从"AI排斥"到"AI创能"：高职教师如何走出智能化的第一步

先摆一个略显扎眼的事实

数据摆在这里："70后"和"60后"教师经常使用生成式人工智能的比例，分别只有47%和30%。这不是某个小范围调查的抽样噪声，而是研究者在讨论AI进课堂时反复引用的重要参照。换句话说，在高校讲台上的主力人群中，超过一半的"70后"教师、七成的"60后"教师，日常教学中并非常态化地使用AI。

看到这个数字，一种声音很自然："年纪大了学不动""学生拿AI应付作业怎么办""学校没给操作细则，我不敢乱用"。这些反应并不丢人，它们指向同一个现实的深层问题——不是AI本身不好用，而是许多人被某种"排斥"挡在了门外。

为什么有的教师一提起AI就躲，有的用了几年还在停滞不前，有的却能真把课堂"改头换面"？差异往往不在技术熟练度，而在观念、规则、组织与知识四个维度上，谁多了一道又一道隐形的"门"。回答好"怎么推开这些门"，正是高职院校推进AI深度应用的关键。

---

一、教师为什么会天然地"排斥"AI？

先回到一个朴素的追问：抵触AI，真的是因为"能力不足"或"观念守旧"吗？恐怕不止。多数人的抗拒，是在环境、规则和自身处境共同作用下形成的合理反应，不能简单归咎于个人。

第一道门，是观念上的"思想排斥"。 部分教师对AI辅助教学持回避态度，担心它冲淡教学的"人味儿"，或者对学生用AI过度限制，干脆"一刀切"地下禁令。这里有个认知误区：把AI等同于"作弊工具"，等同于"代替老师的东西"，而不是"帮老师把时间省下来的助手"。思想上一旦预设了"它会取代我"，行动上自然会防范、抵触。

第二道门，是规则上的"制度排斥"。 不少院校对AI应用"只管开与禁，不讲怎么用"。规章制度写得宽泛模糊，可操作性差——你问"作业能不能用AI改？答辩能不能提AI？实训报告让不让学生查'答案'？"，往往得不到明确答复，于是教师最稳妥的选择变成了"干脆不用"。等于用不完整的规则，把积极性挡在了门外。

第三道门，是场域中的"组织排斥"。 学校对上级政策响应缓慢，平时没人推动，出了事才出台应急办法；课堂上师生活动与数字化工具若即若离，缺乏跨部门协同。单打独斗的教师即便想试，也找不到支持的网络，热情很快被"孤立感"浇灭。

第四道门，是素养层面的"知识排斥"。 不少人对AI的理解停留在"听说过ChatGPT、DeepSeek"的概念层面，真正落到"这个工具适配我这门课的哪个环节"时，心里没底。把AI技术与具体学科深度融合的能力不足，使用的往往是皮毛功能，效果自然有限，进而又反过来印证了"AI没用"。

小结：所谓"排斥"，从来不是一个字面上的"拒绝"，而是观念、制度、组织、知识四条链条上的卡点叠在一起。哪一个环节松动，连环的堵点就能慢慢打开。

---

二、从"排斥"到"创能"，这中间到底差了什么？

看懂"排斥"之后，自然要问：破局之后应该走向哪里？研究者给出的答案是"创能"。这个词初看有些书面，但落到底层逻辑很朴素——不只是"我用了AI"，而是"AI激发出我原有的教学创造力"。

如果只停留在"赋能"，本质上是单向的：技术把能量输送进来，教师被动接受，好比给一辆老车加满油，方向还是老方向。而"创能"则强调双向奔赴：技术内化之后，重新点燃教师自身设计课堂、研究教法、服务学生的能动性。用大白话说，前者是"我会用这个软件了"，后者是"因为我用对了方法，我的课有了新的讲法、新的练法、新的评法"。

具体到高职场景，这条转变可以落在四种对比上，我用表格替各位收起：

这四种转变不是一蹴而就的，却是有迹可循的。真正落地"创能"，核心是同时推动四个字——"转念""立规""建制""变情境"。下文逐个拆开讲透。

---

三、转念：高职教师心里那道"观念门"怎么拆？

观念上的松动，是所有改变的前提。既然多数教师不是真不会，而是"不想试、怕试错"，第一步就要帮这口气"顺"下来。

① 用"历时性"的眼光看待AI。 人工智能不是今天突然空降的，它是一步一步演化来的：从早期检索式工具，到语音助手，再到如今的生成式大模型。回头看，计算机、多媒体、慕课进课堂时，也都经历过"恐慌—观望—接纳"的周期。把AI放进时间长河里看，你就不会急于给它下"好或坏"的死刑判决，而是愿意给它一个迭代和完善的机会。教师需要的，不是赶时髦，而是那种"从容地陪它成长"的韧性信念。

② 用"变革性"的思维理解师生关系。 有了AI之后，教师最大的价值不再是把标准答案讲清楚——这个环节机器能做得又快又全。教师真正的不可替代性，在于理解学生、点燃动机、设计真实问题、给学生情绪支持。把这些想透了，你非但不会觉得"被取代"，反而会发现自己被AI"解放"出来，去做更有创造力的部分。观念一转，手里那部手机、那台电脑，就不再是"对手"，而是"队友"。

一位高职工科教师曾这么说：以前我怕AI把学生该练的工夫给省了，后来我改了一种做法——让AI当"陪练"，学生先自己写出方案流程，再让AI挑刺、补漏洞，最后我再来点评。"AI负责'挑毛病'，我负责'分高下'，它反而成了我的助教。"

观念的门敲开了，紧接着要面对一个更实际的问题：光想通没用，学校层面的"规矩"还得跟上。

---

四、立规：课堂上到底能不能用、怎么用？

很多教师不是不想用AI，而是"不敢用"——因为学校没讲清楚边界。这里最关键的增量是：把"允许/禁止"升级为"如何合理地用"。

制度上的成熟，通常要分三步走。第一，规则要具体到可操作。 与其写一句"鼓励运用AI辅助教学"，不如写明"实训报告中使用生成式AI的，须在文末注明所用工具与生成内容占比"。明确的边界，反而给教师和学生都吃了定心丸。第二，配套要跟上评价体系。 作业、考试、答辩的考核标准里，要把"是否合理使用AI"作为维度纳入设计，而不是简单地在题目旁边加一行"禁止使用AI"。第三，指引要落到课程层面。 不同专业、不同课程对AI的开放度不一样——编程课可以让学生让AI做代码骨架再自己补逻辑，思政课则要警惕AI代替深度思考。一张全校通用的"能用/不能用"清单，效果远不如一专业一策、一课程一案的细化指引。

这里特别提醒高职院校的决策者与教学管理者一句：规则的尺度，既别"一刀切"封死，也别"放羊式"撒手。 好的制度，是让教师"有章可循、敢用会用"的兜底，而不是束缚手脚的绳索。制度立住了，"组织"这一环才转得动。

顺带说说教师最关心的"考核"问题。不少同行问：AI一上，学生作业还有参考价值吗？评分怎么定？我的建议很直接——别跟工具较劲，要跟"要求"较劲。把考核的锚点从"过程可不可作弊"挪到"结果有没有含金量"上：提交的方案、报告、代码，不妨让AI参与辅助，但答辩当场的随机提问、关键环节的口头陈述、操作要点的现场演示，始终是AI替不了的"真人秀"。教师在规则里明确"AI可参与哪一环节、成果如何体现、现场如何验证"，学生反而会把AI当成打磨自己作品的"工作台"，而不是"抄答案的捷径"。

再补充一个能被很多学校采纳的学时学分参考：把"AI素养与规范使用"作为通识模块嵌入第一学年，建议安排8—16学时，可计入学分或作为学习成果认定；专业核心课程则鼓励在原有实训中植入AI环节，不另占课时，只调整练习形式。这样既不增加学生负担，又能让AI应用"长"进课程体系里，而非游离于体系之外。

把上面几章串起来看，"四重排斥"各自对应的破解动作和落点，可以从这张表里一眼找到：

这张表想说明的其实是一句话："排斥"不是教师一个人的责任，也不该只靠教师一个人的努力去化解。 观念要教师自己转，但制度、组织、资源这三样，更多要靠学校来搭台。教师主动迈一步，学校给足支持，两股劲往一处使，"创能"才有真正的底气。

---

五、建制：一个人单打独斗，不如一群人搭台子

观念通了、制度有了，剩下最难的是"落地靠谁"。现实中，一个教师自己折腾AI，最大的瓶颈恰恰是孤立无援——遇到问题没人问、方案没人认、成果没人传。这时，组织的作用就凸显出来了。

研究者建议的"创生组织"，放到高职语境下，就是三件可落地的实事。其一，组建跨学科团队。 把"管理者+技术工程师+一线教师"拉进来，组成专门攻坚AI教学的跨学科小组——懂管理的协调资源，懂技术的解决平台，懂教学的贡献场景。其二，设立专门的服务中心。 成立"AI教学支持中心"这类常设机构，负责工具选型、培训组织、案例沉淀，让教师有"有问题去哪找"的固定去处。其三，规范权责、盘活资源。 把各部门在AI教学上的职责理顺，避免"谁都不管、出了事谁都推"。对基层来说最直接的好处是：想要一台可用设备、一个能问的人、一个愿意陪跑的教研组，都能找到对应的组织依托。

值得一提的是，高职院校有独特的优势——专业紧贴产业、师生动手能力强、工学结合场景丰富。这些恰恰是AI教学最肥沃的土壤：数控加工、汽车维修、养老服务、电商运营等专业，天然就有大量可被AI重构的实训场景。只要组织愿意搭台，探索的空间远比"怕出错"想象的要大。

---

六、变情境：让AI在"自己的课堂"里真正立起来

规则与组织到位后，最后也最见功夫的一环是"变情境"。它的第一层意思很关键：AI不是"放之各课皆准"的万能钥匙。 同一款工具，在数控编程课上是"排忧解难的好帮手"，在文学赏析课上就可能变成"挤占独立思考的诱惑"。所谓"变情境"，便是承认这种差异，按自己这门课的特点为AI找一个恰到好处的用武之地——不是套用别人的模板，而是从知识与场景出发的"定制"。

我把高职教师最常走的路径归纳成三类，也顺带给出分层建议。一是"知识点诊断型"情境。 适合理论性较强的课程：让AI快速识别学生共性薄弱点，生成针对性练习与讲解，从而把教师从"批改和归纳"里解放出来，转向个别纠偏。二是"沉浸式实操型"情境。 适合技能性突出的专业：借助虚拟现实、增强现实或AI模拟，让学生在不能反复实操的高成本、高风险场景里反复演练，例如焊接、急救、设备排障。三是"作品生成式"情境。 适合设计、文案、编程类课程：学生借助AI生成初稿，再依据学科标准迭代优化，教师则重点把关"判断力"与"创新性"——这正是AI最拿手，也是最不可能替代教师的部分。

分层培训建议：面向全体教师的通识班（学会用、懂边界）→ 面向骨干教师的进阶班（结合课程做方案）→ 面向专业负责人的示范班（带团队、出案例）。三个层次按需供给，既不资源浪费，也不拔苗助长。

下面这张示意图，可以帮各位把"四条道"串成整体，看清从"排斥"到"创能"的完整逻辑：

四个环节不是先后的流水线，而是互相咬合的齿轮。转念给立规铺垫心理基础，立规给建制提供合法依据，建制给变情境输送资源支持，而变情境的鲜活案例，又反过来坚定教师转念的信心。 哪一个环节缺位，整条链都可能卡壳。

---

七、高职教师可以立刻动手的三个小动作

讲完理论，落到"我明天能做什么"。步子不用迈得太大，有三个低门槛、高回报的小动作，任何一位高职教师今天就能开始：

1. 从一门课的一个环节"试点"起。 不必全面铺开对AI的依赖，先挑自己最头疼、最重复的一环——比如每周的学情分析、作业批改、实训报告点评。用适合的工具把它"接手"，先感受效率的提升。2. 找一个"搭子"。 在教研组里找一位同样跃跃欲试的同事结对，共享工具、互相听课、一起复盘，两个人试错比一个人孤单摸索更容易坚持。3. 把成果"留痕"。 无论是改进的一节课、一页提示词、还是一个评价表格，都记录成可复用的案例。这些不起眼的积累，正是从"个人经验"走向"学校资源"的第一块砖。

再说一句很实在的话：哪怕只是先把AI当"备课助手"用起来——让它帮你出题、找资料、设计情境，这都算迈出了"创能"的第一步。不怕慢，就怕站；不追求一步到位，但求日日累积。

---

把拒绝变成创造，从"我"的一张课表开始

说到底，从"AI排斥"到"AI创能"，转变的不只是某一种技术工具的采纳，更是一所学校、一群教师对自己教学方式的重新定义。它不是要求所有人都变成技术专家，而是希望每个人都能在恰当的位置、用恰当的方式，让AI帮自己把擅长的事做得更好。

对高职教师而言，时代给的考题清晰而直接：当越来越多的工作岗位开始由"人+AI"协同完成，我们的课堂若还停留在一成不变的讲练评，学生将来如何面对真实职场？把这个问题想透，答案就会落在行动里——下一节课，不妨就从一个你犹豫了很久却始终没敢试的小功能开始。

---

备查资料：本文观点综合自《中国高教研究》2025年第4期《从"AI排斥"到"AI创能"：人工智能在大学教学中的应用深化》（黄巨臣、王一栋），并结合教育部《高等学校人工智能创新行动计划》（2018）、2024年世界数字教育大会提出的人工智能赋能行动、中共中央国务院《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》中"促进人工智能助力教育变革"的相关表述。文中数据"70后47%、60后30%经常使用生成式AI"出自该研究对大学教师的调查梳理，供教学研究与部署时参考佐证。