当AI什么都会，教育还能做什么？

当AI什么都会，教育还能做什么？ 当AI什么都会，教育还能做什么？ Modified May 28 🔗 原文链接： 当AI什么都会，教育还能做什么？ ⏰ 剪存时间：2025 11 24 (UTC+8) ✂️ 原创 Lynn的敢想实验室 参考来源：https://sv101.fireside.fm/180 本文共2750字，阅读需6分钟 这周末听了一期很喜欢的关于AI和教育的播客。但在介绍之前，我脑子里突然闪现出多年前的一件事。 大概小学四年级的暑假，我在姑妈家住。有天在公园，我跟表姐们在沙地里堆石头块，一位老人蹲下来跟我们聊了起来。 老人说的很多话让当时那个年纪的我听起来经常瞠大了眼睛。其中一个是：那时候很流行一首《老鼠爱大米》，大家都爱唱那句歌词“我爱你，爱着你，就像老鼠爱大米”。他说，其实老鼠对大米不是爱，那是偷食。真正的爱不应该是抢夺和消耗。 后来有两个骑自行车的年轻人路过，大喊了一声 ”x教授”。 那是我第一次知道，同一件事可以有完全不同的观看和发问角度。从那之后在我心里种了一颗很小的种子。 这周末听的这期播客，来自硅谷101，嘉宾是刘君，7EDU和Leadways School的创始人。她做了20多年教育，从中国到美国，最后因为对硅谷教育不满意，自己办了学校。 她说的第一句话就让我停下来： AI时代，最重要的不是解决问题，而是发现问题。 听到这里，我突然明白了：老人当年在跟我分享，也是这个。 原来问题是可以被重新定义。 发现问题是什么 我们从小受的训练就是解决问题。 但刘君说，这在AI时代过时了。AI解决问题比人快。 真正稀缺的是：什么值得被解决？为什么这件事重要？现有方案哪里不对？ 她举了个午餐的例子。在学校让学生投票选出午餐最需要改进的地方。还有带学生去超市，发现超市有哪些问题，怎么改进，让他们直接向超市负责人反馈。我一开始以为这只是个课堂活动。后来我意识到，这是在培养agency。 Agency是什么？就是相信”我能看到问题、说出问题、推动改变”。 不是等别人解决，也不是抱怨完就算了，而是“也许我可以做点什么”。 这比学会分析问题要深。 分析是技能，agency是信念。 但我们这代人，很多时候连什么是问题都是别人定义的。老板说这是问题就去解决，考试说这是重点就去背。 系统化教育的困境 播客里质疑了一个很多人不敢碰的话题：传统的系统教育真的能帮助孩子的潜能吗？ 很多有创造力的人并不是系统化教育的受益者，反而是因为"跳出了思维定势"。传统教育像是流水线，目标是让每个孩子都符合某个"质量标准"。数学要达标、英语要达标、体育要达标。最后生产出来的是"标准件"。播客里也不是全盘否定基础教育。Leadways的数学课程融入了奥数竞赛理念，人文科学也有扎实的基础。但重点是：知识和技能是基础，不是目的。 因为现实世界需要的不是标准件，但系统化教育最大的问题不是它教的内容，而是它传递的隐含信息：人生有标准答案。 人在这个体系里待久了，会下意识地认为：一定有个"正确的路径"，一定有个"标准做法"。这种思维定势，到了真实世界就会很痛苦，因为真实世界充满了没有标准答案的问题。 不仅没有标准答案，很多时候连"什么是问题"都不清楚。 如果我们从小被训练成"等待被分配问题然后解决它"，那即使掌握了所有知识和技能，我们可能也不敢发问"这是对我重要的问题吗" 刘君说，AI时代瞬息万变，孩子需要的不是“先系统学习再应用”，而是持续学习、不断适应。 我理解的适应，不只是学新东西，更是敢质疑旧的系统和权威。 这需要一种心理安全感：我可以不知道、可以犯错、可以挑战问题和答案。 但系统化教育恰恰相反。它奖励正确，惩罚错误，不鼓励质疑。 这让我想到另外一个点： 这些年接触到很多非常优秀和聪明的人，发现大家情绪困扰也都并不轻松。 “ “优绩主义”的那套逻辑，在人生早期或许还能得到很多奖励。让我们误以为理性和聪明可以解决几乎所有事。但到了更复杂的人生阶段，比如面对关系、失去、疾病、死亡，这套方法就有些失效了。 更痛苦的是：当发现自己已经做到了所有“应该做的事”（上了好大学、找到好工作、甚至拥有一段很好的关系），但依然会有情绪困扰，而且这种困扰无法被“解决”时，那种折磨反而更大。” 这可能是系统化教育最隐蔽的代价：它教会我们如何成功，却没教我们being。 价值观这件事 刘君说，Leadways在小学阶段特别重视价值观教育。 通过游戏让孩子选择、权衡不同的价值观：正义、善良、诚实……在不同场景中判断行为是否符合价值观，最终内化。 当孩子做错事，不说“你违反了规则”，而是问“这违背了你的哪些价值观”。 她解释：“你违反了规则”是外部控制，行为的对错由外部标准定义。 “这违背了你的价值观”是内在驱动，行为的对错由你自己的价值体系定义。 很多人以为自律就是”逼自己做不想做的事”。但 自律其实是：你的行为和你的价值观一致。 当你真心认同某个价值观，遵守它就不需要”控制”。比如一个真正重视诚实的人，说谎对他来说本身就是痛苦的，不需要”控制自己不说谎”。 价值观教育的重点不是告诉孩子”这些是对的价值观”，而是教会他们如何在价值观之间做权衡。 因为真实世界的困境，往往不是善恶之间的选择，而是善与善之间的冲突。 当AI进入教育，我们还能教什么 ？ 播客里的观点很清晰： AI是最伟大的个性化教育工具。 但它是助教，不是老师。 Leadways学校充分利用AI：学生追踪系统、Khan Academy的个性化练习、ChatGPT辅助总结拓展。AI帮老师做了大量重复性工作，让老师有更多时间关注每个孩子的真实状态。 但也强调：师生之间的情感连接，是AI做不到的。 如果教育只是”传递知识”，那AI确实可以取代老师，而且做得更好。但教育的核心不是传递知识，而是激发好奇心、培养价值观、建立连接感。 未来教育可能是”AI主讲，老师做引导者”的模式。AI负责知识传递，老师负责启发、共情、建立连接。 这其实对老师提出了更高的要求：不能再只是“知识的搬运工”，而也要成为”引灯人”。 说到这种连接感，我又想回到开头。 不知道在当下这个处处讲高效、KPI和理性权衡的环境里，还会不会发生20年前那样的一幕：有个大学教授看到几个玩石头的小女孩，愿意蹲下来跟她们聊一个下午。 也不知道在被安排得满满当当的课程和工作表里，是否还有一个无所事事的午后，让你毫无目的地走到公园玩耍，然后在一个小孩的一生中意外发生了那个值得珍藏的”种子”时刻。 伟大和美好一样，都不来自于计划和计算。 当AI什么都会，教育还能做什么？ 🔗 原文链接： 当AI什么都会，教育还能做什么？ 当AI什么都会，教育还能做什么？ ⏰ 剪存时间：2025 11 24 (UTC+8) ✂️ 原创 Lynn的敢想实验室 参考来源：https://sv101.fireside.fm/180 本文共2750字，阅读需6分钟 这周末听了一期很喜欢的关于AI和教育的播客。但在介绍之前，我脑子里突然闪现出多年前的一件事。 大概小学四年级的暑假，我在姑妈家住。有天在公园，我跟表姐们在沙地里堆石头块，一位老人蹲下来跟我们聊了起来。 老人说的很多话让当时那个年纪的我听起来经常瞠大了眼睛。其中一个是：那时候很流行一首《老鼠爱大米》，大家都爱唱那句歌词“我爱你，爱着你，就像老鼠爱大米”。他说，其实老鼠对大米不是爱，那是偷食。真正的爱不应该是抢夺和消耗。 后来有两个骑自行车的年轻人路过，大喊了一声 ”x教授”。 那是我第一次知道，同一件事可以有完全不同的观看和发问角度。从那之后在我心里种了一颗很小的种子。 这周末听的这期播客，来自硅谷101，嘉宾是刘君，7EDU和Leadways School的创始人。她做了20多年教育，从中国到美国，最后因为对硅谷教育不满意，自己办了学校。 她说的第一句话就让我停下来： AI时代，最重要的不是解决问题，而是发现问题。 听到这里，我突然明白了：老人当年在跟我分享，也是这个。 原来问题是可以被重新定义。 发现问题是什么 我们从小受的训练就是解决问题。 但刘君说，这在AI时代过时了。AI解决问题比人快。 真正稀缺的是：什么值得被解决？为什么这件事重要？现有方案哪里不对？ 她举了个午餐的例子。在学校让学生投票选出午餐最需要改进的地方。还有带学生去超市，发现超市有哪些问题，怎么改进，让他们直接向超市负责人反馈。我一开始以为这只是个课堂活动。后来我意识到，这是在培养agency。 Agency是什么？就是相信”我能看到问题、说出问题、推动改变”。 不是等别人解决，也不是抱怨完就算了，而是“也许我可以做点什么”。 这比学会分析问题要深。 分析是技能，agency是信念。 但我们这代人，很多时候连什么是问题都是别人定义的。老板说这是问题就去解决，考试说这是重点就去背。 系统化教育的困境 播客里质疑了一个很多人不敢碰的话题：传统的系统教育真的能帮助孩子的潜能吗？ 很多有创造力的人并不是系统化教育的受益者，反而是因为"跳出了思维定势"。传统教育像是流水线，目标是让每个孩子都符合某个"质量标准"。数学要达标、英语要达标、体育要达标。最后生产出来的是"标准件"。播客里也不是全盘否定基础教育。Leadways的数学课程融入了奥数竞赛理念，人文科学也有扎实的基础。但重点是：知识和技能是基础，不是目的。 因为现实世界需要的不是标准件，但系统化教育最大的问题不是它教的内容，而是它传递的隐含信息：人生有标准答案。 人在这个体系里待久了，会下意识地认为：一定有个"正确的路径"，一定有个"标准做法"。这种思维定势，到了真实世界就会很痛苦，因为真实世界充满了没有标准答案的问题。 不仅没有标准答案，很多时候连"什么是问题"都不清楚。 如果我们从小被训练成"等待被分配问题然后解决它"，那即使掌握了所有知识和技能，我们可能也不敢发问"这是对我重要的问题吗" 刘君说，AI时代瞬息万变，孩子需要的不是“先系统学习再应用”，而是持续学习、不断适应。 我理解的适应，不只是学新东西，更是敢质疑旧的系统和权威。 这需要一种心理安全感：我可以不知道、可以犯错、可以挑战问题和答案。 但系统化教育恰恰相反。它奖励正确，惩罚错误，不鼓励质疑。 这让我想到另外一个点： 这些年接触到很多非常优秀和聪明的人，发现大家情绪困扰也都并不轻松。 “ “优绩主义”的那套逻辑，在人生早期或许还能得到很多奖励。让我们误以为理性和聪明可以解决几乎所有事。但到了更复杂的人生阶段，比如面对关系、失去、疾病、死亡，这套方法就有些失效了。 更痛苦的是：当发现自己已经做到了所有“应该做的事”（上了好大学、找到好工作、甚至拥有一段很好的关系），但依然会有情绪困扰，而且这种困扰无法被“解决”时，那种折磨反而更大。” 这可能是系统化教育最隐蔽的代价：它教会我们如何成功，却没教我们being。 价值观这件事 刘君说，Leadways在小学阶段特别重视价值观教育。 通过游戏让孩子选择、权衡不同的价值观：正义、善良、诚实……在不同场景中判断行为是否符合价值观，最终内化。 当孩子做错事，不说“你违反了规则”，而是问“这违背了你的哪些价值观”。 她解释：“你违反了规则”是外部控制，行为的对错由外部标准定义。 “这违背了你的价值观”是内在驱动，行为的对错由你自己的价值体系定义。 很多人以为自律就是”逼自己做不想做的事”。但 自律其实是：你的行为和你的价值观一致。 当你真心认同某个价值观，遵守它就不需要”控制”。比如一个真正重视诚实的人，说谎对他来说本身就是痛苦的，不需要”控制自己不说谎”。 价值观教育的重点不是告诉孩子”这些是对的价值观”，而是教会他们如何在价值观之间做权衡。 因为真实世界的困境，往往不是善恶之间的选择，而是善与善之间的冲突。 当AI进入教育，我们还能教什么 ？ 播客里的观点很清晰： AI是最伟大的个性化教育工具。 但它是助教，不是老师。 Leadways学校充分利用AI：学生追踪系统、Khan Academy的个性化练习、ChatGPT辅助总结拓展。AI帮老师做了大量重复性工作，让老师有更多时间关注每个孩子的真实状态。 但也强调：师生之间的情感连接，是AI做不到的。 如果教育只是”传递知识”，那AI确实可以取代老师，而且做得更好。但教育的核心不是传递知识，而是激发好奇心、培养价值观、建立连接感。 未来教育可能是”AI主讲，老师做引导者”的模式。AI负责知识传递，老师负责启发、共情、建立连接。 这其实对老师提出了更高的要求：不能再只是“知识的搬运工”，而也要成为”引灯人”。 说到这种连接感，我又想回到开头。 不知道在当下这个处处讲高效、KPI和理性权衡的环境里，还会不会发生20年前那样的一幕：有个大学教授看到几个玩石头的小女孩，愿意蹲下来跟她们聊一个下午。 也不知道在被安排得满满当当的课程和工作表里，是否还有一个无所事事的午后，让你毫无目的地走到公园玩耍，然后在一个小孩的一生中意外发生了那个值得珍藏的”种子”时刻。 伟大和美好一样，都不来自于计划和计算。