2024-12-1314:10发布于中国香港科技领域创作者
划重点
01硅谷一所学校正在进行教育实验，强调个性化学习和发现问题的能力，而非仅仅解决问题能力。
02AI时代，教育本质发生变化，但同时也加剧教育资源的两极分化，善于思考的学生能借助AI获取更多知识，而另一些学生可能因过度依赖AI而失去思考能力。
0313岁前的孩子可塑性最强，学校应重新思考教育黄金期，平衡兴趣培养和基础学科学习。
04然而，AI工具在课堂上的应用需注意师生关系的变化，老师需具备更强大的软实力和共情能力。
05价值观培养在早期教育中至关重要，有助于孩子形成稳定的道德观和行为准则。
硅谷一所特别的学校正在进行一场教育实验：这里没有统一的教材和标准化的考试，但是每个教室都有智能语音助手，十几个孩子围坐在一起，讨论他们在公园里发现的问题。7EDU创始人兼CEO，也是硅谷这所学校LeadwaysSchool的创始人刘君，在过去20年里审阅过约10万份藤校申请材料。在这个过程中，她逐渐意识到：真正优秀的学生，往往不是解决问题能力最强的，而是最善于发现问题的。而这种能力，需要在13岁之前就开始培养。
人工智能正在改变传统教育的范式：它让个性化学习成为可能，改变了知识获取的方式，甚至开始影响大学招生的评价标准。但与此同时，它也在加剧教育资源的两极分化：善于思考的学生能借助AI获取更多知识，而另一些学生则可能因过度依赖AI而失去思考能力。教育的本质是什么，如何培养真正属于人类的核心能力，成为学校和家庭共同面临的新课题。
01超越知识训练：在AI时代培养发现问题的能力
泓君：你觉得教育的本质是什么？如果是你的孩子或者是你学校的孩子，你希望他们最终成为一个什么样的人？
刘君：我希望他们是一个知道自己想要什么，知道人生目标是什么，并且有非常强的自我驱动力，能够去明白自己要做的事情，有足够的判断力，能够根据这些信息做出正确的决定。这些能力我认为是他们今后的人生中最重要的软实力。同时他们要有很强的社会认知和自我认知，所以我把很多的软性技能作为重中之重，放在学校的运营和课程设置中。
在AI时代，基础教育不是解决问题的能力培养，而是发现问题能力的培养。因为发现问题太难了。我在做了将近20年的教育当中，发现那些比较优秀的孩子，他们一定是能发现问题的孩子。
泓君：能不能举个例子，什么叫做发现问题？
刘君：我们做了一个很有意思的项目。我们带着孩子们参观了几个公园的游乐场，让他们去观察和发现问题。有个小朋友就发现很少有适合残疾儿童使用的秋千，他说："这些坐轮椅的孩子只能被人抱着上秋千，而不能直接自己上去玩耍。"
这个发现让我特别欣慰。然后他们就开始有了设计方案，我们的艺术老师就教他们怎么通过平面设计的方式去体现自己的想法，设计一种有利于残疾儿童和普通小朋友一起玩耍的秋千。
泓君：我能理解你们在做发现问题、解决问题这些训练，它们确实很重要。但是一个学生的培养还需要系统化的知识训练，你们是怎么平衡这两者的？
刘君：我认为，我们想要去培养一个小孩能够跳出框框思考（thinkoutofbox），其实就不能用传统的给他框框的这种系统化方式去培养。我觉得家长在目前的AI时代下，可以换一个思路。之前的生活模式是分为两个阶段：第一阶段就是我们努力学习，掌握一定的技能；第二阶段就是我们用这个技能来谋生，为社会做贡献。
但是现在的世界变了，在AI之后的未来时期会持续变化。我们的孩子不再能够把人生分为这样两个阶段。他们的一辈子都要在持续的学习和持续的适应变化，所以不再有这样泾渭分明的两个阶段。
0213岁前的可塑性最强：重新思考教育黄金期
泓君：培养软实力的窗口期是什么时候？
刘君：如果你去看一下整个孩子的脑部发展的曲线的话，它是分为几个固定的年龄段。一个年龄段就是三岁之前，这是其中我们说的婴儿早教重视的阶段。另外一个阶段是在13岁之前。在13岁之前，孩子的可变性、可塑性都是非常强的。在13岁之后，更多就是一个完善的过程，而不是一个重塑的过程。
只可惜大部分的家长都觉得小时候先玩一玩吧，等到初中我就开始抓了，因为开始要进入到升学的压力了。这其实是错误的认识，越早越重要。到了13岁之后反而你就可以更多的放手，更多的不管，更多的去自由发展，而不是反过来。
泓君：那你们是怎么平衡孩子的兴趣培养和基础学科学习的？
刘君：我们不是摒弃基础课程学习，而是在基础课程学习之上，通过他自己的好奇心和求知欲，让他往前推进。
我们认为独特性和特色，以及你的所有的自信都来自于你的特长。我们大部分的传统教育都在补短，但是谁天天没事就喜欢补自己的短处呢？越补越不自信，因为你永远不可能把这个短处补成你最强的部分。你之所以短是你不感兴趣，那么天天就在这种不感兴趣的事情上较劲，这是不对的。
比如我有学生不喜欢英文，喜欢数学，妈妈就觉得数学已经够好了，天天逼着补英文。那天我跟孩子沟通，孩子就直接说"我恨死英语了"。你越补越讨厌，这就不行了。很多时候家长对于兴趣的调整，包括对弱项的调整，其实我觉得这个功利性不能太强。
你一定是要先让孩子不讨厌这个弱项，让他觉得这个东西还可以。当你不讨厌，当你建立一定的自信的时候，你也是有可能把它变成不是弱的这一块。但你一定不能天天强调"我们这块不行，我们得好好补"，越强调越不行。
泓君：所以你们是鼓励偏科，喜欢扬长，可以避短，但是不鼓励平均。
刘君：对，所谓那种各方面都能发展很好的孩子，一定是因为长处够长，短处慢慢地有了自信，才能最后找到一个自己的特色。而且我觉得这样有特色的孩子反而更容易成功。不管是名校的申请，还是未来的社会，其实你并不喜欢找那种万金油似的人，就是哪儿都还可以，但哪儿也不太突出的人。
03AI影响下教育的两极分化
泓君：你觉得AI对教育的改变是什么？
刘君：我觉得AI对教育最大改变就是个性化教育变得可能了。因为之前没有这些AI工具的时候，我们需要做大量的文字记录工作。比如说A孩子是什么样，B孩子是什么样，他每一年每一个阶段是什么样，我们一直在做非常细化的追踪。这些追踪都是大量的文字记录，需要有经验的老师通过阅读这些文字来形成判断。
泓君：你们在实践中是怎么使用AI工具的？
刘君：我们学校用到了大量提升工作效率的工具。在课堂上，我们会用ChatGPT和Alexa。比如在今天教了一些内容之后，我们会让孩子去总结他们学到的东西，然后输入到ChatGPT里让它进行补充。有时候老师讲完后，因为我们教室里都安装了Alexa，我们就会问：“我们现在学到了哪些？请问还有哪些是我们没有提到的？”然后Alexa会给我们补充，学生就会觉得很有趣。
还有一些就是可汗学院（KhanAcademy）出的具有个性化练习的工具，可以让学生在不同的阶段不断练习，查漏补缺。它是针对学生的学习程度，比如说需要补习的地方，它会通过提问来启发，而不是直接告诉你答案，然后一步一步引导你查漏补缺。
泓君：老师在课堂上是怎么引导孩子们和AI工具互动的？
刘君：有时候学生会提出一些问题，这些问题不是所有老师都能立即回答的。老师会直接说：“我们老师回答不了，让我们问问Alexa。”老师会跟孩子一起学习，当然老师也会帮助判断。在Alexa引出一些新观点的时候，老师会说：“我们来聊一聊，看看这个想法怎么样。”
我认为一个好的课堂，现在AI扮演的角色是一个很好的助教。因为老师的知识是有限的，AI的知识确实比老师更广博。但是老师和学生之间建立的这种情感联系，这种纽带是难以被AI取代的。同时如果你单独给孩子一台电脑，让他自己去跟AI互动，他可能立刻就去玩游戏了。但有老师的引导，他会觉得这个学习更有意思。
泓君：所以这个对教育工作者提出了更高的要求。
刘君：是的，现在的师生关系发生了很大的变化。之前的老师有点像是知识权威，因为"我知道最多，所以你们都要听我的"。但现在的方式就变成了老师已经不再是知识权威了。所以你要想获得学生的认可和尊重，你需要具有非常强的软实力，你要有非常强的共情能力，还有就是你要有非常强的能够跟学生进行心灵连接的能力。这个其实对于未来的老师，我觉得挑战会更大。
所以说未来需要每一个老师都得是一个心理咨询师，而不是一个在某一个专业领域知道最多的人。同时对于老师的表达能力，以及软实力的要求，其实是比以前更大的。以前你找一个特别专业的老师，他知道得最多，他可能讲得特别枯燥，特别不好，但没关系，因为他知道得最多。但现在这个情况就不存在了。
泓君：你觉得未来课堂的形态会是什么样的？
刘君：现在的教育模式是老师在讲，AI作为助教来辅助。但我认为将来一定会变成AI主讲，然后老师作为助教来辅助。所以说也正是因为这个原因，所以我们之前提到的这种模式化的训练，孩子到底要不要？我个人的观点是不要。因为未来的整个教育模式会直接颠覆成AI作为主讲，然后老师作为辅助。
所以我认为对于孩子来讲，他的软实力，他的其他能力的培养，比他的所谓的这种基础系统化打牢要更加重要。现在我们其实是有自己的一套系统来追踪学生的发展。我们的系统是通过大量细致的老师观察得到的数据，能分析出在什么样的时期，这个孩子需要注意哪些方向。根据我们不同老师的分析，知道他的优势是什么，他的弱势是什么，他的习惯是什么，他需要去提升的地方是什么。这样能让所有的老师都了解这个孩子的情况，而不是每个老师的理解都不一样。
我们追求的还是帮助每个孩子找到自己的特点和发展方向。因为在AI时代，标准化的知识获取已经不再是最大的挑战。真正的挑战是如何培养出有独立思考能力，有创造力，有自己见解的人。
泓君：听起来AI确实带来了很多可能性，但你觉得它会让教育更加平等吗？
刘君：恰恰相反，AI会加剧教育的两极分化。这个两极分化体现在两个层面：
首先是资源获取的差异。比如说我们现在在整个教育公平性当中，还在讨论要给一些贫困地区的小孩子一些电脑，让他们有机会接触网络。我们在给非洲学校捐赠的时候，还在捐赠书本、桌椅，这些书本可能都不是特别与时俱进的了。因为当你成为书本，其实就成为历史了。在这个时候，他们连这些基础设施都在缺乏，就更别说AI工具了。
第二个层面是，即使是能够接触到AI的学生群体中也会出现分化。善于思考的孩子通过AI可以有更深入的思考，可以让他们获取知识的速度和效率提升几百倍，会让他们更加有想法，更加有智慧的解决方法。但另一部分学生，就是那些不愿意思考的，就想直接拿答案的，我觉得这个答案给我就行了，我也不想思考，就是直接拿来主义。这些孩子的大脑会更加钝化。
泓君：那在AI工具这么普及的情况下，现在的教育评价体系是不是也要改变？
刘君：已经在发生变化了。前两天我正好也在跟大学的招生官聊天。现在整个大学的趋势就是在探讨如何运用AI。大学其实希望能够用AI来帮助审阅这些申请，因为这样可以避免人的偏见。你也不可能说我对这个或那个有偏见，我有什么喜好，他们觉得这样更公平一些。
有意思的是，现在有大量的软件说可以帮你做申请，帮你写文书。后来在我们的讨论中就说到，以后可能是AI和AI打架，一个是AI帮你申请，一个是AI帮你审阅。目前这个大家其实还是在探讨阶段。
泓君：所以学生申请文书中的真实性变得更重要了？
刘君：是的，在去年开始，我们看大学申请的文书时，做的第一件事就是用检测工具反查是否用了AI来写。其实一开始还要查一查，后来我们都懒得查了，因为一看就知道，这个模式很明显。首先它会和你本身的写作风格差异很大，这也是为什么很多大学现在要求学生提交之前打过分的作业来对比。
所以说这种独特性为最重要的申请文书中，我们不太建议用AI来创作。你可以用AI工具去完善你的语言，或者是帮你查一查用词，但一定不是用来创作。这也是为什么很多高校现在增加了视频文书的需求。
04比自控力更重要的事：从小建立价值观防火墙
泓君：你们学校很重视价值观的培养，为什么会特别强调这一点？
刘君：因为我观察到很多时候高中生的这种问题，或者孩子们的行为问题，关键不在于他的自控能力，而在于他的价值观是否稳定。我们经常用规则去约束孩子，用自控力要求孩子，比如说“你不要打游戏了”，或者“你能不能不要说谎话瞒着我”，这些都是我们的要求，我们用规则甚至是法律来让他不要做这件事。但其实在早期的K年级的阶段，我们是可以用价值观去引导的。
比如说诚实（integrity）是你的价值观的话，你要去判断出来什么是符合这个价值观，什么不是。所以当孩子做错了一件事的时候，或者说了一句话的时候，我们会给几个场景让他告诉我们，这个行为是违背了你的哪个价值观，不符合什么价值观，或者是符合什么价值观。
泓君：你们具体是怎么培养的呢？
刘君：我们会设置一些游戏，一开始小孩可能有二十多个价值观选项，后来我们减到10个，再后来我们要求他只能保留5个最重要的。其实最好我们应该让他只保留3个，但是小孩子都说什么都不要放弃，所以每个小孩现在有自己的5个价值观。他不断在这个过程中变化，你可能这一次是这五个，下一次是另外这五个。但是在很多的变化过程中，你会发现有2到3个价值观是他永远都会首先选择的，这就是他的核心价值观。
泓君：你们观察到学生们最常选择的价值观是哪些？
刘君：第一个很多孩子选择的价值观是公平（justice）。从小孩子开始就特别在意这个。在游戏中，你会发现当要交换某个价值观来获得另一个时，很少有小孩愿意放弃"公平"这个价值观去交换别的。
第二个就是正直（integrity），这个价值观也是非常普遍的。孩子天生就会觉得这是一个正确的事情。
还有一些稍微年纪大一点的，特别是有运动特长的小孩子，他们会选择坚韧（resilience）和持续（consistency）。
泓君：你能举个例子说明这种价值观教育是怎么影响孩子的行为的吗？
刘君：最近我们有个孩子在学校因为骂人这件事情被记过，被记过之后就非常生气，因为他觉得对方也骂他了。我就和这个孩子一起梳理了一下他的价值观。
后来这个孩子发现，这个事情其实不是因为"别人骂我，我也骂他，所以这个是不公平"。而是我说的这些话本身是违背了我的价值观。因为他的价值观里面有一个特别重要的就是善良（kind）。他认为所有人都应该是善良的，都应该是好的。
后来我们就讨论到，这个事情其实是违背了他自己的价值观了，我没有做到善良，而不是因为我很生气，因为他骂我所以我骂他，然后校长罚我了。他就把这个事情从愤怒、不平衡，最后转化为一个自省。
泓君：所以这比单纯的说教要有效得多。
刘君：对，因为当你有了稳定的价值观，很多事情你就不需要用自控力去约束了。你永远不要去挑战人类的自控力。但是如果这个行为跟他的价值观不符的话，你不需要他自控，他也不会去做这件事。
所以说很多时候高中生沉迷打游戏，包括现在一些小孩子说谎话等等，我认为都是在早期时候的价值观没有树立清楚。所以我现在也在跟一些高中生做这种价值观的梳理，就是让他明白自己的前三位的价值观是什么，这是绝对不可以退让的。当你把这个价值观给他梳理清楚之后，我发现很多孩子的问题都能够自然而然地迎刃而解。