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Shadow：大家好，在过去12天，我把费曼学习法融入了AIGC的课程里，全面采用这种学习方式，作为改进版，融入和人机协作一起学习的方式。

这次，我抽空回访了AI编程训练营的Ryan。他参加了我们3个月前的一期，作为一名有着8年教学经验的高中数学老师，他对AI技术既充满期待又心存疑虑。当AI正在深刻改变教育行业的时候，这位一线教师是如何看待和运用这些新技术的？看看的真实体验和思考~

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Shadow： Ryan，还记得4月份参加训练营的初衷吗？

Ryan： Shadow老师好！当然记得。说起来，我接触AI其实已经有一年多了，一直在用豆包和ChatGPT学习各种新知识，从教学方法到前沿科技都有涉猎。AI确实让我的学习效率提升了很多。

但是作为教育工作者，我对AI在教育中的应用一直有些矛盾的想法。一方面，AI能够提供丰富的知识和个性化的解答；另一方面，我担心它会成为学生的"作弊工具"。当AI只是一个"答案机"时，学生很容易产生依赖，不再主动思考，这对真正的学习是有害的。

Shadow： 这个观点很有意思。那什么促使你决定学习AI编程呢？

Ryan： 正是因为这种担忧，我开始思考：能不能自己制作一些软件来改变这种现状？能不能让AI不再只是提供答案，而是启发学生思考？

我一直很推崇费曼学习法，认为真正的学习应该是能够用简单的语言向别人解释清楚。我想把这种学习理念融入到AI工具中，让它不是直接告诉学生答案，而是通过不断的反问来引导学生深入思考。

这就需要我具备一定的技术能力，所以我决定参加你们的训练营。

Shadow： 学习AI编程这3个月来，你的想法得到实现了吗？

Ryan： 是的！我现在正在开发一个智能学习助手，核心理念就是"学习不是拿到答案"。这个软件最大的特色是提供了几种不同的学习模式。

第一个是费曼学习法模式。当学生输入一个知识点时，AI不会直接解释，而是会问："你能用自己的话向一个小学生解释这个概念吗？"如果学生的解释不够清晰，AI会继续追问："这个地方你觉得一个小朋友会不会听懂？"、"能不能举个更简单的例子？"通过这种方式，让学生真正理解和掌握知识。

第二个是苏格拉底式提问模式。AI会通过一系列递进式的问题，引导学生自己得出答案。比如学习数学定理时，它不直接说定理内容，而是通过问"你觉得这两个条件之间有什么关系？"、"如果改变这个条件会怎样？"来让学生自己发现规律。

Shadow： 听起来很有创意！在技术实现上有什么特别的功能吗？

Ryan： 最让我兴奋的是自动知识关联功能。当学生学习某个知识点时，软件会自动搜索并关联相应的维基百科资料、相关的数学定理、历史背景等。这样学生能够从多个角度理解一个概念，建立完整的知识体系。

比如学习"黄金分割"时，软件不仅会引导学生理解数学公式，还会自动关联到古希腊建筑、达芬奇的画作、自然界中的螺旋结构等。学习变得更加立体和有趣。

更重要的是，这个过程中AI始终在扮演"提问者"的角色，而不是"回答者"。它会问："你觉得为什么古代建筑师会使用这个比例？"、"这种比例在自然界的出现说明了什么？"让学生主动思考和探索。

Shadow： 从老师的角度看，这种工具对教学有什么实际帮助？

Ryan： 帮助太大了！以前我担心学生过度依赖AI获取答案，现在我可以放心地让他们使用这个工具，因为它促进的是深度思考，而不是被动接受。

最明显的变化是学生的课堂参与度。以前讲新概念时，很多学生习惯性地等着我给出标准答案。现在他们会主动提问，会质疑，会尝试用自己的理解来解释复杂概念。

而且这个工具让我的教学更加个性化。每个学生的思维方式不同，AI可以根据他们的回答调整提问策略。有些学生偏向逻辑思维，AI就会多问"为什么"；有些学生偏向形象思维，AI就会引导他们多联想和类比。

Shadow： 学会AI编程对你的教育理念有什么影响？

Ryan： 最大的改变是我更加坚信"学习不是拿到答案"这个理念。AI编程让我意识到，技术的真正价值不在于提供便利，而在于启发思考。

以前我总是担心技术会让学生变懒，现在我明白关键在于我们如何设计和使用技术。好的教育技术应该是"授人以渔"而不是"授人以鱼"。

而且，通过开发这个软件，我对学习过程有了更深的理解。每一个提问的设计，每一个引导的逻辑，都需要深入思考学生的认知规律。这反过来也提升了我的教学水平。

Shadow： 你觉得AI编程会如何改变教育行业？

Ryan： 我认为会有两个层面的改变。

首先是工具层面。未来的教育工具会更加智能化和个性化，能够根据每个学生的特点提供定制化的学习体验。但这需要教育工作者深度参与工具的开发，确保技术真正服务于教育目标。

更深层的是理念层面。AI编程让教师从"知识传授者"转向"学习引导者"。我们不再需要担心AI会取代教师，而是要思考如何与AI协作，创造更好的学习环境。

我相信，掌握AI编程技能的教师，将能够设计出真正有教育价值的智能工具，而不是被动地使用别人开发的产品。

Shadow： 对其他想学习AI编程的教师同行，你有什么建议？

Ryan： 首先要转变观念。不要把AI编程看作是额外的技术负担，而要看作是实现教育理想的新工具。我们都有很多教学想法，但受限于技术能力无法实现，AI编程给了我们这个机会。

其次，要带着具体的教育问题来学习。想想自己在教学中遇到的痛点，比如学生注意力不集中、理解能力差异很大、缺乏学习动机等，然后思考如何用技术来解决。

最重要的是，要坚持教育本质。技术只是手段，教育的核心是启发学生思考、培养学生能力。在开发任何工具时，都要问自己：这是在帮助学生成长，还是在让他们变得更依赖？

我现在每天都在优化我的学习助手，看到学生们通过这个工具变得更爱思考、更善于提问，我觉得这3个月的学习太值得了。学习不是拿到答案，而是学会如何思考——这不仅是我想传达给学生的理念，也是AI编程给我的最大启发。

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AI应用在教育，还有很多值得我们探索的方式。最近，连OpenAI也给ChatGPT更新了学习模式，开启后 ChatGPT不再直接输出答案，而是通过苏格拉底式提问、分步提示和自我反思问题，引导学生主动思考解题逻辑。

通过与Ryan的对话，我看到了一位教育工作者对AI技术的深刻思考和实践探索。他没有盲目拥抱或拒绝AI，而是在理解其本质的基础上，创造性地将技术与教育理念结合。

最让我印象深刻的是他提出的"学习不是拿到答案"这个观点。在AI技术日益普及的今天，如何让AI成为思维启发器而不是答案提供机，这不仅是教育领域面临的挑战，也是所有AI应用需要思考的根本问题。

Ryan的经历表明，AI编程不仅是一项技术技能，更是一种思维方式的转变。当教育工作者掌握了这种能力，他们就能够创造出真正符合教育规律、促进学生成长的智能工具。这或许就是AI时代教育变革的真正方向。

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