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以Grok3、DeepSeek等为代表的开源(yuan)大模型正给教育领域带来新的冲击。有人欣喜,通过大模型可以一(yi)键生成学习资(zi)料、解(jie)题思(si)路、创意灵(ling)感,堪称(cheng)效率(lu)倍增器;也有人忧虑,这(zhe)会不会导致学生逐渐失去独立思(si)考和动手能力,作业“AI味”渐浓(nong)?在这(zhe)场技术变革的浪潮中(zhong),如何(he)看待大模型与学生学习之间的关系,成为学生、家长(chang)、教育工作者与社会共同关注的问题。实际(ji)上,是否使用大模型并不是一(yi)个(ge)用或者不用的单选题,数智学习新范式的关键在于如何(he)结合(he)不同情境,明确使用目标(biao)与合(he)理边(bian)界(jie),让大模型真正成为学生的数智助(zhu)手。
大模型有助(zhu)于让教育资(zi)源(yuan)变得(de)更加平等和开放。对偏远或欠发达地区的学生而(er)言,优质(zhi)的教育资(zi)源(yuan)往往匮乏。有效利用大模型进行在线答疑、资(zi)源(yuan)搜索与个(ge)性化辅导,他们(men)也能跨越地理限制(zhi),获取(qu)重点学校或名师团队的思(si)路与经(jing)验。就像互联网的普(pu)及(ji)曾显著缩小(xiao)了城乡数字鸿沟,AI大模型也能在一(yi)定程度上扭(niu)转(zhuan)教育资(zi)源(yuan)不均衡(heng)的局面,让更多学生拥有与先进教育同步(bu)的机会。
当然,大模型对学生的价值不只停留在快餐式的解(jie)答和信息获取(qu),更在于激发高阶思(si)维能力。学习的本质(zhi)不仅是记忆和重复,而(er)且是形成分(fen)析、判断(duan)、创造等思(si)维品质(zhi)。许多人担心大模型的介(jie)入会扼杀人的想象力。事实恰恰相(xiang)反。如果使用得(de)当,大模型能够起到思(si)维启(qi)发器的作用。例如,在写论文时(shi),学生苦于不知(zhi)道从(cong)何(he)入手进行文献(xian)综述或搭建研究框架。他可以向大模型发出请求(qiu):“请帮助(zhu)我按照时(shi)间轴梳理近5年来某个(ge)领域的主(zhu)要技术突破(po),并列(lie)出核心论文或关键结论。”然后,再通过自主(zhu)检索进行一(yi)一(yi)验证,从(cong)而(er)对该(gai)领域前沿(yan)知(zhi)识具有初步(bu)认知(zhi)。这(zhe)个(ge)过程避免了大海捞针式的盲(mang)目搜索,大幅提升了查阅(yue)效率(lu)。同时(shi),用大模型还可以帮助(zhu)学生生成写作框架。当然,学生仍需审查这(zhe)些方案的可行性与科学性,因为大模型的内容输出不是绝对正确的,需要学生具备(bei)筛选、评估(gu)和修订信息的能力,这(zhe)恰好为他们(men)提供了一(yi)个(ge)不断(duan)反思(si)、持续(xu)求(qiu)证的过程。这(zhe)一(yi)过程不仅不会削弱学生的创造力,反而(er)能帮助(zhu)他们(men)跳出思(si)维定势,寻找(zhao)结构(gou)性的创新点。
不过,大模型本身也存在局限和潜在风险。大模型可以快速给出准确度较高的答案,却不能替代人亲身经(jing)历的悟性与体验。正如我们(men)不能只通过观看别人打(da)篮(lan)球就学会打(da)球一(yi)样(yang),任何(he)学习都必须经(jing)过自己的反复演练和体会。而(er)且,大模型并非全知(zhi)全能,它也会出现各种(zhong)幻觉。在某些场景下,大模型会混淆概念或捏造文献(xian)出处(chu),显得(de)“有理有据”却并非事实。因此(ci),在使用大模型生成信息或观点时(shi),交叉(cha)验证是一(yi)个(ge)不可或缺的步(bu)骤。可以通过与课本、学术论文、教师指导或其他权威渠道相(xiang)对照,来确认它的输出是否符合(he)真实情况。只有将(jiang)大模型视为一(yi)个(ge)带有不确定性的工具,才能有效避免在认知(zhi)上被“带偏”。
面对这(zhe)些问题,可以说,大模型的普(pu)及(ji)正在倒逼教育模式的变革。一(yi)方面,知(zhi)识本身变得(de)触(chu)手可及(ji),信息匮乏正在快速让位(wei)于信息过载;另(ling)一(yi)方面,教师的角色也亟待从(cong)知(zhi)识灌输者转(zhuan)变为学习引导者与思(si)维培养者。未来,信息获取(qu)的重要性将(jiang)被弱化,而(er)对信息的处(chu)理能力、批判能力、人机协作素养以及(ji)伦理判断(duan)力将(jiang)成为新的核心竞争力。要让学生真正受(shou)益于大模型,必须在以下两方面做好平衡(heng)。
首(shou)先,自主(zhu)性的培养与工具价值的最大化之间的平衡(heng)。技术要为人所用,而(er)人也必须保(bao)有能动性。学生需要学会的是在何(he)种(zhong)情境下需要独立钻研,何(he)时(shi)需要调用大模型的帮助(zhu)。若过于依赖大模型,不仅可能削弱自身的学习能力,还会限制(zhi)对问题本质(zhi)的深度挖掘(jue)与理解(jie);但若对大模型一(yi)概排斥,又会错失绝佳的效率(lu)提升与思(si)路拓展机会。
其次,要处(chu)理好效率(lu)提升与深度学习之间的关系。当大模型能够快速给出答案时(shi),学生往往会产(chan)生“抄捷径”的冲动。学习并非仅仅为了拿到一(yi)个(ge)正确答案,而(er)是要在思(si)维过程与知(zhi)识融汇中(zhong)得(de)到成长(chang)。因此(ci),学生在利用大模型来获得(de)高效率(lu)的同时(shi),也要花时(shi)间去追溯解(jie)题的过程、探究背后的逻辑或原理。
技术为人所用,归根结底要服务于人类的教育和发展。就像望(wang)远镜的发明拓宽(kuan)了我们(men)的视野,却没有替代人眼对世界(jie)的探索。大模型的出现也在重塑我们(men)的认知(zhi)边(bian)界(jie),却同样(yang)无法替代真正的思(si)考与创造。它可以给出更丰富的资(zi)料、更迅(xun)捷的反馈、更高效的指导,但它代替不了独立钻研时(shi)的专注,无法复制(zhi)灵(ling)光乍现时(shi)的人类悟性。对于学生而(er)言,最理想的状态是与大模型共同学习,在人机交互的过程中(zhong),既能获得(de)知(zhi)识的“超频”增长(chang),也能保(bao)持自身思(si)维的活力与创造力。未来每个(ge)学生都要学会如何(he)在大模型的助(zhu)力下,不断(duan)拓展认知(zhi)疆域、激发内在潜能,成为“驾驭(yu)工具”而(er)非“被工具驯化”的学习者。(作者是暨南大学物理学系副教授)