作者：

唐江澎，香港中文大學（深圳）當代教育研究所所長，上海交通大學教授，江蘇省錫中教育集團總校長

DeepSeek與“巳巳如意”的祝福聲一道開啟了新春新歲，開啟了AI算法變革元年。對于許多教育人來說，僅一個多月的時間里，DeepSeek就從陌生的面孔變成了身邊的常客，成為我們教育生活的“在場者”—無法回避，也很難斥拒。關于AI的新奇短視頻排浪般涌向手機屏幕，沖擊拍打著人們的思考：在既有教育邏輯上負重前行的我們是否已面臨急切的轉軌？通往前方的路是否已經有跡可循？

這些日子里，筆者接觸了一些AI行業的專家，聽到了一些有關AI與教育的獨到看法，其中有三個比喻發人深省，分享出來與大家共同探討。

01

比喻之一

當下討論DeepSeek有什么害處，就像電發明之初爭議“會不會電死人”一樣。

任何新興事物總是有利有弊。當人們熱衷于展示DeepSeek強大的功能與無限廣闊的應用前景時，我們似乎也應該以辯證的思維，冷靜地分析其可能的風險與潛在的危害。

筆者帶著這樣的理性與一位院士探討，他意味深長地看我一眼，風輕云淡地說：“人類歷史總是如此，當年電發明的時候也有激烈的爭議，甚至一些名人也卷入其中。到今天，用電依然會發生電死人的事故，但人們還會像當初那樣爭議用不用電嗎？”這的確提醒我們，要改變看問題的思維方式，那種全面的正確可能導致全面的無用，因為總是在重復著一分為二的永恒真理，卻沒有在現實面前做出二者擇一的路徑選擇。我們既要有兩點論也要有重點論，我們的思維總要引領視線投向前方！當下對AI的發展，是著眼于“用”還是著眼于“防”？時代的潮流下，似乎并沒有給我們多少尋找萬全之策的選擇機會。好在有DeepSeek，可以讓其檢索用電之初的歷史掌故，鑒往知來，以使我們不再重蹈歷史的覆轍。

DeepSeek檢索出下面一些信息：

●愛迪生為證明直流電的優越性，打壓交流電，曾用“交流電電死大象”等公關手段制造公眾恐慌。直到特斯拉與威斯汀豪斯1895年合作開發了尼亞加拉水電站，交流電實用化后才全面推開，爭議不再。

●早期電力線路因使用裸露銅線或僅使用簡陋的絕緣材料，導致觸電事故頻發。據1888年《泰晤士報》報道，倫敦東區居民就曾聯名抗議安裝電力路燈，并說其“影響市容”，迫使市政調整線路。到20世紀初，首個電氣安全標準（如美國的NESC）才建立起用電規范。

●18世紀的電療儀器（如萊頓瓶）用于治療癲癇、癱瘓等疾病，因缺少科學驗證，曾被斥為“江湖騙術”。

●電氣化導致傳統蒸汽動力行業工人失業，曾引發了多次罷工浪潮，甚至出現了盧德主義（Luddism）反技術運動，號召人們通過破壞機器來保護傳統手工業。當時有一句影響很大的口號：“機器是窮人的敵人！”

讀著這些史料，真是感慨良多，技術的每一次進步都伴隨著巨大爭議，而爭議又助推了技術進步。比如，人類很快就發明了橡膠與鉛包電纜，解決了電線安全問題，到 20 世紀初，城市路燈電纜地下管道化已經成為主流。同時，歷史也讓我們認識到，處在歷史節點上的人們，要敏銳地把握事物發展趨勢，超越爭議，聚焦問題解決，利用技術創造美好未來。回到當下的教育場景，我們也應在對未來教育的美好想象中謀劃教育未來。基于這樣的認識，筆者引導DeepSeek參與探討，最終對“比喻一”形成這樣幾點認識。

第一，正如19世紀電力的普及徹底重塑了人類文明，AI正以相似的歷史性力量推動社會進入全新紀元。ChatGPT之父、OpenAI首席執行官薩姆·奧爾特曼（Sam Altman）認為，通用人工智能（AGI）是人類共同構建的進步階梯中的又一個工具。比爾·蓋茨（Bill Gates）則將AI革命類比為“圖形用戶界面（GUI）”，認為它將像個人計算機一樣，深刻影響從醫療診斷到教育公平等各個領域，“世界需要確保每個人都能從AI技術進步中受益”。吳恩達（Andrew Ng）則預言：“AI如同電力般‘隱形化，未來人們不會專門討論’AI產品，因為所有工具都內嵌智能。”AI不僅是技術迭代，更是文明層級的躍遷—它或將如電燈驅散黑暗一般，以指數級算力與認知突破，照亮人類探索未知的新航道。

第二，當前對AI的討論應超越“風險焦慮”，聚焦其賦能千行百業釋放的“AI紅利”。2017年國務院印發的《新一代人工智能發展規劃》明確提出“加快人工智能深度應用”。時任科技部部長王志剛在長城工程科技會議2023年“人工智能賦能高質量發展”主題大會上強調，人工智能是引領新一輪科技革命和產業變革的戰略科技。AI不是替代人類的對手，而是拓展能力的助手。電力革命曾引發的疑慮終成文明基石，我們應以“場景創新”為錨點，將AI轉化為高質量發展新質生產力的核心引擎。

第三，縱觀人類教育史，從口傳心授到數字革命，AI正催生教育范式的第三次躍遷。袁振國教授有精辟的概括：“三千年前學校誕生，開始了人類有目的、有計劃、有組織的文明傳承；三百年前現代教育制度誕生，開始了人類大規模標準化的教育；今天數字教育誕生，開啟了人類大規模個性化教育的序幕。”AI 學伴會讓良師如影隨形，學程設計會讓課程因人而異，AI 使教育真正有可能俯下身來為人的成長服務。

02

比喻之二

辛苦學習了12年，如同通過了“科目一”“科目二”“科目三”無數次考試，終于拿到了“駕照”，而AI告訴我，未來是人工智能駕駛時代。

這的確是個精妙的比喻！很多人都有參加中高考與考駕駛證的經歷、體驗，熟悉兩個考試的主要內容與考試方式，了解應對考試的學習方式與基本套路。兩相對比，我們更容易發現傳統教育在AI時代所存在的問題。

我們來看，“科目一”是理論考試，主要考查交通法規、信號標志、安全常識等，采用計算機答題。考生甚至不用看書，不用掌握體系化的交通知識，只要堅持刷題，堅持做許多套模擬試卷，并借助數字技術賦能多做自己的錯題，只要記得住、記得牢，用不了多長時間就可以考取90分以上，通過“科目一”考試。

“科目二”是場地駕駛，考核基礎操作技能，包括倒車入庫、側方停車、坡道定點停車與起步、直角轉彎、曲線行駛等，考生需不斷實地練習才能完成指定項目。“科目二”要求考生親自開車“勤練”，其訣竅如同賣油翁所言“無他，但手熟爾”，直到得分不低于80分才算合格。

“科目三”是路考，考查真實道路情境下的駕駛能力與素養，看燈光如何使用，如何變道、靠邊停車，如何臨機處置以及作為交通參與者的生命意識、駕駛道德。早先是由考官主觀評定，后來用電子系統評價確保公平性。通過“科目三”的關鍵是多上路、多實踐。

其實，以考駕照對比教育，多年前崔允漷教授談課程改革時，就有精妙的論述。他說，駕照考試的“科目一”的“交規”屬于知識，“科目二”的“倒庫、入庫”等屬于技能，“科目三”的“路考”屬于能力，考取了駕照不能說就習得了駕車的素養，我們不僅要會開車（關鍵能力），還要學會文明行車（必備品格），更重要的是尊重生命（價值觀念）。但令人尷尬的是，駕照的考核方式似乎比中高考的考核方式更豐富、更多樣，關注了知識、技能與素養，運用了筆試、操作、路考等多種考試方式，不是“一考定終身”，也不是答題比高下。對比駕照學習考試模式，當前的學習與評價體系是否更像把“科目二”“科目三”的內容都變成“科目一”來學習、應試？

以語文學科為例，語文學科核心素養不應只是學生“一時記得住”的知識，而是“一生帶得走”的能力，是“驅車馳騁、車行天下”的本領。在筆者看來，就是“眼上”的能力，以廣泛閱讀養成的審辨鑒賞力；就是“手上”的能力，以寫作實踐練就的文字表達力；就是“口上”的能力，以口語交流培養的溝通交際力。問題是，我們的教學與考試在多大程度上重視這些素養的培養與評價？語文學習是綜合性、實踐性活動，要在“下場地”“上道路”中歷練，但現在很多時候是在用“科目一”的方式做題訓練。例如：閱讀是個人體驗與文本期待相互碰撞、建構意義的過程，是讀者與作者心靈對話的過程，如果變成做題目、確認標準答案的過程，那么這種訓練在多大程度上有助于閱讀人格的建立、閱讀品位的提升？

再以動手實踐為例。大約有超過三分之一的學生高中畢業后會選擇進工科院校深造，但他們在漫長的12年基礎教育階段，有多少機會接觸簡單的動手制作制造課程？CDIO（Conceive構思，Design設計，Implement實施，Operate運作）這一套廣泛應用于國內外高校的以工程實踐為中心的教育模式，強調從理論到實踐“閉環”的工程思維訓練體系，有多少出現在我們中小學課堂？如果我們還是用“科目一”的刷題方式，連“科目二”的場地實踐都沒有，那么怎么培養學生解決問題、實踐創造的能力？

說到底，我們的教學需要轉型。要從“知識本位”走向“素養發展”；但更關鍵的是評價方式需要變革，要從“知識立意”走向“素養評價”。變革不是不要高考，而是要探討如何利用人工智能，改革考查方式：單一的紙筆考試很難考查實踐技能與綜合素養，我們是否也需要“筆試+操作+面試”？以刷題的方式選人，只能選出“解題高手”，很難選出“問題解決者”；以總分相加的模式選人，只能選出學業成績的全科優秀者，不利于培養興趣專注的癡迷創造者。

但以上討論并不是“比喻二”寓意的重點，“比喻二”的擔憂在于傳統學習獲得的一技之長，在AI時代將成為“屠龍之技”。這樣的擔心不無道理，無人駕駛的普遍化在當下已經沒有技術障礙，過不了幾年可能就不再需要“駕照”，人們也不會親自駕車上路了。到那時，坐在車上看車水馬龍的駕照持有者，不妨想一想，你所經歷的“科目一”“科目二”“科目三”學習與考試，哪些其實毫無價值？哪些也許依然有用？我想，被AI作廢的除了一紙證照，就是那一大堆靠死記硬背獲得的知識。但駕駛實踐形成的動作協調性、應變機敏性等，是永遠沉淀在駕駛者身上的“核心素養”，不會無用。

這幾天筆者參加香港中文大學（深圳）組織的AI賦能行政管理培訓，教授們講GTP-4.o、DeepSeek-R1如何使用時，都提到了一項核心技能，即設計“提示詞”。提示詞（Prompt）是用戶輸入給AI系統的指令或者信息，用于引導AI生成特定的內容或執行特定的任務。簡單說來，提示詞就是我們與AI對話時所使用的語言，可以是一個簡單的問題，一段詳細的指令，也可以是復雜的任務描述。設計“提示詞”，要注意有清晰的指令、相關的背景信息和明確的輸出期望，有一套輸出格式。提示詞的設計有六大原則：Accurate（準確）、Specific（具體）、Concise（簡潔）、Avoid Ambiguity（避免模糊歧義）、Effectively Guidance（恰當引導）、Structured（結構化）。聽著課，筆者真有點兒恍惚，如果不是那一串英文單詞，我覺得就是置身語文課堂聽老師講高考語言運用題了。多年來，高考語言運用試題也是一直扣緊“簡明”“連貫”“得體”原則命制，簡明就包括簡（簡潔、準確）、明（無歧義）的要求。再聽下去，提示詞的常見結構之一CO-STAR結構，與高考語言表達“得體”的要求完全一致。CO-STAR結構要求是：Context（上下文）、Objective（目標）、Style（風格）、Tone（語氣）、Audience（受眾）、Response（回應），高考對“得體”表達要求是：場合、目的、方式、對象、身份。

如有興趣，我們無妨借助DeepSeek體驗一下高考題命制：一是確定一個話題，按場合、目的、方式、對象、身份設定提示詞，可以生成一道不錯的作文題；二是以AI“提示詞”設計為情境編擬一道高考語言運用題，這樣的題目或許很快會出現在試卷中。我們有了這樣的體驗，可能會減少一些憂慮，也會更認同這樣的觀點：通過各種學習所發展的人的核心素養，一定會幫助人更好地使用AI。

03

比喻之三

AI的“冰山”已經撞向“泰坦尼克號”。

這是一位AI專家的比喻，原話用的是“撞上”，語氣冷冷的，而我們像是船上依舊忙于工作的船員或是悠然觀景的乘客，渾然不知將來的命運。

這個冷峻的比喻很難解讀，我們可以設計“提示詞”，讓DeepSeek嘗試回答。

DeepSeek給出了這樣的回答：

一是要發現傳統教育體系的“船體漏洞”。如知識權威瓦解，AI能瞬時調用全人類知識庫，教師知識傳授者角色被削弱，單向灌輸式課堂吸引力下降。又如評價標準失靈，標準化考試（如選擇題、記憶題）無法區分“人類原創”與“AI代勞”，學術誠信與能力評估體系遭遇挑戰。還有技能培養滯后，傳統課程重知識輕能力，而AI時代需強化批判性思維、復雜問題解決等“高人性化技能”。

二是要關注AI“冰山”顯露的教育“新大陸”。如開展個性化學習革命，AI學情分析引擎可實時診斷學生認知盲區；擁有無邊界教育資源，名校課程經AI翻譯、適配后，通過慕課（MOOC）讓優質教育惠及偏遠地區，打破地理與經濟壁壘；促使教師角色升級，從“講臺上的圣人”轉為“身邊的向導”，聚焦情感支持、價值觀塑造與創新協作。

三是積極打造教育轉型的“救生艇”。如課程重構，增設“AI素養課”，將AI工具深度嵌入學科教學；強化“反AI能力”，用手寫思維導圖、無網絡辯論賽等訓練，防止過度依賴技術導致認知退化；更重要的是評價體系革新，如采用過程性評估等替代單一考試。

2025年2月28日，經合組織（OECD）發布《面向未來的數學課程：賦能21世紀學習者》，指出：過去25年，數學課程經歷了從傳統內容（如算術、幾何和代數）向更注重數學素養與推理的轉變，統計和數據素養的重要性也顯著提升，且在較低年級開始引入。文件提出了三點建議：一是利用GeoGebra、Desmos和TinkerPlots等數字工具將幾何、概率和數據分析等抽象主題變得具體且相關，增強學習的吸引力與互動性；二是利用生成式AI自適應技術，識別個體學習差距并提供針對性練習，從而實現個性化學習；三是利用數字工具最大化整合資源，為教師提供專業支持。

這樣看來，AI“撞擊”教育，并非摧毀教育，而是倒逼其從“工業化流水線”轉向“生態化成長系統”。在這場變革中，真正的危險不是AI本身，而是“沿用舊地圖駛向新大陸的船只”。

近日，有近40年人工智能研究經驗的徐揚生院士在香港中文大學（深圳）神仙湖畔談的一些觀點，正好可以回答上面的一些問題：其一，人工智能是向后看的，它依賴于已有的數據，而人類的智慧是向前看的，具有無限的創造力；其二，人類不應放棄思考與體驗，如同發明汽車后仍需走路，文明的傳承在于實踐與感悟；其三，AI無法替代人類的創造力、藝術涵養及堅毅品格，這些才是教育應強化的核心素養。

編輯 | 京教君

內容來源 | 中國基礎教育

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