昨晚，我听了某大学信息科技专业教授主讲的“人工智能赋能中小学教育”专题讲座，收获颇丰。
讲座给我的总体印象是，专家的视角更高远、观点更客观，且从学术研究层面展开，分析更系统、深入。
对比来看，当前多数AI教育相关培训更侧重技术实操，比如利用AI生成数字人、视频课程等教学资源；开发点名、小组积分、课文抽背等班级管理小程序；借助AI完成表格数据分析、工作总结撰写等，减轻办公负担；或是辅助教师备课、设计课件与作业——这些“助学、助教、助研、助管”的应用场景，虽常被提及“效果好”，却鲜少有人用数据或理论支撑说明“究竟好在哪”。
昨晚的讲座恰好点出了这一关键问题：如今全国中小学都在推进AI应用，但应用效果的评估与关注却严重缺失。很多公开课虽引入数字人、智能体等元素，课堂结构却仍沿用传统思路，仅增加了表面趣味性，更像“表演”。
讲座中还提到两个核心观点：一是当前通用大模型虽知识储备丰富、部分能力超越人类，但易出现“幻觉”，需使用者仔细甄别；且这类大模型并非为教育场景定制，其实际作用需信息技术专家、教育理论专家共同观察，更需要一线教师通过实证数据检验。二是当前AI教育应用存在“重复性劳动”问题，很多人盲目跟风却缺乏创新，浪费时间与精力。而深圳某地区的做法值得借鉴：他们组建创新团队，由分析科牵头找准AI融入课堂的切入点，再联合专家、教研员与教师开展实践、形成案例，最终总结规律、沉淀理论成果。
我与专家的一个观点不谋而合：通用大模型的核心价值在于支持“自学与成长”，能让学习突破时空限制，对成年人与孩子都有巨大帮助。但遗憾的是，目前我们尚未重构适配的学习生态与应用模式，AI在学习过程中“在哪用、怎么用、效果如何”，仍缺乏完整机制。
因此，“以创新牵引AI大模型在教育教学中的深度应用”，理应成为亟待研究的重要课题。毕竟我们的最终目标，是通过AI大模型激活学生学习动力、重构师生关系，甚至推动整个教育生态的变革——这需要我们打破现有流程局限，找到真正适配的应用场景与技术方案。
