不知道你有没有听过一个词：「知识的咒」？

这是一个在教育心理学上的认知偏差，简单来说，当我们一旦掌握某项知识，就很难回忆自己不知道这些知识时的状态和感受。

这也是为什么博士爸妈教自己小学孩子教到崩溃的原因：父母觉得很简单，因为用的是更高阶的解法，但孩子却怎么也不理解。

人工智能AI更是将「知识的咒」成为了一个极其普遍的现象。我们获得空前的学习效率，但苦思冥想后豁然开朗的习得知识的思考过程却几乎消失了。

在许多人高呼AI的便利性之外，很多高中生已经发现AI对学习深层次伤害。一位美国高中生在《大西洋月刊》上发表了一篇文章，引起了全球老师的讨论：

「既然把思考交给机器就能拿到A，那谁还会在乎自己真的学到什么呢？AI正在摧毁我的教育。」

如何既能保证孩子与AI接轨，又如何不丢掉学习的深度呢？

一场老师和AI斗智斗勇的全球性「战役」，已经打响了。

个性化学习的另一面

从没有一个时代，让老师如此匆匆忙忙和跌跌撞撞。在全国顶尖国际高中「上海七宝德怀特高级中学」（以下简称七德）教IB英文的外教John告诉我：

「AI给课堂带来的变化太大了，以前传授好知识，对于大多数孩子来说就是最实用的。但现在老师要考虑的事情特别多，比如AI时代学生学知识的途径大变样。」

他提到一个很微小却关键的变化。以前的课后作业是让孩子们写一篇作文，但自从有了AI后，这个作业几乎就形同虚设了，收上来的文章几乎都有AI的痕迹。毕竟当生成一篇文章只需要10秒钟，谁还愿意花几个小时去打磨一个想法，去经历那种思考的痛苦呢？

如果把学习过程比作一场艰难的爬山之旅，AI的出现 就像突然架起了一部直达电梯——

我们确实更快到达了山顶，但那些曾经需要手脚并用攀爬的阶梯，那些让人气喘吁吁却逐渐增强体力的过程，那些可以让初学者慢慢积累力量的台阶，全都消失了。

来自法国的Julian是学校的艺术老师，是一名给Dior等大牌拍摄制作过广告大片的艺术家。与生俱来敏锐的观察力让他观察到一个被绝大多数人忽视的现象：AI个性化学习也在剥夺学生团队合作的能力。

■John老师和他的孩子（左边）和Julian老师（右边）。

AI的优势大家都知道：个性化学习、即时反馈、无限耐心。

但当一个孩子只对着屏幕学习，沉浸在AI为自己定制的学习路径里，那么要如何学会倾听不同的声音，如何跳出信息茧房，如何跟他人对话，如何在冲突中寻求共识呢？

他还发现，越到高年级的孩子，越喜欢用AI，反倒是10年级的学生大多并不享受用AI。因为越低龄的孩子越需要真实的体验，越需要具体的生活，而AI拿走了这个过程，失去了做成一件事的满足感。

这个变化，毕业于复旦大学数学系，在美国圣路易斯华盛顿大学计算机读硕士的IB计算机课的刘老师发现，学生提交作业的速度明显变快了，内容看起来也更完整了，但一旦细问却很难说清背后的逻辑，基础功底变弱：

「AI提高了下限，却也让过程消失了。」

「学生的提问能力比以前更弱了。」John老师也发现，「AI只能回答你的问题，但如果你不知道如何发起对话，深化对话，AI再强大也帮不了你。」

现在，John再也不布置一键可生成的「课后输出」的作业，而是改成了阅读等「输入」作业，内化思考是无法造假的，也是AI无法替代的。

■一位美国高中生的发文：AI彻底毁了我的教育。

课堂上的种种变化，都让老师们意识到AI时代「知识的困」的桎梏：当AI为我们建立了一套新的学习路径，每个人就很难跳出这个框架，用其他方式去思考和学习。

尤其是老师们站在了教育变革浪潮的最前沿，还被夹在了好几组时代特有的「矛盾共生关系」中。

• 第一层矛盾是未来和现实的矛盾，教育个性化是未来方向，但评估方式没变，分数仍然是首要目标。

• 第二组矛盾是经验和技术的矛盾，以往传统的教学法被颠覆，得不断学习新技术工具，迭代自己对于AI的认知。

• 第三组矛盾则是系统与个性的矛盾。普及的AI工具大大提高了老师效率，而算法考核下，对学生个体带有温度的关注也变成难题。

曾经是AI开发者刘老师说哪怕是搞技术工程的同事，都觉得自己越来越「无知」了，这个工具强大到我们不可能100%掌握，但却要驾驭它。

这也是当前教育在AI浪潮下的首要矛盾，只是一线老师身上感受得最深，也最「痛」。

■Julian带领电影学生创作的AI作品。

全球校区的「AI分层框架」

正如教育学家约翰·杜威所说：「困惑是思考的开始。」AI带来的冲击和痛感，恰恰成为了变化的最大推动力。

3位老师所在的七宝德怀特，是国内最早开始建立自己AI规范的高中之一。

2023年初，ChatGPT刚出来的时候，学校就召开了第一次AI讨论会，校长的态度很明确：积极探索，但保持谨慎，以学术诚信为底线，参照国际标准，不断完善对孩子有利的AI政策。

但怎么做？没有人知道答案。

好在学校特殊的背景给了很多支持。「七宝德怀特高级中学」的名字来源于 上海重点七宝中学和美国德怀特学校 的「跨国联姻」，这是全国第一所，也是唯一一所在教育部备案、具备独立法人资格的中美合作办学高中。

七德学生毕业时候会收到两份证书：一张是国内高中毕业证，一张是美国高中毕业证书，这在全国都是独一份的。

■孩子们在海外交换是特别难得的高中体验。

自从2014年办校以来，学生就有机会去纽约、伦敦、首尔、迪拜等姐妹校区进行为期三个月或一年的交换，还有德怀特全球在校学习平台，师生都能参与全球培训。

这样的资源，在面对AI这场前所未有的大挑战时，派上了大用场。

德怀特的7个校区分早早成立了全球AI工作小组，每个校区派2到3位老师参加，每个月开线上会议，如有纽约校长主持的分享会，不同校区的核心领导层老师讨论AI教学和政策等等。

这种全球性的交流，让七德能够第一手了解世界前沿的实践。七德数字中心负责人的倪老师回忆道：

「这让我们能够非常直观地、第一手地了解世界各地在做什么，纽约和伦敦校区走得比较前沿，他们很早就出了AI政策文件，有很多参考。」

■全球校区的AI会议。

这不是单一学校的讨论，而是真正跨越全球的探索。

七德两年前就成立了一个校内AI委员会，通过参照IBO在2023年发布的学术诚信声明，以及剑桥、哈佛等顶尖大学的政策，明确的学校红线，侧重学术诚信，界定AI作弊的行为和处理方式，出了一版校内AI使用框架，。

随后，经过多次商讨、征集反馈意见，第二版出炉了，加入了教学实践中有用的指导，还明确了AI使用期待的分层框架。

学生使用AI被分成了三种情境：

AI有时提供想法，有时进行修改或反馈，有时直接执行任务，不同的情况该有明确的界定，从0级完全不能使用，到最高级可以借助AI生成内容，明确了底线，也达成了共识。

不同学科有不同目标，需要不同的AI情境，如计算机课写论文，提纲必须学生自己完成，但语法修改可以用AI辅助，而英语课的写作则不能用任何AI，哪怕普通翻译器也不允许。

■学校将AI情境分为了好几类，对照使用。

为了让这个问题更具可操作性，学校还设计了一个颜色框架。

老师在布置作业时，会用不同颜色标注AI使用的程度：红色表示完全不能使用，黄色表示可以辅助，绿色表示可以充分使用AI来完成，一目了然。

更重要的是，在具体学科之外，还有个更广泛的核心标准：到底是谁在做思考？是学生个体还是AI？

而当触及到这个核心本质时，就与具体学科无关了，而是深入到了AI时代教育最内在的肌理，这也是教育当下最亟待解释的「第一性原理」。

不然就像刘老师解释的：

「如果这个期望没有被明确表达，学生会很疑惑。为什么这件事在这个课堂可以，在另一个课堂不行？」

■学校的AI框架。

在这样细致的政策框架探索外，AI委员会的老师们的脚步还走得更远，从最初的8个人，发展成为一个跨部门、跨中外教的协作团队：

• 每个学期都会收集各个老师在教学中的困惑和需求，并达成AI框架使用的共识；

• 邀请来自上海美国学校等的人工智能前沿研究者，协同本校老师开设工作坊

• 定期举办午餐工作坊，提供简餐，用半小时的时间让感兴趣的老师和学生来了解最新的进展；

• 学校还开设了AI选修课，由数字中心三位老师一起教，提升普通学生的AI素养……

各式各样的尝试，让AI规范不是一个自上而下的僵化文件，而是学校里一个不断生长的、有温度的框架。

■七德的孩子都很有数字素养，其毕业生给苹果ceo库克写了封信，真实经历也被拍摄成为苹果大陆地区的第一支Apple Watch广告。

从仰视到俯视的学习之路

当下，每个学校都在挣扎，但七德的探索却顺利蹚出了一条新路，而这也跟学校的土壤有关——

如果说学校AI委员会在寻找应对之策，那么其每天在教授的IB课程体系本身，似乎早就为AI时代做好了准备，也为老师们的探索搭建了一条更为顺畅的通道。

这一点，学霸刘老师最有感触。他的求学经历几乎是中国学生的理想路径：华师大二附中毕业，复旦大学数学系本科，美国名校读研究生。

虽然自己从体制内名校毕业，但是他更喜欢IB的教授模式，这也是为什么他选择了七德的原因：「在体制内学习，就像一直开着导航软件在开车，但IB只会知道目的地长什么样子，其他的路就要自己去探索出来。」

刘老师用「仰视和俯视」来形容不同的教育：

以前的学习，就像一直仰视一个庞大的结构，总觉得有许许多多永远学不会的东西，越看还越复杂，很多人会被恐惧和害怕困住。而在IB学习里，学生从一开始就俯视整个结构，知道全局是什么样的，知道各个部分如何连接，是被好奇驱动往前。

从仰视到俯视，不仅是学习视角的变化，也是AI给教育带来的范式革命，而IB这个早在几十年前就锚定的框架，已经预知到了。

刘老师给我们举了一个例子，他所教授的IB计算机科学这门课，因为编程等硬技能只占40%，常被人诟病为文科，但正因为此，反而让它最能在AI时代活下来。

「现在学生不需要像背诵一样把代码精确写出来，也能开发出很好的产品。如果他能完整描述程序要达到什么目的，核心设计是什么，社会影响是什么，对人的社会伦理影响是什么，他就是非常成功的开发者。」

■AI工作坊。

有个毕业生去了康奈尔读计算机，当时他「嫌弃」IB计算机科学编程不够强而没选这门课，但去了大学后，他回来告诉刘老师，自己太后悔了。因为需要和同学合作，管理代码项目时，他才发现IB计算机教的所有技能都是必需的。

「一个程序员可能要经历上班、失败，很多次才能学会。」刘老师说，「但他因为学了IB计算机，虽然未必有第一手经验，但在理论上已经非常能够接受这套体系了。」

哪怕不学IB计算机科学，数字素养也是学校教会孩子必备的能力。

倪老师也注意到，校友都会说高中时数字技能素养特别有帮助：「可能当时看不到，回过头来看，才明白那些训练的价值。」

现在这一代孩子，都是数字时代的「原住民」，使用电子产品是信手拈来，他们从来不缺如何使用工具，缺的是使用背后的追问。

这个差异，也正是高中和大学招生过程中越来越关注的。

■数字素养。

「申请七德需要提交一份简历，不少学生会提写2048小游戏。放在几年前，我会想太厉害了，但现在小游戏都能一键生成了，但到底有没有融入自己的思考？」

如何让AI成为脚手架，而非替代我们的思考，是这一代老师深切的关注和责任，也是每一天的挑战。

John提到他设计了一个巧妙的课堂活动，学生先用AI研究辩论观点，10分钟内查好英语资料，然后把电脑关掉，进行辩论，有效率也有过程。

「我应该比AI聪明吧！」会说好几门语言的John笑着说，「学生以为在用AI省时间，但看得全是英文，其实在做阅读理解，吸收重要的观点，还做笔记，辩论也是如此，这就是老师的小巧思。」

如何在AI时代当老师，或许这就是有希望的 答案——

虽然仍旧会跌跌撞撞，匆匆忙忙，但也有走在前面的老师们，摸索出了打破 「知识的诅咒」的具体方法和系统之道。