引言：AI浪潮下的教育新篇章
近年来，人工智能（AI）技术在教育领域的讨论焦点多集中于学生如何利用大型语言模型（LLM）进行学习和写作。然而，另一股同样重要的趋势正悄然兴起：教育工作者，特别是高等教育教师，也正积极拥抱AI。一项最新研究显示，教师们平均每周可借助AI工具节省约5.9小时的工作时间。有趣的是，学生们甚至开始对教授在课堂上使用AI表达关注，这无疑颠覆了以往的传统讨论。
此前，我们已对大学生使用AI的情况进行了数据分析。本次研究则将目光投向了教育工作者：我们深入分析了约74,000份来自全球高等教育专业人士在某AI平台上的匿名对话数据，并与一所知名大学合作，直接听取教职员工关于AI使用的心声。这些发现为我们勾勒出了一幅教师AI采纳的实证图景，尤其是在大学环境中。
教师AI应用的多元图景
我们的研究揭示，教育工作者对AI的应用远不止于课堂辅助，其广度与深度令人瞩目。教师们将AI融入了教学与管理工作的各个环节，从而极大地提升了工作效率并拓展了教学的可能性。
课堂内外：从课程开发到行政管理
教师使用AI的场景丰富多样，从核心的课程材料开发、撰写科研基金申请，到日常的学业指导和处理招生、财务规划等行政任务。这表明AI正成为教师全方位的工作伙伴。
从聊天机器人到定制化工具的飞跃
令人振奋的是，教育工作者不仅限于使用通用的AI聊天机器人，他们更进一步，正在利用AI构建属于自己的定制化工具。通过AI平台的特定功能，教师能够创建出高度互动性的教育材料，例如化学模拟器、自动化评分标准以及数据可视化仪表板。这种定制化的能力，使得教学内容更具吸引力，也极大地减轻了教师在设计复杂教学工具方面的负担。
自动化繁琐，专注于增强
AI在教育应用中展现出一种显著的趋势：教师倾向于让AI自动化那些重复性高、耗时且缺乏创造性的“苦差事”，同时将AI作为增强工具，在需要深度思考、创新和直接学生互动之处发挥作用。
例如，设计课程、指导学生和撰写科研提案等需要大量情境理解、创造力或人际互动的任务，教师更倾向于将AI作为辅助工具，以提升效率和质量。相对而言，财务管理和记录保存等常规行政工作，则更多地被AI完全自动化，从而让教师有更多精力投入到核心教学和研究中。
评分自动化：效率与伦理的博弈
在AI的应用中，评分和评估是少数存在显著分歧的领域。数据显示，虽然教师使用AI进行评分的频率相对较低，但在采用时，有近48.9%的案例选择了“自动化密集型”模式，即AI直接执行评分任务。这与教育工作者对自动化评估任务的普遍担忧形成了鲜明对比，受访教师也普遍认为这是AI效果最不理想的领域。
这种矛盾反映出AI在教育评估中的复杂性。一方面，AI的自动化能力无疑能大幅提高评分效率；另一方面，评估的公正性、准确性以及其中蕴含的教师对学生的理解与指导，是AI难以完全替代的。如何平衡效率与质量，并确保伦理的底线，是教育界亟需深思的问题。
探究教师AI使用的深层驱动力
通过对AI平台数据的深入分析以及与多位大学教师的质性访谈，我们得以揭示驱动教师采纳AI工具的几个关键因素。这些因素不仅解释了AI为何能迅速融入教育场景，也为我们理解未来教育变革提供了重要线索。
效率提升：告别重复性劳动
许多教师表示，AI最直接的价值在于“处理繁琐的任务”和“减轻筹款中重复性的部分”。无论是批改作业、准备会议议程，还是整理学生数据，AI都能有效自动化这些耗时的工作，让教师从机械劳动中解放出来，将宝贵的时间投入到更具创造性和策略性的工作中。
思维伙伴：拓展教学新视角
AI也被广泛视为一个“协作式思维伙伴”。一位受访教师提到：“AI能够找到我未曾想过的有效方式来向学生解释概念。”这种交互式的合作模式，使得教师可以与AI共同探讨教学方案，突破固有的思维框架，从而设计出更具启发性和多样化的教学策略。
个性化学习：赋能每个学生
提供个性化的学习体验是现代教育的重要目标。教师们发现，AI在“为学生和我提供超越单一教师所能提供的个性化、互动式学习体验”方面具有巨大潜力。通过AI，教师可以为不同学习风格和进度的学生生成定制化的练习、反馈和学习路径，从而真正实现因材施教。
定制化AI工具的创新浪潮
本次研究中最鼓舞人心的发现之一，便是教育工作者如何利用AI平台的定制功能来创建各种互动式教育材料。这标志着AI在教育中的角色正从单纯的“对话助手”转变为“创意协作者”，使教师能够构建出完整的、功能性的资源，并在某些情况下可直接应用于课堂。
一位受访教师激动地表示：“以前做起来极其昂贵（时间成本）的事情，现在变得可能。定制化的模拟、插图、互动实验——太棒了！这能让学生更投入。”
教师主导的AI创作关键成果
- 互动式教育游戏：涵盖逃生室、平台游戏和各种学科概念模拟的网页游戏，通过游戏化提升学习兴趣。
- 评估与评价工具：基于HTML的自动反馈测验、用于分析学生表现的CSV数据处理器，以及全面的评分标准生成器。
- 数据可视化：交互式显示工具，帮助学生直观理解从历史时间线到科学概念的复杂数据。
- 学科专用学习工具：如化学计量学游戏、具有自动反馈功能的遗传学测验和计算物理模型，满足特定学科的深度学习需求。
- 学术日历与日程安排：可自动填充、导出图片或PDF的交互式日历，方便展示课程、考试、专业发展和机构活动。
- 预算规划与分析工具：为教育机构设计具有特定支出类别、成本分配和预算管理功能的预算文档。
- 学术文档：会议纪要、成绩相关沟通邮件、学术诚信问题通知、教师奖项推荐信、终身教职申诉、拨款申请、面试邀请和委员会任命等各类文档。
这些AI驱动的创作代表了一种范式转变。教师不再仅仅是AI对话的参与者，而是积极利用AI作为创新工具，生产出传统上需要大量技术专长或资源才能实现的个性化教育材料。这不仅提升了教学质量，也极大地拓展了教师的创造力。
增强与自动化的平衡：AI应用的光谱
我们对教育工作者如何平衡AI增强（人机协作）与自动化（将任务完全委托给AI）进行了深入分析，揭示了AI在不同教育任务中的应用模式。这一研究结果基于大量AI平台对话数据，为理解AI在教育中的角色提供了细致的视角。
在AI平台与教师的对话中，针对不同任务类型，人工智能辅助（人机协作完成任务）与自动化（AI直接执行任务）的比例存在显著差异。通常，与教育工作者相关的任务被归类并整合为高级别任务类别。
倾向于AI增强的任务
- 大学教学与课堂指导：包括创建教学材料和练习题，此领域高达77.4%的对话倾向于增强模式。
- 撰写科研基金提案：为确保外部研究资金，70.0%的对话属于增强模式，体现了对AI作为协作伙伴的需求。
- 学业指导与学生社团辅导：67.5%的对话为增强模式，强调了人际互动的重要性。
- 指导学生学术工作：66.9%的对话采用增强模式，显示在深度指导中，AI更多是辅助角色。
这些任务往往需要丰富的背景知识、高度的创造性或复杂决策，因此教师更倾向于与AI协作，而非完全委托。例如，一位教师指出，在设计课程计划时，“AI需要关于材料难度以及我们已涵盖内容的背景指导”。
倾向于AI自动化的任务
- 教育机构财务管理与筹款：高达65.0%的对话为自动化模式，反映了AI在处理常规财务数据方面的效率。
- 维护学生记录与评估学业表现：48.9%的对话倾向于自动化，这是引发争议的领域。
- 管理学术招生与入学：44.7%的对话倾向于自动化，主要处理流程性、标准化任务。
这种差异表明，教师将任务完全委托给AI的意愿取决于任务的性质。与我们的调查结果一致，涉及常规行政和财务管理的工作更容易被完全自动化，而那些与学生直接互动密切的任务（如创建练习材料或指导博士级学术研究）则更倾向于AI增强。
尤其值得关注的是，尽管受访教授认为AI在评分方面的效果最差，但有48.9%的评分相关对话被识别为自动化密集型。这包括为学生作业提供反馈和使用评分标准进行评分等子任务。虽然尚不清楚这些AI生成的回应在最终成绩和反馈中所占的比重，但研究确实表明，一定程度上存在将评分工作委托给AI的现象。
AI在评分中的应用仍然是教育工作者之间争议的焦点。一位教师分享道：“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。部分原因在于准确性问题。我尝试过让LLM批改论文，但它们根本达不到我的要求。而且从伦理上讲，学生支付学费是为了我的时间，而不是LLM的时间。我有道德义务做好这份工作（尽管可能在LLM的辅助下完成）。”
尽管AI反馈在某些方面可以支持学生发展（例如通过AI平台定制的自动化形成性反馈系统），但大多数教育工作者似乎都同意，评分不应接近完全自动化。这体现了教育的本质价值：人与人之间的互动、理解和判断，是AI难以替代的核心。
重新定义教学：AI时代的教育转型
许多教育工作者已经认识到，AI工具正在改变学生的学习方式。这反过来也促使教师们不得不重新审视和调整自己的教学方法。
认知卸载与教学范式的转变
一位受访教授指出：“AI正迫使我彻底改变教学方式。我正投入大量精力思考如何应对认知卸载问题。”所谓的“认知卸载”，是指学生将部分认知任务转移给AI完成，这可能影响其独立思考和解决问题的能力。因此，教师需要设计更具挑战性和批判性的任务，引导学生超越简单的AI生成内容，进行更深层次的分析和创造。
AI也在改变教授的内容。例如，在编程教学中，一位教授提到：“基于AI的编程已经彻底改变了分析教学/学习体验。我们不再需要纠结于调试逗号和分号，而是可以将时间花在讨论分析在商业应用中的概念。”这说明AI正在将教学重点从基础技能训练转向更高阶的概念理解和应用。
评估策略的创新与挑战
更广泛而言，评估AI生成内容的准确性正变得日益重要。一位教授写道：“挑战在于，随着AI生成内容的增加，对人类来说，验证和掌握所有信息变得越来越力不从心。”教师们渴望帮助学生在特定学科领域建立足够的专业知识，以便具备这种辨别能力。
评估方式也开始有所不同。尽管学生作弊和认知卸载仍是令人担忧的问题，但一些教育工作者正在重新思考他们的评估方法。
一位教授表示：“如果某个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，作为教育工作者，我们没有尽到自己的职责。”这意味着，如果一项作业能被AI轻易完成，那这项作业本身可能就缺乏对学生高阶思维能力的考量。
一位教授分享道，在经历了太多学生提交AI生成作业的困扰后，他们“将永远不再布置传统的调查研究论文”。取而代之的是，他们会重新设计作业，使其无法轻易被AI完成。有学生抱怨每周的作业很难做，因为AI在该任务上“毫无用处”。这位教授告诉学生，这是一个赞美，并表示将努力从学生那里听到更多这样的反馈。这表明，挑战性的、需要深度思考和原创性的作业，将成为未来教育评估的关键。
未来的一个方向可能是根据这些新工具，提升作业难度，期望学生能够应对更复杂、更现实的挑战，即使有AI辅助也依然具有难度。然而，考虑到AI技术的持续进步，这是一个不断变化的目标，也可能给教育工作者自身带来沉重负担。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结果。
挑战、局限与未来展望
本次研究为我们提供了宝贵的洞察，但也伴随着一些重要的局限性，这些局限性同时指向了未来研究的方向。
研究的局限性
- 识别方法的限制：我们通过分析AI对话来推断其与教育工作者的关联，这种过滤方式仅捕捉了部分高等教育邮箱相关的对话，可能遗漏了许多非独属于教育工作者的AI互动（例如寻求帮助解释一个难懂的概念）。
- 教育工作者范围有限：分析仅限于拥有高等教育邮箱账户的教师，未涵盖K-12（中小学）教师群体。
- 早期采用者偏见：我们所捕捉的群体很可能是已经对AI感到舒适的早期采用者，他们可能无法代表更广泛教育工作者的技术准备程度和态度。
- 调查数据的局限性：对特定大学教职员工的定性研究提供了有价值的背景信息，但其样本量有限，可能不具普遍性。
- 平台特异性：本次分析侧重于某一特定AI平台的使用情况，可能无法反映其他AI平台上的模式。
- 时间限制：分析窗口仅限于特定月份，未能捕捉到学年内教育工作者AI使用的季节性变化。
展望未来：共建AI赋能的教育生态
我们的研究揭示了教育工作者采纳AI的复杂图景。从构建互动模拟到管理行政任务，AI应用的多样性展示了其在学术功能中的广泛存在。最令人鼓舞的或许是教育工作者正在利用AI构建实实在在的教育资源。这种从“对话工具”到“创意伙伴”的转变，有望解决教育领域长期存在的资源限制。
然而，AI辅助评分仍然存在争议。尽管数据显示近半数的评分相关任务呈现自动化模式，但受访教师却认为这是AI最不有效的应用。这种尝试与适宜性之间的脱节，凸显了在效率提升与教育质量及伦理考量之间寻求平衡的持续挑战。
这些发现表明，围绕AI在教育中的叙事将继续与技术本身一同演变。教育工作者对AI合理使用的看法，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发生转变。对于未来研究同样重要的是，理解学生和教育工作者AI使用之间的互动——当学生知道他们的教授正在使用AI时，他们会如何看待和回应？教育工作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工作者在一个积极实验的时刻，他们在创造新可能的同时，也在努力解决AI增强课堂中其自身角色的根本问题。未来的道路将需要持续的对话、审慎的政策制定和不懈的研究，以确保这些工具能够提升而非损害教育体验。
