在教育领域，AIGC（人工智能生成内容）的核心优势在于能够自动生成教学内容、制定个性化学习路径，同时根据学生的实时学习行为进行调整，帮助教师把握学生的学习进度、兴趣所在和薄弱环节，从而精准优化学习内容、提升学习效率。然而，随着AIGC应用的不断深入，教育实践正在发生一种值得警惕的转变。

尽管技术带来的个性化学习和高效教学资源生成能够在短期内提高学生的学习效率，却也可能将教育从知识传递和思维培养的过程转变为以任务完成和数据表现为核心的功利化模式。这种现象被称之为“消费式教学”。在AIGC框架下，教育内容和过程越来越依赖数据和算法驱动，学生的学习任务和目标往往由预设的算法和系统推荐决定，学习过程变得高度标准化和数据化。这虽然能提高效率，却存在压缩学生思维深度的风险，导致教育变成一个“符号消费”的过程。因此，我们必须思考：如何平衡AIGC的应用与教育的本质价值？如何避免技术带来的过度符号化和功利化问题？如何在保持教育效率的同时确保教育不失其深度和人文关怀？

教育符号化，从内涵到表征的转变

消费式教学的符号化特征在具体的教学实践中表现得尤为明显。最直观的变化是学习目标的量化转向——传统教育中那些难以量化的目标，如“培养学生的人文素养”“增强批判性思维”“上课投入度”等，正在被“完成练习题的数量”“答题准确率”“课堂抬头率”等可测量的指标替代。学生的学习成就感不再源于对复杂问题的深入思考，而是来自系统给出的即时反馈——答对一道题的“正确”提示。

这种转变使得教育的深度被逐渐削弱。学习是一个主动思考、质疑和探究的过程，而非以任务完成和数据反馈为核心的流程。从某种意义上看，AIGC塑造出的个性化教学正在成为一种拟像——表面上真实地模拟教学过程，实际却脱离了教学关系的本质。AIGC虽然能够根据学生的学习进度进行个性化调整，却往往停留在表面，系统更关心任务是否按时完成、效率是否得到优化，而非学生是否真正理解了知识内涵。学生的学习行为逐渐被系统推荐的任务引导，对知识背后的逻辑关系、现实意义缺乏思考，使得学习成为围绕符号的消费活动。

同时，教师的角色也发生了变化。以前教师通过课堂互动、个别指导点燃学生的求知欲，不仅是知识的传递者，更是思维的启发者和引导者。然而随着AIGC的深度应用，许多教师正在转变为依赖数据反馈和系统推荐的管理者，他们更多关注学习进度的管理、数据指标的达成，而非对学生思维品质的培养。师生之间的情感连接和思维碰撞正在被数据交互替代。

要避免教育的过度符号化，关键在于重新审视并合理定位AIGC在教育中的作用。技术应该成为教育的得力助手而非主导者。教师要善用AIGC提供的学习数据，及时发现学生的学习薄弱环节，更要保持对学生思维深度和创新能力的引导。数据只能告诉我们“是什么”，却难以回答“为什么”“怎么办”，这就需要教师的专业智慧。课程设计应当超越人工智能生成的标准化内容，更多地关注学生的思维发展和问题解决能力。教师可以通过开放性问题、批判性分析和跨学科项目式学习，鼓励学生自主思考，让技术服务于教育。

学习个性化，自由假象与算法规训

与此同时，AIGC还带来了另一个更为隐蔽的问题——学习自由的假象。AIGC看似为学生提供了前所未有的自由，能够根据学生的学习兴趣和进度生成个性化的学习任务，让学生获得自主掌控学习节奏、选择学习内容的权利。然而深入审视这种自由，不难发现其背后隐藏的规训机制。学生看似拥有更多选择，但这些选择的边界却早已由算法悄无声息地设定。AIGC系统像一个看不见的导航仪，根据学生过去的学习行为、成绩表现、兴趣偏好等数据预测并推荐“最适合”的学习路径。实际上，这意味着学生的自主选择都要在算法预设的框架内进行。学生以为自己是在自由探索，其实只是在沿着系统规划好的“最优路径”前行。

这种形似个性化的推荐，实质上是基于过往数据的模式复制。算法将会分析“这类学生通常喜欢什么样的内容”“什么样的学习顺序效率最高”“什么样的难度梯度最容易被接受”，并据此为学生设计学习方案。这样一来，“个性化”往往变成了“同类化”，有相似背景的学生被引向相似的学习路径，创新和突破的可能性在无形中被压缩。同时，技术规训也在重塑学生的学习心态。从前学生偶尔会选择一些“没用”但有趣的课程，或者在某个知识点上“浪费”时间进行深度思考；而在AIGC的“精准指引”下，学生倾向于选择那些被系统判定为有效的内容，避免可能拉低数据表现的选项。长此以往，学生的好奇心和探索欲被效率至上的逻辑驯化，自主学习精神在技术的“解放”中逐渐丧失。

面对这一悖论，教师的引导显得尤为关键。教师要帮助学生认识到，AIGC的推荐只是学习的起点而非终点，真正的自主学习应该包含对推荐路径的质疑、对未知领域的探索、对个人兴趣的坚持。教师可以定期与学生讨论“系统为什么推荐这些内容”“除了这些知识，你还想学什么”“你是否愿意尝试一些‘不太相关’但有趣的知识”，通过这样的引导帮助学生在技术便利与思维自由之间找到平衡，使其既能够享受个性化学习的高效，又可以保持独立思考。

目标功利化，从人格塑造到数据驱动生产

随着符号化和伪自由现象的蔓延，教育目标本身也在发生根本性变化。AIGC的迅速发展正在重新定义什么是“好的教育”、什么是“成功的学习”，在AIGC主导的教育环境中，这些难以量化的目标让位于“数据表现”的优化，教育目标呈现出明显的功利化趋势。

最明显的表现是评价标准的窄化。过去一个学生被认为“优秀”，可能因为在课堂上提出了发人深省的问题或者在讨论中分享了独特见解。而未来，“优秀”可能会越来越多地被答对题目的数量、学习时长、知识点掌握率等数据所定义。AIGC系统能够精准追踪每一个学习行为并生成详尽的数据报告，这些量化指标逐渐成为衡量教育成功的主要标准。

更深层的改变在于学习过程本身的生产化。在AIGC背景下，学习越来越像一个标准化的生产流程：输入数据（学生的基础水平）—通过算法处理（个性化学习路径）—产出结果（知识掌握度和技能水平）。这种基于AI的个性化学习精确地模拟真实教育的外在形式，却遮蔽了教育培养主体性和批判性思维的核心功能。它将教育矮化为一个“投入—产出”的过程，却忽视了那些无法量化的关键要素，比如学生在思辨过程中的顿悟、与同伴讨论时的思维碰撞以及在挫折中培养出的坚韧品质。

教育目标变形带来的风险显而易见。如果学习被简化为数据提升，学生可能会失去探索的动力，转而专注于能够快速提高分数的技巧。当教育被视为效率游戏，那些需要长期积淀的品质，如文学素养、哲学思辨、道德判断等都将难觅立足之地。将来，我们可能会培养出一批善于数据表现的学生，却缺乏面对复杂世界所需的智慧和人文底蕴。

扭转这一趋势需要教育领域的全面反思和调整。一是评估体系需要多元化改革，不过度依赖标准化的数据指标。教师可以通过项目式学习、开放性问题解决、同伴评价等方式，关注学生思维发展的质量而非数量。二是课程设计跳出AIGC推荐的标准化内容，增设更多培养学生创新思维和批判能力的课程，如哲学讨论、创意写作、跨学科研究等。最重要的是需要教育政策提供支持，鼓励学校探索多元化的教育模式，保护那些看似“笨拙、低效、费时”但却能够培养学生深度思维和人文素养的教育活动。

我们需要承认AIGC在教育领域的广泛应用带来了前所未有的便利，同时也必须认识到技术进步背后隐藏的教育异化风险。教育的本质并不仅仅指向知识的高效传递、数据指标的优化，而是启发心智、塑造人格、培养学生独立思考的能力。因此，我们要重新审视技术在教育中的定位，使其成为放大人类智慧的工具。只有在技术理性与人文精神之间找到平衡，在效率追求与深度学习之间寻求统一，才能真正培养出既适应时代发展又具备人文底蕴的新一代。

（作者系南通大学外国语学院副教授）

《中国教师报》2026年01月14日第14版

作者：聂玉景