人工智能（AI）浪潮正以前所未有的深度冲击教育体系。面对这场系统性变革，教育的底层逻辑发生了什么变化？教学方式、评价体系该如何重构？如何看待“大学教授比小学教师更容易被AI替代”的观点？教师是否会面临被替代的风险？

日前，教育部教育数字化专家咨询委员会主任、中国教育技术协会会长杨宗凯，清华大学教育学院副院长韩锡斌接受澎湃新闻采访，就上述热点问题分享了他们的观察与思考。

谈到“大学教授是否比小学教师更容易被AI替代”话题时，杨宗凯与韩锡斌认为，从某种角度来说，高校教师确实有被取代的风险，但教师的价值仍有其不可替代性，前提是教师角色必须进行深刻转型——转向发现和培养创新人才、转向培养“会创造的人”。

至于教育评价改革，杨宗凯认为，应将过程评价与结果评价有机结合，对学生的多元行为进行数据化感知和分析，形成“能力画像”。他还指出，“教育评价改革问题的关键或许不在于技术达不到，而在于教师评价理念和能力的转型。改革改到深处，教师是关键也是难点。”

AI时代的教育底层逻辑发生了何种变化？

谈及AI时代的教育变化，韩锡斌指出，这与以往从信息技术到数字技术的转变不同。

“过去的技术主要是增强学习、交流等具体功能。而AI带来的是一种底层逻辑的变化，目标是让AI变得像纸和笔一样，成为人与世界交互、辅助思考、设计和解决问题的自然、普适的基本素养。”韩锡斌说，这是一个重大变化，但具体怎么做，目前仍在探索中。

而在杨宗凯看来，AI不仅是“工具的革命”，更是“革命的工具”，它引发的是教育的系统性变革。因为教育的底层逻辑发生了革命性变化：过去是“人对人”的“二元”教育，现在变成了“人—机—人”的“三元”教育。技术作为第一生产力，改变了教育生产力，进而必然推动教育理念、方法、师生关系、治理方式等发生深刻变化。

“这是一个系统性的变革。目前，我们首先要认识到，教育数字化或智能化是一个历史进程，必须注意节奏，审慎使用。”杨宗凯指出，日前在杭州召开的2026世界数字教育大会的主题特别加入了“治理”的维度，正是因为AI是双刃剑。

“用得好，能极大促进人的个性化发展、全面发展以及能力为本的教育；用得不好，则会带来隐患。”杨宗凯举例说，如果认知主体过度依赖AI，其认知能力就可能衰退；再如，如果使用不当，AI可能加剧教育的不公平，在师生之间、区域之间制造或扩大数字鸿沟、能力鸿沟。因此，国家建设智慧教育平台，一个重要目的就是促进普惠、守住公平底线。

杨宗凯指出，当前阶段，AI的应用是基础，但核心在于变革。要让AI真正成为“革命的工具”，就必须进行系统再造。“这不仅仅是利用AI提升效率（比如让学生刷题更快、更准），而是要转向以能力提升为本的教育，实现真正的转型。”他强调，这意味着不能只停留在工具应用层面，必须进行涉及平台、数据、工具和政策的系统性变革，确保它们方向一致。否则，可能只停留在提升效率的初级阶段。

他举例解释道，现在很多工具让老师备课、批改作业效率大幅提升，但“教”的效率提高后，“育”该怎么办？教育是“教”与“育”的结合，是心灵启迪心灵的过程。当教学更个性化、更以能力为重时，教育方式就应相应变化，人才培养目标也要围绕AI时代的需求进行调整，更加注重价值、能力等隐性知识的传授，要培养的不仅仅是“会读书的人”，更是“会创造的人”“会生活的人”。

杨宗凯进一步指出，在AI时代，许多传统劳动者（包括白领）的工作面临被替代的风险。教育目标需要转化，要培养人成为“更高阶的人”。身心健康是第一位的，而“生活”本身也是塑造人的重要组成部分，这包括树立正确的价值观、参与劳动、进行体育锻炼、接受美育、培养阅读和学习能力等。这些对于成为一个完整的、有能力应对未来挑战的人至关重要。

大学教授比小学教师更容易被AI替代？

人工智能带来的机遇与挑战并存，AI将替代人从事很多工作已成为社会共识。不久前，有知名高校教授在接受采访时提到，“人工智能能够替代的工作可能远远超出我们当前的想象”“大学教授比小学教师更容易为人工智能所替代”。

该如何看待“大学教授比小学教师更容易为人工智能所替代”的观点？

对此，韩锡斌表示，教育很复杂，观点因视角而异。教育有两个本质属性：一是“人本性”，即启迪智慧，促进人健康快乐成长；二是“社会性”，即培养社会所需的人。从“社会性”（特别是知识传授维度）看，大学教育目标更直接关联就业，而AI在知识传授方面具有优势，因此从这个角度看，“大学教授比小学教师更容易为人工智能所替代”的观点有一定道理——因为越往基础阶段（如小学），“人本性”属性越强。

但他也从另一个角度指出，如果大学的核心使命是发现和培养创新人才，那么教师的职责就远不止知识传授，层次会更高，而大学的“难”也正在于此。

“我个人比较认同一种观点：教育更像农业而非工业——提供适宜的环境，促进每个独特个体的生长，这需要高度的艺术性和个性化。因此，不能简单地比较哪个学段或层次的教育更容易被替代。”韩锡斌说。

杨宗凯的观点与韩锡斌大同小异。

“我认为老师不会被替代。AI是用来促进人的发展的。”杨宗凯表示。

与此同时，他指出，对于高校而言，AI确实会带来一个重大转折。AI时代，高校的价值如果仍停留在知识传授为主，其价值确实会降低，风险增高。

“我曾在三所大学担任校长，我们一直推动转型，核心就是如何培养‘会创造的人’，而不仅仅是‘会读书的人’。改革深入之处，关键在于教师本身的转变。”杨宗凯说。

在杨宗凯看来，未来教师需要在三个方面深度融合，才难以被替代：第一，要有深厚的学科（学术）造诣。第二，要掌握教学的艺术，即新的教学方法。如果仍固守以教师、课堂、教材、考试为中心，则确实有被取代的风险——因为学生可以从智能体、慕课、B站等多渠道学习。因此，教师角色必须转变。第三，要具备高超的技术素养，善于运用AI。

杨宗凯总结道，学术、艺术、技术“三术”高度融合的教师，才是AI时代的好老师，而目的是要培养学生的高阶能力。

具体来说，AI把老师从部分工作（如知识传授、备课、批改）中解放出来，效率提升后省下来的时间应该用于“科研育人”“场景育人”。

杨宗凯曾任武汉理工大学校长。他表示，他曾在武汉理工大学设计了17种育人场景，要求全体教师都参与育人工作。他认为，教师在人机协同中可以创造知识，同时在育人方面仍有巨大潜力和不可替代的价值。未来的教育模式将是混合的：线上线下混合、人机协同。

与此同时，杨宗凯强调，相应的治理体系，特别是评价方式，必须跟上这种变化。数字化进程有其规律，一般经历建设应用、融合、变革等阶段，不能违背规律。

AI时代教育评价难题怎么破？

事实上，评价改革一直是教育改革中的难点。AI时代，人工智能成为学生学习的基本工具后，会对教育教学与评价带来哪些新挑战？教育评价该如何破局？

“如果学生能通过网络甚至AI自主学习，为何还要按点到课？当下课堂的价值究竟何在？”韩锡斌提出问题又自答道：一个破解之道，是找到课堂教学不可替代的价值——不同于自主学习的互动、思辨与生成性过程。

如何通过AI的加持提升学生的高阶能力，而不是导致其脱离AI后基本判断力下降？对此，韩锡斌表示，当前的研究表明，AI的输出既可能增强也可能削弱使用者原有的认知，关键在于教学设计如何引导。

“以前，对学生进行学业评估时，高校教师多用客观题（如选择题），但研究发现有时出现一个宿舍的学生答案雷同，存在代做可能。于是，大家倡导多布置主观题。但现在，连主观题也面临挑战，因为AI能生成非常个性化、非抄袭的答案。”韩锡斌说。

韩锡斌表示，当下，在高校，“学生平时作业表现与闭卷考试水平差距较大”的现象确实存在。

“AI是双刃剑，过度依赖会导致认知主体衰退。教育本质上需要一定的‘阻力’来促进脑力发展，就像锻炼肌肉需要阻力一样。”杨宗凯认为，AI时代的教育考核、评估，不能再设计学生能直接获取答案、轻松完成的任务，正确的做法是“设计阻力”。例如，让AI给出某个问题的几种观点，组织学生进行比对、讨论、批判，从而提升学生的批判性思维、决策和判断能力。

在杨宗凯看来，过程性评价可以借助AI等技术，记录学生在课堂、活动、项目解决问题中的表现，并纳入总评。至于可能存在的学生过程表现与闭卷考试成绩差异大的情况，需要数据驱动，将过程评价与结果评价有机结合，对学生的多元行为进行数据化感知和分析，形成“能力画像”。

然而，从理念到实践，评价改革仍面临诸多现实挑战。

“2026世界数字教育大会期间，有专家学者谈到，评价要关注思维过程而非结果，但评估思维本身也很困难，许多老师正在探索。”韩锡斌分享道，他本人已进行了一些探索。他教授的《认知理论与学习科学》这门理论课，从十多年前开始，就不按传统方式布置作业，更多是要求学生在课前预习指定材料并撰写报告、提出问题，课堂上围绕这些问题展开讨论，课后还需反思，旨在通过这样的过程促进师生共同思考与分享。

这样的探索，其实既是教育评价改革中的要点，也是其中的难点。

“教育评价改革问题的关键或许不在于技术达不到，而在于教师评价理念和能力的转型。改革改到深处，教师是关键也是难点。”杨宗凯强调，从习惯传统评价到接纳新方式，需要一个过程，出现反复是正常的，但方向必须坚定地朝着适应AI时代的教育评价改革前进。