EP02-AI会让我们变蠢吗？｜读Co-Intelligence｜AI赋能翻转课堂

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我们围绕话题展开中英文阅读与试听，吸收多元观点，寻找新的思考方向。

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嗨，大家好，这里是雏音社旗下的雏音举华播客，我们每周挑选一个主题，用书籍、影视、演讲作为起点，打开更多关于这个主题的对话和思考。

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我是Jackie，现在是2024年第50周。

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本周雏映社讨论的话题，在一个AI时代备受关注的议题。

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Is AI making a stomach AI正在让我们变得愚蠢吗？

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在本期播客中，我将给大家呈现部分观点，探索在AI赋能下，教育领域会发生什么样的深层次的变化。

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在这个过程中，将参考本周雏音社的共读书伊son monlik的著作Co intelligence共治借鉴多维度观点、案例和研究成果，为大家呈现具有启发性的讨论。

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首先，我们进入这个议题，AI正在让我们变得更蠢吗？

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某些学者。

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担心AI提供的现成答案会降低用户进行逻辑推理、批判分析的动机。

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想向一个学生写历史论文，本应查阅多本资料梳理观点，而如今只需要AI工具中输入关键字，便可生成初稿。

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在1998年。

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哲学家Andy cloud davids在论文the extended mind中提出。

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人类的思维过程不仅局限于大脑内部，还可延伸至外部世界，比如说笔记、计算器、智能设备等。

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后续研究者深入探讨了人类在日常生活中如何利用这些外部工具，比如手机备忘录、搜索引擎、执笔来存储和处理信息。

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这种将认知任务外包给外部媒介的行为，在心理学研究中被称为是认知卸载。

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Cognitive off loading. 人将记忆与思考任务转移给外部工具，不主动锻炼自己的思考、记忆和推理能力，久而久之就会弱化自己的思维。

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肌肉导致认知技能的削弱。

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当突发状况这些外部媒介不可用时，人类将无法做出独立的决策，尤其是AI时代。

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Roger Williams创作的科幻小说the matmos of prime intellect被视为对技术乌托邦的警示。

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当AI几乎满足一切需求，人类还有什么动力进行思考、创造和冒险？

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但另一些人，尤其是科学从业者和研究人员则认为，AI能使人类重复性的劳动中抽身，将时间与精力投身于更高阶的创造与深度的思考。

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历史上，每当有新工具问世，比如说计算器、搜索引擎等，都会引发类似的担忧，但最终证明，人类通常并未变得愚蠢，而是借助工具攀登到了更高的智力台阶。

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现在也有很多研究和调查指向，恰当使用AI可提升解决复杂问题的效率，让学习者腾出。

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脑力投入到更有挑战性的任务。

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全球人工智能与计算机视觉领域具有重大影响力的华裔美籍科学家和教育家李菲菲。

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在她的一本书叫the world’s IC curiosity exploration and discovery at Dan of AI这本书当中。

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他提到人类求知欲是AI发展的核心驱动力，正因为人类不断追问、实验、反思，才推动了AI从粗糙的原型走向精密的应用。

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若人类在AI时代仍然保持这般好奇与专研的态度，就不易在智力层面退化。

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那接下来呢，我要提出书本，周雏英社的这本共读书cointe来自于作者Eason monlik将这本书作为共读书，也是因为他通俗易懂且富有争议。

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此书作者呢，是美国宾大沃顿商学院的管理学教授，他在X，也就是以前的推特上。

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发的动态也受到了非常多的关注。

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莫里在书中提出了协同智能叫coin intelligence这个理念。

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他认为人类和gai，也就是通用人工智能是合作伙伴关系，通过与AI互动，人类可扩展认知的边界。

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为什么这么说呢？

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因为AI有一个特征叫unpredictable，不可预见性，人们在给AI抛出问题时，是无法预知AI会给出什么样的答案。

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因此，在与AI互动的过程中，有极大的可能会发现新的思路和发散性的创意。

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但如何确保人类在AI时代不退化为作为被动接受信息的呆子呢？

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Mon在此呢提出了四条实践的原则。

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原则一，不必将AI视为只能在特定高难度任务中使用的先进工具，而应该从日常的、简单的任务开始试验，让AI自然融入到你的工作流程和学习过程。

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比如说，对一名教师而言，可先尝试让AI为某个主题生成几道课堂测验题，然后再根据这些题目进行筛选和优化。

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在反复尝试的过程中，教师不仅能摸清AI生成测验题的质量和类型偏好，也能逐渐掌握如何向AI提出更精准的指令。

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那对于一名创业者来说，可以让I提供已有的商业构想和市场数据，生成初步的商业计划草案。

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创业者随后对AI生成的内容进行审查、调整和补充，从而在不断修改的过程当中熟悉AI的长处和局限。

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这个是相当重要，因为我们需要去熟悉AI的特性。

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原则2 human in the loop成为环中的人类什么意思呢？

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简单来说，就是在AI系统的工作流程中保持人类的参与与监督，而不是把所有的决策完全交给AI独立来完成。

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所以这个AI的第。

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二大特征我们前面所提到的的它的一大特征叫unpredictable，那这里的第二大特征呢？

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是Unreliable，叫不可靠性，它可能输出错误或虚假的信息。

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在保持人类的参与的原则下，人类不只是被动接受AI输出的结果，而是提出反思和质疑。

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在这个过程当中，主动的进行核实信息的来源，对比多方数据，确保AI结果可靠，符合道德规范，有效提升最终决策质量，防止认知的惰性原则。

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三、把AI当人来对待。

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EA monk认为使用丰富情景和情感描述的提示词可以提高AI回答的品质，这是他有过一定的试验。

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大家也可以通过现在的track t PT去尝试一下给AI提供的promp当中富有一些情感的内容，这也会体现人类引导与审美判断对AI输出优化的重要性。

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如果用户仅仅机械的给出一些关键词，AI的回答可能生硬单调，而当用户传达期望、场景和风格信息时，AI会更贴合人类的需求。

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因此我们在描述时要加入自己的情感诉求和处境的说明。

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原则4，假设这是你用过最差的AI。

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面对现有的局限，用户必须宽容对待，而不是盲目的信仰。

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未来AI升级会更加智能，但如果用户现阶段就能培养和锻炼自身的挑错能力和升级思维，这样就会对以后进化版的AI有更好的驾驭。

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从这4点来看，人类如果使用AI不当，的确是有变成的风险。

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但变成的风险。

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是可以规避的。

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只要人类对AI的使用有策略、有审查、有互动，这一过程本身就会强化人类的思考能力。

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那接下来呢，我将把coin intelligence这本书当中对未来教育的预想和构建再给大家详细展开。

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在AI a tutor这个章节当中。

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Eermoli首先用了一个非常触目惊心的词叫homework apocalypse作业末日这一个概念。

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在传统教育体系中，教师通常通过布置标准化的家庭作业来帮助学生巩固课堂所学的知识。

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这些作业呢，多为一些重复性的练习，比如说一些数学题及或者一些抄写的练习，还有信息整合型任务，如查阅一些资料，写一些报告，以及是技能强化练习，像语言的翻译练习或者固定格式的论文写作等等。

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在AI时代，这类任务变得极易，能够借助工具来快速完成，学生可以直接使用AI来生成。

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解题步骤、参考文献列表，甚至高质量的整篇论文稿件都可以瞬间获得，学生无需投入时间和脑力即可轻易的完成高分的答案。

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作为抄袭的判断，这里我们也听说过有一些应用或者软件是可以识别这个文本是否是AI生成的，但是AI可以通过多次的指令来让他的文本变得难以被识别，所以识别这个抄袭已经是非常困难，但是这不是最重要的问题，对于教育者来说，面临最重要的问题是教育目标的迷失。

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如果学生通过AI可以轻松应付课后的练习，他们很可能在应对真实情景、解决复杂问题时缺乏必要的思维历练与知识的内化。

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也就是说，教师不能再简单的布置这些书面作业，需要重新思考教学目标，采取更具有创意、更贴近现代生活的评估方式，引导学生学习如何使用AI作为辅助工具。

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而。

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而不是禁止学生来去使用AI，更多的要培养学生们在AI面前如何能够保持独立思考和判断的能力。

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在Eerico intelligence这本书当中。

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他又再一次地提出了flipped classroom翻转课堂。

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在AI赋能的翻转课堂是不是可以对教育有更彻底的、更有新意的改变？

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那什么是flipped classroom翻转课堂？

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它的教育模式最初是由美国两位高中化学老师Jonathan burgman和ari sams所提出的。

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大约是在2007年，他们开始在科罗拉多州的一所高中将授课视频提前录制，让学生在家中观看基础知识的讲解视频，并利用课堂时间进行更深入的讨论与实践活动。

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这个Flip classroom在教育领域引起了热烈的反响，学生自主在课前通过视频、数字资源或者一些阅读材料学习基础知识。

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当任。

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本课教师提供精炼的视频，对于基础薄弱的学生是可以反复来观看，直到他能理解，而对于优等生来说，他可以以1.5倍的速度或者2倍的速度来播放，这样大大提高了效率。

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在课堂上，老师只需要简短的总结几个要点，就可以来进行实践和答疑。

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但现实当中也面临着诸多的问题。

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在Reddit等社交平台上，有不少教授和学生对翻转课堂有提出质疑。

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有教授抱怨学生往往不看课前的视频或者不准备内容，导致课堂互动效率低下，而学生则可能觉得教授要求他们在课外自学是教授不教课的表现，更有甚者会在评价中批评这种模式是浪费时间。

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Flipped classroom doesn’t work这种声音不绝于耳。

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这些抱怨反映出翻转课堂实践过程当中有一个关键的问题，仅仅是将传统课内讲授搬到线上来进行自。

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学并没有彻底改变学习体验的本质，想要真正激发学生的兴趣，可能需要更具有沉浸感与互动性的学习材料。

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在这里呢？

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伊On voli就认为AI能够赋能翻转课堂，为我们提供更多新的可能性。

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AI的出现可以帮助制作更有趣、更有互动化的学习资料。

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书中也有这么一个案例，例如，与其让学生在课前枯燥的观看历史事件的讲解视频，不如让AI辅助构建一个虚拟世界模拟器。

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比如说一个black death simulator黑死病模拟器，让学生以交互式、情景化的方式体验中世纪欧洲黑死病爆发时期的社会结构、医疗条件和人类应对的策略。

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学生通过沉浸式体验更容易产生学习动机，而不是把课前学习当做一种纯粹的负担。

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AI还可以根据学生的学习节奏和兴趣点动态调整资源。

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的难度与展示形式，个性化推送、短视频互动式问题解答、小游戏化的测验，甚至根据学生学习情绪变化来提供鼓励和建议。

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这样一来，学生不再被动的观看长达半小时的无聊讲座视频，而是通过AI生成的多维度的学习体验，从视觉、听觉、触觉来主动的探索知识。

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综上所述，与传统的看视频进课堂的模式相比，AI赋能的翻转课堂会更有创意，更有沉浸式的体验。

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但是AI赋能的课堂给教育工作者也提出了非常大的挑战。

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AI时代的教师需要在技术素养上有所提高，要熟悉AI工具的特性、优势和局限性，才能有效的将其整合进教学的流程，并对输出的质量进行把控。

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市场上的AI工具种类繁多，从语言模型到数据分析工具，从教学平台到交互式的模拟器，教师需要先行试用。

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了解每种工具的功能、适用场景和潜在的偏差。

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要与AI互动时学会设计有效的提示。

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通过为AI提供清晰、富有情景和期望描述的指令，教师能获得更高质量的输出。

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AI不一定是完全可靠，他的输出包括很多的错误和逻辑的瑕疵，那教师就应该在课前对AI生成的内容进行审查和调试。

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另外，教师需要从一个知识的传递者过渡到一个学习的设计者，在课前挑选精心的AI辅助生成的学习资料，让学生在家中进行有效预习。

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预习内容的长度、难度和趣味性要与学生学习水平和兴趣相匹配。

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教师应根据课程目标与与学科特点，为学生提供难度渐进、富有场景感和思维挑战性的资源，而不是简单的转发AI所生成的那些长篇文字。

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在课堂中，教师还要聚焦。

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分析、评价与创造层面的任务。

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例如，不只是让学生回答由AI生成的标准化的问题，而是要求学生在小组中分析一个UAI给出多方观点的案例，并对其进行批判性的评估。

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教师可鼓励学生运用各类AI工具进行补充查询，但决策和判断需要学生自己来完成，从而培养他们的批判思维和创新能力。

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AI本身并非是让人变成或变聪明的单向因子，若人类被动使用AI，盲目信任，的确会有变得懒于思考的风险。

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但如果人类积极引导AI使用方式，那么AI则可能是成为智力提升的加速器。

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技术进步不应该是削弱我们判断力和创造力，而是应该成为我们拓展智慧疆域的助力。

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下周，我们将讨论一个令人值得深思的议题。

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Should emotions be managed or expressed naturally.

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我们还将阅读。

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读一些英文的原著，感谢大家收听本期雏鹰举华播客，愿这些多维探讨和案例为您带来更多的启发和思索，也欢迎大家关注雏鹰社的小红书以及是雏鹰菊花播客，希望大家积极参与我们的讨论，也希望大家能够参与到我们每周共读书的活动当中，给我们提出更多的宝贵建议和意见，让我们下周再见，拜拜。