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以(yi)Grok3、DeepSeek等为代表的开源大模型正(zheng)给教育领(ling)域带来新的冲击(ji)。有人欣喜,通过大模型可以(yi)一键生成学习资料、解题思(si)路、创意灵感,堪称效(xiao)率倍增器;也有人忧(you)虑(lu),这会(hui)不会(hui)导致学生逐渐失(shi)去独立思(si)考和动(dong)手能力,作业“AI味”渐浓?在这场技(ji)术变革的浪潮中,如何看待大模型与学生学习之间的关(guan)系,成为学生、家(jia)长、教育工作者与社会(hui)共同关(guan)注的问(wen)题。实际上,是否使用大模型并不是一个用或者不用的单选题,数智学习新范式的关(guan)键在于如何结合不同情境,明确使用目标(biao)与合理边界,让大模型真正(zheng)成为学生的数智助手。
大模型有助于让教育资源变得(de)更加(jia)平等和开放(fang)。对偏(pian)远或欠发(fa)达地(di)区的学生而言,优质的教育资源往往匮乏。有效(xiao)利用大模型进(jin)行在线答疑、资源搜索与个性(xing)化辅导,他们也能跨越地(di)理限(xian)制,获(huo)取重点学校或名师团队的思(si)路与经验。就像互联网的普及曾显著缩(suo)小(xiao)了城(cheng)乡数字鸿沟,AI大模型也能在一定(ding)程度上扭转教育资源不均衡的局面,让更多学生拥(yong)有与先进(jin)教育同步的机会(hui)。
当然,大模型对学生的价值不只停留在快(kuai)餐(can)式的解答和信息获(huo)取,更在于激发(fa)高阶思(si)维(wei)能力。学习的本质不仅是记忆和重复,而且是形成分析、判断、创造等思(si)维(wei)品质。许多人担心大模型的介入会(hui)扼杀人的想(xiang)象(xiang)力。事(shi)实恰恰相反。如果(guo)使用得(de)当,大模型能够起到思(si)维(wei)启发(fa)器的作用。例如,在写论文时,学生苦于不知道从何入手进(jin)行文献(xian)综(zong)述或搭(da)建研究框(kuang)架。他可以(yi)向大模型发(fa)出请求:“请帮助我按照时间轴梳理近5年来某(mou)个领(ling)域的主要技(ji)术突破,并列出核(he)心论文或关(guan)键结论。”然后(hou),再通过自(zi)主检索进(jin)行一一验证,从而对该领(ling)域前沿知识具有初步认知。这个过程避免了大海捞针式的盲目搜索,大幅提(ti)升了查阅效(xiao)率。同时,用大模型还可以(yi)帮助学生生成写作框(kuang)架。当然,学生仍需审查这些方案的可行性(xing)与科(ke)学性(xing),因(yin)为大模型的内容输(shu)出不是绝对正(zheng)确的,需要学生具备筛选、评估和修订信息的能力,这恰好为他们提(ti)供了一个不断反思(si)、持续(xu)求证的过程。这一过程不仅不会(hui)削弱学生的创造力,反而能帮助他们跳出思(si)维(wei)定(ding)势,寻找结构性(xing)的创新点。
不过,大模型本身也存在局限(xian)和潜在风险(xian)。大模型可以(yi)快(kuai)速(su)给出准确度较高的答案,却不能替代人亲身经历的悟性(xing)与体(ti)验。正(zheng)如我们不能只通过观(guan)看别人打(da)篮球就学会(hui)打(da)球一样(yang),任何学习都必(bi)须经过自(zi)己的反复演练和体(ti)会(hui)。而且,大模型并非全知全能,它也会(hui)出现(xian)各种幻觉(jue)。在某(mou)些场景下,大模型会(hui)混淆概念或捏造文献(xian)出处,显得(de)“有理有据”却并非事(shi)实。因(yin)此(ci),在使用大模型生成信息或观(guan)点时,交叉验证是一个不可或缺的步骤。可以(yi)通过与课本、学术论文、教师指导或其他权威渠道相对照,来确认它的输(shu)出是否符合真实情况。只有将(jiang)大模型视为一个带有不确定(ding)性(xing)的工具,才(cai)能有效(xiao)避免在认知上被“带偏(pian)”。
面对这些问(wen)题,可以(yi)说,大模型的普及正(zheng)在倒逼教育模式的变革。一方面,知识本身变得(de)触手可及,信息匮乏正(zheng)在快(kuai)速(su)让位于信息过载(zai);另一方面,教师的角(jiao)色也亟待从知识灌(guan)输(shu)者转变为学习引导者与思(si)维(wei)培养者。未来,信息获(huo)取的重要性(xing)将(jiang)被弱化,而对信息的处理能力、批判能力、人机协作素养以(yi)及伦理判断力将(jiang)成为新的核(he)心竞争(zheng)力。要让学生真正(zheng)受益于大模型,必(bi)须在以(yi)下两(liang)方面做好平衡。
首(shou)先,自(zi)主性(xing)的培养与工具价值的最(zui)大化之间的平衡。技(ji)术要为人所用,而人也必(bi)须保有能动(dong)性(xing)。学生需要学会(hui)的是在何种情境下需要独立钻研,何时需要调用大模型的帮助。若(ruo)过于依(yi)赖大模型,不仅可能削弱自(zi)身的学习能力,还会(hui)限(xian)制对问(wen)题本质的深度挖掘与理解;但若(ruo)对大模型一概排斥,又会(hui)错失(shi)绝佳的效(xiao)率提(ti)升与思(si)路拓展机会(hui)。
其次,要处理好效(xiao)率提(ti)升与深度学习之间的关(guan)系。当大模型能够快(kuai)速(su)给出答案时,学生往往会(hui)产生“抄捷(jie)径”的冲动(dong)。学习并非仅仅为了拿到一个正(zheng)确答案,而是要在思(si)维(wei)过程与知识融汇(hui)中得(de)到成长。因(yin)此(ci),学生在利用大模型来获(huo)得(de)高效(xiao)率的同时,也要花时间去追溯解题的过程、探究背后(hou)的逻(luo)辑或原理。
技(ji)术为人所用,归根结底要服务于人类的教育和发(fa)展。就像望远镜的发(fa)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(xian)也在重塑我们的认知边界,却同样(yang)无法替代真正(zheng)的思(si)考与创造。它可以(yi)给出更丰富的资料、更迅捷(jie)的反馈、更高效(xiao)的指导,但它代替不了独立钻研时的专注,无法复制灵光乍现(xian)时的人类悟性(xing)。对于学生而言,最(zui)理想(xiang)的状态(tai)是与大模型共同学习,在人机交互的过程中,既(ji)能获(huo)得(de)知识的“超频”增长,也能保持自(zi)身思(si)维(wei)的活力与创造力。未来每个学生都要学会(hui)如何在大模型的助力下,不断拓展认知疆域、激发(fa)内在潜能,成为“驾驭工具”而非“被工具驯化”的学习者。(作者是暨南大学物理学系副(fu)教授)