AI浪潮下的高等教育变革：教师角色与智能工具的深度融合
近年来，人工智能（AI）技术以前所未有的速度渗透进社会各个角落，教育领域亦不例外。当大部分讨论聚焦于学生如何利用大型语言模型辅助学习和写作时，教育工作者对AI的应用及其带来的深远影响同样值得关注。一项盖洛普调查显示，教师每周平均可利用AI工具节省5.9小时。更有趣的是，学生们也开始对教授在课堂上使用AI表达担忧，这反转了传统讨论的焦点，凸显出AI在教育生态中日益复杂的角色。
我们此前曾深入分析了大学生群体使用AI的模式，而本次报告则将目光投向了高等教育专业人士。通过对2025年5月至6月期间全球约7.4万次Claude.ai匿名对话的分析，并结合与东北大学教职员工的直接访谈，我们得以捕捉到教育工作者采纳AI的经验图景。这项研究为理解AI在大学环境中的实际应用提供了宝贵的实证快照。
教育工作者AI应用的多元图景
我们的研究揭示了教育工作者使用AI的广泛性和多样性，其应用场景不仅限于课堂教学，更延伸至科研和行政管理等多个方面。这些应用覆盖了从课程材料开发、撰写研究基金申请，到学术指导和处理招生、财务规划等行政任务。
教育工作者在使用AI时，并非仅仅停留在基础的聊天交互，他们正积极利用AI构建定制化的工具，以满足特定的教学需求。例如，利用Claude的Artifacts功能，教师能够创造出高度互动的教育材料，如化学模拟、自动化评分标准以及数据可视化仪表板。这些创新性的应用极大地提升了教学效率和学生参与度。
在AI与人工协作的模式选择上，教育工作者展现出一种审慎的平衡。对于那些涉及大量上下文、高度创造性或需要直接学生互动的任务——例如课程设计、学生指导和撰写基金申请——教师更倾向于将AI作为增强工具，即人机协作完成任务。而对于日常性的行政工作，如财务管理和记录保存，自动化则更为普遍。
然而，在学生评估领域，AI的应用却引发了显著争议。尽管在我们的Claude.ai数据中，教职员工使用AI进行评分和评估的频率低于其他用途，但在他们使用时，有高达48.9%的场景采用了自动化程度较高的方式。这一发现尤其值得警惕，因为受访的教师普遍认为AI在这一领域的效果最差，且对自动化评估任务怀有担忧。
AI在高等教育中的核心应用场景
我们的Claude.ai数据分析和与东北大学的定性研究均表明，AI最显著的应用集中在课程开发。此外，学术研究和学生表现评估分列第二和第三大常用场景。
1. 课程开发与教学设计
在课程开发方面，AI正成为教师们不可或缺的辅助工具。它能够帮助教师生成丰富的教学材料，例如：
- 构建模拟学习场景：创建模拟法律场景或职业培训内容，为学生提供沉浸式实践体验。
- 生成练习题与案例：根据课程内容自动生成各种难度级别的练习题、案例分析或讨论主题，减轻教师的出题负担。
- 个性化学习路径：AI可以根据学生的学习进度和理解能力，推荐定制化的学习资源，从而实现真正意义上的个性化教学。
- 多元化内容创作：辅助教师将现有内容转化为更具吸引力的形式，如互动页面、模拟实验、播客或视频脚本，极大地丰富了教学手段。
许多教师表示，AI作为“协作式思维伙伴”，能够提供他们之前未曾想到的概念解释方式，帮助他们更有效地向学生传授知识。这种协同效应不仅提高了教学质量，也激发了教师的创新潜力。
2. 学术研究与知识探索
学术研究是大学教师的核心职责之一，AI在此领域也展现出巨大的潜力：
- 文献综述与信息筛选：AI可以快速处理大量研究论文，提炼关键信息，辅助教师进行文献综述，节省宝贵时间。
- 数据初步分析与可视化：辅助生成初步的数据分析报告或构建数据可视化模型，为研究提供新的视角。
- 基金申请文书草拟：协助教师草拟研究基金申请、会议摘要或论文引言，优化语言表达和逻辑结构。
- 推荐信与行政文档：生成推荐信、会议议程等各类学术行政文档，确保格式规范和内容准确。
AI在此阶段主要扮演信息整合者和初步起草者的角色，帮助研究人员快速启动项目，并专注于更高层次的理论构建和深度分析。
3. 学生表现评估与反馈
学生评估是教学环节中耗时且重要的组成部分。AI在此领域也有所涉足，主要体现在：
- 自动反馈系统：为学生的作业提供即时、结构化的反馈，帮助学生及时了解学习效果。
- 评分标准生成：辅助教师创建详细的评分标准（Rubrics），确保评估的客观性和一致性。
- 初步评估与分类：对大量作业进行初步筛选和分类，识别共性问题，为教师后续的精细评估提供参考。
然而，AI在评分中的自动化应用仍然是一个高度争议的领域。尽管AI可以提高效率，但许多教师对其准确性、公平性以及缺乏人文关怀感到担忧。他们认为，学生支付学费是为了获得教师的专业评估和指导，而非AI的机械判断。因此，AI在评估中的最佳角色仍应是辅助和增强，而非完全替代人类判断。
自定义智能工具：从对话到创造
本次研究中最令人鼓舞的发现之一是教育工作者如何利用Claude的Artifacts等功能，从简单的对话式交互转向创建实际可用的、互动性教育资源。这标志着AI从“会话助手”向“创意协作者”的转变，使教师能够构建出过去需要大量技术专长和资源才能实现的个性化教育材料。
教育工作者通过AI创建的关键资源包括：
- 互动式教育游戏：网页版逃生室、平台游戏和模拟器，通过游戏化教学帮助学生掌握各种学科概念。
- 评估与评价工具：基于HTML的测验系统，带有自动反馈功能；用于分析学生表现的CSV数据处理器；以及全面的评分标准。
- 数据可视化工具：互动式展示，帮助学生直观理解从历史时间线到科学概念的复杂信息。
- 学科专属学习工具：如化学计量学游戏、带有自动反馈的遗传学测验，以及计算物理模型，满足特定学科的深度学习需求。
- 学术日历与日程管理工具：可自动填充、导出为图片或PDF的互动日历，用于显示课程时间、考试安排、专业发展活动和院校事件。
- 预算规划与分析工具：为教育机构定制的预算文档，包含特定费用类别、成本分配和预算管理功能。
- 学术行政文档：会议纪要、成绩相关或学术诚信问题的邮件草稿、教师奖励推荐信、终身教职申诉、基金申请书、面试邀请函和委员会任命书等。
这些由教师自行构建的工具，极大地降低了定制化教学资源开发的门槛，提升了学生的学习参与度和效率。一位受访教授指出，过去“时间成本过高”的定制模拟和互动实验，现在已变为可能，极大地增强了学生的学习体验。
增强与自动化：教育工作者的平衡智慧
我们的分析深入揭示了教育工作者在AI增强（人机协作）与自动化（任务完全委派给AI）之间的微妙平衡。基于Anthropic此前的经济指数研究，我们观察到不同教育任务在这一谱系上的分布特征。
更倾向于增强的任务类别：
- 大学教学与课堂指导：包括创建教学材料和练习题，这类任务的增强使用率高达77.4%。这要求AI理解复杂的教学语境，与教师共同设计教学方案，而非简单替代。
- 撰写研究基金申请：为争取外部研究资金而进行的提案撰写，70.0%采用增强模式。这需要AI作为思维伙伴，协助提炼研究思路和完善表达。
- 学术指导与学生社团指导：67.5%为增强模式，这类任务涉及对学生个人发展和复杂问题的指导，极度依赖人类的共情和经验。
- 监督学生学术工作：66.9%为增强模式，教师在此过程中引导学生进行深度学习和研究，AI可辅助提供资源或反馈，但最终判断仍由教师做出。
这些任务往往需要丰富的上下文理解、创造性思维和复杂决策能力，因此教师更倾向于与AI协作，将其视为一个高级助手，而非完全的执行者。例如，在设计教案时，AI需要教师提供关于材料难度和已覆盖内容的具体指导，以确保生成的教案符合教学目标。
相对更倾向于自动化的任务类别：
- 教育机构财务管理与筹款：65.0%采用自动化模式。这类任务流程固定、数据密集，AI能够高效处理，减轻人工负担。
- 维护学生记录与评估学业表现：48.9%采用自动化模式。虽然评估任务存在争议，但在记录管理和初步数据处理上，自动化仍有其优势。
- 管理学术招生与入学：44.7%采用自动化模式。招生流程中的信息筛选和初步沟通可通过AI自动化处理，提高效率。
这种差异表明，教育工作者是否将任务完全委派给AI，很大程度上取决于任务的性质。日常行政和财务管理工作更易于完全自动化，而那些涉及直接学生互动或需要高度背景理解的任务，则更可能以增强模式进行。这与我们的调查结果一致：需要创造力或复杂决策（如撰写基金申请）的工作，教师更倾向于将AI作为思维伙伴，而非替代品。一位教授指出，“与大型语言模型的对话才是真正有价值的，而不是它的第一个回应。这也是我尝试教给学生的——把它当作一个思考伙伴，而不是思考的替代品。”
然而，尽管教育工作者认为AI在评分方面效率最低，但在我们研究的Claude.ai对话中，仍有48.9%的评分相关对话被识别为高度自动化。这包括对学生作业提供反馈和使用评分标准进行评级等子任务。虽然我们无法确定这些AI生成的反馈和评分在最终结果中的权重，但这些互动确实显示出一定程度的任务委派。关于AI辅助评分，一位东北大学的教授表达了强烈担忧：“无论从伦理还是实践角度，我都很警惕使用AI工具来评估或指导学生。一部分是准确性问题…… ethically, students are not paying tuition for the LLM’s time, they're paying for my time. It's my moral obligation to do a good job (with the assistance, perhaps, of LLMs)。”尽管AI反馈在某些方面（如形成性评估）可以支持学生发展，但大多数教育工作者似乎认为，评分绝不应完全自动化。
重新思考教学内容与评估策略
许多教育工作者深刻认识到，AI工具正在改变学生的学习方式，这反过来也促使教师们重新审视并调整自身的教学方法。一位受访教授指出：“AI正迫使我彻底改变教学方式。我正投入大量精力，试图弄清楚如何应对认知外包问题。”
AI也正在改变教授们所教授的内容。以编程教学为例，一位教授提到：“基于AI的编码彻底革新了分析教学/学习体验。我们不必再纠结于逗号和分号的调试，而是可以把时间花在讨论分析在商业应用中的概念上。”这表明，AI正在将教育的重点从低层次的机械操作转向高层次的概念理解和应用。
更广泛地看，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，人类验证和跟进变得越来越难以承受。”因此，教授们渴望帮助学生建立足够的学科专业知识，以具备这种辨别力。
评估方式也在发生改变。尽管学生作弊和认知外包仍然是令人担忧的问题，但一些教育工作者正在重新思考他们的评估方法。他们认为，如果AI工具能够轻松完成某项作业，那么问题可能出在作业本身，而非学生作弊。一位东北大学教授表示，在学生屡次提交AI生成作业后，他们“再也不会布置传统的文献研究论文”。取而代之的是，他们将重新设计作业，使其无法轻易通过AI完成。这位教授分享了一个例子：“有个学生抱怨每周的作业很难做，他们很恼火，因为Claude和ChatGPT都无法完成作业。我告诉他们，这是一种赞美，我将努力让更多的学生发出这样的抱怨。”
未来的一个方向可能是根据这些新工具，提升作业的难度和复杂性，期望学生能够应对即使有AI协助也仍然困难的、更复杂的真实世界挑战。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结果。
研究局限与未来展望
本研究虽然提供了宝贵的洞察，但也存在一些局限性：
- 识别方法局限：我们的筛选方法仅捕获了来自高等教育电子邮件地址的Claude对话中约1.5%的与教育工作者明确相关的对话，这可能遗漏了许多其他非独特性质的AI互动。
- 教育者范围有限：分析仅限于高等教育领域的账户，未涵盖K-12阶段的教师。
- 早期采纳者偏见：研究对象可能偏向于对AI更舒适的早期采纳者，其使用模式和态度可能无法代表更广泛的教育群体。
- 调查样本限制：东北大学教职员工的数据提供了定性背景，但样本量有限，可能不具普遍性。
- 平台特异性：本分析聚焦于Claude.ai的使用，可能无法反映其他AI平台上的模式。
- 时间限制：5月至6月的分析窗口未能捕捉到学年内教育工作者AI使用的季节性变化。
尽管存在这些局限，本研究仍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在学术功能中的广泛应用显示出其日益增长的存在感。
最令人鼓舞的或许是教育工作者如何利用AI构建实实在在的教育资源。这种从AI作为会话工具到AI作为创意伙伴的转变，有助于解决教育领域长期存在的资源限制问题。正如一位教授所指出的，定制模拟和互动实验曾因时间成本过高而无法实现，但现在已变为可能，为学生创造了更具吸引力的体验。
然而，AI辅助评分的争议依然存在。尽管我们的数据显示近一半的评分相关任务表现出自动化模式，但受访教师却将其评为AI最不有效的应用。这种尝试与适宜性认知之间的脱节，凸显了在提高效率与维护教育质量和伦理考量之间持续的挣扎。
这些发现表明，围绕AI在教育中的叙事将随着技术本身的发展而不断演变。教育工作者对AI适当使用的看法，尤其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。未来的研究同样重要的是要理解学生和教育工作者AI使用之间的互动——当学生知道教授正在使用AI时，他们会如何感知和回应？教育工作者的采纳又会如何影响学生的学习行为？
我们的研究捕捉到了教育工作者在积极探索的时刻，他们正在构建新的可能性，同时也在努力应对AI增强型课堂中关于自身角色的根本性问题。未来的道路需要持续的对话、审慎的政策制定和不断的研究，以确保这些工具能够提升而非损害教育体验。
