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作为生产力工具，人工智能可以让学习的努力变得更有意义
我想分享一个奋斗的故事。实际上，有两种斗争。我父亲于 20 世纪 70 年代初在犹他大学获得了博士学位。 ...
来源:EdSurge我想分享一个奋斗的故事。实际上，有两种斗争。
我父亲于 20 世纪 70 年代初在犹他大学完成了博士学位。在他的论文中，他对家谱记录进行了统计分析，以确定某些经济条件对家庭规模的影响。
他在当时最先进的计算机之一上完成了这一任务。他的方法？从字面上看，是在几十张硬纸卡上冲出小矩形，然后将这叠纸卡输入计算机。
我的父亲是一名地位较低的研究生，由于大学对计算时间的需求极高，他不得不在半夜进行分析。他花了很多个晚上打卡并在机器上运行它们。即使是一次错误打孔也会导致整个程序停止运行，并需要进行艰苦的故障排除、重新打孔，并在计算机实验室又度过一个晚上。
非生产性与生产性斗争
在我的父亲和他的目标之间存在着令人精疲力尽的睡眠不足和无休止的纸张打孔，这代表了我故事中的第一种斗争：徒劳的斗争——为了实现学习目标，我们必须执行具有挑战性的、不可避免的任务，但这不会给智力成果增加任何价值。
我父亲工作中真正的智力挑战是决定哪些变量属于模型，确定如何表示随时间变化的经济状况，以及解释数据。这是第二种斗争：生产性斗争。也就是说，学习者为理解概念、弄清楚一些并不立即显而易见的事情而付出的努力。这种斗争会带来成长和洞察力。它建立判断力、专业知识和理解力。
思考重要的事情
精炼严谨
那么这对于正在努力帮助学生有效使用人工智能的教育工作者来说意味着什么呢？
如果人工智能迫使我们面对这个问题，这可能是几十年来教育经历的最有用的颠覆之一。