AI 恐慌会让孩子们付出代价吗？
作者 Jaime Casap 以新墨西哥州采用 Amira AI 阅读筛查工具为例，对比纽约和洛杉矶对生成式 AI 的禁令，指出对 AI 的恐慌可能伤害最需要帮助的学生。他承认数据隐私和算法偏见是合理关切，但强调应通过治理而非全面禁止来解决问题，并呼吁关注真正的问题——孩子们的阅读能力。
推荐理由：作者以亲历者视角对比 AI 筛查与旧式评估的利弊，为读者理解教育 AI 争议提供了平衡的思考框架。
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今日 1 条EdSurge精选AI 评分6262
The Verge · AIAI 评分5454 评论：大脑不是计算机，AI 是认知版热狗
Benjamin Riley 在 The Verge 撰文，认为将大脑视为计算机的模型有误，AI 如同认知版热狗，长期使用会削弱人类发展知识的能力。他援引神经科学家 Paul Cisek 的反馈控制理论，并指出 ChatGPT 已成为全球最大学习平台，但学生大量使用 AI 逃避思考，损害学习。
eSchool NewsAI 评分3838 学习者自主性应成为AI驱动数字素养教育的基石
学校应对AI素养教育的路径尚不清晰，单纯教授AI工具使用只是从问题中途入手。教育应首先确立以学习者自主性为核心的基础原则，将AI素养纳入数字素养框架，从基础教育到高等教育系统推进。全面禁止AI既徒劳又短暂，课程需在应对风险的同时承认AI在日常数字工具中的普及现实。
Education NextAI 评分4848 The Education Exchange：1619 项目创作者未用权力与特权推动择校
哈佛大学教育政策与治理项目主任 Paul Peterson 与先锋研究所高级研究员 Steven Wilson 在播客中讨论 Nikole Hannah-Jones 的反思文章。Wilson 认为，Hannah-Jones 本可将女儿送入附近高分特许学校，却因理念放弃，且未利用自身影响力推动择校；他还指出纽约市特许学校数量受法定上限限制，限制了优质教育机会的扩展。
Education NextAI 评分3333 蓝色浪潮邮件问答：大局观
教育政策专家Rick Hess在邮件问答中分析，即便民主党在11月大选中大胜，对联邦教育政策的影响也有限：教育支出不会大幅变动，特朗普政府的DEI、性别认同、移民及认证政策仍将保留，民主党缺乏推翻总统否决的票数。高等教育方面，民主党胜利只能带来短期缓解，高校仍面临生源减少、学费压力及OBBBA问责条款的长期挑战。
eSchool NewsAI 评分5353 Michael B. Horn 撰文：作弊不是问题，而是零和教育系统的解决方案
Michael B. Horn 在 Christensen Institute 博客发文，认为作弊不是教育的问题，而是学生在零和选拔系统下取得进步的理性解决方案。文章援引调查称 63% 使用 AI 的青少年用 AI 获取作业答案，并引用 Matt Pittinsky 的观点指出 AI 只是把获取学历的成本降到零，暴露了证书与知识之间的差距。作者呼吁以正和思维重塑教育。
Getting SmartAI 评分5555 体验式学习为何重要：如何设计真正有影响力的学习体验
本文作者Chris Unger基于多年教学实践和多项研究指出，多数学校与职业发展中的体验式学习效果不佳，关键在于缺乏个人意义、真实性和情境性。他提出体验连续体模型，从知识传递到真实实践，强调内在兴趣、真实任务和反思的重要性，并给出设计真实学习体验的具体问题清单。
EdSurgeAI 评分3939 EdReports 审查 K-12 教材 AI 功能：学校能否信任教育科技产品中的 AI？
EdReports 近期审查 K-12 教材中快速集成的 AI 功能，发现其教育有效性证据存疑，引发学区采购考量。EdReports 首席学术官 Courtney Allison 指出，教师审查与学生实时接触内容的界限正在模糊，并质疑是否应要求供应商在生成式 AI 普及仅数年内提供证明。
Education Next精选AI 评分5858 教育政策如何延长疫情对全球学生学业表现的影响
Montse Gomendio分析认为，疫情期间学生学习损失与停课时长并非高度相关，评估取消、课程内容缩减和标准放宽等政策也影响了损失是否延续。文章比较芬兰、葡萄牙、西班牙与新加坡、日本、英国等案例，指出PISA 2025中部分国家成绩继续下降，而保持较高标准、外部测评和针对性辅导的体系表现较稳。
推荐理由：文章对比学校关闭时长与多国测评结果，梳理疫情前后评估、课程和问责政策如何影响学习损失的持续程度。
芥末堆AI 评分88 十一黄金备考期｜绘学教育助力初高中学生科学备战月考与期中考试
绘学教育面向初高中学生提供十一假期月考与期中考试备考方案，以综合学情诊断、分层教学和“一人一策”方案减少盲目刷题。依托自主研发PLI学习力指数测评系统，从学科能力、非智力因素两大维度定位知识漏洞、学习动力与心理状态，再匹配基础夯实或高频重难点突破路径。ેષ
Education NextAI 评分3737 Nikole Hannah-Jones 未选择的特许学校方案
Nikole Hannah-Jones 回顾为女儿选择纽约公立学校的决定，并反思未考虑特许学校这一选项。Success Academy Bed-Stuy 在 2024–25 school year 招收近 1,000 名学生，英语和数学达到年级水平的比例分别为 97% 和 99%。Classical Charter Schools 2025 年数学和英语测试达标率分别为 98% 和 96%。
EdSurgeAI 评分5050 传统教师培训不够用，我改用 TikTok 打造替代方案
一位美国教师发现传统教师职业发展（PD）培训过于注重合规而缺乏创新，转而通过 TikTok 创建“Science of Reading Snaps”频道，将阅读科学理论转化为碎片化专业发展内容，并实际拍摄自己在课堂中应用相关策略的视频。文章还引用了内布拉斯加卫斯理大学助理教授 Evi Wusk 的研究，指出职前教师正通过 TikTok 接触教学实践与“妙招”。
Getting SmartAI 评分3737 双重注册项目如何真正发挥作用：可持续、协同的资金与数据驱动评估
Getting Smart 与 Britebound 的系列文章指出，双重注册项目能否持续，取决于资金机制是否维持高中支持体系，以及是否用学生后续进展而非参与人数评估成效。文章以 Massachusetts 的按学分补偿和规划拨款为例，建议学校追踪学生升入大学后的持续就读情况，并检验家庭能否独立看懂升学路径。
芥末堆精选AI 评分6262 前国际学校校长 Claire 谈创办中国第一所 AI 原生学校：反 AI 但拥抱 AI
前国际学校校长 Claire 计划于 2027 年 9 月在北京朝阳创办“原点学院”，号称中国第一所 AI 原生学校。她主张 AI 负责知识传递，人负责关系与意义，通过重新分配学生时间，将释放的时间用于体育、艺术、哲学和真实项目。她提出“反单一、反依赖、反替代、反异化”四个原则，强调人始终是教育的主体。
推荐理由：Claire 对 AI 原生学校的构想，为教育者提供了重新分配学生时间的具体思路和反 AI 的边界思考。
Getting SmartAI 评分4040 认可制度的克里奥尔化：从防御性主权到关系型接口
西蒙·拉瓦约利在Getting Smart撰文指出，传统先前学习认可（RPL）常沦为同化工具，将社区性、土地性、整体性知识切割成标准化能力。他提出以“认可克里奥尔化”替代防御性主权，借鉴南非IKS法案（2019）经验，通过开放徽章、可验证凭证及CARE原则等技术路径，构建让不同知识体系平等相遇、相互转化的关系型接口。
芥末堆精选AI 评分6060 研学市场2422亿却难赚钱，从业者谈行业困境与转型方向
芥末堆对话山东研学从业者团哥，探讨研学市场达2422亿但一线难赚钱的原因。团哥指出，市场大不等于能赚钱，行业长期是项目生意而非产品生意，学校端需要教育服务能力，家庭端需要产品与市场能力。未来研学竞争的关键，是在学校现有教育体系内，把地方资源转化为学校用得上的教育产品。
推荐理由：对话揭示了研学市场看似庞大但一线难赚钱的根源，可帮助从业者理解从资源竞争转向产品与教育服务竞争的行业变化。
eSchool NewsAI 评分3333 2026年返校季：塑造本年度K-12教育的趋势
2026-27学年，K-12教育领导者正聚焦AI从“新奇工具”转向“日常个性化学习工具”，同时应对网络安全、慢性缺勤与学业差距等挑战。专家预测，学校将更重视结构化读写教学、CTE项目扩展，并推动技术从“是否进课堂”转向“是否真正促进学习”，以可持续方式提升教学效果。
Getting SmartAI 评分4343 双学分课程真正有效的关键：学生与家庭支持及职业连接
Getting Smart与Britebound合作系列文章第三篇指出，双学分课程成功的关键在于专人负责的支持体系与职业连接，而非仅靠课程安排。最强模型配备专门辅导员和项目经理，设立早期退课窗口，并通过导师制、实习和行业证书的分层结构，帮助学生探索职业方向。
EdSurgeAI 评分4545 与 JFF 首席执行官 Maria Flynn 对话：如何应对未来工作的不确定性
JFF 首席执行官 Maria Flynn 在 RISE 峰会上受访，指出学校在 AI 素养培养上滞后，家长对学校应对新技术（51%）与职场准备（27%）的信心差距明显。她建议将 AI 素养设为高中毕业基本要求，并推动初中阶段职业探索，同时借鉴俄亥俄州立大学、迈阿密戴德学院及 InnovateEDU 等案例，通过教师实习和工具（如 GoZig 平台）弥合教育与职场需求间的错位。
eSchool News精选AI 评分6060 口试回归：生成式 AI 时代，教育评估如何重新定义学习证据
面对生成式 AI 对传统书面作业的冲击，怀俄明大学教授 Catherine Hartmann 在人文课程中恢复口试，通过逆向设计让学生整学期练习口头表达，最终以口试作为评估方式。宾夕法尼亚大学数学教授 Robin Pemantle 也让学生在黑板上解题并口头解释推理过程。作者认为口试能揭示学生的思考过程，而非仅看最终答案，但需注意多语言学习者的语言障碍，避免将表达困难误判为知识欠缺。
推荐理由：作者以两所大学的真实教学案例说明口试如何应对生成式 AI 对作业评估的冲击，并讨论了公平性设计。
Getting SmartAI 评分4040 学生错过机会前，成人先错过信号：学校如何用学生志向数据扩大高阶课程参与
美国公立学校自2021年以来流失约118万名学生，预计到2031年还将减少270万。一项覆盖27万名学生和1.65万名教师的调查显示，89%的学生想上大学，而教育者估计只有73%。文章提出学校应通过倾听学生志向、兴趣和关系，建立可重复的沟通机制，让更多学生参与高阶课程。
eSchool NewsAI 评分4747 趁学生还在校时留住他们：学校领导需联合社区应对隐性辍学
约16%的18至24岁年轻人处于失学、失业或未接受培训状态（NEET），而辍学信号早在学生仍在校时便已显现。学校虽最早察觉预警，却无权解决住房、交通、医疗等根本障碍。Concentric Educational Solutions 本周推出平台 Concentric360，帮助社区伙伴协同识别出勤下滑学生、理解障碍并连接家庭支持，呼吁校长主动召集本地机构共同行动。
eSchool NewsAI 评分3838 别再对学生说“我不是学数学的料”
教育工作者应停止在学生面前说“我不是学数学的料”，这种言论会让学生认为数学可学可不学，进而影响其升学与高薪职业选择。美国国家科学委员会数据显示，2023年STEM全职员工收入中位数为76,000美元，高于非STEM员工的55,000美元。作者呼吁改用“数学对我来说并不总是容易，但我知道它很重要，我仍在学习”等表述，以鼓励学生坚持学习数学。
Education NextAI 评分5050 马萨诸塞州的“学习者画像”做对了什么，纽约州又有哪些不足
马萨诸塞州“学习者画像”提案将州统一课程结业考试纳入高中毕业要求，相比纽约州方案更强调评估的一致性。提案还要求完成总结性学习成果、高中后规划及规定课程，总结性成果由学区依据全州评分标准评定。纽约州则将考试列为多种评估选项之一，评估由学生自己的教师设计和评分。
EdSurgeAI 评分3838 黄石、卢旺达与 AI 教给我的变革之道
作者从卢旺达背水经历与黄石公园1995年重新引入灰狼后河流改道的生态故事中，悟出学校变革的真谛：有意义的改变不靠改进单一环节，而靠改变系统内关系。AI 正改变学生与思考、努力与成就、教师与专业能力之间的关系，这些关系将比任何模型或政策更深刻影响学习未来。
eSchool NewsAI 评分3838 帮助每位学区领导者做出更优决策的 5 个问题
一项针对 Penda Learning 的元分析综合了 13 项独立研究、涉及超 33,000 名学生，其中一项覆盖 46 所学校、近 19,500 名学生的多地点评估显示，学生科学成绩平均提升 21%，达到科学熟练水平的可能性比接受传统教学的学生高约 20%。
Getting SmartAI 评分3838 双学分课程如何真正有效：构建学生真正信任的升学路径
双学分课程的价值取决于学分能否转入学生实际就读的大学，而非理论上的通用性。科罗拉多州ASCENT项目允许修满至少9个学分的毕业生在高中毕业后继续免费修读指定合作院校的大学课程；P-TECH和早期大学校区则与近百家行业伙伴合作，形成高中、高校与产业三方协作。文章建议学区直接询问合作院校学分转入情况，并绘制一页纸的家庭可读路径图。
eSchool NewsAI 评分5252 K-12 网络安全教育为何需要实践演练而非仅靠规则灌输
作者认为，K-12 网络安全教育不能只教规则，而应让学生通过模拟钓鱼邮件等安全演练，练习识别威胁并做出判断。CoSN 2026 报告显示，网络安全是学区技术首要任务，但 65% 的受访者认为缺乏专职人员和预算。作者建议将网络安全纳入数字素养，通过 10 分钟的邮件比较等短练习，帮助学生养成质疑和验证的习惯。
Getting SmartAI 评分4545 一张地图覆盖所有框架：学校转型背后的共享架构
Getting Smart 提出“Learning Innovation Wayfinder”框架，将学校转型归纳为 WHY、WHAT、HOW、FOR WHOM、WHERE、WHEN、WHAT NEXT 七个核心问题，并分析 16 个学校设计框架与 7 个变革改进模型后发现，所有框架均覆盖这些要素，其中学习模型最为普遍，学习生态系统最薄弱。
Education NextAI 评分5757 Frederick Hess：高中课堂正被屏幕与 AI 学习捷径占据
Frederick Hess援引 Fordham Institute《High Tech, Low Standards》报告指出，高中生在校期间普遍使用学校设备，并频繁通过社交媒体、视频和 AI 回避学习任务。
Education NextAI 评分2323 教育交流：微型学校学生和居家教育学生能否获得联邦税收抵免奖学金？
Johns Hopkins Institute for Education Policy高级研究员Angela R. Watson与Paul E. Peterson讨论新联邦奖学金税收抵免的相关规定，称其可能将居家教育和微型学校排除在外。
eSchool NewsAI 评分5353 Title II 合规陷阱：作者呼吁学校将无障碍视为持续实践而非一次性达标
美国司法部更新《美国残疾人法案》第二章，要求公立学校数字内容在 2027 年 4 月（大学区）或 2028 年 4 月（小学区）前符合 WCAG 2.1 AA 标准。
Getting SmartAI 评分3636 双学分项目真正有效的关键：有意的设计与公平的入学机会
Getting Smart 与 Britebound 合作推出四篇系列博客，首篇探讨双学分项目有效运作的基石。研究团队访谈了科罗拉多、明尼苏达、华盛顿和马萨诸塞州多个学区与机构，发现强模型将双学分视为设计好的体系而非课程菜单，并以规模本身作为公平策略。马萨诸塞州有色人种学生六年内完成大学学位的比例约为白人同龄人的一半，相关组织正推动早期大学项目覆盖数万名学生。
EdSurgeAI 评分3434 两名学生，两个他们不肯放下的问题
本期 EdSurge 播客讲述两位教育工作者的经历。一位是布鲁克林任教十余年的英语与特殊教育老师 Melinda Medina，她发现学生用“我用了 ChatGPT”来跳过阅读挣扎，并解释了为何这比抄袭更值得警惕。另一位是 Beth Yirga，她带着八年级学生关于学习意义的疑问，走进满是软件工程师和科技高管的会场寻找答案，并由此反思 AI 时代学生的真正需求。
eSchool NewsAI 评分3838 当练习变成数据：帮助教师应对学生误解
数字工具能快速整理证据，但不应取代教师的专业判断。文章提出以学习目标为起点的诊断性练习循环：将题库按课程、主题、难度和目标组织，按目标而非总分分析结果，并让学生参与查看进度。该校采用此方法后，中学数学州考成绩有所提升。
Getting SmartAI 评分4040 何时创新、何时实施、何时改进：战略型学校的决策框架
Getting Smart 基于弗吉尼亚、堪萨斯城和密歇根等地学校的合作观察，提出战略型学校需匹配三种方法：实施科学用于已知解决方案的技术性挑战，创新用于未知解决方案的适应性挑战，改进科学（如PDSA循环）则用于快速检验前两者是否奏效。该框架旨在帮助学校同时运用三套系统，构建创新文化。
eSchool NewsAI 评分5353 阅读干预为何陷入平台期：作者认为纽约新阅读障碍中心难以改变现状
阅读障碍研究者Russell Van Brocklen撰文指出，阅读干预早期见效后常陷入平台期，原因是干预持续强化本已活跃的额叶通路，而非利用学生更强的口语理解通道。他以自身经历为例，说明传统干预的局限。文章还提到，纽约州于2025年12月签署立法成立阅读障碍中心，但该中心主要聚焦识别，对干预平台期这一核心问题尚无明确方案。
eSchool NewsAI 评分4040 AI 时代的职业准备需要决策练习，而非仅工具使用
斯坦福数字经济实验室 8 月更新显示，美国 22–25 岁高 AI 暴露职业就业缺口从 2025 年 7 月数据的 15% 扩大至 2026 年 6 月的 19%。学校应将 AI 视为判断力练习伙伴：小学阶段对比 AI 答案与可信文本，初中处理冲突证据，高中应对无唯一答案的职业案例，并衡量学生验证主张、识别例外、沟通不确定性与承担责任的能力。
EdSurge精选AI 评分6262 教育研究者凯茜·瓦特罗特：学校现行做法可能无意中加剧学生压力
教育研究者凯茜·瓦特罗特在新书《青少年状况不佳》中提出，学校应审视自身环境而非仅靠SEL项目应对学生心理健康危机。她指出七节连排的课表、过重作业和传统评分方式都违背青少年发展需求，建议给予学生更多自主权、重新考虑作业计分方式，并强调心理健康与学业成就同等重要。
推荐理由：访谈从作息、作业、评分等具体环节剖析学校如何无意中加剧学生压力，并给出可落地的减负建议。
eSchool News精选AI 评分6060 学校如何建立日常化的AI公平实践：从技术审查到持续问责的三步框架
美国明尼苏达州立大学教授Chelsie Thielen撰文指出，学校现有的AI政策声明过于笼统，无法解决课堂中的日常公平问题。她提出一个三步实践框架：采购前审查训练数据、保持人类主导的高风险决策、持续评估AI工具影响，并建议要求供应商透明、吸纳多方利益相关者、扩展教师培训。
推荐理由：作者给出了从采购前审查到持续问责的三步实践框架，可直接用于学校制定AI治理流程。