基于对402名加拿大高校教育者的调查显示，教育体系在生成式AI冲击下呈现明显的“被动适应”特征。报告指出，约80%的教师未接受任何机构层面的AI指导或培训，反映出制度供给明显滞后 。与此同时，仅23%的加拿大高校在2023年秋季建立相关政策框架，而全球前50高校中也不足一半制定明确指南。这种政策真空导致一线教师在实践中高度依赖个人判断，教育治理呈现碎片化趋势。
在具体教学实践中，AI使用呈现低渗透与高分歧并存的特征。数据显示，56%的教师从未或很少使用生成式AI，仅10%高频使用 。超过54%的教师未明确允许学生使用AI，而同时52%也未明确禁止，形成典型“灰色地带”。学科差异显著，工程领域有71%教师允许使用，而人文学科仅32%。这种分化本质上反映了不同学科对工具性与原创性的依赖程度差异。
能力与认知错配成为核心瓶颈。从能力端看，仅约31%的教师认同自身具备足够AI应用能力，而超过70%明确支持开展系统培训 。值得注意的是，AI使用频率越高的教师，其能力自评和培训需求同步提升，例如高频使用者中84%认为自身具备能力，而低频群体仅16%。这表明“使用—认知—能力”之间存在正向循环，但当前多数教师仍处于循环起点之外。
尽管整体应用不足，AI对教学质量的边际改善已开始显现。在高频使用群体中，超过80%的教师认为教学实践、教学材料及学生学习体验均得到提升 。AI已被用于自动评分、课程设计和教学内容生成等场景。然而，这种正向效应仍局限于少数“先行者”，尚未形成规模化扩散。
风险认知则呈现高度集中。调查显示，57%的教师将“作弊风险”视为重大挑战，52%担忧学生提交非原创内容，42%认为会削弱批判性思维能力 。此外，约26%的教师已报告负面使用经验，主要集中在抄袭与“幻觉”信息问题。相较之下，教师对AI在翻译、语法辅助等工具性任务上的接受度更高，反映出“替代核心能力”与“辅助低阶任务”的清晰边界。
态度层面呈现典型的“技术双重性”。高频使用者更倾向认为AI是教育的重要发展方向，同时也更担忧其加剧教育不平等并冲击知识可靠性。这种“越了解越谨慎”的现象，意味着AI并非简单的效率工具，而是对教育价值体系的深层重塑。
从趋势上看，教育系统正处于从“无序试探”向“制度化整合”的过渡期。短期内，培训体系与政策框架将成为关键变量；中长期，AI素养可能取代传统技能成为核心能力指标。能否在效率提升与学术诚信之间建立新的平衡，将决定AI在教育领域是成为生产力工具，还是制度风险源。
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