在 Bett Asia 2026 上，教育领导者围绕一个根本问题展开讨论：如何让学习者为生成式人工智能重塑的信息环境做好准备。SEAMEO RECSAM（东南亚教育部长组织科学和数学教育区域中心）高级传播与出版经理 Lai Cheng Wong 发表了题为“从素养到能动性：为媒体与AI素养中的批判性参与做准备”的演讲，指出教育优先事项正在发生关键范式转变。随着合成媒体、深度伪造和克隆音频不断增多，检查作者、网站域名或交叉核对来源等传统媒体素养习惯仍然必要，但已不再足够。该演讲概述综合了关键见解、框架和对教育者、课程设计者及政策制定者的实践建议。
数字错误信息已迅速演变。新冠疫情期间，教育者主要关注打击“信息疫情”，即虚假新闻在社交平台上的传播。如今，生成式AI通过高度逼真的深度伪造、自动化文本生成和克隆媒体带来了更复杂的挑战。历史上，媒体素养教育学生通过简单检查来评估内容：谁写的？来自什么网站？来源是否可靠？在AI介导的环境中，这些习惯仍必不可少，但已不足以应对问题。当合成内容没有明显技术错误时，评估可信度就需要调查推动其创作的更广泛算法系统、激励机制和商业模式。正如 Bett Asia 2026 所强调的，课堂上最聪明的学习者不是从AI模型中最快获取答案的人，而是能够辨别、运用人类判断并质疑AI生成输出的学习者。
多年来，东南亚数字教育政策侧重于通过扩大互联网连接、提供硬件和开展技术技能培训来克服数字接入鸿沟。尽管接入差距仍然存在，生成式AI却制造了一种新的不平等：能动性鸿沟。设想两名学生在同一网络上使用相同的AI工具：学生甲输入提示并收到输出，不加批判地采纳回答；学生乙输入相同提示，却会问：这准确吗？有什么证据支持？缺少哪些视角？我应该调整还是拒绝这个答案？尽管技术接入相同，这两名学习者的能动性水平却截然不同。在AI介导的世界中，人类能动性是作出知情、有意图选择的能力，这些选择植根于个人和专业价值观。行使能动性并不意味着拒绝AI工具，而是进行专业决策：知道技术何时增加价值，调整或拒绝自动化建议，并解释这些选择背后的教学或伦理理由。
保持能动性需要理解分布式智能，即人类与AI工具共同思考的伙伴关系。教育者必须区分即时效率与长期能力发展。“与AI协同的效应”指使用工具时获得的操作效率，例如教育者十分钟而非一小时生成课程计划大纲；“AI的效应”则指随着时间推移对用户产生的持久认知影响。与AI合作数月后，教育者是否具备更强的批判性提问能力、更好地发现薄弱证据的能力，以及更敏锐的独立判断力？教育战略必须关注AI的效应，确保技术增强而非替代人类批判性思维。
为了培养学生能动性，教育者必须演变为五种关键角色：未来学习架构师，设计有目的地整合AI以激发深度思考的体验；批判性中介者，引导学生审视算法内容并提出追问；伦理决策者，评估教育工具中的数据隐私、公平性和算法偏见；情境适应者，根据东南亚多元文化、区域和语言现实调整内容；能动性建设者，支持学生成为积极、自主的学习参与者。教师保留重要的专业权利：决定AI何时增加价值，选择何时开展无技术课程，调整或拒绝AI建议，并解释其教学推理。
展望2029年，OECD计划在PISA测评中引入媒体与人工智能素养（MAIL），与阅读和数学素养并列，作为核心评估领域。拟议框架概述了五项能力：获取、分析与评估、参与与协作、创造，以及反思并合乎伦理地行动。尽管所有五个维度都很重要，反思并合乎伦理、负责任地行动构成核心。学生必须学会反思AI如何影响自己的思考，并负责任地行动，以应对社区中的深度伪造、诈骗和网络伤害。
为在课堂中应用这些原则，教育者可以使用AAMMRR框架开展结构化讨论。受众与作者（AA）关注：谁或什么创造了内容？AI是否参与生成、编辑或策展？目标受众是谁，谁从中受益？信息与意义（MM）关注：我为什么看到这条信息？算法是否为我选择了它？其目的或偏见是什么？再现与推理（RR）关注：它是如何被创造的？使用了哪些数据或来源？AI参与如何影响信息可信度？这些问题帮助学习者从简单核查转向系统理解。
生成式AI时代的教育从根本上关乎人类辨别力、智慧和伦理。为了建立抵御数字危害的社会韧性，学校和政策制定者必须超越基础技术接入，专注于培养人类能动性。通过将媒体与AI素养嵌入课程，并鼓励借助AAMMRR等工具开展结构化探究，教育系统可以确保技术强化而非替代人类批判性思维。
中国组展机构：盈拓国际展览，作为出境展览服务行业的领军企业，以精准的市场定位和优质的服务赢得客户信赖。助力企业扬帆出海。
下届展会时间：2027年09月29号~09月30号
展会行业：教育培训
