面对AI，怎么成为会发问的人（教育篮球馆木地板翻新优质均衡开展·四问"人工智能+教育"③）

　　对话嘉宾：

　　我国教育科学研讨院数字教育研讨所所长、研讨员  曹培杰

　　复旦大学核算与智能立异学院教授  肖仰华

　　教育科技公司AI学习事务负责人 程 飞

　　北京邮电大学核算机技能专业研一学生  高德润

　　我的大学阶段是在AI（人工智能）大模型环境中度过的。曩昔，遇到不明白的概念，咱们会去翻教材、问教师；后来，会翻开查找引擎输入要害词检索；现在，更多人习惯了用AI东西"一键求答"。AI年代的教育，不再逗留于"会不会算"，而是逐渐转向"会不会判别、会不会发问"。在这样的布景下，咱们该怎么提出更高质量的问题，怎么更好地运用AI？

　　——某高校学生小刘  

　　AI年代，会发问的人，或许要比只会答题的人走得更远。当AI能快速给出完好回答，可以提出高质量问题、区分答案真伪，正成为学习者的要害素质。怎样经过一个奇妙的问题去敞开常识的大门，收成更有价值的答案？记者对话多名嘉宾，一起评论"面对AI，怎么成为会发问的人"。

　　学生怎么成为"界说问题和评判答案的人"？

　　【场景】

　　上个学期期末，复旦大学"数据发掘技能"课程考试打破常规，学生没有坐在考场里答题，而是悉数成了命题人。每个人要规划10道题，去"考倒"3个AI大模型，AI答错的题越多、被难倒的大模型越强，命题学生的得分就越高。成果显现，有50名学生至少让AI答错失一题，4名学生乃至让部分大模型得了0分。

　　【教师说】

　　肖仰华：传统考试在AI年代现已部分失效，假如教师仅仅出规范题、判规范答案，AI往往比学生答得更快更准。所以我让学生反过来命题考AI，作用超出预期。

　　会发问不是随意问，而是树立在了解之上的高阶才能。我要求学生有必要自己会解题、会推导、知道规范答案，然后再去规划能查验AI才能鸿沟的问题。一个好问题，应该有明晰束缚、完好推理链，还要能射中AI的结构性短板。讲堂上我也会鼓舞学生评论：AI为什么错，错在哪里？怎样判别一个成果是否可信？这样学生就从"承受答案的人"，变成"界说问题和评判答案的人"。

　　【专家说】

　　曹培杰：让学生会发问、善考虑，需求左右开弓：一方面，引导教师树立新的"讲堂观"。一堂好课是"问题的孵化器"而非"答案的生产线"，教师要从常识教学者转向使命规划者、场景构建者和认知引导者，让学生在实在场景和具体使命中自动提出问题，激起好奇心、想象力、根究欲；另一方面，引导学生树立新的"学习观"。学习的真理是对事物本质的极致诘问，"界说一个问题"比"处理一个问题"重要，学生应成为善用AI的自动发问者而非被AI"喂"答案的被迫承受者。

　　【研制人员说】

　　程飞：AI学习产品的规划，应当给孩子留出发问的空间。产品更新迭代中，咱们有一个很重要的准则：不能只看AI有没有把题答对，还要看学生有没有真实学会。所以每更新一项才能，咱们会重视3个成果：学生是不是了解了，遇到相似的问题能不能自己处理，运用进程中能不能逐渐削减对AI的依托、构成独立完结的才能。对AI学习产品来说，协助学生构成了解问题、处理问题的才能更重要。

　　【学生说】

　　高德润：要想长于发问，首要应该对AI的才能和不同形式有必定的了解，比方AI大模型内置了哪些常识，何时该敞开联网查找，何时该运用"深度研讨"形式来获取复杂问题的深化陈述。能明晰地定位自己的问题也很重要，自己要先做根底考虑，把问题说清楚，而不是直接丢给AI一个大而空的问题。

　　有了AI，学生会变"笨"仍是变强？

　　【场景】

　　遇到难题问AI，几秒钟便得到完好解析；写作文卡壳，让AI快速生成一篇行文流畅的文章……有人忧虑长时刻依托AI，学生会损失独立考虑的才能；也有人以为AI可以承当重复性劳作，解放人的发明力。被AI"服侍"得太好，学生会变"笨"仍是变强？

　　【专家说】

　　曹培杰：这个问题的答案并非简略的变"笨"或变强，而取决于能否科学合理地运用AI。假如单纯将考虑外包给AI，一朝一夕就会构成"认知负债"——大脑就像一台很久没开机的电脑，发动变得缓慢；但假如将AI作为"思想同伴"，自动用它来应战自己、拓宽认知鸿沟，它反而能成为增强认知的杠杆。要害在于是让AI代替咱们考虑，仍是让AI协助咱们考虑得更好。

　　【教师说】

　　肖仰华：AI是才能的放大器。根底厚实、具有判别力的学生，可以凭借AI更好地学习与发明；根底薄弱、只会复制粘贴成果的人，则会逐渐失掉考虑才能。教育要做的，不是简略地制止运用AI，而是帮学生守住根本认知才能，学会验证、质疑和指挥AI。

　　【学生说】

　　高德润：假如直接照搬AI的答案，不去考虑推导进程，时刻一长的确会弱化独立考虑才能。但假如把AI当作东西，凭借它完结重复繁琐作业，把精力留给发明性使命，就能完结才能的提高。AI自身仅仅东西，真实决议咱们才能凹凸的，是咱们是否保存独立判别与深度考虑的空间。

　　当人人都会用AI，竞赛优势体现在哪里？

　　【场景】

　　在应聘时，越来越多的求职者在简历上标示"娴熟运用AI大模型"。当人人都会用AI，这项技能还能带来竞赛优势吗？

　　【专家说】

　　曹培杰：现在，把握AI技能的人才需求正在不断添加，但"会用AI"的界说也在不断改动。今日的简历上写"娴熟运用AI大模型"，就比如10年前写"通晓作业软件"。用人单位不再满意浅层运用，更垂青求职者能不能依托AI落地项目、处理实际问题、产出作业成效。会用AI仅仅"入场券"，能用AI处理复杂问题、做出独立判别才是真实的竞赛力。

　　【教师说】

　　肖仰华：未来职场上需求的不是只会对AI指挥若定的人，而是能界说问题、拆解问题、判别成果的人。AI会代替很多机械性作业，但也会放大人的安排力、判别力和发明力的价值。真实吃香的是具有"专业才能+运用AI才能"的复合型人才。只懂AI不明白事务，或许只懂事务不会AI，都会比较被迫。

　　AI年代，需求怎样的文科生和理科生？

　　【场景】

　　AI写诗、作画、写案牍的才能越来越强，代码生成东西也让编程门槛一降再降。有人说"文科生更吃香了"——由于共情才能、批判性思想与价值判别难以被算法代替；也有人说"理科依然是柱石"——没有技能底座的树立，AI自身无从谈起。

　　【专家说】

　　曹培杰：AI现已可以高效完结代码编写、数据核算等规范化使命，但AI生成内容缺少"人味"、缺少对人类情感和社会语境的深刻了解，要把AI练习得更懂人道、愈加契合人类价值需求，离不开人文视角的洞悉与剖析。

　　现在，AI正改动许多职业的底层逻辑，坚守单一思想形式将面对严峻应战，文理兼备、跨界交融才是稀缺才能——既有理科生的技能思想和逻辑才能，又有文科生的人文洞悉和情感素质。

　　【研制人员说】

　　程飞：AI年代，人才的点评规范正在从"你归于什么专业"转向"你能处理什么问题"。AI可以处理越来越多规范化的文字、核算和信息收拾作业，但了解人和社会、提出好问题、树立模型、验证现实、作出判别等才能很难被某个单一的学科标签归纳。文科练习需求补上数据和技能素质，理科练习也需求加强对人和社会的了解共识。未来更有竞赛力的，暖洋洋不是最典型的文科生或理科生，而是既有专业深度，又能跨学科处理问题的人。（记者 闫伊乔）

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