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EEF 公布的英格兰小学随机试验发现，Aila 组备课与准备资源的时间减少约24%，平均每周节省49分钟，所评资源质量未见下降。十周内使用逐渐下降，教师评价不一，工具适配与持续采用仍需关注。
Selwyn 提醒 AI 讨论者明确具体技术及其使用情境，不要把所有数字化问题都归于 AI，也不要用个人成功经验替别人决定怎样使用。他主张批判应结合历史和更多群体的声音，最终追问可行替代方案。
教育工作者张淑玲反思：当 AI 更会计算、创作与推理，教育是否只能不断为孩子增加“机器暂时做不到”的能力清单？她借“君子不器”提醒，人的价值不宜只按功能和竞争力衡量。
Meyer 从课堂走访提炼观察：明确教师角色、贴合课程、给出可调整的建议，以及支持多语言表达。他也强调，有些 AI 活动让学生只是机械完成任务。重点是把“产品能做什么”转为“师生实际怎样使用”。
UNESCO IITE 与上海开放大学合作项目发布报告，比较36种国家、机构及学术教师 AI 能力框架，关注能力内容、实施场景与评价方法，并从政策、课程和教学层面讨论落地条件。
报道介绍台湾高雄女中的 AI 电资教育：学生从实际需求中选择项目，再学习描述需求、整合想法、合作制作，也通过为其他学生设计课程检验理解。教师强调理解原理与保有思考。
UNESCO 汇集26篇思想短文，把讨论扩展到人的自主性、青少年发展、教学评价、表达与质疑、公共治理及教育未来想象。它提供讨论议题，帮助把工具能力与教育目的放在一起思考。
Furze 建议同时追问技术是否适合任务、使用方式是否有助于自己的思考，把判断放回具体学生、任务与时刻。语音转写、构思或整理格式可能帮助表达，也可能绕过需要练习的能力。
五部门行动计划连接中小学 AI 通识、高校课程、教师智能素养、教学科研应用与安全治理，并提出2030年目标。文件提出的智能学伴、资源和评估应用属于建设方向，不能视为已完成或验证有效。
Stanford 团队从截至2025年10月的800余篇 K12 AI 论文中识别20项较高质量因果研究。综述提醒：有 AI 帮助时任务表现提高，不等于撤去工具后能独立掌握；长期学习、公平与福祉仍有证据缺口。
UNESCO 提出15项教师能力，涵盖以人为本、AI 伦理、基础与应用、AI 教学法及专业学习五个维度，分为获取、深化、创造三个层次，为教师培训与评价设计提供共同语言。
Matuschak 区分“读过后忘记”与“从未真正理解”，讨论提问、回忆练习和撤去学习支架。他提醒工具设计不能只让内容更易消费。一个值得用于 AI 助手的问题是：它是否帮助学习者察觉困惑、行动并获得反馈？