在生成式人工智能技术日新月异的今天，教育工作者和学校领导者正面临一个复杂而紧迫的课题：如何成功将AI技术整合到课程中，同时确保学生真正学到他们所教授的知识。麻省理工学院(MIT)比较媒体研究/写作项目的副教授贾斯汀·赖希(Justin Reich)及其领导的教学系统实验室(Teaching Systems Lab)正在通过创新的研究和资源开发，为这一挑战提供解决方案。
AI时代的教育困境
AI技术的突飞猛进让教育界措手不及。与以往技术不同，AI绕过了传统的教育采购流程，直接出现在学生的手机上，迅速改变了教育格局。赖希教授指出："AI不像学习打结，我们还不清楚AI究竟是什么，或者它将要成为什么。"
学校面临的挑战是多方面的：如何确保学术诚信？如何保护数据隐私？如何衡量AI时代的学生学习损失？这些问题没有现成的答案，也没有经过时间验证的最佳实践。
《学校AI指南》：谦逊探索的起点
2025年秋季，MIT教学系统实验室发布了《学校AI指南：困惑者的视角》(A Guide to AI in Schools: Perspectives for the Perplexed)。这本指南并非要给出指令性或 definitive 的答案，而是旨在帮助K-12教育工作者、学生、学校领导者和政策制定者收集和分享与AI相关的信息、经验和资源。
"在2025年撰写学校生成式AI指南，有点像在1905年撰写航空指南，"指南的作者们指出，"2025年没有人能说清楚如何最好地在学校管理AI。"
指南的开发得到了专家咨询小组和其他研究人员的大力支持，并融入了来自美国各地100多名学生和教师的经验分享，他们分享了使用新型生成式AI工具进行教学和学习的经历。
谦逊的AI教育观
"我们试图在审视学校中的AI时倡导一种谦逊的精神，"赖希教授表示。"我们分享了一些教育者如何以有趣方式使用AI的例子，其中一些可能证明是可靠的，一些则可能被证明是有缺陷的。而且我们很长一段时间内都不会知道哪些是哪些。"
这种谦逊的态度源于对教育技术历史的反思。赖希指出，过去我们在技术整合方面犯过错误："我们在过去对技术的判断完全错误。"例如，尽管各地学区在智能白板等工具上投入了大量资金，但研究表明没有证据表明这些技术提高了学习效果或成果。
他最近在《对话》(The Conversation)上发表的一篇文章中强调，早期在网页素养等领域的教师指导产生了至今仍存在于我们教育体系中的不良建议。"我们教导学生和教育工作者不要信任维基百科，"他回忆道，"并搜索网站可信度标记，而这两者都被证明是不正确的。"
《家庭作业机器》：播客中的AI教育探索
除了指南外，教学系统实验室最近还制作了《家庭作业机器》(The Homework Machine)，这是来自Teachlab播客的一个七集系列，探讨AI如何重塑K-12教育。
赖希与记者杰西·杜克斯(Jesse Dukes)合作制作了这一播客。每一集都聚焦一个特定领域，提出关于AI采用、诗歌作为学生参与工具、新冠后的学习损失、教学法以及图书禁令等相关挑战的重要问题。
"学术出版周期并不适合帮助人们应对AI带来的近期挑战，"赖希说。"同行评审需要很长时间，而且产生的研究成果并不总是对教育工作者有帮助的形式。"学校和学区正在实时应对AI问题，绕过了经过时间考验的质量控制措施。
播客有助于缩短分享、测试和评估AI相关解决方案以应对新挑战的时间，这可能对创建培训和资源证明有用。
AI教育的多方参与
赖希强调，直接受AI影响的人应参与解决其普及带来的挑战。"这就像在教师休息室观察一场对话，并邀请学生、家长和其他人参与进来，谈谈教师如何看待AI，"他说，"他们在课堂中看到了什么，以及他们尝试了什么，结果如何。"
在赖希看来，指南本质上是一系列通过教师访谈表达的假设：关于学校未来几年可能遵循路径的知情初步猜测。
教育工作者的焦虑与应对
"教育技术总是引发教师的焦虑，"赖希指出，"但AI相关问题的范围比其他技术领域要广泛得多。"
AI时代的到来与我们以往接收技术进入课堂的方式不同。AI不是像其他技术那样被采用，它 simply 到达了。它正在颠覆教育模式，在某些情况下，甚至使改善学生成果的努力复杂化。
赖希迅速指出，在课堂中有效实施和使用AI没有明确、确定的答案；这些答案目前不存在。他帮助开发的每一种资源都邀请目标受众参与，收集他人可能发现有用的宝贵反馈。
"我们可以为学校的AI挑战开发长期解决方案，但这需要时间和努力，"他说。"AI不像学习打结；我们还不清楚AI是什么，或者将要成为什么。"
分散式学习的重要性
赖希还建议从各种来源了解更多关于AI实施的信息。"分散的学习口袋可以帮助我们测试想法，寻找主题，并收集关于什么有效证据，"他说。"我们需要知道学习是否真的因AI而变得更好。"
虽然教师无法选择AI的存在，但赖希认为，重要的是我们要征求他们的意见，并让学生和其他利益相关者参与进来，帮助制定改善学习和成果的解决方案。
"让我们争取找到正确的答案，而不是第一个答案，"赖希说。
结语
在AI迅速改变教育格局的背景下，MIT教学系统实验室的工作为教育工作者提供了宝贵的资源和指导。通过《学校AI指南》和《家庭作业机器》播客，赖希和他的团队正在帮助教育界以谦逊、开放的态度探索AI在教育中的应用。
AI教育的未来不是由技术决定的，而是由我们如何选择使用技术来增强学习体验、培养批判性思维和促进教育公平来塑造的。正如赖希所强调的，我们需要耐心、谦逊和多方参与，才能确保AI真正成为教育的助力而非障碍。
