美国发布《K‑12课堂AI使用指南》

摘要：2025年4月22日，美国南部地区教育委员会（SREB）发布《K‑12课堂AI使用指南》，旨在推动教育中深思熟虑且负责任的AI应用，确保其增强而非削弱学校的核心使命——促进学生成功。

2025年4月22日，美国南部地区教育委员会（SREB）发布《K‑12课堂AI使用指南》，旨在推动教育中深思熟虑且负责任的AI应用，确保其增强而非削弱学校的核心使命——促进学生成功。

该指南指出，在互联网搜索和智能手机时代，学生几乎可以即时查找基于事实的问题答案。这一转变促使教师设计能够推动学生深入思考、超越网络资源的作业。

因此，学生需要培养批判性思维能力，以确定哪些来源能为特定任务或需求提供最准确的信息。AI的出现增加了另一层复杂性——学生只需输入精心编写的提示并使用合适的生成式AI工具，就能完成论文、艺术作品和其他创意任务。

此外，许多工作和职业可能需要AI工具来完成常规任务，或作为头脑风暴和起草工具。这为教育提供了一个独特的机会，即通过丰富且智力要求高的作业，让学生深入参与个人和协作的创造性活动。AI应被视为一种工具，而非最终成果。

随着AI不断融入日常生活的各个方面，其在教育中的整合既带来了巨大机遇，也伴随着独特的挑战。教育工作者、管理者和其他利益相关者如今面临着一个快速变化且难以驾驭的技术环境。

在此背景下，清晰而全面的指导至关重要，它能帮助利益相关者理解如何有效利用AI工具，同时解决潜在的伦理、教学和实践问题。

该指南为此提出了AI在课堂中使用的四个支柱。

支柱一：利用AI工具设计更具认知挑战性的任务，提升学生的创造性问题解决和创新思维能力。

为帮助学生适应不断变化的职场需求，他们需要具备批判性和创造性思维。教师需设计具有认知挑战性的作业和评估任务，其中生成式AI等工具可作为辅助手段，但完成任务仍需学生的独创性。

在许多课堂中，大部分作业基于事实和概念性任务，几乎不需要批判性、创造性或复杂思维，而这些任务恰恰是生成式AI最擅长完成的。

然而，学生在职业生涯中将面临的任务需要他们进行研究、解决问题、制定策略、论证或创造。设计这些符合州课程标准且具有认知挑战性的作业需要教师投入大量时间进行规划。AI工具可以更快速、高效地协助开发此类任务。

AI拥有广泛的知识库，能够分析课堂上通常无法获取的多种资源。如今，学生更需要成为知识的创造者，而非仅仅是传递者。

在教学过程中，应教导学生使用这些工具的伦理准则，让他们能够将课堂时间用于完善作品并融入自己的独特视角。尽管AI不应成为创作过程的最终步骤，但它可以有效地应用于早期阶段。

机遇

AI作为备课伙伴：AI可以通过设计更高认知要求的作业来简化备课流程。教师、管理者和其他支持人员可以利用AI工具评估当前作业的智力要求，并快速提出深化认知需求和提升学生问题解决能力的建议。

批判性思维技能：生成式AI为更具创造性和创新性的作业铺平了道路，这些作业难以仅靠AI完成（从知识再现转向知识应用）。教师需要有意识地教授批判性思维技能，例如评估信息和数据的真实性，区分其是否为AI生成的内容。

项目式学习和跨学科作业设计：高质量的PBL或跨学科单元设计对师生而言都耗时费力。生成式AI工具可以根据州标准快速生成PBL单元的框架，教师可在此基础上进一步完善，确保其符合标准、学生需求以及高质量PBL的框架。学生则可将AI工具用于头脑风暴和创作过程的第一步。

交互式模拟与场景创建：教师可以利用AI能驱动的模拟和场景，让学生沉浸在与课程内容相关的复杂现实情境中。这些工具还能提供历史背景或为虚构文本或情境增添意义。此外，让学生在真实的复杂场景中学习，将锻炼他们的批判性思维和问题解决能力，帮助他们应对潜在困境。

学生生成内容：学生可以使用嵌入AI的工具创建视频、演示文稿或互动故事等内容，从而激发创造力、深化对学科的理解，并提升他们在PBL和跨学科学习中的参与度和完成度。

对立观点分析：学生可以利用AI探索和理解研究主题或待解决问题的对立观点。AI提供了一个安全的辩论平台，有助于培养批判性思维并增强学生的论证能力。

注意事项

AI的有效使用：教师和学生需学习如何成为高效的提示工程师，并运用批判性思维评估生成信息的价值（例如掌握新的搜索技巧并判断在线信息来源的可信度）。

识别AI系统的固有偏见：AI存在内在偏见，其提供的决策和成果可能无法完全反映问题或任务的复杂性。教师和学生应将AI工具作为起点，而非完全依赖其输出。学生需要培养自己的写作和创造力，以个性化AI生成的内容。教师需积极参与AI辅助任务的规划和执行，为学生提供必要的指导和支架。

确保掌握州和地区标准：尽管AI是设计高认知要求任务的良好起点，但其系统可能不了解具体的州和地区标准或学生的个体差异。教师需在AI生成任务的基础上，结合自身标准、教学法以及学生的兴趣和学习需求进行调整。

注重过程的教学：有人担心AI会替代学生思考。解决这一问题的方法之一是确保学生在使用AI进行编辑、头脑风暴和起草等创造性和评估性活动之前，先掌握基础知识和概念。换言之，先以传统方式教学，再引入AI工具提升效率。

支柱二：利用人工智能简化教师行政和规划工作

教师的职责日益复杂。除了设计高参与度和认知要求严格的课程与作业外，教师还需与家长沟通、为各类学生行为和学习需求制定支持计划、参与校内委员会工作、审查分析评估和课堂数据、管理日常班级事务，并为作业提供及时反馈和评分。这些工作通常需要在60-90分钟的规划时间内完成，而这段时间可能还需用于团队会议和其他校内事务。

教师可以将AI技术和软件用作行政助理和规划伙伴。目前，教师已开始意识到AI如何能简化工作，使他们能专注于更重要的任务，例如为学生设计丰富的学习体验。

机遇

人工智能作为规划伙伴：生成式人工智能工具为教师提供了一个拥有庞大知识库的规划伙伴。如支柱一所述，教师可以要求人工智能根据特定教学框架和标准提供课程或单元规划建议。AI聊天机器人可作为头脑风暴伙伴，帮助教师拓展思路、增强创造力，从而为学生设计更个性化和引人入胜的内容。

改进和优化现有作业：教师可利用AI工具改进现有作业，寻求提高认知要求、针对特定学习需求进行差异化调整或增加互动活动的建议。通过简单的操作，教师还能使用这些工具创建幻灯片和图表，或基于阅读材料、图片或视频设计问题。AI还能提供建模示例，供学生练习事实核查、语法和语气编辑，以及学习如何给予反馈。

辅助学生作业反馈与评分：AI可通过以下方式提升教师评分效率；自动批改选择题和填空题；对论文进行初步评估；根据学生表现提供个性化反馈。借助自然语言处理技术，AI能评估写作质量、纠正语法错误，并根据评分标准提供一致反馈，从而减少评分偏见。它还能与成绩册集成，分析学生表现数据，帮助教师识别趋势并调整教学。此外，AI可协助查重（包括检测AI生成内容），并充当虚拟助教，回答学生问题，减轻评分负担。

支持其他教学事务：虽然课程和单元规划是教师工作的核心部分，但他们每天还需完成大量其他任务。AI软件可帮助起草家长通讯、推荐信或指定语气的电子邮件（前提是不向AI系统输入学生隐私信息）。

它还能为英语学习者提供支持，例如翻译作业和其他学习材料，或在师生或生生之间提供实时口译。AI系统还能帮助管理教室资源，如跟踪用品库存，并根据课程计划和活动建议最佳使用方案。

行为洞察：随着AI工具日益精密，它们或能监测学生行为和参与度，为教师提供有效解决课堂管理问题的建议和见解。

注意事项

AI的固有偏见：每个AI系统都存在固有偏见，其提供的信息可能并非最新或最相关。教师需意识到这种偏见，确保最终方案符合学生需求并体现良好教学实践。他们需要将AI生成内容与自身教学知识、学生需求和兴趣以及基于标准的教学相融合。AI是合作伙伴，而非教师的替代品。

此外，生成式AI工具可能编造看似合理实则虚假的内容（即幻觉）。教师应仔细核查事实、数据和图表，避免向学生传递错误信息。对学生作业的AI生成反馈也不应过度依赖。

学生数据隐私的重要性：联邦和州法律要求学区与学校保护学生隐私和数据。在评估任何获准用于学生的技术工具时，必须仔细审查条款和条件，以确定学生数据在系统中的使用方式。许多AI系统会收集用户数据用于学习，并利用这些数据优化结果。

设计AI系统的公司也可能存储并出售这些数据给第三方。因此，学校在引入AI软件时必须格外谨慎，切勿在AI系统中使用任何个人身份信息。学区和学校需制定清单或其他指南，评估AI系统对学生身份信息的安全性。

避免过度依赖AI工具和决策：AI工具和系统无法替代教师的创造力和智慧。教师需避免对其过度依赖，保持（并提升）规划和实施优质教学的能力。

持续培训：随着新技术不断涌现，学生需要学习如何将其应用于未来职业和日常生活。AI工具的功能也在快速迭代升级。教师需持续接受培训，学习如何有效使用AI和新兴技术，并应对可能出现的挑战或偏见。

支柱三：利用AI支持个性化学习

个性化学习在教育中至关重要，因为它承认每个学生的学习方式和进度各不相同。传统的教学方法往往采用统一模式，可能无法充分吸引或挑战所有学生。AI可以通过分析大量学生数据（如表现、参与度和学习行为）来弥补这一不足，为每个学生创建个性化的学习体验。

AI驱动的平台能够动态调整内容、难度和节奏，以适应每位学生的需求。学习困难的学生可以通过针对性资源获得额外支持，而更优秀的学生则可以接触更具挑战性的材料。

AI的实时适应能力创造了一个更灵活的学习环境，让学生能够按照适合自己的节奏进步。通过结合AI和人类教学的优势，K-12教育可以更好地响应个体需求，为所有学生营造更有效、更具吸引力的学习环境。

个性化学习让学生能够主导自己的教育过程，而AI可以进一步增强这一过程。AI驱动的工具可以提供持续、实时的反馈，并根据每位学生的表现和兴趣推荐定制化的学习资源，如视频、阅读材料或练习题。这有助于学生保持参与度、积极性和自主学习能力。

通过自动化和扩展这些流程，AI让教师能够更专注于培养深层联系和批判性思维，同时确保每位学生——无论其独特的学习风格或进度如何——都能获得成功的工具。最终，AI成为个性化学习的有力推动者，帮助创建一个更公平、更灵活且更有效的教育体验，满足每位学生的需求。

机遇

支持有特殊需求的学生：AI驱动的工具可以通过提供定制化支持，显著提升特殊需求学生的学习体验。AI可以协助自适应技术，例如为视障学生提供文本转语音功能，或为有言语或听力障碍的学生提供语音识别工具。

此外，AI系统可以根据认知、身体或情感障碍学生的独特需求调整学习材料，提供更贴合的帮助，让学生能够充分参与并完成学业。

智能辅导系统：AI驱动的辅导系统在课外时间提供一对一支持，包括解释概念、回答问题以及指导学生解决问题。这可能包括提供个性化的"概念草图"，推动学习者实现下一个学习目标。这些系统能模拟人类辅导，根据每位学生的需求提供个性化提示、鼓励和反馈。

预测性分析：AI可以分析历史数据来预测学生表现，并及早识别风险学生。教师可以利用这些洞察提前干预，提供针对性支持（如额外辅导或定制化学习资源），防止学生掉队。

自动化反馈：AI可以自动化客观和主观评估的反馈流程。这不仅节省教师时间，还能让学生即时获得作业的个性化反馈，加速学习进程。

可定制的学习资源：AI可以根据每位学生的表现和兴趣策划并推荐广泛的学习材料。例如，如果学生在分数学习上遇到困难，AI可能会推荐视频、互动游戏或专门设计的练习来帮助他们理解概念。

增强的协作工具：AI驱动的协作平台可以通过根据互补技能、兴趣或学习需求组建学生团队，促进个性化小组合作。这些平台还能提供实时建议，指导团队合作和项目式学习。

自然语言处理支持：基于AI的自然语言处理工具可以帮助学生提升阅读、写作和语言能力。它们能提供实时语法和拼写建议，辅助阅读理解，并通过互动对话支持学生学习新语言。

学生早期监测：AI工具结合教师专业知识，可以通过识别压力或脱离学习的迹象，帮助监测和支持可能面临不及格、辍学或心理健康危机的学生，并提供适当干预措施或资源的建议。

语言翻译与支持：AI系统可以为非母语学生提供实时翻译和语言支持，帮助他们更好地理解和参与课程。

自适应学习平台：AI可以赋能自适应学习系统，持续评估学生进度并实时调整教学材料。这些平台通过提供符合学生技能水平和学习风格的定制化课程、练习和评估，帮助学生按照自己的节奏进步。

这些平台还可以与游戏化学习体验结合，根据每位学生的进度和偏好进行调整，让学习更有趣、更具吸引力。

注意事项

数据隐私与安全：AI系统通常依赖大量数据，包括学生表现指标、学习行为和个人信息。学校必须保护学生数据免遭泄露或滥用。遵守《家庭教育权利和隐私法案》等隐私法规，并确保AI供应商采取强有力的数据保护措施至关重要。

学校内使用的AI支持工具应具有透明的算法，明确说明其决策和推荐依据。学校和学区社区需要制定明确的指南，规范学生数据的伦理使用，确保其仅用于教育目的且使用方式负责任。

AI算法中的偏见：AI算法的公正性仅取决于训练数据的公正性。如果用于训练AI系统的历史数据包含偏见（如教授AI系统的信息存在偏差或某些学生群体的数据缺失），AI可能会强化这些偏见。

开发测试AI工具时，应注重公平性和包容性，避免对边缘化学生造成不成比例的影响。AI系统不能成为问题解决或沟通链的终点。人类需要将AI系统的信息作为支持学生个性化学习过程的众多来源之一。

对技术的过度依赖：AI应作为教育的补充，而非替代人类对教育的影响。教师提供的必要支持和创造性指导是AI无法取代的。过度依赖AI进行教学或决策可能会削弱教师带来的人际联系和整体理解。

访问与数字鸿沟：AI驱动的工具需要稳定的技术和互联网接入。如果这些资源无法普及到所有学生（尤其是弱势背景的学生），AI可能会加剧成绩差距。学校需要确保所有学生都能获得必要的技术支持。

平衡屏幕时间：教师和学校需注意AI工具和其他技术所需的屏幕时间，并创建平衡的教育体验，包括线下活动和面对面互动。

支柱四：培养学生成为道德且精通的人工智能使用者

教导学生以道德方式使用AI，对于塑造一个技术服务于人类最佳利益的未来至关重要。随着AI日益融入日常生活，学生不仅需要掌握使用这些工具的技术技能，还需理解其应用的伦理影响。

通过培养责任感和对AI驱动决策后果的批判性思维，学生能够应对数据隐私、偏见和透明度等复杂问题。这种平衡的方法确保未来一代以创新且道德的方式运用AI，最终促进一个更公正、更有思想的社会。

机遇

学术工作的规划阶段：人工智能可以通过多种形式的支持，显著增强学生的头脑风暴和构思过程。在头脑风暴方面，AI工具可以针对某个主题生成广泛的创意和观点，帮助学生探索不同角度和方法。

这些工具利用自然语言处理分析关键词，并提出学生可能未考虑到的相关概念或主题建议。AI还能帮助将想法组织成连贯的提纲。通过分析学生想要涵盖的关键点，AI可以推荐逻辑顺序，并提出应包含的章节或标题。

AI还能提供模板，使学生更容易创建结构清晰、重点突出的提纲。总体而言，AI作为一种协作工具，在学术工作的规划阶段既能增强创造力和组织能力，又能节省时间和精力。

批判性媒体素养：学生需要学习如何分析和解读AI生成的内容。AI技术越来越多地参与信息的创建、筛选和传播，这可能影响学生对世界的理解。

通过指导学生评估AI驱动媒体的可信度、偏见和准确性，教师帮助他们培养辨别可靠信息与错误信息的关键技能。

这种支持能促进更好的决策和负责任的媒体消费，并让学生为信息丰富的社会做好准备——在这样的社会中，批判性思维和媒体素养对成功至关重要。学校和学区可以通过为教职工、学生和家庭提供AI素养研讨会来协助这项工作。

跨学科学习：教育机构需要鼓励技术与人文部门的合作，使学生能够从技术、伦理和社会等多个视角探索AI。例如，技术课程可能涵盖AI开发的技术层面，而人文课程则可能探讨伦理、社会和法律维度。教师可以整合各行业AI应用的真实案例，展示其益处和伦理挑战。

这能帮助学生理解AI技术的现实影响，同时让他们成为高效的AI使用者。这种跨学科学习使学生能够驾驭使用AI的复杂环境。

通过全面理解AI的技术、伦理和社会维度，学生能够应对职业生涯中将遇到的多方面挑战。这种方法不仅提升了学生的技术技能，还培养了责任感和适应力，使他们能够在未来职业中有效运用AI。

学生主导的AI伦理委员会：许多学校和学区对学生使用AI规避学习和思考的问题表示担忧。建立由学生主导的AI伦理委员会，审查和讨论校内AI项目和应用的伦理影响，能为持续对话和学习提供平台。

注意事项

AI系统中的偏见：学生还需接受教育，了解AI系统中潜在的偏见，以及负责任地开发和运用AI以避免延续或加剧偏见的重要性。

研究中AI的伦理使用：学生需要学习如何在研究中使用AI，并考虑其伦理影响。这些问题可能涉及同意权、数据隐私以及AI驱动研究发现可能造成的影响。

作弊行为：随着AI工具日益先进，学生可能试图滥用这些技术以在作业中获得不公平优势。例如，AI辅助写作工具或解题工具可能助长绕过真正学习过程的捷径，导致学术诚信问题。这种滥用不仅损害批判性思维和问题解决能力，还会削弱对AI技术及其潜在益处的信任。

教育者必须强调道德行为的重要性，确保学生理解如何负责任且透明地使用AI，并明确AI应是学习工具，而非规避努力和诚信的手段。学生需要接触允许和禁止使用AI的学习活动，以培养相关的道德意识。

数据安全：数据的处理和使用是AI技术的核心。学生需要明白，AI系统通常需要大量数据，包括敏感个人信息。教师也需了解，在没有数据安全保护措施的情况下，绝不应将学生的个人身份信息输入AI系统。他们还需知晓支持工具的AI平台及其数据存储和使用方式。

如果这些数据未得到充分保护，可能导致隐私泄露、身份盗用或机密信息被未授权访问。此外，不当的数据安全实践可能破坏对AI技术的信任，引发法律和伦理问题。因此，教育者必须强调保护数据的重要性，并遵守严格的安全协议，以防止滥用并确保AI的道德使用。

深度伪造和幻觉：深度伪造和AI幻觉会破坏信息的可信度，并可能引发严重的伦理问题。深度伪造涉及通过操纵视频或图像来制造高度逼真但虚假的内容，可能被用于传播错误信息、操纵舆论或损害声誉。

AI幻觉则指AI系统生成看似准确但完全虚构的内容，可能传播用户误认为真的错误信息。在教育环境中，如果学生不具备批判性评估AI生成内容可靠性的能力，这些技术可能尤其有害。

因此，教育者必须教导学生如何识别和应对这些问题，培养重视准确性和完整性的AI使用伦理观。

资料来源：

SREB. Guidance for the Use of AI in the K-12 Classroom.https://www.sreb.org/sites/main/files/file-attachments/2025_ai_in_k-12classroom_guidance.pdf?1744905120

[本文为教育部国别和区域研究基地中国教育科学研究院国际教育研究中心成果]