熟悉我的朋友都知道，过去这几年，我非常关注生成式人工智能教育应用，尤其是人工智能生成课程。
在教育技术自留地，我曾介绍过不少 AIGC 生成课程的平台和应用，
比如，在《秘塔AI “今天学点啥” 与VideoTutor 正在帮助一线教师从工具整合迈向范式重构》一文中，我所介绍的 秘塔AI 的“今天学点啥”和 VideoTutor。
在之前，我曾津津乐道的还有在《TutorAI：无所不知的虚拟导师》中介绍的 TutorAI。在《cAIc：AI 驱动的课程生成器》中介绍的 cAIc，《Vishaya AI：Gen AI生成课程》中的 Vishaya AI，
在《LearningStudioai：生成课程》中的 LearningStudioai，《CourseFactory: 你的课程工厂》中的 CourseFactory， 《Smartie.dev: AI让课程开发更聪明》中的 Smartie.dev等等。
可是，有一个问题伴随而来，那就是，
我们应该信任AI所生成的课程内容的科学性和可靠性啊？
早上例行阅读，看到6月29日在2025 ASCD Annual上的一个演讲纪要，正好是解决这个问题的。
演讲者是马萨诸塞大学阿默斯特分校（University of Massachusetts Amherst）的 Torrey Trust博士是学习技术方向的教授，
在这个持续1小时的题为《人工智能生成的课程计划：我们应该信任 ChatGPT、Copilot 和 Gemini 吗？》（AI-Generated Lesson Plans: Should we Trust ChatGPT, Copilot, and Gemini?）。
https://event.ascd.org/2025/program/search/detail_session.php?id=118259282
Torrey Trust教授运用三个指导性理论框架，来检验人工智能生成的《公民教育和政府》课程计划：
1、布鲁姆（1956）的教育目标分类法，用于评估每个计划中促进的思维水平；
2、班克斯（1999）多元文化内容整合的四个层次，用于检验计划中多元化、多元文化和包容性内容与观点的融入程度；
3、PICRAT教师准备技术整合模型（Kimmons等人，2020），用于探究人工智能生成的计划是否以及如何鼓励教师和学生在教学活动中运用技术。学生的思维技能、多元化学习和技术素养是学校公民教育的重要目标。
研究人员选择了 ChatGPT、Gemini 和 Copilot 来为该课程生成教案。
在 2024 年 8 月期间，他们共运用这三个 GenAI 平台为该州的 53 项学习标准生成教案。
总共创建了 310 份教案，包含 2,230 个活动部分。
然后，研究人员共同使用三个理论框架分析了 Gemini 制作的前 12 个课程计划（三个标准课程和三个高度互动课程）：1）布鲁姆分类法；2）班克斯的多元文化内容整合四个层次模型；3）教师准备技术整合的 PICRAT 模型。
在本研究中，研究人员着手探索人工智能生成的课程计划为《公民教育》所生成的学术内容和学生学习体验，目的是回答这个问题：
“我们应该相信人工智能生成的课程计划吗？”
根据他们的研究结果，研究人员提出以下三个要点：
1、人工智能生成的课程并非旨在促进高阶思维或让学生参与主动学习和与公民相关的行动。
2、人工智能生成的课程缺乏对许多历史和当代社会、经济和政治现实的考察。
3、人工智能生成的课程很少包括使用数字技术进行教学。
最后，根据本研究的结果，研究人员强烈建议教师不要完全照搬AI生成的课程计划，而应思考如何对这些计划进行重新组合、修改和重新赋能，以培养我们当今社会所需的公民——那些知情且积极参与民主机构和组织的成员。
其实，这个研究结果一点也没有出乎我们的意料。
我们在拥抱技术的同时，要始终坚持“做生成式人工智能的全程把关人”（人在环路中），要以审慎和批判的态度对待AI生成的课程内容，不应将其作为最终方案直接使用，而应将其视为可进一步加工、调整与重构的原始素材。
对此，您怎么看？
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