融合跨界盛行的今天，教育如果僅在象牙塔里孤芳自賞必然寸步難行;一切脫離時代背景的教育改革都是不負責任的。

隨著人工智能時代的到來，我們越來越深有體會，無論是個人生存和發(fā)展，還是社會的進步和經濟的發(fā)展，都不再需要“知識的容器”，而是需要能將知識轉化成問題解決方案的人。學生今天的學習力不僅關乎他自己未來的幸福人生，更關乎國家與社會的未來。

學與教，取決于考試還是人的終身發(fā)展?

寒假前的最后一場考試，二年級數學試卷上有一道讓學生根據提示信息確定方向的題，大概是考察學生對方向與位置的理解。40年前，我讀小學一年級時背過課文“早上起來面向太陽，前面是東，后面是西，左面是北，右面是南”，之后在生活中需要判斷方向時，總是想象這個畫面中的方向關系得出結論;后來學了地圖上的“上北下南左西右東”的口訣，又在腦中想象自己趴在地上才能確定方向。運用這些判斷方法的前提是我要根據所有可利用的資源先確定其中一個方向做參考，而對我而言，判斷方向不難，麻煩的是每次都要把這個方向放進頭腦中的背過的坐標才能找到目標方向。一直到后來戴上戶外手表，運用表上的羅盤直接讀出方向就可以了，再后來手機指南針app、導航軟件的智能化，我再也不用為判斷方向而煩惱。20年前，女兒讀小學時，在學習“方向與位置”時，也考過于今天教室里的孩子類似的題目。

或許今天題目的表述方式已經發(fā)生了變化，變得更加“婉轉”、更加“充滿陷阱”，美其名曰提高學生的思維能力，但仍然改變不了用紙和筆考察方向的本質?？荚嚨姆绞胶蛢热菰诤艽蟪潭壬蠜Q定了教師教的方式和內容，當每個人身邊用以判斷方向的智能工具俯首可拾之時，紙筆檢測方向與位置的知識點是否仍有意義?

諸如此類，其實基礎教育各個學科都存在這樣的問題，教學內容、教學理念與方法的更新迭代并未達到與社會、技術發(fā)展同步的程度，甚至往往滯后于時代的發(fā)展。整整一個年代的未成年人坐在教室里絞盡腦汁地學習了一些生活中可以運用技術輕而易舉就能獲得的知識。從學生的角度看，他無法理解運用身邊的技術很輕松就能獲取的知識，為什么要坐在教室里聽老師不厭其煩地講、日復一日做著練習題，他對這樣的“知識”絲毫不感興趣，又怎么會有好的學習態(tài)度?

從目前大多數地區(qū)師資水平看，能根據考什么決定教什么的老師已經算是教師隊伍中的優(yōu)秀者了。公立學校的普通教師在課程內容方面幾乎沒有什么自主權，統(tǒng)一的課標、統(tǒng)一的教材，統(tǒng)一的教參、統(tǒng)一的考試，各級各類學校，校內的每一次統(tǒng)一考試、區(qū)域抽測或統(tǒng)考直至中考、高考……無論怎樣的改革，都改變不了考試對教育教學的決定性作用。

其實，素質教育是否落地，有時候無需看學生如何生長。只要一所學校將考試學科和非考試學科教師的教學成績考核計算出鴻溝式的差距、只要一所學校鼓勵或默許考試學科教師加班加點上課或補課、只要一所學校平時從不關注教師的課堂生態(tài)而只把目光盯在學生的考試成績上、只要一所學校非考試學科教師發(fā)展機會總是落后于考試學科甚至整體淪為“打雜人員”……這些跡象都在昭示：其實這所學校仍在應試教育的坑底做困獸之斗，這樣的學校雖然將學校的聲譽看得比自己的羽毛還金貴，卻并不在意教師的職業(yè)幸福和學生的終身發(fā)展，也并不真正在意學校是否有未來、學校對教育的真正責任。

問題解決，是基于概念還是源自經驗?

以發(fā)展核心素養(yǎng)的當下教育，任何學科都在強調問題解決能力的培養(yǎng)，我們已經知道大多數問題是可以通過知識遷移解決的。也就是說，遷移能力決定了問題解決能力。

這樣一道簡單的應用題：“15個蘋果平均分給5個小孩。每個孩子分幾個?”卷面上同樣寫著“15÷5=3”這個算式的不同學生，我們如何判斷學生是依據“平均——除法”這一知識關聯(lián)列出算式解決問題?還是經歷了“我之前做過很多練習，它們都是把多少東西平均分給多少人，都是用的除法，像8塊蛋糕平均分給4個小朋友之類的……”這樣的思考過程才列出算式?

小學英語考試經常會有“將打亂順序的一組單詞整理成一句話”的考點。當學生寫出的句子完全正確時，我們如何知道學生是依據語法結構將單詞重組成正確的句子呢?還是模仿已經背熟的句子進行排序?抑或是題目剛剛好是背誦過的課文中的一句話?

當我們以為學生寫下正確答案時一定是已經學會了運用知識遷移解決問題時，其實我們忽略了一個更重要的問題。像上面的數學和英語常見題目的解答中，前者是基于概念的遷移，這樣的學習者在學習的過程中能抽象出模型或結構，遇到新問題、新情境時，學生首先在頭腦中的已知模式中尋找與當前問題匹配的模式，這種遷移是涉及高階思維的;而后者，學生只是在新信息和先前經歷、經驗的表面特征捕捉到相似或匹配的模式，這種遷移在遇到變式或干擾信息較多時將很難有效解決問題，屬于一種低階思維的模仿式遷移。

當人工智能領域引入深度學習的概念，機器朝著“人工智能”最初的目標更近了。從以往的經驗、已有的樣本中尋找解決當下問題的模型，人類大腦無論如何不會比機器更快;但基于概念的高水平遷移——思考力，則是機器一直試圖模仿、卻始終無法超越人類的目標。

全球最大的對沖基金橋水基金創(chuàng)始人瑞·達利歐說“我們正在步入一個新的世界，在那個世界里，要么自己能夠編寫算法，要么就得被算法所代替?！?/p>

何謂算法?簡單描述為“解決某個問題的步驟或順序”?；诟拍罱鉀Q問題的算法更優(yōu)質高效，而基于經驗解決問題的算法不僅低效、而且有很大的缺陷。

或許學生能在試卷上寫出正確答案，當并不能依此判斷學生學會了、理解了。如果可能，讓學生說出、寫出思考的過程或許比只寫答案更容易評估學生的思維;提供變式練習促進學生建構核心概念，“變”的不僅僅是表面的文本表達，更多的變化應體現在對問題情境的變化。

人工智能時代，不同于以往的任何一次社會變革，帶給人類社會的是顛覆性的變化。我們需要將自己融入時代的洪流，成為適應變革的親歷者，而不僅僅是旁觀者。