人工智能时代的学生

29 9 月, 2026 21:14:13

为人工智能赋能的未来培养人类能力

从使用人工智能工具，到培养人的自主性、批判性思维、创造力与责任感

作者：Adam Nguyen
Happy English 创始人兼 CEO | Happy Educa 创始人
Edgewood University MBA/DBA Candidate

本文根据 2026 年 9 月发布的研究型立场论文（Research-Informed Position Paper）《Students in the Age of AI》整理与改编。

我们曾经谈论的未来，已经到来

几十年来，人工智能主要存在于研究实验室、科幻作品以及人们对未来的预测之中。

但今天，我们的孩子正在成长于一个完全不同的世界。

1956 年，达特茅斯夏季人工智能研究项目（Dartmouth Summer Research Project）推动人工智能逐渐发展成为一个独立的研究领域。

早在 1983 年，当个人电脑尚未普及时，Steve Jobs 就已经设想：未来的计算机不应仅仅是一台计算机器，而可以成为一种帮助人类与知识进行全新互动的智力工具。他甚至设想，有一天，人们或许能够向机器提问，并获得基于亚里士多德等思想家知识体系的回答。

四十多年后的今天，当时看似遥远的想象，正在成为现实。

我们可以与人工智能对话，让它解释复杂概念、编写代码、分析数据、生成图像、翻译文本、辅助研究，甚至与我们一起发展新的想法。

而人工智能也正在走出屏幕，进入现实世界。

到 2026 年，上海已经出现协助交通管理工作的类人机器人。在美国多个城市，自动驾驶汽车已经可以在没有人类司机的情况下运送乘客。同时，人工智能也正在从主要回答问题的系统，逐步发展为能够代表用户执行任务的智能体系统。

一些科技行业领导者甚至预测了更加深远的变化。

Elon Musk 曾公开预测，未来大约十年内，全球类人机器人的数量可能超过十亿台，并认为人工智能与机器人技术可能从根本上改变经济生产能力。

需要明确的是，这属于企业领导者对未来的预测，而不是已经形成的科学共识。但它至少反映出，一些大型科技企业正在为多么巨大的技术和经济变化做准备。

教育体系也已经开始作出反应。

中国正在根据技术发展和劳动力市场变化调整部分大学专业，包括未来机器人、脑机接口、农业机器人、生物制造等新兴领域，并开始更加重视大学专业设置与毕业生就业结果之间的联系。

因此，教育面临的问题已经不再只是：

“人工智能会不会改变我们的孩子未来生活的世界？”

这种改变已经开始。

更重要的问题是：

我们应该如何帮助孩子，为这个新的世界做好准备？

人工智能已经进入学生的学习生活

这不仅仅是关于机器人、自动驾驶汽车或未来工作的故事。

人工智能已经进入学生真实的学习环境。

根据 PISA 2025，在 OECD 国家中，46% 的 15 岁学生每周至少使用一次人工智能聊天机器人来辅助学习。

但这里有一个非常重要的问题：

人工智能使用频率与学习效果之间的关系，并不是简单的线性关系。

使用更多人工智能，并不意味着一定学得更好。

同样，不使用人工智能，也不意味着学生一定能够发展出更强的能力。

真正重要的是：

学生如何使用人工智能。

使用目的很重要。

教师的指导很重要。

信息验证很重要。

学习过程的设计同样重要。

当人工智能越来越强大，人类自身的能力会发生什么变化？

人工智能可以帮助学生写出更好的文章。

它可以解决数学问题。

它可以翻译语言、制作演示文稿、总结文件、编写代码、生成图像、分析信息，并提出新的想法。

但是，我们必须区分两个不同的问题：

更好的成果，并不一定意味着更好的学习。

假设有两名学生都使用人工智能，并最终提交了非常优秀的作业。

第一名学生理解主题，会向人工智能提问，也会质疑人工智能的答案；他会核查信息来源，作出自己的判断，并能够解释最终作品。

第二名学生从人工智能那里获得了一份优秀答案，稍微修改后直接提交，却并不真正理解其中的逻辑与推理。

两份最终作品可能看起来非常相似。

但是，

两名学生真正拥有的能力可能完全不同。

因此，我们不能只问：

“人工智能是否帮助学生取得了更好的结果？”

我们还应该问：

“人工智能是在增强，还是在削弱学生自身独立完成任务的能力？”

人工智能可以放大知识、推理和创造力。

但如果使用者缺乏判断和评估能力，它也可能放大误解、过度自信以及对技术的依赖。

我们的立场：Human First – AI Empowered

在 Happy English，我们并不认为教育应该简单地拒绝人工智能。

但我们同样不认为，仅仅因为人工智能能够更快地完成某项任务，孩子就应该把自己的思考过程交给人工智能。

我们提出另一个原则：

HUMAN FIRST – AI EMPOWERED

人始终是主体，人工智能用于增强人的能力。

Human First 意味着：

目标、思考、判断、价值观以及最终责任，仍然属于人。

AI Empowered 意味着：

当人工智能能够以负责任的方式扩展人的学习、探索和创造能力时，我们应该学会合理使用它。

因此，教育的目标不应该只是培养“会使用人工智能”的学生。

更重要的是培养能够：

思考 → 提问 → 评估 → 创造 → 承担责任

的年轻人。

从“使用人工智能”走向“承担责任”

我们提出五个阶段的发展路径：

USE → UNDERSTAND → EVALUATE → CREATE → TAKE RESPONSIBILITY

1. USE — 使用

学生是否能够为了适当的目的使用人工智能？

能够打开 ChatGPT 或其他人工智能应用，并不等于真正具备人工智能素养。

学生需要知道什么时候应该使用人工智能，也需要知道什么时候不应该使用。

2. UNDERSTAND — 理解

学生是否理解人工智能正在做什么？

人工智能可以生成非常流畅、非常有说服力，却并不正确的答案。

因此，学生必须理解自己所使用技术的能力与局限。

3. EVALUATE — 评估

学生是否能够评估人工智能提供的答案？

这个信息正确吗？

它来自哪里？

哪些观点被忽略了？

人工智能作出了哪些假设？

4. CREATE — 创造

学生能否利用人工智能创造新的价值？

人工智能不应该只是一个帮助学生获得“正确答案”的工具。

它还可以帮助学生探索、实验、比较，并进一步发展自己的想法。

5. TAKE RESPONSIBILITY — 承担责任

学生能否解释、验证并为自己的最终成果负责？

这是非常关键的一步。

学生可以获得人工智能的帮助，

但最终成果的责任必须仍然属于人。

THINK – ASK – CHECK – CREATE – EXPLAIN

为了把这一理念转化为一种简单、可以实际应用的学习方法，我们提出：

THINK → ASK → CHECK → CREATE → EXPLAIN

THINK — 思考

我已经知道什么？我要解决的问题是什么？

在询问人工智能之前，学生应该先自己思考。

ASK — 提问

我真正需要人工智能帮助我的是什么？

不是直接要求人工智能完成全部任务，而是明确自己究竟在哪个部分需要帮助。

CHECK — 核查

我如何确认这个答案是否可靠？

人工智能给出的答案即使非常流畅、听起来非常有说服力，也并不意味着它一定正确。

因此，验证能力将成为人工智能时代非常重要的能力。

CREATE — 创造

在获得这些信息之后，我能够创造什么？

学生需要把人工智能提供的帮助转化为自己真正理解并能够负责的作品、想法或决定。

EXPLAIN — 解释

我能否自己解释并为最终成果进行辩护？

如果一名学生无法解释自己刚刚提交的作品，那么我们很难确认真正的学习是否已经发生。

因为，当学习过程变成：

ASK → COPY → SUBMIT

提问 → 复制 → 提交

人工智能就可能开始取代学习过程中的重要部分，而不是支持学习。

问题并不是简单地“允许还是禁止人工智能”

在人工智能时代，一条统一的规则，例如：

“允许使用 AI”

或者：

“禁止使用 AI”

可能已经不够。

不同的学习目标，需要不同程度的人工智能参与。

AI-FREE

当教师需要观察学生真正独立的能力时，不使用人工智能。

AI-ASSISTED

人工智能可以提供帮助，但主要的思考和学习过程必须由学生自己完成。

AI-COLLABORATIVE

人工智能成为探索、分析和创造过程中的协作伙伴。

AI-EXPLORATION

人工智能本身成为学习对象。

学生可以比较不同的人工智能模型，寻找错误，分析偏见、局限以及相关伦理问题。

因此，未来的问题不应该仅仅是：

“学生可以使用人工智能吗？”

更应该是：

“这项学习任务的目标是什么？什么程度的人工智能使用能够真正帮助学生发展我们希望培养的能力？”

教师的作用不会减少，而是在发生变化

当人工智能能够迅速生成练习题、解释知识、翻译文本、制作教学材料时，一个自然的问题是：

教师还会像过去一样重要吗？

我们的观点恰恰相反。

教师的价值将越来越体现在那些不能简单被“内容生成”所替代的能力上：

设计学习体验、观察学生、提出正确的问题、发现学习困难、提供反馈、激发学习动力、建立人与人之间的关系、培养思维能力，以及判断学生真正的能力是否正在进步。

家长不需要成为人工智能专家

改变可以从家庭中的几个简单问题开始。

与其只问孩子：

“你的作业是不是用 AI 做的？”

家长可以尝试问：

你为什么使用 AI？

在问 AI 之前，你自己是怎么想的？

AI 的回答可能错在哪里？

你是如何验证这些信息的？

这份作业中，哪些部分真正来自你自己？

如果不用 AI，你能向我解释这个观点吗？

这些问题会把关注点从：

“如何控制孩子使用技术”

转向：

“如何帮助孩子发展自己的能力”。

什么必须继续由人来决定？

随着人工智能能够完成越来越多的任务，教育必须更加清楚地界定：

哪些东西应该继续保持在人类真正的控制之下？

目标。

价值观。

判断。

责任。

同理心与人与人之间的关系。

意义。

人工智能可以在这些方面帮助我们。

但得到帮助，并不意味着应该把最终决定权交给技术。

人工智能可以提供各种可能性。

但最终决定应该做什么，并为这个决定承担责任的，仍然应该是人。

最重要的 KPI 不是人工智能的使用率

一所学校可以大量使用人工智能，但学生的人工智能素养仍然可能很低。

一名学生可以每天使用人工智能，却依然无法判断它给出的答案是否可靠。

另一名学生可能只在必要的时候使用人工智能，却表现出更强的思考、创造、验证和责任能力。

因此，我们提出另一个衡量标准：

最重要的 KPI 不是 AI Adoption。

真正重要的问题是：学习者的独立能力是在增强，还是在减弱？

技术还会继续变化。

孩子今天使用的人工智能工具，在他们进入大学或者未来进入职场时，可能已经显得非常基础。

我们无法准确知道未来究竟是哪一种工具占据主导地位。

但是，我们可以帮助孩子发展更加持久的人类能力：

推理、沟通、创造力、证据评估、适应能力、伦理判断以及责任感。

这只是开始

本文介绍了完整 Research-Informed Position Paper 中最核心的观点与实践建议：

Students in the Age of AI: Developing Human Capability for an AI-Empowered Future

完整论文进一步讨论了人工智能与机器人技术的发展、PISA 2025 数据、UNESCO 以及 OECD/European Commission 的能力框架、适龄人工智能素养、生成式人工智能时代的学习评估、教师与家庭的角色、人工智能使用透明度、隐私与安全、公平性与逐渐出现的 AI Divide，以及当前证据本身的局限。

完整论文同时明确区分：

外部证据（External Evidence）

作者解释（Author Interpretation）

以及

作者提出的概念框架（Author-Proposed Frameworks）。

阅读完整 Research-Informed Position Paper

Students in the Age of AI
Developing Human Capability for an AI-Empowered Future