AI入局课堂：是更智慧了还是更僵化？
AI 进入课堂，引发两种截然不同的反应：其一欣喜，视其为增效利器；其二焦虑，恐遭取代。然而，福建师范大学张庭泉教授在研讨会上抛出了一个更为本质的追问——在探讨 AI 如何应用前，必须厘清：学习的本质究竟是什么？若此题答错，AI 运用得越娴熟，课堂反而可能越糟糕。让我们先审视一幅“鱼画出的牛”。
绘本《鱼就是鱼》讲述了这样一个故事：青蛙从陆地归来，向水中的鱼描述牛的特征：身上有花纹、四条腿、一条长尾巴、两个尖角、吃草。每一句描述都准确无误。鱼听后，郑重其事地画出了一头牛——鱼的身体上，长出了牛的角、腿和尾巴。张教授指出，若代入青蛙老师的视角，看到这份作业，第一反应定是吐槽：学生怎会如此愚钝？我讲得如此透彻。但问题真的出在鱼笨吗？青蛙老师同样尽心竭力，句句正确，为何结果仍不尽如人意？“鱼牛图”真正揭示的道理是：学习绝非仅靠“老师讲清、学生听清”就能达成。鱼的问题不在于未认真倾听，而在于它仅拥有水下的经验。所有新知，都会被它依据既有经验重新编码。即便讲解再清晰，它也只能用自身能理解的方式去认知。若你认为学习仅是“听明白、记牢固、选对答案”，AI 确实能提升效率——精准推送、即时批改、个性化路径，都能加速这条流水线的运转。但“鱼牛图”警示我们：流水线本身便存缺陷。你讲得越清、效率越高，鱼画出的牛可能越像鱼。那么，学习的本质究竟为何？张教授将大家引回《论语》开篇——“学而时习之，不亦乐乎”。课本通常译为“学后常复习”。但台湾学者傅佩荣曾反问：老师们，你们学后常复习，会感到快乐吗？显然不会。那“不亦乐乎”从何而来？关键在“习”字。追溯甲骨文，“习”描绘的是雏鸟破壳后练习飞翔的姿态。学习的本义即为实践——非反复温习，而是动手去做。“鱼牛图”的教训并非“鱼没听懂”，而是鱼从未有机会离水，亲眼瞧瞧牛的模样。结论明确：学习即实践，课堂须给予学生做事的契机。但随之而来的是：给予学生做事的机会，教师能否接住？既然学习是实践，课堂便应增设开放性任务：让学生自主探究、阐述理由、解决问题。这便是所谓的“表现性评价”——不考选 A 或 B，而看面对真实问题能产出什么。然而，表现性评价存在致命瓶颈：教师批改不过来了。一道开放题，全班 40 份作品，每份都需细读、判断思维层级、撰写点评、给出教学建议。一名教师日课繁重，何来时间逐份批改？现实往往是：教师被迫退回选择题。非不愿让学生“做事”，而是做了之后无力承接。课堂陷入死循环：学习应是实践→实践需开放性任务→开放性任务教师批改不及→只能退回封闭题→学生重归“听清、选对”的老路。这一循环，唯有 AI 介入方有望打破。AI 真正应扮演的角色 张教授分享了他近期的一项实验。四年级数学，出一道开放性表现性题：平行四边形沿中点对折，阴影部分面积是否为平行四边形的一半？请说明理由。配套四层量规：水平一能判对错但无法言理，水平二尝试赋值却算不出，水平三能算出正确结果或逻辑说明但不够清晰，水平四逻辑推理完整清晰。上传 10 份学生手写作品，AI 仅用 30 秒便全部批阅完毕。每份作品均被准确识别——即便字迹潦草、手绘图形不规范——AI 也能读懂，按量规划分层级，给出详细点评，并针对各层级学生提供具体教学建议。更令人惊叹的是，AI 还能基于这 10 份作品设计课堂教学方案：先展示哪两份以引发认知冲突，再呈现哪两份引导计算验证，最后如何过渡至抽象逻辑推理。AI 在此并非“替师授课”，而是“助师达成此前无法企及之事”。过去表现性评价难以落地，非理念有误，实乃工具不足。如今 AI 打破了这一瓶颈，“学习=实践”才终于有条件从口号变为日常。但这有个前提——你须先想清学习为何，方能将 AI 用对方向。若未想透，AI 便沦为另一种整齐：将开放题改为选择题，砍掉探究过程，令课堂千篇一律。张庭泉提出三个自检问题：第一，你指望 AI 解决什么问题？第二，若无 AI，你的课将如何设计？第三，你是否为匹配 AI，牺牲了本该保留的教学内容？为适配技术而砍掉应留之物，不如不用。学习是实践，而非撒手不管 AI 打开了瓶颈，课堂可给予学生更多做事机会。但还有一个问题：给予机会后，教师该做什么？是否学生动手即可，教师退居一旁？并非如此。比斯塔在《教育的美丽风险》中阐述得十分清晰：教学不等于控制，这已是常识。但学习也不等于自由，并非不控制便全盘丢给学生。真正的学习，是教师提供更多交互契机，给予学生表现空间，再利用学生的表现推动教学。张教授分享了一节他亲历的课，恰好诠释了“教师如何利用学生表现”。六把椅子编号 0 至 5，掷两枚骰子，点数差是几便释放几号椅子。学生先凭直觉选择——“我选三，因我喜欢三”“我一，因我想当第一”。此时教师未加纠正，而是让他们继续投掷。投着投着，学生发现某些号码总不出现，开始觉得“似乎有些门道”。教师顺势引导列算式、找规律，最终发现 1 号椅子被释放概率最大。有学生选 1 号，首次未被释放，他说了一句话令张庭泉铭记至今：“过程努力，结果看淡。”
你瞧，这堂课发生了什么：学生凭直觉选——教师未纠正，让他们持续实验——学生自行发现矛盾——教师顺势引导计算——学生得出结论。教师始终在场，却未替学生迈出半步。这正是比斯塔所言的“提供交互机会，利用好学生表现推进教学”——非控制，亦非撒手，而是在学生需要时推一把。 “鱼牛图”里的鱼，非无人教，而是无人带它离水。 “习”字中那只鸟，破壳后须自扑翅膀——但旁得有老鸟看护其摔落。 AI 来了，课堂可提速，但学习之事，快不了。