余勝泉：失衡的人機協同，會引發“認知失能”

隨著DeepSeek等人工智能的討論度、使用度越來越高，“認知外包”“認知卸載”等詞匯也迅速進入大眾視野。2025年開學伊始，不少學生的寒假作業呈現“AI化”，引起廣泛熱議。人工智能對教育領域的積極影響無疑是深刻的，但于學生而言，如果直接越過思考過程，習慣性地使用人工智能即時獲取知識和問題解決方法，這種淺顯的人機協作將對他們造成何種影響？在人工智能強大的算力面前，如何找回學生因思維惰性而漸次失落的主體性？學生所有的學習活動都適合人工智能參與嗎？帶著以上疑問，《教育家》采訪了北京師范大學教授、未來教育高精尖創新中心執行主任余勝泉。

一味依賴“認知外包”，會導致思維短路

《教育家》：長時間依賴“認知外包”，會對學生產生哪些負面影響？學生在學習過程中要如何平衡人機協作之間的關系，如何真正達到利用人工智能獲得自我成長的目的？

余勝泉：如果學生一味依賴“認知外包”去學習，通過人工智能直接獲得答案，會產生幾個方面的危害。一是逐步喪失獨立思考的意識和能力，形成惰性思維，深度思考能力會不斷退化，最終無法勝任創造性工作，甚至異化為工具的奴隸。二是逐步喪失創造力和內驅力，持續依賴人工智能完成學習任務，學習的興趣會被個性化推薦算法所限定，知識獲取途徑日益狹窄，限制多元化發展。三是認知會逐漸膚淺化與碎片化，AI生成的內容缺乏連貫性和系統性，當學生習慣了接收即時信息，會導致專注力下降，難以掌握深刻的知識，無法系統地閱讀文字、符號，難以理解其所要表達的抽象思想，無法進行理性的邏輯思考，阻礙學科思維和結構化知識體系的形成。

中小學生在基礎教育階段一方面要學習知識，另一方面要通過體驗知識獲得的過程，逐步發展思維，形成網狀的、可延展的認知結構，如果這個階段直接用人工智能代替，學生的思維能力不會發生變化，會永遠處在一個低層次、幼稚化的狀態。內外部認知的失衡與割裂下的“認知外包”，會造成人的主體性喪失，表現為技術主導下的主體“失權”、技術依賴下的主體“失能”、技術區隔下的主體“失聯”以及認知離散化、碎片化下的主體“失智”。因此，人機協作下的學習最重要的是推動內外平衡的“認知外包”，促進學生認知能力、核心素養的發展。

《教育家》：如何才能有效推動學生主體和智能客體間的認知平衡？換言之，哪些學習環節適合借助人工智能，哪些必須由學生主動掌握？

余勝泉：信息平權時代，誰都可以獲得任何知識，但稀缺的是將知識轉化成問題解決的能力。所以我們現代人一方面要借助人工智能處理海量的信息，另一方面更需要借助其洞察復雜事物背后的本質規律，獲得解決實際問題的能力，這就是今后學生需要掌握的核心能力。因此，教育要大力促進深度教學。2024年，深圳南山區一份蘊含豐富問題情境信息的數學試卷引發廣泛熱議，我認為試題的方向是正確的，只是在操作策略上，沒有考慮到學生完成的時間和能力。

以問題發現、科學計算、科學推理、科學論證、科學建模等一系列的科學思維培養閉環為例，發現問題、科學計算的時候適合與人工智能討論，而科學推理、科學論證這些環節絕不能交給人工智能，否則思維得不到發展。當下教育教學要強調通過智能技術促進學習者的高階思維發展，實施核心素養導向下的深度教學，要利用跨學科的相互關聯性，建立知識的有機聯系網絡，強調將學習的重點放在特定情景下去解決真實問題，而非不斷練習某個細小的知識點。當學生反復經歷科學思維訓練，多解決幾次問題，其認知水平、思維能力自然會提升。

當下的教育要培養學生駕馭AI的能力

《教育家》：要提升學生在人工智能時代的認知水平和核心能力，基礎教育階段的課程適合以何種形式開展？

余勝泉：我認為要以項目化、跨學科的學習形式為核心，構建多態、多境、 跨域的課程體系，讓學生在經歷完整的問題解決的科學思維論證過程中，激活知識網絡，幫助他們在核心概念之間建立語義聯系，根據抽象程度以及知識的親疏關系建立網狀聯系，形成龐大的、有效應用于真實情境的思維組塊。這種組塊不僅是一種知識存儲的方式，也能促進學生提升知識遷移能力。

具體而言，一是課程內容應強調“基礎性”，讓學生了解學科的基本結構、基本概念和基本原理，形成基礎知識結構并掌握核心的學習方法，能以已有知識結構為基石不斷向外延伸，獲取今后工作所需的新知識與新技能，實現知識體系的自主更新。二是各學科之間需要打破壁壘，把多個學科的知識和技能進行統整化設計，使零碎知識變成互相聯系統一的整體，讓學生在原有經驗的基礎上建立新知識、新概念的連接。三是要轉變工業時代“知識傳遞”為主的教學范式，從信息時代的“知識建構”走向智能時代的“知識創生”，關注和強調在已有知識的輸入、習得、內化掌握的基礎上，通過具身參與獲取情境線索，實現對抽象概念的表征與理解，并將情境性的實踐知識外化生成新的人工制品，以提升個體的知識格局，擴展自身知識體系，等等。

所以，當下的教育不是要提前教給學生未來50年的知識，而是要培養學生的高階認知能力，即擁有駕馭機器的智慧。這種智慧的核心要求是學生將自身作為認知活動的核心主體，在完備的內部認知網絡基礎上，通過科學、合理的人機分工協作模式，有效連接外部認知工具，將智能充分融合分布于個體和機器內部，以釋放人機結合的分布式教育智能。

《教育家》：您認為當下的教學過程要如何確保人機協作中人的主體性？在2025年1月召開的北京市政協十四屆三次會議上，您帶來了《關于研制發布人工智能基礎教育教學應用規范》的提案，可否分享一下這份規范當中的要點？

余勝泉：一是要設計培養學生獨立思考能力的模式，在教學中設計啟發式的交互模式，通過引導提示和多元視角激發學生思考，避免AI工具直接提供答案；在課程設計中嵌入批判性思維訓練，增加AI生成內容的評價和反思環節，提高學生的分析驗證和重構信息的能力；組織學生圍繞復雜問題進行小組討論和案例分析，培養其邏輯推理與深度思考的能力，避免形成惰性思維；改革考試的評價體系，將思維過程作為重點，增加開放性問題和思維記錄環節，重視推理論證分析能力的評價，減少對直接結果的考核，設計認知增強性任務，引導學生在使用AI工具時保持深度思考。

二是完善創造力和內驅力的激發機制，強調AI的輔助性地位，要求學生通過自身努力完成學習任務，避免依賴技術，在教學中設置開放性、探索性和跨學科任務。通過項目化的學習，讓其在真實場景中運用AI解決復雜問題，引導多元化學習場景，融合藝術科技和實踐活動，拓展學習領域，引導學生結合AI工具提出創新性的解決方案，評估學生的創造性成果而非單一結果，激發創新潛力和綜合能力。

三是建立系統化知識體系與學科思維的保障機制，通過AI工具為學生提供知識體系或者學科框架，引入思維可視化工具，引導學生系統化學習，避免碎片化認知，強化知識梳理環節，要求教師幫助學生梳理知識框架，形成完整的學科知識體系和深度認知能力；分階段設置綜合性和深度學習任務，助力學生突破碎片化認知，開發長效記憶支持工具，明確AI輸出與知識體系的連接，開發AI驅動思維的訓練軟件，引導學生主動分析生成內容的邏輯鏈條，等等。

人機協作對教師而言并非“高不可攀”

《教育家》：以上您提出的關于人機協作的應用規范是否會對教師群體帶來較大的挑戰？這些規范需要教師具備哪些關鍵能力？

余勝泉：其實這些規范背后反映的都是師范教育課程論、教學論以及學習科學和新課程改革當中的基本規律、趨勢。當下，教師群體需要自我革新的一個方向，就是將師范教育與AI的發展嫁接起來。我不認為人機協作的教學模式對教師而言“高不可攀”。真正懂教育、對國家課程改革的過程有深入了解的人都知道，中高考命題演化的基本方向就是無情境不命題、無價值不命題、無思維不命題。

我國的新課改方案反復強調發展核心素養，人工智能教育要在核心素養理念指導下恰如其分地使用。對于教師而言，其關鍵在于能否把教育的規律和技術的手段結合起來，能否把核心素養導向的教學思路與人工智能提供的可能性路徑結合起來，并進行有效設計，其考驗的是教師的嫁接能力、思維延展能力。

《教育家》：目前，AI導師已在國內外的在線課程中廣泛使用，其教學話術能夠為學生提供基本的情感支持，且“情緒內核”似乎更穩定。您如何看待AI導師的發展？

余勝泉：實際上，現在的大模型直接用來面向學生應用有幾個方面的問題。一是它存在一定量的“知識幻覺”，哪怕其提供的信息正確率高達99%，但只要有1%的錯誤率，都不應該直接應用在教育中。“知識幻覺”是目前人工智能的普遍問題，可能還需要幾年時間完善和解決。二是大模型不了解學習者，只是基于上下文情景，以及歷史提供的提示詞把握學習者的情況，學習者的情緒、性格、知識水平等要素大模型并不了解。三是缺乏策略，大模型只是提供答案性的知識，無法通過學習活動引導學生學習，雖然目前像可汗學院（Khan Academy）在啟發式教育策略上已有了很大進展，但仍不夠豐富。

當教師跟學生進行交互時，教師能動態地覺察學生的情緒問題點、障礙點出現在什么地方，再作出相應的調整。我們的肢體動作、面部表情、語音語調實際上都代表著更為豐富的信息。比如我能一眼看出我帶的博士生的論文哪些是自己創作的、哪些由AI生成，一是因為我對專業領域的了解，二是我對每個學生知識、思維水平的了解。目前大模型在多模態的情感表達和場景感知上還有較大缺失，離真正能夠在教育教學中擔當教師，還有相當長的一段路要走。

《教育家》：在人工智能海量的搜索、集成、思考能力面前，學習者是否會喪失主動思考的信心？在未來人工智能的發展速度下，人類的自我革新性是否會面臨退化？

余勝泉：我認為不是喪失信心，而是容易產生惰性，對于學習而言，學得越快越直接，越有問題。所以在人工智能輔助學生學習的過程中，某種意義上我們要做“反人性”設計，要讓學生有主動的思維投入。在人機協作中，一方面機器會通過人提供的信息強化其功能，另一方面我們能在人工智能提供的豐富信息中，提取正確、可靠、適用的知識，進行思維整合并獲得新的認識，通過外部知識的嵌入，我們的思維和認知結構會得到進一步擴展。

但中小學不應該把大模型在沒有經過任何設計的情況下直接開放給學生使用，必須經過科學合理的設計將大模型嵌入教學流程中。人機協作中實現有效認知的關鍵，在于個體擁有完備的內部認知網絡，才能在新的學習任務面前，快速激活、有序組織已有的經驗，并將其與未知領域進行關聯，建立多層次、立體化的內外部認知連接。

從社會整體層面而言，我們不能否認某些個體會有惰性。但仍然有一部分人愿意通過持續不斷的微創新去推動社會質的飛躍。所以，我認為人工智能不會導致人類退化，反而能幫助人類突破認知邊界，加速探索未知領域。當技術轉化為生產力，才能真正解放人類，推動社會進步。人工智能作為先進的生產力工具，能夠提高效率，實現技術與社會的良性互動，推動社會向更高層次發展。

余勝泉

北京師范大學教授

未來教育高精尖創新中心執行主任