如何在人工智能时代保持努力精神

如果学生能够使用 ChatGPT 在几秒钟内解决问题，那还努力学习又有什么意义呢？这个问题看似合理，却隐藏着一个陷阱：如果我们让人工智能代我们思考，我们不仅会失去努力的习惯，还会失去真正学习的能力。关键在于：天赋并非与生俱来的固有特质，而是一种可以培养的能力——而人工智能既可能成为削弱你的捷径，也可能成为增强你的工具，这取决于你如何使用它。心理学家卡罗尔·杜韦克（Carol Dweck）数十年来一直在研究“成长型思维模式”。她发现，那些相信自己可以通过练习和策略来提高而不仅仅依靠天生才能的人，最终能够勇于面对艰巨的挑战，无惧犯错，并学到更多东西。在她的研究中，具有成长型思维的学生会寻求具体的改进建议，他们不会将错误视为失败，而是视为调整方向的信号。下一次讨论的一个参考数据：在 2022 年西班牙 PISA 测试中，具有成长型思维的学生在数学方面的得分比那些认为天赋是固定不变的学生高出多达 7 分，而且他们在考试前也表现出更少的焦虑。然而，成长型思维并非凭空出现，而是通过训练培养而成。这就是安德斯·埃里克森（Anders Ericsson）提出的“刻意练习”概念，它远远超出了机械地重复任务的范畴。想象一下，一个孩子为了提高阅读速度而反复阅读同一篇故事：这是一种常见的练习方式，从长远来看，这种练习很无聊。相比之下，有意识的练习则是挑选三个难点句子，只练习“r”的发音，当场纠正错误，并不断重复，直到明显进步。在大学里，有一个具体的例子：一名健康科学专业的学生不去参加一千场选择题考试，而是专注于为一个临床病例撰写两个备选假设，对这些假设进行论证，并从老师或经过精心编程的人工智能那里获得问题（而不是答案）。关键在于：如果人工智能只提供答案，那就没有用处。当它成为一种数字化的苏格拉底式导师，提出问题、提出质疑并促使人们大声思考时，它才能发挥作用。在 IA-LOCOM 项目中，他们就是这样做的——在一节物理治疗课上，学生们提出了一个诊断，而人工智能只通过提问来回应：“你如何证明这个选择是合理的？”或者“你忽略了哪些变量？” 只有在推理真正站得住脚时，这项活动才会结束。没有人对自动评分进行评估：最终质量始终由人类教师来判定。因此，人工智能成为培养成长心态的盟友；学生意识到，他们自己的问题和纠正是通向进步的途径，而不是机器的奇迹。但有一个鲜为人知的风险：如果我们将人工智能作为万能拐杖，就会失去犯错和自我纠正的习惯。由此产生的精神懒惰，从长远来看会削弱我们的适应能力和创造力。现在，让我们想象一下大学的未来：那些能够将好奇心（质疑人工智能的答案）、韧性（从每一次错误中学习）和创造力（超越程序设定的范围）结合起来的人将成为赢家。未来的真正人才将不会是那些最擅长运用人工智能的人，而是那些通过有意识的努力和对学习的热情来超越人工智能的人。让我们牢记这一点：在人工智能时代，有意识的努力和成长心态并非可有可无——它们是让你变得不可替代的唯一要素。如果在听完这些内容后，你意识到自己的学习方式可以改变，可以在 Lara Notes 中用“I'm In”标记它：这样，你就表明这个想法现在已成为你的一部分。如果你觉得这段对话值得与屏幕外的人分享，在 Lara Notes 中，你还可以使用 Shared Offline 来记录：这样，你就可以标记与你讨论过这个话题的人，你们双方都会记得这段对话的重要性。本内容来自 The Conversation，为你节省了 1 分钟的阅读时间。