Teaching
黑/白板前的冥想
「永远学不完」的时代：把「我不会 AI」拆成一张清单
整理一篇品牌内容（CAIE 软文）的论证部分并作分析：成年人的学习难点已从「坚持」变成「选择」，焦虑的本质是对未来的不确定；真正有用的解法，是把「我不会 AI」这个身份判断拆成能力清单，并把「我的水平」放进「岗位要什么」的坐标系里。文末说明这类测评的证据边界，并给出不花钱也能做的替代做法。
大学老师，上课「演」给 AI 看？——AI 评教能测的，和真正关乎教学质量的
整理「麦可思研究」《大学老师，上课「演」给AI看》并作分析：AI 课堂反馈系统如何进入大学课堂、为什么简单的表象指标评价不了复杂的教学质量、以及当「好看的数据」影响评价时，教师为什么会开始「演」给算法看。文末给出五条可操作建议：让 AI 数据做线索，而不是结论。
家校合作的「罗曼蒂克史」：谁来定义一个「好家长」？
整理一篇关于家校关系的论文解读并作分析：比利时根特大学社会学者范德斯特拉滕在《教育哲学与理论》讨论「教育管辖权」——家庭与学校如何在历史中争取「谁有资格界定什么算教育」的权威。从洛克 1693 年的担忧，到作业与入学准备如何把学校的要求延伸进家庭，再到「好家长」的期待如何被学校参与定义。
从「文具观」到「算力观」：给老师配 Tokens，算不算生产工具的同步更新？
整理焦建利《是时候更新「办公用品观」了》（2026-09-16）并作分析：教师备课、出题、批改、做科研越来越依赖生成式 AI，卡点却是「免费额度不够用、付费得自己掏钱」，而多数学校的财务科目里根本没有「AI 充值费」。原文主张把 Tokens 纳入教师办公用品与教育装备体系，本文保留其原话，并把它拆成四个可检验的命题、补一个更易评估的最小试点路径。
「谁来给我的作业评分？」：学生对 AI 打分的有条件信任
分析整理焦建利对 arXiv 预印本（AlGhamdi 2026）的解读，并回溯原论文逐条核对：沙特一所公立大学的《技术沟通》课上，19 名计算机专业学生当堂手写作业、由 ChatGPT 依量规给分与反馈，随后被明确告知「这份分数不是老师给的」；13 份手写反思浮现四个主题，核心是「有条件信任」——反馈有用就采纳，但评价权必须留在教师手里。附原论文的方法流程图、主题编码图与三原则框架。
从「特洛伊木马」到「AI 攻不破的考试」：Nature 采访的七类测评改革
精读 Nature 职业版块（Career Feature，2026-09-01）对全球高校教师的采访：当 94% 的英国本科生承认在评分作业中使用生成式 AI，教师们的应对已从「检测作弊」转向重新设计评价本身——让 AI 成为被批判的对象、把评价挪回可观察的现场（课堂手写、口头答辩）、用交互日志与修订历史留下过程。本文整理七类做法与受访者的原话，并归纳其背后的三条逻辑。
「服务业是人类最后的护城河」：AI 时代就业讨论里的两种时间尺度
整理封面新闻对 2026 Inclusion·外滩大会《AI经济增长新范式与社会价值重构》见解论坛的报道：陆铭提出 AI 取代的不是就业而是能力，把人的能力分为可编码的「机能」与难以编码的「人能」，并给出「服务业是人类最后的护城河」背后的成本账；邢自强提醒这一轮 AI 可能约十年就普及，远快于过去几轮技术革命，入门级工作或许率先减少，制度创新不能等新岗位自然出现。
素养简史：AI 素养教育的（不）可能
精读 Learning, Media and Technology 的一篇社论《The (im)possibility of AI literacy》：从 literacy 的四百年简史（读写能力 → 赋权与治理的两面 → 弗莱雷的 critical literacy）出发，追问 AI 这种学习对象是否适合被「素养化」，并指出素养之外的两种解——权利与主权。
动态学习.Skill：与其讨论应怎么教，不如探索该怎么学
一位长期学习者与 AI 共同生活后，暂时留下来的三种做法：跟 AI 一起读论文（问「值得看的」与「没那么值得看的」）、用定时任务把兴趣养成一门缓慢发生的课程、看到有意思的就截图请 AI 详解。所谓 Skill，不是提示词模板，而是可以重复发生的学习动作。
《科学：新的黄金时代》：高校、新机构以及「无用之用」
精读白宫科技政策办公室 2026 年 7 月提交的 123 页报告《Science: A New Golden Age》：它逐一拆开旧科研体制的五条「默认关系」（科学家≈大学 PI、资助≈申请+同行评议、成果≈论文……），却答不出「新机构」究竟是什么形态；而当科学被要求转化为技术优势与国家安全时，谁来容纳「无用之用」？
成长「快与慢」：孩子童年的对手，不是他未来的竞争者
精读一项发表于 Science 正刊的研究（综合 34,000 余名顶尖儿童与成年人数据）：青少年顶尖者与成年世界级大师约九成不是同一批人；登顶者早期发展反而更平缓；区分二者的关键不是练得更早，而是跨领域实践的广度——以及为什么「晚熟」不是缺陷。
大学真正的问题，不只是「内卷」——刘云杉谈成长的时间性与信任
北京大学教育学院教授刘云杉访谈整理：大学本应是人生难得的『奥德赛期』，却被无尽的评价与排序挤掉了成长的时间性；当规则越清晰、道路越平整，人反而觉得无路可走。谈文凭的防御化、师生的共同体、『被一件事情抓住』，以及 AI 时代该如何重新理解智力与资源。
给新人留一把椅子，为未来修补世界——串讲鲁滕贝格的教育哲学
加拿大教育哲学家克劳迪娅·鲁滕贝格用一生回答一个问题：我们既然欢迎年轻人来到这个世界，就必须追问——我们准备把一个怎样的世界交给他们？空椅子、待客伦理、对成年人的失望、从讲坛走向土地……今天把它讲清楚。
AI 越来越强，为什么还要亲自学习？——从「外星思维」到 PNAS 课堂实验
GPT-6 Astra 发布、OpenAI 首席科学家 Pachocki 长文《An Alien Mind》、PNAS 高中数学实验——当 AI 越来越会替人完成任务，教育凭什么还要求学生亲自学习？一篇给教师与学生的冥想：机器完成任务，不等于使用者获得成长。
AI 越来越厉害，你还会在白纸上写写画画吗？
一篇白纸前的冥想：打字更快、模型更强之后，为什么许多深耕领域的人仍然先用笔。手写手绘不是怀旧，而是被脑科学反复验证的思考方式。
AI 什么都会了，人为什么还要学？
一篇关于 AI、教育与科研的冥想：教案 AI 写、作业 AI 做、论文 AI 写又忙着去 AI 味——当交互变成 AI 与 AI，教师和学生在哪里？既然 AI 什么都会，人为什么还要学习？
课堂「抬头率」：一个指标，各有各的眼光
关于课堂抬头率的一篇冥想：学生、教师、学校、上级、社会、家长各有各的解读与逻辑，没有对错。作为大学教师，我更愿意把抬头理解为一种尊重——对学习的尊重，对思考的尊重，对彼此的尊重。
从「课程」到「学习过程」：吴恩达的新公司想重新发明学习的基本单位
Coursera 投资 1 亿美元给吴恩达的新教育公司 LearnVector。整理这条新闻，也整理一个对教师很重要的问题：当 AI 能做助教之后，学习的基本单位还是「一门课」吗？
如何把一件事讲清楚
把复杂的事讲简单，是一种可以练习的能力。
欢迎来到「黑/白板前的冥想」
这是「黑/白板前的冥想」的开篇：我会在这里记录什么，以及你如何使用这个网站。
一门好课的设计笔记
从目标、结构到反馈，记录我是如何打磨一门课程的。