我是吉祥，三个男孩的爸爸。

最近看了复旦大学那份《生成式人工智能教育教学应用指引1.0版》。

整份文件很长，条条框框也很多。

但我看下来，真正让我停住的，不是“要开多少课”，也不是“要建多少平台”，而是里面一句很关键的话：

低阶认知负荷可以卸载。

这句话其实已经说得很明白了。

以后教育里，有一部分事情，确实不值得再让人死扛了。

教育的大方向变了

如果今天家长还在问：

孩子能背下多少单词，记住多少公式，做题速度能不能再快一点。

那说实话，方向已经有点老了。

不是这些东西一点都不重要。

而是它们正在越来越快地失去“核心竞争力”的位置。

复旦这份文件里讲得已经很清楚了。人工智能可以帮助学生做知识梳理、重点提炼、难点释义，也可以帮老师做批改、分析、反馈。学校甚至明确提到，学生可以把一部分低阶认知负荷卸掉，把精力更多放到高阶思维、复杂问题解决、审美与情感交互这些事情上。

这和我前面一直在想的是一回事：

AI时代，最容易被工具接过去的那部分，本来就不该再占据教育的中心。

所以教育如果还死死卡在“背”和“记”上，就很容易继续在老赛道里加码。

看起来很努力，方向却在慢慢偏。

AI不再是外挂

这份文件里还有一个更重要的变化。

以前很多学校谈AI，还是一种“外加”的思路：开几节课，搞几个讲座，教学生认识一下工具，大概知道怎么用。

但复旦这次其实不是这个路子。

它已经在把AI往整个教学过程里放了。

老师怎么备课，怎么设计课堂，怎么给反馈，学生怎么学，怎么做作业，怎么做项目，怎么做跨学科训练，里面都开始考虑AI的位置。

这就说明，AI不再只是一个“课外工具”。

它开始变成新的学习环境，新的生产力，也变成新的协作对象。

学校里最前沿的那批人，已经不太在讨论“要不要学AI”了。

他们开始讨论的是：

怎么把它合理地接进来。

家里也能用

复旦在文件里提了一个 AI3A 的能力进阶，大概是：

• 掌握
• 驾驭
• 共创

我觉得这个思路挺好，而且不只是学校能用，普通家庭也能借过来。

放到家里，第一步就是先让孩子认识工具。

不是一上来就谈模型原理、神经网络，也不是先背概念。而是先知道现在有哪些AI工具，大概能干什么，边界在哪里。

第二步，让他拿来解决真实问题。

学习上的小麻烦，生活里的小问题，查资料、理思路、做个小项目、改个表达，都可以慢慢让他试。

第三步，再往前走一点。

不是只把AI当搜索引擎，也不是把它当答案机器，而是让孩子开始和它一起做点属于自己的东西。哪怕很小，只要里面有他的判断、有他的兴趣、有他的选择，这个东西就开始不一样了。

我觉得这比单纯学“AI知识”要实得多。

使用的边界要守住

不过这件事也有个边界。

我不主张孩子一上来就什么都丢给AI。

尤其不能一上来就让AI替代思考。

我现在在家里最简单的做法就是：

先让孩子自己想。

哪怕答案是错的，哪怕方法很笨，哪怕就是乱猜，都没关系。先把自己的脑子转一下，先把那个“原始版本”拿出来。

然后我们再借AI往下走。

看看它还能怎么扩展，怎么补充，怎么修正，怎么把边界往外推一点。

这样孩子心里会慢慢有个位置感：

我是主人。AI是工具。它可以帮我，但不能替我活。

不然的话，AI很快就会从“助推器”变成“代步车”。表面上效率高了，底下那层判断力、耐心和独立思考，反而容易空掉。

最后比什么

说到底，我看完复旦这份文件，反而更确定了一件事：

AI来了以后，真正拉开差距的，不会只是“谁更会用工具”。

更深的还是那几样东西：

有没有批判性思维。能不能处理复杂问题。有没有一点审美。能不能跨界。能不能把不同领域的东西接起来，长出自己的理解。

这些以前听起来有点虚。

很多家长会觉得，不如学点实在的。

但到了AI时代，这些反而越来越实。

因为答案本身会越来越便宜。

真正贵的，是提问题的能力，是判断，是整合，也是把一个现成答案放进真实情境里之后，还知道该怎么用。

写在最后

复旦这份AI教学指引，它已经很清楚地在告诉我们：

未来教育的重点，不会再只是让孩子多背一点、多记一点、多做一点。

很多低阶负荷，本来就该卸掉。

该留下来的，是那些卸不掉的东西。

判断、协作、整合，还有把工具慢慢变成自己能力的过程。

学校会慢慢往前走。

但对普通家庭来说，还是别等。

反正都躲不过，不如早点带着孩子用起来。先别急着求快，也别急着求结果。先让他和AI之间，长出一种比较健康的关系。

这些我自己也还在家里慢慢试。后面如果整理得更具体一点，我再慢慢整理到星球里。

关于这个知识星球，我想把话说明白

#家庭教育 #育儿心得 #亲子关系 #孩子教育 #AI教育