教育沦为技术的展台？AI教育时代，回归育人本质是必然之路

（一）系统林立：数字负担压垮一线教师

走进任何一所中等规模的中小学，教师们几乎人人都有一个装满各种APP和平台的手机。教学要用智慧课堂系统，批改作业要用在线作业平台，学生管理要用综合素质评价系统，家校沟通要用指定的即时通讯工具，行政办公要用OA系统，党建学习要用专门的学习平台，安全教育要用另一个平台，心理健康监测还有独立的系统……

这种"指尖上的形式主义"已经成为基层教师的沉重负担。一位从业二十年的初中班主任曾无奈地描述自己的日常工作状态："每天早上睁开眼睛，首先要打开三个不同的APP完成打卡；到了学校，除了备课上课，还要在各种系统里录入数据、上传照片、填写表格；晚上回家后，依然要盯着手机完成各种在线学习任务和家长的即时咨询。有时候我觉得，我不是在教书育人，而是在给各种平台打工。"

这种困境的根源在于教育信息化建设的碎片化思维。各级教育部门、各类技术公司、各种项目资金各自为政，缺乏顶层设计和统筹协调。每个系统都有自己的用户体系，都需要独立的账号密码，都产生海量的数据却无法互通共享。教师被迫成为"数据录入员"，大量时间消耗在重复性的机械操作上，而非真正的教育教学创新。

更值得警惕的是，这种系统泛滥往往伴随着行政化的考核压力。许多学校将平台使用率、数据填报完整度作为对教师的硬性考核指标，甚至与绩效评优挂钩。技术本应成为解放教师生产力的工具，却在异化过程中变成了束缚教师手脚的枷锁。当教师将大量精力投入到应付各种系统和表格时，他们用于研究学生、设计教学、深度反思的时间和精力必然被严重挤压。

（二）设备沉睡：智慧校园的建设悖论

与系统泛滥形成鲜明对比的，是另一类资源浪费——智慧校园硬件设施的闲置。过去十年间，从中央到地方，各级财政投入巨资建设智慧校园，采购了包括智能交互大屏、学生平板电脑、VR/AR教学设备、智能录播系统、人脸识别门禁在内的大量硬件设备。然而，许多设备在验收之后就进入了"沉睡"状态。

有调研显示，在建设有智慧教室的学校中，有相当比例的学校设备周使用率不足30%。一些学校采购的VR设备仅在公开课或检查时偶尔使用，平时锁在储藏室积灰；为学生配备的平板电脑因为管理困难、故障率高、与教学融合度低等原因，往往使用一个学期后就束之高阁；智能录播系统除了用于少数精品课录制外，日常教学几乎无人问津。

造成这种局面的原因是多方面的。首先是技术采购与教学需求的脱节。许多学校在采购设备时缺乏充分的需求调研和教师参与，往往是领导拍脑袋决策或跟随政策项目盲目上马。其次是教师数字素养的不足。部分教师对人工智能教学工具的操作能力不足，难以将技术融入日常教学，面对新设备产生畏难情绪。再次是配套资源的匮乏。有了硬件但没有配套的软件资源、课程内容和教学设计，设备就成了无源之水。

更深层次的矛盾在于，智慧校园建设往往重"建"轻"用"、重"硬件"轻"软件"、重"展示"轻"实效"。一些学校将智慧校园建设视为形象工程，追求的是设备的先进性和场面的壮观，而非教学质量的实质性提升。验收时轰轰烈烈，使用后冷冷清清，形成了教育信息化领域的"半拉子工程"现象。

（三）思维惰性：技术依赖消解教育本质

如果说系统泛滥和设备闲置是智慧教育的"显性问题"，那么技术依赖导致的思维惰性则是更为隐蔽但危害更大的"隐性问题"。

在人工智能技术日益强大的今天，一种危险的教育倾向正在蔓延：教师过度依赖智能系统生成教案、课件和试题，不再深入研究学情和教材；学生习惯于直接向AI索要答案，放弃了独立思考的过程；教育管理者迷信数据指标，忽视了教育过程中那些无法量化的价值。

北京师范大学余胜泉教授警示，技术应用存在陷阱。当教师将备课完全交给AI，当学生将作业完全交给AI，教育最宝贵的"人"的元素正在被技术消解。教育的本质是人与人之间的精神交流，是思想的碰撞、情感的共鸣、人格的塑造。如果技术只是被用来替代而非增强人的思考，那么所谓的智慧教育只不过是工业时代标准化教育的数字翻版，甚至可能更糟——因为它披上了"个性化"的外衣，却行"去人化"之实。

在某些智慧课堂场景中，我们看到的是程式化的教学流程：教师播放AI生成的课件，学生在平板上完成系统推送的练习题，系统自动批改并生成学情报告，教师根据报告进行针对性讲解。整个过程看似高效精准，实则缺乏真正的教育机智。当学生的眼神在屏幕间游离，当课堂讨论被系统预设的标准答案所束缚，当教师的教学风格被平台的功能模块所规训，我们失去的可能是教育中最珍贵的灵动与生成。

（四）伦理隐忧：数据时代的教育风险

人工智能教育应用的伦理风险是多维度的，涉及数据隐私、算法偏见、责任归属等多个层面。

在数据隐私方面，教育AI系统收集的学生数据涵盖个人基本信息、学习行为记录、考试成绩、甚至生物特征信息（如人脸识别数据）。这些数据一旦泄露或被滥用，将对学生造成难以估量的伤害。2022年9月，美国洛杉矶联合学区受到黑客网络攻击，导致计算机系统瘫痪，大量学生数据被泄露。类似的事件在全球范围内屡见不鲜，提醒我们教育数据的脆弱性。

在中国，尽管《个人信息保护法》《未成年人保护法》等法律对未成年人信息保护有明确规定，但在实际操作中，许多学校仍采用"全选式"授权协议，学生和家长对数据的使用目的、范围和方式缺乏真正的知情权和选择权。教育数据在政府与企业间的流转缺乏透明度和监管，存在制度性风险。

算法偏见是另一个深层问题。AI系统的决策依赖于训练数据，如果数据本身存在偏差，算法就会固化甚至放大这种偏差。例如，基于历史数据训练的系统可能会对某些群体学生产生系统性歧视，推荐系统可能将学生限制在"信息茧房"中，影响其全面发展。更为隐蔽的是"算法黑箱"问题——由于人工智能技术本身的复杂性，教育从业者对算法运作机制的理解有限，并不能完全清楚算法的目标和意图，这使得教育决策的公正性和可解释性受到挑战。

此外，生成式AI的"幻觉"问题——即生成看似合理但实际错误的内容——也对教育内容的真实性构成威胁。如果教师和学生缺乏足够的媒介素养和批判性思维，很容易被AI生成的错误信息误导，造成知识传递的偏差。

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