大多数人工智能（AI）大语言模型使用以英语和西方内容为主的数据集进行训练，因此存在语言和文化盲点。
随着人工智能融入课堂，学生可能开始把人工智能生成的信息视为不容置疑的权威，将他们对教师的信任转移到人工智能的输出上。
课堂上人工智能的使用日益普遍，要求教育工作者教会学生如何批判性地审视人工智能生成的知识。
人工智能（AI）正成为课堂日常学习的一部分。学生用它总结信息、生成创意、解释概念，并实时回答问题。
这些工具影响着人们获取和理解知识的方式，但它们并未完全契合其所应用场景中的语言和文化背景。
大多数大语言模型主要使用英语和西方内容占主导的数据集进行训练，因此难以充分展现其他语言的丰富内涵和地方文化背景的深度。
在非英语教育环境中，这会影响概念的解读方式、示例的呈现方式，以及哪些观点得到优先考虑。问题不仅在于翻译是否准确，还在于人工智能生成的知识能否反映学习者所处的现实、细微差异和具体背景。
随着这些系统从辅助工具演变为值得信赖的知识来源，这一挑战愈发突出。例如，随着沙特阿拉伯继续推进数字化转型和未来技能议程，课堂正成为最早大规模显现这些矛盾的场所之一。
从教师到人工智能：一种权威取代另一种权威
这种矛盾不仅涉及技术局限，还直接影响学生理解和接触知识的方式。
传统上，课堂往往围绕一个主要知识来源展开：教师。在结构化的环境中，信息得到传授、解读和验证，学生也逐渐习惯于信任这种认知权威。
随着人工智能越来越深入地融入学习，人们日益担忧，同样的模式会原样转移到人工智能生成的信息上。
学生可能越来越倾向于把人工智能的回答当作权威答案，而非将其视为受训练数据塑造的输出；这些数据可能存在语言缺漏、文化偏见和西方中心主义假设，在非英语环境中尤为如此。
如果人工智能系统被视为不容置疑的权威，便可能造成细微却重大的失真、过度简化的解释、缺失的文化细节，或与当地现实不符的解读。
因此，核心挑战不仅是人工智能的局限，还在于以新的形式重现对单一知识来源的依赖。
真正重要的技能是批判性思维，而非被动接受
应对这一挑战，需要改变课堂中使用人工智能的方式。优先事项不是只关注工具的获取，而是让教育工作者和学生能够针对现有人工智能工具进行批判性、负责任的使用。
在实践中，这意味着支持教师系统地评估人工智能生成内容的事实准确性、语言精确度、文化相关性和语境适切性，并在学生面前这样做。
已有新近证据表明教师正在发挥这一作用。2025年，沙特阿拉伯第四次工业革命中心与该国教育部对44,920名教师进行了调查，覆盖全国各地。
28%的受访者表示，他们在教学中会主动纠正或调整有偏见的人工智能输出。这表明教育工作者正迅速成为学生与人工智能生成知识之间重要的认知中介。
与此同时，可以鼓励学生系统地批判人工智能的回答、比较不同语言的输出，并找出信息呈现中的缺漏或不一致之处。这些做法将人工智能重新定位为需要审视的工具，而非照单全收的答案，从而把批判性思维融入日常学习。
这种转变并未削弱教师的作用，反而使其作用更为重要。教师或许不再是唯一的信息来源，但他们在引导探究、培养判断力，以及帮助学生发展从多个来源获取信息所需的技能和信心方面，作用愈发关键。
沙特课堂或可为世界提供早期信号
沙特阿拉伯的经验反映出，教育体系正开始应对人工智能时代知识解读和信任方式的广泛转变。
随着各国加快推动人工智能应用，课堂正成为早期实践场所，教育工作者和学生在这里学习如何审慎而非被动地接触人工智能生成的信息。
这包括对语言和文化偏见的认识不断提高，同时也得益于各国在负责任的人工智能和符合语境的人工智能应用方面作出的更广泛努力。
教育工作者如今正在学习环境中引导学生评估、结合语境理解和解读人工智能生成的内容，进一步凸显人类判断和批判性探究对学习的重要性。
这一经验或可为许多可能面临类似转变、以非英语为主的教育体系提供早期信号。
随着全球人工智能应用日益普及，教育体系需要考虑语言、语境和文化视角如何塑造人工智能生成的输出。在这种环境下，质疑信息的能力可能成为教育中最重要的技能之一。
