如何在答案海洋中保持追問的勇氣

隨著DeepSeek-R1模型的出現(xiàn)，我對大語言模型的許多論斷被徹底推翻。過去，我在向大語言模型提出開發(fā)需求時(shí)，需要精心剪裁代碼，將問題的核心一一陳列，交給模型處理。而現(xiàn)在，只需將與業(yè)務(wù)邏輯相關(guān)的幾頁代碼粘貼在一起，模型便能自行參考相關(guān)資料，完成開發(fā)工作。即使在使用Rust這類復(fù)雜語言時(shí)，模型也能基本不出錯(cuò)，只需簡單修正一兩次，便可產(chǎn)出高度可用的成果。

在感慨開源模式對技術(shù)發(fā)展的巨大影響之際，作為一名教育者，我認(rèn)為有必要探討這次技術(shù)躍遷對教育領(lǐng)域的影響，以及我們需要做出的改變。

教育的螺旋結(jié)構(gòu)：知識與認(rèn)知的雙重提升

當(dāng)我們談?wù)搶W(xué)習(xí)時(shí)，我們在學(xué)什么？學(xué)到了什么？考試又在考什么？表面上看，學(xué)習(xí)是獲取知識，但實(shí)際上，學(xué)習(xí)更關(guān)乎認(rèn)知能力的構(gòu)建，即解決問題的能力。考試則是在篩選“具備解決復(fù)雜問題能力的人”。

教育涉及兩個(gè)相互交織的維度：表層知識的積累與深層認(rèn)知能力的構(gòu)建。這兩個(gè)維度并非割裂，而是以螺旋式結(jié)構(gòu)相互促進(jìn)。知識技能的積累如同建筑地基的澆筑，為認(rèn)知發(fā)展提供基礎(chǔ)。知識技能的獲得并非簡單的信息儲存，而是一個(gè)系統(tǒng)性的能力建構(gòu)過程，包含將知識內(nèi)化為基本技能，并將這些技能轉(zhuǎn)化為解決問題的工具，

反復(fù)練習(xí)和應(yīng)用在這一過程中至關(guān)重要。正如鋼琴家需要進(jìn)行無數(shù)次指法練習(xí)，物理學(xué)家需要通過大量解題訓(xùn)練才能建立對物理規(guī)律的直覺理解。通過持續(xù)實(shí)踐，表層的知識才能轉(zhuǎn)化為內(nèi)在的能力。

大腦中的知識地圖：概念網(wǎng)絡(luò)與問題空間

為什么看到蘋果，你會立刻想到紅色、甜味，甚至聯(lián)想到某個(gè)手機(jī)品牌？為什么學(xué)新知識時(shí)，如果能與舊知識聯(lián)系起來，記憶會更牢固？這與大腦存儲知識的方式“概念網(wǎng)絡(luò)”有關(guān)。

大腦中的知識組織方式類似于地圖。每個(gè)想法、知識點(diǎn)就像城市中的地標(biāo)，地標(biāo)之間有無數(shù)條道路相連。這張由“概念地標(biāo)”和“關(guān)系道路\"組成的地圖，就是概念網(wǎng)絡(luò)。

當(dāng)你看到“狗”這個(gè)詞，大腦中“狗\"的概念節(jié)點(diǎn)被激活，與之相連的“寵物”“忠誠”“汪汪叫”等節(jié)點(diǎn)也會被觸發(fā)。這種連鎖反應(yīng)正是靈光一現(xiàn)解決難題或突然冒出創(chuàng)意想法的根源。

能力的提升伴隨著看待問題方式的變化。學(xué)習(xí)的過程就是一次次解決問題的過程，任何知識形態(tài)都必然嵌套在特定的問題框架之中。當(dāng)我們通過反復(fù)練習(xí)“掌握某項(xiàng)知識”時(shí)，對應(yīng)的認(rèn)知過程是：我們開始能夠準(zhǔn)確識別該知識適用的具體問題情境，并理解其在整個(gè)知識體系中的位置。這是一個(gè)先掌握基本技能，然后打破舊的認(rèn)知模式，最后形成更深理解的過程。

當(dāng)你接觸“自動駕駛\"這個(gè)新概念時(shí)，大腦會立刻將其連接到汽車、人工智能、交通安全等現(xiàn)有節(jié)點(diǎn)上。知識越多，地圖越復(fù)雜，能走的路線也越豐富。

大腦會定期修剪不常用的連接，同時(shí)加固高頻使用的路徑。這種“斷舍離\"讓思維更高效，避免變成一團(tuán)亂麻。

這種習(xí)得過程本質(zhì)上是建立認(rèn)知冗余。當(dāng)我們將乘法口訣內(nèi)化為直覺反應(yīng)，或在顯微鏡操作中形成肌肉記憶時(shí)，認(rèn)知資源便得以從基礎(chǔ)操作釋放，轉(zhuǎn)向更高階的思維活動，如識別復(fù)雜模式、構(gòu)建更深層次的事物關(guān)系，進(jìn)而探索未知之境。

如果說概念網(wǎng)絡(luò)是大腦中知識的“地理圖譜”，那么問題空間就是解決問題的“迷宮導(dǎo)航圖”。它不滿足于靜態(tài)的知識關(guān)聯(lián)，而是動態(tài)構(gòu)建起一個(gè)待探索的戰(zhàn)場：每個(gè)岔路口都是決策點(diǎn)，每條路徑都指向不同的可能性。

腦科學(xué)研究顯示，通過反復(fù)練習(xí)，大腦中對應(yīng)的神經(jīng)元會產(chǎn)生更緊密的連接，就像反復(fù)走同一條路會形成小徑一樣。這些“快速通道\"位于大腦的基底神經(jīng)節(jié)區(qū)域，幫助我們將學(xué)過的技能變成自動化動作。大腦的這種特性被稱為神經(jīng)可塑性。

在解決特定問題時(shí)形成的思維結(jié)構(gòu)包含問題的初始狀態(tài)、目標(biāo)狀態(tài)以及所有可能的中間狀態(tài)和轉(zhuǎn)換步驟。就像玩魔方時(shí)，你要從打亂的狀態(tài)通過一系列旋轉(zhuǎn)最終達(dá)到復(fù)原。

問題空間依賴于概念空間。當(dāng)你面對一個(gè)新問題時(shí)，大腦會自動激活相關(guān)的概念節(jié)點(diǎn)，這些已有的知識結(jié)構(gòu)會幫助你理解問題、規(guī)劃解決方案。問題解決過程也會反過來重塑概念網(wǎng)絡(luò)，每次成功解決問題，都會在概念網(wǎng)絡(luò)中形成新的連接或強(qiáng)化已有連接。

教育體系遭遇的危機(jī)，本質(zhì)是螺旋結(jié)構(gòu)無法承受帶來的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。大語言模型不僅接管了知識應(yīng)用環(huán)節(jié)，也在侵蝕認(rèn)知發(fā)展的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)。編程能力的封裝使學(xué)習(xí)者失去算法思維的訓(xùn)練機(jī)會，智能寫作工具的普及弱化了邏輯建構(gòu)的能力培養(yǎng)。這種趨勢可能導(dǎo)致認(rèn)知進(jìn)化的停滯：當(dāng)知識獲取變得唾手可得，問題空間的探索動力將會衰減。

從工具到黑箱：認(rèn)知封裝的歷史進(jìn)程

工業(yè)革命以來，技術(shù)發(fā)展呈現(xiàn)出顯著的認(rèn)知封裝特征。從文字發(fā)明到人工智能，每個(gè)技術(shù)飛躍都意味著將特定領(lǐng)域的知識技能封裝為可調(diào)用的工具。這種封裝極大提升了社會整體效率，但也悄然改變著人類的認(rèn)知模式：傳統(tǒng)需要通過長期訓(xùn)練才能獲得的認(rèn)知框架，現(xiàn)在被壓縮為開箱即用的“神奇小盒”。

印刷術(shù)將知識傳播封裝為標(biāo)準(zhǔn)化模板，內(nèi)燃機(jī)將能量轉(zhuǎn)換封裝為機(jī)械裝置。按下開關(guān)，電視就會打開；網(wǎng)上下單，商品就能送到家門口。我們不再需要知曉這些“現(xiàn)代魔法”背后的運(yùn)作機(jī)制，它就能工作。每個(gè)歷史階段的重大突破都在構(gòu)建新的認(rèn)知接口：將復(fù)雜系統(tǒng)轉(zhuǎn)化為可操作的黑箱。

大語言模型的出現(xiàn)，將這種封裝推向了極致：它能將人類千年積累的語法規(guī)則、文學(xué)表達(dá)、邏輯推理封裝為概率模型和自然語言接口。這直接動搖了傳統(tǒng)教育的基礎(chǔ)一一原本需要數(shù)年訓(xùn)練的寫作能力，被簡化為提示詞的組合游戲。這種封裝不再停留于工具層面，而是直接介入認(rèn)知建構(gòu)的核心領(lǐng)域。

三類問題：麻煩、題目與研究課題

為了回答教育是否還有存在的必要，我們需要區(qū)分學(xué)生如何看待自己所面對的“問題”。我們可以將其分為三類：麻煩（Trouble）、題目（Question）、研究課題（Topic）。

麻煩是學(xué)生最原始的問題認(rèn)知方式。在這個(gè)層面，問題被視為需要快速消除的障礙物。面對麻煩，部分學(xué)生往往采取規(guī)避和快速解決的策略，如抄襲作業(yè)、臨時(shí)突擊等。這種行為不僅背離了教育的根本目的，也會導(dǎo)致學(xué)生認(rèn)知能力的衰退。

題目則代表了更高一層的認(rèn)知。此時(shí)學(xué)生已經(jīng)意識到問題是需要解答的謎題，而非單純的障礙。他們開始關(guān)注解題思路、方法論，并試圖建立知識間的聯(lián)系。這類問題對應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)化的認(rèn)知框架，其解決路徑已被教育系統(tǒng)預(yù)先編碼。

研究課題是問題認(rèn)知的最高層次。當(dāng)學(xué)生將問題視為研究課題時(shí)，他們開始關(guān)注問題背后的原理、發(fā)展脈絡(luò)和更深層的聯(lián)系。這類學(xué)生會追問“為什么會有這個(gè)問題”“這個(gè)問題與其他領(lǐng)域有什么關(guān)聯(lián)\"等。他們不再滿足于找到標(biāo)準(zhǔn)答案，而是將每個(gè)問題視為探索知識的起點(diǎn)。

這三種認(rèn)知方式形成了一個(gè)進(jìn)階鏈條。從“麻煩\"到“題目”再到“研究課題”，反映了學(xué)生認(rèn)知深度的遞進(jìn)，也展現(xiàn)了教育的真正目標(biāo)——培養(yǎng)持續(xù)探索的能力。

如何讓學(xué)習(xí)變得愉悅：一種新的可能

為什么大多數(shù)學(xué)生難以在學(xué)習(xí)中體驗(yàn)到愉悅？關(guān)鍵在于當(dāng)下的教育系統(tǒng)尚未建立有效的\"認(rèn)知壓力一獎勵(lì)\"循環(huán)。傳統(tǒng)課堂中，學(xué)生承受的認(rèn)知壓力往往來自外部評價(jià)（考試分?jǐn)?shù)），而非內(nèi)在的探索欲望。這種設(shè)計(jì)使得學(xué)習(xí)變成了生理層面的懲罰系統(tǒng)。

運(yùn)動帶來的愉悅感則遵循完全不同的神經(jīng)機(jī)制。當(dāng)健身者進(jìn)行力量訓(xùn)練時(shí)，肌纖維會發(fā)生微觀層面的損傷，觸發(fā)內(nèi)啡肽的釋放，幫助緩解疼痛和不適。完成訓(xùn)練目標(biāo)、感受到進(jìn)步以及達(dá)到對訓(xùn)練效果的預(yù)期，都可以刺激多巴胺的釋放，帶來愉悅感和成就感，強(qiáng)化鍛煉行為。

大語言模型提供了一種可能的方向。通過構(gòu)建問題空間，模型可以幫助學(xué)生在知識獲取的過程中自然形成認(rèn)知框架。例如，當(dāng)孩子提出“為什么天空是藍(lán)色的”這類問題時(shí)，大語言模型可以將復(fù)雜的科學(xué)概念轉(zhuǎn)化為易于理解的語言，幫助孩子構(gòu)建初步的認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)。

答案海洋之生存指南：別停止思考！

當(dāng)我們談?wù)摗皠?chuàng)新”時(shí)，很多人將其視為新事物的產(chǎn)生。但實(shí)際上，創(chuàng)新往往是在相對穩(wěn)定的問題框架下，對已有解決方案的重組與優(yōu)化。真正的創(chuàng)新者能夠準(zhǔn)確理解問題的本質(zhì)和邊界，看到問題空間的演化方向，并將現(xiàn)有技術(shù)、方法重新組合，找到更優(yōu)的解決路徑。

在人工智能生成答案如呼吸般自然的時(shí)代，哲學(xué)教育的缺席正在制造一場靜默的認(rèn)知危機(jī)。哲學(xué)不僅關(guān)注“如何思考”，還試圖回答“為什么思考”以及“思考的意義是什么”。這些關(guān)于周遭事物的思考是推進(jìn)我們“看見”事物運(yùn)作本質(zhì)和我們自身樣貌的必要基礎(chǔ)。

當(dāng)學(xué)生面對大語言模型生成的“完美答案”時(shí)，最危險(xiǎn)的認(rèn)知陷阱不是對知識的誤解，而是對“理解”本身的幻覺。哲學(xué)能引發(fā)思考，幫助我們在答案海洋中保持追問的勇氣。

在這個(gè)意義上，真正的教育創(chuàng)新不是要打破現(xiàn)有的認(rèn)知框架，而是要幫助學(xué)習(xí)者建立起更富有彈性的認(rèn)知結(jié)構(gòu)。這種結(jié)構(gòu)能夠隨著問題空間的擴(kuò)展而不斷調(diào)整，保持知識積累與能力提升的雙螺旋上升。

正如《當(dāng)代學(xué)生生存手冊》一書結(jié)尾所寫：“不要停止思考?！边@六個(gè)字，時(shí)至今日依舊閃耀著光芒。

（作者單位：江西省信豐縣大阿鎮(zhèn)中心小學(xué)）