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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。
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。
Mollick 用个人 AI 制作实验讨论能力与使用之间的落差，主张深度知识、广泛知识、品味与主动探索仍能决定合作质量。教育上的一个阅读问题是：学习者如何获得指导和评价工具所需的知识与判断？
Sumeracki 解读 Butler 等（2017）关于检索练习的实验，讨论在不同例子中回忆和应用概念与后续新情境表现的关系。用于 AI 学习设计时，可追问工具是否让学生真正检索、解释和迁移，而非不断提供相似答案。
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。
TEQSA 委托报告把数字素养、分布式认知、混合元认知与终身学习作为适应性能力，强调学科知识基础。它建议高校收集学习过程证据，调整评价设计，支持学生判断何时依赖或质疑 AI。
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。
GeoAI 以地学作业说明如何连接 AI 使用规则与学习目标：可借助工具理解统计方法，但数据解释与结论仍由学生完成。页面建议分阶段提交、反思与形成性练习，并提醒检查生成内容、隐私和版权条件。
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？