本文来自微信公众号：快刀财经，作者：唐纳德，题图来自：AI 生成
近两三年爆发的人工智能正在冲击人类几千年来的语文通识教育，首当其冲的是被誉为课堂上的"园丁"的语文教师。
往小的点看，AI 可能方便了学生，却惹恼和内卷了语文老师，甚至还对课堂上写满知识的黑板带来不利。
我们来举一个刚发生在老师身上的例子。
"这篇《我的暑假》里的构思，有些模块化的写作，比如‘蝉鸣把夏天泡成了橘子汽水’类似的句子，上周刚在另一个学生布置的日记作业里见过，还有这篇文言文翻译，连‘我对’的位置都有几个学生大致一样。"
成都的李老师是一名小学语文老师，国庆回来后他对着电脑屏幕叹气，最近改日记，第一次觉得"批改"变成了"侦探游戏"，才发生了上述的感叹。
放大来说，这事儿的影响也不小。
站在更宏观的视角，AI 对语文教育的冲击，可以归为教育领域传统范式与新兴生产力之间的必然对话。如果有语文老师真怕自己被取代，那么我们反而要追问，"语文教育究竟要培养什么"这一核心命题？
因为从通用人工智能爆发至今，越来越多的学生通过 AI 学习机、手机等智能硬件接触到了智能技术带来的便利，部分语文老师开始陷入了"甄别 AI 作业""应对 AI 套路化表达"的困境。
但单纯把 AI 定义为语文老师的敌人，还是忽略了更本质的问题，AI 能精准套作作文、快速翻译文言文，被冲击的可不只是这个职业，我们停留在"标准化批改""模板化教学"的传统语文教育模式。
在笔者看来，"第一批 AI 受害者，是中小学语文老师"背后，是一种走向平权渗透的技术，一群无助的语文老师和一个需要挽回的对立局面。
所以，无论是老师还是学生，都是时候改变了。
细节里无处不在地吐槽
为了让语文老师们更好掌握人工智能技术，有不少地方的学校也是费了尽心思，他们生怕老师们会落后于新技术的潮流，以至于有的还成立了一个" AI 赋能互学小组"。
吐槽不是空穴来风，显然有来自个别老师的抵抗与焦虑，自己多年来埋头苦练的功夫一下受到来自新技术的挑战，谁都有点脾气上来。
埋头做教研多年，终于有人抛出那个问题，"你觉得‘崇尚通用人工智能的教育派’有哪些硬指标要求？"
在李老师看来，"大课间都要抽出去开 AI 工作会，课堂上弄个古人说话，与古人握个手，把教学问题问下豆包，都算 AI 运用于课堂，想要实时监控课堂，得硬件设备全跟上，什么统计老师提问，统计学生举手，更是多此一举，数据量化背后不具有参考意义，AI 公开课更是形式化到极致的表演。"
形式上的工作指标是负担，加重教育教学工作也有压力，一些老师会反映，以前批改一篇作文，重点看立意、结构、语言，平均 5 分钟，现在要先"筛查 AI 痕迹"，看有没有情感断层（比如突然出现不符合学生年龄的深刻观点）、有没有套路化比喻（比如"时间是流沙""母爱是阳光"的高频出现），还要用 AI 检测工具交叉验证，一篇作文的批改时间拉长到 8 分钟～10 分钟。
这自然是语文老师在人工智能冲击下的真实焦虑，这些焦虑背后，藏着传统语文教育与 AI 工具的尖锐矛盾。
中国教师发展基金会 2024 年发布的《中小学教师 AI 使用现状调研》显示，68.3% 的语文老师认为 AI "没有减轻工作负担，反而增加了甄别成本"。
比如，如果是更棘手的文言文翻译和现代文阅读理解，AI 能精准给出"标准答案"，但学生抄完后，老师根本无法判断他是否真的理解"通假字""意象内涵"，只能额外增加课堂提问量，导致课时紧张。
"以前怕学生‘不会写’，现在怕学生‘不想写’。"中小学语文老师的吐槽很有代表性，某重点小学的语文老师在教育部基础教育司的座谈会上提到，班里有学生直言" AI 写的作文得分比我自己写的高，为什么还要费劲儿？"
当 AI 能快速满足"得分需求"，学生的写作兴趣和表达欲望，反而成了新的教学难题。
苏格拉底曾说"教育不是灌输，而是点燃火焰"，如今语文教学的吐槽潮，也不是 AI 的"错"，而是 AI 放大了传统语文教育的"弊"，假设我们把"写作"简化成"套模板得分"，把"阅读"简化成"找标准答案"，把"语文"简化成"知识记忆"，当 AI 能比人更高效地完成这些"简化任务"时，焦虑自然会爆发。
看到问题的本质，可能不是" AI 抢了老师的活"，而是"我们的语文教育，到底要教什么"。
人工智能 + 语文 = 语文老师？
随着" AI 写作文比学生好"" AI 批改作业比老师快"的声音增多，有人提出" AI+ 语文 = 替代语文老师"的观点。但事实是，AI 在语文教育中的作用，始终停留在"工具层"，无法触及语文教育的"核心层"，思维与情感的培育。
就目前而言，AI 的"能"搞定"标准化任务"，效率上的确可以给老师的课堂带来帮助，不可否认，人工智能在语文的"基础标准化任务"上，有不少优势，比如，AI 系统在"字词听写""病句修改""文言文字词解释"等任务上，准确率达 90% 以上，处理速度是人工的多倍以上。
再比如字词教学，传统课堂上，老师要逐个检查学生的生字默写，假设一个班 45 人，至少要 20 分钟，而 AI 系统能实时批改，不仅标出错误，还能根据错误类型推送针对性练习（比如把"辩"写成"辨"，就推送形近字辨析题）。
在作业统计环节，AI 能快速算出班级"文言文翻译正确率""作文跑题率"，让老师精准定位教学漏洞，这比人工统计节省很多的时间。
"我们学校师资紧张，一个老师带 3 个班 135 个学生，以前批改作业要到深夜，现在用 AI 改基础题，我能把时间省下来备‘阅读课’，像带学生分析《孔乙己》里‘茴字的四种写法’背后的深意，这比改字词有意义多了。"一些老师在谈到新技术的影响时说到。
从这个角度看，AI 是语文老师的"效率助手"，能把老师从机械劳动中解放出来，当然，AI 的"不能"就反映在缺了"情感与思维"上，这就注定它成不了"教育者"。
实际上在现行的素质课程标准要求下，语文教育的核心，并不在于"标准化任务"。北京师范大学 2024 年《AI 与语文教育融合研究》指出，AI 在"情感共鸣""批判性思维""个性化表达"等维度的表现，准确率仅 53.2%，远低于语文老师的 89.1%。
其中最典型的是"文本解读"，AI 能分析《背影》里的"动作描写""环境烘托"，但无法理解朱自清写父亲"爬月台买橘子"时，那种"笨拙中的父爱"与"当时父子间的隔阂"，AI 能说出《荷塘月色》的"通感修辞"，但无法体会朱自清"不宁静"的心境背后，是对现实的无奈与对理想的追求。
在大多数老师眼里，语文教育需要温度、经验和共情，而这些都是 AI 的短板。
该变的是 AI 还是教育？
话说回来，面对 AI 的冲击，争论"要不要禁止 AI "没有意义，真正该思考的是，如何让 AI 适配语文教育的本质，而非让语文教育迁就 AI 的"能力边界"。
再从行业趋势上看，人们普遍认为，语文教育的"转型"已经开始，核心是从"知识传递"转向"素养培育"，从"老师主导"转向" AI 辅助 + 老师引导"。
这个结论有一定的产业支撑，艾瑞咨询 2024 年《中国 AI 教育市场报告》显示，2024 年"教师辅助型 AI "的市场规模同比增长 76%，远超"学生作业型 AI "的 12%，大模型主要可以"帮老师设计教案、分析学情、个性化辅导"，也就是因材施教。
不过，实现这个目标的过程并不简单，因为 AI 并不能作假或者偷懒，恰好是使用它的人，也许并不想只将智能社会的技术用于辅助，人一旦产生惰性，可能就懒得去思考了，尤其是在语文教育这种偏偏又需要人文温度与思考的学科上，更应该警惕老师对人工智能的过度依赖，把辅助教学当作了不做教研的借口。
回到文章开头的一幕，学好语文不在于套模板得分的技巧和找标准答案，用文字表达自己、用阅读理解世界的可能更关键。真正高阶的不是从 AI 才开始出现的。
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