引言：AI浪潮下的教育新篇章
随着人工智能（AI）技术的飞速发展，其对教育领域的深远影响日益凸显。长期以来，关于学生如何利用大型语言模型（LLMs）辅助学习和写作的讨论占据主导。然而，这场变革的另一重要面向——教育者如何驾驭AI工具——正逐渐浮出水面。盖洛普近期的一项调查显示，教师平均每周可借由AI工具节省5.9小时。更令人关注的是，学生们也开始对教授在课堂上使用AI表达担忧。这种视角转换促使我们深入探究教育者在AI时代的实践与思考。
本分析基于对约7.4万份匿名对话数据的研究，这些数据来源于全球高等教育专业人士在Claude.ai平台上于今年5月和6月的交互。同时，我们还与美国东北大学合作，直接听取了教职员工关于AI使用情况的反馈。这些发现共同描绘了一幅高校教师采纳AI的实证图景，揭示了AI在教学、科研、行政管理及个性化工具构建等方面的广泛应用，并对AI辅助评估等敏感领域提出了深刻反思。
高校教师的多元化AI应用图景
我们的研究发现，教育者在课堂内外都广泛地运用AI。这些应用涵盖了从开发课程材料和撰写研究基金提案，到学术指导和管理招生、财务规划等行政任务。AI正逐渐渗透到教师工作的各个环节，成为提升效率和创新教学的重要辅助。
课程与教学内容开发
课程开发是AI在教育领域最突出的应用之一。教师利用AI辅助设计课程大纲，确保内容逻辑清晰、结构完整。例如，AI可以根据教学目标和学生背景，快速生成多样化的练习题和案例分析，极大丰富了教学资源。此外，AI还能帮助教师创建引人入胜的教学材料，如模拟法律场景供学生进行模拟辩论，或开发职业教育和劳动力培训内容，以适应快速变化的社会需求。这种能力使得教师能够更专注于教学理念的创新和教学质量的提升，将重复性工作交给AI完成。
学术研究与知识探索
在学术研究方面，AI的作用同样不可小觑。教师将其作为强大的研究助手，在文献综述阶段，AI能够迅速筛选和总结海量学术文献，帮助研究人员把握学科前沿。在数据分析方面，AI可以处理复杂数据集，识别模式，甚至协助构建研究假说。此外，AI在撰写研究基金提案、学术论文初稿及润色方面也展现出巨大潜力，通过提供清晰、专业的语言和结构建议，提高提案的竞争力。例如，有教师使用AI来起草推荐信，无论是学术或职业申请，都能在短时间内生成符合要求的专业文本。
行政管理与学生支持
行政管理任务通常繁琐且耗时，AI的介入为此带来了显著的效率提升。教师利用AI辅助创建会议议程和相关行政文件，管理教育机构的财务预算和筹款活动。在学生支持方面，AI可以帮助教师制定个性化的学生学习计划，识别潜在的学习障碍，并提供及时的反馈。虽然核心的师生互动仍需人类情感与经验，但AI能够处理大量信息，为教师提供决策依据，从而更有效地支持学生发展，例如，自动生成关于成绩或学术诚信问题的电子邮件草稿。
超越对话：AI赋能教师构建定制化工具
研究中最令人振奋的发现之一是教育者如何利用AI平台的功能来创建交互式教育材料。这超越了简单的对话式AI应用，意味着教师正在构建完整且功能性的教学资源，其中一些甚至可以直接应用于课堂。一位受访的美国东北大学教员表示：“过去需要高昂时间成本的事情，现在成为了可能——定制模拟、插图、互动实验。这太棒了！学生们的参与度会更高。”
AI驱动的定制化工具具体包括：
- 交互式教育游戏：基于网络的逃生室游戏、平台游戏和模拟，通过游戏化方式教授各种学科和级别的概念。
- 评估与评价工具：基于HTML的自动反馈测验系统、用于分析学生表现的CSV数据处理器以及全面的评分标准（rubrics）。
- 数据可视化：互动式显示，帮助学生可视化从历史时间线到科学概念的各种信息。
- 学科特定学习工具：如化学计量学游戏、具有自动反馈的遗传学测验以及计算物理模型。
- 学术日历与排程工具：可自动填充、下载为图像或导出为PDF的互动式日历，用于显示课程时间、考试时间、专业发展会议和机构活动。
- 预算规划与分析工具：为教育机构设计，包含特定支出类别、成本分配和预算管理工具的预算文档。
- 学术文档辅助：例如会议纪要、成绩沟通邮件、学术诚信问题通知、教师奖项推荐信、终身教职申诉、项目申请、面试邀请和委员会任命等。
这些创新作品标志着AI从对话助手向创意合作者的转变，使教育者能够生产出传统上需要大量技术专长或资源的个性化教育材料。它们不仅提高了教学的趣味性，也降低了教师实现教学创新的门槛。
AI的角色定位：增强协作与适度自动化
我们的分析揭示了教育者如何在AI增强（AI与用户协作）与自动化（AI完全执行任务）之间寻求微妙平衡。这种平衡取决于具体的任务类型，呈现出不同的倾向性。
高增强倾向任务：
- 大学教学与课堂指导：包括创建教学材料和练习题（77.4%为增强模式）。教师通常将AI视为一个思想伙伴，帮助他们构思新的教学方法，解释复杂概念，或设计更具互动性的课堂活动。AI可以提供多种解释角度，启发教师从不同维度理解和传达知识。
- 撰写研究基金提案：以争取外部研究资金（70.0%为增强模式）。这类任务需要高度的创造性、策略性思维和对研究背景的深刻理解。AI可以协助构思提案结构、润色语言、提供数据佐证，但核心的科研创新点和论证逻辑仍需由研究者主导。
- 学术指导与学生组织指导：教师在此类任务中更多地利用AI来辅助个性化建议和资源推荐（67.5%为增强模式），而不是完全替代人类的指导与情感交流。
- 监督学生学业：包括批改作业、提供反馈等（66.9%为增强模式）。
这些任务往往需要丰富的语境理解、批判性思维和人际互动，因此教师更倾向于将AI作为一种“增强”工具，辅助其决策和创意过程，而非完全委派。
高自动化倾向任务：
- 管理教育机构财务与筹款：高达65.0%的任务倾向于自动化。这类工作多为数据处理、报表生成和流程管理，AI能高效完成。
- 维护学生记录和评估学业表现：48.9%的任务倾向于自动化。尽管此项引发争议，但在某些标准化数据录入和初步评估方面，AI确实能减轻教师负担。
- 管理学术招生与入学：44.7%的任务倾向于自动化。AI可用于处理申请材料、初步筛选，提高招生效率。
这种差异表明，教育者是否将任务完全委托给AI，取决于该任务所需的上下文、创造性和直接学生互动程度。行政管理和财务管理的日常工作更易于自动化，而涉及直接学生互动或需要高度创造性与复杂决策的任务，则更侧重于AI的辅助增强。
评估与反馈的争议
尽管AI在很多方面提升了效率，但在“评估学生表现”这一任务上，AI的自动化应用却引发了广泛的争议。研究发现，近一半（48.9%）的评分相关对话被识别为自动化程度较高。这包括了利用AI为学生作业提供反馈和使用评分标准进行评分等子任务。然而，受访教师普遍认为这是AI最不有效的应用领域。一位东北大学的教授明确指出：“从伦理和实践角度看，我非常警惕使用AI工具来评估或指导学生。部分原因是准确性问题……伦理上，学生支付学费是为了我的时间，而不是LLM的时间。我有道德义务做好我的工作（即使可能在LLMs的协助下）。”
这表明，虽然AI在提供形成性反馈方面（例如通过教师使用Claude Artifacts构建的自动化系统）可能有所帮助，但大多数教育者仍认为，评分任务不应接近完全自动化。这不仅关乎准确性，更触及教育的本质和教师的职责。
教学范式的重塑：AI时代的课程与评估创新
许多教育者意识到，AI工具正在改变学生的学习方式，这反过来也迫使教育者重新思考他们的教学方法。一位受访教授指出：“AI正迫使我彻底改变教学方式。我正在投入大量精力，试图弄清楚如何应对认知外包问题。”
教学内容的变化
AI也正在改变教授们所教的内容。例如，在编程教学中，一位教授提到：“基于AI的编程彻底改变了分析教学/学习体验。我们不必再调试逗号和分号，而是可以花时间讨论分析在商业应用中的概念。”这意味着教学的重心正从基础技能训练转向更高层次的概念理解和实际应用。
更广泛地说，评估AI生成内容准确性的能力变得日益重要。一位教授写道：“挑战在于，随着AI生成内容的增多，人类验证和跟上潮流变得越来越困难。”教授们渴望帮助学生在特定学科领域建立足够的专业知识，从而具备这种辨别力。
评估策略的革新
评估方式也开始有所不同。尽管学生作弊和认知外包仍是担忧，但一些教育者正在重新思考他们的评估方法。“如果Claude或类似的AI工具能够完成一项作业，我不会担心学生作弊；我担心的是我们作为教育者没有尽到职责。”
例如，一位东北大学的教授分享说，在经历过多名学生提交AI生成作业的困扰后，她“再也不会布置传统的调研论文”。相反，她表示：“我会重新设计作业，使其下次无法用AI完成。我曾有一名学生抱怨每周的家庭作业很难做，并且因为Claude和ChatGPT在完成作业方面毫无用处而感到恼火。我告诉他们，那是一种赞美，我将努力从学生那里听到更多这样的话。”
未来的一个方向可能是基于这些新工具提升作业的难度，期望学生能够处理更复杂、更贴近现实世界的挑战，即使有AI辅助也难以轻松完成。然而，鉴于AI的持续改进，这仍是一个动态目标，并可能给教育者本身带来巨大负担。此外，学生仍然需要独立于AI发展基础技能，才能有效评估其输出。
挑战、局限与伦理考量
尽管AI在教育领域的应用前景广阔，但我们必须清醒地认识到其中的挑战、局限性以及深远的伦理考量。
首先，研究方法的局限性。本报告在识别教育者对话时，可能只捕捉到了明确与教育任务相关的AI交互，而错过了许多其他通用型但同样由教育者进行的AI使用。此外，研究主要集中在拥有高等教育邮箱的账户，排除了K-12教师群体，这意味着研究结果无法全面代表所有教育阶段的AI应用情况。再者，早期采纳者偏见也可能导致结果无法完全代表更广泛的教育者群体，他们可能对技术准备度或态度不一。
其次，平台特异性是另一个限制。本分析侧重于Claude.ai平台的使用模式，这可能无法完全反映其他AI平台上的应用情况。此外，时间限制意味着本次分析未能捕捉到学年内教育者AI使用情况的季节性变化。
除了这些方法论上的挑战，更深层次的伦理问题不容忽视：
- 数据隐私与安全：AI工具的使用涉及大量学生和教师数据，如何确保这些数据的隐私和安全是关键。
- 算法偏见与公平性：AI模型可能内嵌偏见，这可能导致评估不公或对某些学生群体产生负面影响，加剧教育不平等。
- 过度依赖与批判性思维的削弱：学生和教师过度依赖AI可能导致认知外包，削弱独立思考、解决问题的能力。
- 教师专业发展与数字鸿沟：并非所有教师都具备相同的技术素养和培训机会，这可能导致数字鸿沟进一步扩大，影响AI在教育领域的普惠性。
- 人机关系与教学的本质：当AI深度融入教学时，如何维护师生间的人文关怀和情感连接，避免教学过程的“去人性化”，是教育者需要长期思考的问题。
展望未来：人机协作的教育生态
我们的发现揭示了教育者采纳AI的复杂图景。从构建交互式模拟到管理行政任务，AI的多样化应用表明其在学术功能中日益增长的存在。最令人鼓舞的或许是教育者如何利用AI构建有形的教育资源。这种从AI作为对话工具到AI作为创意伙伴的转变，可能有助于解决教育领域长期存在的资源限制。
然而，AI辅助评分方面仍然存在争议。尽管近一半的评分相关任务在我们的数据中显示出自动化模式，但受访教师将其评为AI最不有效的应用。这种脱节——在尝试与认为适当之间——凸显了在效率提升、教育质量和伦理考量之间取得平衡的持续挑战。这些发现表明，随着技术本身的发展，围绕AI在教育中的叙事将继续演变。教育者对AI适当使用的看法，特别是对于评分等敏感任务，可能会随着工具的改进和最佳实践的出现而改变。
对于未来的研究同样重要的是，理解学生和教育者的AI使用如何互动——当学生知道教授正在使用AI时，他们如何感知和回应？教育者的采纳如何影响学生的学习行为？我们的研究捕捉了教育者在积极实验的时刻，他们在AI增强的课堂中构建新的可能性，同时努力应对关于其角色的根本问题。未来的道路将需要持续的对话、仔细的政策制定和不懈的研究，以确保这些工具能够增强而非损害教育体验。
