美国教育家：当AI都能解方程、编代码、写论文，考试还有用吗？ ...

粉大侠

导读
在AI时代，标准化考试仍有意义，但关键在于重新定义考核重点，即从死记硬背转向高阶思维能力，更重视批判性思考、创造力、伦理判断、合作能力、终身学习能力等人类特有的素质，并关注学生运用AI、超越AI的思维过程，而非仅看结果。高校正从禁止AI转向教导学生负责任地使用AI。未来教育体系所培养的人才，应该能够与AI协作，贡献机器所不具备的特质。
转载请注明来源：中国日报中国观察智库。

作者：约翰·奎尔奇
(John Quelch)
昆山杜克大学常务副校长、社会科学杰出教授
我们通过什么来发现人才？通过考试。过去多年来，高校通过考试来发掘有潜力的学生，企业通过考试招聘优秀毕业生——不管出身背景怎样，有才华的人总能在考试中用成绩证明自己。
但如今，人工智能 (AI) 正在颠覆这些传统观念。学生可以在几秒钟内让AI解出复杂的方程式、编写计算机代码、概括学术论文大意，甚至直接撰写文章。一些传统上用于考核的任务，被AI“玩”得得心应手，由此教育工作者不禁提出一个关键问题：还能用标准化的考试来衡量人才吗？
答案是肯定的，但前提是我们必须重新思考究竟哪些能力值得衡量。知识依然重要，因为学生无法对自身不理解的内容进行批判性思考。然而，在信息唾手可得的今天，教育亟需与时俱进。
高等教育领域中的变化已初见端倪。AI正越来越多地用于帮助完成诸如撰写报告、翻译文件和分析数据等常规认知型任务。随着顶尖的AI系统在诸多传统学术测评中表现优异，教育工作者不得不反思：这样的考试究竟在考什么？是真正的人类能力，还是仅仅在于能否给出正确答案？

图片来源：新华社
今后的考试仍应考查基础知识，但更应注重学生高阶思维能力的培养：他们能否对相互矛盾的论据进行批判性思考，而不仅仅是把事实死记硬背下来？他们能否以创新的方式解决问题，而不是一味重复熟悉的解题步骤？他们能否看穿真正可靠的信息与“一本正经的胡说八道”之间的区别？他们在阐明自己作出了何种决策的基础上，还能否把如何做出决定的来龙去脉讲清楚？
创造力、好奇心、伦理判断、沟通能力、协作精神和抗压能力等素质也正变得愈发重要。这些素质使人能够提出新问题、持续学习、做出负责任的决策、与他人协同合作，并在面对毫无头绪的难题时依然坚韧不拔。
这些素质比事实性知识更难量化，但也并不是无法评估。在AI时代，评价体系需要以新的视角审视学习成果。“学会学习”本身就是其中一项重要的学习成果。
设想两位学生各自提交了一篇论文，表面上看都写得不错，但其中一篇是由AI生成的，几乎不做修改；而另一篇则把AI当成“辩论伙伴”，质疑其假设、核实其论据、强化其推理，并在此基础上提出独到的论点。传统的评价方式可能只看到相同的结果；而更为成熟的评价方式则着眼于产生这些结果的思维过程。在AI时代，这一过程的重要性或许已超过结果本身。

图片来源：新华社
在某些课程中，教师甚至可能要求学生将AI生成的论文与其本人自己写的论文一并提交。如果学生自己写的版本和AI的输出的结果大体一致，那么最多只能给个及格分。相反，如果学生能够超越AI的局限，质疑它的预设前提，发现它的不足，整合额外的论据并提出独到的见解，那么就应该获得高分奖励。
与其全面禁止AI，越来越多的高校正在教导学生如何负责任地使用它，并且更加重视课堂互动、讨论、演讲以及其他需要学生即兴思考、论证自身观点、回应质疑、相互借鉴与拓展的主动式学习形式。在此过程中，AI可以为学生提供辅助，但无法取代课堂或现实生活中所展现的批判性思维、求知欲以及协作判断能力。
昆山杜克大学就是这种思路转变的一个典型例子。它将AI融入教学，同时更加强调课堂讨论、演讲展示、项目实践、复盘写作以及真实的社区互动。
每位本科生还要在教师指导下完成一项“标志性成果”项目。这是一项原创性的研究或创作项目，通常聚焦于现实世界中的问题或挑战。在完成项目的过程中，我们考察的不仅是学生的知识储备，还有他们能否提出有意义的问题、跨学科整合知识、开展独立探究，并把研究成果有效传播出去。这些能力，AI可以提供支持，但不可能完全取代。

图片来源：中国日报
中国在AI领域投入巨大，并将AI教育列为国家优先事项。同时，中国还积极推进教育改革，强调在扎实的学术基础之上，注重培养创造力、跨学科学习能力和科技创新能力。随着这些投入的持续推进，中国不仅将在AI技术的研发领域跻身全球领先行列，还有望在设计评估体系方面拔得头筹，从而精准识别出智能经济时代所需的人才。
随着AI生成的信息日益增多，高校必须致力于培养学生在复杂的人类情境中负责任地应用知识的能力。归根结底，教育的目的不是生产“考试高手”，而是培养能够理性判断、勇于担当并终身学习的公民。
AI正在改变我们学习和工作的方式；同样，它也理应改变我们评估人才的方式。
什么是成功的社会？成功的社会不是要培养只能在旧式考试中胜过AI的毕业生，而是要培育既懂得与AI协作，又能贡献机器所不具备的特质——即想象力、判断力、韧性、诚信与同理心的人才。这些特质值得我们的学校去着力发掘、悉心培育，也值得我们未来的考试体系予以褒奖。

图片来源：中国日报
本文英文原文发表在中国日报国际版，原标题为 "Cultivating talent that machines can't match"，点击文末“阅读原文”可查看。
出品：中国日报中国观察智库
责编：杜娟 陈颖群
编辑：张钊

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