在人工智能迅速发展的今天，教育领域正经历着前所未有的变革。当公众讨论AI在教育中的应用时，焦点往往集中在学生如何利用大语言模型辅助学习和写作。然而，一个常被忽视的维度是——教师同样在积极拥抱AI技术。根据最近的盖洛普调查，教师报告称AI工具每周为他们平均节省5.9小时的工作时间。有趣的是，在这一通常由学生担忧教师使用AI的讨论中，学生开始表达对教授在课堂中使用AI的关切。
本文将深入探讨教育工作者如何利用AI技术，特别是Anthropic的Claude大语言模型，来提升教学质量和效率。基于对全球约74,000条匿名对话数据的分析，以及对东北大学22名教师的直接访谈，我们揭示了AI在教育领域的实际应用现状、面临的挑战以及未来的发展趋势。
教育工作者AI应用的多元化场景
教育工作者对AI的应用远超课堂讨论的范畴。我们的研究发现，教师利用AI的领域极为广泛，从开发课程材料、撰写资助提案，到学术咨询和管理招生、财务规划等行政任务。这种多元化的应用反映了AI技术在教育生态系统中的渗透程度。
课程开发：AI的首要应用领域
分析显示，课程开发是教育工作者使用AI最频繁的领域，占据了57%的相关对话。这一发现与东北大学教师的定性研究相吻合，他们普遍认为AI在课程设计方面提供了极大帮助。教师们利用AI来:
- 创建教学大纲和课程规划
- 设计课堂活动和练习题
- 开发教学材料和资源
- 调整课程内容以满足不同学习需求
一位东北大学教授分享道："AI能够找到我未曾想到的有效方式向学生解释概念，这成为我宝贵的思考伙伴。"
学术研究：AI的第二大应用领域
学术研究构成了教育工作者AI应用的第二大场景(13%)。教师们利用AI来:
- 梳理文献和综述研究
- 分析研究数据和结果
- 撰写研究论文和提案
- 寻找研究方法和框架
这种应用不仅提高了研究效率，还帮助教师发现新的研究方向和可能性。特别是在跨学科研究中，AI能够提供不同领域的视角和见解。
学生评估：AI的第三大应用领域
学生评估是教育工作者使用AI的第三大场景(7%)。教师们利用AI来:
- 创建评估工具和评分标准
- 分析学生表现数据
- 提供形成性反馈
- 设计多样化的评估方法
值得注意的是，尽管评分是AI应用的重要领域，但我们的研究发现教育工作者对此持谨慎态度，这将在后文详细讨论。
从对话助手到创意伙伴：教育工作者构建AI定制工具
最令人鼓舞的发现之一是教育工作者如何利用Claude的Artifacts功能创建交互式教育材料。他们不仅仅是与AI进行对话，而是在构建完整、功能性的教学资源，这些资源有时可以立即在课堂中部署。
交互式教育游戏
教育工作者正在开发基于网络的教育游戏，包括密室逃脱、平台游戏和模拟，通过游戏化方式教授各种学科和层次的概念。这些游戏不仅提高了学生的参与度，还使抽象概念变得具体可感。
一位东北大学教授评价道："以前 prohibitively expensive(时间上)的事情现在变得可能了。自定义模拟、插图、交互式实验。哇。对学生来说更具吸引力。"
评估和评价工具
教师们正在创建基于HTML的测验，配备自动反馈系统；开发CSV数据处理器来分析学生表现；以及设计全面的评分标准。这些工具使评估过程更加高效和一致。
数据可视化
交互式数据可视化工具帮助学生可视化从历史时间线到科学概念的各种内容。这些工具使学生能够以直观方式理解复杂信息，从而加深对概念的理解。
学科特定学习工具
教育工作者正在开发专门资源，如化学计量学游戏、带有自动反馈的遗传学测验和计算物理模型。这些工具针对特定学科的需求，提供高度专业化的学习体验。
学术日历和调度工具
交互式日历可以自动填充、下载为图像或导出为PDF，用于显示课时、考试时间、专业发展会议和机构活动。这些工具帮助教育工作者更好地管理时间和资源。
预算规划与分析工具
教育机构预算文件，包含特定支出类别、成本分配和预算管理工具。这些工具帮助教育管理者更有效地规划和监控财务资源。
学术文档
会议记录、与成绩相关的电子邮件沟通和学术诚信问题、教师奖项推荐信、终身教职上诉、资助申请、面试邀请和委员会任命。这些工具帮助教育工作者更高效地处理各种行政任务。
一位教授描述了新的AI工具如何使他们能够"将自己的内容转化为更易获取/引人入胜的形式(交互式页面、模拟、播客、视频)"。
这些创作代表了从AI作为对话助手到AI作为创意合作者的转变，使教育工作者能够制作传统上需要大量专业知识或资源才能创建的个性化教育材料。
增强与自动化的光谱：教育工作者如何平衡AI使用
我们的分析揭示了教育工作者如何平衡AI增强(协作使用)与自动化(完全委托任务)，这建立在Anthropic先前关于经济指数的工作基础上。
增强倾向较高的任务
我们的数据显示，某些教育任务表现出较高的增强倾向:
- 大学教学和课堂指导(77.4%增强)：包括创建教育材料和练习题
- 撰写资助提案(70.0%增强)：用于获取外部研究资金
- 学术咨询和学生组织指导(67.5%增强)
- 监督学生学术工作(66.9%增强)
这些任务通常需要创造性思维、复杂决策和直接的学生互动，因此教育工作者更倾向于将AI作为协作工具而非替代品。一位东北大学教授在规划课程时表示："AI需要关于材料水平和指导的指导，以及我们已经涵盖的内容的上下文。"
自动化倾向较高的任务
相比之下，某些任务表现出较高的自动化倾向:
- 管理教育机构财务和筹款(65.0%自动化)
- 维护学生记录和评估学术表现(48.9%自动化)
- 管理学术招生和入学(44.7%自动化)
这些任务通常是常规性的行政工作，较少需要创造性思维或直接的学生互动。教育工作者更愿意将这些任务完全委托给AI，以节省时间和精力。
评分领域的争议
尽管评分仅占我们分析的教育工作者对话的7%，但它 emerged作为第二高自动化的任务领域(48.9%的评分相关对话被识别为高度自动化)。这包括诸如对学生作业提供反馈和使用评分标准评分工作等子任务。
然而， surveyed教授认为这是AI最无效的任务领域之一。一位东北大学教授分享道："从伦理和实践上，我非常谨慎地使用[AI工具]以任何方式评估或建议学生。部分原因是准确性问题。我尝试了一些实验，让LLM评分论文，但它们对我来说不够好。从伦理上讲，学生不是为LLM的时间支付学费，他们是为我的时间支付学费。我有道德义务做好工作(也许在LLM的帮助下)。"
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的发展，但大多数教育工作者似乎都认为评分不应该接近完全自动化。
教育工作者如何重新思考教学内容
许多教育工作者认识到AI工具正在改变学生的学习方式。这反过来又给教育工作者带来了改变教学方式的压力。一位被调查的教授表示："AI迫使我完全改变我的教学方式。我正在花费大量精力试图找出如何处理认知卸载问题。"
教学方法的转变
AI也在改变教授教授的内容。以编程为例，一位教授表示："基于AI的编程完全改变了分析教学/学习体验。我们不再调试逗号和分号，而是可以花时间讨论分析在商业应用中的概念。"
更广泛地说，评估AI生成内容的准确性变得越来越重要。一位教授写道："挑战在于[随着AI生成量的增加]，人类验证和保持领先变得越来越不堪重负。"教授们渴望帮助学生在特定领域建立足够的专业知识，以具备这种判断力。
评估方式的创新
评估也开始呈现不同的面貌。虽然学生作弊和认知卸载仍然是一个问题，但一些教育工作者正在重新思考他们的评估方法。
一位东北大学教授在经历了太多学生提交AI撰写的作业后，分享说："我将永远不会再分配传统的研究论文。"相反，他们表示："我将重新设计作业，以便下次无法用AI完成。有一个学生抱怨每周的家庭作业很难做，他们很恼火，因为Claude和ChatGPT在完成这项工作时毫无用处。我告诉他们这是一种赞美，我会努力更多地听到学生的这种反馈。"
作业设计的升级
前进的一条路径可能是基于这些新发现的工具升级作业，并期望学生解决更复杂、更具挑战性的现实问题，这些问题即使在AI的帮助下仍然难以解决。然而，鉴于AI的持续改进，这是一个不断变化的目标，可能会给教育工作者自己带来重大负担。此外，学生仍然需要独立于AI发展基础技能，以有效评估AI的输出。
未来展望与挑战
我们的研究揭示了教育工作者AI采用的复杂图景。从构建交互式模拟到管理行政任务的多样化应用，显示了AI在学术功能中的存在不断扩大。
最鼓舞人心的发现
最令人鼓舞的是教育工作者如何利用AI构建具体的教育资源。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中长期存在的资源限制。正如一位教授所指出的，曾经"在时间上 prohibitively expensive"的自定义模拟和交互式实验现在成为可能，为学生创造了更具吸引力的体验。
持续存在的张力
然而，围绕AI辅助评分仍然存在张力。尽管我们近一半的评分相关任务显示出自动化模式，但 surveyed教员将这评为AI最有效的应用领域。这种尝试与适当性之间的脱节——突显了持续努力平衡效率提升与教育质量和伦理考虑的斗争。
未来研究方向
这些发现表明，围绕教育中AI的叙述将继续与技术本身一起发展。教育工作者对适当AI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转变。对未来研究同样重要的是理解学生和教育工作者AI使用的互动——当学生知道他们的教授正在使用AI时，他们如何看待和回应？教育工作者采用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，在AI增强的课堂中构建新的可能性，同时 grappling关于他们角色的基本问题。前进的道路将需要持续的对话、谨慎的政策制定和持续的研究，以确保这些工具增强而非损害教育体验。
结论
教育工作者对AI的采用展示了技术与教育的深度融合潜力。从课程开发到学术研究，从学生评估到行政任务，AI正在帮助教育工作者提高效率、创新教学方法并创造更具吸引力的学习体验。
然而，AI在教育中的应用也面临着伦理挑战，特别是在评分等敏感领域。教育工作者需要在利用AI提高效率和保持教育质量之间找到平衡点。
未来，随着AI技术的不断发展，教育工作者需要继续探索和适应，确保AI成为增强教育体验的工具，而非替代人类教师的创造力和判断力。通过持续的对话、研究和创新，我们可以构建一个AI与教育和谐共存的未来，为所有学习者提供更优质的教育体验。
