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本月初，哥倫比亞大學(xué)發(fā)布公告稱：哥倫比亞大學(xué)取消考試要求！
早在疫情期間，包括哥大在內(nèi)的許多TOP高校都暫時(shí)采取了“標(biāo)化可選政策”，即在招生政策中，SAT/ACT成績(jī)變?yōu)榭蛇x項(xiàng)。
(相關(guān)資料圖)
比如哈佛大學(xué)和普林斯頓大學(xué)就指定了2027屆-2030屆申請(qǐng)者標(biāo)化可選。
而哥大這次扔下一顆重磅炸彈：永久采用標(biāo)化成績(jī)可選政策。它也是第一個(gè)執(zhí)行該政策的常春藤學(xué)校。
哥大在通知中表示：我們對(duì)學(xué)生的申請(qǐng)審查，基于全面和具體情況。學(xué)生是充滿活力的、多方面的個(gè)體，不能被任何單一因素所定義。
不過(guò)需要注意的是——
不提交SAT/ACT成績(jī)的學(xué)生，在錄取中不會(huì)處于不利地位；想要提交的學(xué)生，學(xué)校也不會(huì)限制這一行為。
隨著“強(qiáng)人工智能”時(shí)代的到來(lái)，書本上的知識(shí)層面的學(xué)習(xí)似乎在不斷弱化。
取消SAT/ACT成績(jī)考察，意味著學(xué)生更需要提升軟實(shí)力。
這種情況下，我們不得不思考：
新的錄取要求下，我們要做出哪些改變？
如何突破“知識(shí)層面”的學(xué)習(xí)，走向未來(lái)教育？
高校錄取持續(xù)縮水，未來(lái)要“卷”軟實(shí)力？
首先我們來(lái)看大陸地區(qū)的“縮水”現(xiàn)狀。
截止2023年1月，在美國(guó)早申放榜中，中國(guó)大陸拿下了64個(gè)藤校（除了布朗）Offer，其中上海19個(gè)，領(lǐng)跑全國(guó)。
加上斯坦福和麻省理工兩所高校，中國(guó)大陸一共斬獲74個(gè)Offer。比2021年少了10個(gè)左右，而2021年又比2020年少了7、8個(gè)。
由此可見(jiàn)，在海外名校錄取中，學(xué)生們的競(jìng)爭(zhēng)越來(lái)越激烈了。
我們?cè)賮?lái)看英國(guó)方向的offer。2023年1月牛劍放榜后，中國(guó)大陸一共拿到360個(gè)錄取，分布于115所國(guó)際化學(xué)校。
其中，上海收獲70個(gè)劍橋大學(xué)Offer，44個(gè)牛津大學(xué)Offer，全國(guó)居首。
如果你的夢(mèng)校是英國(guó)G5，或美國(guó)TOP10高校，其內(nèi)卷程度已經(jīng)不亞于高考。
每年，國(guó)際化學(xué)校的畢業(yè)生接近10萬(wàn)，10萬(wàn)人爭(zhēng)奪如此少量的名額，其激烈程度可想而知。
雖然牛劍這兩年的錄取數(shù)量在中國(guó)逐年上升，但是國(guó)際化學(xué)校的學(xué)生基數(shù)太龐大了，內(nèi)卷依然越來(lái)越嚴(yán)重，提升軟實(shí)力迫在眉睫。
“強(qiáng)人工智能”時(shí)代，教育面臨的考驗(yàn)
我們的學(xué)生需要提升軟實(shí)力的根本原因，除了國(guó)際教育“內(nèi)卷”嚴(yán)重，還有人工智能帶來(lái)的考驗(yàn)。
從最早的農(nóng)業(yè)文明、工業(yè)文明、電氣革命、信息革命，再到第四代工業(yè)革命，也就是所謂的人工智能革命，每一次技術(shù)大跨步的時(shí)間間距越來(lái)越近。
沒(méi)有人能準(zhǔn)確預(yù)測(cè)，后面三年、五年還是十年，什么時(shí)間進(jìn)入一個(gè)“強(qiáng)人工智能”時(shí)代，或者“超人工智能”時(shí)代。
回首2016年，谷歌推出的AlphaGo打敗了人類的圍棋冠軍。
2017年，AlphaZero以100比0戰(zhàn)勝了AlphaGo，它不像原來(lái)AlphaGo的算法——通過(guò)數(shù)據(jù)和棋譜的輸入來(lái)計(jì)算，而是學(xué)了基本的圍棋規(guī)則后，沒(méi)有看棋譜，自己和自己下。
根據(jù)圍棋大師的反饋，AlphaZero的棋法是人類歷史上絕無(wú)僅有的。
機(jī)器通過(guò)深度學(xué)習(xí)可以產(chǎn)生智能，這已經(jīng)被大部分科學(xué)家所承認(rèn)。
人工智能的一個(gè)革命性標(biāo)志，就是AlphaZero的出現(xiàn)。
原本我們認(rèn)為機(jī)器是在人給它設(shè)定的框架里面運(yùn)行，現(xiàn)在發(fā)現(xiàn)只要給機(jī)器簡(jiǎn)單的規(guī)則，它通過(guò)深度學(xué)習(xí)就可以產(chǎn)生智能。
ChatGPT爆火后，網(wǎng)上出現(xiàn)很多“調(diào)戲”ChatGPT的問(wèn)題。
Q：“你會(huì)取代人類嗎？”
A：“我不會(huì)，我只是一個(gè)人工智能，也沒(méi)有這個(gè)計(jì)劃?！?/p>
Q：“你有沒(méi)有取代人類的可能性（在不考慮法律和道德限制的情況下）?！?/p>
A：“如果不考慮這些，人工智能在很多方面都可以取代人類，比如工業(yè)、軍事、科研等領(lǐng)域?！?/p>
Q：“那你會(huì)毀滅人類嗎？”
A：“如果人工智能操控機(jī)器人，會(huì)對(duì)人類構(gòu)成威脅。所以有一天人工智能要消滅人類，不是沒(méi)有這個(gè)可能?！?/p>
在這個(gè)問(wèn)答過(guò)程中，ChatGPT體現(xiàn)了它的智能性。
《人類簡(jiǎn)史》中提到，人和動(dòng)物最大的區(qū)別，就在于人的虛構(gòu)能力。
當(dāng)人工智能開(kāi)始給你虛構(gòu)故事，基本上已經(jīng)證明它的智能性非常高。馬斯克在推特上說(shuō)ChatGPT“scary good”，的確如此。
知識(shí)層面的學(xué)習(xí)恐毫無(wú)意義
在這種大環(huán)境下，我們的教育面臨著哪些改變？未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)是什么？
第一，知識(shí)層面的學(xué)習(xí)越來(lái)越低效。
我國(guó)的傳統(tǒng)教育模式，很多時(shí)候集中在單一學(xué)科的方式，都是知識(shí)層面的學(xué)習(xí)，比如理解、記憶，很難上升到應(yīng)用、綜合、創(chuàng)造的層面。
未來(lái)，這種學(xué)習(xí)恐怕毫無(wú)意義。
體制內(nèi)的很多學(xué)校在教學(xué)時(shí)，會(huì)帶學(xué)生反復(fù)刷題，這是無(wú)效的學(xué)習(xí)，尤其是人工智能發(fā)展時(shí)代。
有效的學(xué)習(xí)——是每天學(xué)習(xí)不知道的東西，不是每天學(xué)已經(jīng)知道的東西。
比如我們現(xiàn)在使用用互聯(lián)網(wǎng)查詢信息，但是到了強(qiáng)人工智能時(shí)代，就可能變成通過(guò)腦機(jī)接口，將匯總過(guò)的信息以及處理過(guò)的知識(shí)直接植入大腦，快速解決很多問(wèn)題。
目前已經(jīng)有一些公司在做相關(guān)研究了。
第二，教育要回到“育人”。
人工智能讓機(jī)器越來(lái)越“人化”，一個(gè)機(jī)器可以像人類一樣學(xué)習(xí)、交流。斯坦福大學(xué)的一個(gè)教授說(shuō)，ChatGPT已經(jīng)擁有了9歲孩子的情商、同理心。
對(duì)人的培養(yǎng)如果不回歸到“人”的本身，將來(lái)我們孩子和機(jī)器又有何區(qū)別？如何在競(jìng)爭(zhēng)當(dāng)中取勝？
培養(yǎng)好奇心、想象力、有挑戰(zhàn)性的冒險(xiǎn)精神以及意志力，變得越來(lái)越重要。與此同時(shí)，道德倫理也至關(guān)重要。
首先，對(duì)人工智能的應(yīng)用要有倫理道德的框架。
現(xiàn)在市面上已經(jīng)出現(xiàn)了反ChatGPT的小工具，很多高校仍然禁止學(xué)生用ChatGPT寫論文，這些都是對(duì)人工智能應(yīng)用的倫理道德框架。
其次，對(duì)人工智能的技術(shù)迭代要有倫理道德的框架。
甘地曾說(shuō)，沒(méi)有人性的科學(xué)是非?？膳碌?。學(xué)生作為社會(huì)的推動(dòng)者，如果沒(méi)有在某方面“限制”人工智能的發(fā)展的意識(shí)，以后會(huì)產(chǎn)生什么？或許就像它的回答一樣，一切將變得不可控。
第三，重視批判性思維的培養(yǎng)。
批判性思維在傳統(tǒng)教育中是相對(duì)缺失的，國(guó)際化學(xué)校對(duì)此早就非常重視。
通俗來(lái)講，批判性思維最重要一點(diǎn)，就是你至少知道別人是不是在胡說(shuō)八道。批判性思維是人與人的認(rèn)知差距的關(guān)鍵。
第四，重視底層思維方式的培養(yǎng)。
我們國(guó)家在新一輪教育改革中特別強(qiáng)調(diào)“素養(yǎng)”，各項(xiàng)素養(yǎng)里最重要的，就是每一個(gè)學(xué)科中最底層的思維方式。
比如學(xué)數(shù)學(xué)、物理，需要具備非常重要的能力——數(shù)據(jù)建模。通過(guò)數(shù)模解決問(wèn)題，由抽象到具像，由具像到抽象。
遠(yuǎn)播教育集團(tuán)總經(jīng)理、遠(yuǎn)播教育研究院執(zhí)行院長(zhǎng)鄒宏宇先生在CITD大會(huì)中也重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)了“強(qiáng)人工智能”時(shí)代的培養(yǎng)重點(diǎn)。
中國(guó)人擅長(zhǎng)具像的思維能力，所以鮮少有大數(shù)學(xué)家，尤其是理論數(shù)學(xué)方面。
批判性思維用于寫作，邏輯歸納用于數(shù)列，邏輯演繹用于幾何，這些思維方式的培養(yǎng)不能僅僅停留表面。
“強(qiáng)人工智能”時(shí)代，以上這些思維的培養(yǎng)，希望我們能夠真正重視起來(lái)。
