杨斌：底数得质变 ——以新教育的AI次方为例

教育强国

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今年的π日，在《xAI——把AI放在指数位置上》一文中，我提出：如果只是从物理反应、加和关系来理解人工智能给千行百业带来的范式跃迁、系统变革，因认知高度不够贻误良机的同时，也会因努力方向偏差而浪费巨大资源。放在指数位上的AI，不只是让底数x插上效率翅膀的工具，更是让我们重新定义底数x的动因。

文中有一句话被反复引用，但也带来大量的误解：AI得要放在指数位置上，因为其影响是指数级的。这个说法所传递的乐观预期，让我们忽略了甚至选择性无视的是——产生指数级影响的前提是底数x必须发生系统性跃升和质变，一旦AI放在指数位，x就不再是也不可能是过去的x了。反之，毫不夸张地说，结果都还不是无功而返，而注定会南辕北辙。

所以，xAI这个幂，要想成立，就得变成αAI，x得变成α。我原来想过表达为小x变大X，后来发现这仍会被误解为弱变强、小变大，增量提效，那就又不对了。所以，非要刻意把底数换个字母不可，就是强调“底数得质变”。这个认知不到位的话，“指数级”这三个字后面跟着的词可能并不是“发展与机遇”，而是“威胁与挑战”。

这是个战略转型的严肃探讨。以教育来举个例子的话，“底数得质变”就意味着——AI为指数，教育AI这个幂，就得变为：新教育AI。

底数得质变为“新教育”，才是战略转型。从教育到新教育，不是靠AI来赋能，而是因AI而重构。实质不是修补旧模式，而是构建新生态。

举例来说，AI与教育，就要把焦点从AI作为工具所面向的“以效率为中心的赋能”教与学上移开，去关注更本质的一阶问题：AI作为动因，共创AI时代，新教育的内容、教和学的角色定位、教育组织与教育过程的价值再定义，并持续再设计、迭代演化……而对这些问题的回答，会引发“以范式为中心的重构”。

让我们从具体实例入手来做些比较和思考。

今年有些个“AI味作业气坏了教授”的短视频，很流行。怎么才能透过这现象去探究本质呢？是抓紧制定一些规则，从教学伦理和学术规范的角度，杜绝这类事件发生；还是探讨什么才是AI时代新教育中有意义的作业，如果这所谓的作业完成环节，仍将作为教与学过程中的组成而存在的话？

很多学校也包括一些平台公司都在加紧开发AI套件，帮助老师制作、优化课件。观察作为成果的“新”课件，课程的学习目标仍然是知识点为线索，面向的场景仍然是教室中占据主要教学时长的教师讲授，学习仍然未脱离熟悉的“课程”单元。这些样态仍在主导，而AI不过是服务于“赋能增量提效”这个基本假设的工具。AI会不会消灭分割式的课程，以及一对多的课堂讲授——这些工业大生产时代后才大行其道的教学方式；或者说，AI时代新教育的课程与课堂，该长什么样？从慕课时代就提上日程的“翻转课堂”、个性化学习，以及从以教为中心转变为以学为中心，又体现在哪儿呢？作业、考试、答辩，依然故我，用AI需要声明，不用AI仿佛才更纯正。试想一下，如果每个学位论文答辩都增加2位愿意并肯认真阅读你的论文的AI 小同行评委来提问、追问，答辩会怎样？

比课程高一个层级的范畴是专业。既然AI对不同产业中的千行百业都产生深刻影响，大学要不要重新审视专业结构？进一步地，要不要以专业作为一种学校教育分类的维度与人才培养方式的锚点？出口的毕业生画像是什么样的？若还是用知识、技能与价值观这个框架来构建的话，通识教育与领域知识传授之间的分布是否要调整？技能的类别除了很多教育者提出来的元认知、AI素养之外，认真地问一句，有没有什么变得不再那么重要，而应该减掉的？价值观变得更重要是一句很容易说出来的正确的话，但是要追问，我们究竟该秉持什么样的价值观？相较于AI时代之前，有无重要的质变？

不少教育工作者都有共识，伴随着继承性学习时代关注的知识积累的价值相对下降，在教师角色诸般任务中，知识传授所占比重也必然大幅度下降。那么，什么任务的占比会在创造性学习时代不降反升呢？这部分的内容现有的教师们能胜任吗、乐于教吗？学校有什么相应的教师评价制度或教师发展系统能与之适配并助力其推进吗？我曾预判过教、育、学三者的比例应该是“教”大幅度下降，“育”变得更重要，“学”成为主要驱动力。如果真如此的话，教师队伍的构成、来源和他们的日常工作样貌会是怎样的呢？

同样，考试取得学分，毕业设计或论文答辩通过，以特定领域固定知识体系的习得作为目的，这个教育的基本模式所赋予的学历，被越来越多的创新型组织所无视——这些组织需要的是充满活力、能上手共创，而非空有一纸文凭。当AI真正意义上赋能终身学习、在实际工作中学习，现有的学校教育作为职业准备阶段，与后续工作之间以前后串联方式部署的模式，被间隔年、休学等方式打破，未来某种并联或教育与工作之间的自由切换甚至会成为主流？

大学中最没（bu）有（jiang）效率、非功利性的部分，也许正维系、守护或者挽救着大学的存在价值，那就是其中的人际互动——师生、生生之间。在《大学的窘境与革新》中，克里斯坦森和艾林为了正面回答在线学习等教育技术是否会影响到传统大学保持优势，把大学工作中的三项关键“工作”和本质价值表达为：新知（discovery）、薪火（memory）、亲民（mentoring），我想还有一项关键工作也许是校园必将存在而不能依赖线上的理由，那就是学习者在社群中的学习与成长，这也是学校教育的本质贡献。学习者在学校中的社会互动过程，同时也是一个人塑造自我独特性和融入终身成长社群的过程，这种身份认同和社群网络，会定义一个人在社会中的位置及价值。学历也好，文凭也罢，彰显这部分了吗？学校教育会把这部分作为核心工作，还是任其生灭的副产品？

像这样的扪心自问，还可以继续。既然说以范式为中心的重构，再设计，那么，让我们用一种形象化的方式来对“新教育”做一个“设计思维”的练习。

新教育，这个因AI而跃变的新教育，闭眼想象一下它的样子，你会觉得它更像是下面这些个你熟悉的学习空间中的哪个，或哪几个的结合，或是哪个里头的哪些元素？

教室（也还要分教授旁征博引的与同学热烈讨论的）？图书馆？实验室？博物馆（也还要分鼓励动手尝试的与远观展览的）？社团空间？创客空间？运动场？宿舍楼的公共空间？

提起这些空间，有句评论：人人都在中间上自习的图书馆，像是一个非常典型的组织惯性的案例。而单中心教室和各自忙碌的课堂，则像是组织文化的三层次之间内在矛盾的经典。这种熟视无睹，会让你一直舒服，“生活在经验里，直到大厦崩塌。”

值得停下手上正在忙碌的努力，跳出熟悉的周遭，想一下，啥样子。不用太讲逻辑，先想象那样子。

这就是“底数得质变”的教育例子，其他行业，比如医疗、金融、信息科技，都类似。不同的是，底数上x遭遇指数位上AI的颠覆进程有快有慢，行业的危机感上也有差别。

简言之，底数上的x和指数位上的AI之间，并非是很多人认为的相互促进的美好关系。而正相反，AI的迅猛发展，带给底数上的x（如教育）很大挑战，如果不变革升华，则此刻的底数可能出现价值塌陷，也就是变得不那么有价值——注意，可不是教育本身没有了价值，而是现在行业所提供的这些内容和方式被AI颠覆得不那么有价值——其他行业同样如此。如果价值塌陷的程度很深，那么AI在指数位上的加速，会让最终的幂显现渐行渐远、背道而驰的效果。考虑到同时还有资源投入，特别还包括信心这一资源在内，那么，就有可能不仅是竹篮打水，还会严重影响行业对自身价值的信心——这笔账，要从底数上没有主动变革算起。虽说指数位可以是倒逼变革的危机感的来源，但更多底数的主动求变取决于领导者的觉悟。

不管是什么行业，以范式为中心的重构，都要比以效率为中心的赋能，难得多得多——它会让更多的人直面困境，这是很不舒服的挑战体验。赋能，听起来让人觉得是其乐融融的，美好的；而重构，注定是尖锐疼痛的，残酷的。从组织管理的角度分析，难度还体现在，这不是个技术问题，不能委托给擅长技术的专业人士去做增量和改善；这是大战略，是一把手要来抓、全组织要一起干，才有可能干成的。难，但重要，因为这决定着方向。战术上的效率提高、速度加快并不都能带来正向作用，还是先要探索走到正确的轨道上来。不因效率遮望眼，还须范式定乾坤。

今天是双11，普通的一天。就总是这样，作为热潮的电子商务已经融入平常，其发展带来的普惠、便捷和个性化、多样化，让新生代觉得本来早就是这样。AI放在指数位上，以变革的新范式为底，人自由而全面的发展也将成为最终之幂。

【杨斌：长安街读书会主讲人、清华大学校务委员会副主任】

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