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。
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