联合国教科文组织发布教师AI能力框架报告：指出工具本位陷阱，倡导重构学习任务

作者｜张凯

新校长传媒执行主编

最近，联合国教科文组织发布全球首份《教师人工智能能力框架分析报告》。

报告比对全球 36 项教师 AI 能力框架，提出一个值得警醒的判断——

当前绝大多数教师AI素养建设，都落入了工具本位的陷阱：培训聚焦工具操作、提示词技巧、备课减负，而缺少以学习变革为核心的教学设计、伦理判断与人的主体性思考。

这正是“人工智能+教育”需要跨过的坎：不能用工业化、技能化的思维，去

推动一场本该重塑学习的智能化变革

。

如果底层的学习方式没有发生改变，教师学到的所有AI技能，终究只是在旧课堂的框架里提速，而不是创造新的学习。

教师的AI能力，本质是重新设计学习任务的能力

过去，学校里大量安排的是检索、复述、整理、归纳类学习任务，这些任务是夯实基础的必要路径。但今天，如果仅仅把这类任务转交给AI，教师的确可以节省很多时间，但学生学习并没有实现升级，甚至可能出现思维退化。

报告提出一个现象：多数教师AI框架聚焦“教师如何借助AI辅助教学”，却很少回应一个核心命题——学生究竟要学什么、该以何种方式学习。

这正是改革真正的入口。AI把学生从机械识记知识的劳动中解放出来，学校必须推动学习任务向上迁移。过去让学生整理史料、绘制思维导图、概括段落大意，交给AI会更高效；留给学生的核心任务，应当是比对、质疑、证伪、权衡、设计、论证与价值判断。

换言之，AI正在重新划分人机劳动的边界：凡是机器可以稳定完成的内容，不再适合作为学生的核心学习任务。评判教师AI能力的第一标尺，不在于会不会用AI备课，在于能否重新设计一套AI无法直接给出标准答案的学习任务。

教师的AI能力，本质就是重新设计学习任务的能力。缺少这份认知，所有工具培训都停留在表层。

学习任务的重心正在发生迁移

AI驱动的学习变革，是把AI变成学习伙伴，将封闭、唯一标准答案式的任务，替换为开放、探究式、需要持续对话、协商、验证的任务。

写作任务：转向多版本论证与自我校准

传统写作任务：完成一篇800字议论文，提交后由教师修改打分。

重构后的学习任务：学生先独立完成初稿，再向AI发出明确指令，请AI分别站在三个不同视角提出质疑——持对立立场的辩论者、严谨的文献审读者、面向低龄听众的转述者。拿到三份差异化反馈后，学生要完成三件事：甄别质疑的合理性，识别AI自带的逻辑漏洞；选取两处核心争议，自主搜集材料支撑自身观点；产出修订后的文稿，同步附上和AI对话的反思笔记，清晰写明哪些观点予以接纳、哪些选择坚持，以及背后的理由。

在这个场景里，教师的AI能力体现为设计出这样的任务：让AI成为对话者、思辨对手，倒逼学生建立证据意识，学会甄别信息、独立判断。教师的重心不再是修改字句，而是观察学生如何与AI思辨博弈、守住独立思考。

这也是报告里一条关键结论：教师的首要能力，是设计能够激活高阶思维的人机协同学习场景。

理科学习：转向模型共建与试错探究

以初中物理“浮力”单元为例，AI的用法可能是：学生错题拍照，交由AI拆解解题步骤。学生看懂解题套路，却没有建立起完整的物理模型。

重构后的学习任务：小组先自主提出猜想，搭建解释浮力现象的简易模型；再请AI推演这套模型在另外三种陌生情境下会产生的结果。小组对照真实实验，核验AI预判是否成立。一旦推演结论和实验现象相悖，学生需要溯源追问：是最初的猜想存在偏差，还是AI在理解模型时出现了理解误差？

这条学习主线是由学生主导模型建构，AI只作为推演工具，全程接受学生的检验。教师要提前预判AI容易产生幻觉、出错的盲区，搭建“猜想—AI推演—实证检验—迭代修正”的闭环。

这时，教师的AI素养就藏在对AI能力边界的清醒认知里，懂得把AI置于被检验、被审视的位置。

跨学科项目：转向资源协作

一个社区雨水花园项目，如果直接让AI输出整套设计方案，学生很容易直接照搬上交。

重新设计任务链条：学生先走进社区实地走访、访谈居民，梳理相互冲突的诉求——老人希望步道平整安全，物业顾虑排水堵塞，孩子期待可供嬉戏的亲水空间。学生把这些矛盾诉求整理成清晰提示词，交由AI生成三套差异化初版方案，并标注每套方案的成本、优势与短板。

学生的核心工作是组织一场小型听证会：带着AI产出的方案原型，回访不同群体收集反馈，再基于多方意见，让AI迭代调整参数。最终落地的方案，是学生在多元诉求中权衡取舍后的结果；AI只负责快速演算、可视化呈现、成本测算，绝不替学生做出价值选择。

AI无法完成价值判断与伦理权衡，教师的关键能力就是在任务设计中守住这条边界：共情理解、多方协商、价值取舍，必须留给人完成。AI可以提供选项，但不能代替学生做决定。

差异化学习：从“AI自动刷题”转向共建知识图谱

不少自适应学习工具的底层逻辑，是定位知识薄弱点，推送同类习题反复训练。这种模式效率很高，但学习层次偏浅。

可以尝试新的任务设计：当AI诊断出学生文言文虚词掌握薄弱时，不直接推送练习题，而是让学生和AI共同搭建虚词用法图谱。由学生从课本内自主寻找例句填充，AI负责补充课外例句、制造对比语境。学生主动向AI提出探究要求：“找一组容易混淆的对比句”“提供一个和课本语境差异较大的用例”。学生是图谱的建构主体，AI只是素材检索的协作伙伴。

二者的差别十分关键：前者由AI判定学生的短板，单向投喂训练内容；后者由学生主动确定探究方向，调动AI服务于自己的思考。学习者的主体地位，由此完全不同。

真正的人机协同，是重建学生自主学习系统

人机协同不是给教师配一名AI助教：教师提出需求，AI产出材料，再交由教师给到学生。这依旧是教师中心模式的延伸，只是多了一个工具帮手。学生应当成为人机关系的主体，学会调度AI、审问AI、管理AI，而不是被动接收AI生成的内容。

这对学校治理、课程结构提出要求：学生可以在哪些场景调用AI？哪些学习环节必须独立完成、禁止使用生成式工具？如何共建学生AI使用契约，建立专属的学习伦理？如何教会学生识别AI幻觉、算法偏向与信息盲区？

这些不是附加在信息课、德育课里的零散内容，而是学习本身的组成部分。未来学习者的核心能力之一，就是驾驭智能工具的元认知：清楚何时求助、何时警惕、何时交叉验证、何时拒绝依赖。

这意味着，教师的角色要从知识传递者，转向学习生态设计者。教师的核心工作是搭建一个融合人、工具、资源、规则、同伴的学习场域，让学生在其中练习自主探究、独立判断、负责任地使用技术。

评价不改，学习方式很难真正转型

报告在比对全球框架时发现：绝大多数文件，缺少配套的评价方案。

学校过去主要以知识掌握度、标准答案、统一成果来评价学习。这套评价体系，天然偏爱AI能够快速生成的作品。如果评价方式不变，即便教师精心设计高阶探究任务，学生依然会寻找捷径，借助AI交出一份看起来完美的作业。

教师AI能力建设必然和评价变革绑定。评价重心要从评判最终产出，转向追踪思考过程、证据链条、质疑品质、迭代痕迹与自我反思。同一份项目作品，结论不再是唯一重点，更有价值的是：他向AI提出了哪些问题？对AI的输出做了哪些核验？舍弃了什么、修正了什么、对什么保持怀疑？

这些内容很难量化打分，却正是AI时代学习最珍贵的部分。评价不改，学习方式很难真正转型；学习方式不改，教师AI素养只能停留在工具使用层面。

AI治理不仅仅理解为防抄袭、控风险。伦理、隐私、版权，当然是不可突破的底线。但底线之上，还有更大的价值：AI治理规则本身就是学习规则。学校制定AI使用规范，目的不是限制学生，而是帮助学生建立学习边界感，学会在自由和约束之间理性选择。

分层成长：选择适配的教师进化节奏

报告沿用“获取—深化—创造”的进阶路径描述教师成长，也可以作为学校推进这场变革的行动节奏。

处于

获取

阶段的教师，先建立边界意识，辨别AI的优势与局限，守住伦理底线，优先用AI承接重复性事务；这个阶段不必急于重构课堂，核心是凝聚共识、规避风险。

走到

深化

阶段，教师开始将AI嵌入教学设计，改造原有学习任务，设计人机协同的探究活动，引导学生批判性使用AI。教研重心要从工具技巧分享，转向课例深度研讨，聚焦任务重构、证据设计、评价调整。

抵达

创造

阶段，教师不再局限于单节课的AI应用，而是参与共建全校学习生态：一起修订AI学习公约、重组课程模块、搭建支持自主探究的学习社区，推动整个学习组织发生系统性改变。

三个阶段，不要求全体教师同步抵达。一所学校的变革，也不是全员齐步走。要接纳差异，鼓励一部分教师先开展学习设计探索、沉淀案例，再逐步带动同伴。教育变革往往是中度、渐进式的变革，找到可持续迭代的支点，远比一次性全面铺开更加稳妥。

AI时代的教育，要培养能够领导AI的人

这份来自联合国教科文组织教育信息技术研究所的报告，对照全球实践，抛出一个朴素而有力的追问：提升教师AI能力，最终想要抵达哪里？不是让教师的备课更快，也不是让课堂形式更花哨。最终目标，是让学生成长为能够领导AI的人。

可以领导AI的学习者，拥有稳定的价值立场，清楚自己要解决什么问题；懂得向AI提出高质量问题，同时始终保持审慎；善于借助AI拓宽认知边界，但绝不交出思考的主权。

想要培养这样的学习者，教师首先要完成认知转向：AI不是用来降低学习难度，而是用来提升学习的复杂度。学习不再是记忆现成结论，而是持续探究、对话、质疑、论证。教师AI能力建设的全部意义，就是支撑这场学习逻辑的根本转向。

技术浪潮更迭不息，工具持续迭代。今天主流的大模型，明年或许就会被更新的产品替代。真正穿越周期、经得起检验的，永远是学习本身：学习者独立思考的能力、明辨是非的能力、解决复杂问题的能力、为自我学习负责的能力。

教师的AI能力，是对学习任务再设计的能力。这句话包含三层内涵：第一，分清哪些学习活动适合交由AI辅助；第二，守住不能交给AI的核心领地——论证、共情、价值权衡、动手实证；第三，会设计任务，倒逼学生主动核验、质疑、校正AI的输出。

学习最深处，永远是怀疑、求证、对话、创造。AI可以加速流程，却无法替代这个过程。一名真正拥有AI素养的教师，一定是懂得借AI之力，把学生推向更深层次思考的学习设计师。

美编丨张天禹

执行主编丨张凯

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