广州，一间教室，初中语文课《狮子山》节选。

老师抛出问题：“为什么是‘看红尘’而不是‘看香港’？”但她没让学生直接讨论，而是先让AI回答。AI给了一个像模像样的答案。接下来的环节才是正片：学生带着AI的答案回到文本，逐句比对、小组讨论，最后给出自己的判断——AI哪里说得对，哪里站不住？判断完，再借助AI开展图文创作。

这是9月16日某教育集团在广州举办2026全人教育发展论坛上的一节AI赋能展示课，论坛主题为“数智赋能新课堂·课标践行育全人”，现场共呈现5节这样的课。几乎每一节，都在回答同一个问题：AI时代，课堂到底要教什么？

样本一：AI的答案，成了被检验的对象

《狮子山》这节课最值得琢磨的，是AI的位置。

过去两年，多数“AI进课堂”的做法，是让学生用AI找答案。快是快了，但答案来得太容易，思考就被跳过了。这节课把顺序倒了过来：AI先答，学生后判。AI的输出不是标准答案，而是待检验的素材。

这个倒转意味深长。当获取答案的成本趋近于零，答案本身就不值钱了；值钱的，是判断答案的能力。批判性地使用AI，正在成为与读写并列的基础素养。

样本二：一亿张纸有多高

另一节展示课是小学数学《一亿有多大》，路子不太一样。

老师不给答案，只给三个真实问题：1亿张纸有多高？1亿粒米有多重？1亿次心跳有多久？学生自主选样本、动手测量、设计计算方法，得出初步结果之后，再借助AI优化方案、辅助探究。有学生算出“1亿张纸约高1万米，比珠穆朗玛峰还高”——这个结论是不是孩子自己一步步算出来的，家长一听就知道含金量。

两节课的共同点很清楚：AI在探究的中后段进场，而不是一开始就把答案递过去。先有思考，再有AI。

“师—生—机”三元协同的分工

这所学校把课堂结构概括为“师—生—机”三元协同，课堂探究遵循“疑、寻、示、悟、行”五步。三个角色各司其职：

数字人、智能笔、智能墨水屏等工具都进了课堂，但都挂在明确的分工之下。更值得盯的是AI在评价环节的用法：从身体、情感、认知、社交四个维度，做过程性与结果性兼备的综合素养评价——评价不再只盯一张卷子。

对校外机构的三个启示

启示一：把AI从答案机变成被质疑者

教研方向该调整了。读写类、思维类课程完全可以复刻“AI先答、学生后判”的结构：让AI写一段、学生改一段，让AI评一篇、学生反驳一处。课堂的含金量，恰恰长在挑AI毛病的那些环节里。

启示二：探究式课程设计能力正在升值

“一亿有多大”的骨架，是一个好问题加一套探究流程。这种设计能力，机器替代不了，同行也抄不走。往后的课程宣传里，“我们教孩子用AI”会越来越不值钱，“我们教孩子检验AI”才稀缺。

启示三：过程性评价是差异化的富矿

四维度的素养评价，靠纸笔记录不可能完成，必须数据化。谁能把学生的过程性数据记下来、攒起来、讲清楚，谁就能拿出别人拿不出的学习证据。对素质类机构而言，这正是证明效果的最优路径——素质教育的成果，从来就难以用一张试卷呈现。

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写在最后

AI不会取代课堂，但会重新定价课堂里的每一种能力。把AI用在让思考发生的地方，把教学的过程数据管起来，教研的护城河才越挖越深——精细化管理，就是机构最深的护城河。

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