王志高

　　从中小学校本课堂到大学通识课程，人工智能正加速嵌入各学段教育体系。但当课程以课时量化进入课表，我们必须思考：在答案近乎零成本获取的时代，教育究竟该传递什么？

　　当前，各地以课时、课程、师资为抓手，推进人工智能教育。但隐性风险在于，教育目标易被窄化为工具操作训练。若学生仅学会调用智能体生成答案，这类“技能培训”便与育人初心背道而驰。人工智能能给出最优解，却无法替代人提出真问题；能模拟创作，却不能赋予意义。教育的不可替代性，正在于培养超越工具理性的思维能力。

　　全学段贯通更需警惕同质化。基础教育重在感知技术边界，高等教育重在理解技术如何嵌入知识生产，职业教育重在应用创新，逻辑各有不同。若各学段仅靠课时堆砌、内容雷同推进，易造成资源浪费。真正的贯通，是思维能力从“认知技术”到“驾驭技术”再到“反思技术”的循序渐进。

　　教师角色转型是关键变量。师范改革将人工智能纳入教师资格考试，夯实了技术基础。但比技术素养更紧迫的，是教育理念更新。当AI承担大部分知识传授功能，教师的核心价值应从“答案持有者”转向“问题引导者”。课堂上讨论数据隐私与算法偏见，意味着教育开始触及技术的社会维度，回应“技术向善”命题。唯有教师完成这种蜕变，课堂才能避免沦为灌输现场。

　　归根结底，人工智能进课堂，应该借技术倒逼教育回归本质。当智能体瞬间绘出未来学校图景时，学生想象“云朵上的学校”这一行为本身，比任何图像都珍贵——那是原初的好奇心，是不可算法化的生命体验。

　　人工智能全学段教育的最终检验标准，不在于学生掌握多少工具，而在于他们是否更善于提出机器无法提出的问题，是否更清醒地反思技术边界，更坚定地守护人之为人的思维主权。如此，它才能真正成为“人人的基础课”，而非“人人被技术规训的必修课”。

　　（作者系自由撰稿人）