在人工智能迅速渗透各行各业的今天，教育领域也不例外。根据2025年9月盖洛普调查，已有60%的K-12教师在工作中使用AI工具，其中最常见的应用场景是教学准备和课程规划。然而，最新研究揭示了一个令人警醒的事实：AI生成的教学计划在激发学生批判性思维和促进深度学习方面存在明显不足。
AI教育工具的吸引力与局限性
对于时间紧张的教师而言，AI工具无疑具有巨大吸引力。在没有AI辅助的情况下，教师每周可能需要花费数小时为学生设计课程。而借助AI，教师可以在几秒钟内生成包含学习目标、材料、活动、评估、拓展活动和家庭作业任务的详细教学计划。
然而，像ChatGPT、Gemini和Copilot这类生成式AI工具最初并非专为教育者设计。这些工具基于互联网上大量文本和媒体数据进行训练，然后作为通用聊天机器人推出。当教育工作者开始在实践中使用这些工具时，他们注意到这些工具产生的教学材料和课程往往回响着传统学校教育的"复述和回忆"模式。
这种模式对于记忆基本事实可能有效，但往往无法让学生参与成为知情公民所需的主动学习过程。这引发了一个关键问题：教师是否应该使用这些通用聊天机器人来准备课程？
研究方法与发现
为了回答这一问题，我们开始收集和分析AI生成的教学计划，以了解这些工具为教师提供的教学计划和材料的类型。我们决定重点关注AI生成的公民教育课程计划，因为学生学习参与美国政治体系和社区建设的有效方式至关重要。
在2024年8月，我们提示三个GenAI聊天bot——ChatGPT的GPT-4o模型、谷歌的Gemini 1.5 Flash模型和微软最新的Copilot模型——基于马萨诸塞州标准，为八年级公民教育课程生成两套课程计划：一套是标准课程计划，另一套是高度互动的课程计划。
我们收集了311个AI生成的课程计划数据集，包含总共2230个公民教育活动。我们使用两个专门评估教育材料的框架分析这些数据：布鲁姆分类法和班克斯多元文化内容整合的四个层次。
布鲁姆分类法分析
布鲁姆分类法是一种广泛使用的教育框架，区分"低阶"思维技能（记忆、理解和应用）和"高阶"思维技能（分析、评估和创造）。使用这一框架分析数据，我们发现90%的活动仅促进学生达到基本的思维水平。学生通过记忆、复述、总结和应用信息来学习公民知识，而不是通过分析和评估信息、调查公民问题或参与公民行动项目。
多元文化内容分析
使用班克斯多元文化内容整合的四个层次模型（1990年代开发）检查课程计划时，我们发现AI生成的公民课程呈现出相当狭隘的历史观——常常遗漏女性、非裔美国人、拉丁裔、亚裔和太平洋岛民、残疾人士以及其他长期被忽视群体的经历。只有6%的课程包含多元文化内容。这些课程也倾向于关注英雄和节日，而不是通过多元视角深入理解公民的更深层探索。
总体而言，我们发现AI生成的课程计划明显枯燥、传统且缺乏启发性。如果公民教师直接使用这些AI生成的课程计划，学生将错失主动参与、积极学习的机会来建立对民主和公民身份的理解。
为什么这很重要
教师可以通过提示尝试根据自身情况定制课程计划，但最终，生成式AI工具不会像教师那样考虑任何实际学生或真实课堂环境。
尽管设计上看似能够理解用户并与用户对话，但从技术角度看，ChatGPT、Gemini和Copilot等聊天机器人是基于摄入的大量文本预测序列中下一个词的机器。
当教师在准备教学时选择使用这些工具，他们冒着依赖并非旨在增强、辅助或改进教与学的技术的风险。相反，我们看到这些工具提供的是一步步、一刀切的解决方案，而教育需要的是相反的东西——灵活性、个性化和以学生为中心的学习。
未来发展方向
虽然我们的研究揭示了AI生成的课程计划在许多方面的不足，但这并不意味着教师不应该使用这些工具来准备课程。教师可以利用生成式AI技术来推进他们的思考。在我们分析的AI生成的课程计划中，偶尔有一些有趣的活动和启发性的想法，特别是在家庭作业建议中。
我们建议教师使用这些工具来增强他们的课程规划过程，而不是自动化这个过程。通过理解AI工具无法思考或理解上下文，教师可以改变与这些工具互动的方式。他们可以编写包含背景信息以及经过验证的框架、模型和教学方法的详细提示，而不是编写简单、简短的请求。
更好的提示可能是："为马萨诸塞州的八年级学生设计一个关于制宪会议的课程计划，包含至少三个布鲁姆分类法评估或创造层次的活动。确保融入隐藏的历史和未被讲述的故事，以及班克斯多元文化内容整合模型社会行动层次的公民参与活动。"
我们的研究强调，教师需要成为AI生成课程的批判性使用者，而不是快速采用者。AI不是为满足教师和学生需求而设计的全能解决方案。最终，需要更多的研究和教师专业发展机会来探索AI是否或如何可能改善教与学。
教育技术的平衡应用
AI在教育中的应用不应被视为对教师专业判断的替代，而应被视为一种补充工具。最有效的教育技术应用发生在教师能够批判性评估AI生成内容，并根据学生需求和课堂环境进行调整的时候。
教育工作者需要发展"AI素养"——理解AI工具的能力和局限性的能力。这包括了解AI训练数据中的潜在偏见、AI生成内容的可靠性问题，以及如何将AI工具与经过验证的教学方法相结合。
此外，教育机构需要投资于专业发展计划，帮助教师有效地将AI技术整合到他们的教学实践中。这包括提供关于如何编写有效提示、如何评估AI生成内容以及如何将AI工具与现有课程框架相结合的培训。
结论：走向人机协作的教育未来
AI在教育中的应用正处于一个关键转折点。虽然当前的AI工具在生成课程计划方面存在明显局限性，但这并不意味着它们没有价值。相反，这表明我们需要更加深思熟虑地整合这些技术，确保它们增强而非削弱教育质量。
未来的教育技术发展应该专注于创建专门为教育环境设计的工具，这些工具能够理解教育复杂性，支持个性化学习，并促进批判性思维和多元视角。同时，教师需要继续发挥他们在理解学生需求、创造包容性学习环境和培养公民参与方面的关键作用。
最终，最有效的教育模式将结合人类教师的洞察力和AI工具的效率，创造出既灵活又个性化的学习体验，为培养能够参与民主社会的批判性思考者奠定基础。
