[EP44英文原版]Jason Green|20年教育人，如何带领“以教学法为核心”的 AI 公司生长

Hello 大家好，欢迎来到教育AI智造者播客。在开始之前需要做一个声明，这是一期在2025年7月份录制的播客。由于伊伊子个人时间安排，一直没有发布。英文转录中文，虽然有AI协助，但是也花费了不少时间。过去了将近半年，时间不短不长，在AI非线性的加速进步下，可能很多条件和场景都发生了变化，不过我相信好的内容可以超越时间，better late than never.：）在这一期节目里，我们想直面一个在教育圈、AI 圈都被频繁提及、却经常被“讲歪”的问题：如果 AI 正在改变教育，那么到底是“教学被自动化了”，还是“教学终于有机会被重新理解”？这是一个看似抽象、但对每一位教育者、产品设计者、创业者都极其现实的问题。因为今天你所看到的大量“教育 AI 产品”，正在悄悄把一个危险的前提当成共识——只要生成更快、效率更高、内容更个性化，学习就会自然发生。但事实真的如此吗？我邀请到的嘉宾是 Jason Green —— Your Way Learning（前身 Link）的创始人兼 CEO、沃顿 MBA、宾夕法尼亚大学教育学院（Penn GSE）校友，同时也是《Blended Learning in Action》的合著者。但比这些头衔更重要的是： Jason 是一个从学习者、教师、一线实践者，一路走到系统设计者的人。他并不是从“AI 能做什么”“模型有多强”出发，而是二十多年反复围绕同一个问题打转：为什么有些课堂会让学生被点燃，而有些课堂却让他们一点点消失？在他的故事里，有一个反复出现的场景：他小时候在课堂上经常“掉线”，并不是因为不聪明，而是因为讲授式教学从一开始就不适合他。真正让他理解知识的，往往是同伴的一句话、一次讨论、一次共同推演。后来，当他在高中做导师、在课后项目中陪伴学生时，他一次又一次确认了这件事：问题从来不在学生，而在课堂结构本身。也正因为如此，当生成式 AI 出现、教育行业集体兴奋时，Jason 的反应并不是“我们终于可以自动生成教案了”，而是一个更冷静、也更锋利的判断：如果 AI 只是帮我们把原本就有问题的教学流程“加速”，那它并没有改变教育，反而可能固化了问题。在这期对话中，我们一起深入拆解了几个很少被同时放在一张桌子上讨论的问题： 为什么许多看起来“很先进”的 AI 教育产品，并没有真正改变学习的发生方式？ 为什么传统意义上的教师培训（PD），在学习科学层面本身就存在结构性矛盾？ 什么是 “pedagogically trained AI”——以及为什么这不是一句营销口号，而是一条非常难走、却极其重要的产品路线？ 当生成式 AI 进入课堂，为什么 Agency（主导力） 会同时成为学生和教师最关键、也最容易被忽视的能力？ 在教育巨头林立、政策高度复杂的现实中，一家坚持“教学法优先”的 AI 公司，究竟如何思考未来五年的生长方式？对我来说，这一期最重要的并不是某一个工具、某一个功能，而是 Jason 反复强调的一个立场：老师必须始终坐在驾驶位。AI 只能是可信赖的合作者，而不是教学决策的替代者。如果你是一位老师、教研人员、校长、教育产品经理、EdTech 创业者，或者你正在反复问自己：AI 到底是在帮我减负，还是正在悄悄重塑我作为教育者、设计者的角色？那么这一期节目，会给你一个不轻松、但非常清晰、也极其落地的视角。🧭 内容大纲1️⃣ 引入：当我们谈“教育 AI”，到底在谈什么？ 多数 AI 教育讨论，停留在“效率”和“生成” 被忽略的问题：学习是如何真正发生的？ 本期核心主线：AI ≠ 教学替代，而是教学结构重组2️⃣ 嘉宾原点：一个“在课堂里经常掉线”的学生 Jason 小学到大学：在讲授式课堂中频繁失联 真正的学习，发生在同伴的一句话、一次讨论里 第一个关键洞察：问题不在学生，而在学习环境3️⃣ 一线冲击：当导师，看见系统性学习失败 在高中做导师，面对高年级却低阅读水平的学生 从“想读法学院”到“必须改变课堂” 教育使命的形成：不是补救学生，而是重构体验4️⃣ 教学法觉醒（无理论阶段） 用乐高、音乐、项目唤醒“被判定为不参与”的学生 第一次直观理解：非传统学习方式 ≠ 降低标准 关键感受：投入感先于成绩发生5️⃣ 理论补全：Penn GSE 与学习科学 建构主义、学习者中心框架如何“把点连起来” 从直觉走向可复制、可迁移的教学语言 教学不是技巧，而是系统设计6️⃣ 项目式学习的真实验证 数学×创业、语音×音乐、阅读×身份认同 学生放学后冲向校车去学习中心的瞬间 核心结论：学生会用行动回应好的教学设计7️⃣ 关键转向：从学生到教师，从 pedagogy 到 andragogy 设备进校≠课堂改变（电脑锁在柜子里） 真正的杠杆在教师：改变一个老师，影响一代学生 引入成人学习法：教师也需要“做中学”8️⃣ 生成性变革模型：为什么教师培训总是失败？ 与 Stanford 学者 Anita Ball 博士合作 反思 → 内省 → 理念生成 → 尝试 → 行动研究 → 内化 → 生成 传统 PD 的致命问题：自己就违背学习科学9️⃣ 教育公平：隐藏课程与阶层化学习方式 工人阶层 vs 精英阶层课堂的根本差异 在 AI 时代，“信息输入—信息输出”迅速贬值 真正的不公平：谁被训练成“思考者”🔟 PACC 框架：把公平做成学习结构 Personalization（个性化） Agency（主导力） Connectivity（连接） Creativity（创造） PACC ≠ 体验升级，而是未来生存力的分配机制1️⃣1️⃣ Your Way Learning：使命没变，但路径倒过来 疫情后教师处在“勉强浮在水面”的状态 不是再给培训，而是把教学法直接嵌进工具 AI 的真正价值：把“最难的教学决策”变得可用1️⃣2️⃣ 教师在驾驶位：为什么 prompt 不该交给老师学 写 prompt 本身是技能门槛 教学已经够难，不能再加一层技术负担 Your Way 的选择：把 prompt 做成有支架的体验1️⃣3️⃣ 系统一致性：AI 不能是“拼盘” 学校 / 学区 / 州标准的复杂现实 随机使用 ChatGPT = 系统碎片化 Your Way 的定位：系统级一致性引擎1️⃣4️⃣ Penn GSE × Your Way：AI Foundations 课程 为非技术背景教师设计 五周自定进度 + 即学即用 最关键模块：AI 驱动的差异化教学1️⃣5️⃣ 最难的问题：巨头竞争下的五年未来 AI 教育仍处早期，会经历“去泡沫化” 技术会变，教学法不会 最终胜出的，是真正改变学习方式的产品-----------------------关于伊伊子----------------------伊伊子的小红书传送门----------------------关于听友群-----------------------如果您对AI和教育的融合充满兴趣，欢迎填写我们的听友群入群申请问卷！🎧点击链接，或扫码，与更多志同道合的伙伴一起交流最新的行业动态、分享学习经验，并共同探讨AI如何重塑教育的未来。期待在听友群中与您相遇，共同成长！😊请大家在填写微信联系方式时，务必确认拼写是否完整和正确。我们遇见过好几次微信ID无法识别的情况~谢谢大家！--------------------相关词介绍------------------- 教学法对齐（Pedagogical Alignment）指教学目标、学习活动、评估方式与学习科学之间的一致性，而非工具堆叠。 学习者中心（Learner-Centered）以学生的理解路径、参与方式和认知发展为设计起点，而非内容传递。 成人学习法（Andragogy）成人最有效的学习方式是“在真实任务中做中学”，而非听讲。 生成性变革（Generative Change）教师通过反思—行动—研究—迭代，不断生成更成熟的教学实践。 行动研究（Action Research）把课堂视为实验场，用失败作为数据，而不是证据。 教学支架（Scaffolding）在关键节点提供支持，让学习者完成“刚好够难”的任务。 隐藏课程（Hidden Curriculum）学校无形中传递的社会规则、思维方式与权力结构。 PACC 框架Personalization / Agency / Connectivity / Creativity用于设计真正具有公平性的学习体验结构。 主导力（Agency）个体对学习目标、路径和节奏的掌控能力，是 AI 时代最核心的人类能力。 Pedagogically Trained AI以学习科学与教学法为底层约束的 AI，而非单纯内容生成器。 系统一致性（Coherence）AI 工具与学校、学区、课程标准保持一致，避免碎片化实践。 教师在驾驶位（Teacher-in-the-Driver’s-Seat）AI 作为协作者，而非决策替代者。在小宇宙查看该单集文稿