dotNET跨平台2026-01-13 07:58:27
最近，张文宏医生的一段视频被频繁推送到我面前。他说得略微有争议（当然也可能是媒体只截了其中一部分）：
如果年轻医生没有经过系统训练，就直接相信 AI 给出的诊断，这是不负责任的。
这句话，看似在谈医疗，其实对今天的教育非常有穿透力。
AI 最大的问题，不是会不会错而是人有没有能力判断它错没错
在医院里，AI 可以给出诊断建议；在课堂上，AI 可以生成作业答案、论文、代码、方案。
问题不在于“AI 准不准”，
而在于——
当人本身没有经过足够训练时，他根本不知道该不该信。
这正是 AI 时代教育正在面对的核心风险。
一个正在发生的课堂现实今天很多学生完成作业的路径，已经变成：
打开 AI → 输入题目 → 复制答案 → 稍微修改 → 提交
从结果上看：
但整个过程中，理解、推理、试错、修正，几乎全部被跳过。
这就像：
一个新手医生没怎么进病房，却直接看 AI 诊断
一个新手司机没怎么练车，却直接上自动驾驶
工具越强，基础越薄，风险反而越大。
这不是学生的问题而是传统教学模式被 AI “短路”了
必须承认一件事：
学生并没有做错什么。
因为我们长期默认一个逻辑：
只要你把作业交上来，我就默认你学会了。
AI 的出现，直接击穿了这个假设。
当“标准答案”可以 10 秒生成，
当结果本身不再能反映能力，
以作业和考试为核心的评价体系，立刻失效。
这不是 AI 对教育的破坏，而是 AI 帮我们提前暴露了一个老问题：
如果教育只检查结果，而不关心过程，它迟早会被工具绕过去。
禁用 AI，是最简单、也最没用的做法面对 AI 进校园，有两种常见反应：
但现实很清楚：
真正该问的问题不是“要不要用 AI？”而是“在 AI 已经存在的前提下，我们还训练什么？”
AI 时代，教育真正要守住的是什么？回到张文宏的那句话。
医生的价值，不在于能不能查资料，更不是会上Deepseek而在于：
是否理解病理
是否知道关键判断点
是否敢在复杂情况下，对“看似正确的建议”说不
同样，AI 时代真正稀缺的，也不再是“把答案写出来”的能力，而是：
是否真正理解问题
是否知道该问什么
是否能判断一个答案靠不靠谱
是否能为自己的判断负责
AI 不会毁掉教育但它会淘汰“只教答案的教育”
AI 不是教育的敌人，它只是把一个问题提前摆到了我们面前：
如果一个人从来没有被训练过独立思考，那他迟早会把判断权交给工具。
这一次，选择权不在 AI 手里，而在教育者、家长、以及整个社会手里。
在追求效率之前，
想法子保持思考。