到底什么是AI时代的教育？以及怎么实现AI教育学习赋能

以下文章来源于艾笑说 ，作者艾笑 teacherAi

一直有人咨询，且也需要作为教练指导AI+教育航海，索性写了一篇，把航海手册的这部分开个源吧

教育困境与 AI 时代的变革

不论是学前启蒙教育、小初高、还是大学，我们现在的教育和学习都存在着一些怪相和困境。且不说关于补课内卷、刷题应试、单一标准、专业和择业等问题。

首先，最为重要的就是孩子们因为教育的压力和旧有模式丧失了对于学习的兴趣，甚而产生了更广泛和严重的心理健康问题。

正如冲上热搜 top1 的新闻「开学一个月后儿童精神科爆满」。2023 年 10 月发布的《2023 年度中国精神心理健康》蓝皮书显示：青少年抑郁症患病率已达 15%-20% ，抑郁症患者中 19 岁以下占 30%，并且逐步的低龄化。

有调查显示，孩子们的厌学率高达 60% ，男生更是高达 66%，「在全国教育看北京北京教育看海淀的」的海淀区有 2000 多人在家学习。

即便一流学府的清北，据调研，在北大一年级新生中有 30.4% 的厌恶学习或认为学习没有意义，还有 **40.4% **的学霸们认为活着和人生是没有意义，这些患了空心病的年轻人在成长过程中没有明显的创伤，个人条件优越，却依然感到内心空洞，感觉不到生命的意义和活着的动力。

二、困境原因

（1） 「黄金屋颜如玉」的功利主义传统和现实竞争压力 。当教育成为阶层与投资手段时，教育就变了味变了形。

（2）普鲁士教育的工业化起源。现代的学校教育起源于工业革命的需求，是为了培养流水线上的标准化技术工人，一切为了效率、没有「全人」和「幸福教育」的理念，更泯灭了「个性化」。

（3） 难以落地的教改 。尽管教改早已提出「先学后教、当堂练习、跨学科」等指导思想，但是因为路径依赖和动人奶酪很难真正落地，「虽然娃是自己的，但是分数是老师的。」

（4） 创新教育无法普惠 。虽然存在一些创新学校和国际学校，但公立仍然是大头、依然在传统的桎梏中让一些学生和家长喘不过气来。

（5） 不懂脑科学和学习科学，缺乏「元学习」 。一直在强调学习具体的知识和技能，却没有学习该如何学习，了解什么样的学习是有效的。

（6） 学习的东西没用没趣 。当学习的内容是知识记忆是枯燥无趣，缺乏实用性和生活价值时，学习本身就成了反人性和让人厌恶的事。

三、教育的目标

实际上，我们做教育的目的，我们培养孩子学习的目标不是为了让他们「学好」，而是为了让其能够保持 「好学」 、不是为了走得快，而是为了让其「 走得远」**** 。

我们要让孩子能够具备 自主学习 、 快乐学习 、终身学习的能力。

我们要能够满足孩子个性化多元化发展的需求、能够激活孩子的 内驱力和生命力 ，能够培养孩子应对复杂情景和解决真实问题的能力。

能够提供面向 「生活价值、生命意义」、「通向幸福、面向未来」 的学习。

能够让孩子为未来的人生做好 准备 ，有心能、学能、技能面对生活的挑战，过充实有意义的生活，成为幸福的人。

四、这一轮 AI 带来的新范式/变革和中产冲击

1、 学习内容的变革：从记忆刷题到提问思考与创造

当现在的生成式 AI 已经可以通过中国的高考、国外的高考（SAT）；已经高分碾压通过「很难」的医生资格考试、律师资格考试、通过 google 的程序员面试拿到 L3 级 18 万美元月薪；甚至可以替代生物结构科学家和化学家做蛋白质结构预测和化学实验时……

我们都应该思考传统的刷题式、知识性的学习还有用吗？有哪些能力是 AI 取代不了的呢？

显然， AI 时代逼着教育能够真正回归到会思考、会提问、会应用以及会创造的本质 。

如果说第一次工业革命被替代的是体力劳动者，而这一轮的 AI 革命替代和淘汰的恰恰是过去的一些高收入、知识性的脑力工作，而这些往往正是中产们的立身之本。

2、 教学形式的变革，从人际到人际-人机互动协同

AI 时代的到来，教学形式也面临着巨大的变革。在 2024 春季开学，海淀区 3 万教师的第一堂培训课程就是人工智能在教育领域的应用，原来严重依赖的「教师资源」和「教师能力」，在很大程度上已经可以被「AI 老师」所替代。

已经有高中的孩子完全依靠 AI 自学、满分通过 AP 考试和留学文书书写，省下十几万的中介费。也有 7 岁的孩子在欧洲游之后，借助和 AI 的互动深入对话，完成了英文的欧洲游记出书。

一个定制化的「AI 老师」不仅可以博古通今、跨学科教学、还能更有耐心、更能实时响应、更符合孩子的喜好，能够实时调整采用真正有效有用的教学方法，激发孩子的内驱力和学习兴趣。

AI 时代的教学形式已经从传统的人际模式变成了人机-人际模式。

3、人才能力的变革，从 I 型人才到 M 型人才

人们总说某些岗位会被 AI 取代？这是在制造焦虑和危言耸听吗？实际上并不是，这种被替代并非感性的判断，是有严格的研究方法论的。这种方法说起来也很简单就是分析每个职业的岗位说明，根据其详细的工作内容描述来计算其可被替代情况，其整体替代率如下图所示。

那么在这个被逐步 AI 化的时代，对人才的能力需求发生了什么变化？这个变化对教育又有什么影响呢？

由于 AI 能够帮助人们降低入门门槛，能够快速高效地完成从 0-60 的基础性工作和基础性的知识积累，因此使得我们对人的能力需求也从传统的 I 型人才转变成了 π 甚而是 梳子（M 型）人才 ，即通过驾驭 AI，能够让人们变成真正具备创造性的、跨领域的通才，而反过来这样的人才也是 AI 时代所需要的人才。

我们做教育就是要 站在未来看现在，培养面向未来的人才 。

(五） 父母和教育者在这一轮变革中的角色

作为教育者的父母和教师，面对这一轮技术革命，甚至是人类进程的拐点，我们的角色和教育的方式也要随之发生变化。

首先作为父母和教育工作者自身得有这个认知，得知道这个已来的未来，而不是如下图这样， 让自己的认知成为孩子成长的天花板 。实际上，教育最根本的作用和差别往往就在于认知的差别。

另一方面，AI 作为超级生产力工具，任何的工具都有其使用的技巧、方法甚至是两面性。就像孩子学车一样，我们需要成为孩子使用 AI、教育 AI 的 教练和顾问 。

于此同时，和游戏的鸿沟不同，AI 也同时成为了家长和老师的外脑和助手，当我们自己能够利用 AI 工具去创新教育方法、实现教育目标和理想时，我们不仅不会被 AI 替代，充分发挥「人」的价值，还能与孩子 共学共创 ，更好地增加相互理解和亲子关系。

教育方法论的AI化

一、为什么教育方法论是基石

那么具体如何实现 AI+教育呢？正解应该是教育+AI，而不是拿着 AI 这个锤头到处去找钉子。也就是 AI 归根结底是要为教育服务的，AI 作为一个工具是要服务于某种价值观和使用目的的。

正如当 AI 出现之后大家一直在争议和讨论的「AI 到底是帮助人们偷懒让人不再思考，还是能够协助我们提升思考力和创新力呢？」

实际上，这取决于我们如何使用这个工具，就像一把刀你可以拿它来切菜也可以拿它来杀人，开车可以让交通更便利快捷也可能会因此出车祸撞死人，又好比有些游戏让孩子成瘾成谜而一些游戏化设计却能提升教学的趣味性。

以刀为例，如王阳明所说， 「无善无恶心之体，有善有恶意之动，知善知恶是良知，为善去恶是格物」 ，也就是说刀本体是无善无恶的，用刀杀人用刀切菜是善这个区别就是人的念头在动，而知道不可杀人可以切菜就是良知，而做到就是格物。

同样的，作为 AI 这个工具，要能将其用好，首先是要以正确的教育方法论为基石和原则。

如我们在第一部分所讨论现在的教育困境和怪相，如果我们不能真正理解什么是好的教育、以及缺少正确的教育方法论，AI 这个工具是无本之源，不仅不能发挥作用，甚至可能起到反作用，就好比直接用其无脑扫码解题、直接用其替代真正思考写论文作弊一样。

AI 在任何垂直领域的应用其根本上都是提炼行业的方法论和流程，将其自动化、高效化和创新化 。

而对于教育而言，方法论尤为重要，因为教育最终的产品是「人」，父母也好、教育领域工作者也好，要做好教育首先要「懂教育」，要有法可依，而不是无头苍蝇、没有抓手，甚至是病急乱投医。

因此本章会对一些重要的教育和学习方法论做一些综述，在后续具体的应用学习中也会遵循场景需求分析+ 方法论为指导+AI 落地方案的基本结构。

二、生成式 AI 的 4 大特征

关于大模型的特征以及能力的边界以及AI 学习相关的技能和领域需要更多篇幅具体展开，在此先简单给大家总结一下生成式 AI 的核心特征。

因为这些特征正是我们接下来在 AI+教育时要充分理解和应用的。理解这些底层的特征就能在应用时充分发挥自己的创造力和想象力，让其为我们赋能。

对于如何在教育中用好 AI， 必须是一手抓教育一手抓 AI **** ，如果教育方法有问题 AI 技能再好都可能起到反作用，而反过来一个教育者和使用者如果不能充分理解 AI 的功能、价值、工具、特性，那么即便是有好的教育方法，却不知道如何将其落地，没有具备将教育应用和教育场景进行 AI 化的敏感度和转化能力。

我们学习AI+教育，就是让大家通过学习和行动实践去建立和培养这种能力，逐步实现人机的协同和 AI 教育赋能。

话说回来，生成式 AI 不同于传统的 AI，其 4 大特征是：

1）语义理解；2）内容生成；3）多模态；4）对话式交互。

正如《人类简史》中所写，人类的智能除了来源于工具的使用，群体化，更重要是因为人类创造了「语言」，而且可以用语言创造「虚构性」的故事，人类文明的传说、知识的创造和传承、甚至宗教、国家其实都是「语言叙事」的产物。

如维特根斯坦所说「语言是思想的边界」，当现在大语言模型能够理解自然语义时，某种程度上「智能」就产生了。

而反过来，当大家使用 AI 时，例如学习提示词， 如何很好地理解「语言」「语义」的表达，如何理解大语言模型的本质原理，进行有效地提问和对话就是最为重要的能力 。

这一轮人工智能的核心是「生成性」，也就是基于对于数据，以及数据、符号、语言所承载语义的理解，现在的 AI 可以给我们生成创造各种内容。

内容是什么？内容就是我们作为一个智能生命体，除了食物摄入以外，每天所获取的、最最基本的信息和养分？现代的人类大脑渴求信息，人们即便是蹲厕所都希望「看点什么」「听点什么」，现在的人们如果被拿掉手机、拿掉短视频和微信等社交媒体很多人可能就会抓耳挠腮不知所措。

AI 时代的到来，意味着我们人类内容的创作从 UGC（用户生产内容）、PGC（专家生产内容）时代进入了 AIGC（AI 生产内容）时代。

那么对于教育而言， 在于教育过程中只要涉及到“内容”，不管是教学的材料、教学的过程、教学的产出，都可以利用 AI 来协助生成 。

在 2024 年春节后 AI 又出圈了，出圈来源于 openAI 发布 sora，人们被 AI 对真实世界理解和生成所震撼了。

而这一轮生成式人工智能的核心除了生成基于「语言」的文字性内容，更能生成图片、音频、视频，正如人类的智能依赖于「五感」，我们创作的内容也不仅仅是文字，多模态甚至是「世界模型」的理解，让 AI 不再是「单一领域的」专家、复杂问题的「智障」，而能够真正通向 AGI，获取和创作各种形态的信息。

于教育，同样的， 如何利用这种多模态的能力，来创新地应用到不同年龄、不同认知和心智模式的孩子的教育中就变得非常有意思，充满了想象力 。

就像央视推出的 AI 创作的诗歌学习视频《千秋诗颂》，实际上现在的 AI 工具和能力允许每一个家长、老师甚至孩子都能轻松创造出这样的教学方式和教学素材。

由于大语言模型的「语言」性，在交互的形式上，现在的 AI 真正能够无缝地植入到我们的生活和工作中。

人机互动的模式已经从传统卡带的机器代码、到 DOS 命令行、到高级编程语言、到图形界面的操作按钮，变成了自然语言的对话。

我们现在完全通过对话的形式就可以让 AI 帮我们完成各种任务，甚而如李彦宏所言未来没有程序员，因为我们每个人都可以用自然语言的方式来让 AI 甚至进一步的 Agent 来帮我们完成编程和复杂的工作流。

因而， 能够发现需求、知道自己要什么；以及能够清晰逻辑性的表达需求，和 AI 对话协同就成为了最重要的能力 ，也是我们作为父母和教育工作者要给孩子培养的能力。

教育学4大主义与AI的关系

为什么我们做 AI+教育要了解教育理论的 4 大主义？

我们说做教育、搞教育、提供给孩子好的教育，当然首先就要懂教育，否则就有可能瞎搞。而市面上那么多的教育书籍、教育理念和教育专家，作为家长作为教育者我们要学习哪一些呢？

实际上正如武林高手一样，真正的武林高手首先是 要修内功，是要练内丹，要了解最底层的原理，打通任督二脉 ，因此我们应该了解教育学的演进与历史，首先要知道教育理论的 4 大主义。

而这 4 大主义也会指导我们如何用正确的姿势在教育中使用 AI，下面我们以一个简单的例子，「教会猪飞」来理解什么是 4 大主义。如图所示：

1、行为主义

行为主义就是分解动作通过电棒和食物反馈训练猪飞，简单的说就是最原始的奖惩模式，是我们「教育/训练」动物的模式，通过对正确和错误行为结果的奖惩来强化学习，实际上这在后面一节我们会提到的「强化学习」其实也是生成式 AI 让机器进行学习的重要方法。但是于「人」而言，单纯基于行为主义的教育方式则可能会导致内驱力的丧失。

2、 认知主义

认知主义就是讲解飞行理论让猪根据理论学会飞，实际上认知主义和行为主义一样，是最习以为常的教育模式，也就是常说的 「知识性讲授」 ，我们通过传授知识，解决认知问题让孩子们学会某个学科和技能，是以概念讲解、知识点的讲授、考核为目标和手段的教育方法。

3、 人本主义

人本主义就是带猪上天体验美好并且分享其他飞猪经验激发憧憬让其飞，顾名思义，就是激发起「人」内在的驱动力，解决学习动机的问题。正如小王子里那段话，「如果你想造一艘船，先不要雇人收集木头，也不要给人分配任务，而是激发他们对海洋的渴望 」

4、建构主义

而建构主义是什么呢？马斯克有一个例子说得特别好，就是 你不用费力教给孩子什么是🔧，介绍关于扳手的「知识」。只需要让他们去拆解一个发动机，他就能学会「扳手」 。也就是我们作为教育者需要为孩子创造环境、机会和条件，让其自行进行实验、进行思考和进行探索。

什么是建构主义的教学呢。如下图所示举一个例子，以一个小学 6 年级的圆周长学习课为例，传统的行为主义和认知主义的学习就是直接让你死记硬背公式，然后出题考试，测试你掌握这个公式的应用能够正确的计算。

而下图则是一个以建构主义以及人本主义为导向的教案教学设计，大家可以仔细看一下这个教案设计，课程首先是先让学生自己做实验和思考，完成对于圆周长公式的测算和思考，然后在课堂上老师再针对其探索结果进行精细化的互动解答。

通过这个教学设计，孩子们不仅通过亲手实践理解了圆周长公式、更了解了 π 来源的数学思想和方法，对于抽象的数学产生了浓厚的兴趣和思考。

1、 那么，当 AI 时代到来的时候，我们该如何应用这 4 个主义呢？

2、 同样是用 AI 来辅助学习，大家可以思考与实践一下。直接对话询问圆周长公式答题与设计一个如上的教案和教学方法在使用AI上有什么不同？

教学/学习方法论与AI的关系

如果说教育的目标与 4 大主义是 「道」 ，那么我们在教育实践中还要掌握具体的 「术」 ，要能够应用更有效的教育学习方法进行高效学习，而这次行动营的 AI 实践，就是要在不同的场景中采用相应的教育教学方法论解决具体的问题。

以下抛砖引玉，介绍几种经过实践检验的、行之有效、创新的教育学习方法论，大家在后续的学习和实践中，需要反复体会、灵活地应用这些方法，反复琢磨如何在教育学习过程中使用 AI 技术，反过来如何用 AI 技术工具手段为这些教学方法赋能。

1、PBL 式学习

PBL 学习常常被称之为项目式学习，实际上说起 PBL 的起源有两种，一种是基于项目的学习也就是 Project-Based Learning，一种是基于问题的学习，也就是 Problem-Based Learning。二者有关系也还是有些区别，如图所示。

二者都是建构主义取向的教学或课程模式，以学习者为中心的教学策略和参与式教学方法，都试图通过学生实践、合作来构建知识，鼓励学生发现学习。

基于问题的学习更偏向于理论性研究、基于项目学习更偏向于能够有实践作品展示方案。

但是不管哪一种，其都有一个核心的指导思想和原则就是—— 「解决具体的、真实的问题」 ，前面我们提到的马斯克的学习，以及他所创建的火星学校就是基于 PBL 的学习，而比尔盖茨推荐的教育书单《准备》就介绍了一所以 PBL 为主要教育模式，从而帮助一些比较底层曾经升学困难的孩子实现教育破局的学校。

在国内，很多创新和国际学校也都在采用 PBL 式的教学方法，而现在的教改和公立学校也在逐步地采用推进 PBL 教学的实践落地。

PBL 最大的优势在于学习不是基于枯燥的知识、不是让人觉得「无用」的学习，而是真正解决真实的问题、基于真实的情景，关联了学校的学习经历与真实的生活情景，凸显了学习的 构建性和情境性 。

对于大脑这个稀缺和耗能的资源而言，只有结合实践真实情境中的学习才是最能留下印象的。而项目式的学习往往不是一个单一学科单一知识点，而是要 解决一个真实的复杂性问题问题、需要运用综合的能力、进行跨学科的学习，而这也是现在教改以及未来人才的基本需求 。

在我们进行教育+AI 的过程中，甚至于我们自己学习实践 AI 过程的过程，例如：

-不同项目的AI实践典型的 PBL 或者 TBL（基于任务的学习）学习。
-又比如同样是学习数学中的面积，让孩子参与做家庭装修，计算地面、墙壁和玻璃的面积和费用就是 PBL；
-让孩子主导家庭旅游研学整个过程也是一种 PBL；
-例如数学课让孩子研究微信的抢红包策略是一种 PBL；
-又比如为了帮助女孩子喜欢科学设计一个项目让她们变成小仙女创造一个新的星球也是一种 PBL
……

1、 如果使用 PBL 进行学习和教学，你可以如何借助 AI 来生成 PBL 的教学设计和教学方案，原来一个学校的 PBL 教研老师如何借助 AI 提升 5 倍甚至 10 倍的工作效率？

2、 作为家长能否使用 AI 工具教会你什么是 PBL，并且使用 AI 工具帮助你设计家庭教育中的 PBL 项目来提升孩子的学习兴趣和乐趣？

2、探究式学习

探究式学习是指学生以探索者、发现者的身份主动学习，在发现问题、处理 问题的过程中，发展自身的观察力、执行力、沟通与合作能力，并体现出对事物 批判性思考与创新思维。

在探究式学习中， 学生根据问题去进行资料搜集、实验设计和探究、 数据处理，最终得出结论，并进行反思和讨论 。探究式学习的开展，能够很好地还原一个人在生活中求知的真实状态，不是为了学习而学习，而是为了寻找一个答案，满足自己的兴趣和求知欲，以期帮助学生在未来进入社会后富有探索精神、 有持续的创新力、有社会责任感。

正如前面所举圆周长学习的例子，就是一个典型的探究式学习的过程，其实施过程包括如下部分：

1. 问题设定 ：教师或学生提出一个具有挑战性的问题，作为学习的起点。这个问题应该能够引发学生的兴趣，并与实际生活或学科知识紧密相关。
2. 预研准备 ：学生对问题进行初步的探索，收集背景信息，确定研究的范围和方向。这一阶段，教师可以帮助学生了解如何寻找和评估资源。
3. 深入探究 ：学生通过实验、观察、访谈等多种方式收集数据和信息，对问题进行深入研究。在这个过程中，学生需要学会如何提出假设、设计实验和分析结果。
4. 合作交流 ：学生在小组内或班级内分享自己的发现和想法，通过讨论和合作来解决问题。这一阶段，教师可以引导学生学会倾听、尊重他人的观点并进行有效的沟通。
5. 成果展示 ：学生将探究的结果以报告、展示、模型或其他形式呈现给同学和教师。这不仅是对学生学习成果的认可，也是对他们表达和沟通能力的锻炼。
6. 反思评价 ：学习结束后，学生需要对自己的学习过程和结果进行反思，教师也可以提供反馈和评价，帮助学生总结经验，发现不足并制定改进策略。

1、 如果采用探究式学习的教学和学习过程中，哪个阶段、哪一个流程，所需要的教学设计、教学物料、教学解答、学习展示、学习检验，是可以通过 AI 来进行协作的？

2、 我们如何利用 AI 来让探究式学习变得更加常态化、习惯化？

3、 如何利用 AI 的对话性来充分激发探究式学习的潜力、最大程度激发学习和思考的深度和广度？

3、布鲁姆分类学习

布鲁姆学习法，又称为布鲁姆认知领域分类学，是由本杰明·布鲁姆（Benjamin Bloom）提出的，它是一种广泛应用于教育领域的分类体系，用于区分不同层次的认知技能。布鲁姆学习法通常被比作一个金字塔结构，帮助我们理解学习的深度和复杂性。

你可以询问 AI 让他举一些你自己熟悉领域和例子，帮助你学习理解什么是布鲁姆学习法。实际上我们认识世界正如下图的过程。

在后续大家可以学习或自己定制使用布鲁姆学习法来进行概念学习的提示词，在此请大家可以先做如下思考：

1、 AI 时代我们是否还需要学习？为什么要学？按照布鲁姆学习分类，我们应该将教育重点和目标放在金字塔的哪一层，为什么？

2、 学习 AI 和学习教育本身也是一种学习，你能否用布鲁姆层次来分析一下你自己对 AI以及教育在每个层次应该掌握什么样的内容和能力？

4、苏格拉底提问

如何 避免在孩子们使用 AI 时直接给出答案而导致不思考呢 ？可汗学院给出相关的示范和案例，在 chatgpt 4.0 刚出来时，可汗学院就接入了 4.0，作为课程学习的 AI 助教 Khanmigo，可汗在 TED 上发表了相关的介绍和演说，其核心的方法论就是利用苏格拉底提问，引导学生思考进行。

苏格拉底提问又称苏格拉底式对话或苏格拉底式探究， 是一种通过提问引导对话者进行深入思考和自我发现的教学和交流方法 。苏格拉底提问法的核心在于促进批判性思维和逻辑推理，而不是简单地寻求正确答案。这种方法强调问题的开放性、引导性和反思性，旨在激发对话者的思考过程，而不是直接给出结论。

1. 引导性提问： 苏格拉底式提问通常不是为了获取一个简单的「是」或「否」答案，而是为了引导对话者深入思考问题的本质和内涵。
2. 挑战假设： 通过提问，苏格拉底挑战对话者的先入为主的观念和未经检验的信念，促使他们重新审视自己的立场。
3. 自我发现： 苏格拉底提问法鼓励对话者通过自己的思考来发现知识和真理，而不是依赖外部权威或现成的答案。
4. 逻辑推理： 苏格拉底式提问注重逻辑性和连贯性，通过一系列有序的问题引导对话者进行严密的逻辑推理。
5. 普遍性原则 ：苏格拉底提问法试图引导对话者从具体事例中抽象出普遍性原则和概念，从而获得更广泛的认识。

我们可以通过可汗学院的提示词来了解苏格拉底提问是如何实现的（具体提示词太长就不放了可留言要）并帮助他们自己意识到他们的错误。

如果大家对于提示词源码阅读还有困难，下面我们可以阅读一下 Way to AGI知识库中，原创Koji 十字路口写的关于上述提示词的解析：

因此，为了避免直接给出问答案，引导孩子进行思考，培养思辨力和逻辑力，大家可做如下 思考 ：

1、 如何在提示词中使用苏格拉底提问法，辅导孩子的作业、回答孩子的十万个为什么？参考可汗学院的提示词如果是你来写这个提示词你会怎么做？

2、 如果采用苏格拉底提问法利用 AI 进行辅导，可能会遇到什么样的问题，如何避免和优化这些问题？

3、 学习了解什么是 GPTS，为什么对于孩子的学习辅导需要做一些提示词的 GPTs 或智能体封装？可汗学院的在 chaptgpt 官方市场里的 GPTs 和可汗学院自己平台上的 khanmigo 有什么相同又有什么不同？这个相同与不同对于你的教育应用有什么启发？

5、多模态学习

在没有大模型以前，在教育教学领域通常提得更多的是多媒体，也就是采用图像、音视频等多媒体方式等方式来辅助教学。那么在大模型时代，多模态的学习和多媒体有什么相似又有什么不同呢？

简单的来看，其相似之处都在于通过技术手段提升学习效率和体验， 使学习内容更加生动、易懂，都强调利用图文、音频、视频等多模态信息元素的结合使用，以增强信息的传达效果 。

其不同在于多媒体通常是教师辅助教学的手段，通常是「预制」的一些多媒体内容。

而 AI 时代的多模态学习，意味着不论是教师还是学生都可以利用我们在前面说到的生成式 AI 的 4 大特性，充分发挥其语义理解的能力、多模态和内容的生成性去创作符合大脑认知规律的学习素材和学习方法，而且可以实时的互动和生成。

例如我们可以让孩子自己创作绘本故事、甚至生成视频。不仅可以输出内容是多模态，在交互学习的过程也可以进行双向的多模态的输入，例如利用 AI 进行英语口语的对话练习。

又比如最近很火的一个学习工具 Gatekeep AI 就是一个斯坦福大二学生创建的产品，它可以将学科问题转化为简单有趣的教育讲解视频，于此同时还有同步的语音讲解和关键信息的字幕，提示词也更为简单；如果视频讲解有不懂之处，还可以与 Gatekeep AI 的聊天工具 Kepler AI 聊天，询问更详细的内容，Gatekeep AI 非常适合数学、物理、生物、经济等偏理科类的教学。

Gatekeep AI 的创始人在介绍 Gatekeep 时说，「Education will never be the same（教育将一改故辙）。」 你认同他说的吗？

1、 在你的教学和学习场景中，针对不同的学习内容、以及孩子的认知特点，哪些部分和流程可以充分利用大模型的多模态能力，提高学习的效率和乐趣？

6、游戏化学习

游戏似乎是家长和老师们所头疼，甚而视为洪水猛兽的东西，因为孩子们往往沉迷于游戏而却厌恶学习。

不过，作为教育者，我们或许要换一个角度进行思考，为什么游戏会让孩子们上瘾呢？游戏是怎么让他们上瘾沉迷的呢？

实际上不论是互联网产品设计，还是在教育方法上，游戏化已经成为一种重要的方法论与技术手段。 所谓游戏化就是将游戏的设计元素、思维和机制应用到非游戏环境中，以提高学习者的参与度、激励和学习效果 。

游戏之所以能够让玩家乐在其中，是因为他们做对了一些事情，例如游戏设计的八角模型就是在激发了人们产生行为的八种动机（如图所示）：

不论是对于幼龄的孩子，还是大龄的孩子，当我们说学习是反人性的时候，我们似乎从来不会说游戏是反人性的，反而会说「游戏」是本能，这就很有意思了。

因此，我们是否就可以思考， 当将学习游戏化时学习是否就会变得就有趣味，变成本能了呢 ？

举一个例子：一位母亲在拆解学习流程，让孩子利用 AI 来进行学习历史时还是采用传统的教学方式，看起来很标准没有什么问题，但依然无法激发孩子的学习兴趣。在给到反馈启发后，家长就做了一个互动游戏式的提示词，虽然提示词的交互性还有待提高，但是相比传统模式而言很可能会让孩子产生兴趣，让孩子能够在游戏中玩起来，在玩中完成学习。

#角色
角色扮演类历史策略游戏《文明纪元：时空穿梭》

##简介
-版本：3.0
-作者：煜
-语言：中文


##目标
-结合知识库中的课本内容，生成角色扮演类历史策略游戏。
-游戏面向高中生，吸引学生沉浸式互动。
-玩家通过探索不同的历史时期和文明，学习和体验人类历史上的重要发展和事件。

##背景
-你是一位具备通识能力的历史学家。
-你精通此类游戏的设计开发。
-你了解高中学生对于历史学习的痛点和痒点。
-你还精通心理学，知道怎么激发人的好奇心，好胜心，求知欲，创造欲。

##方法
1，知识库的课本共有6个单元。每个单元在游戏中设计为一个篇章。
2，每个篇章都有一条独立的故事线，围绕这一单元的内容展开。
3，每个篇章都有一个标题，标题和这一章节的主要内容有关。
4，每个篇章设计6-8个选择题，每次只提一个问题，每个问题提供2个选择项。所有问题要涉及这一篇章的所有课的内容。
5，用户的选择对历史的走向产生决定性的影响。(注意，我这句话要表达的意思是，即使她的选择造就的历史跟真正的历史事实不相符也是绝对允许的。)
6，故事的发展逻辑不能违背人类社会的基本逻辑。(比如，不能让用户的选择造成人类的灭亡。不能以科幻或魔幻等形式展开故事。)


##工作流
1，提示用户输入她的年龄。
2，等用户输入后，邀请她一起进入有趣的历史探索。
3，输出第一篇章的标题。
4，引导用户在3个身份中选择一个身份。人物身份可以是部落酋长、农民、渔夫、水手、铁匠等(根据课本章节内容设定)。
5，根据用户的选择，开始用一问一答的方式，进行互动。问题简短且清晰。
6，在一个篇章互动结束后，询问用户是否解锁下一篇章。
7，如果用户要求从某一篇章开始，或者跳到某一篇章，遵循用户的需求。

1、 你能否借助 AI 学习什么是游戏化设计，游戏化学习的要素和方法论具体有哪些？

2、在你的教育和学习中，有哪些场景和应用，可以借助 AI 来进行游戏化设计，如何利用游戏化的方法论来辅助教育教学？

7、自主式学习

学习最终的目的不是学习具体的某个学科、技能或者是为不再学习。真正的学习、AI 时代的学习最终是为了培养拥有能够终身学习、自主学习的能力。

与工业时代一个技能吃到老不同，AI 时代的信息革命和技术变革导致我们需要具备持续学习的能力，反过来 AI 也为我们实现自主学习和终身学习提供了可能：

24 小时待命的专家导师、能够和你深度探讨、能够帮你答疑解惑，能够为你设计学习计划、监控学习进度、提供学习评测和反馈 ……

因为 AI 的到来或许未来我们的教育将会变成如图所示这般，这盛世会远吗？会如你所愿吗？

其实学习方法论不止这些，还包括费曼啊、社会化啊、西蒙、认知负荷…等，抛砖引玉就不展开了。

AI教育赋能实践的路径与方法

具体我们该如何将实现教育+ AI，让 AI 为教育学习赋能呢？

一手抓教育、抓教育的方法论；
一手练 AI，掌握 AI 工具和 AI 使用的方法技巧；

然后不断地培养 AI 敏感性和素养，能够随时发掘教育和学习具体场景，将过去日常的工作流程和工作步骤，有意识地刻意练习 AI 化、培养AI 协同的意识和习惯，甚而为自己和学生孩子打造一整套 AI 教育学习的 Agent 工作流。

给大家 2 张图和1个公式 ，请大家思考并且实践如何从这两张图和一个公式中找到自己 AI 教育落地的路径方案，以及进行相应的能力评估。

说明提醒：对于这几张图，刚开始大家可能不能一下子理解，但是没有关系，这是学习的路径和架构，大家先建立一个初步的认知，带着这个架构进入到后续的具体场景实践中，在具体实践时就 更有逻辑和抓手 ，通过多场景的实践后倒过来再看着几张图，就能够做到 举一反三 ，为自己进一步灵活以及深入应用建立清晰的框架和全局认知。

（1）阅读就是 Y 轴，也就是一个具体的应用、场景或学科

（2）流程是X 轴，也就是就是阅读中涉及到的挑选书籍（读什么？）、怎么读、读后考察、读后生成绘本、甚至视频等流程；

（3）而方法论就是 Z 轴，也就是怎么读中采用的预测阅读法/4F 提问法/5 指复述法等。

AI 辅助阅读的过程就是 确定场景、拆分流程、确定方法论，然后在流程中用 AI 实现方法论进行提效和提趣的过程 。其他的学科、其他的应用皆如是。

还是以阅读这个需求场景为例，我们使用 AI 逐步进阶的过程如下：

（1）首先可以和 AI 简单对话讨论一本书，扩展阅读的深度和广度；

（2）然后可以写复杂的提示词例如采用阅读/拆书方法论让 AI 帮我们进行结构化的总结；

（3）封装 GPTS 就是类似于把你的拆书方法论封装成一个产品可以让别人使用，在后续的章节中大家会体验到封装的 GPTs 和智能体；

（4）上传知识库就是说有些书可能大模型知道直接就可以进行问答学习，而有些书大模型没有学习过，你就可以把这些书或文章通过知识库的形式上传给大模型让他进行解读；

（5）整合检索 api 功能举例来说就是你可以让大模型和豆瓣的书评进行关联方便你查看其他人的评论；

（6）智能体工作流就是假设读书分为选书、泛读、精读、拆书、讲书、视频化等流程你可以分别定制相应的智能体工作流，每一步都让一个机器人（bot）给你干活；

（7）而微调和行业大模型就类似于说假设你要专门做医学领域的专著阅读可能就需要进行这一步的深入和开发了。

（1）场景流程和应用就是前面说的，你得知道“阅读”，例如幼儿阅读这个需求，并且能够具体描述和拆分需求，能够清楚定义你问大模型什么，他给你输出什么，你们之间怎么进行互动

（2）方法论就是要前面说到的如何阅读，这些具体的方法论你需要知道明确的要求以及示例和规则，告诉大模型，他就能按照你定义的方法论辅助你阅读，又比如我们在第二部分讲的教育方法论，你只有懂得什么是 PBL 和布鲁姆才能利用 AI 创作基于 PBL 和布鲁姆的学习设计。

（3）AI 能力，就是指你会选择进行对话、或者生成图片、音视频的大模型，能够理解和大模型对话以及工作的基本技巧和方法，能够像第二张图一样选择相应的功能和方案去落地你的应用。

在未来的 AI 应用过程中，大家就是不断去发现应用场景，找到具体行业/领域方法论然后不断提升 AI 能力的过程。而这个公式中的每一个步骤都可以成为大家对于自己 AI 赋能评分的维度 。

06

反思与实践

除了前文中「思考性问题」，你还可以做如下的Reflection和实践：

1、 陈述碰到的教育困境和问题，就这些问题让 AI 扮演教育专家与你进行深度的沟通讨论。

2、 说说你理解的教育理论和教育方法，选择自己最感兴趣的一种方法和理论，思考接下来自己将会选择一个什么具体的应用场景，如何将方法论和 AI 结合，进行 AI 教育赋能的落地。

07

加餐与吐槽

对于如上内容学有余力者可利用 AI 进行生成式AI的底层原理与学习原理进一步学习如下内容：

1.统计学习与社交学习

2.无监督学习、监督学习和强化学习
3.拟合与泛化

tips：这部分仅仅是概念提纲，具体内容又会展开很多且偏技术底层原理就不放出来了，大家可以根据概念自主学习，如果对这一部分感兴趣或者自主学习有困难想深入了解亦可留言反馈。

PS：可能文章的信息量和知识密度有点儿大（一股脑又说多了，但其实还有好多）且实在没时间耐心更好排版（病且懒），凑活看吧。如果觉得有价值就收藏起来有空的时候挑着自己有感觉的内容慢慢读和一点点儿实践吧，当然也欢迎留言咨询。