「禁止教师用 AI 备课」这句话，10 月下旬在教师群里传了整整一周，直到有人把原文翻出来贴在群里，讨论才转了向。

起因是山东、云南、黑龙江等地相继出台规范，细化教师使用 AI 工具的要求。文件里出现的是「规范」「不得」「严禁」这类词，被摘出来单独传播之后，「不得由 AI 替代」就变成了「不得使用 AI」。

原文没有这四个字。国家层面那份《教师生成式人工智能应用指引（第一版）》说的是一句更朴素的话：辅助不替代。

先澄清：文件里没有「禁止备课」

误读的产生有具体路径，不是谁故意曲解。

一份规范文件的结构通常是「可用范围 + 禁止清单 + 责任要求」。传播时被截取的往往只有中间那段，因为禁令最抓眼球。语境一掉，一份使用指南就变成了禁令通知。

而原文件的态度，从结构上就能读出来：六大维度、30 个应用场景、18 个禁止示例。如果目的是禁止，不需要给 30 个场景——给一张禁令清单就够了。

30 与 18 的比例本身就在表达立场：能做的事情很多，不能做的事情很少，但那很少的几件不能碰。

30 与 18：一份指引的两个半边

30 个场景分在六个维度里：助力学习变革、教学提质、育人进阶、评价增效、管理升级、研究创新。

六个维度覆盖了教师工作的全部环节，从备课、命题、批改，到班级管理、家校沟通、教研写作。这个覆盖面说明的是态度：不限制使用范围，而是给一张使用地图。

18 个禁止示例是另一面。它不讲「能做什么」，只讲「什么不能做」，用的是具体行为，不是抽象原则。

一张地图加一份禁区清单，这就是这份文件的全部结构。前者解决「不会用」，后者解决「用错」。

六行里，前三行是「用得多」，后三行是「用得小心」。真正的分界不在学科，在场景——同样是生成文字，做一份通知和写一段评语，性质完全不同。

十八条禁区分四组，比逐条背更有用

18 条逐条背，记不住也用不上。按「交出去会出什么事」分成四组，落到日常就好办。

第一组是育人。价值观引导、道德教育、心理支持这类环节，涉及的是对一个具体孩子的判断，模型没有这个孩子的生活史。

第二组是学术。研究选题、核心论点、论证过程必须由教师独立完成，AI 只能辅助梳理文献。

第三组是数据。分析学生成绩前必须脱敏，严禁出售或非法提供学生数据。

第四组是署名与责任。这一组是我按地方文件里「教师是教学设计的责任主体」这句话归纳的，原文没有单列成章，但它是前三组的共同落点——不管哪一条被触碰，最后问的都是「这份东西署谁的名」。

第一组：育人环节必须教师主导

这一组的边界最容易理解，也最容易被绕过。

班会课讲什么、一个孩子最近为什么沉默、两个学生起了冲突怎么处理，这些事情的共同点是：答案取决于这个孩子是谁。

模型能给的是通用方案：一份主题班会的流程、一段处理冲突的话术。它可以作为参考，但不能作为结论。

区别在哪？参考是你看了之后改，结论是你看了之后用。前者还在教师手里，后者已经把判断交出去了。

这一组的判断标准可以简化成一句话：这件事如果做错了，会不会伤到某个具体的孩子。会，就不能交给模型。

第二组：选题、论点、论证必须自己写

研究选题、核心论点、论证过程，这三样是教师专业能力的骨架。

AI 可以梳理文献——把二十篇论文的观点归归类，找出几种主流解释。这部分工作过去要花两周，现在可能两天。

但选题必须是自己发现的：哪个问题在课堂上反复出现、哪个现象现有解释不了。论点必须是自己形成的：你相信什么、准备用什么证据支撑。论证过程必须自己走：从证据到结论的每一步，你得能对人讲清楚。

这三样交出去，产出的东西看起来完整，但经不起追问。评审问一句「你为什么选这个角度」，答不上来，整篇就废了。

对教研岗来说，这一组的实际含义是：AI 缩短的是「找材料」的时间，不缩短「想问题」的时间。把省下来的时间用来想问题，是正确用法；用来多产几篇，就走偏了。

第三组：学生数据先脱敏

第三组是硬约束，也是最容易在无意中违反的。

分析一个班的成绩，需要的是分数分布、题目得分率、知识点掌握情况。这些数据在脱敏之后完全够用：去掉姓名、学号、家庭信息，用编号替代。

很多人图省事，直接把带姓名的表格复制进去。这一步做了，数据就出门了。

「严禁出售或非法提供学生数据」这句话，针对的不只是恶意行为，也包括这种图省事。数据一旦进入第三方服务，流向就不再由你控制。

可执行的做法只有一条：进对话框之前，先过一遍字段，把能识别到个人的列删掉。这个动作花不了一分钟，但它是唯一有效的一道闸。

第四组：不能用模型给学生下结论

第四组落在评价上，也落在署名上。

用模型写评语，是这两年最普遍的应用。一份四十人的班级评语，过去要写两个晚上，现在生成初稿再改，一个小时能完成。

问题在于「再改」这一步有多少人真的做了。模板化的评语，家长一眼能看出来：句式一样、形容词一样、每个孩子都「阳光开朗、思维活跃」。

评语的价值不在字数，在具体。具体来自观察：这个孩子这学期在哪个瞬间让你改变了对他的看法。这部分模型给不了。

还有一个更隐蔽的风险：模型会根据输入的信息给出「倾向性判断」，比如「该生学习动力不足」。这类判断一旦写进成长记录，就会跟着学生走，而它的依据可能只是几次没交作业。

所以这一组的落点还是署名。评语上署的是教师的名字，出了问题——家长质疑、学生受伤——承担责任的是签名的人。

地方版本都在往同一句话上收

地方文件的表述各不相同，方向一致。

浙江、云南、黑龙江、辽宁出了「人工智能 + 教育」行动方案；山东、广东、浙江针对教师群体发布 AI 素养框架或教学指导纲要。这些文件的共同表述是：教师是教学设计的责任主体。

「责任主体」这四个字，比任何一条禁令都重。它意味着不管工具多强，最后签字的还是人。

配套的动作也在同一个月落地：国家智慧教育平台的教师发展中心上线了 AI 素养专区，提供梯度化测评并按结果推荐课程；上海启动中小学人工智能教师「火炬计划」，配了 50 余册参考书和 200 余个在线资源。

一手给工具，一手给培训，中间划一条署名线。这是一套完整的安排，不是临时起意。

机构在这件事上更容易踩

培训机构在这件事上的暴露面，比学校更大，原因有三个。

第一个是对外。机构的课件、讲义、宣传物料是对外发布的，一旦出现事实错误或价值偏差，传播范围和留存时间都远超一节校内课。

第二个是考核。学校的评价看课堂与教研，机构的评价看续班与成绩。压力传导到教师身上，最容易发生的动作就是「用 AI 出一套卷子，赶紧发下去」。

第三个是人员流动。机构教师流动性高，生成的内容随人走，机构本身没有留痕，出了事说不清是谁做的。

三个原因指向同一个动作：把 AI 使用写进教研流程，而不是留在个人电脑里。写进流程的意思是，谁用、用在哪、谁审、怎么存，四件事有明确的人。

教研组的四条约定

教研组层面能落地的约定，四条就够。

第一条，谁能用。不是所有岗位都需要，先让涉及学生数据和对外发布的岗位用起来，且要先培训。培训的内容不是工具操作，是边界。

第二条，用在哪。备课的资料检索、题目的变式生成、课件的版式整理可以用；涉及价值判断、学情结论、评语定性的，不用。

第三条，怎么标。对外发布的材料，凡是 AI 参与生成的，在内部版本上标注，谁审核谁签字。标注不是自证清白，是留一条可追溯的线。

第四条，怎么存。每次使用留下记录：用了什么工具、解决什么问题、输出改了多少。这份记录在教研复盘时比结果更有用。

六行里，最右边一列是分水岭。左边两列可以讨论，右边一列没有余地——凡是「直接采用」「不改就发」的，都是把审核这一步跳过了。

绩效栏怎么改：三个可核查项

教育部教师工作司负责人已经明确，数字技术应用将融入教师评价体系。如果这句话落地，绩效栏就得跟着改。

改法不是加一句「会用 AI」，是换成三个能核查的项。

第一项，用在哪里。写清楚这学期用 AI 解决了哪个具体的教学问题：是错题归因，是分层作业，还是课件制作。写不出具体问题的，等于没用。

第二项，怎么处理数据。这一项是合规项，也是最能区分专业度的一项：有没有脱敏、数据存在哪里、用完是否删除。

第三项，产出了什么。不是「生成了多少份材料」，是「哪些材料进了课堂、效果如何」。可核查的标准是能不能拿出来给人看。

四行新栏目有一个共同点：都能被第三方核查。这也正是「署名」这件事的操作化——署了名，就要拿得出证据；拿不出证据，署名就只是一句话。

教师档案里加一栏 AI 使用记录，用学邦的教师档案功能挂上去，比另建一张表更容易坚持，也更容易在学期末导出。

写在最后

18 条禁区管的不是「用不用」，是「署谁的名」。工具可以把初稿写得很快，判断权交出去就收不回来了。

对机构来说，这件事的紧迫性不在政策，在家长：他们不会问你用了什么模型，只会问这份评语是不是你写的。

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