在美国等英语母语国家，许多英语老师正打算让学生借助 ChatGPT 等生成式 AI 工具来集思广益，或者对语法、词汇、结构给出反馈。但今年，有一位德克萨斯州的老师 Chanea Bond，却打算走另一条路。
这位即将迎来执教第十年的老师，不久前在推特上向近 6 万粉丝宣布了一条强硬政策：她的课堂严禁使用人工智能。违反者作业直接零分，“没有例外”。这条推文阅读量很快突破了 10 万，引发了不少讨论。
“AI 能做的事情远不止替学生写作文——头脑风暴、列提纲、改语法、拼写、选词、调整语气、给反馈，”一位教育工作者在回复中指出，“你是说这些都不许用吗？”
“没错，”Bond 老师回复道，“你提到的所有事情，都是我的学生应该在学校里培养的技能。” 她更关心的是，学生们把任务外包给 AI 之后，到底学到了什么——或者说，什么都没学到。
在 Bond 看来，让学生把自己的想法和草稿外包给 AI 不仅帮不到他们，反而会削弱原创性、创造力、分析能力和综合能力，而这些恰恰是重要的读写素养。
“原创想法是学生写作中最核心的部分。其他东西都可以打磨。但一个你本来就没有、本来没想到、本来也没真正投入的想法，你怎么打磨？”
我的工作是教基础技能，ChatGPT 不是基础技能。
在一次访谈中，Bond 进一步解释：“有很多东西我们不会在课堂上教，但学生将来工作中自然会学到。那不是我的职责。我的任务是帮孩子们打好基础。目前来看，使用 AI 还不属于基础技能。如果他们将来工作需要，他们会以工作场景中的方式来学习——就像我们现在一样。”
“我们需要思考，我们对学生的学习承担什么责任。然后考虑 AI 是否会阻碍他们的学习能力。我仔细研究了我所在学区和德克萨斯州的教学标准，发现适合使用 AI 的地方非常少——尤其是在学生还没有完全掌握一项技能之前。课程标准要求孩子们批判性思考、独立起草和修改，那么 AI 就不能替他们做这些。如果你们当老师也想这么做但遇到了阻力，我建议你们回到课程标准去找依据。”
当然，作为一位网红教师，收到关注的同时，自然也少不了不同的声音：
一位名叫 Dennis D 的网友梳理了过去四十年的教育创新史：
80 年代，计算器在数学课堂上引发了强烈抗议，结果它一直用到了现在。
90 年代初，互联网普及带来了数字鸿沟，那些能用网络获取信息的学生，比自习的同学获得了更多机会。尽管数字鸿沟后来有所缩小。
DSL 和局域网的出现帮了学校不少忙，但早期使用者始终处于领先地位，数字鸿沟反而进一步扩大。
……
2007 年，智能手机问世，但大多数老师直到 2009 年才开始用起来。
结论是：技术创新一直在悄无声息地碘伏教育，同时也在拉大数字鸿沟。
那么，我们到底应该以怎样的态度来看待 AI 在教育中的应用？
技能发展：一部分教育者认为，学生必须在学习过程中打好基础——批判性思维、创造性写作、分析能力。他们担心过度依赖 AI 会阻碍这些能力的形成。
技术整合：另一些人认为，AI 完全可以作为辅助工具，帮学生思路拓展、结构梳理，但关键是要学会怎么用，而不是全盘依赖。
教育适应性：也有观点指出，技术在变，教育也得跟着变。教会学生如何使用 AI 和其他新技术，正是为了让他们在未来的工作环境中能够应对自如。
道德与学术诚信：如何在用 AI 的同时保持学术诚信，也是教育者关注的重点——确保学生不抄袭，能独立产生和评估自己的想法。
个性化学习：AI 可以作为个性化学习的利器，根据每个学生的需求和能力提供定制化支持。
教师的角色：在这个过程中，老师依然扮演着关键角色——指导学生判断 AI 生成内容的质量和适用性，教他们如何将这些内容融入自己的学习和思考。
政策与规范：不少教育者呼吁制定明确的政策和规范，确保 AI 的使用既能服务教育目标，又不会损害学生的全面发展。
持续讨论与评估：教育界还需要持续跟踪、评估 AI 在教学中的实际效果，思考如何平衡技术应用与基础能力培养。
总的来说，对待 AI 在教育中的应用，我们应抱持开放但审慎的态度——既看到它巨大的潜力，也要意识到它的局限。关键在于找到那个恰当的平衡点：利用 AI 的优势，同时确保学生能够发展出必要的技能和批判性思维能力。
我们要培养会用 AI 的人，而不是只会用 AI 的人。