近日，網絡上流傳關于某知名人士的諸多黑料，引發網友們廣泛關注。這些信息涵蓋了其私人生活及職業生涯中的一些爭議事件，盡管部分內容還未得到證實，仍舊引發了熱烈討論。網友們紛紛猜測真相，期待相關方的回應。同時，也提醒大家在傳播信息時需保持理性，避免不必要的誤解與傳言。

以Grok3、DeepSeek等為代表的開源大模型正給教育范疇帶來新的沖擊。有人歡喜，經過大模型能夠一鍵生成學習材料、解題思路、構思創意，可謂功率倍增器；也有人擔憂，這會不會導致學生逐步失掉獨立考慮和著手才干，作業“AI味”漸濃？在這場技能革新的浪潮中，怎么看待大模型與學生學習之間的聯系，成為學生、家長、教育工作者與社會一起重視的問題。實際上，是否運用大模型并不是一個用或許不必的單選題，數智學習新范式的要害在于怎么結合不同情境，清晰運用方針與合理距離，讓大模型真實成為學生的數智幫手。

大模型有助于讓教育資源變得愈加相等和敞開。對偏僻或欠發達區域的學生而言，優質的教育資源往往匱乏。有用運用大模型進行在線答疑、資源查找與個性化教導，他們也能跨過地輿約束，獲取要點校園或名師團隊的思路與經歷。就像互聯網的遍及曾明顯縮小了城鄉數字距離，AI大模型也能在必定程度上改變教育資源不均衡的局勢，讓更多學生具有與先進教育同步的時機。

當然，大模型對學生的價值不只停留在快餐式的回答和信息獲取，更在于激起高階思想才干。學習的實質不只是回憶和重復，并且是構成剖析、判別、發明等思想質量。許多人憂慮大模型的介入會扼殺人的想象力。現實恰恰相反。假如運用妥當，大模型能夠起到思想啟示器的效果。例如，在寫論文時，學生苦于不知道從何下手進行文獻總述或建立研討結構。他能夠向大模型宣布懇求：“請協助我依照時間軸整理近5年來某個范疇的首要技能打破，并列出中心論文或要害定論。”然后，再經過自主檢索進行逐個驗證，從而對該范疇前沿常識具有開始認知。這個進程防止了難如登天式的盲目查找，大幅提高了查閱功率。一起，用大模型還能夠協助學生生成寫作結構。當然，學生仍需檢查這些計劃的可行性與科學性，由于大模型的內容輸出不是肯定正確的，需求學生具有挑選、評價和修訂信息的才干，這剛好為他們供給了一個不斷反思、繼續求證的進程。這一進程不只不會削弱學生的發明力，反而能協助他們跳出思想定勢，尋覓結構性的立異點。

不過，大模型本身也存在約束和潛在危險。大模型能夠快速給出準確度較高的答案，卻不能替代人親身經歷的領悟與領會。正如咱們不能只經過觀看他人打籃球就學會打球相同，任何學習都有必要經過自己的重復演練和領會。并且，大模型并非全知全能，它也會呈現各種錯覺。在某些場景下，大模型會混雜概念或偽造文獻出處，顯得“有理有據”卻并非現實。因而，在運用大模型生成信息或觀念時，穿插驗證是一個不可或缺的進程。能夠經過與講義、學術論文、教師輔導或其他威望途徑相對照，來承認它的輸出是否契合真實情況。只要將大模型視為一個帶有不確定性的東西，才干有用防止在認知上被“帶偏”。

面臨這些問題，能夠說，大模型的遍及正在倒逼教育形式的革新。一方面，常識本身變得觸手可及，信息匱乏正在快速讓坐落信息過載；另一方面，教師的人物也亟待從常識灌輸者轉變為學習引導者與思想培育者。未來，信息獲取的重要性將被弱化，而對信息的處理才干、批評才干、人機協作素質以及道德判別力將成為新的中心競爭力。要讓學生真實獲益于大模型，有必要在以下兩方面做好平衡。

首要，自主性的培育與東西價值的最大化之間的平衡。技能要為人所用，而人也有必要保有能動性。學生需求學會的是在何種情境下需求獨立研究，何時需求調用大模型的協助。若過于依靠大模型，不只或許削弱本身的學習才干，還會約束對問題實質的深度發掘與了解；但若對大模型一概排擠，又會失去絕佳的功率提高與思路拓寬時機。

其次，要處理好功率提高與深度學習之間的聯系。當大模型能夠快速給出答案時，學生往往會發生“抄捷徑”的激動。學習并非只是為了拿到一個正確答案，而是要在思想進程與常識融匯中得到生長。因而，學生在運用大模型來取得高功率的一起，也要花時間去追溯解題的進程、探求背面的邏輯或原理。

技能為人所用，歸根到底要服務于人類的教育和開展。就像望遠鏡的發明拓寬了咱們的視界，卻沒有替代人眼對國際的探究。大模型的呈現也在重塑咱們的認知距離，卻相同無法替代真實的考慮與發明。它能夠給出更豐厚的材料、更快捷的反應、更高效的輔導，但它替代不了獨立研究時的專心，無法仿制靈光乍現時的人類領悟。關于學生而言，最理想的狀況是與大模型一起學習，在人機交互的進程中，既能取得常識的“超頻”增加，也能堅持本身思想的生機與發明力。未來每個學生都要學會怎么在大模型的助力下，不斷拓寬認知邊境、激起內涵潛能，成為“駕御東西”而非“被東西馴化”的學習者。（作者崔妮是暨南大學物理學系副教授）。