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— 《进步者日报》编辑部 / La rédaction
据Eurydice 2026报告，欧洲只有三分之一的教育系统将AI能力纳入课程。学生大量使用这类工具，即时任务成绩有所提升，但在不使用AI的评估中，成绩比从未接触该工具的对照组低17%。这一差距来自土耳其一所高中开展的试验。
要点
- 欧洲38个教育系统中只有三分之一将AI能力纳入课程，数据来自Eurydice 2026。
- 在该试验中，使用GPT Base期间练习成绩提高48%，但随后在无AI测试中，成绩比对照组低17%。
- 数字素养水平与家庭社会经济背景高度相关：受过高等教育的家长能引导孩子使用工具，其他家庭的孩子则缺乏这种引导。
- 2030年前有两条路：改造课程，或在没有教学改革的情况下继续铺设设备。
差距从教师开始
在谈学生之前，先谈教师。TALIS 2024调查显示，欧盟只有29.7%的受访教师参加过与AI教学相关的继续培训。大多数教师是在没有生成式AI的环境中学习如何教书的，所用方法是为衡量学生独立完成的作业而设计的。现在他们要评价的作品，其中有多少出自人手，往往无法判断。
这一培训缺口决定了后面的一切。掌握AI工具的教师可以用它找出掉队学生、个性化设计练习，或要求学生口头说明机器生成了什么。不掌握的教师看到排版更整洁的作业，勾上”已完成”便算了事。缺乏引导的使用可能助长依赖，而配备防护机制的AI辅导则可能更好地支持学习。
AI在课堂中的实际用法，部分取决于教师培训水平和学校的组织能力。预算充足、管理层有主动性、能获得继续培训的学校，能建立起一套一致的做法。其他学校则任由做法自行形成。
17%的下滑及其对学习的影响
认知卸载的效果因任务结构而异。如果学生在求助工具前先预想自己要找什么，再把结果与预想对照，认知回路就仍部分处于活跃状态。教师明确组织这一对照环节时，能力可以围绕工具建立起来。缺少这一步，产出表面流畅，深层加工却付之阙如。AI对学习的影响，取决于工具如何设计、如何使用。
让学生已有认知与机器输出之间产生摩擦的教学设计，可以支持学习。
这种摩擦恰恰是当前大多数用法所抹掉的：它拖慢速度，让作业不那么整洁，而培训不足的教师还不知道如何评价它。仅凭这一点，不能把撤除工具后的成绩下滑主要归因于缺乏主动教学法；效果取决于AI被如何使用。
Eurydice-经合组织文献中最值得关注的数字不是学校设备配备率，而是AI消失时会发生什么。在无引导使用GPT-4完成练习阶段之后，学生在无工具测试中的成绩比对照组低17%。这一差距说明了一件具体的事：这些学生学会了把部分推理外包，却没有获得任务本应培养的能力。
认知科学将这一机制称为认知卸载。将认知任务委托给工具，可能减少某项心智功能的练习机会，从而限制该能力的习得。学生前进得更快，但脚下的地面在工具缺席时消失了。
试验显示，使用GPT Base做练习期间成绩立即提高48%。学生产出更多、更快。但如果没有一个明确的环节——不借助任何帮助重新加工、解释、改写——收益就只停留在表面。那些为完成率上升而自我祝贺的教育系统，衡量的是工具，不是学生。
文化资本：看不见的基础设施
教育领域的数字鸿沟涵盖设备获取、学习机会、技能和陪伴四个层面。社会经济地位与数字素养成绩高度相关。
父母受过高等教育、熟悉职业数字工具的家庭，孩子不是独自带着ChatGPT回家。他回到的环境里有人会问他：为什么选这个说法？走了什么推理？AI提供了哪些他自己想不到的东西？这种非正式陪伴支持围绕工具的主动学习。
缺乏这种文化资本的家庭，AI常被当作升级版搜索引擎或自动写手，主动工作和学习的机会因此减少。AI的薪资分化在成年人中遵循同样的逻辑：懂得驾驭工具的人持续进步，被动承受工具的人则掉队。
学校正是这种分化开始的地方。
ICILS 2018结果显示，社会经济背景更优越的学生在计算机与信息素养测试中平均得分更高。在没有教学防护措施的情况下，AI可能拉低无工具状态下测得的学习成效；但该试验并未证明能力不平等会因此持续扩大。
在数字能力上取得进展的国家
欧洲三分之一的教育系统将AI能力纳入了课程。这些国家值得认真审视，不是作为照搬的模板，而是作为结果已可读取的实验室。
记录最充分的做法有三个共同点：在课程中明确区分AI使用行为与批判性数字能力——前者是一种行为，后者是可迁移的技能；在部署工具之前先培训教师，而不是让做法凭经验自行形成；定期在不使用工具的情况下评估能力，以衡量真正被内化的部分。
欧盟委员会于2025年启动了教育AI指导方针的修订，依据欧洲议会关于未成年人数字权利的相关工作。修订内容为教育者提供了负责任使用AI和发展AI素养的实用指导。但推动不等于附加条件：欧洲学校数字设备资金通常与正式教学要求脱钩。
配备设备可以量化。改造教学法需要数年，要动员教师工会，结果在完整的PISA周期结束前不会显现。需要在一个任期内拿出成果的政府倾向于优先配备设备。在能力上取得进展的国家，接受了比选举日程更长的时间跨度。
新兴国家有十年时间避免被机器人极化：在欧洲，期限相近，紧迫程度相当。
2030年的两条路径
即将到来的十年将区分两种不同情景，现有信号足以将它们区分开来。
第一种情景：相当一部分欧洲教育系统在2030年前完成课程改造。条件明确——课程改革以能力迁移为目标，而非简单的任务完成率。它配套教师职前与在职培训、按社会经济背景分列的标准化评估，以及为家庭缺乏数字文化资本的学生设立课外支持机制。到2035年，社会经济四分位之间的差距有可能收窄。有可能，但不保证：这取决于实施质量和定期评估的严格程度。
第二种情景：设备继续铺开，教学法没有实质性变革。完成率上升，部委仪表盘数字好看。而在表面之下，在无力改变教学实践的学校里，撤除AI后成绩更差的现象普遍化。家庭拥有数字文化资本的学生面临的风险较低。其他学生则可能积累批判性能力赤字，带来长期影响。没有有能力的国家，哪种民主能运转？这个问题对教育同样成立：没有能够改造教学法的机构，技术设备本身会成为又一种不平等。
区分两条路径的信号并不难追踪：Eurydice每两年测量一次欧洲教育系统将AI能力纳入课程的比例；PISA每个周期测量社会经济四分位之间的数字素养差距。这两个指标并排放置，将说明欧洲是选择缩小差距，还是维持现状。
欧洲可能做出的决定
行动窗口很短。今天进入小学的学生将在2040年代进入劳动力市场，那时的职业环境已由AI使用能力所塑造。他们在求学期间学会或没学会用工具做什么，将影响他们日后的适应能力。
欧洲决策者手中有两个杠杆。第一个是将学校数字设备资金与采用AI能力课程挂钩，并定期评估。认证不是教学质量的保证，但它创造了单纯配发硬件所不具备的内容义务。第二个杠杆针对家庭数字文化资本薄弱的学生：有针对性的课外陪伴项目，可以在家庭之外提供学校未必总能给予的使用引导。
相对于设备本身，这两个杠杆都不昂贵。硬件占学校数字预算的大头，培训、评估和课外陪伴只占极小部分。改变这一比例是政治选择，不是预算约束。
欧洲各国教育部需要在2027年前回答这个问题：他们想衡量的是作业完成率，还是机器关掉后学生的真实能力？
资料来源
- Digital Education at School in Europe，Daniel Jeffrey Koch / Eurydice 2026（substack）
- Eurydice，《欧洲学校数字教育》，2026年报告，欧盟委员会
- 经合组织，《2026年数字教育展望》
- 欧盟委员会，《教育中AI政策审查》，2025
- 欧洲议会，关于未成年人数字权利的报告，2025
- PISA 2025，关于AI与学习成果的调查（经合组织）
