西湖大学讲席教授陈华一：警惕将学生培养为“低配版AI”
西湖大学讲席教授陈华一：警惕将学生培养为“低配版AI”
“现在很多学校的教育模式和训练AI差不多，采用大量刷题的方式训练学生对考题准确而快速的响应能力。但人由于生理所限，在这样的培养模式下难以与迭代升级越来越快的AI抗衡。如果我们再继续大量给学生刷题，而不是鼓励他们发掘自身的兴趣，真正理解知识并主动去创新，这样培养出来的人才恐怕只能成为‘低配版AI’。”
西湖大学数学讲席教授陈华一近日在接受《中国科学报》专访时，对当前教育模式提出了上述担忧。他认为，如果教育在平等意识方面存在缺位，就会导致学生一方面不敢表达自己的观点，另一方面当被别人质疑时会觉得被冒犯，从而难以成为在人格上独立的、不畏惧权威的人。
陈华一 图片来源：西湖大学官网
教育中令人担忧的趋势
陈华一指出，当前教育存在以下令人担忧的趋势：
过分注重指标和应试：从幼儿园开始，就急于让学生的各项表现迅速达到特定的指标。有些中学恨不得在高一讲完三年的课，剩下的时间都在进行针对性答题训练。这不符合教育的客观规律。学习还是要稳扎稳打，尤其是数学，要吃透前面的概念，才能学好后面的知识。
培养“低配版AI”：我们的教育很多时候把知识的掌握理解为做题，在大学也不例外。花短时间学习概念，再花大量的时间做题和应用，这是非常不正确的教育方式。学生并不是以一种非常清晰的方式去理解遇到的问题，是依靠长期做题训练培养出来的一种直觉。虽然这种直觉在一定范围内比较可靠，但问题稍微灵活一点，学生就不知作何解。如果你对概念没有精准、深刻的理解，你的学习方式就与AI没有区别，而且接收信息的速度还比不过AI。
缺乏“失败的经验”：很多学生上大学后做实验，就觉得实验结果应该和实验步骤里描述的现象一模一样，按照所期望的发生。跟教材不一样时，学生就很苦恼、困惑，他的第一反应是“我的实验失败了、做不出来”，而不是探索欲满满地去挖掘背后的原因。这和科学发展的进程是不符的。许多成名的科学家都说“实验失败”是一种常态，许多重大科学发现都源于对“意外现象”的执着思考与探寻。
得数学者得创新
在AI盛行的时代，数学的重要性更加凸显。陈华一表示，科技成就的背后往往离不开数学。数学的本质是抽象，即归纳出超越直接经验的结构与规律。创新，不就是创造出之前没有的东西吗？这正是抽象给人带来的关键能力。
“我觉得，科学技术的发展，中间都有抽象这一个环节。数学教育应该带给每一位学生抽象的能力和逻辑推导能力，如果每位学生都真正拥有这样的能力，整个人类的未来将会更光明。”陈华一说。
西湖大学的探索
今年1月，陈华一正式辞去法国巴黎西岱大学数学系教授职务，全职加入西湖大学，任数学讲席教授。7月底，西湖大学理论科学研究院教授Ivan Fesenko和陈华一为高中生举办了数学国际暑期学校。在这里，授课老师不断给学生提问题，让学生自由表达对问题的理解，同时鼓励学生“挑战”老师。
“我们的目标不是让学生掌握多少知识，或达到什么高度，而是要帮助他们在数学中‘找到自己’。”陈华一说。
本文原文来自西湖大学官网