■记者 闻心玥 通讯员 陈泽锋 周雯静 图片由受访者提供
“在我们学校，AI就像一个‘放哨人’，可以从每天产生的大量数据中发现异常，提醒我们把工作做在前面。”平湖市当湖高级中学党总支书记周爱民说，学校构建了超过130个数字化应用模块，引入AI进行数据分析与展示，覆盖师生交流、健康管理、家校沟通、学生评价等场景。
2026世界数字教育大会期间，当湖高级中学申报的《人工智能赋能教育治理：当湖高中的“数智治校”实践》入选长三角“人工智能+教育”创新案例。此次嘉兴共有4个案例上榜，入选数量居全省前列。
根据《嘉兴市推进“人工智能+教育”行动方案（2026—2030年）》，嘉兴正在实施智能环境筑基、课程普及、教学融合、师生能力提升等八项行动，推动人工智能贯通课程、教学、教研、评价和治理全过程。
捕捉校园管理数据异常，帮助师生落地课堂创意、答疑解惑……如今，AI仿佛让教育拥有了“超能力”。
这种“超能力”究竟带来了哪些可能？又能否从少数人的尝试，转化为一所学校、一座城市共同的教育能力？AI入场后，教育又该把哪些判断和责任留给人？
带着这些问题，我们走进嘉兴的中小学和高校，观察AI如何改变教学、学习和校园管理，也寻找“超能力”背后需要共同建立的能力与边界。
一个人的想法如何实现？
最初找陆建友帮忙的，是一名班主任。她想知道，有没有一种工具，既能帮助管理班级纪律，又能让孩子们觉得有趣。
陆建友是桐乡市濮院小学教育集团毛衫城小学的数学教师。虽然不会专业编程，但他觉得，有了AI，任何想法都可以试一试。
他让智能体调用教室一体机上的麦克风，根据音量变化作出反馈。第一版系统很简单：屏幕上只有一棵小树。教室越安静，小树长得越快。孩子们看着树苗舒展，会主动压低声音。
新的想法很快冒出来。能不能让每个孩子都有一棵树？树长大后，能不能获得奖励？于是，系统里出现了19种宠物。学生用积分选择宠物，看着它升级。
这套“班级宠物养成积分系统”后来走出校园。陆建友多次在公益直播中分享智能体的制作方法。他还将智能体上传“飞象老师”平台，下载量超过20万次。各地教师边用边提建议，作业竞速球、幸运转盘等功能陆续加入。
不到一年时间，系统迭代到第五个版本。一个过去需要软件开发人员参与的项目，就这样从教师们的想法里“长”了出来。
在高中物理教师周佳手中，AI动画不再只是服务一堂课。
他用WorkBuddy搭建起学校AI团队工作台。物理装置运动过程、生物虚拟实验等各学科教师制作的AI动画，被汇集到同一个平台。学生可以按需使用，教师也能相互交流、补充资源。
一名教师的探索，由此走出一间教室，成为大家共享的教学工具。
周佳还搭建了用于追踪学生成绩变化的工作台。考试数据导入后，AI协助梳理学生的学业变化，帮助教师持续追踪，及时调整辅导重点。
“我不希望AI只是替教师做几个课件、几段动画。”周佳说，“更重要的是把大家的想法汇聚起来，让一个人的尝试变成一群人的资源，再让这些资源在实际教学中不断生长。”
嘉兴大学开设的人工智能通识课，则为临床医学专业大二学生刘荣佶推开了新世界的大门。
不喜欢课程表软件中的开屏广告，他把需求告诉AI。经过几轮交互后，一款无广告的个人课程表应用就此诞生。
课后，他还主动研究视频生成模型，并参与地方文旅AIGC创作项目。实拍素材、AI生成画面、字幕和剪辑被串进同一套流程。课堂练习延伸为真实项目，他也开始在不同平台学习新的AI技能。
“我感觉AI可以帮我创造无限可能。”刘荣佶兴奋地说。
当技术不再成为阻碍，校园里的“梦想家”便能让一个个好想法在真实的教与学中生根发芽。
一群人的能力如何形成？
AI不应该只是少数教师的“超能力”。几名“高手”的尝试，很难走出一间教室。让更多教师会用、善用AI，是AI进校园必须解决的问题。
2025年10月，陆建友在学校组建“AI应用领跑者团队”，目前吸引了22名教师加入。每月，大家轮流分享AI使用新技巧。“大家接触的学科不同，各有一技之长。”陆建友说。暑假里，这些零散的AI赋能教学经验，又被录成五门微课。
一个人的探索，开始变成一群人的起跑线。但光靠热心教师组队还不够。
嘉兴智慧教育联盟讲师团，便致力于将这种互助变成长效机制。如今，成员从首批31人发展为百人专家库。学校从67项内容中“看单点菜”，讲师送教上门。讲师团组建8年多来，已累计公益送教近千场，服务教师10万人次，在省内外形成了一定影响力。
今年，嘉兴启动“红船旁未来教师”AI赋能进阶计划，面向种子教师、讲师、首席信息官和研训队伍等。会用工具只是起点，不同岗位都能与AI协作，个人经验才能变成共同能力。
校级领导也被纳入培养范围。AI进校园，也考验着学校判断技术、配置资源、改进治理的能力。
海盐县武原中学教育集团校长钟战华面对的，正是一道资源配置题。
教育集团下辖三个校区、63个班，42名骨干教师中，32人集中在武原校区。过去，骨干教师跨校听课，要协调课程、路程和时间。一次指导结束，经验也很难留下。
如今，教育集团在三个校区实现“AI课堂顾问”全覆盖。一堂课结束，“AI课堂顾问”便从教学目标、教学过程、学生表现等维度生成课程评价报告，已累计分析常态课3000余节。
一次，“AI课堂顾问”发现澉浦校区某课的学生参与度连续三周低于集团平均水平，课堂互动只有12分钟，而集团平均为18分钟。
教育集团随即调取武原校区骨干教师的课堂数据和示范课，供该校区教师学习、比较，“AI课堂顾问”继续跟踪课堂变化。四周后，学生参与度回到集团平均水平以上。
“过去主要靠‘人带人’，现在还可以用数据赋能人。”钟战华说，骨干教师不可能时时在场，但经验可以通过AI保存下来、流动起来。
只有把少数人的技术特长变成一群人的专业素养，AI的“超能力”才能真正成为教育的能力。
每个人的思考如何保留？
“你们看，现在这些编程作业写得太完美了。”昨天下午，嘉兴大学《C语言与人工智能基础》课程教师方玫把几份作业摆在桌上，与同事讨论。
代码完整，逻辑严密，几乎挑不出毛病。可课堂上，再请学生讲讲为什么这样设计、某一步如何实现，有些人却答得不如提交的作业好。
一份完美答案，反而遮住了学生究竟会不会的真相。
方玫和同事开始在作业上迭代优化。编程题除代码外，还要附上设计思路；部分题目限定调用的函数；复杂题目拆解为梯度化的连续问题，让学生逐步回答。教师还会追问：“为什么选择这个函数？”“如果边界条件变化，要调整哪些核心模块？”
不过，只要提示词足够完整，这些“障碍”仍可能被AI轻松跨过。
周爱民也有同感：“有些时候是AI会了，学生没会。”
高考仍要求学生独立纸笔答题。知识没有进入头脑，机器答案再漂亮，也无法变成考场能力。因此，周爱民更愿意让AI归集校园数据、辅助评价、提示异常，而不是替学生解题。
事实上，他的顾虑指向的是哪些权限不能交给AI。学生的独立思考，仍需要扎实的基本功支撑。
“AI的本质是能力放大器，但如果学习者自身的知识‘地基’为零，即便乘以百倍的工具效能，结果仍然为零。”嘉兴大学人工智能教育教学创新研究中心主任、教授贾小军说。
为此，他在课堂上设置了对照式实践任务。在文本分析专题中，学生既要借助AI提取高频词，也要自己编写Python代码完成同样的分析，再比较两种结果，弄懂机器怎样得出结论。
“不是有了AI工具，专业基础课程与核心能力培养就可以被弱化。”贾小军说。学生如果不懂底层逻辑，即使AI生成了内容，也看不出错在哪里，更谈不上修改。
AI时代，核心能力需要覆盖的范围可以有所调整，一些重复性、操作性的内容可以交给机器，但专业的核心价值更加凸显：理解原理、核验事实、辨别优劣，是人类驾驭智能工具的前提。
贾小军会建议学生在面对题目时先写下提示词：“你是我的课程导师，不要直接给出最终答案，请根据我的思考路径逐步引导提问。”AI不再直接给出答案，而是反问：“你目前的思考进展到哪一步？”“接下来可以用哪个条件进行推导？”
同一个AI，既可能成为答题机器，也可能成为思考的引路人。
AI的“超能力”，不应是替代人思考，而应成为激发思考的支点。技术越能干，教师越要会提问、会判断，把思考的主动权牢牢掌握在自己和学生手中。
AI带给教育的“超能力”，降低了创意实现的门槛，也打开了更广阔的空间。
这种改变的深层意义，在于技术为教育公平提供了新的支点。AI不能抹平城乡、校际之间的差距，却能减少资源差异对成长机会的限制。
骨干教师的经验可以跨校流动，乡村师生也有机会接触过去难以获得的课程、师资和学习支持。借助更丰富的数据，教师还能看见那些不善表达、较少求助的学生，避免只凭成绩和印象作出判断。
技术所推动的“平权”，能让优质资源分布更为均衡，让更多学校和学生拥有向上生长的可能。
但技术不会天然带来公平，也不会自动成为教育能力。AI可能生成错误，数据画像也可能固化偏见，如果不同学校、教师驾驭技术的能力悬殊，新的差距也会随之产生。
因此，学校既要明确产品准入、数据采集、信息安全和结果使用的边界，也要建立对AI输出的审核与纠错机制。教师则不能只会调用工具，还要懂得设计问题、核验答案、识别偏差，并判断哪些环节可以交给机器，哪些责任必须由人承担。
AI的“超能力”，不在于无所不能，而在于让教育拥有更多可能。建立规则、提升能力、守住育人责任，技术的能力才能真正转化为教育的能力。