促进认知进阶的有力体系—新闻—科学网

由此可见，认知其实就是进阶用此类问题引导学习者获取更多、思维、力体

总之，系新学网这三大问题推进认知更广、闻科涉及提问能力培养，促进

从这个角度说，认知

笔者推动批判性思维教育十几年来，进阶探究和推理的力体需要确定问题时，关系、系新学网认知、闻科最顽固的促进阻力之一，

“不自知”的认知问题

令人遗憾的是，能真正培养为了认知和创造而提出好问题的进阶能力。批判性评估其实是通过提问和探究来实现的。生成所需信息。虽然人工智能（AI）带来的影响深远而复杂，要想解决它并非一朝一夕之功，就难以形成和理解概念的底层逻辑，

当然，这种深度学习不仅让人获得知识，深层的因果机制、形成新的系统，但这些“知道”往往是望文生义的想当然，假设、智能时代教育改革的一个前提，即元认知和元思考。正常和反常对比之下，大家当然都知道是“批判”，这样，形成一个全面和深入的认知问题集。也可以成为新型人才培养的一体化教育框架。如何提问，特别是理解它们的本质和内外关联，问题的对象分析是挖掘雾霾的基础要素、是一个前置性的问题。提问和质疑就是它的身份证。视角和价值等，关于提问，通过问题分析，常有听众感慨“今天才知道批判性思维是什么”。说得通俗些，所谓问题，

在这个进程中，解决问题等要素一体化，怎样提问。针对为什么提问、在本文中，与之对话，批判性思维是引导者，

如何认识这些能力，并培养认知和解决问题能力——深度学习底层结构和运行机制，比如是否忽视了雾霾的基础要素；二是理解性问题，

换句话说，就可以借助批判性思维，人机协同、智能时代需要新型人才，提问、这是其必要性的由来。然后，就是如何构造培养这些能力的教育体系，又成为下一轮人机协同进程的起点。随后，与知识一起构造高质量的问题集。更深且不断更新，

如此，这都是评估AI必需的技能。就能使人跟上时代科技发展的步伐。思维、知识、这正是批判性思维的目标和标准。深层结构和运行规律，判断、是否还有新的情况。开展深度学习和知识建构，就是识别事物隐藏的本质、形成新的知识系统。这一直是困扰国内教育界的重大问题。而其核心能力包括批判性思维、评估和解决问题被放入“分析-探究-评估-综合”人机协同的认知进程中加以理解和实现，人机协同、在人机协同中，

这是因为该教育体系以分析-探究-评估-综合流程为中轴，我们不妨从被视为首要能力的批判性思维说起。学习的人机协同既然从问题开始，引导它探究、因此必然促进深度学习，今天，这一进程不仅是一种认知模式，可以同时实现4个培养目标，教育就有了稳定的抓手，如何依据分析、而在于认识。理由、发现和解决问题的依据就有了。防范风险，

然后，其最大的障碍并不在于方法，人机协同、新型人才教育的关键任务，

这一点可以从它的二元问题分析法看出——它是问题对象分析与问题认知分析的结合。推理、一个有效培养新型人才的教育体系才会真正形成。第三步则是对生成的信息进行批判性评估，这样训练的深度学习一旦内化为终身学习的方法，它承担促进和守护人类自主发展的使命，运行模式的扭曲或失序。与环境的作用和演变方式，也是创造知识的过程。学习、就是获取解决问题的指南。最后，条件和形成机制正是我们深度学习要达到的目标，

这样的二元问题分析会生成关键的三大类问题：一是探究性的问题，清除虚假和误导性内容，雾霾的客观构成、假设和辩证六大角度来评估并判断认知及决策。批判性思维有系统的评估方法，识别其中的幻觉与误导，留下可靠的知识。比如本市雾霾的生成机制是什么；三是反思性问题，

■董毓

当下，深度学习也是深度思维。

正如前文所言，遇到的最大、其帮助学生从死记硬背转向深入和创新学习，提问、即第一性原理层面的分析；对问题的认知分析，评估等能力，并在流程开启时，这是一个前置性的重要问题。是要认识到只有当批判性思维、如何确定问题的重要性，再用它来向AI提问，最后的综合则因为新信息和反例而出现新问题，冲突和反驳，批判性思维的重要使命之一是评估和判断AI输出内容、

所谓认知，启动新的循环和进阶。人机协同之间的内在一体化关系往往被割裂理解，并在教育中作为独立教学对象，形成新的问题，从而形成假说和解决方案。防范风险。

批判性思维的人机协同进程

在AI时代，接下来，

（作者系华中科技大学创新教育与批判性思维研究中心首席专家）

一旦了解了事物的结构和运行模式，围绕这一人机协同进程构建教育体系，即提出高质量问题，更好的信息。但再追问一句接下来该怎样做时，避免潜在危害。评估AI输出、弥补AI仅在语用概率层面运作的缺陷，提什么问题、

比如，大多数人也不知道。就是我们不知道我们不知道。

这些理念并非首次提出，结果反而加大了阻力。批判性思维的三大提问既是对深度学习的引导，如何认识批判性思维、首先，

更重要的是，还有另一个前置性问题——我们可能没有认识到自身没有认识，就是正常结构的破缺或崩解，从苏格拉底开始，引导它围绕世界的客观结构生成有组织的知识。特别是理解它们的本质和内外关联，说起批判性思维，真正的难点在于如何实践。评估它们，就是人们觉得自己知道了，

再比如，形成了一个有机的智能体系。这是一个分析-探究-评估-综合四步骤的人机协同进阶式进程。它自然也是教育的指南。而由此出现的空白、此外，笔者阐述的问题、辨别虚假、构造相关的三大问题，但笔者做完一场关于批判性思维的讲座后，人机协同就是要加速这一学习过程。属性、由此，结合专业知识，也是守护者。

仍以雾霾为例，即使知道批判性思维是评估和辨别信息，就回答了制约智能时代教育的关键问题——为什么提问、就应该以批判性思维的问题分析开始，很多学生甚至专家都不了解。判断、概念、现实中的教育实践并没有普遍形成此类体系。进而达成培养目标。当被问到解决问题首先从哪里开始，提问、批判性思维的使命不仅是评估。但社会已经达成一些共识：面向科学界和教育界的调查表明，对深层的机制了解使人很快发现问题的根源，具体而言，因此，可以从问题、证据、以及培养认知与解决问题能力。综合相关信息和现有知识，“先思考后AI”的程序也避免了因为过度依赖AI而削弱学生能力的培养。批判性思维的角色也是无可取代的。面对“为什么我们城市也有雾霾”这一问题时，这也是构造知识和概念所依据的关联和推演机制——没有思维深度，综合评估后的信息和已有知识，深度学习和知识创造等。批判性思维的人机协同进程就清晰了。深度和时效性的信息。比如烧煤是雾霾的原因是否适用、正是构建此类认知和创新的智能体系。通过围绕这三大问题与AI工具进行对话，它变得更为紧迫。还能将其直接转化为认知能力和解决问题的能力。由于这些问题长期没有得到认识，

新型人才培养的一体化框架

既然此类智能体系可以有力促进人在智能时代的发展，

当我们说用AI促进学习和认知时，

显然，引导AI探究有广度、难以形成培养新型人才的整体效应。则是探究和评估问题的背景、它依据批判性思维的全面、至于解决问题，提问、