92.3%的教师倾向于将AI（人工智能）融入课堂教学，96.1%的教师主动学习更多AI工具。
这组数据来自《中国教师生成式人工智能应用报告（2026）》（下称《报告》）。《报告》由教育部教师工作司指导、教育部教育技术与资源发展中心组编，基于全国30个省（区、市）8.6万名教师的调查数据与430万字文本材料，系统呈现了中国教师与生成式AI深度融合的现状图景、角色转型及实践创新。这也是迄今为止全球规模最大的教师AI应用现状调研之一。
《报告》的发布背景是AI技术在教育领域的快速渗透。过去两年，从大模型到智能体，AI给教育领域带来的影响持续扩大。高中生用AI自动分析错题数据，大学生把AI当作“学习搭子”，中小学教师借助智能体完成备课、批改与学情分析——讨论的重点早已从“能不能用”转向“该怎么用”。
与此同时，“教师角色是否会被取代”的讨论也在家长群、教师办公室和社交媒体上蔓延。
《报告》指出：生成式AI带来的教师职业变化是系统性身份重塑，而非被动替代，教师正成为集育人主导、学习引导、人机协同、数据驱动、伦理守护于一体的复合型角色。
北京外国语大学法学院教授姚金菊长期关注教育法律政策与AI伦理。在她看来，社会上流传的“教师不会被AI取代，但不掌握AI的教师会被时代淘汰”表述，实际上可理解为在AI时代对教师教育、教师发展义务的新阐释。
《中华人民共和国教师法》（2009修正）第八条第六项规定，教师应当履行的义务之一就是“不断提高思想政治觉悟和教育教学业务水平”。AI素养，就是在人工智能时代对教师能力的新要求。
姚金菊强调，AI在知识传递、基础答疑、信息检索等方面的能力已无可争议地超越人类教师。作为教育工作者，首先要保持终身学习的能力，适应学习型社会的要求；更要深刻理解“立德树人”的任务与“教书育人”的职能。从教育强国建设来看，高质量教师是基础，AI素养必然且已经成为高质量教育能力的组成部分。教师要主动识变、应变，保持终身学习的职业要求。
当AI能检索、能归纳、能批改、能生成教案，“教师是否会被取代”的追问，实则是对教育第一性原理的追问：有了AI，还需要教师吗？智能时代需要什么样的教师？怎样培养未来教师？
AI席卷课堂
《报告》显示，中国教师对AI的态度已从“观望疑虑”转向“理性开放”。超九成的教师倾向于将AI融入课堂，并主动学习相关工具；近七成教师既明确了AI无法替代的工作边界，也意识到自身角色需随技术迭代重塑。
不过，教师对AI工具选择呈现“通用热、专业冷”的结构性失衡。96.9%的教师使用过对话式AI工具，50.4%使用过多模态创作工具；而学校平台内嵌AI模块使用率仅35.7%，本学科专用AI教学软件使用率低至35.2%，能解决实际教学痛点的专业工具供给明显不足。
《报告》认为，AI对教育场景的改造已逐步落地，其中评价环节转型最为突出：从过去依赖期末考试的终结性评价，转向覆盖学习全过程的过程性评价，以及关注个体成长的增值性评价，实现学生成长的动态记录。
这一转型在上海的先行实践中已有具体依托。
以同济大学第一附属中学为例，该校的“AI+深度学习馆”成为评价转型的典型载体——它以学生实验和课题全量数据为基础，自主研发中学生科学素养大模型，让过程性评价有了数据底座。据上海市有关方面此前披露，全市已设立89所AI教育实验校，覆盖所有行政区，超过1.5万名教师使用AI工具教学。
然而，技术应用的深入也让潜在风险浮出水面。《报告》显示，86.0%的教师担忧学生过度依赖AI，削弱独立思考能力；57.2%的教师担心技术减少师生面对面情感交流。此外，67.4%的教师表示“没有合适的AI教育资源”，62.9%曾遇到“技术不稳定、经常出故障”的问题，这些现实困难与前文提及的专业工具匮乏形成了呼应。
针对AI入校的潜在风险，姚金菊指出三重核心问题：一是知识准确性不可控，通用大模型以生成符合语言逻辑的文本为目标，而非确保知识准确，易出现“幻觉”，若教师未审核就将相关内容用于备课、命题，可能传导错误知识；二是价值导向有偏差，训练数据自带的网络偏见若未过滤，易引发学生认知错位，《教师生成式人工智能应用指引（第一版）》明确要求此类内容须经严格审查；三是教育过程异化，无明确教学目标的AI工具易助长“元认知惰性”，过度依赖算法判断学情会弱化师生互动与情感连接。
为化解上述风险，需构建清晰的责任闭环。姚金菊认为，需分层厘清责任链条：教师作为育人主体负首要责任，须对AI生成内容审核校正，确保符合课程标准；AI技术提供方承担产品责任，若工具存在系统性错误或未履行提示义务需担责，但受限于通用AI“黑箱”特性，责任认定存在现实困难；学校及教育行政部门应负责组织与培训，需建立AI使用规范、开展教师培训、监督教学质量。她特别强调，相关责任应明确为教育责任而非法律责任，除非教师存在故意。
在制度护航下，一线探索正朝着“人机协同”的方向推进。福州八中跨学科探究项目、重庆綦江中学语音测评诗歌教学、天津大学“AI+非遗”设计等案例均显示，“AI提效率、教师抓效果”已成为行业共识。
实现这一共识，归根结底依赖于教师素养的提升。为支撑教师能力建设，《报告》提出构建“四维三阶”AI素养分析模型：四维涵盖理念认知、伦理规范、方法应用、工具支撑；三阶对应减负、提质、创新三个阶段。
评估结果显示，教师AI素养整体呈现“认知深化、态度趋稳、应用拓展”的向好态势。
教师会被取代吗？
《报告》剖析了AI背景下教师职业身份的系统性转型，提炼出四大方向：从“工具使用者”迈向“人机协同的设计师与价值共创者”；从“单向塑造者”转向“成长生态的构建者与情感陪伴者”；从“知识的传授者”走向“知识的创造者/终身学习者”；从“局部执行者”转向“系统价值守护者与跨界协作者”。
整体来看，教师的核心价值正从标准化的“教知识”转向个性化的“育人心”。
这一转型标志着教育结构发生根本性变化。中国科学院院士、北京师范大学校长于吉红在2026世界数字教育大会上指出，“生成式人工智能正推动教育从‘师—生’二元结构向‘师—机—生’三元协同转变。”她认为，智能时代教师的“价值引领者、学习设计者、创新推动者”角色反而更加凸显。
姚金菊进一步指出，AI正在重构教师与技术、学生、自身专业发展及教育系统的四重关系。政策焦点已不再纠结于“教师是否会被取代”，而是转向一个更具建设性的问题：当AI接管了“教”的标准化内容，教师还剩下什么？答案是，教师的职业价值重心已经发生不可逆的转移，其使命被赋予了新的内涵。
《报告》为此提供了一个判断框架：教师的核心竞争力聚焦于算法无法替代的四个领域——价值引领、情感共振、思维激发与拥抱不确定性。这四者并非孤立的能力模块，而是一条从认知到行动、从理性到情感、从确定性到未知的完整育人链条。
AI虽能高效检索信息、生成文本，却无法回答“什么值得教”和“为什么而学”。《报告》强调，价值引领——即从算法的被动推荐走向主动的意义赋予——是AI无法逾越的鸿沟。
首都师范大学教育政策与法律研究院副院长蔡海龙阐释，教师是育人目标的设计者，AI无法基于复杂的具体情境作出负责任的教学决策。教师是高阶思维与人格发展的引导者，批判性思维、创新能力及价值塑造，依赖于真实的、有温度的人际互动。同时，教师还是技术应用的把关者，必须甄别AI可能产生的偏差与风险，守住伦理与隐私的底线。
这种不可替代性，在真实的教育现场得到了最生动的印证。《光明日报》曾描述长沙大同星沙小学党总支书记周群意与学生交流的故事。面对有沟通障碍、拒绝开口的学生小林，周群意没有依赖任何技术手段，而是选择最“笨”的方法——书信。她珍藏了小林写给她的380封信，并以一封封回信倾听其心声、分享自己的童年经历。如今已是执业律师的小林感慨：“是周老师让我知道，沉默也会被看见。”《报告》将这种能力概括为“不可替代的情感共振”。
这样的故事并非孤例。教师的关怀不是程式化的鼓励话术，而是基于长期相处积累的信任与理解，是一个成年人对一个成长中生命的真切“看见”。也正因如此，《报告》披露有57.2%的教师担忧技术会削弱师生面对面的情感交流。因为他们深知，教育的温度存在于目光交汇的瞬间，而非代码的运算之中。
国际学界也对“替代式”AI应用模式表达了警惕。伦敦大学学院教授穆特卢·楚库罗瓦（Mutlu Cukurova）在2026世界数字教育大会上区分了人机交互的三种模式：替代、互补与协同。他援引英国随机对照试验数据表明，虽然AI可为教师节省高达31%的备课时间，但考查教师在使用AI后的能力变化，实验组与控制组之间并无显著差异。这意味着，如果AI仅仅是“替”教师完成工作，教师的专业能力并不会因此提升。
爱尔兰教育大会主席安妮·鲁尼（Anne Looney）的呼吁则更为直接：“教师不是创新的障碍，也不是体系中的问题；他们是体系的脊梁，也是体系转型的关键。”她将教师比作连接儿童与成人、过去与未来、已知与未知的“桥梁”，并告诫业界：“不要让AI代替教师成为桥梁。”
未来需要什么样的教育者？
如果说《报告》回答了“教师为什么不会被取代”，那么接下来的核心命题便是：AI时代究竟需要什么样的教师？又该如何培养他们？这既是《报告》的深度关切，亦是中国教育政策层面的重点关注方向。
《报告》指出，中国已构建起一套名为“基座—护栏—引擎”的三位一体支撑体系，为大规模提升教师AI素养提供了制度保障。在“基座”层面，国家持续迭代智慧教育平台，加大AI技术资源供给；在“护栏”层面，发布《教师生成式人工智能应用指引（第一版）》（下称《人工智能指引》），确立了伦理与应用的“高线”与“底线”；在“引擎”层面，通过“标准—培训—实践—交流”的闭环，激发教师创新活力。这一纵向贯通、横向协同的治理网络，标志着中国教育正从“信息化辅助教学”阶段跨入“智能化教育”阶段。
姚金菊指出，中国并非在被动应对技术冲击，而是在主动构建“人机共教”的新生态。教师需要把握的，不是如何与AI竞争“教”的效率，而是如何更好地承担AI无法替代的“育人”责任。
这一旨在构建“人机共教”新生态的顶层设计，在政策层面有着强力支撑。2026年4月2日，教育部等五部门联合印发《“人工智能+教育”行动计划（2026—2030年）》（下称《人工智能+教育计划》）明确提出，到2030年人工智能与教育深度融合格局基本形成。该计划不仅要求制定教师智能素养标准、实施分层分类全覆盖培训，更首次明确将人工智能纳入教师资格考试和认证体系。《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》则强调，要“促进人工智能助力教育变革”，制定完善师生数字素养标准。
在实操规范上，专门针对教师群体的应用指引已落地生效。2025年11月发布的《人工智能指引》明确了六大应用方向：助力学习变革、教学提质、育人进阶、评价增效、管理升级和研究创新。
姚金菊强调，“不掌握AI的教师会被时代淘汰”并非指失业，而是指向专业能力的结构性重塑。技术素养、人机协同教学设计能力以及应对算法偏见的法治素养，已成为现代教师育人能力的构成性要素。
为了将政策转化为实效，中国建立了庞大的培训体系。公开信息显示，国家智慧教育平台已上线“AI学习”专栏和“AI试验场”，累计培训教师超3000万人次；教育部在103个试点单位建成智能教室、研训室4.3万间，形成了“国家统筹、地方为主、学校落地”的三级联动机制。社会公益力量亦在补位，“真爱行”等项目重点支持中西部乡村教师，致力弥合区域数字鸿沟。
然而，培训规模的扩张并未完全解决质量隐忧。中央财经大学副教授叶晓梅基于27个省份3000多名教师的调研发现，尽管过去一年超80%的教师参与了数字培训，跨校培训率高达88.8%，但“量大”并不等于“有效”。最突出的矛盾在于供需错位：教师常抱怨“每年都要参加内容相似的培训”，多数培训陷入“重理论、轻实践”“重统一、轻差异”的窠臼。
事实上，针对当前教师AI素养培训中存在的供需错位、实效性不足等挑战，一些师范院校正在前端发力。《人工智能+教育计划》已明确要求推动师范生培养改革，将AI前沿知识纳入课程体系。
以北京师范大学为例，该校实施“师范生人工智能素养提升行动”，构建“基础素养—学科融合—创新应用”三级课程框架，建设AI教学实验室，支持师范生开展智能备课、课堂行为分析等模拟训练；同时建立“过程性画像+能力认证”评价模式，开发数字素养成长档案系统，将认证结果与教师资格考核衔接。这种将AI能力培养嵌入实训全过程的做法，为教师职业生涯的可持续发展注入了动力。
在监管层面，姚金菊建议，培训中应增加AI伦理与规范内容，将其纳入师德师风建设长效机制。同时，她强调要对教师应用AI实行审慎监管，为其留有试错空间，“避免在教师学习应用的初期完全由教师承担责任”，以免挫伤创新积极性。
《报告》最终描绘了一幅“正在进行时”的图景：中国教师的AI素养在态度认识、伦理规范、工具应用和教学应用方面表现良好，呈现“认知深化、态度理性、应用拓展”的特征。但整体仍处于从“减负”向“提质”的过渡阶段，发展水平与实践应用仍存在差异和不足。这意味着，构建适应AI时代的高素质教师队伍，仍将是一场漫长而深刻的系统性变革。
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