在人工智能与教育融合的浪潮中，我们通常关注学生如何利用大型语言模型辅助学习，却忽视了教育工作者同样在积极拥抱AI技术。最新调查显示，教师使用AI工具每周平均可节省5.9小时工作时间。有趣的是，这一现象颠覆了传统讨论——学生们开始对教授在课堂中使用AI表达关切。
教育者的AI应用全景
通过对全球高等教育工作者在Claude.ai平台上的约74,000份匿名对话进行分析，并与东北大学合作直接了解教师AI应用情况，我们获得了关于教育工作者AI采用的实证快照。
教育者的多样化AI应用
教育工作者将AI应用于教学内外多个场景，从开发课程材料和撰写资助提案，到学术指导和处理招生、财务规划等行政任务。
从对话工具到定制化教学平台
教师们不再局限于使用聊天机器人，而是利用Claude的Artifacts功能创建交互式教育材料，如化学模拟实验、自动评分标准和数据可视化仪表板。
增强与自动化的平衡艺术
教师倾向于将AI用于自动化繁琐工作，同时在需要大量背景知识、创造力或直接学生互动的领域保持主导，如课程设计、学生指导和资助提案撰写。
评分自动化：争议与分歧
尽管教师们对自动化评估任务表示担忧，并在调查中将评分列为AI效果最差的领域，但在我们的数据分析中，48.9%的评分相关对话显示为高度自动化使用模式。
研究方法与数据来源
本研究采用了自动化分析工具揭示Claude使用模式的同时保护用户隐私。由于平台不收集职业数据，我们通过关联高等教育邮箱账户并自动筛选教育者特定任务对话来识别教育工作者，共获得约74,000份对话。
每份对话都被匹配到美国劳工部O*NET数据库中与"高等教育"教学或行政职业相关的任务列表。我们通过22名东北大学早期采用AI的教师补充了调查数据和定性研究，以深入了解教育者的动机、关切和使用模式。
教育者最常见的AI应用场景
分析显示，教育工作者最突出的AI应用是课程开发，其次是学术研究和学生评估。具体而言：
- 课程开发（57%）：创建教学大纲、设计课程内容和准备教学材料
- 学术研究（13%）：文献综述、研究方法和数据分析
- 学生评估（7%）：作业批改、考试设计和反馈提供
教育者采用AI的关键动机
东北大学教师的定性研究揭示了教育者倾向于这些常见AI应用的原因：
- 自动化繁琐任务（"AI处理了繁琐的工作"；帮助处理"筹款的机械部分"）
- 协作式思维伙伴（"AI能找到我没想到的有效方式向学生解释概念"）
- 个性化学习体验（"AI对我和学生提供个性化的互动学习体验，这是单一教师难以提供的"）
教育者如何构建AI驱动的定制工具
最鼓舞人心的发现是教育工作者如何利用Claude的Artifacts功能创建交互式教育材料。他们不再仅限于对话，而是构建完整、可立即在课堂部署的功能性资源。
创新教学工具的涌现
一位东北大学教授这样描述："以前 prohibitively expensive（时间成本过高）的事情现在变得可行。自定义模拟、插图、交互式实验。哇。对学生来说更具吸引力。"
主要教育创新工具类型
- 交互式教育游戏：包括基于网络的逃脱室、平台游戏和模拟，通过游戏化教授各学科概念
- 评估与评价工具：带自动反馈系统的HTML测验、分析学生表现的CSV数据处理器和全面的评分标准
- 数据可视化：交互式展示，帮助学生从历史时间线到科学概念的各种内容可视化
- 学科特定学习工具：化学计量游戏、带自动反馈的遗传学测验和计算物理模型等专业资源
- 学术日历和调度工具：可自动填充、下载为图像或导出为PDF的交互式日历
- 预算规划与分析工具：具有特定支出类别、成本分配和预算管理工具的教育机构预算文件
- 学术文档：会议纪要、成绩相关沟通邮件、学术诚信问题邮件、教师奖项推荐信、任期上诉、资助申请等
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，使教育工作者能够生产传统上需要大量专业技术或资源的个性化教育材料。
增强与自动化的光谱
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。
增强倾向明显的任务
- 大学教学与课堂指导（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）：为外部研究资金提供支持
- 学术指导与学生组织指导（67.5%增强）
- 监督学生学术工作（66.9%增强）
自动化倾向明显的任务
- 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）
- 管理学术招生和注册（44.7%自动化）
这种变化表明，教育工作者是否完全委托给AI取决于任务类型。与调查结果一致，我们看到涉及常规行政和财务管理的任务比接近直接学生互动的任务更可能被完全委托。
一位东北大学教授指出："在设计课程计划时，AI需要关于材料级别和我们已涵盖内容的指导。"
评分自动化的伦理困境
尽管48.9%的评分相关对话被识别为高度自动化，但受访教授认为这是AI效果最差的领域。这包括使用评分标准对学生作业提供反馈和评分等子任务。
一位东北大学教授分享道："在伦理和实践上，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。我做过一些实验，让LLM评分论文，但它们对我来说还不够好。而且从伦理上讲，学生不是为LLM的时间支付学费，他们是为我的时间付费。我有义务做好工作（或许在LLMs的帮助下）。"
教育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法的压力。一位受访教授表示："AI迫使我彻底改变我的教学方式。我正在投入大量努力试图如何处理认知卸载问题。"
教学内容的转变
在编程领域，一位教授指出："基于AI的编程彻底改变了分析教学/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生成内容准确性的能力变得越来越重要。一位教授写道："挑战在于，随着AI生成量的增加，人类验证和跟上变得越来越困难。"教授们渴望帮助学生建立足够的学科专业知识，以具备这种辨别能力。
评估方式的革新
一位教授表示："如果Claude或类似的AI工具可以完成一项作业，我不担心学生作弊；我担心的是我们没有尽到作为教育者的责任。"
一位东北大学教授分享，在处理太多学生提交AI撰写的作业后，他"再也不会布置传统的研究论文"。相反，他会"重新设计作业，使下次无法用AI完成"。他提到一位学生抱怨每周作业很难做，并对Claude和ChatGPT无法完成工作感到恼火。他告诉学生："这是对我工作的赞美，我会努力听到更多这样的反馈。"
局限性与考量因素
本研究存在以下重要局限性：
- 识别方法：我们的筛选仅捕获了约1.5%的高等教育邮箱对话，限制了我们仅能明确链接到教育者的任务
- 教育者范围有限：分析仅限于拥有高等教育邮箱账户的用户，排除了K-12教师
- 早期采用者偏见：我们可能捕获了已经适应AI的教育工作者，可能不代表更广泛教育工作者群体的技术准备情况或态度
- 调查局限性：东北大学教师数据提供了定性背景，但代表来自单一机构的有限样本
- 平台特定性：本分析专注于Claude.ai使用情况，可能无法反映其他AI平台上的模式
- 时间限制：5月和6月的分析窗口没有捕捉整个学年中教育者AI使用的季节性变化
未来展望
我们的发现揭示了教育工作者AI采用的复杂图景。从构建交互式模拟到管理行政任务，应用多样性显示了AI在学术功能中不断扩大的存在。
最令人鼓舞的是教育工作者如何使用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中长期存在的资源限制。正如一位教授所指出的，曾经" prohibitively expensive"（时间成本过高）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。
然而，围绕AI辅助评分仍然存在紧张关系。尽管我们数据中近一半的评分相关任务显示出自动化模式，但受访教师将此列为AI效果最差的应用。这种尝试与适当性认知之间的脱节，突显了在效率提升与教育质量和伦理考量之间取得平衡的持续努力。
这些发现表明，围绕教育中AI的叙事将继续与技术本身一起演变。教育工作者对适当AI使用的看法，特别是对评分等敏感任务，可能会随着工具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使用之间的互动——当学生知道他们的教授正在使用AI时，他们如何看待和反应？教育工作者采用如何影响学生学习行为？
我们的研究捕捉了教育工作者在积极实验的时刻，在构建新可能性的同时，也在努力思考在AI增强的课堂中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。
