编者按：全国名师工作室发展实践研究课题始于2013年，截至2026年已开展13年的理论与实践探索，是国内较早以课题形式对名师工作室进行研究的学术团队。课题组核心团队中有高校学者，有著作等身的理论构建者，有深耕一线的实践巨匠，有人工智能领域的专家99%是正高级特级教师，90%以上是全国知名名师工作室主持人，许多工作室已运行15年甚至20年。众多工作室主持人、骨干教师参与其中，辐射教育教学思想与经验，助力教师专业化发展。

本平台从即日起刊登课题组核心成员就新时代名师工作室发展建设与迭代升级、特色发展与品牌建设等以及教育教学探索性观点文章，期望与教育界朋友共飨学习之乐！希望对名师工作室发展建设提供参考。

作者：陈 燕，全国名师工作室发展实践研究课题组核心成员，名师界智库核心专家成员。河北省秦皇岛市海港区教师发展中心教科室副主任，正高级教师，基础教育教学专家，名师界教育智库专家、全国名师工作室发展网入驻专家、北京中教市培教育研究院特聘研究员、全国名师工作室发展实践研究专家委员会委员；年度全国优秀工作室主持人，中央电化教育馆智能研修平台应用卓越教研员，省级骨干教师，市级初中语文、区级教育科研名师工作室主持人。发表科研论文20余篇，著有《教师课堂——中小学一线教师如何开展课题研究》，主编《一切从目标出发——初中语文单元整合项目式学习实践（七八九年级）》《小学语文项目式学习》丛书等。

前年冬天，要是在学校公开课上看到一个三年级的男孩对着豆包说话——语音转成文字，文字再生成画——其他孩子一定会兴奋得尖叫起来，后排观摩的老师们亦会举着手机一边频频拍照录像一边啧啧称奇。短短两年过去，如今再看到这种场景，你大概只会觉得稀松平常。但我始终忘不了课后和那个用豆包画画的小男孩的一段对话。

我问他：“你知道豆包为什么会画画吗？”

他愣了一下，说：“因为它聪明啊。”

我又追问了一句：“它为什么聪明啊。”

他想了想，说：“聪明就是聪明，还有为什么吗？”

他眼里的豆包，是一个会画画的“聪明盒子“。话送进去，画画出来，这画是怎么来的，他看不见。可这世上的聪明，哪一样是凭空长出来的？AI的每一步，都是人写的代码、人喂的数据、人立的规矩，一环扣一环，像一台可以拆开的钟，齿轮咬合处皆有来路。只是这些，孩子们并不知道，我们很多老师也讲不明白。你看豆包这个盒子一直在那，你也知它的里面一直在运转。你问它什么，它会给你一个结果，依据是什么、出处在哪里，很少主动交代。你再问它“为什么”，它说“就是这样”。可“就是这样”背后的依据、出处，极有可能是一本正经的胡说八道，但又有谁会去深究呢？时间一长，“就是这样”便成了一种理所当然。

也许有人会说，不明白又有什么关系呢？我们用了一辈子手表，也没拆过表壳，不照样看时间。可手表只告诉你时间，从不替你决定接下来做什么。AI不一样。孩子问它“作文怎么写”，它直接给出一段话；孩子问它“天空为什么是蓝色的”，它直接给出一个解释。它替孩子省掉了查字典的麻烦，也顺手替孩子省掉了“想一想”的那一步。你每用它一次，它就在替你做一次小小的主。时间久了，不是你在用它，是它在替你想。

所以孩子可以不懂手表，但不能不知道这个“盒子”是什么。不是让他去学代码、拆算法，而是至少要知道：这个答案不是天上掉下来的，它背后有人、有数据、有取舍。知道这一点，他在抄下豆包给出的作文、答案之前，至少会顿一下，想一想：这是我想说的吗？这一顿，就是人和AI之间那条最要紧的线。

而“稀松平常”，恰恰是这条线最容易断的时候。尖叫说明还有好奇，平常意味着已经习惯。当一项技术从展演变成日常，围观就结束了，真正的问题才开始。我们到底要让孩子走得离AI有多近，才既不耽误他们拥抱未来，又不至于让他们在认知的迷雾里失足？这件事，既需要快行动，也需要慢思考。

有意思的是，中美给出的答案方向正好相反。中国在快行动，美国部分城市在慢思考。

中国教育部的推进节奏清晰而有力。2024年底发布的《关于加强中小学人工智能教育的通知》，像一张施工图，把AI教育从小学到高中拆解得明明白白：低年级感知体验，中年级理解应用，高年级项目实践。政策落到地面，速度比想象中更快——杭州余杭区教育局三天连发六条招标公告，总金额3.12亿元采购AI教育服务，初中智慧课堂单项就达1.56亿元，覆盖612个班级、3万台学生平板。这不是某所学校的尝鲜实验，而是省级试点区“AI+教育”样板区的整体落地。

而太平洋对岸，纽约市公立学校在2026年秋走出了截然不同的一步：K-8年级约60万学生全面禁止使用面向学生的生成式AI工具，为期一年；高中生不禁止，但每年仅两次AI素养课，只试点5款经审核的AI工具。纽约州议会同步审议法案，提议禁止9年级前在教室使用大多数AI。这延续了美国以13岁为“数字同意门槛”的保护传统，背后的判断很明确：这个年龄段以下的孩子，尚不足以真正理解AI输出的不可靠性、数据让渡的后果和算法偏见的风险。先设护栏，再谈应用。

一边是3万台平板即将进入初中课堂，一边是60万小学生连登录界面都看不到。表面看，这是速度之争。但仔细想，两者其实站在同一条赛道上，只是对“快”与“慢”的理解和排序不同。中国怕“输在起跑线”，信奉在奔跑中系鞋带；美国怕“过早让渡童年”，坚持系好鞋带再起跑。

不过，快行动并不意味着没有慢思考。深大附小吴婵主任的实践，恰恰让我看到了中国教育者在高速推进中难得的清醒。她提出“AI负责对错，人负责好坏”——这句话像一把剪刀，一下子剪开了技术迷思。学校引入AI前，必须要过三道价值筛：AI替代哪些机械工作？教师因此能做什么新事？学生获得何种独特成长？这三问，问的不是技术能做什么，而是技术不该做什么。

深大附小构建了四层体系：全员普及培养主体意识；学科深潜开发49个“不给答案只给启发”的智能体；跨界融合11个项目；空间浸润打造“一心六区多馆”。课堂从“教师讲80%”翻转为“学生与智能体互动80%”，语文细节描写密度提升30%。这些数字背后，是快行动中下的慢功夫——他们没有把AI当作答案分发机，而是当成一面镜子，逼着教师去想：当AI包揽了批改、备课、知识点讲解，我还能给学生什么？

答案是情感陪伴、思维引导、价值判断。

技术是引擎，人才是方向盘。

这恰恰回应了中国方案最让人担心的地方。当一个三年级孩子把AI当作“聪明盒子”时，我们有没有足够的师资和课程，帮他把盒子打开？当AI作文批改、AI习题推荐大规模进入课堂，老师会不会变成系统的操作员？深大附小的实践或许给出了一个可能的方向：不是教会孩子用AI，而是培养有判断力的人机协作能力。AI负责计算对错，人负责掂量好坏。前者可以交给算法，后者永远属于教育。

美国方案的软肋同样明显。过度限制可能拉大教育鸿沟，让公立学校的孩子在AI素养上被私立学校和家庭教育甩开。慢思考如果变成了不行动，孩子失去的将是与时代对话的能力。

我还记得那次公开课结束前，老师问孩子们：“AI画得比你好，你还要学画画吗？”

一个女孩举手说：“要。因为我想画得和它不一样。”

这句话，或许才是AI教育最好的起点。

中国式的快行动，需要“吴婵”们用慢思考去校准方向；美国式的慢思考，也需要在审慎中迈出必要的步伐。真正好的教育，从来不是选快或选慢，而是在快行动中保留慢思考的定力，在慢思考中不失快行动的勇气。技术永远在变，而那个说“我想画得和它不一样”的声音，才是教育真正需要守护的东西。快行动让孩子不落后于时代，慢思考让孩子不迷失于时代。两者之间，站着教育的——全部重量。