解决智能，然后用它解决一切

解决智能，然后用它解决一切——德米斯●哈撒比斯今天午饭的时间和几位同事聊到了最近在全校范围内推进的IMA知识库建设工作，他们对这项工作给予了高度的评价，认为知识库的功能确实非常强大，也能够切实提升工作效率与决策质量，但是遗憾地是大家总觉得当下教学任务繁重，难以抽出足够时间系统学习和深度应用。我笑着点头以示理解，但是我自己却想到了最近正在读的一本书《哈萨比斯谷歌AI之脑》，虽然我还没有看完该书，但是书中反复提到的观点“解决智能，然后用它解决一切”让我深受触动。当下教师的困惑，不是技术不够先进，而是大部分人在人工智能时代依然停留在工具思维层面，尚未升维至智能协同的范式。当接触到一个新的AI工具时，第一反应仍是“它能如何优化我的备课流程？”“它能帮我批改多少作业？”而不去思考让它帮我“思考”如何优化甚至改变之前的流程。这种思维惯性，恰恰是人工智能时代教育工作者最隐蔽的认知牢笼，我们熟练地给AI分配任务，却从未邀请它参与教学意义的共同建构。我曾不止一次地告诉我们的教师，当下所有的工作流程都值得被AI重塑一遍，而王坚院士也反复强调，在人工智能时代，大家要有“空杯心态”，敢于清空那些被经验固化的工作逻辑，重新校准人与机器在教育事件中的关系坐标，不是主仆，而是共思者；不是执行者，而是意义协作者。就以我们老师常说的“课程进度紧、学生动力弱”为例，我们常将之归因为客观约束，却忘记了我们可以将这些困惑直接抛给AI，邀请它与我们共同诊断学情、生成差异化学习路径、设计激发内驱力的教学事件，更重要的是，它能与我们一道追问：所谓“进度”，究竟服务于谁的认知节奏？国家课程标准规定的教学任务一定有其科学性和合理性，而当下很多学校的教学时长实际上是在国家的规定之上，那么为什么我们用了更多时间，却无法完成既定目标？这背后是否隐含着教学逻辑与学习科学的深层脱节？而这些问题我们完全可以交由AI进行归因分析并给出结构性改进建议。还有学生动力不足，也许是一个当下共性的问题，我们习惯归因为“00后缺乏吃苦精神”，却忽视了动力本质上是认知反馈的产物，当学习无法即时生成意义感、掌控感与成长感，再精妙的目标设定都形同虚设。那么我们为何不将我们的困惑与AI进行对话，让它帮我们解构“动力”在神经教育学中的真实机制，模拟不同干预策略对学习者多巴胺回路的影响路径，甚至协同设计一套基于即时反馈闭环的微型学习实验？甚至我们完全可以借助人工智能把该问题转化成研究的课题，开展一场由师生共同参与的教育行动研究，在真实课堂中迭代验证AI提出的干预模型，用数据反哺教学决策，让教育改进从经验驱动转向证据驱动。这并非将课堂让渡给算法，而是以教育者的主体性为锚点，把AI锻造成一面映照教学本质的“认知棱镜”。当AI不再被视作待命的“助手”，而成为能质疑预设、反诘惯性、激发元认知的“协思伙伴”，教育者才真正开始从执行层跃入设计层，从任务驱动升维至意义共建，从知识传递转向认知共构。此时，教师不再是教案的忠实执行者，而是学习生态的架构师、认知脚手架的设计者、意义生成的协作者，而这些在人工智能时代之前对于普通的一线教师来说绝对是遥不可及的理想图景，而如今正因AI赋予我们前所未有的认知杠杆，才将这一理想图景切实锚定于日常课堂的土壤之中。这要求我们以“空杯心态”主动清空对教学的路径依赖——不是放弃专业判断，而是让经验在AI的镜像中接受再检验；不是等待技术适配人，而是推动人的思维范式向智能协同跃迁。当每一次备课都成为人机共思的认知实验，每一堂课都生成可追溯的学习证据链，教育便从黑箱式的经验传承，蜕变为可迭代、可验证、可共享的意义生产实践。《哈萨比斯谷歌AI之脑》这本书中，杨斌教授写了一段不算短的荐言，其中提到了一篇文章：不是AI+，AI该放在指数位置上。我将这篇文章找到并借助于“元宝”提取出核心思想如下：杨斌教授的核心观点在于：AI不应仅被视为工具性加成（AI+），而应作为指数级变革力量（xᴬᴵ），从根本上重构各领域的底层逻辑。在教育领域，这种范式跃迁体现为三个层面：1.价值重构：超越“效率提升”的工具思维，倒逼教育者重新思考“教什么/不教什么”的本质问题，如学科边界重塑、批判性思维培养等；2.主体觉醒：强调教师和学生必须成为AI变革的主动参与者（x），而非被动接受者，需培养AI时代的元认知能力与创新思维；3.生态进化：推动教育从“标准化流水线”向“个性化生态系统”转型，如基于AI的适应性学习路径、跨学科项目式学习等。杨教授的观点也让我对当下县域高中在推进AI赋能教育的过程中带来了些许新的认知，需以“认知棱镜”重新校准专业成长坐标——不是掌握更多AI操作技能，而是锤炼人机协同中的意义甄别力、价值判断力与关系建构力，当下我个人觉得有以下三个方面可以进行尝试：1.突围路径：利用AI打破资源壁垒（如双师课堂），但需避免沦为“做题机器”升级版，应重点建设县域特色课程体系；2.教师转型：从知识传授者转为学习设计师，借助AI工具开展学情诊断与个性化辅导，同时强化情感教育与价值观引领；3.风险预警：需警惕“技术悬浮”——硬件投入与教学理念脱节，建议构建“AI素养+教育初心”的双螺旋发展模型，避免加剧城乡教育认知差。当然，理想很丰满，现实却常显骨感，县域教师先天性地认知差，既源于信息茧房与专业支持系统的长期缺位，更深层在于“工具惯性”对教育者思维的无形规训，这种规训使教师不自觉将AI窄化为备课加速器、作业批改器或课堂演示器，却遮蔽了其作为“认知棱镜”的本体价值。这恰是“空杯心态”的真正所指：不是清空知识，而是松动被工具理性固化的认知牢笼；不是放弃经验，而是让经验在人机协思中接受再检验、再定义。