Anthropic 教育报告：教育工作者如何使用 Claude¶

日期： 2025 年 8 月 27 日

AI 在教育领域的讨论大多聚焦于学生，但教育工作者同样在深度使用 AI。 盖洛普近期调查显示，教师反馈 AI 工具平均每周为他们节省 5.9 小时。学生甚至开始对教授在课堂中使用 AI 表达担忧。

Anthropic 此前已发布过学生使用数据报告。本次分析聚焦教授群体，对 2025 年 5 月至 6 月期间全球高等教育从业者在 Claude.ai 上约 74,000 条匿名对话进行了分析。Anthropic 还与东北大学（Northeastern University）合作，直接收集了教职人员对 AI 使用的看法。

核心发现¶

教育工作者在课堂内外都在使用 AI。 用途涵盖开发课程材料、撰写基金申请书、学业咨询指导，以及招生和财务规划等行政管理工作。

教育工作者不只是在聊天——他们在用 AI 构建自定义工具。 教职人员使用 Claude Artifacts 创建交互式教学材料，例如化学模拟实验、自动评分量规和数据可视化看板。

教育工作者倾向于让 AI 自动化处理繁琐事务，但在其他方面保持人工参与。 需要大量上下文、创造力或直接学生互动的任务（如课程设计、学生指导和基金申请撰写）更多以增强方式使用 AI。而财务管理和档案记录等常规行政工作则更趋向自动化。

部分教育工作者在自动化评分，另一些人则强烈反对。 教职人员在评分和评估中使用 AI 的频率低于其他用途，但一旦使用，48.9% 的情况采用了高度自动化的方式。尽管教育工作者对自动化评估存在顾虑，且受访教职人员将其评为 AI 效果最差的领域，这一现象仍然存在。

如何识别教育工作者的 Claude 使用行为¶

研究团队使用 Anthropic 的隐私保护分析工具 Clio，在保护用户隐私的同时揭示广泛的使用模式。 该研究使用了 Anthropic 的自动化分析研究工具 (Clio)。

研究高等教育从业者的 Claude.ai 使用行为面临独特挑战——Anthropic 不收集用户自报的职业数据。与学生经常在对话中明确提及课程作业不同，教育工作者的 AI 交互横跨教学、研究、行政和个人学习等多个领域。

研究人员分析了来自高等教育机构邮箱注册的 Claude.ai 免费和 Pro 账户的对话，并通过该隐私保护工具自动筛选出教育工作者特有的任务——如制定教学大纲、批改作业或开发课程材料。最终筛选出 5 月至 6 月期间约 74,000 条对话。

每条对话都与美国劳工部 O*NET 职业信息数据库中最匹配的任务进行了对应。教育工作者任务被定义为与"高等教育"教学或行政管理岗位相关的任务。

该分析还辅以 22 位东北大学教职人员（均为 AI 早期采用者）的问卷调查数据和定性研究。

教育工作者的常见使用场景¶

课程开发是最突出的用途，学术研究和学生表现评估分列第二、第三。

教育工作者使用 AI 的前三大用途：开发课程（57% 的对话）、开展学术研究（13%）、评估学生表现（7%）。

在调查中，东北大学的教职人员反馈平均将 29% 的 AI 使用时间用于自身学习，但由于筛选方法的限制，这一点未纳入 Claude.ai 分析。

数据中发现的其他值得注意的用途包括：

• 创建模拟法律场景用于教学演练
• 开发职业教育和劳动力培训内容
• 起草学术或职业申请推荐信
• 创建会议议程及相关行政文件

教职人员使用 AI 的动机¶

东北大学教职人员的定性研究揭示了三大核心动机。

教育工作者如何用 AI 构建自定义工具¶

教育工作者利用 Claude Artifacts 功能创建可直接部署到课堂的完整交互式教学资源。 教育工作者使用 Claude 的 Artifacts 功能来创建交互式教学材料——构建出可在课堂中直接部署的完整、可用的资源。

一位受访教职人员表示："以前因为时间成本过高而无法做的事，现在变得可能了。自定义模拟、插图、交互式实验。"

教育工作者的关键创作成果¶

一位教授描述了如何使用 AI 工具将"自己的内容转化为更易获取、更引人入胜的形式（交互页面、模拟、播客、视频）。"

增强与自动化光谱¶

分析揭示了教育工作者如何在 AI 增强（协作使用）和自动化（完全委托任务）之间寻找平衡。 该分析延续了 Anthropic 经济指数的研究框架。

更倾向增强模式的任务¶

相对更倾向自动化的任务¶

涉及常规行政和财务管理的任务比直接面向学生互动的任务更可能被完全委托给 AI。一位东北大学教授指出，在设计教案时，"AI 需要关于材料难度和已授课内容背景的指导。"

教育工作者似乎更倾向于在创造性或复杂决策工作中以增强方式使用 AI。一位受访教授写道："有价值的是与 LLM 的对话过程，而不是它的第一个回复。"

评分领域 48.9% 的自动化率仍令人担忧。这包括对作业提供反馈和使用量规评分。一位东北大学教授表达了强烈反对："从伦理和实践角度，我对以任何方式使用 [AI 工具] 来评估或指导学生都非常警惕。"

教育工作者如何反思教学内容¶

许多教育工作者认识到 AI 工具正在改变学生的学习方式，这给教学方法带来了压力。 一位教授表示："AI 正迫使我彻底改变教学方式。"

在编程教育中，一位教授指出："AI 辅助编程彻底革新了数据分析教学的体验。"

评估 AI 生成内容的准确性变得越来越重要。一位教授写道："挑战在于，随着 AI 生成内容的数量增加，人类验证这些内容变得越来越力不从心。"

评估方式正在发生变化。一位教育工作者分享道："如果 Claude 或类似 AI 工具能完成一项作业，我不担心学生作弊——我担心的是我们没有做好自己的本职工作。"

一位东北大学教授表示，在与 AI 代写论文问题反复斗争后，他们"再也不会布置传统研究论文了"。他们重新设计了作业，使 AI 无法完成。一名学生抱怨"Claude 和 ChatGPT 对完成作业毫无用处"——这位教授将此视为一种褒奖。

一条可行的路径是提升作业难度，要求学生应对更复杂的现实世界挑战。然而，鉴于 AI 能力的持续进步，这个目标始终是移动的，且可能给教育工作者带来沉重负担。学生仍然需要独立于 AI 的基础技能，以有效评估 AI 的输出。

局限性与注意事项¶

展望未来¶

应用场景的多样性表明 AI 正在学术功能各个方面加速渗透。 教育工作者利用 AI 构建有形的教学资源，标志着 AI 从对话工具向创作伙伴的转变。

AI 辅助评分方面的张力依然存在——近半数评分任务呈现自动化模式，但受访教职人员却将其评为 AI 效果最差的应用领域。这种矛盾凸显了在效率与教育质量及伦理之间寻求平衡的挣扎。

未来的研究方向包括：学生如何看待教授使用 AI，以及教育工作者的采用行为如何影响学生的学习模式。

引用格式¶

@online{benthand2025education,
 author = {Drew Bent and Kunal Handa and Esin Durmus and Alex Tamkin and Miles McCain and Stuart Ritchie and Ryan Donegan and Jennifer Martinez and Jason Jones},
 title = {Anthropic Education Report: How Educators Use Claude},
 date = {2025-08-26},
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 url = {https://www.anthropic.com/news/anthropic-education-report-how-educators-use-claude},
}

致谢¶

Drew Bent 和 Kunal Handa 设计并执行了实验，撰写了文章。

Esin Durmus、Alex Tamkin、Miles McCain、Stuart Ritchie、Jennifer Martinez、Ryan Donegan 和 Jason Jones 提供了宝贵的反馈和讨论。

脚注¶

1. 对话数据来自 2025 年 5 月 22 日至 6 月 2 日的 11 天时间窗口。

2. 所使用的筛选条件（由 Claude 驱动）："这段对话是否可能来自一位教育工作者（教师、教授或讲师），寻求教学内容、评分、研究或行政事务方面的帮助？请确保不包括正在完成自己课程作业、研究论文等的学生。如果不确定，请倾向于保守判断，默认其并非教育工作者。"

*在无法判定增强/自动化类别的情况下，这些数据已从图表中排除。更多信息请参见 Anthropic 经济指数研究论文。