AI在教育领域的深远影响：教师角色的革新
长期以来，关于人工智能（AI）在教育领域应用的讨论，大多聚焦于学生如何利用大型语言模型（LLM）进行学习和写作。然而，这一视角正变得日益全面。最新的研究报告揭示了一个不容忽视的事实：教育工作者同样广泛地运用AI技术。有调查显示，教师们普遍反馈AI工具每周能为他们节省近6小时的工作时间。有趣的是，随着教师群体对AI的采纳，学生们也开始关注教授在课堂上使用AI可能带来的影响，这标志着教育界对AI工具的认知正进入一个更为复杂的阶段。
本报告旨在深入探讨高等教育专业人士使用特定AI平台的模式。通过对数万份匿名对话数据的分析，并结合对高校教职员工的定性研究，我们得以一窥教育AI应用的实际图景，尤其是在大学环境中。研究发现，AI在教育领域的应用呈现出以下几个核心趋势：
- AI在课堂内外无处不在：教育工作者对AI的利用涵盖了从课程资料开发、科研项目申请，到学术指导和招生、财务规划等行政管理工作的各个环节。
- 教师正构建定制化AI工具：除了传统的聊天机器人功能，许多教师开始利用AI平台的特定功能，创建交互式教育材料，例如化学模拟器、自动评分量表和数据可视化仪表板。
- 效率与介入的平衡：教师倾向于让AI自动化处理重复性高、耗时费力的“琐事”，而在需要大量情境理解、创意发挥或直接师生互动（如课程设计、学生指导、科研申请）的任务中，AI更多地扮演着增强和辅助的角色。
- 评估的争议：尽管部分教育者尝试将AI用于批改评估，但这种做法在教职员工中仍存在显著分歧，自动化评估的有效性也受到质疑。
探究教育者如何运用AI
为了更准确地理解高等教育专业人士的AI使用习惯，研究团队运用了先进的隐私保护分析工具，对大量匿名对话数据进行模式识别。鉴于教育工作者使用AI的场景多样，涵盖教学、研究、行政及个人学习等多个方面，识别和分类其专业用途面临挑战。研究通过筛选与高等教育邮箱关联的账户对话，并进一步筛选出创建教学大纲、批改作业、开发课程材料等与教育专业任务相关的对话，共计分析了约7.4万份对话记录。值得注意的是，本研究侧重于AI在教育专业任务中的应用，并非教育者所有AI使用行为的全面概览。
教师AI应用的核心场景与驱动因素
研究结果显示，AI在教育者中最突出的应用是课程开发，其次是学术研究和学生表现评估。在定性研究中，教师还普遍反馈将AI用于个人学习，以深化自身知识储备。
AI在教学中的常见应用包括：
- 课程开发与材料创新：AI辅助生成教学大纲、设计教学活动、创建练习题、情景模拟，甚至生成多样的教学资源，显著提升了备课效率和教学内容的吸引力。
- 学术研究支持：AI在文献综述、数据分析、论文草稿撰写、研究思路启发等方面提供强大支持，加速了科研进程。
- 学生表现评估：AI用于辅助评分、生成反馈，尽管这一领域存在争议，但其潜力不容忽视。
- 其他创新用途：
- 创建模拟法律场景，用于沉浸式教学。
- 开发职业教育和劳动力培训内容，促进技能提升。
- 起草学术或职业申请的推荐信，节省行政时间。
- 生成会议议程及相关行政文件，提高管理效率。
驱动教师使用AI的核心原因主要有三点：
- 自动化繁琐任务：AI能够有效处理重复性高、耗时费力的行政事务和教学准备工作，让教师有更多精力投入核心教学研究。
- 作为协作式思考伙伴：AI能以教师意想不到的方式解释概念，提供多元视角，成为激发创意和解决教学难题的有力助手。
- 实现个性化学习体验：AI为学生和教师提供了超越传统教学模式的个性化、互动式学习体验，使得大规模定制化教育成为可能。
构建定制化工具：AI从对话到创造
最令人鼓舞的发现之一是教育者如何利用AI平台的特定功能来创建交互式教育材料。这不仅仅是与AI进行对话，更是利用AI构建完整且实用的教学资源，甚至可以直接应用于课堂。
一位受访教师表示：“过去因时间成本过高而无法实现的任务，现在变得可能。定制模拟、插图、互动实验——这太棒了！学生们的参与度也大大提高。”
教师借助AI工具主要构建了以下类型的定制化资源：
- 交互式教育游戏：开发基于网络的逃脱游戏、平台游戏和模拟器，通过游戏化方式教授不同学科和层级的概念。
- 评估与评价工具：创建基于HTML的测验系统，带有自动反馈功能；CSV数据处理器，用于分析学生表现；以及全面的评分量表。
- 数据可视化：生成互动式显示，帮助学生可视化从历史时间轴到科学概念的各类信息。
- 学科专属学习工具：如化学计量游戏、带有自动反馈的遗传学测验、计算物理模型等专业资源。
- 学术日历与日程安排工具：创建互动日历，可自动填充、导出图片或PDF，用于展示课程时间、考试安排、专业发展活动和机构事件。
- 预算规划与分析工具：为教育机构生成预算文档，包含具体支出类别、成本分配和预算管理工具。
- 学术文档：生成会议纪要、成绩相关沟通邮件、学术诚信问题通知、教职员工奖项推荐信、终身教职申诉、科研项目申请、面试邀请和委员会任命等。
这标志着AI从单纯的对话助手向创意协作者的转变，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。
增强与自动化的平衡点
研究揭示了教育者在使用AI时，在“增强”（AI与用户协作完成任务）与“自动化”（AI直接执行任务）之间寻求平衡的微妙图景。不同教育任务呈现出不同的倾向性：
倾向于“增强”模式的任务：
- 大学教学与课堂指导：包括创建教育材料和练习题（77.4%为增强模式）。
- 撰写研究资助提案：以争取外部科研资金（70.0%为增强模式）。
- 学术指导与学生社团辅导（67.5%为增强模式）。
- 监督学生学业工作（66.9%为增强模式）。
倾向于“自动化”模式的任务：
- 教育机构财务管理与募资（65.0%为自动化模式）。
- 维护学生记录与学业评估（48.9%为自动化模式）。
- 管理学术招生与入学事宜（44.7%为自动化模式）。
这表明，教育者是否选择将任务完全委派给AI，取决于任务本身的性质。与调查结果一致，涉及日常行政和财务管理的工作更可能被完全自动化，而与学生直接互动密切的任务（如创建实践材料或指导博士生研究）则更倾向于协作增强。这类AI互动通常需要大量上下文信息，因此需要AI与教授之间的紧密协作。例如，一位教授指出，在设计课程计划时，“AI需要关于材料难度和已涵盖内容的上下文指导。”
教育者似乎也更倾向于以增强方式使用AI进行需要创造力或复杂决策的工作，例如撰写研究资助提案。在头脑风暴时，一位受访教授写道：“与LLM的对话本身就很有价值，而不是它给出的第一个回应。这也是我努力教导学生的一点：将AI视为思考伙伴，而非思维替代品。”
尽管如此，近一半（48.9%）与批改相关的对话被识别为自动化程度较高，这仍然引起关注。虽然受访教授认为这是AI效率最低的任务之一，但在数据中却频繁出现，并成为自动化程度第二高的任务类别。这包括对学生作业提供反馈、使用评分量表批改作业等子任务。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权重，但研究确实显示了部分任务委派给AI。
AI在批改中的应用在教育者中仍是一个有争议的问题。一位教授分享道：“从伦理和实践角度看，我非常警惕使用AI工具评估或指导学生。部分原因是准确性问题。我曾尝试让LLM批改论文，但它们的效果根本达不到我的要求。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。我有道德义务做好我的工作（或许在LLM的协助下）。” 尽管AI反馈可以通过自动系统提供形成性反馈来支持学生发展，但大多数教育者似乎都同意，批改不应接近完全自动化。
重新审视教学：AI时代的教育转型
许多教育者认识到，AI工具正在改变学生的学习方式。这反过来也促使教育者需要改变他们的教学方式。正如一位受访教授所说：“AI迫使我彻底改变教学方式。我正在投入大量精力思考如何应对认知卸载（cognitive offloading）问题。”
同时，AI也在改变教授们教授的内容。以编程为例，一位教授表示：“基于AI的编程彻底改变了分析教学/学习体验。我们现在可以将时间花在讨论业务分析应用的概念上，而不是调试逗号和分号。”
更广泛地看，评估AI生成内容准确性的能力变得越来越重要。“挑战在于，随着AI生成内容的数量增加，人类进行验证和保持领先变得越来越困难，”一位教授写道。教授们渴望帮助学生建立足够的学科专业知识，以便具备这种辨别能力。
评估方式也开始有所不同。虽然学生作弊和认知卸载仍然是担忧，但一些教育者正在重新思考他们的评估方式。一位教授分享道：“如果AI工具能完成一项作业，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。”
在另一位教授的案例中，他们表示在经历了太多学生提交AI撰写作业的困扰后，“将永远不会再布置传统的研讨论文。” 相反，他们分享道：“我将重新设计作业，以便下次不能用AI完成。曾有一位学生抱怨每周的作业很难做，他们很恼火，因为AI在完成作业方面毫无用处。我告诉他们这是一个赞美，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难度，并期望学生能够应对即使有AI协助也仍然具有挑战性的更复杂、更真实的任务。然而，考虑到AI的持续改进，这可能是一个不断变化的目标，并可能给教育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。
研究的局限与未来展望
本研究虽然揭示了诸多重要发现，但也存在一定的局限性：
- 识别方法的限制：通过电子邮件地址关联的筛选方法，仅捕获了来自高等教育邮箱对话的一小部分，限制了我们对仅与教育者明确相关任务的分析，可能遗漏了许多非独占性的AI互动。
- 教育者范围受限：分析仅限于高等教育阶段的教职员工，未涵盖K-12教师群体。
- 早期采纳者偏差：研究对象可能倾向于已熟悉AI的早期采纳者，其技术准备度和态度可能无法代表更广泛的教育者群体。
- 平台特异性：本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：分析窗口期较短，未能捕捉到学年内教育者AI使用行为的季节性变化。
总而言之，本研究描绘了教育者采纳AI的复杂图景。从构建交互式模拟到管理行政事务，AI在学术功能中的广泛应用表明其日益增长的影响力。
或许最令人鼓舞的是教育者利用AI构建切实的教育资源。这种从将AI作为对话工具到创意伙伴的转变，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，定制模拟和互动实验，这些曾经“成本高昂”而难以实现的任务，现在变得可能，为学生创造了更具吸引力的学习体验。
然而，AI辅助批改仍然存在争议。尽管数据显示近半数的批改相关任务表现出自动化模式，但受访教师却认为这是AI效率最低的应用。这种数据与感知之间的脱节，凸显了在效率提升、教学质量和伦理考量之间取得平衡的持续挑战。
这些发现表明，随着技术的进步，AI在教育领域的叙事将持续演变。教育者对AI适当使用的看法，尤其是在批改等敏感任务上，可能会随着工具的改进和最佳实践的出现而改变。未来研究同样重要的是，要理解学生和教育者的AI使用如何相互作用——当学生知道教授正在使用AI时，他们会如何感知和回应？教育者的采纳如何影响学生的学习行为？
本研究捕捉了教育者在积极实验的关键时刻，他们正在开创新的可能性，同时也在思考AI增强型课堂中自身角色的根本问题。未来的发展将需要持续的对话、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。
