文章核心观点 - AI正在成为“教育革命的工具”，而非仅仅是“工具的革命”，其深刻冲击要求教育体系，特别是评价体系，进行根本性变革以适应技术，而非限制技术迁就过去 [2] AI对教育评价体系的挑战与批判 - AI让知识失去稀缺性，学生可轻松利用AI应对侧重记忆的旧式考试，这凸显了改革考核方式的必要性 [2] - 技术滥用（如频繁的大范围统考统改）是学生学业负担过重的主要增压机，使评估随时可以进行，加剧了竞争 [5] - AI可能使教育评价变得更加狭隘，仅以同类学生经验为标准，忽视个体独特潜能，并可能加剧教育资源不平等 [6] - 在应试教育轨道上强行推进AI改良工具，可能导致更严重的剧场效应和升学竞赛 [6] 利用AI推动教育评价与学习模式变革 - 建议出题后先让AI作答，直到AI也给不出好答案，以此调整考试，目标是考查学生超越AI的理解和应用能力 [2] - 主张利用AI设计刁钻问题或“难用”的智能体，倒逼学生进行深度思考与自主探索 [3] - 提出“自学+AI是学霸的顶配”，认为AI时代教育的底层逻辑应回归“学”的本质，90%的教学可借助AI由学生自学，教师转型为学习教练 [3] - AI提供了重新整合学习与评价关系的机会，焦点应从“知道什么”转向“如何知道”及“如何拓展认知”，关注学习过程本身 [8] - 建议坚持让学生掌握基础知识，并将开卷（允许使用AI）与闭卷考试相结合，教师需保持对学生学习状态的亲自评估 [8] - 一篇文章或试卷不再是学习的终点，动态的、生成性的、与AI协作解决问题的过程本身就是更重要的“成果” [8] - AI的角色可以是提供精准反馈的“教练”或激发潜能的“陪练”，最终追求人机相互促进 [8]