用AI解决“惰性观念”
借助AI，让学习任务聚焦于“必要难度”
用AI进一步实现“个性化教育”
课程的本质，是人类文明和社会生活的浓缩
接下来，我们要说的是一个更本质的问题，教师如何调用“真实世界”来帮助孩子成长？没错，是“调用真实世界”。
这背后有一个关于“课程本质”的重要理解。借用李希贵校长的话说，课程的本质，是人类文明和社会生活的经典浓缩。这里面有两个关键要素，“人类文明”和“社会生活”。
首先，课程的一部分，是“人类文明”成果的传承，人类在漫长历史中积累的知识、方法、思想和经验，需要被下一代学习和理解。而学校长期以来在这方面投入了大量精力，教材和课程也承担了重要的功能。
其次，课程还有另外一部分，就是对社会生活经验的选择、组织与重构。真实社会中存在着大量问题和挑战，它们也能成为适合学生学习的课程内容。
有人可能会说，这不就是我们经常说的“社会实践”吗？比如，“工厂一日游”“农场一日游”之类的。但事实上，这件事远没有这么简单。借用李希贵校长的话说，把“真实世界”变成“课程”，中间需要大量的教育工作者的加工。
怎么加工？首先，所有动作必须基于一个前提，叫“真实受众”，也就是，“基于真实需求、拥有真实权限、发生真实改变”。
比如，在小学低年级的语文课上，有一篇课文《大禹治水》。最初的学习任务是，学生学完之后，要用自己的方式把这个故事讲一遍。显然，这里面缺少一个“受众”。
于是，之后的迭代版任务变成了，假设你有一位好朋友生病了，落下了《大禹治水》这节课，你要帮他补课，请你把这篇课文用你的方式对他讲一遍。这看起来够真实了吧？但是，这个“真实”是虚拟的，这个恰好在这节课请假的好朋友其实并不存在。
因此，这个任务现在已经更新成了，请你把这篇课文给更低年级的学弟学妹讲一遍。首先，学弟学妹们确实有预习的需求。其次，他们也有真实的权限，你讲得好不好，不是老师打分决定，而是学弟学妹评价。最后，在你讲完之后，学弟学妹们会发生真实的改变。
再比如，让学生给图书角的绘本分类，分类的人自己当然很容易找到书。但如果让两个班互相整理对方的图书，分类就需要接受另一群使用者的检验：他们能不能理解分类？能不能找到他们需要的书？
再比如，让学生画校园平面图，学生们在乎的往往是“画得整不整齐”。但如果要求是：为刚入校的一年级新生画一张一日生活路线图，学生就需要考虑，新生在哪里容易迷路，什么样的标记看得懂，路线安排能不能真正帮到他们。
截取“真是世界”的关键片段
具体来说，学校要如何把“真实世界”加工成一门有效的，能够帮助学生“安全地成长”的课程呢？
根据李希贵校长的总结，有三个关键的加工方向。
第一，截取关键片段。真实生活很长，学校不需要把全部都搬进来，只需要截取最有学习价值的那一段。
比如，一个很典型的例子是“学生服装道具租赁公司”。有些学校把闲置的服装和道具交给学生经营，让学生成立一家租赁公司，让学生接触真实的商业运营。
但实际运行之后发现，学校里真正大量需要租借服装道具的时机，一年只集中在少数几次活动，比如校园狂欢节。其他时间业务极度稀少，公司全年收入只有一千多元。学生逐渐对经营失去兴趣，仓库管理也变得松散。你看，课程把全年的经营都交给了学生，但大部分时间里，没有值得学习的东西发生。
后来学校做了调整：只在校园狂欢节前后的几周，做一个集中的租赁课程。这段时间里，有真实的需求，有真实的沟通，有价格谈判，有交付安排。学生的精力集中在最有学习价值的那几周，而不是消耗在漫长的空转中。
这就是截取关键片段。不是把真实全部搬进来，只把最值得学习的那一段搬进来。
把超出能力的变量“控制住”
第二，控制变量。一方面，保留任务里有价值的变量。另一方面，真实生活里有些复杂性，超出了学生当前的能力范围，老师需要替学生把超出能力的变量“控制住”。
比如，北京第一实验学校有一个学生造船公司。最初，学生造了一艘船，卖给了幼儿园。但是，这艘船在幼儿园只是摆设，放在沙坑里，并不能真正下水。而且，你知道幼儿园为什么愿意买这艘船？不是给学生们面子，而是因为这艘船足够“便宜”，因为学生们在制定售价时，完全没有考虑人工成本、工具损耗、用电成本等等。假如把这些成本算上，这艘船其实是卖亏了的。
于是，学生们就决心，一定要做一艘“既不赔本，又能真正下水”的船。他们后来也确实造出了一艘船，还准备卖给渔民。他们也确实联系到了不少海边的渔民。但问题是，假如你是渔民，你敢坐一艘初二学生造的船出海吗？
而且这个问题大概率是无解的，因为它牵扯的不是工艺问题，而是资质问题，是信任问题。这些变量不是初中生靠努力就能解决的。
而学校要做的，就是控制好这部分变量。所以后来，学校帮他们联系了一家专业造船企业，由企业提出质量标准，学生负责其中一部分制作，企业再全程监督制造过程，并且按照实际标准做验收检测。其中有任何微小的瑕疵，都不能通过验收。
这样一来，学生仍然要认真完成制作，要达到具体的质量要求，要与合作方沟通。但那些超出他们能力范围的部分，都被控制住了。
再比如，学校里有几位同学开设了一家“无人商店”。他们的计划是，先在自己班级的教室一角，摆放一个小小的货架，卖一些自己制作的手工艺品。假如在班里卖得好，就把这个模式放大到全校。这个思路听起来很合理，对吧？但真正运行起来，你会发现这个任务的成功率几乎是零。
因为教室是一个典型的“熟人社会”，同学彼此都很熟悉，所有同学都会自觉遵守约定，拿货之后扫码付钱。但是，假如把范围放大，全校几百上千个学生，已经不是“熟人社会”，会充满各类意外情况。
比如，有同学可能出于好奇，拿起商品只是看看，后来又忘了放回去。还有其他各式各样的情况，都会造成亏损。事实上，现实世界里能长期运行的无人商店，也大都开在社区这样的熟人社会里。要想在完全公开的场域开设无人商店，难度是很高的。
因此，经过老师的设计加工之后，这个任务变成了，让学生在小范围内开设一个无人商店，并且向他们说明为什么不在更大范围铺开。这么一来，首先，学生们能够把精力放在自己能获得成长的部分，比如，如何经营商店，如何计算成本。
其次，通过老师的说明，他们也会对真实世界建立一点体感。他们会在一定程度上明白，现实世界的运行规则并不是等比放大的，你面对的受众范围不同，游戏规则也可能完全不同。
换句话说，学校要做的，是用现实世界里的任务，给学生搭建能够帮他们成长的“桥梁”。它得是一座桥，而不能是一座学生们尚不足以越过的山。
真正的复杂，是“下一步不可计算”
第三个关键，设置约束。有时候，真实任务可以用很多种方式完成。老师需要加一个关键约束，让学生必须经历某一个值得学习的思考过程。
比如，有个任务是，教老人用AI。生活中，老人不会用某个App，年轻人最常见的做法是什么？把手机接过来，点几下，再还回去。问题解决了，老人什么都没学会。如果把这变成一个学习任务，让学生教家里的老人学会使用AI，然后加一个约束：不能碰对方的手机。
这一条限制，立刻改变了整件事的难度。学生必须把自己已经熟悉到不需要思考的每一个动作，拆解成清晰的语言，还要根据老人的反应不断调整表达。原来靠“帮忙点几下”就能解决的事，现在变成了一次真正的沟通学习。学生要理解如何把程序性知识表达清楚，让另一个人真正掌握。
再比如，还有个任务是，写一份“失物招领”。比如捡到一个钱包，过去学生们的写法是，尽可能把这个钱包的特征写得全面，什么颜色，尺寸大小，里面有多少钱，等等。但在现实里，你写得太全面，就会增加被“冒领”的风险。因此，这个任务就需要加一个约束，在写失物招领时，要隐去一个“只有主人才知道”的关键信息。增加这个约束，任务就变得更符合真实世界的运转逻辑。
最后，我们再回到这个主题，“AI时代，我们如何做教育？”这两年，我们经常听到一个说法，叫人类面对复杂的能力无法被AI取代。但问题是，到底什么叫“复杂”？大多数人以为的复杂，是“事儿多”。一件事涉及10个因素，那就是复杂问题。
但这种意义上的“复杂”，恰恰是AI最擅长的领域。人同时处理10件事，AI可以同时处理1000件。如果复杂只是事多，AI完胜。
那么，真正的复杂是什么？我今年最大的感受是，真正的复杂，也许不是“事多”，而是“下一步不可计算”。现实世界里的很多事情，下一步是无法通过计算知道的，它只能通过行动本身来获得。你必须先做，才能知道接下来会怎样。下一步的方向，只藏在行动之后的反馈里。
我能不能开一间商店？我造的船有没有人需要？我最擅长的事情到底是什么？这个世界会不会因为我而变得不一样？所有这些问题，都无法通过计算获得答案，只能通过行动看到结果。
从这个角度看，所谓的“处理复杂”的能力，就是一个人面对真实世界，展开行动，获得反馈，并且继续下一步行动的能力。就像李希贵校长说的，学生的成长，需要方案与现实之间的往返。学生把想法带进真实世界，现实给出反馈，学生根据反馈调整，再次出发。
假如你想了解更多的，关于AI时代的教育探索与实践思考，向你推荐李希贵校长的新书《下一代学校》，书里汇集了李希贵校长近年来最新的思考，以及全国多所中小学的创新教学实践。这也是我近年来看过的，关于教育的最好的一本书，强烈推荐你看看。
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