老师需要的是另一个助手吗？专注于教育的AI“##HTML_TAG_Sanna##”在欧洲启动

老师需要的是另一个助手吗？专注于教育的AI“##HTML_TAG_Sanna##”在欧洲启动

通过AI可以增加教材。但老师的时间能增加吗？“Sanna”质疑学校的未来

课程结束后，第二天的课程准备开始。为了那些需要更多时间理解的孩子重新组织解释，为那些进度较快的孩子准备额外的作业。越是想要迎合孩子，单一的教材就越不够用。

作为支持这一工作的工具，一种新的面向教师的AI从欧洲登场。值得关注的不仅是“能创造什么”，还有这种工具如何改变老师的日常。


支持教师工作的“Sanna”是什么

Sanoma Learning于2026年10月1日发布了AI助手“Sanna”。它支持课程计划、额外教材的制作、根据学习阶段调整教材、反馈等。

据该公司称，它是基于各国的课程和公司的教育内容，通过超过1500名欧洲教师参与的试验开发的。在荷兰、西班牙、意大利、波兰、比利时、芬兰、瑞典提供30天的试用。本次发布中，日本不在试用国家之列。

输出由教师确认和编辑后使用。这些功能和提供条件基于企业发布的信息，需要与独立验证的教育效果研究结果区分开来阅读。


从“教材可以制作”到“可以在课堂上使用”之间

即使AI可以在短时间内制作问题，也不一定适合眼前的孩子。

例如，在日本的小学数学中，如果出现了基于尚未学习的概念的问题，即使答案正确，也很难在当天的课程中使用。如果文字题的语言过于困难，可能会测量出阅读理解力的差异，而不是计算能力。

教师所需要的不仅是内容的准确性，还包括教学顺序、解释的细致程度、对容易出错部分的关注等。

从这个角度来看，教育用AI的价值不仅仅在于能够大量输出文本。其实用性取决于在“这个年级的这个单元中使用这个解释”的条件下，能够以多小的修改来适应。

当然，仅凭对课程的适应性说明无法放心。教师必须确认实际输出，并回顾在课堂上使用的结果。


试用者的高评价并不等于学力提升的证明

Sanna的官方网站介绍，在试用调查中，89%的用户评价输出质量与自制教材相当或更高。此外，81%的教师在试用期间使用了制作的教材。

这些数字表明作为教材制作工具被接受的可能性。然而，这是由提供企业公布的试用者评价，并不是证明学生学力提升的数字。

教师感到“方便”，教材在课堂上被使用，孩子的理解加深，虽然相关但并不相同。在考虑引入效果时，需要分别测量。

例如，即使制作时间缩短，但如果在内容修改上花费同样的时间，负担减轻就很小。另一方面，即使所需时间没有变化，如果能够制作以前无法准备的辅助教材，可能会产生教育价值。

同时查看“缩短了多少时间”和“能够提供什么支持”是很重要的。


社交媒体上有期待的声音，但不是发布后的口碑

在公开的社交媒体上可以看到的反应是，Sanoma Learning在发布前在LinkedIn上发布的面向教师的AI预告中，寄予了对根植于教育、以教师为中心的AI的期待。

例如，Jorge Aguirre Cabrera先生欢迎推进教育性和负责任的、以教师为中心的AI。Marco Residori先生在祝贺发布的同时，表达了对试用的期待。这些都是帖子内容的要旨。

然而，这些是对发布前预告的评论。并不是发布后持续使用Sanna后“加班减少”“课程改善”的评价。此外，也不能将企业官方帖子中收集的少数反应视为教师整体的意见。

目前可以解读的是，对为教育设计的助手的期待，而不是对成果的最终评价。今后，使用过的教师在哪些工作中得到了帮助，哪些修正是必要的具体报告将变得重要。


欧洲的教师也将AI的便利性和教育效果分开来看

Sanoma Learning于2026年9月公布的针对欧洲14个国家超过2万名教师的调查中，认为通用AI能改善学习成果的教师为16%。另一方面，认为用于教育的AI应为教育目的设计的比例在各国达到75%至93%。

这项调查也是由该公司进行的，数据收集由GfK负责。虽然不应直接将数字应用于整个欧洲教师，但可以看出对工具的期待与对教育效果的信心之间存在距离。

在日本，将作为便利的教材制作工具的评价与作为改善孩子学习的手段的评价分开，是避免过度期待的起点。


在日本被问及的是“引入后工作是否减少”

对于日本的学校来说，教师的时间是一个迫切的问题。

根据文部科学省公布的TALIS 2024结果，日本教师每周的工作时间在小学为52.1小时，中学为55.1小时。虽然比上次调查有所减少，但仍被认为是参与国中最长的。虽然是问卷调查，也需要注意制度和文化的差异，但它成为考虑工作负担大小的材料。

在这样的现场引入AI，不仅需要看生成功能，还需要看引入后的整体工作。

登录步骤增加。将教材转移到另一个系统。接受使用方法的培训。确认输出。报告使用实绩。单个来看是小的工作，但积累起来可能成为新的负担。

在试验中，仅测量制作教材的时间是不够的。需要比较包括确认、修正、打印、共享在内的总时间，并调查科目和年级的差异。听取不仅是感到方便的教师，还有不再使用的教师的理由也有助于改进。


在日本应用时需要注意的三个条件

首先是适合日本的教育内容。

即使面向欧洲的服务适应各国的课程，这并不意味着它适合日本的学习指导要领或采用的教科书。能够用日语回答和能够在日本的课堂上使用也是不同的。如果在国内考虑类似的机制，需要包括教材使用条件在内的设计。

第二是明确输入信息和确认的责任。

文部科学省的生成AI指南Ver.2.0倡导以人为中心的利用，强调最终由人判断并负责。也指出了对个人信息、隐私、著作权等的考虑。

在每个学校教师摸索判断的情况下，很难放心使用。需要引入方具体化可以输入多少学生信息，谁来确认生成物，遇到问题时向谁咨询。

第三是节省下来的时间的用途。

如果因为能够更快地制作教材而导致“那么就多发一些资料吧”，教师就不会轻松。希望AI带来的余裕能用于休息或与孩子的对话，因此也需要重新审视学校的工作本身。


能否增加老师的空闲时间

Sanna的出现成为思考教师工作中AI应放置何处的契机。

例如，虽然可以支持制作几个解释的备选方案，但判断今天对那个孩子说什么话则涉及日常的关系和观察。准备教材的能力和注意到孩子变化的能力都是必要的。

在日本评价面向教师的AI时，不应仅以生成的打印数量为成果。是否能更早回家。是否有余裕回顾课程。是否能对犹豫提问的孩子说话。

引入的价值需要从屏幕中的输出和教室中产生的时间中确认。


出处URL

相关文章