010-68332837
全国咨询热线
摘要：当 AI 能秒答所有问题时，学生靠出题 "考倒" 大模型。会提问、会判断，正成为 AI 时代最重要的能力。
复旦大学的 "数据挖掘技术" 课程，期末考试有了新玩法：学生不答题，反而出题。每人设计 10 道题去 "考倒"3 个 AI 大模型 ——50 名学生至少让 AI 答错一题，4 名学生甚至让部分大模型得了 0 分。 这个实验，戳中了 AI 时代教育最核心的变化：当 AI 能一键给出答案时，教育的重心正从 "会答题"，转向 "会提问"。
复旦专家肖仰华说得很直接：传统考试在 AI 时代已部分失效。让学生反过来出题考 AI，正是促使他们从 "接受答案的人"，变成 "定义问题和评判答案的人"。 这背后是一种全新的课堂观和学习观。中国教育科学研究院曹培杰总结得很清晰：
课堂观：教师从 "知识讲授者"，变成 "任务设计者、场景构建者、认知引导者"。
学习观：定义一个问题，比解决一个问题更重要。
学生角色：从被动接受答案，变成善用 AI 的主动提问者。
一句话：教育不再是生产 "会答题的人"，而是孵化 "会提问的人"。
"有了 AI，学生会变笨还是变强？" 这是很多人的核心焦虑。答案是：取决于怎么用。 曹培杰打了个比方：如果把思考单纯外包给 AI，久而久之会形成 "认知负债"—— 大脑像一台很久没开机的电脑；但如果把 AI 当 "思维伙伴"，它反而能成为增强认知的杠杆。 肖仰华则强调：AI 是能力的放大器。基础扎实、具备判断力的学生，能借 AI 更好地学习和创造；基础薄弱、只会复制粘贴结果的人，则会逐步失去思考能力。 同样的工具，有人用它登高，有人被它掏空 —— 差距不在 AI，在方法。
AI 时代的好学生，已经开始掌握提问的 "门道"。以学生代表高德润的经验为例，有三个可复用的步骤： 第一，了解 AI 的能力边界。知道何时该开启联网搜索，何时该用深度研究模式，不一刀切。 第二，先做基础思考。把问题说清楚，而不是直接丢给 AI 一个大而空的问题。提问的精度，决定答案的质量。 第三，保留独立判断空间。AI 只是工具，真正决定能力高低的，是你是否保留独立判断与深度思考。
程飞指出，AI 时代人才的评价标准，正在从 "你属于什么专业"，转向 "你会做什么问题"。 AI 能处理标准化的文字、计算、信息整合，但理解和解释复杂问题，仍需人来完成。提问能力，正成为人机分工里，人类最不可替代的那一环。
回到开头：AI 对工作的帮助有多大？大到能秒答题目、生成方案、处理海量信息，把我们从重复劳动中解放出来。 但恰恰是这种 "全能"，把一项能力反衬得更加珍贵 —— 那就是提问。 AI 负责 "给答案"，人负责 "定问题"。当你学会提出一个好问题、辨别答案的真假、在复杂选项里做判断，你就拥有了 AI 替代不了的位置。 教育的转型，本质上是把人从 "求答案"，带向 "提问题"。会提问的人，才是数智时代真正握有主动权的人。
