50年前，当电子计算器首次被允许带入课堂时，曾爆发过一场关于“计算器依赖”的激烈大辩论。历史不会重复，但会押韵。
如今，这场跨越半个世纪的学习焦虑的主角，换成了以大模型为基座的生成式AI。拍照搜题、自动批改、作文润色……大模型正在悄悄接管学生的作业桌面。在短短两三年间，“不会做就拍一下”“作业不会写问AI”成为许多学生的日常操作。
但AI进入校园，深度渗透进学习场景后，一场新的讨论随之而来：AI做题够准吗？它是新的学习依赖和教学隐患？还是能真正帮助孩子们的学会知识？
一位来自某县级高中的英语教师曹彬表示，现在很多老师用AI查资料、备课，家长也会用AI检查作业，因此围绕“AI答题准不准”的争议越来越大。
部分一线教师认为，“一本正经地说错”的AI，比学生不会做题更危险。“缺乏辨识能力的学生，特别容易被‘错误但自信’的回答带偏。”在这些老师眼中，给出错误答案的AI，甚至被视为误导学生的教学隐患。
AI解题，要先读懂，再做对
值得注意的是，业内将“识图识题”视作AI进入课堂的门槛。多位老师反馈，目前不少AI对潦草字迹、黑板板书、几何图形的识别仍不稳定，“同一道题拍三次，答案完全不同”并不罕见。
在12月3日，阿里旗下的千问更新了面向学习场景的拍题答疑和作业批改功能，其中“识题准确度”成为行业关注点。
来自杭州的中学物理老师刘老师表示，千问最让他眼前一亮的，是对复杂图像有精准识别能力。“电路图、运动轨迹、函数图像，都是物理的基础，千问都能读懂。”
千问在潦草字迹、黑板板书、PPT截图等多样输入下也能高质量识别，并能解析抽象函数图像、复杂几何题、精密电路图、实验装置题等真实考试场景。
业内人士透露，这种“识别能力”实际上与模型视觉理解能力、错误容忍度、结构识别能力相关，难度并不比逻辑推理低。
这类更新也释放出一个信号：在AI要真正进入课堂，准确识题仍是必须补齐的基本功。
当然，学生、教师最终关注的，还是AI解题是否严谨、结果是否可信。
早期拍题类工具主要靠题库匹配或规则库，在题型稍有变化时极易“答非所问”。如今，专门针对学习场景训练的大模型提升了围绕“思维链条”的解题能力。
刘老师提到，在解答他的原创物理题型时，千问识别复杂电路图、力学光学图像题型等方面的表现也非常稳定。“这说明它是真的能够读懂图、理解题，从而准确解答，而不只是基于题库的匹配。”
从“搜答案”转向“教过程”
AI在学习场景的应用，还是需要辅助学生发挥更大的能动性，帮助学生提高思考能力，而不能只是用来应付作业和考试。
教育部基础教育教学指导委员会5月发布的《中小学生成式人工智能使用指南（2025年版）》，特别要求学生学会批判性使用生成式AI，不在作业中复制AI工具生成的答案、用AI作弊，避免在展现创造性或个性化表达的学习任务中轻易滥用生成式AI，丧失个人思考与观点。
不少教师曾反馈：多数AI做题时“会答但不一定会教”。它们无法判断学生卡在哪一步，也不能像老师一样根据学习基础和水平选择讲解策略。对于优秀、自律的学生，这些AI能成为查漏补缺的辅助工具；但对基础薄弱或依赖度高的学生，却极可能沦为代写作业、跳过思考的捷径。
而千问在讲解题目时，采用更类似真实教师的教学方式，将知识点和考点进行细致拆解，清晰呈现每一步的解题过程，把AI解题迁移到“启发式学习”。
过去三年，AI教育产品从“拍拍题就能搜答案”时代进入“模型讲解推理”阶段。而从千问的更新也能看到行业下一步趋势：科技公司在主动调整逻辑，从提供简单粗暴的结果搜索，转向强调思维逻辑的过程教学。
有行业人士分析，新一代AI学习产品技术竞赛，正集中在两个维度：
一是输入端的精细化识别。 以千问等头部平台为例，其技术迭代重点已转向复杂卷面的版面分析能力，力求在字迹潦草、涂改严重等真实场景下，依然能精准还原题目结构，提供专业、可靠的解题能力。
二是输出端的“思维链”模式。此次千问接入的最新学习大模型Qwen3-Learning，就采用了专为学习场景优化的思维链结构，对知识点有更好的结构性呈现，讲题风格也模仿真人教师的讲解风格，更细致易懂。
对于自律性强、基础扎实的学生而言，这种技术升级确实带来了效率的质变。“对于好学生，这就是一个随时待命的助教，可以查漏补缺，辅助理解。”曹彬认为，在理想状态下，AI通过提供解题思路而非直接给出答案，能够在一定程度上填补师资力量不足带来的辅导缺口。
不过，在实际应用中，如何确保学生关注过程而非结果，依然是一个难以单纯通过技术手段解决的社会难题。
AI会替代教师吗？
当AI不仅能解题，还能批改作业、生成学情报告甚至进行个性化推题时，关于“AI替代教师”的讨论再次甚嚣尘上。但从一线教育者的视角来看，技术与人的边界依然清晰。
曹彬举了个例子，在缺乏监管的课外场景，AI无法像老师一样对学生的惰性进行干预。
多位教师认为，在教育活动中，AI仍无法替代老师，但可以提供很大的辅助作用。有老师直言，目前千问的批改能力，起码能帮助老师降低50%以上批改作业的工作量；而在出题、编教案方面的帮助，也有老师表示认可。
随着AI工具在垂直领域的持续进化并深植于教育场景，人们的忧虑已从简单的算术退化，升级为对更复杂逻辑思维能力的担忧。然而，漫长的历史告诉我们，无论是知识的获取还是认知的提高，人类其实从来离不开工具。
正如美国数学家约翰·A·多西（John A. Dossey）在近半个世纪前的“计算器争议”中主就主张，在技术发达的社会中，学生必须学会使用现代工具，但前提是他们必须扎实掌握底层的数学原理。
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