[EP54]伊伊子思考中 | Learning Process Design：为什么 AI 工程，开始越来越像教育？

AI 生产力的提升使得代码编写不再是瓶颈，核心挑战已转向对结果的 “验证” 与 “判断”。Anthropic 的内部转型揭示了这一趋势：当生成内容变得廉价，如何将人类的教学经验、评价标准（Rubrics）及学习目标转化为机器可执行的结构化逻辑，成为教育 AI 的关键。教育工作者不应仅停留在应用层，而应深入参与评分器设计、反馈机制构建及任务编排，将教学判断 “操作化”。真正的自适应学习并非简单的材料堆砌，而是基于明确的学习目标，通过持续的反馈循环修正路径。教育的核心价值在于定义什么值得学习，以及如何通过 AI 辅助构建一个能够持续反思、修正并通向真善美的学习过程，而非仅仅加速低价值的重复性劳动。