配图为AI生成实景风示意图，由本站制作，不代表斯坦福活动现场或具体参与者。

8月3日，斯坦福大学教育研究生院面向教育工作者开展AI素养活动。官方介绍显示，此次培训以“使用者、开发者和批评者”三种视角为框架，帮助教师深化对生成式人工智能工具及AI素养概念的理解，同时讨论教学应用中的伦理责任、风险与机会。

“会使用”只是AI素养的第一层

作为使用者，教师需要理解大模型能够完成哪些任务，也要清楚它可能产生事实错误、虚构来源和不稳定答案。课堂中的AI应用不能只看生成速度，还应判断信息是否准确、来源是否可靠，以及工具是否真正支持了学习目标。

因此，教师培训不应停留在提示词技巧或单个产品操作。更重要的是建立任务判断能力：哪些工作适合交给AI辅助，哪些必须由教师或学生独立完成，哪些结果需要二次核验。只有先划清边界，效率提升才不会以教学质量为代价。

教育者也需要“开发者”思维

这里的开发者并不等同于软件工程师，而是指能够设计AI使用流程的人。教师可以把课程目标拆解为资料检索、观点比较、草稿生成、证据核查和反思修改等环节，并为每一步设置清晰规则。这样一来，AI不再是替学生完成作业的黑箱，而是受教学设计约束的辅助工具。

这种视角也要求学校重新审视评价方式。如果作业只要求提交一个最终答案，就很难区分学生的真实思考与机器生成；如果同时考察问题定义、过程记录、引用证据和修改说明，教师就能更准确地评价学生如何使用AI，而不是简单判断是否使用了AI。

“批评者”角色决定技术能否负责任落地

生成式AI可能放大偏见、泄露敏感信息，也可能因为付费能力和设备条件不同而造成新的学习差距。作为批评者，教育者需要追问训练数据、隐私保护、内容归属和可及性等问题，并把这些问题转化为课堂规则和学校制度。

学校可以从五项基础实践开始：明确可用与禁用场景；要求必要的AI使用披露；对关键事实和引用进行人工复核；避免把学生个人信息输入未经批准的工具；根据AI环境重新设计作业与考试。规则越具体，师生越容易形成稳定预期。

教师AI培训正在从工具课转向组织能力

“使用者、开发者、批评者”三重角色说明，AI素养不是一次培训就能完成的技能清单，而是一套持续更新的专业判断。教师既要试用新工具，也要参与课程、评价和治理规则的共同设计。学校管理者则需要提供时间、案例和反馈机制，让个体经验转化为组织能力。

AIcent观察：教育场景真正需要的不是追逐每一个新模型，而是培养能够判断、设计和质疑技术的教师队伍。当使用效率、教学目标与责任边界被放在同一框架中，AI才更有可能成为可靠的教育基础设施。

资料来源：斯坦福大学教育研究生院活动页面。