人工智能的速度挑战

寒假略读了刘徽老师的《大概念教学》后，又读了施良方老师的《学习论》。前者基于近年来的学科研究和一线教学，偏教学理论；后者梳理了经典学习理论，并深入浅出地帮读者厘清了其中的关系。放眼今天，虽然教室格局百年没有什么大变化，但人工智能方面已从ChatGPT发展到Sora的横空出世，学习理论的发展从未停止脚步。

两本书的阅读让我意识到，教学理论与学习理论在目前相交于情感态度价值观对学习效率产生的影响。两方面影响较大的理论都有非常充分的论据和大量实践支持，但也存在可以讨论的空间。比如一些特殊情况的孩子，他们的情感态度方面发展不成熟，但从学业成绩来看非常优秀，他们的学习策略可能与我们对普通学生的假设不一样。当然，如果在学习方式和评价方式上更强调知识的生活价值、评价的综合性、灵活性，上述特殊孩子的优势是否会被忽略，又该如何让他们表现出应有的天赋，也是需要思考的问题。

人们终其一生都在学习，其中只有一段时间有老师的指导。从学校毕业后，我们依然在不断学习，动机和需要是产生学习行为和学习结果的最大因素。在校园内，大量的研究涌向教学，而在校园外，市场调研、产品开发则充分研究了人的动机和需求。去过迪士尼乐园的人或许有这样的经历，回答问卷能得到一些小礼品。一次我答问卷时留意到问我居住的街镇，由此想到小区电梯间滚动播放的《疯狂动物城》营销广告，意识到市场营销发展到了广告对细分人群的精准投放。这些“精准”背后蕴含着各行业核心推动者对客户群体的画像和心理的揣摩。相信随着学习理论和教学理论的不断发展，我们也会尝试“精准”教学。

联想到最近朋友的孩子参加高校假期研学，作业比较难，于是在网络上求助。这时，孩子、家长、网络解题高手都在想办法解这道题，我们可以尝试分析这些不同角色解题的动机、过程、结果分别适用于哪些学习理论，因为他们的身份、教育背景、知识结构和社会阅历都不相同，这对于我们掌握书中的十几种理论很有帮助。而与此同时，我也碰到了开学一周就躺在床上不愿意上学的毕业年级学生，各种复杂的原因导致他们缺乏学习动机。从完全拒学到求知若渴是一个连续体，每个人在学习的道路上都会有灵光乍现的时候，也会有疲惫无助的时候，但只要人还活着，需求还在，学习行为会伴其终生。这也提醒我，作为教师要给学生多一点时间与耐心，多一些包容与理解。

在知识储备上，人工智能远远高于人脑。那么在生产、创造方面呢？当下，上海浦东新区引入了多家人工智能项目进入中小学课堂，各人工智能公司借用一线教学实践训练自己研发的模型，目前看来它们很“笨”，从批改作业到课堂观察，再到评价分析都不如教师高效，但只要不断训练磨合，相信它们会飞速成长；我自己也在一个类似ChatGPT的训练群里，这里的AI叫“上海小师”，每天会有老师提不同的问题，AI一开始还能给出较优质的答案，但时间长了，问题复杂了，答案通常有些文不对题。

就像《学习论》中所言，学习者大脑的运演过程受众多变量影响。任何理论在抽象和概括大量具体知识的过程中，必然会失去一定的具体性和精确性。想对学生的行为变化作出精准预测是靠不住的。比如“顿悟”，大猩猩能够想到使用工具取到食物，这个行为在它的过往经验中是没有的。人工智能可以发生这样的顿悟吗？AI生成全新的图像、全新的视频算不算“顿悟”？这是读完本书联系当前时事我想到的一个问题，虽然回答是与否的文章在互联网上都能找到，结论依然需要更多有力数据的支持。

“顿悟”这个表现让我觉得人脑依然像个黑箱，我们可以观察到许多S（刺激）和R（反应），但是中间大脑如何运作，我们有许多假说，也有许多待完善的空间。也许，破解这个黑箱除了当前发展前沿的脑科学、迅速迭代的人工智能，还需要我们更多地了解人与环境、人与劳动之间的关系。作为教师，要始终保持学习的状态，在新的时代与人工智能赛跑，帮助学生更好地成长与生活。

（作者单位系上海市南汇第二中学）

《中国教师报》2024年04月17日第8版

作者：向 翔