李培根：教育将迎来一个拐点

“教育将迎来一个拐点。”中国工程院院士、华中科技大学教授李培根在采访中谈道，当今世界科技发展，尤其是人工智能（AI）的进展，令人眼花缭乱。随着智能不断进化，人类对世界复杂性、不确定性的探究欲望不断增强，同时也需要应对世界中固有的模糊性以及技术发展而致的模糊性（如虚——实边界，人——机关系）。人类正面临拐点，其工作形态、存在形式、认知世界的能力将进入一个新的历史阶段，我们需要培养更多创新人才应对未来的不确定性。面对拐点，教育必须率先进入，做好转型变革的准备。

虽言教育的拐点，但李培根预计这个拐弯需要相当长一段时间，大约要经历一二十年。他认为，未来教育的变革也将与以往一些改革大不一样，知识传播主体、学习空间、学生能力培养、评价方式都将发生大的变化；传统注重知识传授的教学将发生转变，知识的获取方式也与以前迥然不同。“教育最重要的转型应是从‘知识导向’到‘问题导向’，当然，更重要的是，对教育本质的理解需回归到人的意义上。”

迎接拐点——教师能力的体现不再是传授知识

“教育进入拐点，以传授知识为主的传统教育模式面临的挑战已经非常明显。未来教师的很多工作，尤其是知识传授完全可以由智能系统代替。”李培根认为，未来教师能力的体现不再是传授知识，教师最重要的工作也不再是课堂讲课，因为传授知识的主体将被数字教师代替。教师的工作形态将迎来拐点。

“去年，可汗学院已经宣布将使用GPT-4去升级人工智能学习助手Khanmigo，由可汗学院与OpenAI共同联合推出的Khanmigo，可以作为学生的虚拟导师，也可以作为教师的课堂助手，帮助教师制订课程计划、批改作业，还可用对话的方式为学生提供一对一的辅导。”李培根判断，随着AI大模型的发展，在一些特定专业领域将会出现数字教师，比如针对某一门课程，经过训练的数字教师将承担讲授任务。

“我们看重知识传授，但人工智能对知识的掌握要比人强很多。未来知识的广度和深度，将不再是教育的关键。”李培根并不是否认知识的重要性，只是认为获取知识的方式和以前大不一样了，知识传授的主体将发生改变。“我们可以深切感受到ChatGPT在知识层面已经表现很丰富了，如果在一些专门领域进行特别训练的话，其知识的深度、广度将完全超出人类教师。”

李培根表示，智能时代的学习形态将发生变化，学习空间也将会被重新定义。“除了传统的物理空间，如教室、实验室、图书馆等，未来学习发生的地方还会在虚拟空间，学生的‘自学习’可能更多发生在数字空间里，数字教师授课将会成为一种教学方式。”

如果知识传授主体是数字教师，未来人类教师教学形态又将发生怎样的变化？李培根认为，虽然对教师讲授知识的技巧要求会降低，但在其他方面却有更高的要求。他用“以教师为中心”和“以学生为中心”两种不同教育模式的形态进行了阐释，“以教师为中心”的教育，多是教师讲什么，学生听什么。这样的模式呈现出的变化和不确定性都会小一些，教师也易于面对。而“以学生为中心”的教育，需要针对学生不同情况，强调调动学生的潜能，提高学生“主动学习”的能力，这对教师的要求更高。之所以如此，是因为“以学生为中心”的教育模式需要教师面对更多的变化、更多的不确定性。未来，教师应该专注于让学生具有宽广的问题视野，在与学生研讨式的互动中启发和引导学生发现新问题，培养学生解决复杂问题的能力。基于“问题导向”的教育模式，较之“知识导向”的教育模式将呈现更多的易变性、不确定性和复杂性，因为专业的问题庞杂，学生思考、探究、想象的问题更是纷繁难以预测，这是难点所在。

应对挑战——需要“问题导向”的教育

在阿联酋召开的2023年世界政府峰会上，埃隆·马斯克接受了远程访谈，谈到要针对问题进行教学，而目前，人们不是针对问题开展教学，而是针对工具进行教学。这就像开设了一门螺丝刀课程或扳手课程，但学生可能不理解为什么要有一门课程学习螺丝刀和扳手。李培根认为，马斯克针砭当今教育的弊病，实则是批评“知识导向”，“如果说在工业时代，利用知识解决既定工程问题还应该是工程师主要能力的话，那么在智能时代此种能力则将被越来越多的‘智能体’（AI Agent）所取代”。

以工程教育为例，李培根之所以强调从“知识导向”转向“问题导向”，一则因为知识传授不再是教师的主要任务；二则因为未来工程人才的能力更多体现在专业视野，视野主要不是体现在知识多少上，而是体现在“问题”上。

如何让学生具有宽广的问题视野？这是能否培养出卓越人才的关键。认识工程问题并具备工程创新能力依然需要很多知识，只是许多知识可以通过数字教师或其他智能系统获取。此外在“问题导向”的学习过程中可以得到很多跨学科的知识，李培根强调，“问题导向”教育模式所衍生的知识远丰富于“知识导向”教育模式所传授的既定知识。

“问题导向”模式强调如何帮助学生构建问题空间，以及工程问题空间中的节点关联。把专业知识中的问题节点拎出来，帮助学生很好地构建“问题空间”，这是拓宽学生问题视野的基础，也是培养创新能力的基础。李培根谈道，如果我们没有培养好学生的问题意识，哪怕让他们掌握了很多知识，对创新能力培养的作用也不太大。我们应该教会学生注重专业知识的问题节点，并帮助他们学会形成问题之间的关联。

“问题导向”模式强调互动研讨式的教育活动，那么如何引导学生之间的“问题互联”？李培根的看法是，每一个学生关注的问题不一样，进行问题关联的过程也不同，人类可以通过交流、交换灵感和洞察力进行问题关联，这种文化累积的过程称为“文化棘轮效应”。互联性是文化棘轮效应中一个关键的运行机制，还可以考虑构建有利于学生“问题互联”的虚拟学习环境。

“问题导向”模式有利于培养学生的发散思维，而发散思维恰恰是创新需要的。李培根认为，“知识导向”的教育所培养的学生，其思维方式容易显现为收敛式、集中式。按照既有的知识、逻辑，沿袭固有的途径，解决既定的问题。这种方式对于处理一般工程问题是有效的，但显然不利于创新，尤其是原始创新。发散思维却是创造性思维的重要内容，它是扩散的、求异的。大脑处于一种发散状态时，善于想象问题，思路活跃开阔，视野宽广，有利于创造力形成。

李培根强调，“问题导向”的教学要注重培养学生提问、提示的能力，尤其随着智能技术的发展，善于向AI提问、提示是处理复杂工程问题及创新的关键。

如何检测学生的“问题”能力？李培根的观点是，考核方式也需要改变，基于知识的、闭卷的考试方式应该让位于基于问题的、开卷的考评形式。

回归本质——要从人的意义上去理解教育

虽然“知识导向”到“问题导向”的转型是未来教育变革的关键，但教育的本质问题依然值得我们关注。在追寻什么是教育本质时，李培根有自己的思考，“问题导向的教学仍然是教育的微观性问题，教育的本质问题，我觉得是促进学生的自由发展”。李培根谈道，马克思在《共产党宣言》中提出，每个人的自由发展是一切人自由发展的条件，人的自由发展理所应当成为教育的目的。

针对目前教育现状，李培根非常感慨。他有一次看了外孙女六年级的数学题，思考了很长时间才会做，个别题目还涉及以前高中的数列知识。他认为，基础知识学习应该适应普通学生的认知年龄，没必要那么小就去接触一些高年级的知识。“也不知道为什么，现在题目越来越难了，我总感觉教育有一个大问题，就是始终在培养学生的应试能力。”让学生陷入茫茫题海之中，提高了他们解题和应试能力，却阻断了他们对问题的好奇和想象。

李培根提倡基础教育要重视玩耍和情感教育，玩耍可以更好地释放孩子自由的天性。“现在让孩子们学这学那，他们玩耍太少了，玩耍中一样可以提高智商；玩耍还可以锻炼情商，能学习怎么与人相处；比如小伙伴们在一起玩，既是团队的协作，也是情感的交流。”李培根建议要设法增加同学、同伴之间在现实空间的玩耍，避免沉迷于虚拟空间的游戏，教育管理部门和学校应该认真思考，如何还孩子们些许童趣，几分天真！

任华中科技大学校长期间，李培根发现不少学生沉迷网络游戏，而当年在中小学都是学业成绩非常好的。“国外的学生在初、中等教育阶段相对比较快乐，到大学反而紧张起来；我们是小学、中学无比紧张，到大学就松弛下来了，这对人才培养是不利的。”针对这种情况，李培根认为应该降低考试难度，尤其是降低高考难度。当被问及降低难度后区分度不够如何解决，他则坚定表示，并不会造成大问题，最终导致的结果无非是大学生学习成绩分散度大些，哈佛等国外名牌大学的成绩分散度肯定比清华北大要大，但并不影响人才培养，更不会埋没天才。

“真正意义上的教育，应尽可能给学生一个自由自在的环境，让学生少一些心灵羁绊。如果学生只是教育生产线上的一个零件，他的心灵怎么可能会自由，又怎么可能不受到教育流水线的羁绊？说夸张点，那就是工具意义上的教育。”李培根认为，自由不仅是一种生活方式，也是一种发展方式。“教育要实现人的自由发展，创新是和自由紧密联系在一起的，世界上很多伟大创新，都产生在一个自由自在的环境与氛围中，人在心灵自由的状态就能更好地迸发他们的创新意识。”

随着智能时代的到来，教与学的方式面临拐点。李培根强调，在向“问题导向”模式的转型过程中，更重要的是要思考这种模式背后的本质。“单一的目标导向思维会阻碍创造力和创新”，李培根认为，知识导向的教育容易导致学生在解决工程问题时围绕既有或固有的目标，这种习惯于按照某种模板去培养人的教育方式，绝对不利于创新人才培养。他建议大家读读斯坦利的《为什么伟大不能被计划》，并在创新人才培养过程中，对一个不断变化的环境保持开放态度。

“还是需要从人的意义上去理解教育，而不能从工具意义上去理解。”李培根如是说。