大家好，明晚又是我們「今日好課」的夜話會喔，明天，我們邀請到了11年教齡的一線重點小學老師七優，開講識字啟蒙的內容（戳我）。
好的，我是有幸被邀請，為人工智能之父馬文·明斯基的新書《創造性思維》寫推薦語的萌媽！
最近和我們「今日好課」的創始人聊起「我們應該給孩子怎樣的教育」時，他舉了個例子：
如果我們有「穿越未來」的能力，發現30年後地球陷入戰爭，那麼我們可能會首先教孩子野外生存、體能鍛鍊、工程學等基礎的求生知識。
如果我們能預測未來，再倒推現在，就容易為孩子提供讓他們更適應未來的教育資源。
「人工智能」的發展，正是對未來可能產生關鍵影響的變量之一。
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幾年前，我曾精讀過《情感機器》一書，該書的作者，「人工智能之父」馬文·明斯基對人類感情的理解之細膩和深刻，已經到了令人震撼的地步。
比如，當我們談到「愛」時，很少有人意識到，這種突如其來的愛情是帶有明顯的負面情緒的：
她是如此完美 - 我想不出她到底哪點吸引了我；
我無時無刻不在想她 - 我的大腦已經基本停止思考；
他真是難以置信地完美 - 任何理性的人都不會相信存在這種完美；
她的一舉一動是如此恰到好處 - 我已經失去了基本的批判能力；
我可以為他做任何事 - 我已經放棄了自己很多的其他目標……
當人工智能的研究者抽絲剝繭分析人類情感，到達如此深入的地步時，也許真的會讓人工智能全面參與人類社會的運作，從而改變現在的勞動力供給乃至決策方式。
那麼，我們應該給孩子怎樣的教育，去適應人工智能高度發展的未來呢？
一年前，我拿到了馬文·明斯基《創造性思維》的電子版初稿，簡直如獲至寶。我迫切地希望知道，作為人工智能之父的他，是如何看待孩子面向未來所需要的教育的。今天，當我拿到這本實體書時，當初曾經震撼過我的思想，已經被我們運用在了「今日好課」的教學理念上，並獲得了家長們的高度認可。
從「學科認知地圖」到「編程工具」
很長一段時間以來，我們對孩子的教育都是「一磚一瓦」式的教學法：教這個概念，再教另一個概念，將這些概念用推導和練習一點點跟抹水泥一樣粘合到一起，再慢慢修剪起知識大樓。
就像搭積木一樣，這樣做的好處是可以充分發揮孩子的想象力和創造力；但當孩子不知道自己即將創造的是什麼時，或者說當孩子初次接觸一堆「不知道有什麼用」的材料時，是非常容易喪失興趣的。
這就是為什麼我們經常見到：
1歲孩子的家長：孩子除了啃，一點都不感興趣
2歲孩子的家長：他最喜歡玩的積木遊戲，就是把我剛搭好的積木給拆掉
3歲孩子的家長：積木超好玩啊，孩子能自己一個人玩上好一會兒
孩子越是熟悉這些積木是什麼、怎麼用，就越是喜歡用這些積木開始探索和創造，並因此更加喜歡玩積木；相反，如果一開始的時候，我們只是把一堆散件給孩子，他們可能不會感興趣。
學科學習，也是如此。
以數學為例，當我們讓孩子背加減法，但又不告訴他加減法背後的意義；背乘法表，又不告訴他乘法會怎樣惠及他的生活；進行大量的分數運算，又不知道這些數字計算和他有什麼關係時……孩子就很容易回到1歲時剛接觸積木的狀態：滿眼都是積木、都是概念，但卻不知道怎麼用，甚至令人害怕。
對此，馬文 · 明斯基的建議是引入「學科認知地圖」。當我們在「今日好課」的課堂上，首先為家長引入了學科地圖，而不是讓他們跟著每個單元帶孩子一道一道做題時，極大程度地緩解了父母的焦慮。
很多家長第一次真正理解了何為「螺旋式學習」：不只是難度慢慢上升，更是每次都把學科認知地圖中的這些概念都涉及一遍；但隨著孩子掌握了越來越多的運算工具和計算技巧的深入，就能上升到更高層次的學習。
在此之前，很多家長會以為孩子的學習是「糖葫蘆串」的直線式學習：學好一塊，再學下一塊，所以每學一個知識點，就要求孩子重複練習。部分幼兒園的家長，甚至在孩子學會20以內的加減法以後，迅速進階到百位數、千位數的大數計算練習，結果就是孩子看似爬得快，但基本概念沒有理解透徹，導致進入小學以後輕視老師對概念的講解，三年級以後的學習也會變得越來越吃力。
怎麼辦才好呢？
為了讓孩子迅速對玩具感興趣，積木廠商做了一件事：他們提供特定主題的材料包，讓孩子能在短時間內，根據「說明書」搭建起所見即所得的造型，從而獲得及時的反饋，激發進一步的學習動力。
當孩子們能照著說明書，這張類似「地圖」的東西開始搭建時，就能很快知道每一個積木塊到底有什麼用：在每一次搭建中，他都知道這些積木塊是有用的、必要的，從而能更具耐心、更具動力。
這就和之前「一磚一瓦」式的教學法不同了，迅速晉級到了現代化的「框架式結構」的建築方式。
馬文·明斯基在他們的兒童中心裡，就是這樣做的：
在幾何學領域，我們可以為幼兒提供交互式的圖形化程序，引導他們觀察和探索各種各樣的對稱性，由此領會數學家稱之為「群論」（Theory of Groups）的高級理念。在物理學領域，孩子則能夠接觸結構動力學模擬程序，從而熟悉如應力和應變、加速度、動量、能量與振動、阻尼、量綱關係等重要概念。
在某種程度上，這種教學方式對傳統的學校教育是一種挑戰。
在傳統的學校教育裡，掌握地圖（課程大綱）的是大綱締造者，然後是根據大綱進行教學的老師；當他們高屋建瓴地站在這棟學科大樓之上俯視學生時，即使他們用盡全力幫助學生網上攀爬，很多孩子也會因為看不到樓頂絕美的風景，而在途中就選擇放棄。
然而，當家長和學生也具備同樣的視野和學習角度時，就會讓一切都變得不一樣。
一直到20世紀，數學學科主要由算數、幾何、代數和微積分構成。之後，邏輯學和拓撲學開始快速發展……與之相比，我們的數學課程幾乎落後了一個世紀。
在傳統的課程中，算術被視為絕對的基礎，其他所有的數學思維都有賴於它。於是，所有的孩子都被判處了兩到三年的「苦役」，必須不斷地做加法、乘法、除法！
我們可以用形式語言和有限狀態自動機（Finite State Machines）的簡單樣例和思想，來培養孩子的早期思維。這能讓孩子學會用深思熟慮又十分有趣的方法來設計計算機程序。像logo和stratch這樣的編程語言，不僅可以幫助孩子進行簡單的算術實驗，還可以幫助他們在幾何、物理、數學和語言學方面做出更有趣的嘗試。
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從這個角度來說，我們也理解了為什麼要讓孩子學習「編程」。
壓根就不是很多機構所號稱的，編程能培養孩子的邏輯思維能力；因為，啟蒙階段的邏輯思維能力來自於大量的實際生活中的具象經驗。
而是因為「編程」這件事為孩子提供了無限探索的空間和工具包，讓孩子可以拓展自己的探索：但是，在孩子的思維方式從具象思維向抽象思維過度的過程中，編程，在這一階段更是一種表達和開啟更廣闊探索的工具。
通識教育，我們到底應該投入多少？
一直以來，對於通識教育，我的觀點都是「通識教育是一種奢侈品」。
我們可以想象，一個農耕社會的農戶的孩子，他最迫切需要掌握的就是關於農業技術的知識，知道如何種地、如何耕耘、如何收成，才能解決最基本的活下去的問題；一個勉強餬口的家庭，肯定希望孩子能早早當家——他們不會關心今年流行的是什麼顏色，更不會在意盧浮宮裡的瑰寶有幾件。
所以我認為，通識教育是一種奢侈品：它是在孩子不需要為溫飽操心時，才能抽出時間精力學習的更廣泛的知識。
馬文 · 明斯基的看法則更是一針見血：
毋庸置疑，這種通識教育有助於孩子們理解他們所處的世界的許多方面。但我質疑怎樣才能更好地讓孩子們應對更復雜的現實問題，因為一個人在掌握檢索和使用相關知識所需要的心智技能之前，很難單獨使用知識的各個片段。
散亂的通識可能會讓孩子看起來很「博學」，但是在某一個領域深度學習所搭建起來的「認知塔」，往往能讓孩子在進入新領域時擁有自己的一套學習和知識構建體系，而不至於驚慌失措。
當人工智能背後的算法和硬件支持快速發展時，我能看到兩種相對清晰的圖景：
一是通識內容唾手可得，以至於那些因為學了更多的通識內容從而領先一時的優勢，可能很難長期維繫下去。
這就好比我們通過通識教育獲得了更多的積木塊，所以初期他們可能搭建出大型建築；但隨著每個人手裡的積木塊都不斷增多，知識的「多和雜」並不再是單一的優勢了，相反，那些真正令人歎為觀止的建築師，不僅擁有更多的積木塊，還需要進行精妙的設計、搭建和創造。
二是很多人更容易失去獨立思考的能力，因為信息進入了「母系關愛」的時代，很多人都被算法寵壞了，待在自己的舒適區裡。
從前的信息還處於「父系關愛」，媒體會提供給我們「需要知道的信息」；然而，隨著人工智能在算法上的精進，我們得到的不再是「需要知道的信息」，而是「我們想要知道的信息」。
當這類我們所熟悉、所喜歡的信息撲面而來的時候，確實為我們提供了極大的便利；但算法的寵溺也會讓我們停留在自己的舒適區裡，反而為我們修築起了一道「信息壁壘」。
如果，針對通識教育的主題不能縱深下去，那就只是碎片化的知識；
如果，基於PBL的主題學習缺乏了Inquiry和Critical Thinking的靈魂，那也不過是流於形式。
在向未來的教育中，人工智能一定是不能被忽略的重要因素。
你怎麼看「我們要給孩子怎樣的教育」？評論區聊聊唄！
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圖片來源：免費圖庫unsplash.com
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