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Teaching Students to Think With AI, Not Through It
AI可以给你解读。它无法给你解释所建立的思维。
来源:TeachThought教学生用人工智能思考，而不是通过它思考
人工智能工具已经出现，学生正在使用它们，大多数课堂指导都是“小心”和“不要作弊”。这不是一种教学法，而是一种希望。
真正的挑战不是教学生安全地使用人工智能。它教会他们在一个认知捷径免费且即时的世界中进行严格思考。这需要了解人工智能实际上对学习产生了哪些干扰，然后设计出响应它的指令。
人工智能对学习有何改变
生成效应（认知科学中最有力的发现之一）告诉我们，主动生成信息比被动接收信息能产生更强的记忆痕迹。努力寻找答案，即使不成功，也比立即得到答案更能提高以后的学习效果。
AI 颠倒了这一点。它默认消除了生产性斗争。当学生要求 ChatGPT 解释《了不起的盖茨比》中的象征意义时，他们会得到流畅、自信的回答，而无需做任何构建文学思维的解释工作。输出看起来像是理解了。
事实并非如此。
这并不意味着人工智能在课堂上毫无用处。它使设计问题变得更加尖锐：我们如何定位人工智能，以便它放大而不是取代认知工作？
教学定位框架
根据学生在学习过程中何时遇到 AI 工具，将其视为一个连续体：
AI After Think——学生首先制定自己的分析、论证或解决方案。然后他们咨询人工智能来比较、挑战或扩展他们的思维。这保留了生成效应，同时添加了反馈机制。
AI 作为箔片 — 学生评估、批评或改进 AI 生成的内容。这是有效的，因为批判性分析需要理解——如果不知道什么是正确的和强的，你就无法识别什么是错的或弱的。
进展很重要。学生需要具备前两种模式的经验，然后才能将人工智能用作真正的合作者而不是拐杖。