你的“學習搭子”不能代替你思考

　　【科技隨筆·我見AI】

　　如今，生成式AI已成為大學生的“學習搭子”。但面對技術狂飆驅動的“學習革命”，學生在探索并構建適應性學習模式的過程中，也逐漸暴露出AI工具使用不當?shù)膯栴}。例如，查找資料時，對于AI投喂的數(shù)據、案例和文獻等，未經信息溯源、對比分析和批判審視便盲目全盤接受；編寫程序時，省略架構設計，直接交由AI生成完整代碼；構思論文時，忽視研究主題的問題意識和內在邏輯，簡單機械地套用AI提供的模式化論證結構。

　　長此以往帶來的后果是，學生習慣于輕松獲取現(xiàn)成答案，難以與知識建立深層認知鏈接，結果問題意識淡薄，阻礙元認知能力的發(fā)展；缺乏文字寫作、數(shù)理推導、編程設計等核心技能的系統(tǒng)訓練，與之相關的語言表達、邏輯思維和問題分解等高階認知能力難以得到實質性提升；對學習過程中挫折體驗和必要錘煉的持續(xù)回避，導致心理韌性降低、學習自主性弱化?？梢?，長期依賴AI，可能存在思維惰性加劇、認知能力弱化和自我效能感降低的風險，對此，必須保持高度警醒，

　　筆者認為，警惕AI成為學生“偷懶神器”，教師更需在課堂教學與科研指導中，著力引導學生在AI應用中恪守學術倫理、遵循學科規(guī)范、淬煉專業(yè)技能，實現(xiàn)外在AI賦能與內在專業(yè)素養(yǎng)提升的有機統(tǒng)一。

　　師生需要全面客觀地認識AI在知識探索和傳遞中的表現(xiàn)和價值。清楚AI的優(yōu)勢與短板，才能理性審視AI在教育教學和科研中的作用和邊界，消減因盲目崇拜產生的技術依賴、因未知主宰引起的技術恐慌。

　　愛因斯坦曾說過，提出一個問題往往比解決一個問題更重要。在已知的知識領域中，人工智能展現(xiàn)出了強大的解題能力。但面對未知的知識領域，提出新問題、開拓新視野、打造新范式則需要創(chuàng)新性的想象力和批判性思維——這正是人類認知難以被AI超越的獨特優(yōu)勢。這提示教師回歸對教育本質的思考，重新認識數(shù)智時代教育的目標重點，重視通過創(chuàng)新教學方法、豐富教學場景、改革評價機制、拓展實踐場域等路徑，鍛煉學生的高階思維和解決復雜問題的能力。

　　在實際操作層面，教師更應助力學生內化價值規(guī)范并掌握“AI+專業(yè)”的應用技巧，將學術倫理、專業(yè)規(guī)范、數(shù)據安全，貫穿于AI賦能教育教學的全過程。比如，類似蘇格拉底“精神助產術”的啟發(fā)式鍛煉，向AI提出問題不應僅是為了獲取確定答案，而應將人機問答視為與既有研究、已知成果的對話，在對AI生成的內容進行批判性思考中拓展自己的創(chuàng)新思路。

　　面對加速演進的技術浪潮，絕不可不加引導，任學生隨波逐流。如何合理有效地利用工具是“善其事”而“利其器”的技術選擇，更重要的是，要讓學生明白：技術可以助力思考，但卻不能替代思考本身；人工智能可以一鍵生成答案，但知識的融會貫通、學識的博觀約取、思想的通達明澈，絕非一蹴而就，而是要在躬身實踐中體察感悟、不斷反思。(王玉)

　　(作者：王玉，系中國石油大學〔北京〕馬克思主義學院講師)