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AI替学生做完数学题后,我失业了10秒
▲ （视觉中国/图）
我多少想通了：如果数学课只负责给出答案，我确实早该让位；如果课堂还要负责让学生不轻易相信答案，那我还能再站一阵。
文｜翟化
责任编辑｜温翠玲
我在讲台上失业过一次，时间很短，大约10秒。
那是一节导数课。教室里坐着两个合班，将近一百人。我在黑板上写下一道题：做一个容积固定的无盖包装盒，底边和高度取多少，才能最省材料？这道题我备课备得挺认真，连什么时候停顿、什么时候回头看学生，都在脑子里排练过。
我的计划是先设未知数，再列函数，然后求导、找极值。整套流程像一趟由我驾驶的慢车，每站停两分钟，保证基础薄弱的同学也能勉强上车。
结果我刚写完一个“解”字，后排有人喊：“老师，20厘米。”
“什么20厘米？”
“最优解。AI算出来了。”
我走下讲台。那部手机上的答案眉清目秀：设元规范，推导流畅，结尾还有一句“综上所述，此方案能够有效节约材料”。比我见过的不少作业更像作业。学生把屏幕递给我看，脸上带着一种帮老师提前下班的热心。
我问：“为什么是20？”
他看了看手机。
手机没有替他回答这个追问。
那几秒钟里，我站在过道上，粉笔还捏在手里，突然不知道下一句该说什么。我准备了一晚上的课，被一个圆滚滚的聊天框抢先讲完了。过去我们当教师的，多少靠一点信息差维持尊严：答案在教案最后几页，学生暂时不知道。现在信息差被填平了，我的职业护城河一下浅得能露出脚背。
教室里开始笑。我也跟着笑，说：“很好，现在请AI上来讲。”
当然，它没有上来。最后还是我回到黑板前。饭碗暂时保住，只是边缘被咬出了一个小缺口。
我的学生有学商务物流、酒店管理、会计金融的，也有学计算机和无人机的。他们对数学的热情很有专业差异。商务物流专业学生听到运输成本会坐直一点；酒店管理专业学生听到入住率，眼睛能重新聚焦；会计金融专业学生对利率尚有耐心；无人机专业学生谈起航迹和续航很精神，一看到二阶导数就像飞机进入低电量返航。
他们的入学基础也不一样，有普通高中升上来的，有中职升上来的，还有自主招生来的。一个百人大班里，数学水平像天气：前排可能晴朗，后排已经局部有雾。以前我最怕学生说“不会”。AI来了以后，我发现“不会”至少情况清楚；最让人头疼的是他说“会了”，而那个“会”实际存放在别人的服务器上。
一开始，我对AI采取的是传统办法：禁止。我提醒学生，AI给出的不一定对，不能照抄。说这话时，我很有威严。可威严只维持到我转身写板书。手机依旧在桌子下面亮着，一百名学生熟练地在我的视线死角里拥抱科技革命。
后来我想明白了：和一百部手机比谁更会藏，是一场教师注定输的游戏。下一次再讲包装盒，我干脆说：“都把手机拿出来。”
这句话的效果很好。几位正准备偷偷看手机的同学，第一次露出了被批准犯规后的茫然。
我让每组都问AI。很快，教室里收获了一批整整齐齐的最优解。多数答案是20厘米，也有一个把无盖盒算成了有盖盒，还有一个完全没管现有纸板的宽度，推荐了理论上很美、车间里根本裁不出来的尺寸。
我把它们投到屏幕上，只问：“如果真按这个方案生产，谁先来赔钱？”
这一下，学生醒了。商务物流专业学生先发现纸板宽度不够；会计金融专业学生追问那8%的裁切损耗算不算成本；一个无人机专业的男生说，数学上最省，不等于工程上装得进去。他讲到机舱空间时，语气比我讲极值坚定得多。
那堂课让我发现一个不太光彩但相当实用的规律：学生未必急着证明自己比同学聪明，却很乐意证明AI没有那么聪明。让他们独立完成，一些人趴下了；让他们给AI挑错，腰立刻直了。人类的学习动力，有时就是这样朴素。
从那以后，我备课多了一项内容：给AI挖坑。过去我主要准备正确答案，现在还要提前研究它会怎么错。它会漏掉什么条件，会不会把有盖看成无盖，会不会在没有数据时自信地补上一组数据。AI像学校临时分给我的一名助教：知识面广，反应快，不领课时费，但偶尔一本正经地胡说八道，而且出了问题，家长大概率还是找我。
它也确实帮我解决了一些老难题。百人大班最麻烦的是没法同时照顾所有人。基础好的等得烦，基础弱的还在找题目里的未知数，我的板书已经走到求导。现在，我会让跟不上的学生请AI把题目“翻译成人话”，让学得快的学生追加材料尺寸、损耗率和运输成本，再让不同专业学生把同一个模型改造成自己的问题。
AI不能替学生爬楼，但有时可以充当一张临时的小板凳。问题是，有些学生坐上去就不动了。
有一次，一名学生交来的作业里赫然写着：“作为一个人工智能模型，我无法获得贵公司的实时运输数据。”这句话夹在计算过程中，语气礼貌，字体端正，甚至比前后内容都通顺。
我在旁边批道：“作为一名数学教师，我也无法假装没看见。”
下一节课，他进门看见我就笑。我也没追究，只是让他重新找一组数据，把出处写清楚。后来他真的补了。虽然数据来自一份过期的行业报告，但至少这一次，是他自己找到的过期报告。教育的进步有时不能要求太大。
我现在已经不太说“不要用AI”了。就像不可能要求酒店管理专业的学生将来不用订房系统，也不能要求商务物流专业的学生永远拿纸笔算配送路线。我要守住的，不是某一种计算工具，而是他们使用工具时还剩多少自己的判断。
答案为什么这样来？它偷偷假设了什么？换一个条件还成立吗？放进仓库、酒店、账本或者机舱里，真能用吗？这些问题，以前容易被藏在标准步骤后面。AI把答案变得太方便，反倒逼着我们去追问答案以前和答案以后发生的事。
前些天，我又在屏幕上放出一道优化题。一名平时很少开口的学生没有急着抄，盯了一会儿，忽然举手：“老师，它是不是少算了一个条件？”
我走过去看，确实少了。
我当时很高兴，却忍着没表现得太明显，怕他误以为指出AI一个错误就可以抵掉半学期的作业。可回到讲台时，我还是觉得，那堂课终于有了一点过去没有的东西。不是更快的答案，而是一个学生决定在答案面前多站一会儿。
AI以后当然会更聪明。它或许很快就能主动补上纸板宽度、材料损耗和设备限制，比我更快发现题目中的漏洞。想到这里，我偶尔仍会有一点不安。毕竟一个中年教师的自我安慰，也不能全靠强调机器没有温度。冬天开空调，机器比我暖和。
但那次10秒钟的“失业”之后，我多少想通了：如果数学课只负责给出答案，我确实早该让位；如果课堂还要负责让学生不轻易相信答案，那我还能再站一阵。
下次再有人说“老师，AI已经算出来了”，我大概还是会走过去看一眼，然后问那句不太受欢迎的话：
“AI说完了。你呢？”
（作者系广东职业院校教师）
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