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以Grok3、DeepSeek等为(wei)代表的开源大模型正给教育领域(yu)带来新的冲击。有人欣喜，通过大模型可以一键生成学习资料、解题思路、创(chuang)意灵感，堪称(cheng)效率倍增器；也有人忧虑，这会不会导致学生逐渐失去独立思考和动(dong)手能力(li)，作业“AI味”渐浓？在这场(chang)技(ji)术变革(ge)的浪潮中，如何看待大模型与学生学习之间的关系，成为(wei)学生、家长、教育工(gong)作者与社会共同关注的问题。实际(ji)上，是否使用(yong)大模型并不是一个(ge)用(yong)或者不用(yong)的单选题，数(shu)智学习新范式(shi)的关键在于(yu)如何结合不同情(qing)境，明确使用(yong)目标与合理边界，让大模型真正成为(wei)学生的数(shu)智助手。
大模型有助于(yu)让教育资源变得更加平等和开放。对偏远或欠(qian)发达(da)地区的学生而言(yan)，优质的教育资源往(wang)往(wang)匮乏(fa)。有效利用(yong)大模型进行在线(xian)答疑、资源搜索与个(ge)性(xing)化辅导，他们也能跨越地理限制，获取重点学校或名师团队的思路与经验(yan)。就像互联网的普(pu)及曾显著缩小了城乡数(shu)字鸿(hong)沟，AI大模型也能在一定程度上扭转教育资源不均衡的局面，让更多学生拥有与先进教育同步的机会。
当然，大模型对学生的价值不只停留在快餐式(shi)的解答和信(xin)息获取，更在于(yu)激发高阶思维能力(li)。学习的本质不仅是记忆和重复(fu)，而且是形成分析、判断、创(chuang)造(zao)等思维品质。许多人担心大模型的介入(ru)会扼杀人的想象力(li)。事实恰恰相反(fan)。如果使用(yong)得当，大模型能够起到思维启发器的作用(yong)。例如，在写(xie)论文时，学生苦于(yu)不知道从何入(ru)手进行文献综述或搭建(jian)研(yan)究框架(jia)。他可以向大模型发出请求：“请帮助我按照(zhao)时间轴梳理近5年来某(mou)个(ge)领域(yu)的主要技(ji)术突破，并列出核心论文或关键结论。”然后，再(zai)通过自主检索进行一一验(yan)证，从而对该领域(yu)前沿知识具有初步认知。这个(ge)过程避免(mian)了大海捞针式(shi)的盲目搜索，大幅提升了查阅效率。同时，用(yong)大模型还可以帮助学生生成写(xie)作框架(jia)。当然，学生仍需审(shen)查这些方(fang)案的可行性(xing)与科学性(xing)，因为(wei)大模型的内容输出不是绝对正确的，需要学生具备筛选、评估和修订信(xin)息的能力(li)，这恰好为(wei)他们提供了一个(ge)不断反(fan)思、持续求证的过程。这一过程不仅不会削弱学生的创(chuang)造(zao)力(li)，反(fan)而能帮助他们跳出思维定势，寻找结构性(xing)的创(chuang)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(jiao)高的答案，却不能替代人亲身经历的悟性(xing)与体验(yan)。正如我们不能只通过观(guan)看别(bie)人打篮球就学会打球一样，任何学习都必须经过自己的反(fan)复(fu)演练和体会。而且，大模型并非全(quan)知全(quan)能，它也会出现各种幻觉。在某(mou)些场(chang)景下，大模型会混淆概念或捏造(zao)文献出处，显得“有理有据”却并非事实。因此(ci)，在使用(yong)大模型生成信(xin)息或观(guan)点时，交叉验(yan)证是一个(ge)不可或缺的步骤。可以通过与课(ke)本、学术论文、教师指导或其他权威渠道相对照(zhao)，来确认它的输出是否符合真实情(qing)况。只有将大模型视为(wei)一个(ge)带有不确定性(xing)的工(gong)具，才(cai)能有效避免(mian)在认知上被“带偏”。
面对这些问题，可以说，大模型的普(pu)及正在倒逼(bi)教育模式(shi)的变革(ge)。一方(fang)面，知识本身变得触(chu)手可及，信(xin)息匮乏(fa)正在快速让位于(yu)信(xin)息过载；另一方(fang)面，教师的角色也亟待从知识灌输者转变为(wei)学习引(yin)导者与思维培养者。未来，信(xin)息获取的重要性(xing)将被弱化，而对信(xin)息的处理能力(li)、批(pi)判能力(li)、人机协作素养以及伦理判断力(li)将成为(wei)新的核心竞争力(li)。要让学生真正受益于(yu)大模型，必须在以下两方(fang)面做(zuo)好平衡。
首(shou)先，自主性(xing)的培养与工(gong)具价值的最大化之间的平衡。技(ji)术要为(wei)人所用(yong)，而人也必须保有能动(dong)性(xing)。学生需要学会的是在何种情(qing)境下需要独立钻研(yan)，何时需要调用(yong)大模型的帮助。若过于(yu)依赖大模型，不仅可能削弱自身的学习能力(li)，还会限制对问题本质的深度挖掘与理解；但若对大模型一概排斥，又(you)会错失绝佳的效率提升与思路拓展机会。
其次，要处理好效率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，学生往(wang)往(wang)会产生“抄捷径”的冲动(dong)。学习并非仅仅为(wei)了拿到一个(ge)正确答案，而是要在思维过程与知识融汇中得到成长。因此(ci)，学生在利用(yong)大模型来获得高效率的同时，也要花时间去追溯解题的过程、探究背后的逻辑或原理。
技(ji)术为(wei)人所用(yong)，归根结底要服务于(yu)人类的教育和发展。就像望远镜的发明拓宽了我们的视野，却没有替代人眼对世界的探索。大模型的出现也在重塑我们的认知边界，却同样无法替代真正的思考与创(chuang)造(zao)。它可以给出更丰富的资料、更迅捷的反(fan)馈、更高效的指导，但它代替不了独立钻研(yan)时的专注，无法复(fu)制灵光乍现时的人类悟性(xing)。对于(yu)学生而言(yan)，最理想的状态是与大模型共同学习，在人机交互的过程中，既能获得知识的“超频”增长，也能保持自身思维的活(huo)力(li)与创(chuang)造(zao)力(li)。未来每个(ge)学生都要学会如何在大模型的助力(li)下，不断拓展认知疆域(yu)、激发内在潜能，成为(wei)“驾驭工(gong)具”而非“被工(gong)具驯化”的学习者。（作者是暨南大学物理学系副教授(shou)）