【专家分享】当AI能写论文、画画、写代码,孩子还需要学什么?

当 ChatGPT 能写出逻辑严谨的论文、AI绘画能生成媲美大师的作品、代码助手能快速实现复杂功能时，很多家长和老师陷入了焦虑：未来，我们的孩子还需要学习什么？

知识可以被AI快速检索，技能可以被工具快速替代，真正的鸿沟，其实藏在“提问即编程”的数字素养差异里。北京师范大学王胜灵教授在解读AI时代教育时提出，学生需要从三个维度构建核心竞争力，才能在人机共生的时代站稳脚跟。

提问力：AI 时代的 “第一生产力”

很多人以为AI的答案是“现成的”，却忽略了一个事实：AI的回答质量，永远取决于提问的质量。学生给AI的提问，本质上就是在“编写”AI的输出结果——就像程序员写代码时，一行关键指令就能决定程序的走向。

一个六年级学生做科学探究作业，问AI：“怎么写一篇关于植物光合作用的报告？”AI给出的答案是千篇一律的模板，内容浅显、毫无新意。而另一个学生这样提问：“我需要一篇面向小学生的植物光合作用探究报告，结合我在阳台种植薄荷的实验数据，对比不同光照时长对叶片颜色的影响，请帮我设计实验步骤并生成可视化图表，语言要生动，避免专业术语堆砌。”最终生成的报告不仅有数据支撑，还有个性化的观察笔记，直接被老师评为优秀作业。

这就是提问力的差距。王胜灵教授指出，提问力不是“随便问问题”，而是包含三个层次的能力：

精准拆解问题的能力：把模糊的需求转化为清晰、具体的指令。比如写作文时，不说“帮我写一篇关于春天的作文”，而是说“以校园樱花为主题，用拟人手法描写春日课间的场景，字数400字，适合小学五年级水平”。

深度追问的能力：学会追问、反问。当AI给出一个结论时，补充提问“这个观点的依据是什么？有没有不同的学术看法？”，倒逼AI提供更全面的信息。

结合自身需求的定制化提问能力：AI的优势是通用。学生需要把自己的学习目标、个人经历融入提问，让AI的服务更贴合自己的成长节奏，而不是接受AI的通用输出。

在教学中，我们可以从日常小事培养提问力：比如让学生每天提出3个“为什么”，并用AI辅助寻找答案；或者开展“提问大赛”，让学生比拼谁的问题能让AI给出更有价值的回答；培养学生“苏格拉底式追问”的能力。

判断力：不被AI“牵着走”的底气

AI不是完美的，它会编造不存在的事实、引用错误的数据、传递片面的观点—— 这就是所谓的“AI幻觉”。如果学生缺乏判断力，就可能把AI的回答当成“标准答案”，逐渐失去独立思考的能力。

有学生让AI分析“鸦片战争的影响”，AI错误地将某场战役的时间写错，还引用了不存在的研究报告。如果学生直接照搬，不仅作业会出错，更会形成错误的历史认知。而具备判断力的学生，会带着“审视的眼光”使用 AI：先核对关键事实的真实性，再对比课本和权威资料，最后形成自己的观点。

王胜灵教授强调，判断力是AI时代学生的“安全护栏”，它包含三个核心能力：

信息真伪的辨别能力：学会区分AI生成的内容中，哪些是事实、哪些是观点，哪些有可靠来源、哪些是编造的。比如，遇到陌生的结论，先去权威期刊、科普网站核对，而不是直接相信AI的说法。

价值导向的判断能力：AI的输出受到训练数据的影响，可能包含偏见或不当内容。学生需要判断哪些内容符合主流价值观，哪些应当主动拒绝。

适配场景的选择能力：知道什么时候该用 AI，什么时候不该用。数学计算题AI可以辅助验算，但解题思路必须自己掌握；作文写作，AI可以提供思路，但不能代替原创。

培养判断力，需要老师和家长做好“脚手架”：在课堂上开展 “AI内容找茬”活动，让学生找出AI回答中的错误；在家庭作业中，要求学生对AI生成的内容进行“二次创作”，加入自己的思考和验证。

创造力：AI无法复制的人类优势

AI可以生成答案、整理信息、完成重复性任务，但它无法创造真正属于“人”的东西 —— 带着个人情感、独特视角和创新思维的内容。王胜灵教授说，AI的本质是“基于数据的生成”，而创造力的核心是“打破数据的边界”，这是学生未来的核心竞争力。

比如，两个学生用AI设计校园文创产品：一个学生让AI生成 10套校服图案，然后直接选了一套提交；另一个学生先和AI碰撞思路，提出“把学校的银杏叶、校训石、操场跑道结合起来，设计一套既有传统韵味又有现代感的笔记本封面”，然后根据AI的草稿，加入自己的手绘元素，调整配色和细节，最终的作品不仅融合了AI的创意，更带着独特的个人风格，被学校选为年度文创产品。

创造力不是“天马行空的想象”，而是在AI的辅助下，实现 “1+1>2”的突破：

跨领域整合的能力：把不同学科的知识结合起来，比如用数学的逻辑分析文学作品的结构，用艺术的视角呈现科学实验的结果。而AI很难做到这种跨界的深度融合。

个性化表达的能力：在AI生成的内容中，加入自己的情感、经历和思考。比如写作文时，AI可以提供框架，但学生需要用自己的故事填充细节，让文字有温度、有灵魂。

解决复杂问题的创新能力：面对“如何减少校园里的浪费现象”这样的开放性问题，AI可以给出通用建议，但学生需要结合学校的实际情况设计方案——比如，发起“旧物交换市集”“光盘打卡挑战”等，这就是AI无法替代的创新。

培养创造力，需要给学生更多“留白”的空间：布置开放性作业，不设标准答案，鼓励学生用不同的方式呈现成果；开展项目式学习，让学生围绕一个真实问题，用AI辅助调研、设计方案，完成属于自己的作品。

写在最后

很多人担心AI会取代学生的学习能力，但王教授认为，AI的出现，不是为了淘汰学生，而是为了淘汰“不会使用AI的学习方式”。就像计算器的出现没有淘汰数学学习，反而让学生把更多精力放在逻辑思维和问题解决上；AI的出现，也会让学生从重复性的任务中解放出来，专注于提问、判断和创造，培养这些更有价值的能力。

教育的本质，从来不是培养“会做题的机器”，而是培养“会思考的人”。在AI时代，我们不需要让学生和AI比谁背得更多、算得更快，而是要帮他们学会如何用好这个强大的工具，让提问更精准、判断更清醒、创造更独特。

真正的鸿沟，从来不是技术本身，而是我们如何引导孩子与技术共生，成为更有温度、更有思想、更有创造力的人。