2026年9月30日，哈佛大学教育研究生院数字繁荣中心（Center for Digital Thriving）发布《AI政策不能充当操作手册：教育工作者需要自主权，而不仅仅是新规则》（An AI Policy Isn’t a Playbook: Educators Need Agency, Not Just New Rules）报告。
该报告提出了“以自主权为本的人工智能素养框架”（agency‑centered AI literacy framework），并基于全美调研与访谈发现的问题，提出在教学场景落地该框架的5项课堂实操策略。
报告开篇将教师在AI环境中的处境与美剧《足球教练》（Ted Lasso）中的Ted做了类比。Ted是优秀教练，却空降执教自己完全不懂规则的英式足球，如今广大教师也遭遇相似处境：AI工具正悄然进入课堂内外，以深刻影响教学与学习的方式改变着原有的教学环境。
正如Ted对英式足球术语“降级”（relegation）不熟悉一样，教师可能也不完全理解诸如“AGI”或“认知投降”等AI相关概念的真正含义（我们中也很少有人能理解）。
不同于足球教练对球员转会的苦恼，教师所要承受的可能是失去对学生真实面貌的感知，因为提交的作业可能由AI辅助完成，甚至完全由AI生成。
但不同的是，Ted是主动选择新工作，拥有助手支持、可以优先关注人的成长，但当下教师是被动遭遇AI变革，常常缺少支持，自主权被挤压。
报告的主要内容概述如下：
一、为何需要一个新的AI素养框架？
报告指出，数字繁荣中心（Center for Digital Thriving）15年来的工作一直都是建立在倾听教育工作者和年轻人谈论如何与技术共处的基础上，2022年ChatGPT推出后这些对话越来越多转向AI。
倾听越多，越清楚地发现：即使学校制定了相关政策，最关键的问题仍是校内人员（教师、校长和学生）是否具备自主权，这样才能应对一个变化速度远超任何规则所能跟上的时代。
自主权不仅意味着掌握AI素养，更意味着拥有真正选择的权利，决定这些工具如何融入课堂与日常生活。
报告同时引用组织心理学家亚当·格兰特（Adam Grant）关于品格（character）的观点，进一步强调了AI时代自主权（agency）的重要性。
在格兰特看来，品格是能够优先考虑价值观而非本能的能力。也就是品格是一种“能力”而非“既定特质”，需要通过实践来培养。
然而，若要践行诚实、勇气、谦逊等良好品格所必需的美德，前提是必须拥有切实可行的选择权利。若缺乏自主权，学生便无法塑造品格；同样，若缺乏自主权，教师也无法为学生提供选择的机会。
正是基于上述考虑，数字繁荣中心提出了以自主权为本的AI素养框架。
二、自主权为本的AI素养框架的构成要素包括什么？
数字自主权（digital agency）是自主权为本的AI素养框架（agency‑centered AI literacy framework）的核心概念，在报告中指的是人对于技术如何融入自身生活，拥有有意义的选择权、意向性与掌控力。
数字繁荣中心虽承认现实环境可能会削弱这种自主权，但同时也秉持一种批判性的乐观态度，认为自主权是可能实现的，而AI素养（AI literacy）正是实现自主权的重要支撑。
报告将AI素养拆解为相互配合的三大组成部分：
技术素养——理解AI工具的运作方式、优势与局限，以及如何有效地使用它们。
市场素养——理解那些驱动AI技术设计与分发方式的市场力量。
自我素养——明确自身的价值观、伦理观和目标，认清自己的专长与短板，并觉察自我如何与AI发生交互。
同时，该框架借鉴班杜拉（Albert Bandura）的理论，指出人的自主权并非只有个体层面，可以通过三种形式来行使：
个体自主权（Individual Agency）——个体直接采取行动，由个人行使选择权和掌控力。
集体自主权（Collective Agency）——通过人际关系和共同价值观，协同采取行动。
委托自主权（Proxy Agency）——由拥有更大权力的一方代表我们采取行动，这通常通过政策、规则和制度规范来实现。
报告将AI素养与自主权结合形成自主权为本的AI素养框架矩阵，用以诊断自主权缺失的环节，开启相关讨论，并为教育者和学生制定有针对性的策略。
报告也指出，当下教育领域已经存在大量AI素养框架，提出这个新框架是为了补充以往被忽视的几个关键点：
第一，把集体自主权（collective agency）视作影响技术效果的核心维度；
第二，将市场力量（market forces）视作塑造数字体验的重要因素；
第三，凸显人与AI交互过程当中自我觉察（self-awareness）的重要价值。
三、教育场景中AI应用的现实困境有哪些？
报告的数据基础来自2025年4‑5月对美国公立学校教师、校长开展的全国代表性问卷调查，共计1018名教育工作者参与，同时辅以多轮教育工作者焦点小组、访谈，以及2026年4‑6月对31名15‑19岁青少年开展的深度访谈。
调研发现，即便部分学校出台了AI相关政策，现实中师生依然大量陷入AI带来的现实困境，各类困境背后的共性问题是师生自主权的损耗。
1.AI作弊成为突出难题，但AI检测手段并不可靠
调研显示，25%的教师、29%的校长遭遇过和生成式AI相关的教学困境或难以决策。在描述具体困境的回答中，74%的教师和69%的校长表示与学生用AI作弊相关，涉及作文、研究报告、数学习题、实验报告、考试、课外活动申请等各类学习任务。
这看上去好像学生都在用AI作弊，但事实却并非完全如此，部分学生反馈把AI当作类似家长、辅导教师的辅助工具，用来攻克难题、改写文本、获取作业反馈。当然有学生是用AI来完成作业。
报告指出，由于缺乏市场素养，学生们往往意识不到这些工具在设计和营销上的特点，使得它们很难被用于辅助学习。有些工具直接以“作业助手”为卖点进行推广；而另一些则是为职场人士设计的，没有内置的防护措施。
AI的应用已无处不在，但对于哪些行为“可以接受”、哪些“不可接受”，各方观点却莫衷一是。这使得学生们不得不独自面对这些选择，而且往往只能在暗中进行。
不少学生因此成为所谓的秘密赛博人（Secret Cyborgs）。事实上，成年人在决定何时使用这些工具时，常也会感到纠结；尤其是在时间紧迫或任务难度超出自身应对能力时，这种矛盾感尤为强烈。
学生们在学习环境中也面临着同样的压力——这些环境本身就是为了不断向他们提出挑战而设计的。更大的压力是“内卷文化”，部分学生内心其实并不想作弊，却又感觉“不得不使用AI”，使用之后伴随愧疚的心理感受。
同时市场上售卖的AI检测工具可靠性不足。教师怀疑学生使用AI，却拿不出确凿证据。与之相对，学生还会遭遇被错误指控AI作弊的情况，部分学生为规避检测，刻意压低作业质量、不敢充分展现自身真实水平。
２.制度供给不足，教师经常陷入“束手无策”的处境
本次调查显示，仅有18%的教师、24%的校长表示学校有针对生成式AI使用的具体政策。缺少制度层面的委托自主权支持及同事之间的集体自主权，教师只能依靠个体自主权独自处理复杂问题。
有时教师主观判定学生属于AI作弊，但学校政策不允许实施处罚；有时出现学生用AI作弊事件后，家长随即提起诉讼，学校迫于压力站在家长一边，教师缺少配套资源来判断学生是否在作业中使用了AI。
3.教师难以评估学生真实的知识掌握水平
AI介入课程作业之后，教师如同“蒙住双眼开展执教”，很难分辨哪些思考来自学生本人。学生也会产生虚假自信，获取AI给出的答案之后，误以为自己已经真正掌握知识。
4.教师被迫学习自身并不认同的AI技术
随着越来越多的教育者意识到，他们需要让学生做好以道德且有效方式使用AI的世界的准备，使用AI进行教学已不再显得可有可无。
然而，将这一理念付诸实践往往会让教师陷入两难境地：要么是他们自己并不掌握这些工具的使用方法，要么是现有工具与他们的价值观根本不符。
诸如此类的困境揭示出，在涉及“教什么”和“如何教”这些至关重要的决策时，教育工作者的自主权正受到削弱。
在学校内部，AI已成为教职员工热议的话题。在一些学校，校方领导极力倡导使用AI，而教师则断然拒绝；在另一些学校，校方领导下达了禁令，教师却选择违背这些禁令。
5.“双向猜忌”破坏课堂信任关系
教师使用AI工具的情况日益增多，原因也各不相同。当学生发现教师一边利用AI来备课或批改作业，一边却要求学生必须提交原创作品时，他们可能会认为这种做法虚伪。这不仅会损害师生间的信任，甚至可能成为学生作弊的“正当理由”。
报告将这种现象称为“双向猜忌”（Two-Way Suspicion）：即双方都怀疑对方在使用AI，无论实际上是否真的使用了AI，这种猜疑都会不断瓦解彼此间的信任。这种现象甚至会蔓延至了学生群体之间，如有学生反馈小组作业中同伴的文本由AI生成。
报告认为，这种猜忌会削弱师生各自在教学或学习过程中运用AI的自主权，也会阻碍他们通过共同探索“如何合理使用AI”而建立起的集体自主权。
6.家长多元立场进一步放大矛盾
调研显示，家长群体态度存在分化：一部分家长认为允许使用AI就是纵容作弊；一部分家长对孩子AI代写作业毫不在意；还有部分家长主动施压，鼓励孩子使用AI，认为AI是面向未来的必备能力。当然，也有家长会引导学生把AI当作解释知识的辅助工具。
报告指出，上述种种困境，其核心都在于自主权的丧失。
这种丧失体现在多方面：学生为了避免被AI误判为作弊，不得不刻意“平庸化”自己的作业内容；教师为了不让学生落后，被迫去学习那些他们从伦理上所反对的工具；校方领导则在应对家长时左右为难——无论如何处理AI问题，总会有家长感到不满。
因此，现在面临的问题是：如何支持所有相关方——尤其是年轻人——行使自主权？毕竟，只有当年轻人拥有做出有意义选择的机会时，他们才能真正塑造出健全的品格。
政策能够界定哪些行为是允许的，哪些不允许；但仅靠政策本身，无法让师生掌握所需的技能与习惯。因此，当下最迫切需要的是一本“行动指南”，而不是“政策”。
四、自主权为本的AI素养框架落地策略有哪些？
针对自主权为本的AI素养框架，报告给出了一套可直接使用的落地行动策略。这套落地行动策略来自研究团队“倾听（listening）—深挖洞察（chase）—协同共创（build）—资源共享”（share）的循环工作流程，共5项，每一项策略都有对应的现实课堂困境，以及配套活动及适用时机等。
1.找到立足点（Find Your Feet）：锚定价值，应对AI带来的价值取舍困境
对应困境：学生在AI环境下价值选择被裹挟，面对AI容易产生无力感。
配套活动：一是“技术+价值观”，学生对14张价值观卡片进行分类排序，再通过贴纸投票，区分“技术让该价值观更容易实现”和“技术让该价值观更难实现”，直观看见技术对个人价值的双重影响；二是“价值观桥梁”，学生从自身已梳理的价值观出发，推导出用于AI决策的思考问题，借助伦理学视角帮助自己做出契合价值观的选择。
适用时机：课程、单元、任务开篇，或是需要对班级开展观念重置的时候，也可在学年中反复开展，因为人的价值关切会发生变化。
2.勘察局面（Scout the Field）：看见学生隐藏AI使用背后的现实压力
对应困境：学生隐瞒自身AI使用行为，伴随羞耻、孤立的心理。
配套活动：让AI背后的压力显性化。引导学生列举隐瞒AI使用的各类压力，不用要求学生坦白自身行为；集体汇总之后归纳共性压力，共同思考缓解路径。教师可以率先分享自身遇到的相关压力，营造安全的对话氛围。
适用时机：学年、单元开篇建立信任，也可以作为其余几项策略的前置热身活动。
3.对齐边界（Align on the Line）：共同划定AI使用的灰色地带边界
对应困境：大量AI使用处在规则模糊的灰色地带，何为允许、何为越界缺少共识。
配套活动：包括两个步骤，首先针对某一项具体学习任务，集体罗列出AI所有可能的使用方式；然后学生个人采用1‑5分量表（1=完全可行，5=明确越界，中间为灰色地带）对各类用法进行评估；对比不同人的评判，开展班级讨论，结合学习目标，共同为本单元/作业确定AI使用的明确边界，区分完全允许、需要审慎对待的灰色区域、明确越界的行为。
适用时机：在整个学年，可以在单一作业或单元之前使用，也可以用来制定全校政策。
4.回看复盘（Watch the Replay）：对AI使用经历开展事后反思
对应困境：AI交互发生快速、大多处于隐形状态，经历过后缺少反思机会。
配套活动：时刻图谱。学生选取一段自身或听闻的复杂AI经历，以时间线图表还原事件全过程，标注正负向情绪、关键转折点与决策节点；小组之间互相分享，共同探讨未来遇到同类情境，如何做出更契合自身的选择。活动接纳复杂混合情绪，例如既因为AI减轻负担感到宽慰，同时又产生愧疚感。
适用时机：最好是在“找到立足点”或“勘察局面”策略之后开展；也可用于班级状态重置。
5.定义现象（Name the Game）：创造话语，搭建讨论AI现象的语言工具
对应困境：AI迭代速度快，无法用语言描述对课堂产生的影响。
配套活动：包括2项，一是运用“A‑Z AI术语词典”，借助已生成的新词开展集体圈谈；二是“A‑Z AI工作坊”，小组自主生成新的描述概念，把解读现象的话语权交还给社群。
适用时机：任意时间，适配教师会议、开学、期末复盘等多种场景。
报告指出以上五项策略的底层逻辑，不是替学生给出标准答案，而是把教师定位为“教练”，把这些工具交付给课堂，让师生共同应对AI带来的各类复杂现实。报告针对这些策略也提供了丰富的在线配套资源，供师生选用。
五、如何保障自主权为本的AI素养框架有效落地？
报告指出，上述五项课堂实操策略能够落地生效，不能仅依靠活动工具本身，关键在于教育者要完成三种思维心智模式的转变，实现从AI使用的裁判（referee）转向学习的教练（coach）。
一是从“主观臆断”转向“主动询问”：去了解学生们当下的真实体验，并以好奇心去倾听他们的回答。这种倾听方式能带来根本性的转变——尤其是在涉及科技议题的讨论中，因为这类话题往往预设了不信任、内疚或羞耻感。
二是从“以科技为中心”转向“以青少年为中心”：我们很容易将注意力完全放在科技本身；但如果能以学生为核心提出问题——关注他们的价值观、优势与脆弱之处，以及他们所面临的压力——你便能开启一种全新的对话。
三是从“对立博弈”转向“共同面对”：在学生使用科技的问题上，我们有时会陷入一种“拉锯战”式的对立关系；但现实情况是，AI技术对我们所有人而言都是一项挑战。将对话视角从“我们与他们（对立）”转变为“我们与他们（共同面对）”，有助于我们在共同的挑战中建立联结。
资料来源：
Tench, B., Weinstein, E., & James, C., with Starks, A., & Konrath, S. (2026). An AI Policy Isn’t a Playbook: Educators Need Agency, Not Just New Rules. Cambridge, MA, USA: Center for Digital Thriving. https://digitalthriving.gse.harvard.edu/an-ai-policy-isnt-a-playbook/
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