斯坦福23位教师亲述：AI正在这样重塑课堂

当生成式AI席卷全球高校，一个尖锐的问题摆在所有教育者面前：AI究竟是让学生变“懒”的捷径，还是通往深度学习的阶梯？

过去两个学年，斯坦福大学教学与学习中心（CTL）用一场持续性的“AI教学社区分享会”给出了自己的答案。23位来自医学院、工程学院、人文与科学学院、教育研究生院乃至斯坦福在线高中的教师轮番登台，展示的不是炫技式的AI应用，而是一个个精心设计、以学习规律为内核的教学实验。

这些案例背后，折射出顶尖大学对AI与教育关系的深层思考——AI不是替学生答题的机器，而是逼学生“慢下来”的教练。对于正在规划留学的中国学生而言，读懂这场变革，或许比刷高几分标化成绩更为关键。

一、斯坦福的AI教育哲学是什么？

这场分享会隶属“斯坦福AI遇见教育”（AIMES）计划，由本科教育副教务长办公室推动。CTL学术技术副主任Kenji Ikemoto明确表示：“活动的目的不是评判项目或突出演讲者，而是培育一个可以坦诚讨论AI教学的社区。”

这种“不评判、重讨论”的姿态，本身就传递出一个信号：在AI面前，没有谁手握标准答案。斯坦福选择的是有思考的实验、开放的讨论，而非一刀切的禁止或盲目的拥抱。

更值得关注的是四个案例中反复出现的共同逻辑：AI被刻意设计成“不直接给答案”的角色。无论是化学辅导工具STEPS、古典日语导师BungoBot，还是课堂提问系统，它们的核心功能都是提问、引导、等待学生自己往前走。这恰恰回应了教育学界最深的忧虑——AI会不会剥夺学生“有效挣扎”（productive struggle）的过程？斯坦福的答案是：用AI来保护这个挣扎过程，而不是消除它。

二、四个案例，看懂AI如何“逼”出深度学习

案例一：课堂提问系统——让师生关系不被技术打断

医学院临床副教授Amit Kaushal自建实时提问系统，用AI对海量学生提问进行分组、排序、归纳。他坦言，市面工具常把焦点从“师生互动”转向“技术本身”，甚至成为干扰。他的设计原则很朴素：“我希望讲师与学习者之间的关系保持完整。” 该工具还让学生可以匿名提问，照顾不同性格的学习者。上线后，它已被全球多地用于市政厅、教育论坛和多日会议。

案例二：生物基础课诊断工具——把“隐性假设”变成“显性路径”

生物系高级讲师Waheeda Khalfan面临一个真实痛点：本科生基础参差不齐，而基础生物系列课甚至没有正式先修要求。她与团队用AI分析多年课程内容与课程间关系，识别出每门课“默认学生已掌握”的知识，再据此生成开学第一周的自我诊断测试和配套准备指南，并开发了可视化课程路径工具Foundations Navigator。原本需要数月的工作缩短到数周，但Khalfan强调：“人工策展非常紧密，我们永远不会完全自动化这个过程。”

案例三：化学AI导师STEPS——学生从“恼火”到“真香”

教育研究生院助理教授Shima Salehi与化学高级讲师Jennifer Schwartz Poehlmann合作开发STEPS。它不给答案，只提问题，逼学生自己走完解题步骤。学生的态度经历了180度转弯：“起初他们很恼火，反馈是‘为什么不直接给我答案？’后来他们 appreciate 的是，它教的是解题过程，而不是替我解题。” 有学生评价：“目前没有别的工具像STEPS这样，让你慢下来真正理解自己在学什么。”

案例四：古典日语BungoBot——降低门槛，反而抬高深度

东亚语言与文化助理教授Ariel Stilerman面对的是“没有母语者、书写系统极复杂、通常需多年训练”的古典日语。他开发BungoBot作为苏格拉底式导师，学生输入句子，它不回翻译，而是用针对性问题引导理解。结果，学生第五周就进入状态，第七八周已能共同改进工具。团队随后又开发了反向查词工具Hiki和模拟11世纪宫廷女性对话的Sata。工具加速了语法处理，腾出的课堂时间被用来为斯坦福图书馆转录未解读手稿。 Stilerman说：“这些工具不只是深化学习，它们还让学习变得有趣，这同样重要。”

结语

斯坦福这场持续两年的实验传递出一个清晰信号：AI教育的分水岭，不在于用不用，而在于怎么用。是让它替你思考，还是让它逼你思考——这个选择，从你准备留学的那一刻就已经开始。

对计划出国的学生而言，与其焦虑“AI会不会取代我”，不如现在就练习：让AI成为那个不给你答案、却让你变得更强的教练。

本文编译自斯坦福大学新闻网站（Stanford News）2026年10月报道：

原文标题：Stanford instructors tap AI for deeper learning