AI赋能教育：别沉溺研究技术路径，却忘了教育最重要的是什么

最近一段时间，我几乎每天在公众号里都能看到学校、教科研等发的AI赋能课堂的推文，各种探索，作为一个非常热衷于AI来赋能教育的人，我今天也想给大家“泼泼冷水”

现在每个教育人，好像每一次教学改进都要贴上“AI赋能”的标签，像在赶一班不能错过的车。我大概能理解这种心情，但是，我脑子里也会不断设想一个画面：孩子坐在教室里，眼神亮不亮？心里有没有一种“今天我被看见了”的踏实感？一个班的氛围是向上、向善，还是疲惫、内耗？教育，终究是面向人的工作。
所以AI能做什么、该做什么，得先回到一个更本质的问题：对人的成长来说，什么才是重要的？如果这个问题不先回答清楚，再强的模型、再炫的功能，最后都可能变成“热闹的表演”，而不是“有效的改变”。

一、个性化教育的前提：AI得“真的了解这个孩子”

大家对AI最有期待的一点，其中一项是“个性化教育”：因材施教、精准支持、每个孩子都能有自己的学习路径。但是，我们得思考：AI凭什么能个性化？它要靠什么了解一个孩子？答案绕不开：过程性数据。我们过去当然也了解学生——靠观察、经验、直觉…….
比如很多优秀的老师随口就能说出很多“典型画像”：
这个孩子数学一般但很会组织同学；那个孩子口头表达很好但书写跟不上；这个孩子作业不稳定但上课反应快……老师并非不知道。但问题在于，这种“知道”，常常停留在一种熟悉的、经验化的层面：
模糊、不可量化、也就难以精准支持。
于是我们的建议容易变成“方向对，但精度不够”。而真正让“个性化”落地的，是更细、更连续、更可解释的“证据链”。比如：

课堂参与度：在语文和数学里投入一致吗？在听讲、讨论、动手任务中表现一致吗？
作业完成度：是“不会”，还是“会但慢”？是“经常漏”，还是“关键题卡住”？
学习行为轨迹：预习、笔记、订正、复盘有没有形成习惯？哪一步最薄弱？
同伴相处数据：一个学期矛盾出现了多少次？集中发生在什么情境？

是语言更具攻击性？
还是误会多、社交解码不足？
还是规则意识弱、边界感不清？

优势画像：学业一般但同伴影响力强的孩子，学校该如何引导他把“影响力”用在建设性的方向？
能力结构差异：口头表达强、书写弱的孩子，评价方式和训练路径怎样做“结构性补偿”，才不至于让优势被拖累、短板被误判？

AI要实现个性化，第一步不是“生成一段评语”，而是要有足够真实、连续、可解释的数据，让它看见完整的孩子。
它要看见的，不是一个标签，而是一段成长的轨迹。但是，这里面又涉及到一个数据安全的问题，AI伦理也是我们必须重视的。

二、AI赋能教育的起点：不是“我要用AI”，而是“我重视什么”

AI赋能教育的第一步，其实不是选工具，而是澄清教育观。

你重视什么，就会决定你愿意记录什么、分析什么、改进什么。
你不重视什么，再强的AI也只能在边缘处热闹。如果我们真正重视的是：

学生在课堂中的参与与理解过程
学习习惯与自我管理能力
同伴关系与社会情感能力
真实的成长曲线，而不仅是一张分数单

那么“AI能帮上忙”的地方就很清晰：
它擅长把零散、碎片、隐性的过程信息，变成可追踪、可对比、可讨论的证据。反过来，如果价值取向没想清楚，就容易出现：
明明粉笔、纸笔、一次高质量追问就能解决的问题，非要用AI“包装”一遍。
不是说这样一定错，而是“为了用而用”的AI，常常带来的是流程复杂化、教师负担加重、学生注意力被技术牵着跑——最后教育目标反而变得模糊。所以，任何技术赋能，都要守住我们的基础“立德树人”。

三、我更愿意把AI看作“显微镜”，而不是“魔法棒”

AI在学校里更像一种“显微镜”。它的价值不在于“让教育看起来先进”，而在于：

把看不清的成长过程放大（过程性评价、行为轨迹、学习策略）
把说不明的差异讲明白（同样错题背后的不同原因、同样冲突背后的不同触发点）
把难以坚持的记录变轻（减轻教师日常整理成本，而不是增加额外表格）
把支持方案变得更可验证（策略—执行—反馈—再调整）

它不是“魔法棒”，挥一下教育就自动升级。
更不是“替代老师”的工具。真正的教育判断——该鼓励什么、该等待什么、该严格什么、该保护什么——依然来自人的价值判断与专业伦理。

四、如果学校要“认真用AI”，我建议先做三件事

1）先统一价值取向：我们到底要培养怎样的人？
把“育人目标”说清楚，AI才知道该服务什么，而不是牵着我们跑。我们根本任务是“立德树人”，这一点不要忘了。2）先从一个小切口做“可用的数据闭环”
不要一上来就“全量数据、全场景覆盖”。
从一个最有教育价值、又最能减负的切口开始，比如：

某一类课堂的过程性评价（参与、理解、表达）
某一类学习习惯的追踪（订正、复盘、错因）
某一类同伴冲突的复盘与预防（触发点—反应方式—替代策略）

关键是闭环：记录—分析—行动—再验证。
没有闭环，数据就是热闹；有了闭环，数据才会变成改变。3）先把底线立住：数据的边界与使用伦理
过程性数据越多，越要清楚：

谁能看见？用于什么？保存多久？
能不能被用来“贴标签”？
如何避免“用数据定义一个孩子”的简单化？

教育是面向人的工作，AI越强，这条底线越要清晰。

最后，别怕慢，怕的是方向不对

我并不反对热闹的尝试。恰恰相反，我很珍惜这个“敢试”的阶段。
只是我更希望，我们拥抱AI，不是出于焦虑和跟风，而是出于一种更坚定的判断：AI可以很强，但人来回答“什么是重要的”。
当价值取向清楚了，数据路径清楚了，伦理边界清楚了，AI才能真正成为教育的助力——不是“看起来先进”，而是“确实让孩子更好”。
如果你也在学校里推进AI应用，你们现在最想让AI帮忙解决的“真实教育问题”是什么？欢迎留言聊聊。我们一起把这件事做得更踏实一点。