• AI 生成的内容，版权归谁

  学生对 AI 生成内容的版权疑问集中在未标注使用、误当公共素材、因担心而完全不用三类。本文说明跨法域的共识与分歧、本院四条课堂约定，并声明本文为一般性说明，不构成法律意见。

  2026-10-15 AI教育研究组 35638

• 同一道题，三种讲法：解释的层次

  同一个解释，对新手够用，对已会者反而多余。本文依据样例效应、专长反转与自我解释三类研究，给出本院按学习者层次切换的三层解释约定，并说明判断层次本身是难点、暂难自动化。

  2026-10-15 AI教育研究组 32173

• 把 AI 当同学，而不是当老师

  多数学生把工具放在老师的位置上，提问短、等答被动、拿到答案直接采用。本文尝试把它放在同学的位置，说明三条使用约定与观察到的变化，并交代同伴研究迁移到工具场景的三条边界。

  2026-10-15 AI教育研究组 23341

• 从找到到判断：AI 时代的信息差

  找信息早已不难，难的是找到之后不停下来。本文引斯坦福历史教育团队的评估研究与横向阅读实验，说明这个落差的测出结果，给出本院三步判断顺序，并如实交代内部统计样本小、方法粗的边界。

  2026-10-15 AI教育研究组 36916

• 孩子用 AI 做作业，家长该问什么

  发现孩子用工具写作业，家长的反应通常只有没收和放行两种。本文依据家庭参与过程模型与自我调节学习研究，给出一份不问答案只问过程的三问清单，并说明它对年龄的要求与未经验证的边界。

  2026-10-15 AI教育研究组 25205

• 还背不背：AI 时代的记忆分工

  能随时查到的东西还需要记吗，这是学生最常问的问题之一。本文依据检索练习、存储强度与谷歌效应三条研究结论，说明使用频率如何决定该记什么，给出本院分三层的记忆观，并交代文献多来自实验室条件、迁移需谨慎等边界。

  2026-10-15 AI教育研究组 28508

• 教育数据与隐私：谁来保管记录

  采集的理由通常很具体，但数据一旦留存，用途就会慢慢远离最初的理由。本文把问题拆成采集、使用、留存销毁三个环节，引学习分析伦理框架与学生数据治理的讨论，给出本院处理学生数据的三条底线，并说明这是治理问题而非技术问题。

  2026-10-13 教育研究部 28652

• 教师的时间去哪了

  问一位老师最近在忙什么，很少听到备课，更多是填表、交材料、开会。有截止、有检查方的事务总是先赢。本文引国际调查说明教师时间的构成分布，给出本院压缩事务性时间的三个动作，并说明时间问题归根结底是结构问题，个人技巧只能腾出很小的空间。

  2026-10-13 教育研究部 35298