文|高凯

人工智能技术（AI）正深刻重塑教育，但技术落地远非系统部署那么简单，一线教师普遍存在“不敢用、不会用、不能用、不想用”的情况，成为制约技术与教学深度融合的瓶颈。

破局的关键在于系统诊断与多方协同，通过制度创新和能力建设，打通人工智能赋能教学的“最后一公里”。

赋能成效显著

近年来，在政策引导与技术迭代的双重驱动下，AI赋能教学已从概念走向规模化应用，成效日益显现。

智慧教育基础设施基本实现了“硬件和网络”的全面覆盖。据教育部数据显示，全国中小学互联网接入率接近100%，99.5%的学校拥有多媒体教室，超过四分之三的学校实现无线网络覆盖。数字化教学条件的整体提档升级，让人工智能进课堂具备了基础条件。在此基础上，智能批改系统、个性化学习推荐平台、AI辅助备课工具等加速落地。

精准教学与个性化学习取得实质性进展。北京、上海、浙江等地依托人工智能构建的“智慧课堂”已覆盖数千所学校。通过AI对学生学习数据的实时采集、分析与反馈，教师能够精准定位每名学生的知识薄弱点和能力增长点，动态调整教学策略。

优质教育资源向更广阔的地域延伸覆盖。依托人工智能技术，发达地区名师课堂、精品课程得以实时推送至中西部偏远地区。人工智能正在成为促进教育公平、缩小区域城乡差距的重要技术力量。

教师群体面临“四重困境”

成效令人鼓舞，但随着人工智能技术加速进入教学场景，其深层次矛盾也在教学实践中逐步显现。一些学校的教师在面对人工智能时存在“不敢用、不会用、不能用、不想用”的复杂心态，构成制约人工智能深度赋能教学的主要障碍。

“不敢用”的核心障碍不在技术难度，而在于三重顾虑。一是数据安全与隐私保护。AI教学依赖大量学生敏感信息，教师作为数据守护者，担忧隐私边界失守。二是AI输出可靠性存疑。大模型存在“幻觉”问题，可能生成错误知识或不当引导。三是伦理边界模糊。AI批改、智能辅导等应用，引发对师生情感联结、专业自主权等深层追问，使教师陷入技术效率与教育本质之间的权衡。

“不会用”是教师应用人工智能直接的能力瓶颈。许多教师已能操作大模型生成教案、制作课件，却缺乏将AI技术有机嵌入教学设计、课堂实施和学业评价等全流程的系统能力。这种“操作”与“驾驭”之间的断裂，使得AI在课堂上往往沦为点缀。

“不能用”是教师应用AI的客观壁垒。当前智慧教育虽实现硬件基本覆盖，但从“能用”到“好用”、从硬件到智慧应用场景，还存在发展不均衡问题。部分偏远山区因缺乏稳定网络与智能终端，难以享受优质AI服务。这种客观存在的数字鸿沟，不仅制约了技术落地，更可能因AI的引入而进一步拉大城乡及学校间的教育差距。

“不想用”是教师应用人工智能的深层困境，指向的是价值认同与内在动力问题。职业价值的不确定感是核心根源，AI越“能干”，教师的专业身份危机感反而越强。技术价值在于赋能而非替代，帮助教师转型为人机协作的赋能者、有温度的守护者，这一定位的厘清是化解困境的思想前提。此外，激励机制的缺位同样重要，教师AI创新探索难在职称评定、绩效考核中体现。

AI赋能而非替代

破解教师群体“不敢用、不会用、不能用、不想用”的四重困境，应建立政府主导、学校主体、企业支撑、社会参与的多方协同机制，从安全保障、能力建设、资源供给、动力激发四个维度系统推进。

破除教师“不敢用”，需以制度规范为技术应用划定明确边界。教育主管部门应加快制定AI应用的数据安全标准与伦理指南，细化学生信息采集、使用权限及存储规范；学校层面需建立工具入校审核机制，对教学类大模型进行内容安全与算法合规评估，确保输出可靠适切。同时，应构建师生隐私保护的兜底机制，让教师在“有据可依、有险可防”的框架下安心实践。

破除教师“不会用”，需以系统培养提升教师智能教育素养。应将AI素养纳入教师职前培养与在职研修必修模块，依托国家智慧教育平台开发分层课程资源。同时，推动教研方式转型，组织“AI+学科”课例研修与工作坊，让教师在真实教学场景中经历“设计—实践—反思—优化”的完整闭环。

破除教师“不能用”，需以资源共建缩小智能教育的硬件鸿沟。应将智能教育基础设施纳入教育新基建整体规划，加大对薄弱地区网络环境与智能终端的投入，通过财政转移支付、企业公益捐赠等多元渠道弥合区域数字鸿沟。同时，构建优质AI教育资源的共建共享机制。

破解教师“不想用”，需价值引领与机制保障并重。明确“AI赋能而非替代”定位，帮助教师重塑育人角色；推动工具从“生成”向“辅助决策”升级，切实减轻事务性负担；更关键是将AI创新纳入职称评审与绩效评价，设立专项支持与展示平台，使教师探索获得制度性认可，激发内生动力。

（作者系中国自动化学会科学普及专委会副秘书长、北京市第二中学科技活动中心副主任）