AI进入课堂之后，哪类学生会使用的更为频繁？大多数人的直觉是优等生。他们理解能力强、学习习惯好，也更容易掌握新工具。
但在一份基于万名学生的实证调研中，却给出了一个不同的结论。3月24日，长水实验中学在建校12周年校庆期间，发布了由复旦大学高等教育研究所与长水教育集团联合完成的《长水AI教育与学习发展白皮书》。基于6省23个校区、万名师生的实证调研，这份白皮书呈现出一个明显不同于普遍认知的结果——
在学习中使用AI最频繁的，是成绩处于中间区间的学生。
最活跃的不是优等生，而是中等生
从数据结构来看，这一特征非常清晰。样本中，成绩排名前25%的学生有2457人，26%-50%的有1978人，51%-75%的有2013人，75%之后的有1297人。在AI使用频率上，成绩排名26%-50%的学生得分均值最高（M=2.59），其次为51%-75%（M=2.57），之后依次为前25%和75%之后，整体呈现出一个“倒U型”分布。
也就是说，AI的高频使用，并没有集中在头部学生，而是集中在26%-75%的中等区间。
但在另一组数据中，结构又有所不同。在AI素养量表的各项得分上，成绩越高的学生，认知与使用行为越成熟，前25%整体领先，其次为中间区间，再到后段。这意味着，在“会用”和“用得多”之间，呈现出明显分离：优等生更理性，中等生更高频，后进生参与较少。
在使用方式上，学生也出现了明显变化。白皮书显示，高达75.68%的学生更倾向于让AI提供提示或思路，而非直接给出答案，逐步形成“使用即核查、接收即审视”的习惯。学习方式由“获取答案”转向“参与过程”，成为一个可以被观察到的变化。
教师侧同样在调整。一支“懂AI、理性使用AI”的教师群体逐渐形成，教师角色从知识讲授，延伸为学习指导、生活陪伴与情绪支持。在课堂结构上，“师—生—机”三元协同开始成为常态，AI承担信息获取与处理等标准化任务，教师与学生更多聚焦于思维与认知本身。
全球在担心分化，这里却出现“中间活跃”
在全球范围内，数字技术的发展并没有均衡地作用于不同学生群体。联合国教科文组织数据显示，全球约有三分之一的人缺乏最基本的数字技能。
PISA 2022报告中，在约旦、摩洛哥、菲律宾、巴勒斯坦等国家，接近一半甚至超过一半的学生对使用通信程序和学习管理系统缺乏信心；在巴西、柬埔寨等国家，超过40%的学生表示在独立搜索在线学习资源方面不自信。
在这样的背景下，学界普遍认为，AI可能成为“马太效应”的放大器，也就是能力较强的学生借助技术进一步提升，而能力较弱的学生被进一步边缘化。
但在长水的调研中，并没有出现典型的“两端高、中间低”的结构。相反，成绩排名26%-75%的学生使用AI最频繁，形成“中间活跃”的分布状态。前25%的学生在使用成熟度上更理性，但使用频率并非最高；75%之后的学生使用相对较少；中间群体则成为使用最集中的一段。
在班级方面，重点班学生全面领先，属于“理性驾驭 者”；高补班学生行为积极但态度滞后，属于“追赶错配者”；普通班居中徘徊， 属于“随大流者”；特长班低频浅用，属于“边缘观望者”。这些差异进一步体现出AI使用在不同群体中的分布情况。
白皮书指出，这种“中等生活跃”的结构，在国际同类研究中较为少见，呈现出一种“中间活跃、整体跟进”的状态。中间群体的活跃，在整体结构中起到了稳定作用，而不是形成两极分化。
这一结构的形成，也与教学环境有关。调研显示，64.9%的教师认为尝试新的教学方式是被允许的，68.3%的教师表示可以根据学生情况调整教学方式。在这样的环境下，不同层次的学生都能够根据自身情况使用AI工具，中等学生在“敢用”和“会用”之间形成连接，从而成为使用最频繁的一群。
从白皮书到课堂：高频使用的形成
这份白皮书发布于长水实验中学建校12周年校庆期间。围绕“智汇长水十二载，AI赋能新未来”的主题，学校通过升旗仪式、开放日、AI主题演讲等活动，集中呈现其在AI教育领域的实践进展。
（图源：长水基础教育集团公众号）
从2014年创办至今，长水持续将人工智能融入教育教学全链条，逐步形成规模化的因材施教路径。在课堂层面，“331”AI实效课堂模式成为重要载体：AI作为信息支架，教师作为思维支架，通过制度设计确保教师主导权。
在具体效果上，这一模式实现备课时间节省60%、课堂互动效率提升3倍、作业批改准确率达到99.8%。教师通过“三轨并行”的培养体系完成能力升级，学生侧则通过“12345N”心理支持体系，实现从“被动应对”向“主动护航”的转变。
在具体课堂运行中，这一结构通过系统实现。长水教育集团临汾校区引入华领人工智能集团研发的“水手数智教室3.0”，作为数智课堂的重要支撑。系统基于AI知识生产大模型，整合9大学科资源，支持多版本、多难度内容生成，并根据学情进行动态调整。
在课堂过程中，系统通过无感数据采集，在不改变学生纸笔习惯的前提下，记录答题轨迹、知识漏洞与理解偏差，并将数据实时反馈至教师端。学习过程由此从“结果呈现”转向“过程可见”。
在学习路径上，系统基于“最近发展区”理论，为学生推送不同难度与进度的学习内容，支持分层与异步学习，同时通过AI伴读与答疑延伸学习场景。
在具体应用中，这一模式已在多个校区落地。在长水教育集团临汾校区，教师人均为学生分配AI课程达15次，任务发布后次日学生完课量与答题量明显提升，“阳光49班”累计答题达1.3万道，完成AI课程672节。在广西容县实验中学，该模式在4000余名学生规模中展开应用，通过教学研讨与实践推进数智课堂建设。
在这样的课堂结构中，学习过程被持续记录，学习路径根据差异进行调整，中间群体在这一过程中形成高频使用。
“中等生活跃”并不是一个常见结果，在多数讨论中，AI更容易被视为放大差距的工具，但在这份调研中，并未出现预期中的分化结构，反而呈现出一种以中间区间为主的使用分布。
当全球仍在讨论如何应对技术带来的不均衡时，这一实践给出了一个更具体的方向：AI并不只是在强化优势，也可以在更大范围内被用起来。它不是通过拉高头部来改变结构，而是通过激活中间区间，让更多学生进入持续学习的过程。
也正是在这个意义上，这份白皮书的价值，不只是呈现了一种不同的结果，更指向了一种正在形成的路径——当课堂能够承接这种使用，AI并不必然走向分化，也可能成为带动整体向上的一部分
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