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以Grok3、DeepSeek等为代表的开源大模型正给教育领(ling)域带来新的冲击。有人欣喜，通过大模型可以一键生成学(xue)习资(zi)料、解题(ti)思路、创意灵感(gan)，堪称效率倍增器；也(ye)有人忧虑，这(zhe)会不会导致学(xue)生逐渐失去独立思考(kao)和动手能力，作业(ye)“AI味”渐浓(nong)？在这(zhe)场技术变革的浪潮中，如何看待(dai)大模型与学(xue)生学(xue)习之(zhi)间的关系，成为学(xue)生、家长、教育工作者与社会共同关注的问题(ti)。实际上，是否使用大模型并不是一个用或者不用的单选题(ti)，数智学(xue)习新范式的关键在于如何结(jie)合(he)不同情境(jing)，明确使用目标与合(he)理(li)边界，让大模型真正成为学(xue)生的数智助(zhu)手。
大模型有助(zhu)于让教育资(zi)源变得更加平(ping)等和开放。对偏(pian)远或欠发达地区的学(xue)生而言(yan)，优质的教育资(zi)源往往匮乏。有效利用大模型进行在线答疑、资(zi)源搜索与个性化辅导，他们也(ye)能跨(kua)越地理(li)限制，获取重点学(xue)校或名(ming)师团队的思路与经验。就像互(hu)联网的普及(ji)曾显著(zhu)缩小了城乡数字鸿沟，AI大模型也(ye)能在一定程度上扭转教育资(zi)源不均(jun)衡的局面(mian)，让更多学(xue)生拥有与先进教育同步的机会。
当然，大模型对学(xue)生的价值不只停留在快餐式的解答和信息获取，更在于激发高阶思维能力。学(xue)习的本(ben)质不仅是记忆和重复，而且是形成分析、判断、创造等思维品质。许多人担心大模型的介入会扼杀人的想象力。事实恰恰相反。如果使用得当，大模型能够起到思维启发器的作用。例如，在写论文时，学(xue)生苦于不知道从何入手进行文献综述或搭(da)建研究框(kuang)架。他可以向大模型发出请求(qiu)：“请帮助(zhu)我按照时间轴梳理(li)近5年来某个领(ling)域的主(zhu)要技术突破，并列出核心论文或关键结(jie)论。”然后，再通过自主(zhu)检(jian)索进行一一验证，从而对该领(ling)域前沿(yan)知识具(ju)有初步认知。这(zhe)个过程避免了大海捞(lao)针式的盲目搜索，大幅提升了查阅效率。同时，用大模型还可以帮助(zhu)学(xue)生生成写作框(kuang)架。当然，学(xue)生仍(reng)需审查这(zhe)些方案的可行性与科学(xue)性，因为大模型的内容(rong)输(shu)出不是绝对正确的，需要学(xue)生具(ju)备筛选、评估和修订信息的能力，这(zhe)恰好为他们提供了一个不断反思、持续求(qiu)证的过程。这(zhe)一过程不仅不会削弱学(xue)生的创造力，反而能帮助(zhu)他们跳出思维定势，寻找结(jie)构(gou)性的创新点。
不过，大模型本(ben)身也(ye)存在局限和潜在风险。大模型可以快速给出准(zhun)确度较高的答案，却不能替代人亲身经历的悟性与体验。正如我们不能只通过观看别人打篮球就学(xue)会打球一样，任何学(xue)习都必须经过自己的反复演练和体会。而且，大模型并非全知全能，它(ta)也(ye)会出现各种幻觉。在某些场景(jing)下(xia)，大模型会混淆概念或捏造文献出处，显得“有理(li)有据”却并非事实。因此，在使用大模型生成信息或观点时，交叉验证是一个不可或缺的步骤。可以通过与课本(ben)、学(xue)术论文、教师指(zhi)导或其他权威渠道相对照，来确认它(ta)的输(shu)出是否符(fu)合(he)真实情况。只有将大模型视为一个带有不确定性的工具(ju)，才能有效避免在认知上被“带偏(pian)”。
面(mian)对这(zhe)些问题(ti)，可以说，大模型的普及(ji)正在倒逼教育模式的变革。一方面(mian)，知识本(ben)身变得触(chu)手可及(ji)，信息匮乏正在快速让位于信息过载；另一方面(mian)，教师的角色也(ye)亟待(dai)从知识灌输(shu)者转变为学(xue)习引导者与思维培养(yang)者。未来，信息获取的重要性将被弱化，而对信息的处理(li)能力、批判能力、人机协作素养(yang)以及(ji)伦理(li)判断力将成为新的核心竞争力。要让学(xue)生真正受益于大模型，必须在以下(xia)两方面(mian)做好平(ping)衡。
首先，自主(zhu)性的培养(yang)与工具(ju)价值的最大化之(zhi)间的平(ping)衡。技术要为人所用，而人也(ye)必须保有能动性。学(xue)生需要学(xue)会的是在何种情境(jing)下(xia)需要独立钻研，何时需要调用大模型的帮助(zhu)。若(ruo)过于依赖大模型，不仅可能削弱自身的学(xue)习能力，还会限制对问题(ti)本(ben)质的深度挖(wa)掘与理(li)解；但若(ruo)对大模型一概排斥，又会错(cuo)失绝佳的效率提升与思路拓展机会。
其次，要处理(li)好效率提升与深度学(xue)习之(zhi)间的关系。当大模型能够快速给出答案时，学(xue)生往往会产生“抄捷径”的冲动。学(xue)习并非仅仅为了拿到一个正确答案，而是要在思维过程与知识融汇中得到成长。因此，学(xue)生在利用大模型来获得高效率的同时，也(ye)要花时间去追溯解题(ti)的过程、探究背后的逻(luo)辑或原理(li)。
技术为人所用，归根结(jie)底要服务于人类的教育和发展。就像望远镜(jing)的发明拓宽(kuan)了我们的视野(ye)，却没(mei)有替代人眼对世界的探索。大模型的出现也(ye)在重塑我们的认知边界，却同样无法替代真正的思考(kao)与创造。它(ta)可以给出更丰富的资(zi)料、更迅捷的反馈、更高效的指(zhi)导，但它(ta)代替不了独立钻研时的专(zhuan)注，无法复制灵光乍现时的人类悟性。对于学(xue)生而言(yan)，最理(li)想的状态是与大模型共同学(xue)习，在人机交互(hu)的过程中，既能获得知识的“超频”增长，也(ye)能保持自身思维的活力与创造力。未来每个学(xue)生都要学(xue)会如何在大模型的助(zhu)力下(xia)，不断拓展认知疆域、激发内在潜能，成为“驾驭工具(ju)”而非“被工具(ju)驯化”的学(xue)习者。（作者是暨南大学(xue)物(wu)理(li)学(xue)系副教授）