关注 2025 年教室中的这 4 个人工智能趋势

对于寻求国家和州资源来指导学校和学区将人工智能融入课堂的 K-12 领导人来说，去年至关重要。 

但正当学校从联邦政府和国家组织获得更多人工智能支持和建议时，关于滥用该技术后果的警告信号也出现了。从蓬勃发展诉讼到扩散学校中的深度假货一些 K-12 技术专家表示，这些挑战可能会减慢学校推出人工智能工具的速度。 

专家们表示，他们不确定联邦对 K-12 中人工智能的支持在唐纳德·特朗普总统的第二个任期内会表现如何，这让未来变得更加模糊。

随着学校应对在课堂上使用人工智能的复杂性，以下是 2025 年需要关注的四个趋势。 

地区和州人工智能指导将上升

虽然目前尚不清楚特朗普第二届政府的联邦人工智能教育政策将采取什么方向，但到 2025 年，学校可能不得不更多地依赖国家组织和非营利组织的高层指导，并且华盛顿吉格港半岛学区首席信息官克里斯·哈格尔 (Kris Hagel) 表示，“在接下来的几年里。” 

过去两年，美国教育部教育技术办公室Code.org 首席学术官兼 TeachAI 负责人 Pat Yongpradit 表示，开发了有用的人工智能资源和指导。但永普拉迪表示，他预计在不久的将来不会有类似的联邦援助。 

Yongpradit 表示，教育部的人工智能资源确实为州教育机构定下了基调，并补充说，无论教育部发生什么，州教育机构都将从那里获取资源. –

Yongpradit 表示，随着更多州预计将继续为学校推出自己的人工智能资源，他预计会有更多学区效仿自己的政策。

截至11月，已有24个州发布了人工智能在教育领域的指导据 TeachAI 称，该联盟是一个全国性联盟，旨在指导学校安全、合乎道德地使用人工智能。Code.org 是一个为学校提供计算机科学课程和项目的非营利组织。

更多人工智能工具将为特殊教育和英语学习者量身定制

随着特殊教育教师越来越多地表达对人工智能工具的兴趣，Yongpradit 表示，他希望该领域即将出现“更量身定制的体验”。

哈格尔表示，半岛学区的领导者正在探索如何通过学区自己的人工智能企业系统安全地分析学生的个性化教育计划数据。他说，我们的目标是最终使用人工智能通过将学生的测试数据与他们的个别化教育计划目标进行比较来帮助改善个别化教育计划。 

哈格尔说，有很多方法可以“安全可靠”地做到这一点。“我认为人们还没有全神贯注于底层技术来理解。”

尽管如此，Hagel 强烈建议不要使用 ChatGPT 等免费、公开的人工智能工具来满足特殊教育需求。然而，各学区可以利用人工智能企业系统探索特殊教育解决方案，其中——您拥有内置或安全的环境，您知道大型语言模型不会保存该数据，您知道它不会将其带到任何地方，而且没有其他人正在存储它，”哈格尔说。

亚利桑那州立大学重塑公共教育中心主任 Robin Lake 表示，她预计今年将看到更多人工智能工具迅速推出，不仅支持特殊教育学生，还支持多语言学习者。 

她同意人工智能驱动的工具将来可能会支持 IEP。对于英语学习者来说，莱克希望实时翻译工具能够更加融入课堂。 

教师对人工智能探测器的依赖将继续增长

教师使用人工智能检测工具近年来，随着科技公司宣传他们的软件能够生成的点文本或者AI 转述。

Yongpradit 表示，他预计到 2025 年将有更多教师选择人工智能检测工具。他表示，与此同时，公众可能会反对使用该软件来解决作弊和剽窃问题。

事实上，永普拉迪说，他经常劝阻老师不要使用人工智能探测器。他说，即使这些工具很完美，没有误报，没有偏见，探测器也是为特定的生成人工智能模型而设计的，而这些模型经常会发生变化，最终使探测器的效率降低。 

“更好的做法是弄清楚为什么你要教你所教的内容，为什么孩子们首先会作弊，”永普拉迪说。“您正在做的事情本身是否基本上需要改变？”

然而，莱克表示，更多的教师可能会超越检测工具。教师可能会向聆听他们指导的人工智能教练寻求实时反馈，或者更多的教师可能会开始使用人工智能进行有针对性的专业发展。 

莱克说，人工智能导师等个性化教学工具今年也可能会在教育工作者中越来越受欢迎。 

一些地区仍难以整合人工智能

哈格尔表示，尽管人工智能在 K-12 中的知名度越来越高，但仍有相当多的学区尚未开始实施该技术或继续完全阻止其使用。但他表示，他希望大多数学区今年能够在某种程度上使用人工智能。 

与此同时，永普拉迪表示，他预计“教育界的很大一部分”仍然不会在人工智能方面发挥多大作用。永普拉迪说，这“只是因为他们有更大的鱼要煎，坦率地说是这样”。 

Lake 从农村和城市的几个学区那里听说，他们没有能力、金钱和时间认真投资人工智能，尽管人们对此很感兴趣。但她说，这才是联邦和州官员应该介入并提供支持和指导的地方。 

尽管如此，她表示，并没有多少州为寻求人工智能工具创新的学校提供​​财政投资。

同样，哈格尔说，一些地区继续在人工智能实施方面遇到困难，因为“对人工智能如何工作缺乏从根本上的了解”，而且他们对此感到恐惧。这一挑战表明需要重新思考如何向学校领导解释人工智能。 

哈格尔说，“必须采取一些措施让人们了解人工智能背后的底层技术，这样他们才能更轻松地继续前进。” 

挑战包括对学校抄袭政策或对学校剽窃行为的担忧的诉讼学生数据隐私莱克说，保护措施可能会对想要推进该技术的地区产生“寒蝉效应”。她说，虽然学校不应该冒涉及人工智能的不必要风险，但他们应该放心地在受控、基于证据的环境中尝试这些工具，为学生和教师找到解决方案。