在 AI 技术冲击教育边界背景下,IB、A-Level 和 AP 三大主流国际高中课程体系在教学理念、考试形式与评价逻辑等维度逐步演化,本文结合其近三年最新动态,探讨三者在中国及全球教育体系中的协同演进与分化策略,以及如何共同定义新时代国际课程。
1. IB:在学术规范中引导 AI 使用
- 课程改革推进:近三年持续推进以探究式、跨学科学习与全球胜任力为导向的课程改革,截至 2024 年,中国大陆有超 300 所 IB 学校,课程落地进入“深化调整期”。
- 积极回应 AI 技术:是最早回应生成式 AI 技术的国际课程体系之一。2023 年明确学生可在学术论文中引用 AI 工具生成内容,但须标注来源并遵守学术诚信原则。
- 强调 AI 积极作用:负责人 Matt Glanville 认为 AI 是“非凡机会”,强调使用与原创的界限在于是否注明出处,AI 应作为学习和思考工具。
- 关注能力培养:随着 AI 发展,传统论文写作在学术评估地位变化,IB 更关注培养学生批判性思维与判断能力,将其作为课程评估核心标准。
- 发布操作指南:发布详细操作指南和《Evaluating 13 scenarios of Artificial Intelligence (AI) in student coursework》文献,明确 AI 使用边界,列举 13 种实际场景并提供应对建议。
- 设定核心标准:一是 AI 是否作为学习辅助,二是 AI 是否用于“伪装成果”,通过引导让学生在学术规范中使用 AI,彰显以学生为中心、重视批判性思维培养的教育理念。
2. AP:按学科细化 AI 使用规范
- 分类管理模式:College Board 针对生成式 AI 工具使用制定细致规定,强调坚守原创性与学术诚信底线,鼓励将 AI 作为学习辅助而非替代。
- 不同课程规定
- AP 非裔美国人研究课程:AI 工具使用为“可选”资源,须负责任且服务于学习,学生需独立完成材料阅读、证据分析等。
- AP 艺术与设计课程:禁止使用任何 AI 工具进行创作,作品必须由学生亲自完成。
- AP Capstone 项目课程:允许在特定环节使用 AI 工具,但核心任务须学生独立完成与陈述,设置“中期检查点”保障任务真实性。
- AP 计算机科学原理课程:允许生成式 AI 工具辅助理解编程原理、调试代码等技术性环节,学生需对代码负责并具备解释能力。
- 核心教育理念:无论是否允许使用 AI,原创性、主动学习与批判性思维始终是 AP 倡导的核心教育理念,分科细化策略为学生与教师提供操作准则,为其他课程体系管理提供参考。
3. A-Level:稳中求变,审慎前行
- Pearson:欢迎 AI,规范待定
- 2023 年表示欢迎 AI 进入教育系统,认可 IB 应对方式为“明智的折中方案”,但尚未出台具体规定,计划与英国教育部合作,由 Ofqual 牵头建立 AI 使用标准。
- Ofqual 保障考试公平性与可信度,谨慎对待 AI 使用,禁止其成为唯yi评分标准,不推荐完全依赖 AI 远程监考,持续评估其影响。
- Pearson 积极实践 AI 在教育中的运用,在考试安全方面用于识别作弊行为,在教学资源建设方面出版多本相关教材。
- AQA:谨慎对待,聚焦挑战
- 官方文件列出 AI 应用可能面临的技术与伦理挑战,如缺乏可解释性、不可靠性与误导性、潜在偏见等。
- 提出关乎信任与问责的关键问题,如责任承担、评分权wei归属、最终决定权、内容归属权等。
- 认可 AI 在教育中的潜力,但强调须解决核心问题后才能释放潜能。
- 中国区改革加快:自 2025 年夏季起,爱德思与 CAIE 均将在中国启用“区域卷”,独立命题、独立监管,体现本土化加深,为 AI 辅助评估等提供治理空间。
结语
- 应对路径特色:三大国际课程体系在 AI 时代应对路径各具特色,IB 强调教育理念驱动,A-Level 处于技术审慎 + 政策推进期,AP 走工具规范 + 制度化推进路线,差异体现课程体系传统定位和技术治理逻辑差异。
- 教育未来走向:技术进步促进教育体系重申价值内核,三大课程体系以不同方式诠释教育下一步走向,传递未来教育核心是引导学生在技术赋能下构建独立思考、道德判断与跨学科能力底座的信号。
- 破题路径启示:面对 AI 时代,需以更新的治理逻辑、更长远的培养目标回应关乎人、成长和自由学习的命题,三大课程体系的改革实践是理解“教育未来”的破题路径。