人工智能赋“能”课堂教学，赋之以何“能”
0分享至YOCSEF广州举办观点论坛专家“云”思辨：人工智能赋能教学，噱头还是颠覆？新冠疫情以来，智能教育的发展引起世界各国政府的高度重视，被多个国家纳入国家级战略规划。党的二十大报告中，习近平总书记指出“实施科教兴国战略，强化现代化建设人才支撑”，发展能够融合大数据和人工智能技术的智能教育则是实施科教兴国战略的基础工程之一。当前，由于人工智能技术的不成熟以及教育数据多模态、难共享等原因，导致其在给教育带来机遇的同时也存在一定的挑战和风险。对此，中国计算机学会（CCF）青年计算机科技论坛（YOCSEF）广州分论坛学术委员会于2022年11月5日在线举办了“人工智能赋能教学，噱头还是颠覆？”观点论坛，论坛邀请了相关领域专家学者，共同探讨了人工智能赋能教学的“能”与“不能”、难点和痛点等问题。此次论坛由CCF主办，CCFYOCSEF广州分论坛学术委员会、广东技术师范大学计算机科学学院承办，广东省知识产权大数据重点实验室协办，YOCSEF广州副主席李春英（广东技术师范大学）和YOCSEF广州AC委员梁鹏（广东技术师范大学）共同担任执行主席，YOCSEF广州AC委员吴国凯（荔峰科技）担任微论坛主席，来自中山大学、华南理工大学、华南师范大学、华中师范大学、华南农业大学、广东外语外贸大学、广州大学、广东技术师范大学、仲恺农业工程学院等多所高校以及轩辕网络、科大讯飞、商汤科技等多家企业共200余人参加了本次论坛。荔峰科技（广州）有限公司为此次活动提供了赞助支持。论坛开始环节，广东技术师范大学计算机科学学院（以下简称广师大计科院）院长赵慧民教授代表承办单位对线下与线上的参会嘉宾表示了欢迎，对广师大计科院的学科、专业情况以及论坛举办的背景和意义做了简要介绍，并预祝此次论坛活动取得圆满成功。随后，论坛进入引导发言环节。本次论坛邀请了华南理工大学软件学院院长蔡毅教授、华南师范大学教育人工智能研究院副院长慕肃教授、华中师范大学教育信息技术学院魏艳涛副教授作为引导发言嘉宾。蔡毅教授以“基于人工智能的问题自动生成关键技术”为题，介绍了基于人工智能技术的问题自动生成中的若干关键技术及其在智能教育的应用，包括知识融合的问题自动生成、问题生成的多样性、多模态问题生成等。随着人工智能技术的发展，人工智能与教育的结合越来越紧密，问题自动生成技术可以有效提高教师的出题效率，从而缓解教师的出题压力，受到学术界和工业界的关注。蔡毅教授做引导发言
慕肃教授以“人工智能赋能教学的‘根’与‘本’”为题，讲述了在智能时代学生的学习方式呈现出去中心化和泛在化的特点，工业化时代班级集体讲授和做题为主的知识传授方式，已经不能满足学生和社会发展的要求。在这样的背景下，明确人工智能教学应用的目的是支持教学变革和创新，更好地服务于学生的学习发展和能力培养，这是人工智能教学应用的“根”——根基；找准教学变革需要人工智能技术支撑的方面、探索人工智能技术学科教学应用的方式和方法，充分发挥人工智能和人类智能在教学中的作用，这是人工智能教学应用的“本”——本位。基于以上基本观点，慕肃进一步对AI赋能教学，在改变课程形式、学习途径、教学方法和师生关系等情况进行讲解、分析人工智能技术与教师之间相互补充、协同合作的方式、明确充分发挥人与技术各自优势，在教学中实现教师与人工智能技术的无缝衔接和转换的意义。慕肃指出，理想效果是在改进和提升学生学习体验和成效的同时，减少教师不必要的重复劳动，发挥教师智能的更大作用。穆肃教授做引导发言
魏艳涛副教授以“基于计算机视觉的学习状态智能感知”为题，针对传统人工学习状态评测方法耗时费力、易中断学习过程等不足，重点介绍了基于计算机视觉的非侵入式学习状态智能感知的理论与方法。学习状态感知是教育领域长期关注的核心问题，是智能时代精准教学和个性化学习得以顺利开展的必要前提和实施依据，已成为当前智能教育领域的研究热点和难点。魏艳涛副教授做引导发言
在引导发言之后，论坛进入思辨环节。与会嘉宾围绕“人工智能赋‘能’课堂教学，赋之以何‘能’？”、“人工智能能否‘颠覆’课堂教学？”以及“如果颠覆至，‘教’与‘学’怎应对？”等议题展开观点思辩，论坛邀请了广州大学电子与通信工程学院副院长曾衍瀚博士、轩辕网络副总裁/轩辕研究院院长黄永健博士、讯飞高教人才培养研究院副院长于俊博士以及商汤科技教育事业部行业解决方案余侠芸总监担任思辨特邀嘉宾。议题一：人工智能赋“能”课堂教学，赋之以何“能”？子议题：论其赋“能”，何能、何不能？针对此议题，广州大学曾衍瀚认为从学生侧，AI可为学生提供学习控制权，促其挑战与强化。从教师侧，可为教学过程更准确把握，构建课堂的更合理认知，提升教师教学能力。曾衍瀚也提出了几个问题：一是相比于教学的流程，人工智能当前对教学反馈的作用较明显，形成推理与判断，但对教学过程的赋能较为有限。二是对技能学习的赋予较明显，而对于思辨、思维培养等其他方面较有限。三是人工智能模型的不透明性也存在风险，教师对教学的主导权或非主动让渡，学生的学习主动性可能也受影响。广东技术师范大学梁鹏认为教师传道授业解惑，AI或缺少教学过程的共情。仲恺农业工程学院刘同来副教授认为AI赋能教学，对教育资源的公平性、对教学评价的科学性（较之教师主观评价）有其赋能。广东外语外贸大学姜思羽认为教育讲求因材施教，人的判断或不全面，以人工智能介入，佐以辅助工具，可以方便教师调节课程进度，增强与学生互动。华南农业大学黄栋副教授认为人工智能之于教学互动，在知识与技能层面，可有更丰富工具，在人与人的交流层面，则无法在教学过程中替代教师“生动讲解”的情感互动。广东工业大学刘冬宁教授认为教学过程以学为主，而非以教为主。如今本科培养要求大概是160学时，较为有限，教学的重点或不在于传授，而在于知识的梳理。如果人工智能能够颠覆教学，对于“学”来说意义很大，人工智能可促进个性化学习。广东技术师范大学李春英认为人工智能赋能教学，应是辅助性作用。在学习者画像、学习评估与测评、个性化学习推荐与学习路径规划等方面可赋能，并能减轻教师负担和提高精准教学等，然而在对学生的关怀、共情等情感方面，是AI所不能。CCF教育执行委员刘钊认为AI辅助教学而己，谈不上颠覆，现在智慧课堂产品基本都有这些模块，个别模块比较成熟，使用较好，另外一些使用较弱，需要不断改进。YOCSEF保定主席耿超认为相对于当前课堂的统一化培养，人工智能对于学习能力强与较为一般的同学，可实现分层培养，提升学生学习的上限。现场学生认为从学生角度，教师讲授的内容，所有学生接收的知识是相同的；若有人工智能辅助，可根据不同学生基础制定不同的学习方案，在测评难度与方式等方面可实现个性化。与会嘉宾云论道
议题二：人工智能能否“颠覆”课堂教学？子议题：初现曙光还是遥远乌托邦？对此议题，轩辕网络黄永健认为人工智能颠覆教学，既初现曙光，同时也仍是遥远乌托邦。个性化教学、智慧课堂等产品已经不少，在教学应用阶段可快速应用于教学，在赋能阶段可辅助教师教学与管理，故觉初现曙光。疫情期间的特殊情况，为智能教学提供了许多应用场景，但也出现不少问题。因教育有其特殊性，不同教师使用智能工具情况亦不同，共情与交流难兼顾，故觉颠覆仍较遥远。广东技术师范大学李春英认为当前或现曙光，但仍有很多不足之处。例如主观题评测、学习者画像与知识追踪，当前国内有效工具非常少。BBC最近的调研结果认为社会中最难被AI取代的职业是教师。科大讯飞于俊认为人工智能在教学评估、人才培养、行为分析、知识追踪等方面，可赋能教学场景。教学工具方面存在颠覆，但智能技术只能让我们更好地“教”与“学”，教师教学的根本不会改变。YOCSEF青岛主席包永堂认为AI在技术上作用明显，例如在知识传授方式的转变、辅助教学方面，初现曙光。但教学不仅是知识的传授，教师也需要实时把控整个课堂。人工智能可赋能，但思想与思维培养等方面仍难替代教师作用。广东工业大学谭台哲认为人工智能“颠覆”课堂教学已现曙光，而非遥远乌托邦。人工智能助力教学，已在许多方面取得巨大进步，在课堂情感分析方面也有相应发展。随着技术突飞猛进，其共情问题或许也能解决，故说非乌托邦。广师大梁鹏认为类似于AlphaGo颠覆了围棋，人工智能也可以对现有教学实现颠覆。广师大李春英认为AlphaGo颠覆了围棋是因为背后大量的计算和强大的算力支持，也不涉及人类的情感，但课堂教学有其复杂性。华南农业大学黄栋认为教师可以探索不同的新技术来辅助教学，但技术难颠覆课堂。课堂的主导，或认为是教师、或认为是学生，但皆以人其主导，技术角色在于辅助，像粉笔、像教具，人工智能可以提供更丰富的工具，但为辅助，而无法颠覆教学的本质。耿超和广州工商学院杜霞认为人工智能在未来可以“颠覆”课堂教学，只是就当前而言初现曙光。YOCSEF合肥AC委员彭澄宇和广师大计科院林智勇认为人工智能在知识传授方面可作为主导，教师辅助，但在同情心、情感、关怀等层面未来仍难颠覆。长安大学卢江认为人工智能不能颠覆课堂教学，只能颠覆教学模式。教学的概念是教师和学生相互作用，以课程为中介的教育活动。就像商业一样，商业活动是离不开人，只是交易、支付的方式发生了变化。议题三：如果颠覆至，“教”与“学”怎应对？子议题1：人工智能正在逐渐取代教师的部分职能，未来谁是配角？谁是主角？子议题2：若人工智能“接管”课堂，教学的温度还在吗？对此议题，商汤科技余侠芸认为回归教学的本质，回归工具的本质。从教学本质，教育的首要问题是育人，技术可提供个性化辅助，但并不意味着技术可以取代教师。从工具本质，教师是教学内容的设计与开发者，以智能技术为工具，工具怎么用，主角仍是人。如果人工智能接管课堂，教学的温度还在吗？技术有中立性，是人赋予其温度。当教育从课堂延伸到家庭、社会，只有当各方面主动参与其中，教学才会有其温度。智能技术可以增加教学过程的丰富度与趣味度，但离不开教师的精心策划。技术的可靠可信很重要，应始终处于人类的控制之下，人类创造了人工智能，但不应让人工智能抢了教师的饭碗。广州大学苏申从网络安全从业者的角度，关注人工智能的安全性。人工智能无自我认识，教学过程能够给教学对象传授什么知识，难把握，也难追责。当把文明传承的话语权交给机器时，风险与之相伴。关于该问题，姜思认为如果被“颠覆”，教学的温度何在？若人工智能接管课堂，学生的学习状态、学生心理，谁可调节？黄栋从疫情期间的教学感受指出：“作为教师对智能教学、线上教学的期待经历了几个阶段的变化。初期或觉线上教学是大势，但当一个学期线上教学之后，很多师生又都期待回到现实的教室，或许也就是因为人与人交流互动的温度。虽然教师在线上教学也能努力去赋予其温度，但现实课堂的温度传导更为直接、亲切。”耿超认为未来人工智能可取代“教”的部分，教师负责情感、温度的部分。未来理想状态或许是，教师管理与监督，而教学则由人工智能主导、进行个性化教学，这或为未来人工智能颠覆课堂的一种可能路径。现场学生认为人工智能或标准知识传授方面具有更好的能力，但难思辨和创新，当出现与标准答案不符的答案时，人工智能怎样发现？也有学生认为在大学及以上阶段，学生心智已经成熟，并不需要太多的“温度”，对其个人而言，其更喜欢自己钻研和学习。人工智能赋能课堂教学已经在路上，回顾过去，多年以前也许我们并不会意识到信息技术能够对我们今天的工作和生活带来如此大的改变，展望未来，或者在不远的前路上，人工智能将会对课堂教学带来巨大的改变，甚至颠覆课堂教学。此次论坛历时近四个小时，论坛执行主席、YOCSEF广州副主席李春英副教授对此次论坛进行了总结。论坛最后在一片热烈的讨论氛围中圆满结束。文图/春英编辑/孙琳特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。
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/阅读下一篇/返回网易首页下载网易新闻客户端他山之石｜利用AI人工智能设计学习支架的五种方法
约翰·斯宾塞博士在最近的一期博客中分享了如何利用AI人工智能（如ChatGPT）为学生提供学习支架的五种方法。胖胖老师也在随后的邮件交流中，就一线教育的实际操作经验和他进行了沟通，形成了今天的文章。
引言生成性AI人工智能（如ChatGPT）的确给学术诚信带来了一些非常现实的挑战。学校一直在争先恐后地设计系统和政策来解决作弊的可能性。但是，我们很容易忽略人工智能工具如何帮助我们在传统课堂教学中更好帮助到我们的学生。事实上，ChatGPT这样的生成人工智能可以以比以往更快、更可行的方式创建学习支架来助力学生的学习。
最近发展区让差异化学习成为可能每个人都有擅长做的事情，比如我是个很好的机械维修师，但另一方面，我却不擅长扣篮。不过，我们可以在外界的帮助下，如老师、同龄人小组或视频资源的帮助下，通过适当的训练、数小时的练习和蹦床，最终学会扣篮。这一过程被心理学家维果茨基描述为最近发展区（Zoneofproximaldevelopment，简称ZPD），简而言之，每个人的学习潜力都是可以被激发出来的。
1976年，杰罗姆·布鲁纳（JeromeBruner）将维果茨基的理论应用于K-12教育环境，并提出了学习支架的概念。在这里，教育工作者提供称之为学习支架的学习工具，以帮助学生掌握学习。然后，就像建筑物中的搭建脚手架一样，当学生掌握知识时，教师会拉回脚手架。在这一点上，随着学生使用新的学习支架掌握新知识，ZPD向外增长。这一过程中，学习支架可能是教程、视频和视觉辅助工具。
以往，设计学习支架需要有专业人员与教师团队共同打磨，而人工智能的出现，改变了游戏的规则。AI可以为正在为学习新知识而苦恼的学生设计算法，根据学生的过往学习数据推荐相关的学习课程。对于教师而言，设计学习支架也不再是白手起家，ChatGPT可以根据教师的教学需求和学生学情描述生成教学大纲，或是根据已有的学习支架利用AI进行修改，甚至于任何人都可以利用ChatGPT与私有知识库、互联网搜索引擎连接，生成自己的学习助理。因而我们认为，在人工智能的帮助下，老师可以比以往任何时候都更容易设计差异化学习，帮助学生通过最近发展区（ZPD）。
五种方法（1）：轻松创建分级阅读任务单在语言（包含ESL等非英语为母语的英语教学）、历史、社会学教学中，“阅读圈”是个非常有效的学习支架，教师将阅读教学任务设计拆解为分级的阅读任务单，学生可以根据学习任务单参与不同学习小组的学习活动，并完成相应的阅读任务单。这个学习支架可以将庞杂的大任务分解为一个个小任务，支持学生依据自己的能力选择相应级别的子任务，并根据自己的理解完善阅读报告。这样的学习支架能够有效支持学生进行个性化阅读，充分激发他们在外语学习中的最近发展区。
但这样的分级任务单却往往需要教师花费几个小时来设计。
而使用像ChatGPT这样的工具，教师可以轻松地对阅读大任务进行内容、知识点梳理，并训练ChatGPT根据不同的阅读级别创建多个版本的学习任务单。同时，学生可以用简单的语言来提问ChatGPT来获取他们所需要的学习任务单。这一过程中，ChatGPT还可以根据学生的阅读任务单完成情况，随时调整分级阅读任务，推荐给学生更具有挑战性的阅读任务，或是提供更容易理解和完成的阅读任务。例如，学生可以先阅读适合他们年级理解的《红楼梦》简写文本或经典片段并完成相关检测，ChatGPT可以依据对分级任务单的分析，推荐给学生更丰富的文本资料，指导他们运用相应的阅读策略（例如批注、查阅背景知识）来实现更高水平的阅读，形成专题读书报告。
历史老师则可以利用ChatGPT与维基百科中的复杂条目一起使用，创建3-5个版本的关于19世纪帝国主义的解释。
甚至，我们可以更进一步，让人工智能从头开始创建初始分级阅读任务。教师只需要提供关键信息的概述，就可以让生成性人工智能创建非小说类文本，教师只需要对其进行语言修改，让其变得更幽默或是增加一些有趣的例证或是你认为人工智能错过的东西来丰富它。当然，我们还需要对文本进行事实检查。正如斯宾塞教授所观察到的，在美国的一些学校，教师使用AutoGPT中的人工智能聊天机器人，已经实现了3年级到7年级的分级阅读创建的自动化，每个学生可以轻松访问符合其语言应用能力的分级阅读材料和测试题。
这里请注意，教师仍然是教育的专家，我们并没有把这个过程完全交给人工智能。相反，我们正在使用它来创建初始版本，然后根据学科内容、专业知识和我们对学生的了解对其进行修改。
五种方法（2）：使用人工智能建立概念理解生成式AI工具在提问和后续问题解决方面有着不错的效果。虽然可能存在偏见和不准确的挑战，但它可以成为生成多个示例的绝佳工具（在教师提供有效提示语prompt指导下）。因此，如果学生正在努力理解线性方程，他们可以使用聊天机器人询问有关线性关系如何工作以及它们在我们的世界中应用实例等多个问题。他们可能会从询问定义和示例开始，但随后进入有关在查看图形或表格时找到线性方程的问题。
如果他们难以理解第一次世界大战是如何开始的，他们可能会问这样的问题，“军国主义与帝国主义有什么关系？”或者“为什么一个人被枪杀会导致整个世界陷入战争？”同样，他们可以使用这样的提示，“用一个12岁的孩子可以理解的方式写这篇文章。
我们可以将聊天机器人视为个性化的导师，学生可以在其中追逐他们的好奇心并提出多个问题。学生可以要求示例和非示例。他们可以区分不同的想法。在此过程中，他们建立了对主题的更深入的概念理解。
重要的是，我们要帮助学生认识到生成人工智能在概念理解方面的局限性。聊天机器人有时可能无法理解问题。如果学生不知道如何提供一个好的提示，那他们可以提出一个导致不准确答案的问题，这同样可以帮助学生理解问题。而且众所周知，聊天机器人会产生完全编造的答案。因为它们是从海量数据集中提取并使用自然语言处理，所以它们可能会给出一个事实不准确的回答，这在学生向聊天机器人询问推荐的来源或引用时尤其如此。最后，生成性人工智能可能包含偏见。他们正在从庞大的数据集中提取，这可能会延续刻板印象。学生通常认为聊天机器人是公正和客观的，但教师应该明确告诉他们，ChatGPT得到的结果与搜索引擎给出的答案，同样值得质疑与批判，这是教师必须帮助孩子们意识到的。
五种方法（3）：指导分解复杂任务有时学生在任务分析中挣扎。当方向太复杂时，学生会不堪重负并达到认知超载。对于在执行任务方面存在困难的学生来说尤其如此。生成性人工智能对我们来说是一个游戏规则的改变者，它可以帮助学生完成一项看似不可能的任务，并将其分解为更小的子任务。
几个月前，斯宾塞教授演示了如何使用ChatGPT来设计个性化评估。在课间休息时，他向一些学生展示了如何使用ChatGPT来帮助其分解家装项目并设定更现实的时间截止日期。这类似于在项目管理中使用人工智能的过程。
一周后，一个学生来找他说：“新学期的课程计划制订，我尝试用Canvas导入我的课程大纲、设定了作业和截止日期。我要求AI按时估算，因为我阅读和写作通常需要多快。然后我用它来制定课程计划。我让它根据我的工作时间表和我的喜好修改我的课程计划。我是一个夜猫子，所以我不会在早上完成我的工作。从那里，我将不同的作业分解为具有截止日期的子任务。最后，我将这些数据导入到我的iPhone日历，这样我就不会错过上课和完成作业了。”事实上，按照这份AI生成的学习任务清单，他做的真不错，顺利完成了相关课程的学习。
这个过程有点复杂。我们不奢望每个中小学生知道如何将整个单元计划或教学大纲分解为任务和子任务。但是，这可能是特殊教育的教师来说会是个不错的选择，他们可以在学生需要任务分析帮助时使用AI来制订适合学生的教学计划，甚至可以为同类学生建模该过程，以便这些学习能力与普通人存在差异的学生可以随着年龄的增长，自己就能设计适合自身需要的学习计划，这也是特殊教育中自我倡导的另一种方式，人工智能作为一种辅助技术发挥作用。
五种方法（4）：为不同需求的学生快速创建学习支架其实，AI辅助教学设计在特殊教育、因材施教中的应用还有很多方式，例如：
提供额外的讲义以促进任务分析和执行功能
使用人工智能帮助安排小组
使用人工智能语音识别软件作为辅助技术来帮助学生写作
使用人工智能图像生成器来帮助需要更具体的例子的学生在课堂上学到的东西
设计有针对性的技能实践。例如，您可以使用聊天机器人为难以理解两步方程的学生生成单词问题，或者您可以使用它在学生阅读时创建带有示例问题的高兴趣非小说类文本
使用人工智能修改作业以减少认知负荷（减少步骤），同时鼓励学生仍然可以访问年级内容。
使用人工智能减少工作量，同时仍然保持高挑战水平。例如，患有计算障碍的学生可能需要较少的问题，但仍然可以在同一年级掌握数学内容。
这些支持都不应取代个性化教育计划（IEP）中的目标。我们不想用算法取代教育工作者。但是，我们可以将AI用作设计更个性化的学习支架的起点。在美国部分学校，已经有特殊教育老师使用IEP与AI结合，来根据当前作业的目标来设计个性化的学习支架，并根据自己对学生的了解对其进行修改。
这符合人工智能作为“原型”的概念，然后修改原版以创造更好的工具。
当然，教学目标的制订是我们根据对学生学情、教学目标的认识进行的具体化设计，这点是人工智能无法取代的，但人工智能使学习支架的设计提速，教师可以更有条不紊地、更有意识地设计一些学生会使用的东西。
五种方法（5）：创建语言学习支架其实在英语教学中，AI支持教师创建语言学习支架的方式还有很多，其中包括：
前置词汇：可以使用人工智能来识别学生可能需要掌握的一些第2层和第3层词汇。虽然教师仍然需要自己创建词汇列表（并依靠学生的反馈），但人工智能可能是一个很好的起点。例如，我们发现某些聊天机器人在用简单的术语定义词汇方面做得很好，甚至可以想出例句。如果将其与AI图像生成器结合使用，则可以节省生成前置词汇表的时间。
提供翻译帮助：虽然我们倡导英语学习者应在纯英语的环境中体验式学习，但不可否认对于母语非英语的学习者来说，语言转码仍是不可或缺的。AI可以支持学生用他们的母语与内容互动，同时也接触到英语内容。
提供分级的句子词干：这仍然是人工智能的一个较弱的领域，但我注意到人工智能生成的句子词干、句子框架和完形填空有了显着改进。
在项目中使用视觉效果来帮助促进语言开发：随着人工智能生成的视觉艺术的不断改进，我们有可能创建额外的视觉效果来帮助访问英语。
评估语言能力：人工智能可以通过分析学生的演讲或写作来作为形成性评估工具。这对于评估可能无法接触母语人士或在远程环境中学习的语言学习者特别有用。
语言练习：学生可以为人工智能聊天机器人提供参与语言角色扮演对话的方向。他们可以设置他们想要假装的目的、地点和虚构的人。然后，他们可以使用聊天机器人练习英语。
请注意，教师可以从这些AI生成的支持开始，然后修改它们以适应教学的语境。教师甚至可能会邀请学生帮助完成此修改过程。然后，教师可以更多关注学生的情感反馈，并找到和减少学生外语学习的恐惧和焦虑。
我注意到ELL老师倾向于花费大量时间设计学习支架。同时，许多非ELL课程中的ELL学生无法获得他们需要的某些支持。如果我们可以利用人工智能来节省设计学习支架的时间，我们可以帮助更多学生访问他们感兴趣的学习内容，同时提高他们的语言发展。
小结：使学生能够使用人工智能得到必要的帮助每当教育中有新技术出现并且有人害怕作弊时，我们总是问，“人们可以如何用它来支撑自己的学习？
换句话说，一个杰出的学习者如何使用它？英语学习者如何使用它？没有同样优势的人如何利用这一点？或许AI在一些人看来可能是“作弊的机会”，但对于另一些人来说可能会是改变他们人生的机遇。
作为教育工作者，我们可以授权学生自行选择他们使用的学习支架。虽然我们可能会对特定学生进行修改（例如前面提到的清单或修改后的作业），但教育的初心不正是有教无类吗？
同时，尽管学习支架在AI支持下可以变得更灵活、更有针对性，但学习支架的底层仍是课程大纲与总体学情，因而成熟的学习支架是面向所有学生的，这种方法体现了通用学习设计的理念。