原标题：清华教授：AI将取代95%的教师

　　清华大学心理与认知科学系主任刘嘉教授在公开场合曾表示，AI会取代95%的教师，在传授知识上，“（教师）不可能有Chat-GPT做的好。”在刘嘉教授看来，未来教师的工作不在于“授业”和“解惑”，而是“传道”，即塑造学生“三观”，帮助学生理解世界，培养对未来发展的目标和追求等。

　　刘嘉教授的观点基于Chat-GPT于2022年底横空出世的惊鸿一瞥，更源于一些网络平台结合AI技术所展现出的非凡的教学能力。

　　我们不讨论其刘嘉教授的预测可靠程度如何。但是，必须承认的是，“出道即巅峰”的生成式AI，仍然在以令人惊讶的速度持续进化。 版本据称已达到博士级别，超过了一般的人类专家水平。

　　9月13日凌晨，OpenAI更新了o1模型。首席执行官萨姆·奥特曼（Sam Altman）在社交媒体贴出了新旧模型解决数学和编程问题的准确率对比图。相比目前的OpenAI模型，新o1模型预览版能力提升了5——6倍，正式版将提升8——9倍。奥特曼同时表示，新模型解决博士级别科学题目的成功率约为78.0% ，超过了人类专家的水平（69.7%）。

　　国内厂商也在奋力发展AI工具。9月初，文心一言升级为文小言，百度表示新版本支持问问题、陪聊天、写文章、画图片和下任务五大核心场景能力。一些评测机构表示，文小言采用的文心4.0大模型的综合实力与GPT-4不相上下。

　　不到两年，以Chat-GPT为代表的生成式AI工具从初见之喜，乍见之欢，发展到每次迭代更新都能引发用户乃至整个社会的期待与惊叹。

　　但AI工具是否应该进入课堂的争议还未达成一致。甚至有专家表示，AI不会淘汰教师，但会取代不利用AI的教师。

　　历史或已言明

　　时光回到1975年，彼时具备简单运算功能的计算器大量问世，而数学教师却陷入了恐慌。一些教师禁止在课堂上使用计算器，否则他们担心学生永远学不会用笔和纸完成长除法等复杂运算。而另一些教师则认为，计算器节省了学生在课堂上完成基础算术练习的时间，能将精力集中到数学推理、数据解释和问题解决等方面，培养高阶能力。

　　世界变了，教学也要改变。

　　美国国家数学教育咨询委员会（National Advisory Committee on Mathematics Education）随即发表声明，鼓励学生允许学生在课堂上使用计算器，主张教师培养学生的高级思维和解决问题的能力。以史观今，两相对照之下，或许当下高校和教师更需要关注，如何在课程教学中融入生成式AI工具，提升课堂质量，培养学生应对AI时代的综合能力。

　　不过，教师对AI进入课堂的隐忧却也情有可原，特别在人文和社会科学领域。阅读和写作一直是哲学、历史等人文学科研究的核心，而写作则是培养学生成为更 思考者以及评估其思考水平的主要手段。然而，如今AI能在几秒钟能完成数千页文献的阅读和归纳工作，能写出漂亮到足以乱真的学术文章。有教师表示，“抓学生滥用AI都抓不过来，怎么能彻底放开呢？”有些教师还用上了手写论文、监考的论文写作或者口头报告等形式评价学生学习情况，避免自己劳神费力最后确实给“纯粹的”AI文章打分。

　　从“是什么”到“为什么”改变教学

　　从高校探索生成式AI工具辅助教学的经验显示，教师需要从“是什么”的教学法，即学生被动地接受大量经过精心挑选的信息，转变为“为什么”的教学思路，即通过创造性的问题解决模式来培养学生成为新知识的构建者，并融入AI工具的使用。

　　项目式教学法是实现这一教学思路的较好选择。萨乌瑞吉纳大学（Salve Regina University）的政治科学与国际关系教授查德·雷蒙德（Chad Raymond）分享了学校的做法。

　　学校鼓励教师基于项目式教学开展课程设计，并融入AI生成式工具的使用，步骤大致分为两步：

　　“

　　首先，给予学生自主权，让他们选择与自己课程主题相关且尚未解决的现实问题；

　　之后，让学生负责为自己选择的问题设计一个新颖而实用的解决方案。

　　”

　　雷蒙德教授认为，人文社科领域的大学生更应该锻炼创造性思维，进一步发展解决问题的能力。在比较政治学课堂上，雷蒙德教授采用问题引入的项目式教学方法。例如，学生扮演政治风险评估顾问的角色，雷蒙德给出某四个非洲国家作为选项。学生的任务是在规定的时间内，确定哪个国家最适合德国公司开办新制造工厂，并制造汇报方案，说明选择依据。在此过程中，学生可以利用各类AI工具搜索资料，制作报告文档或者PPT等。

　　雷蒙德表示，生成式AI工具在检索、分析和综合信息方面表现出色，但在形成和评估复杂问题的解决方案方面逊色不少。因而，如同上述建厂选址的例子中，以问题导入的项目式教学法可以避免学生完全通过AI完成，鼓励学生全身心投入课堂，并培养学生独立思考和解决问题的能力。

　　更多的案例实践

　　该校其他学科教师也在利用AI工具优化项目式教学方法。例如：

　　英语文学课教师对学生提出了创意写作项目。比如，学生需要将莫欣·哈米德（Mohsin Hamid）的某本商业小说改编为30年后的背景，彼时不可预测的季风降雨和极端高温轮流侵袭，使得社会民众的生活备受影响。学生需要构建主人公的儿子重新控制家族企业后，如何应对气候挑战的情节。教师同时规定，改编作品必须保留原作的文体习惯和核心主题。并且，该项目对学生文学分析、创意写作和环境建模的能力提出了挑战。

　　针对学校某群体的特定心理健康问题，心理学课程的学生需要制定一系列干预措施，并向校园管理人员推销该方案。为实现这一目标，学生需要提出符合伦理和法律约束的假设，并完成可行性测试。通过后，学生需要确定如何调动资源，收集并分析调查数据，并制定和评估最终的干预方案。

　　相关教师表示，这类没有确定结果，没有预设答案的项目能够激发学生的情感投入和原创思维，让学生在思考中合理地运用AI工具，而不是以“AI一下，就能完成”的心态参与课堂学习。

　　除上述优势，这类教学设计还便于教师组织学生以团队形式完成项目。团队合作能锻炼学生与他人沟通交流和统筹策划的能力。同时，教师可以提升项目难度，再通过学校或二级学院层面的协调安排，组织不同学科背景的学生共同参与，开展跨学科的大型项目。这样做，一方面能进一步培养学生的综合能力，开拓其眼界。同时，人工智能还无法复制或模拟人际交往带来的益处，发挥AI工具强大功能的同时，避免其削弱学生学习效果。

　　“在人工智能的推动下，过去在大学课堂上或多或少有效的做法——告诉学生哪些问题值得回答以及这些答案是什么——现在已经完全行不通了。教师也是时候改变自己的观念，接受世界的变化了。”雷蒙德教授表示。

　　纵观全局，生成式人工智能工具在教育领域内展现出多元化的应用潜力，不少学校和教师都在挖掘其在课堂教学中的深层价值，从人机协作共创内容、灵活构建动态教学模式以及提供定制化的学习指导等方面发挥AI的价值。

　　当然，AI实在过于强大，教师需谨慎对待，小心使用，全面评估以力求规避潜在风险，同时更加聚焦于学生高阶认知能力的培养，特别是批判性思维与创造性思维的激发与提升上面。