对话嘉宾：

　　中国教育科学研究院数字教育研究所所长、研究员  曹培杰

　　复旦大学计算与智能创新学院教授  肖仰华

　　教育科技公司AI学习业务负责人  程  飞

　　北京邮电大学计算机技术专业研一学生  高德润

　　我的大学阶段是在AI（人工智能）大模型环境中度过的。过去，遇到不懂的概念，大家会去翻教材、问老师；后来，会打开搜索引擎输入关键词检索；现在，更多人习惯了用AI工具“一键求答”。AI时代的教育，不再停留于“会不会算”，而是逐步转向“会不会判断、会不会提问”。在这样的背景下，我们该如何提出更高质量的问题，如何更好地应用AI？

　　——某高校学生小刘  

　　AI时代，会提问的人，或许要比只会答题的人走得更远。当AI能快速给出完整解答，能够提出高质量问题、辨别答案真伪，正成为学习者的关键素养。怎样通过一个巧妙的问题去开启知识的大门，收获更有价值的答案？记者对话多名嘉宾，共同探讨“面对AI，如何成为会提问的人”。

　　学生如何成为“定义问题和评判答案的人”？

　　【场景】

　　上个学期期末，复旦大学“数据挖掘技术”课程考试打破常规，学生没有坐在考场里答题，而是全部成了出题人。每个人要设计10道题，去“考倒”3个AI大模型，AI答错的题越多、被难倒的大模型越强，出题学生的得分就越高。结果显示，有50名学生至少让AI答错过一题，4名学生甚至让部分大模型得了0分。

　　【老师说】

　　肖仰华：传统考试在AI时代已经部分失效，如果老师只是出标准题、判标准答案，AI往往比学生答得更快更准。所以我让学生反过来出题考AI，效果超出预期。

　　会提问不是随便问，而是建立在理解之上的高阶能力。我要求学生必须自己会解题、会推导、知道标准答案，然后再去设计能检验AI能力边界的问题。一个好问题，应该有清晰约束、完整推理链，还要能命中AI的结构性短板。课堂上我也会鼓励学生讨论：AI为什么错，错在哪里？怎样判断一个结果是否可信？这样学生就从“接受答案的人”，变成“定义问题和评判答案的人”。

　　【专家说】

　　曹培杰：让学生会提问、善思考，需要双管齐下：一方面，引导教师建立新的“课堂观”。一堂好课是“问题的孵化器”而非“答案的生产线”，教师要从知识讲授者转向任务设计者、场景构建者和认知引导者，让学生在真实场景和具体任务中主动提出问题，激发好奇心、想象力、探求欲；另一方面，引导学生建立新的“学习观”。学习的真谛是对事物本质的极致追问，“定义一个问题”比“解决一个问题”重要，学生应成为善用AI的主动提问者而非被AI“喂”答案的被动接受者。

　　【研发人员说】

　　程飞：AI学习产品的设计，应当给孩子留出提问的空间。产品更新迭代中，我们有一个很重要的原则：不能只看AI有没有把题答对，还要看学生有没有真正学会。所以每更新一项能力，我们会关注3个结果：学生是不是理解了，遇到类似的问题能不能自己解决，使用过程中能不能逐渐减少对AI的依赖、形成独立完成的能力。对AI学习产品来说，帮助学生形成理解问题、解决问题的能力更重要。

　　【学生说】

　　高德润：要想善于提问，首先应该对AI的能力和不同模式有一定的了解，比如AI大模型内置了哪些知识，何时该开启联网搜索，何时该使用“深度研究”模式来获取复杂问题的深入报告。能清晰地定位自己的问题也很重要，自己要先做基础思考，把问题说清楚，而不是直接丢给AI一个大而空的问题。

　　有了AI，学生会变“笨”还是变强？

　　【场景】

　　遇到难题问AI，几秒钟便得到完整解析；写作文卡壳，让AI快速生成一篇行文流畅的文章……有人担忧长期依靠AI，学生会丧失独立思考的能力；也有人认为AI可以承担重复性劳动，解放人的创造力。被AI“伺候”得太好，学生会变“笨”还是变强？

　　【专家说】

　　曹培杰：这个问题的答案并非简单的变“笨”或变强，而取决于能否科学合理地使用AI。如果单纯将思考外包给AI，久而久之就会形成“认知负债”——大脑就像一台很久没开机的电脑，启动变得迟缓；但如果将AI作为“思维伙伴”，主动用它来挑战自己、拓展认知边界，它反而能成为增强认知的杠杆。关键在于是让AI代替我们思考，还是让AI帮助我们思考得更好。

　　【老师说】