刊登日期 : 09/10/2026
AI進課堂已經不是新聞。中國K12階段（編按：全稱Kindergarten through Twelfth Grade，指從幼兒園到高中畢業的基礎教育階段）的AI備課覆蓋率超過30%，頭部公辦校接近100%，新教師的備課時間下降了60%以上。而圍繞這件事最熱的討論，始終指向同一個問題：老師會不會被AI取代？
幾年裏，全球8,500萬教師的崗位沒有因為AI減少，而有關「甚麼是好老師」的討論層出不窮，愈來愈多的人認可好老師身上那些最不容易被看見的判斷和在場，以及「我相信我能影響孩子們」的篤定，總是無法被AI接手的。本文想往前再推一步：AI愈強，教師在場的必要性非但沒有減弱，反而在上升。
AI交出完整成品 學生產生「知識幻覺」
一個動作值得關注：學生有了一個自己的想法，然後打開AI。
深圳明灣學校的老師把這個瞬間總結成「30-70-90分挑戰」：學生自己的想法值30分，AI能瞬間把它推到70分。而那本該由孩子自己掙來的、從70分到90分的20分，就在這個瞬間被抹掉了。
這位老師舉的例子是夏令營裏的幾個孩子，他們想做一個能和自己養的植物產生情感共鳴的小裝置，用AI生成了第一版方案，很完整，很像樣。然後，他們就對這個東西失去了興趣。
這個場景裏沒有任何人被取代。AI只是把從30分到70分的活幹完了，而且幹得又快又好。但在這個過程中，誰來提醒孩子們，其中只有30分才是他們自己的？
AI沒有取代教師這個崗位，但過去對於教師而言，過去最有價值的工作之一是「把知識講清楚」，現在變成了「判斷甚麼時候該把思考的機會留給學生」。
「護欄」版AI引導 把思考機會留給學生
既有研究，亦有論證。
賓夕法尼亞大學沃頓商學院的研究者在土耳其做過一項覆蓋近1,000名高中生的隨機對照實驗。學生分3組做數學練習：不用AI的對照組、用標準ChatGPT介面的一組（下稱「標準組」）、用了「護欄」版本（護欄由教師設計，讓AI只給線索、不直接給答案）的一組（下稱「護欄組」）。
練習階段兩個AI組都大勝，標準組高出對照組48%，護欄版高出對照組127%。隨後研究者收走AI，3組做同一份閉卷考試：標準組比對照組低了17%，護欄組和對照組成績基本持平。
研究者認為學生把AI當成了「拐杖」（crutch）。練習時題目確實解出來了，但卻沒學會解題這件事本身。研究還發現，用AI的學生對自己的學習能力過度樂觀，連優等生也一樣誤以為自己學會了。
同樣的模型，同樣的學生，同樣的題目，有沒有人事先按教學規律設計過AI的應答方式，影響着學生的最終表現。
AI輔助分析成績 分層備課 實現因材施教
任何關於教師轉型的討論，不得不首先承認AI真的很能幹。
在深圳明德實驗學校，AI已經滲進教學的毛細血管：集體備課有「一課三備」制度，AI自動匯總全體教師的研討發言；課堂錄影交給大模型分析時間分配、學生抬頭率、提問品質、教師走動熱力圖；教師上傳的課件累計約8.7萬份，審核後進入校本資源庫，新教師和幫扶學校可以直接調用。
更細節的有，原本認為很複雜的全校成績分析報告，借助AI只花了20分鐘就完成了。更值得注意的是「因材施教」這4個字第一次有了具體所指。
過去一個老師不可能給一個班備3套作業，現在輸入「廣東省中考凸透鏡成像」，AI自動按「基礎鞏固→實驗探究→作圖」分層，於是前20名做全部、中間20名做前兩部分、後20名只做第一部分。而以前給學生出作業，很難出到這麼細。
成本也不再構成門檻，研究表明，AI推理成本相比2023年下降了97%到99%。AI拿走的是可以標準化的產出，拿不走的是判斷力、身體在場、以及人對人的影響。這些內容聽起來有些安慰的意涵，但其實在教育研究裏有些相當硬核的資料支撐。
教育學者John Hattie綜合上千項元分析，為影響學生成績的各類因素排序，排在第一位的既不是技術，也不是課程或教材，而是「集體教師效能」，即一所學校的老師們共同相信「我們能影響學生成就」這件事本身。效應量為1.57，是家庭社會經濟地位的3倍以上。
明灣學校常務校長方泰德給這種「成年人的信念」打了個很鋒利的比方：如果我們不讓學生的大腦努力運轉，那就好比讓運動員站在自動扶梯上，卻硬說他們在鍛煉，那是自欺欺人。（二之一）
（轉載自騰訊研究院，作者為騰訊研究院研究員張鴻茹、呂嘉怡及騰訊研究院資深專家王鵬，標題和內文經編輯整理）
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