2025年9月30日,美國蘭德公司發(fā)布調(diào)研報告“人工智能在學校中的應用迅速增長,但指導方針滯后”(AI Use in Schools Is Quickly Increasing but Guidance Lags Behind),該報告基于面向全美開展的八項全國代表性調(diào)查(覆蓋K-12教師、學校管理者、學區(qū)管理者、初高中學生及其家長)以及對十位學區(qū)管理者的訪談,全面揭示了人工智能(AI)在美國中小學教育領域快速普及與配套規(guī)范建設嚴重脫節(jié)的現(xiàn)狀,并分析了潛在影響與應對需求。
一、AI應用普及加速,政策與培訓建設滯后
AI應用教育已成為全美K-12階段學校揮之不去的話題,突出體現(xiàn)在中小學師生應用AI的比率快速提升,然而相應的政策規(guī)范、AI指導等尚且“跟不上”,廣大學生和教師接受的AI培訓相對缺乏。
(1)美國中小學師生使用AI的比率顯著躍升。 2025年調(diào)查數(shù)據(jù)顯示,超過半數(shù)(54%)的中學生(包括初高中生)報告使用AI輔助完成課業(yè),其中21%的學生每周至少使用一次。使用率隨年級顯著遞增,初中生為41%,高中生達61%。同期,超過半數(shù)的英語、數(shù)學和科學教師(53%)表示在教學規(guī)劃或授課中不同程度地使用AI工具。與過去一至兩年的調(diào)查數(shù)據(jù)相比,學生和教師群體的AI使用率增幅均超過15個百分點,增速迅猛。學區(qū)管理者對學生使用率的預估與學生的自我報告基本吻合,表明其對應用規(guī)模有一定認知。
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圖1 學生自述AI課業(yè)使用頻率
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圖2:教師自述AI用于備課與教學的頻率
(2)教育應用AI的政策規(guī)范覆蓋不足。據(jù)統(tǒng)計,目前全美有26個州發(fā)布K-12階段人工智能教育指南類的政策文本,涵蓋AI定義、倫理安全考量及實施建議等專題內(nèi)容。蘭德公司此次調(diào)研顯示,僅45%的校長確認其所在學校或?qū)W區(qū)已為管理者、教師和學生制定了AI產(chǎn)品使用政策或指導原則。涉及學術誠信的關鍵領域(如界定AI作弊)政策實施更為滯后,全國僅34%的教師表示知曉所在學校或?qū)W區(qū)已制定此類政策,且存在顯著的學段差異(高中49%,小學僅22%)。絕大多數(shù)教師反映當前教育應用AI政策零散、不清晰、不全面。
(3)學生AI技能培訓缺失。調(diào)研顯示,絕大多數(shù)學生未獲得系統(tǒng)性的AI使用指導。僅35%的學區(qū)管理者表示曾為學生提供關于使用生成式AI輔助學業(yè)或職業(yè)準備的培訓。學生報告的數(shù)據(jù)更為嚴峻:超過80%的學生反映教師從未教授過如何將AI用于課業(yè),僅19%的學生表示接受過相關指導。這種使用與指導的脫節(jié)在高中階段尤為突出(61%高中生使用AI,僅約三分之一教師提供指導)。
(4)教師AI素養(yǎng)薄弱。美國中小學教師自身在適應AI方面也缺乏充分支持。僅約半數(shù)教師(55%)表示其學校或?qū)W區(qū)為其適應生成式AI工具的出現(xiàn)提供了專業(yè)發(fā)展或其他資源。即使在獲得支持的教師中,僅35%認為這些培訓“較有幫助”或“非常有幫助”。小學教師獲得支持的比例(47%)遠低于高中教師(65%),凸顯資源分配不均。
二、AI應用挑戰(zhàn):認知差異、作弊焦慮與批判性質(zhì)疑
關于應用AI會否弱化批判性思維能力,以及應用AI會否以及在何種程度上涉及作弊,學生、家長、教師及教育管理者各方意見不一。學生和家長普遍對過度依賴AI損害批判性思維能力表示擔憂。超過半數(shù)的家長(61%)和高中生(55%)以及近半數(shù)的初中生(48%)認同“學生越多使用AI完成課業(yè),對其批判性思維能力的損害越大”的觀點。然而,學區(qū)管理者對此明顯更為樂觀,持相同擔憂的比例僅占22%。訪談揭示,學校管理者更傾向于關注AI的積極潛力(如激發(fā)學生創(chuàng)造力、優(yōu)化工作流程、改進教學、培養(yǎng)未來職場必備技能),并普遍將其視為“提升學習效能和整體效率”的輔助工具。
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圖3:認為AI使用損害學生批判性思維技能的學生、家長及學區(qū)管理者占比
應用AI會否涉及作弊的界定模糊,引發(fā)了普遍焦慮。當前教育環(huán)境對“使用AI完成課業(yè)是否構(gòu)成作弊”缺乏清晰共識。絕大多數(shù)家長(77%)認為需“視具體情況而定”,僅少數(shù)持絕對態(tài)度(7%認為絕不構(gòu)成,17%認為永遠構(gòu)成)。這種界定模糊性因缺乏明確的政策指引和教師監(jiān)測行為的不透明性而加劇:僅26%的學生確認教師使用工具檢測作業(yè)中的AI輔助,高達40%的學生表示不確定。其結(jié)果是,半數(shù)學生(51%)表示擔憂自己可能被誤判為使用AI作弊(即使并未使用),且這種焦慮隨年級升高而增加(高中生尤甚)。訪談顯示,教師和學生自身也面臨界定何種AI使用屬于作弊的困惑。
小學階段教育應用AI情況相對忽視。盡管小學階段是基礎技能培養(yǎng)和習慣養(yǎng)成的關鍵期,且近半數(shù)小學教師已開始嘗試使用AI工具,但針對小學生的AI培訓和教師支持最為薄弱。調(diào)查顯示,僅3%的學區(qū)管理者表示會為小學生提供AI培訓。教師獲得AI相關專業(yè)發(fā)展或資源的可能性,小學教師僅為高中教師的一半。這種早期引導的缺失可能為未來埋下隱患。
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圖4:關于學生人工智能培訓及教師專業(yè)發(fā)展與資源支持的調(diào)查報告
三、行政層面的覺醒與迫切需求
學區(qū)領導者已普遍意識到AI帶來的挑戰(zhàn),包括作弊界定困難、教師困惑、學生焦慮以及政策規(guī)范缺失等。訪談中,多位學區(qū)和學校領導者描述了教師擔憂學生用AI完成作業(yè)構(gòu)成作弊,卻又難以清晰界定界限的狀況。
就所調(diào)研學區(qū)層面而言,各學區(qū)普遍采取“先培訓教師,再教育學生”的分步策略。優(yōu)先目標是提升教師對AI的理解、應用能力和信心,之后才將重點轉(zhuǎn)向指導學生如何負責任地使用AI工具輔助學習。這與之前蘭德公司出具的報告趨勢一致。然而各學區(qū)教師培訓進展不一,有的仍處政策規(guī)劃階段,有的已開展從基礎認知到深度整合教學的多樣化培訓。
學區(qū)和學校在如何應用AI方面亟需相關針對性政策支持。學區(qū)領導者明確表達了對更高層級支持的迫切需求。他們呼吁州教育機構(gòu)提供更清晰、統(tǒng)一的人工智能使用規(guī)范指導框架和示范標準,以減輕地方政策制定的負擔并提供參考依據(jù)。如前所述,目前全美有26個州發(fā)布了K-12人工智能教育指南,僅占全美一半規(guī)模,并且,AI教育應用指南的持續(xù)更新與有效落地對地方學區(qū)至關重要。相應地,教師調(diào)查數(shù)據(jù)也支持政策需與培訓結(jié)合:獲得AI培訓的教師更可能認為相關政策有幫助。
四、報告建議:構(gòu)建負責任的教育AI生態(tài)
根據(jù)上述調(diào)研反映的實際問題,該報告提出如下四點建議:
(1)州級權(quán)威機構(gòu)應提供AI政策與培訓的標準化指南。各學區(qū)負責人普遍表現(xiàn)出制定統(tǒng)一AI政策、開展有效性培訓的緊迫需求,但他們需要州級或跨州網(wǎng)絡的政策制定支持。目前全美已有26個州發(fā)布K-12人工智能教育指南(AI for Education),內(nèi)容涵蓋AI定義、倫理安全考量及實施建議。隨著更多州加入指南制定行列,各州需確保教育工作者充分理解這些動態(tài)更新的規(guī)范,并提供落地支持。
(2)培訓體系需闡明AI如何輔助而非替代學習。學生與家長對AI大規(guī)模應用損害思維能力的深切憂慮,本質(zhì)上反映了對“AI取代學習”的潛在恐懼。通過使用AI工具機械地解決問題和完成作業(yè),卻損害了在不依賴這些工具的情況下完成作業(yè)所需掌握的基礎理論和技能。學區(qū)和學校領導者制定的指導與培訓應明確區(qū)分這兩種使用場景,并說明如何避免前者而鼓勵后者。
(3)教師和學生需要明確哪些AI使用行為構(gòu)成作弊。制定細致的政策與指導并開展師生培訓需要時間。但當前AI的普及意味著學校亟需就作弊問題傳達明確指引。調(diào)查顯示,目前與學術誠信相關的政策相對稀少且覆蓋有限。通過列舉可接受與不可接受使用的具體案例,有助于填補這一空白。
(4)為小學生提供AI使用指導不容忽視。調(diào)查地區(qū)領導者時發(fā)現(xiàn),高中是目前最常開展AI使用培訓的學段(32%),初中次之(17%)。僅3%的受訪地區(qū)領導者表示會為小學生提供培訓。教師培訓也呈現(xiàn)相似模式:小學教師接受AI相關專業(yè)發(fā)展或資源支持的概率僅為高中教師的一半。考慮小學階段是培養(yǎng)基礎技能和形成習慣的關鍵期,并且近半數(shù)小學教師已開始嘗試AI工具。該報告呼吁地區(qū)領導者不應忽視小學教育。若教育工作者能為小學生建立關于AI認知與使用的連貫基礎,隨著學生成長和AI技術發(fā)展,學生和學校面臨的AI相關問題將會減少。
報告來源:AI Use in Schools Is Quickly Increasing but Guidance Lags Behind: Findings from the RAND Survey Panels | RAND https://www.rand.org/pubs/research_reports/RRA4180-1.html
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