文章核心观点 - 生成式AI正深度渗透进教育学习场景，引发了关于其是“新的学习依赖和教学隐患”还是“能真正帮助孩子们学会知识”的广泛讨论 [1] - 历史类比显示，当前关于AI教育的争议与50年前关于“计算器依赖”的辩论相似，关键在于学生需在掌握底层原理的基础上学会使用现代工具 [1][8] - 行业趋势正从提供简单答案搜索转向强调思维逻辑的过程教学，AI在教育中的理想角色是启发式学习的辅助工具，而非替代教师 [6][7] AI进入教育场景的现状与争议 - 在短短两三年间，“不会做就拍一下”、“作业不会写问AI”已成为许多学生的日常操作，AI正在悄悄接管学生的作业桌面 [1] - 部分一线教师认为，“一本正经地说错”的AI比学生不会做题更危险，缺乏辨识能力的学生容易被其“错误但自信”的回答带偏，被视为教学隐患 [1] - 教育部发布的指南特别要求学生批判性使用生成式AI，不在作业中复制AI生成的答案、用AI作弊，避免在创造性任务中滥用而丧失个人思考 [6] AI解题的技术门槛与能力演进 - 业内将“识图识题”视作AI进入课堂的门槛，目前不少AI对潦草字迹、黑板板书、几何图形的识别仍不稳定，同一道题拍三次答案完全不同并不罕见 [2] - 阿里千问更新了面向学习场景的拍题答疑和作业批改功能，其“识题准确度”成为行业关注点，能在潦草字迹、黑板板书、PPT截图等多样输入下高质量识别 [2][5] - 千问能解析抽象函数图像、复杂几何题、精密电路图、实验装置题等真实考试场景，这种识别能力与模型的视觉理解、错误容忍度、结构识别能力相关，难度不亚于逻辑推理 [5] - 早期拍题工具主要靠题库匹配，题型稍有变化极易答非所问，如今针对学习场景训练的大模型提升了围绕“思维链条”的解题能力，能真正读懂图、理解题并准确解答 [5] 行业发展趋势：从搜答案到教过程 - 过去三年，AI教育产品从“拍拍题就能搜答案”时代进入“模型讲解推理”阶段 [6] - 行业下一步趋势是科技公司主动调整逻辑，从提供简单粗暴的结果搜索，转向强调思维逻辑的过程教学 [6] - 新一代AI学习产品的技术竞赛集中在两个维度：一是输入端的精细化识别与复杂卷面版面分析能力；二是输出端采用专为学习场景优化的“思维链”模式，模仿真人教师讲解风格 [7] - 以千问为例，其接入的最新学习大模型采用了专为学习场景优化的思维链结构，对知识点有更好的结构性呈现，讲题风格更细致易懂 [7] AI在教育中的角色与影响 - AI在学习场景的应用需要辅助学生发挥更大能动性，提高思考能力，而不能只是用来应付作业和考试 [5] - 多数AI做题时“会答但不一定会教”，无法判断学生卡在哪一步，也不能根据学生基础选择讲解策略 [6] - 对于优秀、自律的学生，AI能成为查漏补缺的辅助工具；但对于基础薄弱或依赖度高的学生，却极易沦为代写作业、跳过思考的捷径 [6] - 在理想状态下，AI通过提供解题思路而非直接给出答案，能够在一定程度上填补师资力量不足带来的辅导缺口 [7] - 在实际应用中，如何确保学生关注过程而非结果，依然是一个难以单纯通过技术手段解决的社会难题 [7] AI与教师的关系 - 当AI能解题、批改作业、生成学情报告甚至进行个性化推题时，关于“AI替代教师”的讨论再次甚嚣尘上 [7] - 从一线教育者视角看，技术与人的边界依然清晰，AI无法像老师一样对学生的惰性进行干预，仍无法替代老师，但可提供很大辅助作用 [7] - 有老师表示，目前千问的批改能力能帮助老师降低50%以上批改作业的工作量，其在出题、编教案方面的帮助也获得认可 [7]