值选择、自我效能感）、位置维度（同伴协作、课堂话语权），每个维度对应具体评价指标。课堂对话采用 Alexander（2008）五类话语框架，将课堂互动分为机械重复、背诵提问、指令讲解、简单讨论、深度对话，其中 “深度对话” 是当代教育的核心目标，也是评价的关键指标。研究者选取8 年级的数学、科学、历史三门核心学科，每门学科依据国际主流课程标准（CCSS、NGSS、纽约州 K-8 社会研究框架）选取 2 个典型主题，保证课程计划的实用性和标准化。研究者为每个学科的每个主题设计标准化提示词，明确要求 “生成 45 分钟符合对应课程标准的课程计划”，无额外教学倾向引导，保证 AI 生成内容的客观性。对每个 AI 工具（GPT-4、MagicSchool、School AI），在每个学科的每个主题下生成 5 份课程计划；最终生成3 类工具 ×3 门学科 ×2 个主题 ×5 份 = 90 份课程计划，形成研究的核心样本库。
之后，研究人员采用定量评分 + 定性分析结合的方式，对 90 份样本进行了内容分析与偏见识别，验证 AI 工具是否存在 “教师中心型” 教学偏见，研究者首先对90份课程计划中学生主体性维度进行了分析。在定量分析部分，研究者依据 Vaughn 三维框架，为 90 份课程计划的每个维度进行打分，统计各 AI 工具的平均得分，结果显示所有样本均得分偏低，且不同工具间差异较小。定性分析中，研究者提取了课程计划中的教学指令，识别学生主体性的缺失特征：1、核心倾向以教师控制为主，如 MagicSchool 的 “布置工作表，让学生安静完成”、GPT-4 的 “教师将学生分组，分配预设数据”。2、维度失衡，仅浅层次体现 “互动、分享想法” 等基础特征，目标设定、自主倡议、师生共享课堂权威等核心主体性特征完全缺失。在课堂对话维度的分析中，研究人员依据 Alexander 五类话语框架，统计 90 份课程计划中各类话语的出现频次，结果显示机械重复占比最高，其次是指令讲解和简单讨论，深度对话几乎为零。在定性分析部分，拆解课堂对话的设计逻辑，识别对话偏见的核心特征：流程固化、讨论浅层化、以及无深度对话等。为此，研究人员在文章中指出，
AI 课程计划生成工具普遍嵌入传统教师中心型的教学偏见，在学生主体性和课堂对话两个维度均未体现当代教育的核心价值，且商业教育工具与原生大模型无显著改善差异。
为了揭示通过提示词工程优化 AI 生成效果，研究团队设计定制化 AI 课程计划生成工具，通过intentional prompt engineering（目的性提示词工程） 将教育学理论框架嵌入 AI 生成逻辑，验证干预策略的有效性，分为两个子实验：子实验 1：优化学生主体性的定制工具研究者基于 Python 编写程序，调用 OpenAI 的 GPT-4 API，将 Vaughn（2020）学生主体性三维框架的定义、维度、具体评价指标全部嵌入提示词，让 AI 生成时主动遵循该框架。子实验 2：优化课堂对话的定制工具。同样基于 GPT-4 API，将 Alexander（2008）的课堂话语框架嵌入提示词，重点强化深度对话的设计要求，明确要求 AI 生成 “包含学生自主提问、peer 反馈、批判性思考引导” 的课程计划。两个子实验均表明：提示词工程是缓解 AI 教学偏见的有效策略，将当代教育学理论框架嵌入 AI 生成逻辑，能让 AI 工具从 “复刻传统教学偏见” 转向 “体现学生中心型教学理念”。研究发现：AI 课程计划生成工具的教学偏见并非技术本身的缺陷，而是因训练数据和生成逻辑复刻了传统教师中心型教学模式；通过目的性的提示词工程，可有效引导 AI 生成符合当代教育价值的课程计划。在实践建议层面，研究人员呼吁教育工作者对智能技术保持审慎态度，以确保教学质量不受潜在系统性偏差的影响，建议教育工作者提升 AI 工具的批判性使用能力，学会在提示词中嵌入教学理念，避免直接使用 AI 原生生成内容；研究人员希望 AI 开发者加强与教育学家及一线教师合作，将当代教育学理论框架嵌入工具的核心生成逻辑，而非仅做表面的功能定制。
Stephen Downes 先生也在自己的博客上点评了这篇文章，他指出：在人工智能生成的教案中出现这种“教学偏见”，这是因为大多数 AI 工具被要求输出的内容本就如此。毕竟，“限制性、以教师为中心的话语结构在课堂中依然普遍存在，阻碍了更具对话性的教学方式推行。”这正是人工智能所学习和模仿的现实样本。在自留地君看来，这是一个非常有意思的研究。它可以说是很好地回答了自留地君在《人工智能生成的课程：我们应该信任AI所生成的课程内容的科学性和可靠性啊？》一文中提出的问题，并且具体指出了存在的教学法偏见。不过，这个研究仅聚焦学生主体性和课堂对话两个核心维度的教学偏见，而 AI 教育工具的教学偏见远不止于此。教学偏见的研究维度单一，未覆盖多元教育价值与偏见类型，这是这篇研究报告让人略显遗憾的地方。此外，研究仅验证了 “AI 工具存在教师中心型教学偏见” 的现象，也证实了 “提示词工程” 能缓解该问题，但研究人员并未深入分析偏见的根本来源：比如，这些教学偏见究竟是大模型训练数据中传统教学文本占比过高，还是 AI 工具开发者的设计逻辑未融入当代教育理念，亦或是课程标准的文本表述本身带有教师中心倾向。成因的模糊性，使得研究人员所提出的解决方案仅停留在 “表层干预（提示词）”，未触及技术设计和数据层面的深层优化。
瑕不掩瑜！这是一篇发人深思的研究。文章所揭示的人工智能所生成的教案/课程中所普遍存在的教学偏见，是非常值得我们高度关注的重要课题。毕竟，AI教案生成器，人工智能生成课程，绝对是一把锋利的双刃剑：它在大幅提升产出效率的同时，也正在潜移默化地博弈我们的教学理念。在追求效率的快节奏下，我们不能以牺牲教育的多样性与公平性为代价。技术永远带有设计者的烙印，而人的主体性是教育的最后一道防线。在此，我们必须向每一位教育工作者提出一个发人深省的问题：在算法日益主导教学设计的时代，我们如何确保技术是在增强而非削弱教育的多样性，是在赋能教师而非蚕食他们的教学灵魂？
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