不是標(biāo)題黨，我用這個(gè)標(biāo)題就是想說(shuō)明這個(gè)內(nèi)容真的很推薦。

截止2025 年 1 月 24 日，美國(guó)已有 25 個(gè)州及其教育部門發(fā)布了有關(guān)在 K12 學(xué)校使用 AI 的指導(dǎo)文件。這些文件由各州教育部門或相關(guān)機(jī)構(gòu)制定，目的是幫助學(xué)校和地方教育機(jī)構(gòu)制定、實(shí)施和監(jiān)督 AI 應(yīng)用的政策。我們只挑重要州和亮點(diǎn)內(nèi)容來(lái)講解。加利福尼亞州作為美國(guó)的“科技重鎮(zhèn)”，我們公眾號(hào)也解讀過了（點(diǎn)擊圖片即可閱讀）。這次看華盛頓發(fā)布的，更有洞見。

這份名為《Human-Centered AI Guidance for K–12 Public Schools》的文件由華盛頓州公立教育部門（Office of Superintendent of Public Instruction, OSPI）發(fā)布，旨在為K–12公立學(xué)校如何在人性化、負(fù)責(zé)任且安全的前提下使用人工智能提供指導(dǎo)。

強(qiáng)調(diào)“Human Inquiry → AI → Human Empowerment（人類探究 → AI支持 → 人類深化提升）”的三段式模型，確保在使用AI時(shí)始終保留并凸顯人類的思考和創(chuàng)造力。在教育中引入AI時(shí)，需遵循“以人為本”的原則：由人類提出問題，以AI做輔助，最終依然需要由人類對(duì)結(jié)果進(jìn)行審視、加工和升華。

在華盛頓州的這份《Human-Centered AI Guidance for K–12 Public Schools》中，除了總體原則與框架，還提供了相當(dāng)豐富的“操作性示例和資源”來(lái)幫助一線教師、教育管理者、IT/EdTech 負(fù)責(zé)人以及學(xué)生和家長(zhǎng)將AI真正落地于教學(xué)和學(xué)習(xí)實(shí)踐。

一、HAH 三段式模型

在華盛頓州這份面向K–12教育的AI指導(dǎo)文件中，“Human Inquiry → AI → Human Empowerment”所倡導(dǎo)的三段式模型，強(qiáng)調(diào)每一次使用AI都應(yīng)該從人類的思考與問題出發(fā)，并在最后回歸到人類對(duì)結(jié)果的審視、改進(jìn)與深化。

它可簡(jiǎn)單概括為：

• 先有“人”的提問、思考與目標(biāo)確定。例如，教師在備課時(shí)帶著需要解決的問題或要達(dá)成的教學(xué)目標(biāo)，學(xué)生在寫論文或做項(xiàng)目時(shí)先確定研究問題、想要探討的主題等。

  
  

• 這一階段突出人類在“選題—思考—設(shè)計(jì)”過程中的主導(dǎo)地位，確保AI只是“工具”而非“出發(fā)點(diǎn)”。

  
  

• 在明確了人類的需求與方向后，引入AI工具，輔助或加速某些環(huán)節(jié)。它可能是基于預(yù)先提供的素材生成更豐富的參考資料、對(duì)文本進(jìn)行概念梳理、提出進(jìn)一步的思考線索，或?qū)W(xué)術(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和可視化等。

  
  

• 這一階段的關(guān)鍵，是AI只能基于人類已有的思考與輸入提供“輔助”或“生成”，而非完全替代人的獨(dú)立學(xué)習(xí)與判斷。

  
  

• 最終成果依然要由人類來(lái)把關(guān)、整合、反思與升華。例如，教師需要對(duì)AI生成的教學(xué)設(shè)計(jì)進(jìn)行取舍調(diào)整，學(xué)生需要對(duì)AI輔助下得到的草稿進(jìn)行整理、論證與引用標(biāo)注。

  
  

• 通過人類對(duì)AI產(chǎn)出的再審視、再評(píng)價(jià)和再創(chuàng)造，既保證了人對(duì)成果的“掌控權(quán)”和“決定權(quán)”，也使學(xué)習(xí)者真正學(xué)到如何批判性地使用工具、如何驗(yàn)證信息、如何進(jìn)行個(gè)性化表達(dá)等，真正實(shí)現(xiàn)“人的賦能” 。

  
  

華盛頓指導(dǎo)文件把這樣一種“三段式”流程作為核心理念，一方面確保AI的使用與人本教育的核心價(jià)值觀相契合，不會(huì)因?yàn)楣ぞ叩膹?qiáng)大就使人類思考淪為陪襯；另一方面也能充分發(fā)揮AI在信息處理與內(nèi)容生成上的優(yōu)勢(shì)，為學(xué)生與教師帶來(lái)更豐富的思路、更高效的學(xué)習(xí)及教學(xué)體驗(yàn)。

二、學(xué)生應(yīng)用 AI 的五步分層（Scaffolding）法

將“學(xué)生在作業(yè)或?qū)W習(xí)中使用AI的深度”分成不同層級(jí)，可以幫助教師和學(xué)生明確各自應(yīng)遵守的規(guī)范和需要掌握的技能，從而在不同的學(xué)科、作業(yè)類型中合理地引入AI。文件中提供的“五步分層法”用來(lái)讓學(xué)生了解：從不使用AI到與AI深度共創(chuàng)之間，有哪些漸進(jìn)的過渡階段。

以下是其五級(jí)劃分示例，并附加說(shuō)明：

• 學(xué)生獨(dú)立完成作業(yè)，全程基于自己的知識(shí)、技能和思考。

  
  

• 適用于希望考查學(xué)生的原始認(rèn)知能力或讓學(xué)生充分展示個(gè)人學(xué)習(xí)成果的情境，如傳統(tǒng)閉卷考試、核心基礎(chǔ)技能練習(xí)等。

  
  

• 學(xué)生在完成作業(yè)前，可用AI進(jìn)行初步的靈感收集或思路發(fā)散。

  
  

• 作業(yè)的主要書寫或內(nèi)容輸出依然需要由學(xué)生親手完成，AI的使用僅限于提供一些“參考”或“想法建議”。

  
  

• 學(xué)生通常需要記錄或說(shuō)明AI幫助其獲得了哪些靈感，并對(duì)其進(jìn)行批判性篩選和調(diào)整。

  
  

• 學(xué)生可以讓AI生成或梳理一個(gè)草稿，但需要學(xué)生對(duì)AI生成的內(nèi)容做實(shí)質(zhì)性修改和整合。

  
  

• 強(qiáng)調(diào)在這一步中，“最后成品”的結(jié)構(gòu)、論點(diǎn)和結(jié)論依然要經(jīng)過學(xué)生的審閱和修訂，并在文檔或作業(yè)中注明AI的參與程度。

  
  

• AI不僅用于初稿，還可持續(xù)為學(xué)生提供文本潤(rùn)色、內(nèi)容補(bǔ)充或分析建議；學(xué)生在生成、修訂和再生成中與AI多次交互。

  
  

• 學(xué)生需對(duì)AI提供的內(nèi)容進(jìn)行批判性思考和多輪深度加工，并在“過程性作業(yè)或作品”中保留人類思考的痕跡。

  
  

• 作品中必須透明說(shuō)明哪些部分是AI協(xié)作完成，如何在過程中做了決策和判斷。

  
  

• 強(qiáng)調(diào)學(xué)生與AI進(jìn)行深度“對(duì)話”或“協(xié)作”，最終成果的核心部分也許有相當(dāng)大比重來(lái)自AI，但學(xué)生需對(duì)內(nèi)容的準(zhǔn)確性、原創(chuàng)性和價(jià)值觀進(jìn)行“最后審查”。

  
  

• 學(xué)生在此階段常常需要展示更高層次的AI素養(yǎng)（如對(duì)偏見和局限的識(shí)別、對(duì)AI輸出內(nèi)容背后邏輯的理解等），對(duì)AI輔助的作品進(jìn)行深度反思與批判，并詳細(xì)披露AI所做的貢獻(xiàn)、相應(yīng)的提示詞（prompt）等。

  
  

三、AI 作業(yè)設(shè)計(jì)矩陣（Assignment Scaffolding Matrix）

• 列舉常見作業(yè)類別：如閱讀理解、論文寫作、團(tuán)隊(duì)項(xiàng)目、口語(yǔ)或演示、計(jì)算類作業(yè)等。

  
  

• 不同作業(yè)類型對(duì)學(xué)生的學(xué)術(shù)誠(chéng)信、創(chuàng)意表達(dá)、技能訓(xùn)練的重點(diǎn)各不相同，因此AI介入的深度和形式也會(huì)有所差異。

  
  

• 將上述“五步分層”與具體作業(yè)形式相結(jié)合。

  
  

• 舉例：在一篇?dú)v史論文寫作中，Level 2僅可用AI做資料和大綱；Level 3可用AI生成草稿，但學(xué)生必須自行找證據(jù)或進(jìn)行引用標(biāo)注；Level 4或5則可能允許學(xué)生與AI做深度討論，讓AI提出多角度的史實(shí)與評(píng)論，但強(qiáng)調(diào)最后的批判與結(jié)論由學(xué)生完成，并做嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膶W(xué)術(shù)引用。

  
  

• 在矩陣中會(huì)標(biāo)注哪些環(huán)節(jié)需要教師額外檢查學(xué)生的理解深度或過程性成果（如草稿、學(xué)習(xí)日志、prompt的使用記錄），以防止學(xué)生“完全抄襲AI”或“僅接受AI輸出而不加思考”。

  
  

• 教師可結(jié)合學(xué)習(xí)目標(biāo)，確定需要學(xué)生展示的“人類思維過程”證據(jù)及AI使用痕跡，從而進(jìn)行更全面的評(píng)價(jià)。
  
  

• 基于作業(yè)完成度與學(xué)生的實(shí)際感受，教師可逐步提升或降低AI參與深度。比如在起初對(duì)AI輸出依賴度較高的班級(jí)，可以在后期強(qiáng)化人類批判性思維或創(chuàng)造力，以避免學(xué)生過度依賴AI。

  
  

在教學(xué)中的意義：

• 讓教師在備課和設(shè)計(jì)任務(wù)時(shí)有一個(gè)結(jié)構(gòu)化的“藍(lán)圖”，不僅規(guī)定“可以使用AI”或“不能使用AI”，而是具體到如何與在何處使用AI、使用后需如何呈現(xiàn)等細(xì)節(jié)層面。

  
  

• 清晰的框架可大幅減少教師在課堂中對(duì)AI使用的隨意性和擔(dān)憂，同時(shí)提高對(duì)學(xué)術(shù)誠(chéng)信的把控度。

  
  

• 有助于讓學(xué)生意識(shí)到，AI既能成為優(yōu)秀的輔助工具，也需要謹(jǐn)慎對(duì)待、善加利用才能產(chǎn)生最佳的學(xué)習(xí)價(jià)值。

  
  

三、“SHIFT”批判思維框架

核心目標(biāo)：培養(yǎng)學(xué)生對(duì)AI生成內(nèi)容進(jìn)行批判性思考的能力，幫助他們避免盲信AI并積極探究AI可能存在的偏見或錯(cuò)誤。

在文件中，特別提到了一個(gè)簡(jiǎn)潔的思維框架——“SHIFT”，用于指導(dǎo)學(xué)生或教育者在使用AI時(shí)進(jìn)行自我審視與相互討論。

• S – Start your curiosity engine（激發(fā)好奇心）先問自己：我想解決/探究的問題是什么？我對(duì)AI輸出最大的疑惑或期待在哪里？

  
  

• H – Hone in on a detail（聚焦于一個(gè)細(xì)節(jié)）：在AI生成的內(nèi)容中，找出一個(gè)你覺得可疑或驚喜的細(xì)節(jié)，深入探討其正確與否及潛在含義。

  
  

• I – Identify your context（明確應(yīng)用情境）：AI給出的答案是否適用于當(dāng)前的情境或需求？有沒有偏離主題或違背任務(wù)目標(biāo)的地方？

  
  

• F – Frame it from a new perspective（換個(gè)角度）：試著從不同立場(chǎng)、學(xué)科、文化背景出發(fā)，重新審視AI給出的結(jié)果，它的合理性和局限性在哪里？

  
  

• T – Talk about what’s missing（討論或反思缺失之處）：有沒有什么信息是AI沒有考慮到的？是否存在算法偏見或樣本不足？需要進(jìn)一步查證或補(bǔ)充哪些資料？

  
  

除此之外，很多學(xué)校在具體應(yīng)用場(chǎng)景中，也會(huì)擴(kuò)展或自創(chuàng)其他批判思維框架，比如讓學(xué)生與AI進(jìn)行多回合對(duì)話后，自我提問：

• “AI可能犯了哪些典型錯(cuò)誤？”

  
  

• “這段生成的文字可能忽略了哪些群體或視角？”

  
  

• “如果我作為讀者，會(huì)對(duì)這些內(nèi)容產(chǎn)生哪些疑惑？”

  
  

運(yùn)用“SHIFT”批判思維框架意義：

四、“SHIFT”批判思維框架

總結(jié)一下，本文件的指導(dǎo)思想是“Human Inquiry → AI → Human Empowerment（人類探究 → AI支持 → 人類深化提升）”三段式模型，確保在使用AI時(shí)始終保留并凸顯人類的思考和創(chuàng)造力。強(qiáng)調(diào)在教育中引入AI時(shí)，需遵循“以人為本”的原則，基于此，提出以下框架來(lái)在 K12 階段實(shí)施 AI for Education：

• 五步分層（Scaffolding）模型：幫助定義學(xué)生在學(xué)習(xí)和作業(yè)中使用AI的不同“深度”或“階段”，避免“一刀切”或?yàn)E用。

  
  

• AI 作業(yè)設(shè)計(jì)矩陣（Assignment Scaffolding Matrix）：面向一線教學(xué)實(shí)踐，把“五步分層”與具體學(xué)科、不同作業(yè)類型結(jié)合起來(lái)，為教師提供可供參考的模板。

  
  

• “SHIFT”批判思維框架：在學(xué)生使用AI工具的過程中，隨時(shí)引導(dǎo)他們進(jìn)行反思、檢查和討論，培養(yǎng)負(fù)責(zé)任的數(shù)字素養(yǎng)與批判性思維。

  
  

這三者結(jié)合在一起，就能讓學(xué)校和教師在教學(xué)與評(píng)估環(huán)節(jié)中充分發(fā)揮AI的潛能，同時(shí)確保學(xué)生保持獨(dú)立思考、學(xué)術(shù)誠(chéng)信和對(duì)信息質(zhì)量的把關(guān)能力。